Взаимодействие агентов в мультиагентных системах

Размещено на http://www.allbest.ru/

Взаимодействие агентов в мультиагентных системах

Печеркин Сергей Андреевич

аспирант, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики

г. Санкт-Петербург

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрена характеристика мультиагентных систем. Особое внимание уделяется актуальности исследования мультиагентных систем. Установлена связь между понятиями, используемыми в теории интеллектуальных систем, и терминами, используемыми в объектно-ориентированном программировании. Описана методика и способы взаимодействия агентов.

ABSTRACT

мультиагентный интеллектуальный объектный программирование

The article discusses the characteristics of multi-agent systems. Special attention is paid to the relevance of the study of multi-agent systems. The relation between the concepts used in the theory of intelligent systems and terms used in object-oriented programming is given in the article. Articles describes the methodology and ways of agents interaction.

При практической реализации распределенных систем, в частности систем принятия решений, возникают серьезные трудности с проектированием и даже просто описанием объединенных в единую сеть разнородных локальных компьютерных узлов [3]. Эти узлы принимают от внешнего мира, в том числе и от человека, различную информацию, обмениваются данными друг с другом, перерабатывают эти данные в соответствии с заложенными в них алгоритмами и в результате вырабатывают некоторые рекомендации или решения. В последние годы в рамках общего научного направления «искусственный интеллект» активно ведутся исследования под объединенным названием «мультиагентные системы». Упор на мультиагентные, т. е. распределенные системы сделан в связи с тем, что в системах искусственного интеллекта из-за огромного объема вычислений, связанного в частности, с необходимостью осуществить большой перебор, например, возможных ходов при игре в шахматы, приходится использовать мощные распределенные многопроцессорные вычислительные комплексы и сети.

Интерес к мультиагентным системам возрастает по следующим причинам:

в связи с необходимостью решать задачи настолько сложные и большие, что они не могут быть решены одним агентом из-за ограниченности ресурсов, так и из-за риска отказа централизованной системы.

из-за удобства организации взаимодействия и обмена информацией между функционирующими информационными системами, системами поддержки принятия решений, экспертными системами и т. д.

для сокращения времени обработки информации (за счет параллельных вычислений), повышения надежности (способности функционирования при отказе отдельных компонентов), перестраиваемости системы (способности менять число процессоров);

для обеспечения концептуальной простоты и простоты разработки;

в связи с тем, что стратегия развития вычислительной техники ориентирована в основном на сетевые вычислительные структуры, в которых задачи решаются распределенно;

так как принцип модульного построения и объектно-ориентированное программирование, ставшее ведущей технологией разработки программ, хорошо согласуется с мультиагентной идеологией построения интеллектуальных систем.

Мультиагентные системы должны отвечать современным стандартам программирования. Модульность обеспечивает уменьшение сложности разработки, тестирования и эксплуатации. Эффективность необходима для быстрого выполнения и нахождения решений с помощью параллельной реализации процессов. Повторное использование позволят избежать избыточности и дублирования разработок. Также мультиагентные системы должны отвечать следующим требованиям функционирования:

включать в себя агенты, выполняющие различные функции;

обеспечивать взаимодействие агентов;

обеспечивать когерентность деятельности агентов и адекватное глобальное поведение системы.

Каждый агент необходим для выполнения своей специфичной функции. Для выполнения этих функций, собственно, и создаются мультиагентные системы. Каждая такая функция является составляющей в выработке решения. В качестве примера можно рассмотреть систему поддержки принятия решений. Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде [2]. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критириев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима.

Связь агентов в мультиагентных системах.

Агент использует определенные знания для оценки важности и достоверности информации, получаемой от других агентов, а также при согласовании коллективных решений нескольких агентов. Обмен информацией может быть осуществлен в нескольких режимах. В качестве примера возьмем режимы обмена, которые предусматривает система KAoS (Knowledgeable Agent - oriented System). KAos обеспечивает инфраструктуру для программирования агентов, которая включает в себя: несколько сетевых инструментов коммуникации, распределенные сообщения, протокол связи агентов и общий класс иерархии, оболочки и элементов управления агентами [1]. Архитектура KAoS включает механизмы для контроля взаимодействия между агентами, сохранения контекста взаимодействия и позволяет избежать повторяющихся и непродуктивных связей между агентами.

Inform (информация). Является простейшей формой обмена. Агент-отправитель посылает сообщение агенту-получателю. При этом сообщение может быть отправлено с требованием подтверждения, так и с отсутствием данного требования. Если требование существует, то агент-получатель должен подтвердить получение сообщения.

Refrain (отказ). Агент-получатель сообщает агенту-отправителю о том, что частично или полностью не может выполнить обязательства.

Request (запрос). Данной дисциплиной наиболее часто пользуются агенты при взаимодействии. В самом простом случае агент-получатель может просто выполнит запрос агента-отправителя с опцией подтверждения получения информации. Запрос также может быть отклонен агентом-получателем. Агент-отправитель в свою очередь может в любое время повторить запрос, либо отозвать его. Если запрос принят агентом-получателем, то он посылает сообщение о том, что заявка принята и, в дальнейшем, агент-отправитель ожидает сообщения с результатами обработки запроса.

При обмене информацией между агентами можно исходить из следующих начальных предпосылок:

Неполнота информации. Агенты могут не иметь доступа ко всем данным оппонентов, в частности, не знать их функций предпочтения.

Выполнение соглашений. Если соглашение достигнуто, то договаривающиеся стороны его выполняют.

Отсутствие долгосрочных обязательств. Каждое соглашение независимо, и пока оно не выполнено, не должно быть соглашений с другими агентами, изменяющих уже принятые обязательства.

Прекращение переговоров. Агент может прекратить переговоры, если ему это выгодно.

Необходимо заметить, что из-за различия между моментом передачи сообщения и моментом приема сообщения, в любой распределенной системе возникает асинхронность передачи сообщения. Поэтому при проектировании мультиагентных систем необходимо учитывать такие состояния. Обмен информацией между агентами является одной из важнейших функций мультиагентой системы.

Список литературы

Кузнецов К., Системы поддержки принятия решений. // IT Спец. - 2008. № 9. - С. 3-4.

Раздобарина Е.А., Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения. // Смарт Автоматикс. - 2009.

Чекинов Г.П., Чекинов С.Г., Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения. // Системотехника. - 2013. № 1. - С. 25-34.

Размещено на Allbest.ru