ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА СОЗДАНИЯ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ

 

Р.В. Лямин

Донецкий национальный технический университет

 

Главным отличием современных интеллектуальных систем является их распределенность, обеспечение обработки и применение распределенных знаний. Акцент развития средств искусственного интеллекта делается на переход от изолированных систем искусственного интеллекта, от индивидуальных систем к распределенному интеллектуальному анализу информации и разработке многоагентных интеллектуальных систем (MAC).

На основе многагентных систем, использующих искусственных агентов, создаются виртуальные организации, которые представляют собой одну из наиболее многообещающих областей развития искусственного интеллекта. Кроме того, интегрируются с современными сетевыми WWW-технологиями, и средствами искусственного интеллекта, включая большие базы данных (знаний)  и системами объектно-ориентированного программирования.

В настоящее время вопрос о том, какую компьютерную программу следует квалифицировать как агента или многоагентную систему, находится в стадии интенсивного обсуждения [2]. Принято различать два определения интеллектуального агента - “слабое” и “сильное”.

Под интеллектуальным агентом в слабом смысле понимается программно или аппаратно реализованная система, которая обладает такими свойствами как: автономность, общественное поведение, реактивность, активность [1,2,3].

Сильное определение агента включает использование ряда дополнительных свойств. В частности, главным из них является наличие у агента хотя бы некоторого подмножества так называемых “ментальных свойств”, к которым относятся знания, убеждения, намерения, цели.

Идея многоагентности предполагает кооперацию агентов при коллективном решении задач. В многоагентной системе aгент, который не способен решить некоторую задачу самостоятельно, может обратиться к другим агентам. Другой вариант, когда необходима кооперация - это использование коллектива агентов для решения одной общей трудной задачи. При этом  агенты могут строить планы действий, основываясь не только на своих возможностях, но и учитывать планы и намерения других агентов. Известно, что коллективы даже простейших автоматов, в которых каждый из них преследует только свои примитивные цели, в целом способны решать очень сложные задачи. Например, пчелиный улей или искусственная нейронная сеть.

Для обмена друг с другом информацией агенты ведут переговоры. Схема, по которой ведутся такие переговоры, определяет протокол взаимодействия агентов. Существует ряд схем переговоров [1,2].

Агентная система - это среда, которая может создавать, интерпретировать, запускать, перемещать и уничтожать агентов. Агентная система ассоциируется с полномочиями, которые определяют организацию или персону, от имени которых работает МАС [3]. Общая архитектура МАС приведена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Архитектура агентных систем

 

Коммуникационная инфраструктура обеспечивает транспортные службы связи, службу имен и службу безопасности для агентнов МАС.
Перемещение агента рассматривается как движение между стационарными процессами, которые называются местами [2,4]. Место - контекст внутри агентной системы, в котором может быть запущен агент. Выходное место и место адресации могут находиться как в рамках одной агентной системы, так и в разных агентных системах. Агентная система может содержать одно или несколько мест, и место может содержать одного или более одного агентов

Типичным представлением инструментальных систем является система Bee-gent. Она предназначена для проектирования и реализации MAC. В ней используется специальная МАС-библиотека, реализованная на языке Java, а технология, основывается на методологии спецификации поведения агентов распределенной системы. При этом в системе Bee-gent используется несколько типов агентов: упаковщики (agent wrappers) и посредники (mediation agents) [4].

Поведение всей системы, направленное на достижение определенных целей, базируется на спецификации «бесед» (message exchanges), в основе которых обмен XML/ACL сообщениями через протоколы взаимодействия (interaction protocols).

В Bee-gent используется специальный язык ACL, разработанный на основе KQML. Логическая структура ACL-выражений представляется в форме XML. Поэтому язык обмена сообщениями агентов в Bee-gent называется XML/ACL.

Агентная библиотека фирмы Toshiba является достаточно развитой и отвечает основным требованиям к компонентам программного обеспечения данного класса. Перформативы XML/ACL более высокого, по сравнению с KQML, уровня. Для спецификации протоколов взаимодействия предлагается использовать язык программирования, а не представления знаний.

 

Литература

1.      Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта, №2, 1998. c.64-117.

2.      Клышинский Э.С. Некоторые аспекты построения агентных систем.

3.      Писарев А.С. Применение подхода многоагентных интеллектуальных систем и высокопроизводительных баз знаний для задач дистанционного обучения.

4.      Toshiba Bee-gent, http://www.toshiba.co.jp.