Çox agentli sistemlərin (MAS) məqsədi müstəqil prosesləri koordinasiya etməkdir. Agent proqram və ya robot şəklində olan kompüter qurumudur. Agent muxtar hesab edilə bilər, çünki mühiti dəyişdikdə uyğunlaşa bilir. MAC eyni vaxtda baş verən və eyni zamanda mövcud olan, ümumi resursları paylaşan və bir-biri ilə əlaqə quran kompüter proseslərinin məcmusundan ibarətdir. MAC-də əsas problem agentlər arasında koordinasiyanın rəsmiləşdirilməsidir.
Çox agentli sistemlərin müəyyən edilməsi
MAC, qarşılıqlı əlaqədə olan proqram komponentlərinin avtonom və paylanmış olduğu, dinamik və qeyri-müəyyən mühitlərdə fəaliyyət göstərdiyi, bəzi təşkilati qaydalara və qanunlara uyğunlaşmalı olduğu, qoşulub ayrıla biləcəyi mürəkkəb domenlərdəki proqramlar üçün proqram təminatının hazırlanmasına perspektivli yanaşmadır. iş vaxtı ərzində çox agentli sistem.
Belə proqramlara misal olaraq sistemləri göstərmək olaristehlakçılar və ya nəqliyyat sistemlərində yükləri optimal şəkildə planlaşdıran sistemlər arasında elektrik enerjisinin istehsalı və paylanmasını idarə etmək və optimallaşdırmaq. Çox agentli sistemlərin inkişafı ayrıca agentlərin, təşkilatların və mühitlərin yaradılmasını tələb edir.
Proqramlaşdırma dilləri informasiya, məqsədlər, seçimlər, normalar, emosiyalar və qərar qəbul etmə qaydaları kimi sosial və koqnitiv anlayışlar baxımından fərdi agentləri həyata keçirmək üçün proqramlaşdırma konstruksiyalarını təmin edir.
Multi-agent təşkilatlar sosial və təşkilati konsepsiyalar baxımından normalar, rabitə protokolları, monitorinqə məruz qalan resurslarla təchiz edilmiş rollara malikdirlər. İnkişaf etdirilmiş proqramlaşdırma dilləri və çərçivələr davamlı istehsalın bir çox sənayesi üçün agent əsaslı simulyasiyalar yaratmaq üçün istifadə olunur: elektrik enerjisi, metallurgiya, səhiyyə, İnternet, nəqliyyat, trafikin idarə edilməsi və ciddi oyunlar.
MAS tək agentli sistemlərdən onunla fərqlənir ki, onların bir-birinin məqsəd və hərəkətlərini modelləşdirən bir neçə agenti var. Ümumi bir ssenaridə agentlər arasında birbaşa qarşılıqlı əlaqə ola bilər. Vahid agent nöqteyi-nəzərindən çox agentli sistemlər tək agentli sistemlərdən ən əhəmiyyətli dərəcədə fərqlənir ki, ətraf mühitin dinamikası digər agentlər tərəfindən müəyyən edilə bilər. Domenə xas ola biləcək qeyri-müəyyənliyə əlavə olaraq, digər agentlər ətraf mühitə qəsdən gözlənilməz şəkildə təsir göstərir.
Beləliklə, bütün MAC-lər müasir üçün xarakterik olan dinamik mühitlərə malik hesab edilə bilər.multi-agent sistemləri. Birbaşa əlaqə imkanı olan və ya olmayan, müxtəlif dərəcədə heterojenliyə malik istənilən sayda agent ola bilər.
MAS memarlığı
Agentlər koqnitiv modellə təchiz olunmalıdır:
- inançlar;
- dilek;
- niyyətlər.
Bir tərəfdə öz bilik və qavrayışlarının nəticəsi olan ətraf mühitlə bağlı "İnanclar"ı, digər tərəfdən isə "Arzular" toplusunu oxuyur. Bu iki dəstənin kəsişməsi yeni "Niyyətlər" toplusu ilə nəticələnir və sonra birbaşa hərəkətlərə çevrilir.
Agentlərin rabitə sistemi olmalıdır. Bunun üçün bir neçə xüsusi dil var: Language Query və Manipulation Language (KQML). Bu yaxınlarda, FIPA İntellektual Fiziki Agentlər Fondu tərəfindən yaradılmış FIPA-ACL standartı yayıldı. Çox agentli sistemlərin qurulmasının bu son prinsipi nitq aktları nəzəriyyəsinə əsaslanır.
Uyğunlaşma problemi hazırda çoxlu araşdırmaların mövzusu olan çətin məsələdir. Mutant mühitə uyğunlaşa bilən həm bioloji, həm də kompüter viruslarına misal göstərmək olar.
Nəhayət, MAC-nin səmərəli tətbiqi, ciddi şəkildə sistem arxitekturasının bir hissəsi olmasa da, süni intellektin öyrənilməsi üçün hazırlanmış bir çox proqramlaşdırma dillərində diqqətə layiqdir. Xüsusilə, LISP dili qeyd olunur. Bu memarlıq elementləri idrakdan ibarət bir sistemə tətbiq ediliragentlər.
Agentlərin kateqoriyaları və ya modelləri
Agentlərin təsnifatı iki meyara əsaslanır: koqnitiv agentlər və ya bir tərəfdən teleonomik davranış və ya refleks nümayiş etdirən reagentlər. Koqnitiv və reaktiv arasında edilə bilən fərq, əslində, agent üçün mövcud olan dünyanın bir təmsilidir. Əgər fərdə mülahizə yürütə biləcəyi dünyanın "simvolik təsviri" verilirsə, o zaman idrak agentindən danışılır, halbuki o, yalnız " alt simvolik təmsilə" malikdirsə, yəni qavrayışları ilə məhdudlaşır. biri reaktiv agentdən danışır. Bu koqnitiv və reaktiv fərq çox agentli sistemlərin iki nəzəri məktəbinə uyğundur.
Birincisi sosioloji nöqteyi-nəzərdən əməkdaşlıq üçün "ağıllı" agentlərin fundamental yanaşmasını dəstəkləyir. İkincidə, qeyri-ağıllı agentlər toplusunun (qarışqa tipi) "ağıllı" davranışının meydana çıxma ehtimalı öyrənilir. Davranış davranışı ilə refleks arasındakı ikinci fərq qəsdən davranışı, açıq məqsədlərə çatmağı perseptual davranışdan ayırır. Beləliklə, agentlərin meylləri agentlərdə açıq şəkildə ifadə edilə bilər və ya əksinə, ətraf mühitdən qaynaqlanır. Müxtəlif növ agentləri qruplaşdıran cədvəl:
- Koqnitiv agentlər.
- Reaktiv maddələr.
- Telenom davranış.
- Qəsdən agentlər.
- İdarə olunan agentlər.
- Refleks davranışı.
- Agentlər "modulları".
- Tropik agentlər.
Koqnitiv agentlər əsasən qəsdən, yəni.onların nail olmağa çalışdıqları sabit məqsədləri var. Bununla belə, bəzən modul adlanan agentlərdən istifadə olunur ki, onlar da konkret məqsədləri olmayan öz "kainatı" haqqında təsəvvürə malikdirlər. Onlar, məsələn, "kainat"dakı digər agentlərin suallarına cavab verə bilər.
Reagentləri aktuatorlara və tropik agentlərə bölmək olar. İnstinktiv agent sabit bir missiyaya sahib olacaq və ətraf mühitin artıq təyin edilmiş məqsədə uyğun olmadığını görsə, davranışa səbəb olacaqdır. Tropik agent yalnız ətraf mühitin yerli vəziyyətinə reaksiya verir, məsələn, işıq varsa, o, işləyir. "Missiya" sahibi olan sürücü agentlərinin daxili işində motivasiya mənbəyi yalnız ətraf mühitə aiddir.
Təşkilati paradiqmalar
Belə sistemlərin inkişafı ilə müxtəlif təşkilati paradiqmalar işlənib hazırlanmışdır. Çox agentli sistemlərin bu strukturları agentlər arasında əlaqələr və qarşılıqlı əlaqə üçün çərçivəni müəyyən edir.
İyerarxiyalar. Bu modeldə agentlər hər bir qovşağın agent olduğu və onun uşaq qovşaqlarında icazə bağlantısının olduğu ağac strukturuna görə iyerarxikdir. Bu model sistemin ümumi məqsədini məhv edir.
Holarxiya iyerarxiyaya yaxınlaşır. Agent və onun alt qrupu arasında heç bir səlahiyyət əlaqəsi yoxdur.
Koalisiya, şəxsi maraqları üst-üstə düşdüyü üçün bir araya gələn və əməkdaşlıq edən agentlərin müvəqqəti ittifaqıdır. Koalisiyanın dəyəri agent komponentlərinin fərdi dəyərlərinin cəmindən böyük olmalıdır.
Yığıncaqlar koalisiyaya çox bənzəyir vəəmrlər. Bununla belə, onlar daimi olmaq üçün nəzərdə tutulub və adətən nail olmaq üçün bir çox məqsədə malikdirlər. Bundan əlavə, agentlər yığıncaqlara girib-çıxa bilər və eyni zamanda bir neçə nəfərə mənsub ola bilərlər.
Cəmiyyət qarşılıqlı əlaqədə olan və əlaqə saxlayan müxtəlif agentlər toplusudur. Onların müxtəlif məqsədləri var, eyni rasionallıq səviyyəsi və eyni imkanlar yoxdur, lakin hamısı ümumi qanunlara (normalara) tabedirlər.
Federasiya agentləri öz qruplarının nümayəndəsinə öz muxtariyyətlərinin bir hissəsini verir. Qrup agentləri yalnız öz nümayəndəsi ilə, o da öz növbəsində digər qrupların nümayəndələri ilə qarşılıqlı əlaqədə olur.
Satış agentləri alıcı agentlərinin iddia edə biləcəyi əşyalar təklif edir. Bu cür təşkilat, məsələn, real bazarları simulyasiya etməyə və müxtəlif ticarət strategiyalarını müqayisə etməyə imkan verir.
Matrix təşkilat agentləri iyerarxikdir. Bununla belə, agentin yalnız bir neçə başqa agentə tabe olduğu yuxarıda təqdim olunan iyerarxiyadan fərqli olaraq, bir matris təşkilatında olanlar bir neçə başqa agentə tabe ola bilər.
Kombinasiyalar - Bu birləşmiş təşkilat yuxarıdakı üslubların çoxunu birləşdirir. Bu, məsələn, koalisiya və ya komandaların iyerarxiyası ola bilər.
Süni İntellekt
Koqnitiv elmin məqsədi süni intellektin mahiyyətini və işini başa düşməkdir ki, bu da daxili məlumatları məqsədyönlü etmək üçün emal edir. Bir çox anlayışlar bu təsvirə uyğun gəlir: insanlar, kompüterlər, robotlar, sensor sistemlər,siyahı sonsuzdur. Koqnitiv alimləri xüsusi maraqlandıran sistemlərdən biri də məlumat üzərində fəaliyyət göstərən süni özünü-agentdir.
Ağıllı agent (İA) öz təcrübəsinə əsaslanaraq qərarlar qəbul etməyi bacarır və müxtəlif vəziyyətlərdə hərəkətləri seçə bilir. “Süni” terminindən göründüyü kimi, maraqların avtonom agentləri təbiətin yaratdığı bir şey deyil. Buna görə də, süni agent insanların yaratdığı, dərk etdiyi məlumat, öz təcrübələri, qərarları və hərəkətləri əsasında hərəkət edə bilən hər şeydir.
Qeyri-təbii intellekt sahəsi agenti real və ya simulyasiya edilmiş dünyada həyata keçirmək üçün istədiyiniz agent növlərini proqramlaşdırma dilinə, əlaqəli proqram təminatına və müvafiq arxitekturaya (avadanlıq və əlaqəli proqram təminatı) tərcümə etmək üçün texniki bacarıqları təmin edir.
İdrak dünyasının mühiti
Agent sensorlar vasitəsilə ətraf mühiti qəbul edən və ona effektorlar vasitəsilə təsir edən hər şeydir ki, bu da kifayət qədər sadə səslənir. Agentin bu tərifi termostatlardan tutmuş kiçik davranış repertuarını öyrənə bilən obyektlərə qədər geniş çeşidli maşınları əhatə edir.
Sensorlar agentin dünyaları haqqında məlumat toplamaq üçün istifadə etdiyi alətlərdir. Klaviatura və videokamera agentlə əlaqəli olduqda sensor kimi işləyə bilər. Sistemin cavabının sonunda ifaçılar agentin ətraf mühitə təsir etmək üçün istifadə etdiyi alətlərdir. Effektorlara misal ola bilərmonitor, printer və robot qol.
Adətən mühit agentin domeni və ya dünyasıdır. Gündəlik dünyanın qeyri-məhdud imkanlarından qaçmaq üçün bu domenlər, ən azı indiyə kimi, xüsusi vəziyyət növləri ilə məhdudlaşdırılmalıdır.
Atonom Təsir Sistemi
Muxtar Agent “mühitin daxilində və onun bir hissəsidir ki, həmin mühiti dərk edir və öz gündəliyini həyata keçirmək və gələcəkdə yaşadıqlarına təsir etmək üçün zamanla ona uyğun hərəkət edir”. Franklin və Greisser tərəfindən verilən bu tərif, ünsiyyətcillik istisna olmaqla, ağıllı agentlərin bütün əsas funksiyalarını əks etdirir. Bu, inkişafda olan AI-lərin geniş çeşidinin əsas xüsusiyyətlərinin yaxşı təxminisini təmin edir.
Belə agentlər ətraflarını hiss edirlər. Ancaq burada hiss məlumatları və ya qavrayışlara yalnız digər obyektlər haqqında məlumatlar deyil, həm də agentin özünün ətraf mühitdəki vəziyyətə təsiri də daxildir. Sensorlar üzvi ola bilər, məsələn, gözlər və qulaqlar və onların neyron prosessorları və ya rəqəmsal kompüterə daxil edilmiş video və audio prosessorları kimi süni ola bilər. Ətraf mühit qapalı məkan kimi çox məhdud ərazi və ya birja və ya asteroidlər toplusu kimi çox mürəkkəb ola bilər. Sensorlar agentin qarşılıqlı əlaqədə olduğu obyekt növlərinə uyğun olmalıdır.
Refleks qarşılıqlı əlaqə növü
Reflektor agenti daha mürəkkəb mexanizmə malikdir. Birbaşa dinamik əvəzinəətraf mühitə münasibətdə o, nə etməli olduğunu qaydalar siyahısında axtarır. Refleks agenti müəyyən bir qavrayışa proqramlaşdırılmış cavabla cavab verir. Verilmiş qavrayışa minlərlə mümkün cavab olsa belə, agent proqramçı tərəfindən artıq nəzərdən keçirilmiş cavabları yerinə yetirmək üçün situasiya hərəkəti qaydalarının daxili siyahısına malikdir. Vəziyyət hərəkəti qaydası əsasən hipotetik imperativdir.
Refleks agentləri həqiqətən çox parlaq deyil. Onlar sadəcə olaraq yeniliyin öhdəsindən gələ bilmirlər. Ağıllı agent daha az inkişaf etmiş qohumlarının xüsusiyyətlərini ehtiva edir, lakin o qədər də məhdud deyil. O, gündəmə uyğun hərəkət edir. Onun fəal şəkildə həyata keçirdiyi bir sıra məqsədləri var. Hədəf əsaslı agent ətraf mühitin cari vəziyyəti və bu mühitin adətən necə işlədiyi barədə anlayışa malikdir. O, dərhal əldə edilə bilməyən böyük strategiyalar və ya məqsədləri həyata keçirir. Bu, agenti yalnız reaktiv deyil, aktiv edir.
Hədəf funksional yardım proqramı
Daha mürəkkəb agentlərdə ətraf mühitdə həyata keçirilə bilən müxtəlif mümkün hərəkətlərə ev təsərrüfatı tədbiri tətbiq edilir. Bu kompleks planlaşdırıcı xidmətə əsaslanan agentdir. Xidmətə əsaslanan agent yaxşı nəticə əldə etmək üçün müəyyən meyarlara nə dərəcədə nail olduğunu görmək üçün hər bir ssenarini qiymətləndirəcək. Müvəffəqiyyət ehtimalı, ssenarini tamamlamaq üçün lazım olan resurslar, əldə ediləcək məqsədin əhəmiyyəti, bunun üçün lazım olan vaxt kimi şeylərin hamısı kommunal funksiya hesablamalarına daxil edilə bilər.
ÇünkiProqramçı adətən agentin qarşılaşacağı dünyanın bütün vəziyyətlərini proqnozlaşdıra bilmədiyi üçün, bir refleks agent üçün yazılmalı olan qaydaların sayı hətta görüşlərin planlaşdırılması və ya nəqliyyat marşrutlarının və təchizatının təşkili kimi çox sadə sahələrdə astronomik olacaqdır.
Əsas idarəetmə dövrəsi
Ağıllı agentin tərifini nəzərə alaraq, agent nəzəriyyəçisi Michael Vladrich tərəfindən 2000-ci ildə yazılmış əsas idarəetmə dövrəsini nəzərdən keçirin:
- sülh saxlamaq;
- daxili dünya modelini yeniləyin;
- qəsdən niyyətə nail olmaq;
- niyyətlər üçün plan əldə etmək üçün vasitələrdən/sonlardan istifadə edin;
- planı yerinə yetirin;
- prosesi bitir.
Bu nümunə bəzi şərhlərə ehtiyac duyur. Agent dünyanı müşahidə edir - bu o deməkdir ki, o, sensorlarından istifadə edərək qavrayışları toplayır. Sensor rəqəmsal kompüterə qoşulmuş klaviatura və ya robota qoşulmuş vizual prosessor ola bilər. Agentə dünyanın nümayəndələrini toplamağa imkan verən hər şey ola bilər. Daxili modeli yeniləmək agentin dünya haqqında qavrayış və proqramlaşdırılmış məlumat ardıcıllığına yeni qavrayış əlavə etməsi deməkdir.
Multi-Agent İnkişaf Platformaları
AnyLogic, SmallTalk obyekt yönümlü proqramlaşdırma dilinə əsaslanan açıq mənbəli multi-agent və çoxkomponentli CORMAS simulyasiya proqramıdır.
DoMIS "mürəkkəb sistemlərin əməliyyat nəzarətinə" yönəlmiş və B-ADSC dizayn metoduna əsaslanan çox agentli sistem dizayn alətidir.
JACK Java dilinin agent yönümlü genişləndirilməsi kimi Agent Oriented Software tərəfindən hazırlanmış koqnitiv agentlər üçün proqramlaşdırma dili və inkişaf mühitidir.
GAMA agentləri və onların mühitini təsvir etmək üçün CIS datasından istifadə edərək məkan baxımından açıq-aşkar agent əsaslı modelləşdirmə mühiti təklif edən açıq mənbə modelləşdirmə platformasıdır (LGPL).
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) Java dilinə əsaslanan açıq mənbəli multi-agent inkişaf çərçivəsidir.
Standartın yeddi modeli
Tədqiqatın təkamül prosesində etibarlı və daha yüksək keyfiyyət səviyyəsini təmsil edən sistemin necə yaradılmasına dair daha çox məlumat var. Davam etmək tendensiyası, qərar qəbulunu inkişaf çərçivəsində birləşdirməyi bacaran mövcud metodları tamamlamaq və ya genişləndirməkdir.
Metodoloji standart başa düşülən və sadə şəkildə təkcə təbii dildən deyil, həm də sistemin spesifikasiyasında kömək edən təsvir şablonlarından istifadə etməklə MAC yaratmağa imkan verir.
Metodoloji standart MAC qurmaq üçün yeddi problem modelini və ya onların həllini təklif edir:
- Şirkəti və ya təşkilatı təsvir edən ssenari modeli.
- Məqsədlər və vəzifələr modeli üzvi quruluşu müəyyənləşdirir və təsvir edir.
- Agent modeli insanları və avtonom sistemləri müəyyən edir.
- Rol modeli məqsəd və vəzifələri müəyyən agentlə əlaqələndirir.
- Təşkilati model fərdi agentin əlaqəli olduğu mühiti təsvir edir.
- Qarşılıqlı əlaqə modeli onların agentlərin koordinasiyasını vurğulayaraq əlaqəni təsvir edir.
- Dizayn modeli agent və şəbəkə arxitekturasını müəyyən edir.
Agentlər arasında qarşılıqlı əlaqə nümunələri
MAS avtonom agentlər arasında qarşılıqlı əlaqəni simulyasiya etmək üçün istifadə olunur. Çox agentli sistemlərdən, məsələn, sosiologiyada istifadə icmanı təşkil edən müxtəlif agentləri parametrləşdirməyə imkan verir. Məhdudiyyətlər əlavə edərək, gözlənilən nəticəyə nail olmaq üçün ən təsirli komponentin nə olacağını anlamağa cəhd edə bilərsiniz. Onlar texniki və ya etik səbəblərə görə real insanlar tərəfindən əldə edilə bilməyəcək ssenarilərlə sınaqdan keçirməlidirlər.
Distributed IA iri monolit qeyri-təbii kəşfiyyat proqramlarının - icra, paylama və mərkəzləşdirilmiş nəzarətin mürəkkəbliyini həll etmək üçün yaradılmışdır. Mürəkkəb bir problemi həll etmək üçün bir böyük monolit proqramdan daha çox əməkdaşlıqda nisbətən kiçik proqramlar (agentlər) yaratmaq bəzən daha asandır. Avtonomiya sistemə ətrafdakı gözlənilməz dəyişikliklərə dinamik uyğunlaşma imkanı verir.
Oyun sənayesində multi-agent sistemlərinin nümunələri çoxsaylı və müxtəlifdir. Onlar video oyunlarda və filmlərdə, o cümlədən MASSIVE proqram təminatında, məsələn Üzüklərin Rəbbi trilogiyasında izdiham hərəkətini simulyasiya etmək üçün istifadə olunur. Onlar da bilərşirkətlər tərəfindən, məsələn, vebsaytları gəzən müştərilərin davranışını izləmək üçün istifadə olunur.
MAS maliyyə dünyasında da istifadə olunur. Məsələn, MetaTrader 4 platforması avtomatlaşdırılmış ticarətdə Forex məzənnələrinə əməl edən ekspert agentlərdən istifadə etməyə imkan verir
Sistemdən istifadənin üstünlükləri
İA tədqiqatında agent əsaslı sistem texnologiyası proqram sistemlərinin konseptuallaşdırılması, layihələndirilməsi və tətbiqi üçün yeni paradiqma kimi qəbul edilmişdir. Multi-MAS yanaşmasının üstünlükləri:
- Bir-birinə bağlı agentlər şəbəkəsində hesablama resurslarını və imkanlarını paylaşır.
- Mövcud bir çox köhnə sistemlərin qarşılıqlı əlaqəsinə və qarşılıqlı fəaliyyətinə imkan verir.
- Təyyarələrə texniki xidmət, kitab e-cüzdanları, hərbi minalardan təmizləmə, simsiz rabitə və rabitə, hərbi logistika planlaması, təchizat zəncirinin idarə edilməsi sistemi, birgə missiya planlaması, maliyyə portfelinin idarə edilməsi daxil olmaqla müxtəlif sahələri əhatə edir.
Tədqiqatda agent əsaslı sistemlər üçün IA texnologiyası proqram sistemlərinin konseptuallaşdırılması, dizaynı, həyata keçirilməsi və çox agentli öyrənilməsi üçün yeni paradiqma kimi qəbul edilmişdir.
Beləliklə, MAC hər bir problem yaradanın fərdi qabiliyyəti və ya biliyindən kənar problemləri həll etmək üçün qarşılıqlı əlaqədə olan proqram agentlərinin sərbəst şəkildə birləşdirilmiş şəbəkəsidir.
