Реферат за темою випускної роботи

Зміст

Вступ

Сучасне суспільство набуває все більше рис інформаційного. При цьому інформаційне суспільство вимагає нового, більш якісного рівня освіти і нових методів викладання. Ці вимоги обумовлені більшим залученням людей до процесів, в яких потрібна висока вузькопрофесійна освіченість, а також постійна потреба у перекваліфікації робітників, оскільки технології розвиваються стрімко швидко [1].

Сьогодні вищі навчальні заклади вже не здатні оперативно змінювати навчальні курси, швидко реагувати на зміни запитів споживачів освітніх послуг. Сучасне виробництво вимагає більше освічених людей, ніж 10 років тому. Досвід університетів Західних країн свідчить про те, що університет вже не прив'язаний до місцевості (інноваційні університети відмовилися від географічних назв). Крім того, зникає поняття циклічності навчання: вступити в деякі навчальні заклади можна в будь-який день. Замість факультету тепер є список курсів, необхідних для отримання кваліфікації, університет стає глобальною організацією, а в центрі безпосереднього освітнього процесу вже не професор, який збирає навколо себе аудиторію, а студент, якого обслуговують професори [1].

1. Актуальність теми

Відкрита освіта в багатьох країнах розглядається сьогодні як система, яка забезпечує загальнонаціональний доступ до освітніх ресурсів шляхом широкого використання інформаційних освітніх технологій дистанційної освіти. І на цій основі надає умови для найбільш повної реалізації громадянами своїх прав на освіту, що за структурою та якістю відповідає вимогам розвитку економіки і громадянського суспільства [1].

На тлі цих тенденцій вимоги суспільства до освіти помітно змінилися. Системи дистанційної освіти такі як "Віртуальний Університет" або "Віртуальна кафедра" набувають актуального значення. Сучасні інформаційні технології дозволяють задовольнити запити суспільства [1].

Дана магістерська робота як раз присвячена такої актуальної наукової задачі розробки віртуальної кафедри навчання студентів, на основі агентій системи.

2. Мета і задачі дослідження та заплановані результати

Метою дослідження є проектування та розробка навчальної кафедри університету як об'єкта віртуальної освітньої середовища [2], що представляє собою інформаційний простір взаємодії учасників навчального процесу, породжене технологіями інформації і комунікації, що включає комплекс комп'ютерних засобів і технологій, що дозволяє здійснювати управління змістом освітньої середовища і комунікацію учасників.

Завдання магістерської роботи:

  1. Виконати агентно-орієнтований аналіз процесу навчання студентів на кафедральному рівні.
  2. Отримати нову модель індивідуального навчання студентів з конкретної дисципліни.
  3. Розробити структуру агентно-орієнтованої моделі кафедри.
  4. реалізувати мультиагентну систему за допомогою інструментального середовища Jack.

Об'єкт дослідження: моделювання мультиагентної системи.

Предмет дослідження: мультиагентна система та інтелектуальні агенти.

Наукова новизна полягає у створенні такої моделі індивідуального навчання, щоб зберігалося взаємовідносини між учасниками навчального процесу, близьких до реально існуючих, і надавалася можливість автономного та розподіленого виконання навчально-методичних обов'язків. Дана модель дозволить підвищити децентралізованого та індивідуальність роботи викладачів та студентів на рівні кафедри [3].

Практичних результатів планується отримати готову віртуальну кафедру, представлену у вигляді багатоагентної програмної системи, заснованої на принципах розподіленого штучного інтелекту. Перевага віртуальної кафедри [4 ], як нового середовища навчання, полягає в наступному:

  1. гнучкість-навчається має можливість займатися в зручному для себе місці, тому що цикл навчання здійснюється за допомогою Інтернет-технологій;
  2. модульність – учень має можливість з набору незалежних курсів-модулів формувати навчальну програму, що відповідає індивідуальним потребам;
  3. економічна ефективність – знижуються витрати як учня, так і системи освіти за рахунок максимально ефективного використання навчальних площ, часу і технічних засобів [4].

3. Огляд досліджень та розробок

Багатоагентні системи в наші дні дуже широко застосовуються в різних областях, таких як мобільні мережі, веб, планування та логістики, розподілених системах, у дослідницьких проектах, промисловості та моделюванні інженерних систем [5].

Ще з середини 1990-х років, агентно-орієнтовані моделі стали використовувати для вирішення безлічі комерційних і технологічних проблем [6]. Прикладами можуть послужити завдання:

  1. Оптимізація мережі постачальників і логістика.
  2. моделювання споживчої поведінки (в тому числі соціальні мережі).
  3. Розподілені обчислення.
  4. Менеджмент трудових ресурсів.
  5. Управління транспортом.
  6. Управління інвестиційними портфелями [6].

3.1 Огляд міжнародних джерел

Перша агент-орієнтована модель була розроблена в кінці 1940-х рр. Згодом, розвиток мікрокомп'ютерів сприяло подальшому розвитку цього напрямку і можливості проводити комп'ютерні симуляції. Прийнято вважати, що агент-орієнтовані моделі беруть свій початок з обчислювальних машин Джон фон Неймана (Von Neumann), які є теоретичними машинами, здатними до відтворення.

Використання агентно-орієнтованої моделі для соціальних систем взяло свій початок з роботи програміста Крега Рейнолдса, у якій він зробив спробу моделювання діяльності живих біологічних агентів (модель «Штучне життя») [6].

Існують різні організації, які займаються вивченням багатоагентних систем [7-9].

3.2 Огляд національних джерел

Російські вчені також активно займаються дослідженнями і розробкою багатоагентних систем. Найбільш яскравими представниками є Тарасов В. Б. [10-12], який досліджував особливості нейронних мереж і інтелектуальних агентів, Карсаев О. В., Конюший В. Р., Самойлов Ст. Ст. вивчають інструментальну середовище і мову для розробки прикладних багатоагентних систем [13]. Також вивченням агентно-орієнтованих агентів займалися Крижанівський А. А. [14] і Скобелєв П. О. [15].

3.3 Огляд локальних джерел

У Донецькому національному технічному університеті (кафедра комп'ютерної інженерії) вивченням багатоагентних систем займається мій науковий керівник Федяєв Олег Іванович. Вивчати агентно-орієнтовані системи і працювати над створенням віртуальної кафедри університету він почав разом з Жабской Тобто [16].


Надалі продовжив займався дослідженнями багатоагентних систем разом з магістрами минулих років:

  1. Лямін Р. В. Багатоагентна система навчання студентів на кафедральному рівні.
  2. Зайцев І. М. моделі колективної поведінки інтелектуальних агентів у багатоагентних системах моделювання та управління підприємством.
  3. Зудікова Ю. В. Оцінка ефективності багатоагентного моделювання систем з розподіленим інтелектом.
  4. Лукіна Ю. Ю. Агентно-орієнтовані програмні моделі поведінки людини в соціально-економічному середовищі.
  5. Стропалов А. С. Нейромережеві моделі програмних агентів у соціально–орієнтованих мультиагентних системах.
  6. Грабчук О. П. Агентно-орієнтоване моделювання підготовки та працевлаштування молодих фахівців.
  7. Еліферов В. В. Мультиагентна імітаційна модель для прогнозування результатів навчання та працевлаштування фахівців.
  8. Куташов Р. В. Програмна реалізація агентно-орієнтованої системи дистанційного навчання студентів технічних дисциплін.
  9. Медгаус С. В. Архітектура та функціонування програмних агентів в імітаційній моделі працевлаштування випускників вузу багатоагентного типу.

4. Побудова логічних моделей віртуальної кафедри

для розробки багатоагентного додатку, що автоматизує процес навчання на кафедральному рівні, було проведено агентно-орієнтований аналіз предметної галузі освітнього процесу за методологією Gaia [17 < /a>]. За допомогою цієї методології розроблені моделі, необхідні для опису віртуальної кафедри і подальшої програмної реалізації [18].

процес навчання, відповідно до методології Gaia, описується наступними моделями: моделлю ролей, моделлю взаємодій, моделлю агентів, моделлю послуг, моделлю зв'язків. Взаємозв'язку та зміст моделей, отриманих за допомогою агентно-орієнтованого проектування віртуальної кафедри представлені нижче (див. рис. 1 [18]).

Взаємозв'язок моделей при агентно-орієнтованому проектуванні процесу навчання

Рисунок 1 – Взаємозв'язок моделей при агентно-орієнтованому проектуванні процесу навчання

На стадії агентно-орієнтованого аналізу і проектування розроблені наступні моделі: модель ролей для опису посадових обов'язків всіх ролей у вигляді активностей, протоколів, повноважень, зобов'язань; модель взаємодій для опису основних видів спілкування між ролями у вигляді протоколів; модель агентів для визначення типів агентів; модель функціонування для визначення дій агентів і модель зв'язків для відображення можливих комунікацій між агентами.

Оскільки роль є абстрактним описом функцій посадової особи, то кожна роль характеризується самостійними діями (активностями), взаємодіями з іншими ролями (спілкуванням), повноваженнями щодо необхідних для її виконання ресурсів і зобов'язаннями, які визначають "життєвий цикл" ролі і описуються регулярними виразами. Призначення моделі ролей полягає в формальному описі змісту всіх ролей організації [18].

Модель агентів призначена для визначення використовуваних в системі агентних типів. Схожі ролі об'єднані в один агентный тип. Рішення про суміщення декількох ролей в один агентный тип покращує розуміння функціонального призначення агентів і сприяє підвищенню ефективності їх програмної реалізації.

У моделі функціонування для кожного агента визначено дії, які ними повинні виконуватися відповідно до зобов'язань життєздатності відповідної ролі. Для кожної функції, виконуваної агентом, у моделі функціонування визначено вхідні та вихідні дані, передумови, залежно від яких агент ініціює виконання та визначає завершення функції [18 ].

У моделі зв'язків відображені можливі комунікативні зв'язки між агентами. Вона сформована на основі моделі ролей, моделі взаємодії і моделі агентів. Модель зв'язків представлена у вигляді орієнтованого графа. Вузли відповідають типам агентів, а дуги – комунікаційним зв'язкам. Зв'язки комунікації між агентами припускають передачу повідомлень між агентами в обох напрямках. На її основі для кожного агента складено список агентів з якими можливе встановлення односторонніх або двосторонніх зв'язків [18].

Завдяки розробленим агентно-орієнтованим моделям здійснено системний перехід від етапу постановки задачі до етапу програмної реалізації комп'ютерного середовища з елементами спілкування між суб'єктами навчального процесу вивчення дисциплін кафедри.

5. Зв'язок логічних моделей з візуальними моделями в середовищі Jack

JACK - це професійна, платформна середовище для створення, експлуатації та інтеграції комерційних агропромислових систем. Вона побудована на міцній логічній основі: моделі переконань, бажань і намірів (belief, desire, and intention (BDI) model). BDI - це інтуїтивна і потужна абстракція, яка дозволяє розробникам керувати складністю проблеми. В JACK агенти визначаються з точки зору їх переконань (що вони знають і що вони вміють робити), їх бажання (які мети вони хочуть досягнути) і їх наміри, цілі, які вони переслідують досягнення).

BDI-архітектура дозволяє моделювати ментальні властивості агентів, необхідних для вирішення задачі навчання. Агент, який має BDI-архітектуру, описується трьома компонентами А = (B, D, I), де B – це переконання агента, які є інформацією агента про власний стан та стан його оточення, і розглядаються як його інформаційна компонента; D – це бажання агента у вигляді інформації про його цілях, які розглядаються як його мотиваційна компонента; I – це наміри агента, які представляють можливі напрямки його дій, і є його розважливою компонентою [19].

Для програмної реалізації переконань, бажань і намірів агента в мові JACK передбачені наступні нові конструкції, що розширюють синтаксис мови Java на рівні класів:

  1. Agent (агент), визначає інтелектуальних агентів.
  2. Event (подія), визначає цілі агента, у вигляді подій, для моделювання ситуацій і повідомлень, які агент повинен бути здатний відповісти.
  3. Plan (план), описує наміри агента щодо досягнення мети у вигляді планів і умов їх застосування.
  4. Beliefset (безліч переконань), описує знання агента.
  5. Capability (здатність), структурує переконання, події і плани в кластери для реалізації певної інтелектуальної здатності агента для досягнення мети [20].

Семантика візуальної моделі агента, представленого формально в середовищі JACK у вигляді Аgent = (N, Bel, PE, HE, SE, PS), описується наступним чином: N – ім'я агента; Bel – переконання агента; PE = {E1, E2, ..., En} – безліч імен подій, створюваних власними методами агента; HE = {{E1, E2, ..., En}, HE1, ...} – множина оброблюваних подій, що створюються самостійно і сприймаються ззовні; SE = {SE1, SE2, ..., SEm} – безліч імен подій, що передаються агентом у зовнішнє середовище; PS = {P1, P2, ..., Pk} – безліч імен планів, що визначають поведінку агента [20].

Виділені найбільш важливі аспекти семантики візуальних моделей середовища JACK гарантують якісне їх побудова.

Щоб працювати в інструментальному середовищі JACK, необхідно мислити на рівні її понять, характерних для BDI-архітектури. Для правильного переходу від абстрактних моделей агентів до їх поданням на рівні візуальних моделей середовища JACK, авторами були складені специфікації семантики візуальних моделей даної середовища [20].

Фізичні компоненти агентів представлені у вигляді класів з певними стосунками між ними (див. рис. 2 [20]).

Архітектура програмного агента Студент в системі JACK

Рисунок 2 – Архітектура програмного агента Студент у системі JACK

Висновки

Магістерська робота присвячена актуальному науковому завданню проектування та розробки навчальної Кафедри університету як об'єкта віртуального освітнього середовища. У межах проведених досліджень виконано:

  1. Проведено агентно-орієнтований аналіз процесу навчання студентів на кафедральному рівні, на підставі якого отримано нову модель кафедри ВНЗ.
  2. Отримана нова модель індивідуального навчання студентів з конкретної дисципліни.
  3. Розроблена структура агентно-орієнтованої моделі кафедри.
  4. В якості інструментального середовища, за допомогою якого будуть моделюватися агенти, буде використано програмну середу Jack.

При написанні даного реферату магістерська робота ще не завершена. Остаточне завершення: травень 2019 року. Повний текст роботи і матеріали по темі можуть бути отримані у автора або його керівника після зазначеної дати.

Перелік посилань

  1. Виртуальный Университет – О системе дистанционного образования «Виртуальный Университет» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://vu.net.ua/ru/.
  2. Studexpo – Виртуальная образовательная среда [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://studexpo.ru/214575/pedagogika/virtualnaya_obrazovatelnaya_sreda.
  3. Сб. науч. тр. ДонНТУ. Серия: «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем»(МАП-2006), выпуск 5(116) — Донецк: ДонНТУ, 2006. — с. 105-116. http://ea.donntu.ru/bitstream/123456789/5815/1/11.pdf.
  4. Бобродобро – Преимущества виртуальной образовательной среды [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ped.bobrodobro.ru/3170.
  5. Мультиагентные системы — что это [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/post/70446/.
  6. Wiki – Агентное моделирование [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5.
  7. Multiagent Systems Research Group - Critical MAS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cs.huji.ac.il/labs/mas/proc.php.
  8. Multi-Agent Systems Lab - Лаборатория многоагентных систем [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://mas.cs.umass.edu/.
  9. Fipa - организация стандартизации агентных технологий [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.fipa.org/index.html.
  10. Тарасов В.Б. Системно-организационный подход в искусственном интеллекте / В.Б. Тарасов // Программные продукты и системы. – 1999 - №3. – С.6-13.http://is.ifmo.ru/art_int/_sopii.pdf.
  11. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте / В.Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. – 1998. – №2. – С.1-46. http://science.donntu.ru/ius/kirgaev/library/Tarasov-vb-agenty-mnogoagentnye-sistemy-virtualnye-soobschestva-strategicheskoe-napravlenie-v-informatike-i-iskusstvennom-intellekte.pdf.
  12. Тарасов В.Б. Моделирование мнений агентов в многоагентных системах на основе четырехзначных семантик / В.Б. Тарасов, А.В. Борисов // Программные продукты и системы. – 2006. – №2. – С.47-50. https://cyberleninka.ru/article/v/modelirovanie-mneniy-agentov-v-mnogoagentnyh-sistemah-na-osnove-chetyrehznachnyh-semantik.
  13. Карсаев О.В. Инструментальная среда и язык для разработки прикладных многоагентных систем / О.В. Карсаев, В.Г. Конюший, В.В. Самойлов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 3 мая 2010. – С.24-28. http://izv-tn.tti.sfedu.ru/?p=14216.
  14. Крижановский А.А. Вопросы реализации проблемно-ориентированных агентов интеграции знаний / А.А. Крижановский // Труды СПИИРАН, Том 1. - СПб: СПИИРАН, 2001.
  15. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для поддержки процессов принятия решений при управлении предприятиями / П.О. Скобелев // Известия Самарского научного центра Российской академии наук – № 1 – Том 3. – 2001.
  16. Жабская Т.Е. Разработка агентно-ориентированной интеллектуальной среды обучения / Т.Е. Жабская, О.И. Федяев // Материалы четвертой межнародной научно-технической конференции «Моделирование и компьютерная графика» — 5-8 октября 2011 г., Донецк, ДонНТУ, 2011. — с. 102–108. http://ea.donntu.ru:8080/bitstream/123456789/3005/1/c_17.pdf.
  17. F.Zambonelli Developing Multiagent Systems: The Gaia Methodology / Zambonelli F., Jennings N.R., Wooldridge M. // In ACM Transactions on Software Engineering Methodology, 12(3): июль 2003. — с. 317-370.
  18. Жабская Т.Е. Архитектура и функционирование программных агентов в обучающей системе многоагентного типа / Т.Е. Жабская, О.И. Федяев // Научн. тр. ДонНТУ, серия «Информатика, кибернетика и вычислительная техника» (ИКВТ-2008), выпуск 9(132) — Донецк: ДонНТУ, 2008. — с. 249-254. http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?I21DBN=LINK&P21DBN=UJRN&Z21ID=&S21REF=10&S21CNR=20&S21STN=1&S21FMT=ASP_meta&C21COM=S&2_S21P03=FILA=&2_S21STR=Npdntu_inf_2008_9_42.
  19. Kinny D. A Methodology and Modelling Technique for Systems of BDI Agents / D. Kinny, M. Georgeff, A. Rao // Proceedings of the Seventh European Workshop on Modelling Autonomous Agents in a Multi-Agent MAAMAW, 1996, (LNAI Volume 1038).
  20. Жабская Т.Е. Проектирование виртуальной кафедры университета на основе многомодельного агентно-ориентированного подхода / Т.Е. Жабская, О.И. Федяев // Искусственный интеллект — 2010, №3. — с. 679–686. http://dspace.nbuv.gov.ua/bitstream/handle/123456789/56853/83-Fedyaev.pdf?sequence=1.