Разработка языка коммуникации агентов для мультиагентной системы моделирования процессов преобразования ресурсов
Конфликтные ситуации в интеллектуальных мультиагентных процессах преобразования ресурсов. Разработка программного комплекса jSIM системы моделирования процессов. Реализация механизма общения при переговорах между агентами с целью достижения компромиссов.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 10.03.2018 |
Размер файла | 17,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.Allbest.ru/
Уральский государственный технический университет
Политехнический институт
Радиотехнический институт
Разработка языка коммуникации агентов для мультиагентной системы моделирования процессов преобразования ресурсов
Аксенов К.А., к.т.н.,
Зраенко А.С., аспирант
В мультиагентных системах (МАС) множество автономных агентов действуют в интересах различных пользователей и взаимодействуют между собой в процессе решения определенных задач. Понятие агент соответствует аппаратно или программно реализованной сущности, которая способна действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним владельцем и/или пользователем [1].
Главные отличия агентной программы от обычной экспертной системы или от других интеллектуальных систем связаны с наличием механизма формирования целей и модуля коммутации, который обеспечивает взаимодействие с другими агентами. МАС рассматривается в контексте процессов преобразования ресурсов (ППР), которые включают следующие классы систем: бизнес-процессы, организационно-технические системы, производственные процессы и процессы логистики [2].
Агенты должны диагностировать ситуации, в которых происходит конфликт, и вызывать различные методы проведения переговоров в зависимости от конкретного типа ситуации. Конкуренция между агентами и конфликты, как ее результат, возникают в связи с естественной ограниченностью ресурсов, которые используют агенты для достижения своих целей. Одним из самых простых механизмов разрешения подобных конфликтов является «право сильного» - сильный агент отбирает ресурсы у слабых агентов. Более сложные механизмы реализуются путем проведения переговоров между агентами, направленных на достижение компромиссов. Подобные переговоры могут основываться на организации аукционов, организующих четкое разделение входных ресурсов и средств между агентами [3].
Для реализации моделирования конфликтных ситуаций на общих ресурсах и общения агентов, необходимого для их разрешения, разработан программный комплекс jSIM, являющийся мультиагентной системой моделирования процессов преобразования ресурсов. Интерфейс системы jSIM представлен на рис. 1.
Для пользования в системе jSIM был выбран стандарт FIPA, как наиболее соответствующий проблемной области процессов преобразования ресурсов, и платформа JADE, наиболее полно реализующая данный стандарт. Архитектура системы такова, что в ней создаются агенты, которые способны реагировать на внешние события, формализованные в виде сообщений, посланных агенту. Ответной реакцией агента на такое сообщение может быть новое сообщение или какое-либо действие, описанное произвольным алгоритмом на языке LISP. Сообщения в jSIM передаются и обрабатываются параллельно, создавая подобие реальной системы.
Для передачи сообщений между агентами будем использовать тип сообщений ACL (Agent Comunication Language), используемый в стандарте FIPA. В разработанной системе из структуры сообщения ACL используются следующие поля:
1. Выполняемое действие (performative). В системе всегда имеет значение request (запрос).
2. Отправитель (sender). Это поле автоматически заполняется при создании сообщения.
3. Адресат (receiver). Это поле может содержать несколько адресатов. Адресат задается именем агента и системы, в которой он функционирует.
4. Тело сообщения (content). Содержит данные, зависящие от вида сообщения. Агент, получив такое сообщение, обрабатывает его в соответствии с заданным алгоритмом. Далее он формирует новое сообщение или выполняет какой-либо алгоритм.
5. Вид сообщения (conversation-id). Служит для интерпретации содержания сообщения.
В стандарте FIPA для передачи сообщений типа ACL между агентами используется Lisp-подобный язык FIPA Semantic Language. Для предметной области процессов преобразования ресурсов необходима разработка расширения языка FIPA Semantic Language вследствие отсутствия его адаптации к данной предметной области. Виды сообщений, формирующие разработанное расширение языка FIPA Semantic Language, представлены в табл. 1.
Таблица 1
Виды сообщений расширения языка FIPA Semantic Language для предметной области процессов преобразования ресурсов
Вид сообщения |
Назначение |
Параметры тела сообщения |
Расшифровка параметров |
|
GIVE |
запрос на ресурс |
Agent Price Value Time Resource |
Имя агента Цена ресурса Количество ресурса Время использования Наименование ресурса |
|
GET |
удовлетворение запроса на ресурс |
те же, что в «GIVE» |
те же |
|
OFFER |
запрос на проведение аукциона |
те же, что в «GIVE» |
те же |
|
DECIDE |
сообщения процесса решения конфликта на общих ресурсах |
те же, что в «GIVE» |
те же |
|
DECISION |
решение по аукциону |
те же, что в «GIVE» |
те же |
|
AVAILABLE |
запросы о наличии свободных ресурсов |
Resource Period Value |
Наименование ресурса Время доступности Количество ресурса |
|
POST |
запись данных в общую базу знаний |
Text |
Поле для записи данных |
|
SPEND |
сообщение о занятии ресурса агентом |
те же, что в «GIVE» |
те же |
Интеллектуальный агент должен иметь способности к обучению и самообучению. Обучение агента реализовывается как постоянное пополнение базы знаний агента. Основным источником знаний является общая база знаний, относящаяся к миру агентов. В ней хранятся данные по ресурсам, непосредственно находящимся в подчинении агентов, и данные по общим ресурсам.
Таким образом, разработанная система jSIM представляет собой реализацию системы моделирования, в основу которой положена мультиагентная модель процессов преобразования ресурсов с добавлением механизма общения, позволяющего агентам принимать более адекватные решения при разрешении возникающих между ними конфликтов на общих ресурсах.
моделирование интеллектуальный мультиагентный конфликтный
Литература
1. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. - М.: Финансы и статистика, 2004.-424 с.
2. Аксенов К.А., Гончарова Н.В., Смолий Е.Ф. Мультиагентный подход к процессам преобразования ресурсов // IX отчетная конференция молодых ученых ГОУ ВПО УГТУ-УПИ. - Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УПИ, 2005.- С. 186-190.
3. Аксёнов К.А., Зраенко А.С., Гончарова Н.В., Долматов С.Ю. Конфликтные ситуации в интеллектуальных мультиагентных процессах преобразования ресурсов // Научные труды международной научно-практической конференции «СВЯЗЬ-ПРОМ 2006» в рамках III Евро-Азиатского международного форума «СВЯЗЬ-ПРОМЭКСПО 2006». -Екатеринбург: ЗАО «Компания Реал-Медиа», 2006.- С. 49-51.
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Технология программных агентов. Форматы метаданных, использующиеся для описания электронных ресурсов. Разработка интеллектуальных агентов. Среда разработки Jadex для построения интеллектуальных агентов. BDI модель интеллектуального агента ресурсов.
курсовая работа [279,8 K], добавлен 20.02.2011Характеристика основных методов и средств моделирования мультиагентных систем. Ознакомление с результатами экспериментального тестирования и отладки программного комплекса. Рассмотрение методов оценки качества разработанного программного продукта.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 27.10.2017Анализ методов и средств моделирования мультиагентных схем. Тестирование лабораторных работ "Climatechange", "ElFarol" и "Pagerank". Экспериментальное тестирование и отладка программного комплекса. Оценка качества разработанного программного продукта.
дипломная работа [4,5 M], добавлен 12.08.2017Анализ моделирования информационной системы на стадии формирования концепции, определение требований и ограничений, требуемых материальных, финансовых и трудовых ресурсов. Характеристика обоснования выбора средств моделирования и языка программирования.
курсовая работа [1005,6 K], добавлен 15.02.2012Анализ методов реализации интеллектуальных игр в системе человек-робот. Разработка архитектуры программного комплекса, выбор языка программирования. Алгоритм преобразования данных. Тестирование программного комплекса, редактирование и исправление ошибок.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 27.10.2017Разработка интерфейса справочно-расчетного программного обеспечения. Расчетно-графический модуль. Решение задачи динамического моделирования в системе MATLAB/Simulink. Программная реализация, результаты моделирования системы на текстовых примерах.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 01.12.2014Разработка языка для моделирования учебных бизнес-процессов в рамках проекта "Студия компетентностных деловых игр", требования к ним. Практическая реализация разработанного языка на DSM-платформе MetaEdit+. Создание визуальных представлений объектов.
курсовая работа [2,1 M], добавлен 06.10.2014Рассмотрение проблемы моделирования процессов в Q-схемах – математических схемах, разработанных для формализации процессов функционирования систем массового обслуживания. Разработка моделирующего алгоритма, машинная реализация и математическое описание.
курсовая работа [781,9 K], добавлен 03.07.2011Сущность, значение и методика проведения моделирования бизнес-процессов. История развития методологий моделирования. Систематизация знаний о компании и ее бизнес-процессах в наглядной графической форме для аналитической обработки полученной информации.
реферат [409,3 K], добавлен 29.04.2009Использование моделирования в программной инженерии в процессе разработки программного обеспечения. Основные этапы процесса разработки программного обеспечения, их характеристика. Моделирование процессов, их определение фазами и видами деятельности.
реферат [2,2 M], добавлен 25.12.2017