Лекция: Мультиагентные системы.

Напомним, что понятие агент соответствует аппаратно или программно реа­лизованной сущности, которая способна действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ней владельцем и/или пользователем [3, 12, 23].

В мультиагентных системах (МАС) множество автономных агентов действуют в интересах различных пользователей и взаи­модействуют между собой в процессе решения определенных за­дач. Примерами таких задач являются: управление информаци­онными потоками и сетями, управление воздушным движением, поиск информации в сети Интернет, электронная коммерция, обучение, электронные библиотеки, коллективное принятие многокритериальных управленческих решений и другие.

Идея мультиагентных систем появилась в конце 1950-х гг. в научной школе М.Л. Цетлина, которая занималась исследования­ми коллективного поведения автоматов [14]. Агентами (малень­кими животными) были названы искусственные существа, обла­дающие свойством реактивности, т. е. способные воспринимать и интерпретировать сигналы, поступающие из внешней среды, и формировать ответные сигналы. В роли маленьких животных выступали конечные автоматы, которые не имели априорных знаний о свойствах окружающей среды и о наличии в ней других существ. Единственным знанием, которым они обладали, была та цель их деятельности и способность оценивать поступающие сиг­налы относительно достижения этой цели. Оказалось, что даже такие простые структуры, как конечные автоматы, демонстрируют хорошие способности к адаптации в ста­ционарных вероятностных средах.

Логические (конечные) автоматы – это модели, описывающие средствами формальной логики возможные переходы исследуемой системы из некоторого начального состояния в заключительное. Удобной формой представления конечных автоматов являются ориентированные графы. (рис.16)

А0 — начальное состояние автомата;

А1 А2 –промежуточные состояния автомата;

А3 –конечное состояние автомата;

{0,1}-символы входного словаря.

Рисунок 16 Ориентированный граф, соответствующий конечному автомату.

Одной из главных характерис­тик агентов-автоматов была рациональность, которая определя­лась как сумма положительных откликов среды, накопленных агентом за некоторый период его существования. В дальнейших исследованиях структура маленькux животных усложнялась. Сна­чала появились вероятностные автоматы с переменной структу­рой, адаптирующейся к характеристикам среды, затем появились агенты, способные изменять свои реакции на основании преды­стории и анализа состояния окружения. Серьезным шагом в раз­витии мультиагентных технологий стала реализация способности агентов к рассуждениям [7, 12]. Простейшие модели взаимодей­ствия агентов предусматривали их общение через среду. При этом на каждом шаге функционирования агенты совершают выбор возможных для них действий. Множество действий всех агентов обусловливает распределение откликов среды для всех участни­ков, которые могут его использовать либо не использовать при формировании своих ответных реакций.

Новый шаг к современному пониманию агентов был сделан при переходе к коллективной работе в распределенных компью­терных системах. Этот шаг стал началом бурного развития муль­тиагентных технологий. К настоящему времени в данном направ­лении накоплен определенный опыт. Предложены разнообраз­ные модели агентов и способы их реализации, решены практиче­ские задачи и созданы инструментальные средства для разработ­ки мультиагентных систем, сформулированы различные принци­пы взаимодействия агентов и т. п.

Одна из возможных классификаций агентов [3, 19] приведена в табл. 9.5, из которой следует, что для интеллектуальных агентов характерно целесообразное поведение, которое предполагает нали­чие у агента целей функционирования и способностей использо­вать знания об окружающей среде, партнерах и освоих возмож­ностях.

Таблица 9.5. Классификация агентов

Интеллектуальным агентам присущи следующие основные свойства:

· автономность — способность функционировать без вмеша­тельства со стороны своего владельца и осуществлять контроль собственных действий и внутреннего состояния. Автономность предполагает относительную независимость агента от окружаю­щей среды, Т.е. наличие «свободы воли», обусловливающей соб­ственное поведение, которое должно быть обеспечено необходи­мыми ресурсами;

· активность — способность к организации и реализации действий;

· общительность — взаимодействие и коммуникация с другими агентами;

· реактивность — адекватное восприятие состояния среды и реакция на его изменение;

· целенаправленность, предполагающая наличие собственных источников мотивации;

· наличие базовых знаний осебе, одругих агентах и об окру­жающей среде;

· убеждения — переменная часть базовых знаний, меняющихся во времени;

· желания — стремление к определенным состояниям;

· намерения — действия, которые планируются агентом для выполнения своих обязательств и/или желаний;

· обязательства — задачи, которые выполняет один агент по просьбе и/или поручению других агентов.

Иногда к этому списку добавляются другие качества, в том числе:

· правдивость — неспособность к подмене истинной информации заведомо ложной;

· благожелательность — готовность к сотрудничеству с други­ми агентами в процессе решения собственных задач, что обычно предполагает отсутствие конфликтующих целей, поставленных перед агентами;

· альтруизм — приоритетность общих целей по сравнению с личными;

· мобильность — способность агента мигрировать по сети в поисках необходимой информации.

В работе [12] для классификации агентных программ исполь­зуются два основных признака: 1) степень развития внутреннего представления о внешнем мире; 2) способ поведения.

По первому признаку выделяются интеллектуальные (когни­тивные, рассуждающие) и реактивные агенты. Интеллектуальные агенты обладают хорошо развитой и пополняемой символьной моделью внешнего мира благодаря наличию у них БЗ, механиз­мов рассуждения и анализа действий. Реактивные агенты не име­ют развитого представления о внешней среде. Они не используют рассуждений и могут не иметь собственных ресурсов. Их поведе­ние определяется целью, в соответствии с которой формируются реакции на предъявляемые ситуации. В связи с этим реактивные агенты не имеют внутренних источников мотивации и не способ­ны планировать свои действия (реактивность в чистом виде – это обратная связь без прогноза).