Мульти-агенттүү системалардын (MAS) максаты - көз карандысыз процесстерди координациялоо. Агент - бул программа же робот түрүндөгү компьютердик объект. Агентти автономдуу деп эсептесе болот, анткени ал чөйрөсү өзгөргөндө ыңгайлаша алат. MAC бир эле учурда ишке ашкан жана ошол эле учурда бар болгон, жалпы ресурстарды бөлүшүүчү жана бири-бири менен байланышуучу компьютердик процесстердин жыйындысынан турат. MACдагы негизги көйгөй - агенттердин ортосундагы координацияны формалдаштыруу.
Көп агенттик системаларды аныктоо
MAC – татаал домендердеги колдонмолор үчүн программалык камсыздоону иштеп чыгуунун келечектүү мамилеси, бул жерде өз ара аракеттенүүчү колдонмо компоненттери автономдуу жана бөлүштүрүлгөн, динамикалык жана белгисиз чөйрөлөрдө иштеген, кээ бир уюштуруу эрежелерине жана мыйзамдарына жооп бериши керек жана кошулуп жана чыга турган иштөө учурунда көп агенттик система.
Мындай колдонмолордун мисалдары системаларбашкаруу жана оптималдаштыруу жана керектөөчүлөр ортосунда электр энергиясын бөлүштүрүү же транспорттук системалардагы жүктөрдү оптималдуу пландаштыруу системалары. Көп агенттик системаларды өнүктүрүү өзүнчө агенттерди, уюмдарды жана чөйрөлөрдү түзүүнү талап кылат.
Программалоо тилдери маалымат, максаттар, варианттар, нормалар, эмоциялар жана чечим кабыл алуу эрежелери сыяктуу социалдык жана когнитивдик концепциялар боюнча жеке агенттерди ишке ашыруу үчүн программалоо конструкцияларын камсыз кылат.
Мульти-агенттик уюмдар социалдык жана уюштуруучулук концепциялар боюнча ченемдер, байланыш протоколдору, мониторинг жүргүзүүгө тийиш болгон ресурстар менен жабдылган ролдорго ээ. Иштелип чыккан программалоо тилдери жана алкактары үзгүлтүксүз өндүрүштүн көптөгөн тармактары үчүн агентке негизделген симуляцияларды түзүү үчүн колдонулат: электр энергиясы, металлургия, саламаттыкты сактоо, Интернет, транспорт, трафикти башкаруу жана олуттуу оюндар.
MAS бир-агенттик системалардан бири-биринин максаттарын жана аракеттерин моделдөөчү бир нече агенттери бар экендиги менен айырмаланат. Жалпы сценарийде агенттердин ортосунда түз өз ара аракеттенүү болушу мүмкүн. Бир агенттин көз карашынан алганда, көп агенттик системалар бир агенти бар системалардан эң олуттуу айырмаланат, анткени чөйрөнүн динамикасын башка агенттер аныктай алат. Доменге мүнөздүү болгон белгисиздиктен тышкары, башка агенттер айлана-чөйрөгө атайылап күтүүсүз таасир этет.
Ошентип, бардык MAC-ларды динамикалык чөйрөлөр катары кароого болот, бул заманбап үчүн мүнөздүүкөп агенттик системалар. Түз байланыш мүмкүнчүлүгү бар же болбосо, ар кандай деңгээлдеги гетерогендик агенттердин каалаган саны болушу мүмкүн.
MAS архитектурасы
Агенттер когнитивдик модель менен жабдылышы керек:
- ишенимдер;
- каалоо;
- ниеттер.
Бир жагынан өзүнүн билиминин, кабылдоосунун натыйжасы болгон айлана-чөйрө жөнүндө «Ишенимдерди» окуса, экинчи жагынан «Каалоолор» жыйнагын окуйт. Бул эки топтомду кесип өтүү "Ниеттердин" жаңы топтомун түзүүгө алып келет, алар кийин түздөн-түз иш-аракеттерге которулат.
Агенттерде байланыш системасы болушу керек. Бул максат үчүн бир нече атайын тилдер бар: Language Query and Manipulation Language (KQML). Жакында, FIPA-ACL стандарты, FIPA Фондунун Интеллектуалдык физикалык агенттери тарабынан түзүлгөн. Көп агенттик системаларды куруунун бул акыркы принциби сүйлөө актыларынын теориясына негизделген.
Адаптация проблемасы азыркы учурда көптөгөн изилдөөлөрдүн предмети болгон курч маселе. Мутанттык чөйрөгө ыңгайлаша алган биологиялык жана компьютердик вирустарга мисал келтирүүгө болот.
Акыры, MACти эффективдүү ишке ашыруу системанын архитектурасынын бир бөлүгү болбосо да, жасалма интеллектти изилдөө үчүн иштелип чыккан көптөгөн программалоо тилдеринде көңүл бурууга татыктуу. Атап айтканда, LISP тили айтылат. Бул архитектуралык элементтер таанып-билүүдөн турган системага колдонулатагенттер.
Агенттердин категориялары же моделдери
Агенттердин классификациясы эки критерийге негизделген: когнитивдик агенттер же реагенттер, бир жагынан телеономикалык жүрүм-турум же рефлекс. Когнитивдик жана реактивдүү ортосундагы айырмачылык, негизинен, агентке жеткиликтүү дүйнөнүн өкүлчүлүгү болуп саналат. Эгерде инсанга ой жүгүртүүсүн түзө ала турган дүйнөнүн «символдук сүрөттөлүшү» берилген болсо, анда когнитивдик агент жөнүндө сөз болот, ал эми анын «суб-символдук сүрөттөлүшү» гана болсо, б.а. бир реактивдүү агент жөнүндө сөз болот. Бул когнитивдик жана реактивдүү айырмачылык көп агенттик системалардын эки теориялык мектебине туура келет.
Биринчиси социологиялык көз карашта кызматташууга "акылдуу" агенттердин фундаменталдуу мамилесин колдойт. Экинчисинде интеллектуалдык эмес агенттердин (кумурска тибинин) жыйындысынын «акылдуу» жүрүм-турумунун пайда болуу мүмкүнчүлүгү изилденет. Жүрүш-туруш жүрүм-туруму менен рефлекстин экинчи айырмасы атайылап жасалган жүрүм-турумду, ачык-айкын максаттарга умтулууну кабылдоочу жүрүм-турумдан бөлүп турат. Ошентип, агенттердин тенденциялары агенттерде ачык түрдө көрсөтүлүшү мүмкүн же тескерисинче, чөйрөдөн келип чыгышы мүмкүн. Агенттердин ар кандай түрлөрүн топтоо таблицасы:
- Когнитивдик агенттер.
- Реактивдүү агенттер.
- Теленомдук жүрүм-турум.
- Атайылап агенттер.
- Башкарылган агенттер.
- Рефлекстик жүрүм-турум.
- Агенттердин "модулдары".
- Тропикалык агенттер.
Когнитивдик агенттер көбүнчө атайылап, б.а.алар жетишүүгө аракет кылып жаткан туруктуу максаттары бар. Бирок, кээде белгилүү бир максаттары жок, алардын "аалам" идеясы бар модулдар деп аталган агенттер колдонулат. Алар, мисалы, "ааламдагы" башка агенттердин суроолоруна жооп бериши мүмкүн.
Реагенттерди кыймылдаткычтар жана тропикалык агенттер деп бөлүүгө болот. Инстинктивдүү агенттин туруктуу миссиясы болот жана чөйрө мындан ары анын берилген максатына туура келбей калганын көрсө, жүрүм-турумду козгойт. Тропикалык агент айлана-чөйрөнүн жергиликтүү абалына гана жооп берет, мисалы, жарык болсо, анда ал иштейт. "Миссиясы" бар диск агенттеринин ички ишинде мотивациянын булагы айлана-чөйрөгө гана тиешелүү.
Уюмдук парадигмалар
Мындай системалардын өнүгүшү менен ар кандай уюштуруу парадигмалары иштелип чыккан. Көп агенттик системалардын бул структуралары агенттердин ортосундагы мамилелердин жана өз ара аракеттенишүүлөрүнүн негизин түзөт.
Иерархиялар. Бул моделде агенттер дарак структурасына ылайык иерархиялык болуп саналат, анда ар бир түйүн агент болуп саналат жана анын ички түйүндөрүндө уруксат шилтемеси бар. Бул модель тутумдун жалпы максатын жок кылат.
Холархия иерархияга жакындап баратат. Агент менен анын чакан тобунун ортосунда ыйгарым укуктар жок.
Коалиция – бул агенттердин убактылуу союзу, алар биригип, алардын жеке кызыкчылыктары жооп бергендиктен кызматташат. Коалициянын мааниси агент компоненттеринин жеке маанилеринин суммасынан чоңураак болушу керек.
Жыйналыштар коалицияларга абдан окшошбуйруктар. Бирок, алар туруктуу болууга тийиш жана, адатта, жетүү үчүн бир нече максаттары бар. Кошумчалай кетсек, агенттер бир эле учурда бир нече жыйналышка кирип, андан чыгып, бир эле учурда бир нечеге таандык боло алышат.
Коом – бул өз ара аракеттенген жана баарлашкан ар түрдүү агенттердин жыйындысы. Алардын ар кандай максаттары бар, бирдей деңгээлде акыл-эстүүлүк жана бирдей мүмкүнчүлүктөр жок, бирок бардыгы жалпы мыйзамдарга (нормаларга) баш ийишет.
Федерациянын агенттери өз тобунун делегатына айрым автономияларды беришет. Топ агенттери өздөрүнүн делегаты менен гана иштешет, ал өз кезегинде башка топтордун делегаттары менен иштешет.
Сатуу агенттери сатып алуучулардын агенттери талап кыла турган нерселерди сунуштайт. Уюмдун бул түрү, мисалы, реалдуу базарларды окшоштурууга жана ар кандай соода стратегияларын салыштырууга мүмкүндүк берет.
Матрицалык уюмдун агенттери иерархиялык. Бирок, жогоруда келтирилген иерархиядан айырмаланып, агент бир нече башка агенттерге гана баш ийет, бир матрицалык уюмдагылар бир нече башка агенттерге баш ийиши мүмкүн.
Айкалышуулар - Бул бириктирилген уюм жогорудагы көптөгөн стилдерди аралаштырат. Бул, мисалы, коалиция же командалардын иерархиясы болушу мүмкүн.
Жасалма интеллект
Когнитивдик илимдин максаты - жасалма интеллекттин табиятын жана иштешин түшүнүү, ал ички маалыматты максаттуу кылуу үчүн иштетет. Бул сүрөттөөгө көптөгөн түшүнүктөр туура келет: адамдар, компьютерлер, роботтор, сенсордук системалар,тизме чексиз. Когнитивдик илимпоздорду өзгөчө кызыктырган системанын бир түрү бул маалыматка аракеттенген жасалма өзүн-өзү агент.
Акылдуу агент (IA) өзүнүн тажрыйбасынын негизинде чечим кабыл ала алат жана ар кандай кырдаалдарда аракеттерди тандай алат. «Жасалма» термини айтып тургандай, кызыкчылыктын автономдуу агенттеринин түрү табият тарабынан жаратылган нерсе эмес. Демек, жасалма агент - бул адамдар тарабынан түзүлгөн, ал кабылдаган маалыматтын, өзүнүн тажрыйбасынын, чечимдеринин жана иш-аракеттеринин негизинде аракеттенүүгө жөндөмдүү бардык нерсе.
Табигый интеллект чөйрөсү агенттердин керектүү түрлөрүн программалоо тилине которуу үчүн техникалык көндүмдөрдү, тиешелүү программалык камсыздоону жана агентти реалдуу же симуляцияланган дүйнөдө ишке ашыруу үчүн тиешелүү архитектураны (аппараттык жана тиешелүү программалык камсыздоону) камсыз кылат.
Кабыл алуу дүйнөсүнүн чөйрөсү
Агент - бул сенсорлор аркылуу айлана-чөйрөнү кабыл алып, ага эффекторлор аркылуу таасир этүүчү бардык нерсе, бул жетиштүү жөнөкөй угулат. Агенттин бул аныктамасы термостаттардан баштап чындыгында жүрүм-турумдун кичинекей репертуарын үйрөнө алган объекттерге чейин машиналардын кеңири спектрин камтыйт.
Сенсорлор агент тарабынан өз дүйнөсү жөнүндө маалымат чогултуу үчүн колдонулган куралдар. Баскычтоп жана видеокамера, эгерде алар агент менен байланышкан болсо, сенсор катары иштей алат. Системанын жооп берүүсүнүн аягында аткаруучулар чөйрөгө таасир этүү үчүн агент тарабынан колдонулган куралдар болуп саналат. Эффекторлордун мисалдарымонитор, принтер жана робот кол.
Адатта чөйрө агенттин домени же дүйнөсү болуп саналат. Бул домендер, жок эле дегенде, азырынча күнүмдүк дүйнөнүн чексиз мүмкүнчүлүктөрүнөн качуу үчүн жагдайлардын белгилүү бир түрлөрү менен чектелиши керек.
Автономдук таасир системасы
Автономдуу агент "бул чөйрөнү кабыл алган жана өзүнүн күн тартибин ишке ашыруу жана келечекте башынан өткөргөн нерселерине таасир этиш үчүн убакыттын өтүшү менен ага ылайык иш-аракет кылган чөйрөнүн ичиндеги жана анын бир бөлүгү". Франклин менен Грейссер тарабынан берилген бул аныктама интеллектуалдык агенттердин баарлашуучулуктан башка бардык негизги функцияларын чагылдырат. Бул өнүгүп жаткан AIлардын көп түрүнүн негизги өзгөчөлүктөрүнүн жакшы жакындашын камсыз кылат.
Мындай агенттер чөйрөсүн сезишет. Бирок бул жерде сезүү маалыматтары же кабылдоолор башка объекттер жөнүндөгү маалыматтарды гана эмес, ошондой эле чөйрөдөгү иштердин абалына агенттин өзүнүн таасирин да камтыйт. Сенсорлор көз жана кулак жана алардын нейрон процессорлору сыяктуу органикалык же санариптик компьютерге орнотулган видео жана аудио процессорлору сыяктуу жасалма болушу мүмкүн. Айлана-чөйрө жабык мейкиндик сыяктуу өтө чектелген аймак же биржа же астероиддердин жыйындысы сыяктуу өтө татаал болушу мүмкүн. Сенсорлор агент иштешкен объекттердин түрлөрүнө дал келиши керек.
Өз ара аракеттенүүнүн рефлекстик түрү
Рефлектордук агент татаалыраак механизмге ээ. Тике динамикалыктын ордунаайлана-чөйрөгө байланыштуу, ал эрежелердин тизмесинен эмне кылышы керек экенин издейт. Рефлекстик агент берилген кабылдоого программаланган жооп менен жооп берет. Берилген кабылдоого миңдеген мүмкүн болгон жооптор бар болсо да, агентте программист буга чейин карап чыккан жоопторду аткаруу үчүн кырдаалдын иш-аракет эрежелеринин камтылган тизмеси бар. Кырдаалды колдонуу эрежеси негизинен гипотетикалык императив.
Рефлекс агенттери чындыгында анча жаркыраган эмес. Алар жөн гана жаңылыкты көтөрө алышпайт. Акылдуу агент анын азыраак татаал аталаштарынын өзгөчөлүктөрүн камтыйт, бирок анчалык чектелүү эмес. Ал күн тартибине ылайык иш алып барат. Ал жигердүү ишке ашырып жаткан бир катар максаттарга ээ. Максаттуу агент айлана-чөйрөнүн учурдагы абалы жана ал чөйрө адатта кандайча иштээрин түшүнөт. Ал дароо ишке ашпай турган негизги стратегияларды же максаттарды көздөйт. Бул агентти жөн гана реактивдүү эмес, активдүү кылат.
Максат функционалдык программа
Татаал агенттерде айлана-чөйрөдө аткарылышы мүмкүн болгон ар кандай иш-аракеттерге үй чарба чарасы колдонулат. Бул татаал пландоочу кызматка негизделген агент. Кызматка негизделген агент жакшы натыйжа алуу үчүн белгилүү бир критерийлерге канчалык деңгээлде жетээрин көрүү үчүн ар бир сценарийди баалайт. Ийгиликке жетүү ыктымалдыгы, сценарийди аяктоо үчүн зарыл болгон ресурстар, жетише турган максаттын маанилүүлүгү, ага кетчү убакыт сыяктуу нерселердин бардыгын пайдалуу функциялардын эсептөөлөрүнө кошууга болот.
АнткениПрограммист, адатта, агент туш боло турган дүйнөнүн бардык абалын алдын ала айта албагандыктан, рефлекстик агент үчүн жазуу керек болгон эрежелердин саны жолугушууларды пландаштыруу же транспорттук каттамдарды жана материалдарды уюштуруу сыяктуу өтө жөнөкөй тармактарда да астрономиялык деңгээлде болмок.
Негизги башкаруу цикли
Акылдуу агенттин аныктамасын эске алып, агент теоретиги Майкл Вуладрич 2000-жылы жазган негизги башкаруу циклин карап көрөлү:
- тынчтыкты сакта;
- ички дүйнө моделин жаңыртуу;
- атайылап ниетке жетүү;
- ниеттердин планын алуу үчүн каражаттарды/аягын колдонуңуз;
- планды аткаруу;
- процессти бүтүрүү.
Бул үлгүнү чечмелөө керек. Агент дүйнөнү байкайт - бул анын сенсорлорун колдонуп, кабылдоолорду чогултат дегенди билдирет. Сенсор санариптик компьютерге туташтырылган клавиатура же роботко туташтырылган визуалдык процессор болушу мүмкүн. Бул агент дүйнөнүн өкүлчүлүктөрүн чогултууга мүмкүндүк берген бардык нерсе болушу мүмкүн. Ички моделди жаңыртуу агент дүйнө жөнүндөгү кабылдоолордун жана программаланган маалыматтын ырааттуулугуна жаңы кабылдоону кошот дегенди билдирет.
Көп агенттик өнүктүрүү платформалары
AnyLogic – бул SmallTalk объектиге багытталган программалоо тилине негизделген ачык булактуу көп агенттүү жана көп компоненттүү CORMAS симуляциялык программасы.
DoMIS - "татаал системаларды оперативдүү башкарууга" багытталган жана B-ADSC долбоорлоо ыкмасына негизделген мульти-агенттүү системаны долбоорлоо куралы.
JACK – Java тилинин агентке багытталган кеңейтүүсү катары Agent Oriented Software тарабынан иштелип чыккан когнитивдик агенттер үчүн программалоо тили жана өнүктүрүү чөйрөсү.
GAMA – агенттерди жана алардын чөйрөсүн сүрөттөө үчүн ГИС маалыматтарын колдонуу менен мейкиндикте ачык-айкын агентке негизделген моделдөө чөйрөсүн сунуш кылган ачык булак моделдөө платформасы (LGPL).
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) бул Java тилине негизделген ачык булактуу көп агенттүү иштеп чыгуу алкагы.
Стандарттын жети модели
Изилдөөнүн эволюциялык процессинде ишенимдүү жана сапаттын жогорку деңгээлин көрсөткөн системаны кантип түзүү керектиги жөнүндө көбүрөөк маалымат бар. Улантуу тенденциясы - өнүгүүнүн алкагында чечим кабыл алууну консолидациялоого жетишкен учурдагы ыкмаларды толуктоо же кеңейтүү.
Усулдук стандарт түшүнүктүү жана жөнөкөй жол менен табигый тилди гана эмес, системанын спецификациясына жардам берген сыпаттама шаблондорун колдонуу менен MAC түзүүгө мүмкүндүк берет.
Усулдук стандарт MAC куруу үчүн маселелердин жети моделин же аларды чечүү жолдорун сунуштайт:
- Компанияны же уюмду сүрөттөгөн сценарий модели.
- Максаттар жана милдеттер модели органикалык түзүлүштү аныктайт жана сүрөттөйт.
- Агент модели адамдарды жана автономдуу системаларды аныктайт.
- Үлгү алуучу максаттарды жана милдеттерди белгилүү бир агент менен байланыштырат.
- Уюштуруу модели жеке агент байланыштырылган чөйрөнү сүрөттөйт.
- Өз ара аракеттенүү модели алардын агенттерди координациялоосуна басым жасап, мамилени сүрөттөйт.
- Дизайн модели агентти жана тармактын архитектурасын аныктайт.
Агенттердин ортосундагы өз ара аракеттенүү мисалдары
MAS автономдуу агенттердин ортосундагы өз ара аракеттенүүнү симуляциялоо үчүн колдонулат. Көп агенттик системаларды колдонуу, мисалы, социологияда коомчулукту түзгөн ар кандай агенттерди параметрлештирүүгө мүмкүндүк берет. Чектөөлөрдү кошуу менен, күтүлгөн натыйжага жетүү үчүн эң эффективдүү компонент эмне болорун түшүнүүгө аракет кылсаңыз болот. Алар техникалык же этикалык себептерден улам чыныгы адамдар жасай албаган сценарийлер менен эксперимент жасашы керек.
Бөлүштүрүлгөн IA ири монолиттүү табигый эмес чалгындоо программаларынын татаалдыгын чечүү үчүн түзүлгөн - аткаруу, бөлүштүрүү жана борборлоштурулган башкаруу. Татаал маселени чечүү үчүн кээде бир чоң монолиттүү программага караганда салыштырмалуу чакан программаларды (агенттерди) кызматташууда түзүү оңой. Автономия системага айлана-чөйрөдөгү күтүлбөгөн өзгөрүүлөргө динамикалык ыңгайлашууга мүмкүндүк берет.
Оюн индустриясындагы көп агенттик системалардын мисалдары көп жана ар түрдүү. Алар видео оюндарда жана тасмаларда, анын ичинде MASSIVE программалык камсыздоосунда колдонулат, мисалы, "Шакектердин Эгеси" трилогиясында элдин кыймылын симуляциялоо үчүн. Алар да мүмкүнкомпаниялар тарабынан, мисалы, веб-сайттарды карап жаткан кардарлардын жүрүм-турумуна көз салуу үчүн колдонулат.
MAS каржы дүйнөсүндө да колдонулат. Мисалы, MetaTrader 4 платформасы Forex курстарына ылайык келген автоматташтырылган соодада эксперт агенттерин колдонууга мүмкүндүк берет
Системаны колдонуунун артыкчылыктары
IA изилдөөсүндө агентке негизделген системалар технологиясы программалык камсыздоо тутумдарын концептуалдаштыруу, долбоорлоо жана ишке ашыруу үчүн жаңы парадигма катары кабыл алынган. Көп тараптуу MAS мамилесинин артыкчылыктары:
- Эсептөө ресурстарын жана мүмкүнчүлүктөрүн өз ара байланышкан агенттердин тармагы боюнча бөлүшөт.
- Учурдагы бир нече эски тутумдардын өз ара байланышына жана өз ара аракеттенүүсүнө жол берет.
- Ар кандай тармактарды камтыйт, анын ичинде учактарды тейлөө, китептин электрондук капчыктары, аскердик миналардан тазалоо, зымсыз байланыш жана байланыш, аскердик логистикалык пландоо, жеткирүү чынжырын башкаруу системасы, биргелешкен миссияны пландаштыруу, каржы портфелдерин башкаруу.
Изилдөөдө агентке негизделген системалар үчүн IA технологиясы программалык камсыздоо тутумдарын концептуалдаштыруу, долбоорлоо, ишке ашыруу жана мульти-агенттүү үйрөнүү үчүн жаңы парадигма катары кабыл алынган.
Ошентип, MAC ар бир көйгөй жаратуучунун жеке жөндөмүнөн же билиминен тышкары маселелерди чечүү үчүн өз ара аракеттенген программалык камсыздоо агенттеринин эркин бириктирилген тармагы.
