МУЛЬТИ-АГЕНТНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Лекция

Потребности комплексной и гибкой автоматизации технологических процессов привели к необходимости группового управления роботами, технологическими машинами и оборудованием. Системы группового управления должны обеспечить возможность быстрой перестройки производства к изменению типа и объёма выпускаемой продукции в изменяющейся среде.

Первоначально были разработаны принципы централизованного и децентрализованного группового управления сложными робототехническими системами. При централизованном управлении использовалась иерархическая обработка информации из единого центра, осуществляемая достаточно мощным центральным компьютером. При децентрализованном управлении использовались распределённая группа микропроцессоров, встроенных в локальные системы управления, гибко программирующие поведение роботов и оборудования в соответствии с заданной в реальном времени последовательностью технологических операций. Эти принципы нашли применение в системах группового управления промышленными роботами и технологическим оборудованием с числовым программным управлением.

Развитие средств адаптации, систем телекоммуникации и элементов искуственного интеллекта привели в последние годы к созданию интеллектуальных систем управления роботов, машин и оборудования, связанных между собой компьютерными каналами связи для обмена информацией. Благодаря этому появилась возможность рассматривать такое оборудование с интеллектуальным управлением и коммуникационным взаимодействием как агентов сложных робототехнических систем, которые должны коллективно решать общую задачу в изменяющейся производственной среде.

Мультиагентная система (МАС) – это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. МАС могут использоваться для решения таких проблем, которые сложно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких систем являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, моделирование социальных структур, компьютерные игры, транспорт, логистика, сетевые технологии и др. Обычно в МАС исследуются программные агенты, тем неменее, составляющими МАС могут быть также роботы, люди или команды людей. МАС могут содержать и смешанные команды. В МАС может проявляться самоорганизация и сложное поведение даже, если стратегия поведения каждого агента достаточно проста. Это лежит в основе так называемого роевого интеллекта. Другой часто используемой парадигмой в МАС является «феромон», где компоненты «оставляют» информацию для следующих в очереди или ближайших компонентов. Такие «могут строиться как «феромоны» могут испаряться со временем, т.е. их значения могут изменяться со временем. МАС могут строиться как объединение отдельных интеллектуальных систем, основанных на знаниях, и как системы коллективного поведения, возникающего в результате локальных взаимодействий простых реактивных агентов. МАС состоят из следующих основных компонентов:

- Множество системных единиц, в котором выделяются подмножество активных единиц – агентов, манипулирующих подмножеством пассивных единиц – объектов.

- cреда, т. е. некоторое пространство, в котором существуют агенты и объекты.

- множество задач (функций, ролей),которые поручаются агентам.

- множество отношений (взаимодействий) между агентами.

- множество действий агентов (например, различных операций над объектами или коммуникативных актов).

К настоящему времени для понятия «агент» не принято единого определения. Различные источники определяют множество типов агентов, например: персональные агенты, автономные агенты, интеллектуальные агенты, мобильные агенты, персональные ассистенты, социальные агенты и т.д. Общим в понимании можно считать, что агент или искусственный агент – это активный объект, наделенный некоторой долей субъектности и имеющий развитые средства взаимодействия со средой и себе подобными для достижения своих целей путем управления.

Агент - активный объект, который находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов. Таким образом, здесь вычленяются четыре исходных агентообразующих фактора:

· объект

· среда

· восприятие

· интерпретация

· действие.

Иначе говоря, понятие агент можно представить множеством из пяти элементов -

Агент = <Объект, Среда, Восприятие, Интерпретация, Действие>,

где Объект – имеется в виду активный объект как программный или аппаратный элемент или любая физическая или виртуальная единица, представляющего абстракцию множества экземпляров предметов реального мира, имеющих одни и те же свойства и правила поведения;

Среда или проблемная среда, по сути представляющая собой "проблему", в которой агент функционирует. Примером может быть среда вождения, в которой действует такси или тренажер, имитирующий крупный пассажирский самолет, проблемная область функционирования робота и пр.;

Восприятие – термин, используемый для обозначения полученных агентом сенсорных данных в любой конкретный момент времени;

Интерпретация — (информатика) процесс покомандного выполнения программы без предварительной компиляции, «на лету»; интеллектуальное управление деятельностью агента на основе программы, реализующей функцию агента. Агент должен выбирать в реальном времени наиболее целесообразные целенаправленные решения из широкого диапазона возможных выполняемых действий. Таким образом восприятия отображаются на действия;

Действие – воздействие агента на среду с помощью исполнительных механизмов.

Под агентом понимается объект, обладающий интеллектом, т. е. способный рассуждать и принимать на основании этих рассуждений решения, автономно функционирующий и выполняющий поставленные перед ним цели. Можно в общем случае выделит два типа агентов:

- интеллектуальные программные агенты, реализующие функции поиска, обзора и преобразования информации преимущественно в сетевой среде;

Мультиагентные программные системы используются для сбора, поиска и анализа информации. В состав данной системы входят следующие группы агентов:

агент-пользователь - может выполнять функции агента-заказчика или агента-исполнителя.

канальный агент – служит для координации процесса передачи заявок и ответов, обеспечивая функции маршрутизации пакетов различного рода.

сервисный агент – оказывает услуги другим агентам, осуществляя отправку, перемещение и хранение ресурсов в сети.

интерфейсный агент – обеспечивает взаимодействие агентов, входящих в состав системы, с внешней средой.

агент – субординатор – (супервизор) – выполняет функции координации действий агентов, а также выявления и разрешения конфликтных ситуаций в системе.

агент процесса обеспечения ресурса – инициирует и координирует процесс обеспечения ресурса, требующего ряда действий..

классовый агент – содержит знания о компонентах и параметрах класса ресурса или услуги.

экземплярный агент – является экземпляром класса ресурса, полученным в результате конкретизации его параметров, непосредственно инициирует те или иные действия в системе.

- робототехнические интеллектуальные агенты – роботы, способные автономно функционировать в реальной среде, решая задачи выживания, перемещения, навигации и т. п. с целью регистрации состояния окружающего мира, передачи полученной информации потребителю и осуществления спланированных действий.

Интеллектуальный робототехнический агент воспринимает среду с помощью датчиков и воздействует на нее посредством исполнительных органов. Воздействие агента на среду называется реакцией, а ощущение агентом среды – восприятием. Поведение интеллектуальных агентов состоит в переработке восприятий в реакции. Эта переработка осуществляется интеллектуальным агентом с помощью решателя, работающего на основании заложенных в него знаний.

В зависимости от сложности решаемых задач выделяют четыре типа интеллектуальных агентов:

- комбинационные;

- последовательностные;

- целенаправленные;

- целевыбирающие.

Комбинационный агент в определенный момент времени получает с датчиков восприятие, характеризующее состояние среды. На основании только этого восприятия и неизменяемых в процессе всего существования агента знаний, хранящихся в его памяти, он в этот же момент с помощью исполнительных органов формирует реакцию. Комбинационный агент не порождает новых знаний.

Поведение последовательностного агента также зависит от восприятий, полученных в предыдущие моменты времени.

Целенаправленный агент, прежде чем принять решение на основании известной ему цели заранее планирует свои реакции. Таким образом, решатель целенаправленного агента использует не раз и навсегда данное ему множество правил, предписывающих какие реакции выдавать в ответ на восприятие, и всякий раз для достижения новой цели порождает план достижения именно этой цели. Исходными данными для работы агента также могут быть не только реакции на конкретное восприятие, а также общие законы его поведения в среде, законы поведения самой среды, законы порождения планов достижения целей.

Целевыбирающий агент, способен при наличии одной цели выбрать из множества конкурирующих планов достижения цели наилучший. На основании предыдущего опыта он способен обучаться и корректировать или пополнять свои знания.

От свойств конкретной среды зависит выбор типа агентов и всего, что им необходимо для успешного функционирования.

Поиск по сайту: