МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ И МНОГОАГЕНТНЫЙ ПОДХОД


За последние десять лет развитие телекоммуникационных технологий привело к возникновению концепций кросс-плат- форменных, распределенных и интеллектуальных программных систем. Такие системы могут быть реализованы разными способами, но именно многоагентные системы концентрируют все необходимые для таких технологий свойства с наибольшей выразительностью и полнотой.

Одним из основных понятий теории многоагентных систем (MAC) является понятие агента. Агент — это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем. Агенты описываются рядом свойств, которые характеризуют понятие агента[8]: реактивность (reactivity) — свойство агента адекватно реагировать на изменения окружающей среды; автономность (autonomy) — агент работает как самостоятельная программа, независимо от владельца выполняя действия для достижения целей; адаптивность (adaptivity) — агент обладает способностью обучаться и развивать свои знания; коллаборативность (collaborative behavior) — агент может взаимодействовать с другими агентами несколькими способами, например, играя роль поставщика и/или потребителя информации; активность {pro-activity) — способность генерировать цели и выполнять действия для достижения целей; коммуникативность {communication ability или «Knowledge- Level» communication ability) — способность агентов общаться друг с другом, причем на языке, более напоминающем человеческие «разговорные акты», чем символьные программные протоколы; способность к рассуждениям {inferential capability) — агенты могут обладать частичными знаниями или механизмами вывода, например, знаниями, как приводить данные из различных источников к одному виду. Агенты могут специализироваться на конкретной предметной области.
В соответствии со своими свойствами отдельные агенты могут характеризоваться своими целями {goals), убеждениями {beliefs), желаниями {desires), обязательствами {commitments) и намерениями {intentions) перед другими агентами.
Термин «многоагентные системы» (MAC) используется для обозначения систем, состоящих из множества автономных агентов, которые взаимодействуют друг с другом. В таких системах взаимодействие агентов реализуется платформой, обеспечивающей их асинхронную работу. Принято выделять три основных класса архитектур: делиберативную (deliberative); реактивную (reactive); гибридную (hybrid).
Архитектуру или агентов, которые используют только точное представление картины мира в символьной форме, а решения (например, о действиях) принимают на основе формальных рассуждений и использования методов сравнения по образцу, принято определять как делиберативные. Примерами реализации подобного подхода являются системы Integrated Planning, Execution and Monitoring (IPEM), PHEONIX, HOMER, Grate и др.
Принципы реактивной архитектуры возникли как альтернативный подход к делиберативной архитектуре.
Идея реактивных агентов впервые возникла в работах Брукса (Brooks). Брукс выдвинул идею, что интеллектуальное поведение может быть реализовано без символьного представления, принятого в классическом искусственном интеллекте. Реактивные агенты не имеют какой-либо символьной внутренней модели мира, они работают по правилам типа «ситуация — действие», выбирая из них наиболее подходящие действия к конкретной ситуации. При этом под ситуацией понимается потенциально сложная комбинация внутренних и внешних состояний. Классическим примером реактивной архитектуры является архитектура Брукса («subsumption architecture»).
Многие исследователи считают, что ни классический, ни другие подходы не дают оптимального результата при разработке агентов и MAC.
Попытки соединить классический делиберативный и реактивный подходы привели к появлению разнообразных гибридных архитектур. На принципах гибридной архитектуры реализованы следующие системы: TOURINGMACHINE, INTRRAP, PRS, OASIS, CIRCA и др.
Организация MAC по принципу делиберативной архитектуры имеет преимущество с точки зрения удобства символьного представления знаний. Но в то же время создание точной и полной модели представления мира, процессов и механизмов рассуждения в нем представляют здесь определенные трудности. Реактивный подход позволяет наилучшим образом использовать множество образцов поведения для реакции агента на определенные стимулы для конкретной предметной области. Применение этого подхода ограничивается необходимостью полного ситуационного определения всех возможных активностей агентов. Реактивные агенты довольно просты и взаимодействуют с другими агентами несложным образом. Недостатком гибридных архитектур является их специфичность для приложений, под которые они разрабатывались, однако гибкость комбинирования делиберативных и реактивных архитектур позволяет считать их перспективными.
Под многоагентным подходом можно понимать такой подход при построении ИС, при котором все функции системы распределяются между взаимодействующими интеллектуальными агентами, целью которых является качественное выполнение возложенных функций. Можно отметить следующие преимущества систем, построенных на основе многоагентного подхода[9]: распределение вычислительной нагрузки между множеством агентов; гибкость и масштабируемость за счет децентрализованности; повышение качества выполнения функций за счет поиска оптимальных вариантов при переговорах агентов; применение знаний и вывода на знаниях.
Недостатком является невозможность описания алгоритма
работы системы в целом, что рождает некоторую неопределенность. При решении задач интеллектуализации агентов важнейшим вопросом является вопрос представления знаний, а также вопросы, связанные с выводом на знаниях. 
<< | >>
Источник: под ред. А.В. Кострова. Методы и модели информационного менеджмента: учеб. пособие. 2007

Еще по теме МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ И МНОГОАГЕНТНЫЙ ПОДХОД:

  1. Формы организации хозяйства в экономических системах.Формационный и цивилизационный подходы к классификации экономических систем
  2. НАУЧНЫЙ ПОДХОД К РАЗРАБОТКЕ СИСТЕМ
  3. Система терминов процессного подхода
  4. 1. Существующие подходы к организации системы государственного финансового контроля в РФ.
  5. ГРУППОВОЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ РАБОТ И СОЦИАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
  6. 4.2. АНАЛИТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ АДАМА СМИТА И ЕГО ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА
  7. Основные исторические подходы к анализу развития экономических систем
  8. 4.3. МОДЕЛЬНЫЙ ПОДХОД К ПОСТРОЕНИЮ НАУКИ КАК СИСТЕМЫ ЗНАНИЙ. Д. РИКАРДО
  9. 1.3. Необходимость государственного регулирования и подходы к снижению рисков платёжных систем
  10. Ведерников А.Ю. МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ ФОРМИРОВАНИЯ СИСТЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СУБЪЕКТОВ МАЛОГО БИЗНЕСА
  11. 1. 4. Современная денежная система. Подходы к измерению денежной массы
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -