Multiagendisüsteemide (MAS) eesmärk on koordineerida sõltumatuid protsesse. Agent on arvuti üksus programmi või roboti kujul. Agenti võib pidada autonoomseks, kuna ta on võimeline kohanema, kui tema keskkond muutub. MAC koosneb arvutiprotsesside komplektist, mis toimuvad samal ajal ja eksisteerivad samal ajal, jagavad ühiseid ressursse ja suhtlevad üksteisega. MAC-i põhiprobleem on agentidevahelise koordineerimise vormistamine.
Mitme agendi süsteemide määratlemine
MAC on tulevikku vaatav lähenemine tarkvaraarendusele keerulistes valdkondades olevate rakenduste jaoks, kus koostoimivad rakenduskomponendid on autonoomsed ja hajutatud, töötavad dünaamilises ja ebakindlas keskkonnas, peavad järgima mõningaid organisatsioonilisi reegleid ja seadusi ning võivad liituda ja lahkuda mitme agendi süsteem käitusajal.
Selliste rakenduste näideteks on süsteemid, misjuhtida ja optimeerida elektrienergia tootmist ja jaotamist tarbijate või transpordisüsteemide koormusi optimaalselt planeerivate süsteemide vahel. Mitme agentuuriga süsteemide arendamine nõuab eraldi agentide, organisatsioonide ja keskkondade loomist.
Programmeerimiskeeled pakuvad programmeerimiskonstruktsioone üksikute agentide rakendamiseks sotsiaalsete ja kognitiivsete mõistete (nt teave, eesmärgid, valikud, normid, emotsioonid ja otsustusreeglid) kontekstis.
Sotsiaalsete ja organisatsiooniliste kontseptsioonide poolest mitme agentuuriga organisatsioonidel on rollid, mis on varustatud normide, suhtlusprotokollide ja ressurssidega, mida jälgitakse. Väljatöötatud programmeerimiskeeli ja raamistikke kasutatakse agentipõhiste simulatsioonide loomiseks paljude pideva tootmisega tööstusharude jaoks: elekter, metallurgia, tervishoid, Internet, transport, liikluskorraldus ja tõsised mängud.
MAS erinevad ühe agendi süsteemidest selle poolest, et neil on mitu agenti, mis modelleerivad üksteise eesmärke ja tegevusi. Üldise stsenaariumi korral võib agentide vahel olla otsene suhtlus. Üksiku agendi seisukoh alt erinevad multiagendisüsteemid ühe agendiga süsteemidest kõige olulisem alt selle poolest, et keskkonna dünaamikat on võimalik määrata teiste mõjuritega. Lisaks ebakindlusele, mis võib domeenile omane olla, mõjutavad teised ained tahtlikult keskkonda ettearvamatul viisil.
Seega võib kõiki MAC-e pidada dünaamiliste keskkondadega, mis on tüüpiline kaasaegselemitme agendi süsteemid. Erineva heterogeensuse astmega agente võib olla mis tahes arv, kas otsesuhtluse võimalusega või ilma.
MAS-i arhitektuur
Agendid peavad olema varustatud kognitiivse mudeliga:
- uskumused;
- soovid;
- kavatsused.
Ühelt poolt loeb ta "Uskumusi" keskkonna kohta, mis on tema teadmiste ja arusaamade tulemus, ja teiselt poolt komplekti "Ihad". Nende kahe komplekti ristamise tulemuseks on uus "Kavatsuste" komplekt, mis seejärel tõlgitakse otse tegevusteks.
Agentidel peab olema sidesüsteem. Selleks on mitu spetsiaalset keelt: keelepäringu- ja manipuleerimiskeel (KQML). Hiljuti on levitatud FIPA intelligentsete füüsiliste agentide fondi loodud FIPA-ACL standard. See viimane mitme agendi süsteemide loomise põhimõte põhineb kõneaktide teoorial.
Kohanemise probleem on keeruline teema, mida praegu palju uuritakse. Võib tuua näite mõnede viiruste, nii bioloogiliste kui ka arvutiviiruste kohta, mis on võimelised kohanema mutantse keskkonnaga.
Lõpuks väärib MAC-i tõhus rakendamine, kuigi see ei ole rangelt võttes osa süsteemiarhitektuurist, tähelepanu paljudes tehisintellekti uurimiseks välja töötatud programmeerimiskeeltes. Eelkõige mainitakse LISP keelt. Neid arhitektuurilisi elemente rakendatakse süsteemile, mis koosneb kognitiivsestagendid.
Agentide kategooriad või mudelid
Agentide klassifikatsioon põhineb kahel kriteeriumil: kognitiivsed ained või reaktiivid, millel on ühelt poolt teleonoomiline käitumine või refleks. Erinevus, mida saab teha kognitiivse ja reaktiivse vahel, kujutab endast sisuliselt agendile kättesaadavat maailma. Kui indiviidile on antud maailma "sümboolne esitus", mille põhjal ta saab sõnastada arutlusi, siis räägitakse kognitiivsest agendist, samas kui tal on ainult "allsümboliline esitus", st piirdub tema tajudega, räägitakse reaktiivsest ainest. See kognitiivne ja reaktiivne vahetegemine vastab kahele teoreetilisele koolkonnale, mis koosnevad mitmest agentuurist.
Esimene toetab "nutikate" agentide põhimõttelist lähenemist koostööle sotsioloogilisest vaatepunktist. Teises uuritakse mitteintelligentsete agentide komplekti (sipelgatüüp) "targa" käitumise tekkimise võimalust. Teine erinevus käitumusliku käitumise ja refleksi vahel eraldab tahtliku käitumise, selgesõnaliste eesmärkide poole püüdlemise, tajukäitumisest. Seega võivad agentide tendentsid väljenduda eksplitsiitselt agentides või, vastupidi, pärineda keskkonnast. Erinevat tüüpi agente rühmitav tabel:
- Kognitiivsed ained.
- Reaktiivsed ained.
- Telenoomne käitumine.
- Tahtlikud agendid.
- Hallatud agendid.
- Refleksi käitumine.
- Agentide "moodulid".
- Troopilised mõjurid.
Kognitiivsed ained on enamasti tahtlikud, s.t.neil on kindlad eesmärgid, mida nad püüavad saavutada. Mõnikord kasutatakse aga agente, mida nimetatakse mooduliteks ja millel on ettekujutus oma "universumist" ilma konkreetsete eesmärkideta. Neid saab kasutada näiteks selleks, et vastata teiste "universumi" agentide küsimustele.
Reagendid võib jagada täiturmehhanismideks ja troopilisteks aineteks. Instinktiivsel agendil on kindel missioon ja ta käivitab käitumise, kui ta näeb, et keskkond ei vasta enam talle määratud eesmärgile. Troopiline mõjur reageerib ainult kohalikule keskkonnaseisundile, näiteks kui on valgust, siis see jookseb. Motivatsiooniallikas "missiooniga" juhitavate agentide sisemise juhtumi puhul viitab ainult keskkonnale.
Organisatsiooni paradigmad
Selliste süsteemide väljatöötamisega on välja kujunenud erinevad organisatsioonilised paradigmad. Need mitme agentuuriga süsteemide struktuurid loovad raamistiku agentidevahelistele suhetele ja interaktsioonidele.
Hierarhiad. Selles mudelis on agendid hierarhilised vastav alt puustruktuurile, milles iga sõlm on agent ja selle alamsõlmedel on loa link. See mudel hävitab süsteemi üldise eesmärgi.
Holarhia läheneb hierarhiale. Agendi ja selle alarühma vahel puudub autoriteedi suhe.
Koalitsioon on agentide ajutine liit, kes tulevad kokku ja teevad koostööd, sest nende isiklikud huvid kohtuvad. Koalitsiooni väärtus peab olema suurem kui agendi komponentide üksikute väärtuste summa.
Kogudused on väga sarnased koalitsioonidele jakäske. Kuid need on mõeldud olema püsivad ja neil on tavaliselt mitu eesmärki. Lisaks saavad agendid kogudustesse siseneda ja se alt lahkuda ning kuuluda korraga mitmesse.
Ühiskond on hulk erinevaid agente, kes suhtlevad ja suhtlevad. Neil on erinevad eesmärgid, neil ei ole samal tasemel ratsionaalsust ja samu võimalusi, kuid nad kõik järgivad üldlevinud seadusi (norme).
Föderatsiooni agendid annavad osa oma autonoomiast oma rühma delegaadile. Rühmaagendid suhtlevad ainult oma delegaadiga, kes omakorda suhtleb teiste rühmade delegaatidega.
Müügiagendid pakuvad kaupu, mida ostjaagendid võivad nõuda. Seda tüüpi organisatsioon võimaldab näiteks simuleerida tegelikke turge ja võrrelda erinevaid kauplemisstrateegiaid.
Matrixi organisatsiooni agendid on hierarhilised. Erinev alt ül altoodud hierarhiast, kus agent allub vaid mõnele teisele agendile, võivad ühe maatriksorganisatsiooni esindajad alluda mitmele teisele agendile.
Kombinatsioonid – see kombineeritud organisatsioon segab paljusid ül altoodud stiile. See võib olla näiteks koalitsioon või meeskondade hierarhia.
Tehisintellekt
Kognitiivteaduse eesmärk on mõista tehisintellekti olemust ja toimimist, mis töötleb sisemist teavet eesmärgipäraseks. Selle kirjeldusega sobivad paljud mõisted: inimesed, arvutid, robotid, sensoorsed süsteemid,nimekiri on lõputu. Üks kognitiivteadlastele erilist huvi pakkuv süsteem on tehislik iseagent, mis toimib teabele.
Intelligentne agent (IA) on võimeline tegema otsuseid oma kogemuste põhjal ja oskab valida tegevusi erinevates olukordades. Nagu termin "kunstlik" viitab, ei ole sellised autonoomsed huvipakkujad midagi looduse poolt loodud. Seetõttu on tehisagent kõik, mis on loodud inimeste poolt, kes on võimeline tegutsema tajutava teabe, oma kogemuste, otsuste ja tegude põhjal.
Loodusvälise luure valdkond pakub tehnilisi oskusi soovitud tüüpi agentide tõlkimiseks programmeerimiskeelde, seotud tarkvarasse ja sobivasse arhitektuuri (riistvara ja seotud tarkvara), et rakendada agenti reaalses või simuleeritud maailmas.
Tajumaailma keskkond
Agent on kõik, mis võtab keskkonda andurite kaudu ja mõjub sellele efektorite kaudu, mis kõlab piisav alt lihts alt. See agendi määratlus hõlmab mitmesuguseid masinaid, alates termostaatidest kuni objektideni, mis võivad tegelikult õppida väikese käitumise repertuaari.
Andurid on tööriistad, mida agent kasutab oma maailma kohta teabe kogumiseks. Klaviatuur ja videokaamera võivad töötada anduritena, kui need on agendiga seotud. Süsteemi vastuse lõpus on esinejad tööriistad, mida agent kasutab keskkonna mõjutamiseks. Efektorite näited onmonitor, printer ja robotkäsi.
Tavaliselt on keskkond agendi domeen või maailm. Need valdkonnad peaksid vähem alt praegu piirduma teatud tüüpi olukordadega, et vältida igapäevamaailma piiramatuid võimalusi.
Autonoomne mõjutamissüsteem
Autonoomne agent on "süsteem keskkonnas ja selle osa, mis tajub seda keskkonda ja tegutseb selle järgi aja jooksul, et täita oma tegevuskava ja mõjutada seda, mida ta tulevikus kogeb". See Franklini ja Greisseri definitsioon peegeldab kõiki intelligentsete agentide põhifunktsioone, välja arvatud nende seltskondlikkus. See annab hea ligikaudse ülevaate paljude arendatavate tehisintellektide peamistest omadustest.
Sellised agendid tunnetavad oma keskkonda. Kuid siin ei hõlma sensoorsed andmed või tajud mitte ainult andmeid teiste objektide kohta, vaid ka agendi enda mõju keskkonna olukorrale. Andurid võivad olla orgaanilised, näiteks silmad ja kõrvad ning nende närviprotsessorid, või kunstlikud, näiteks digitaalsesse arvutisse manustatud video- ja heliprotsessorid. Keskkond võib olla väga piiratud ala, nagu suletud ruum, või väga keeruline, nagu aktsiaturg või asteroidide kogu. Andurid peavad vastama objektide tüüpidele, millega agent suhtleb.
Refleksne interaktsiooni tüüp
Reflektori mehhanismil on keerulisem mehhanism. Otsese dünaamika asemelkeskkonnaga seoses otsib ta reeglite loetelust, mida ta peab tegema. Refleksiagent reageerib etteantud tajule programmeeritud vastusega. Isegi kui antud tajule on tuhandeid võimalikke vastuseid, on agendil sisseehitatud olukorra toimingute reeglite loend, et täita neid vastuseid, mida programmeerija on juba arvesse võtnud. Olukorra toimimise reegel on põhimõtteliselt hüpoteetiline imperatiiv.
Refleksiained ei ole tõesti eriti eredad. Nad lihts alt ei saa uudsusega hakkama. Arukas agent sisaldab oma vähem kogenud nõbude jooni, kuid ei ole nii piiratud. Ta tegutseb vastav alt päevakorrale. Sellel on seatud eesmärgid, mida ta aktiivselt taotleb. Sihtmärgipõhisel agendil on arusaam keskkonna hetkeseisust ja sellest, kuidas see keskkond tavaliselt töötab. Ta järgib suuri strateegiaid või eesmärke, mida ei ole võimalik kohe saavutada. See muudab agendi aktiivseks, mitte ainult reageerivaks.
Sihtfunktsiooni utiliit
Keerulisemate ainete puhul rakendatakse majapidamismeedet erinevatele võimalikele tegevustele, mida keskkonnas saab teha. See keeruline planeerija on teenusepõhine agent. Teenusepõhine agent hindab iga stsenaariumi, et näha, kui hästi see saavutab teatud kriteeriumid hea tulemuse saamiseks. Selliseid asju nagu edu tõenäosus, stsenaariumi täitmiseks vajalikud ressursid, saavutatava eesmärgi olulisus, kuluv aeg – seda kõike saab kasuliku funktsiooni arvutustes arvesse võtta.
SestKuna programmeerija ei suuda tavaliselt ennustada kõiki maailma olekuid, millega agent kokku puutub, oleks refleksagendi jaoks vajalike reeglite arv astronoomiline isegi väga lihtsates valdkondades, nagu koosolekute ajastamine või transpordimarsruutide ja -varustuse korraldamine.
Põhijuhtimisahel
Arvestades intelligentse agendi määratlust, kaaluge agenditeoreetik Michael Vuladrichi 2000. aastal kirjutatud põhilist juhtimisahelat:
- hoidke rahu;
- värskenda sisemaailma mudelit;
- saavutada tahtlik kavatsus;
- kasutage vahendeid/otse kavatsuste kavandi saamiseks;
- täitke plaan;
- lõpetage protsess.
See muster vajab tõlgendamist. Agent vaatleb maailma – see tähendab, et ta kogub oma sensoreid kasutades tajusid. Andur võib olla digitaalse arvuti külge kinnitatud klaviatuur või roboti külge kinnitatud visuaalprotsessor. See võib olla kõik, mis võimaldab agendil koguda maailma esitusi. Sisemudeli värskendamine tähendab, et agent lisab oma arusaamade jadale uue ettekujutuse ja programmeeritud informatsiooni maailma kohta.
Mitme agendi arendusplatvormid
AnyLogic on avatud lähtekoodiga mitme agendi ja mitme komponendiga CORMASi simulatsioonitarkvara, mis põhineb objektorienteeritud programmeerimiskeelel SmallTalk.
DoMIS on mitme agentuuriga süsteemikujundustööriist, mis keskendub "keeruliste süsteemide operatiivjuhtimisele" ja põhineb B-ADSC projekteerimismeetodil.
JACK on programmeerimiskeel ja arenduskeskkond kognitiivsete agentide jaoks, mille on välja töötanud agent Oriented Software kui Java keele agendile orienteeritud laiendus.
GAMA on avatud lähtekoodiga modelleerimisplatvorm (LGPL), mis pakub ruumiliselt selgesõnalist agendipõhist modelleerimiskeskkonda, mis kasutab agentide ja nende keskkonna kirjeldamiseks GIS-andmeid.
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) on Java keelel põhinev avatud lähtekoodiga mitme agendi arendusraamistik.
Seitse standardmudelit
Uuringu evolutsioonilises protsessis panustatakse rohkem sellesse, kuidas luua süsteem, mis on usaldusväärne ja esindab kõrgemat kvaliteeditaset. Jätkuv suund on täiendada või laiendada olemasolevaid meetodeid, mis on suutnud arenduses otsuste tegemist konsolideerida.
Metoodiline standard võimaldab arusaadaval ja lihtsal viisil luua MAC-i, kasutades mitte ainult loomulikku keelt, vaid ka kirjeldusmalle, mis aitavad süsteemi spetsifikatsioonil.
Metoodiline standard pakub MAC-i ehitamiseks seitset probleemide mudelit või nende lahendust:
- Stsenaariumimudel, mis kirjeldab ettevõtet või organisatsiooni.
- Eesmärkide ja eesmärkide mudel määratleb ja kirjeldab orgaanilist struktuuri.
- Agendi mudel määratleb inimesed ja autonoomsed süsteemid.
- Eeskuju seostab eesmärgid ja eesmärgid konkreetse agendiga.
- Organisatsioonimudel kirjeldab keskkonda, millega üksikagent on seotud.
- Suhtlemismudel kirjeldab suhet, rõhutades nende agentide koordineerimist.
- Disainimudel määratleb agendi ja võrguarhitektuuri.
Agentidevahelise suhtluse näited
MAS kasutatakse autonoomsete agentide interaktsiooni simuleerimiseks. Mitme agendi süsteemide kasutamine näiteks sotsioloogias võimaldab parameetriseerida erinevaid kogukonna moodustavaid agente. Lisades piiranguid, saate proovida aru saada, mis on kõige tõhusam komponent oodatud tulemuse saavutamiseks. Nad peaksid katsetama stsenaariume, mida päris inimesed ei saaks tehnilistel või eetilistel põhjustel saavutada.
Hajutatud IA loodi suurte monoliitsete mittelooduslike luureprogrammide – täitmise, levitamise ja tsentraliseeritud juhtimise – keerukuse lahendamiseks. Keerulise probleemi lahendamiseks on mõnikord lihtsam koostöös luua suhteliselt väikseid programme (agendeid) kui ühte suurt monoliitset programmi. Autonoomia võimaldab süsteemil dünaamiliselt kohaneda ettenägematute muutustega keskkonnas.
Multiagendisüsteemide näiteid mängutööstuses on palju ja erinevaid. Neid kasutatakse videomängudes ja filmides, sealhulgas MASSIVE tarkvaras, näiteks rahvahulga liikumise simuleerimiseks Sõrmuste isanda triloogias. Nad võivad kamida ettevõtted kasutavad näiteks veebisaite sirvivate klientide käitumise jälgimiseks.
MAS-i kasutatakse ka rahandusmaailmas. Näiteks MetaTrader 4 platvorm võimaldab automatiseeritud kauplemisel kasutada asjatundlikke agente, kes järgivad Forexi kursse
Süsteemi kasutamise eelised
IA-uuringutes on agentidel põhinevat süsteemitehnoloogiat peetud uueks paradigmaks tarkvarasüsteemide kontseptualiseerimiseks, kujundamiseks ja juurutamiseks. Multi-MAS-i lähenemisviisi eelised:
- Jagab arvutusressursse ja -võimalusi omavahel ühendatud agentide võrgus.
- Võimaldab mitme olemasoleva pärandsüsteemi omavahelist ühendamist ja koostalitlusvõimet.
- Hõlmab erinevaid valdkondi, sealhulgas lennukite hooldust, e-rahakottide broneerimist, sõjalist miinitõrjet, traadita sidet ja sidet, sõjalise logistika planeerimist, tarneahela juhtimissüsteemi, missioonide ühist planeerimist, finantsportfelli haldamist.
Uurimises on agentipõhiste süsteemide IA-tehnoloogia omaks võetud kui uus paradigma tarkvarasüsteemide kontseptualiseerimiseks, kavandamiseks, juurutamiseks ja mitme agendiga õppimiseks.
Seega on MAC lõdv alt seotud tarkvaraagentide võrgustik, mis suhtlevad probleemide lahendamisel, mis ei jää iga probleemi looja individuaalsetele võimetele või teadmistele.
