Зайцев Иван Михайлович

Факультет: вычислительной техники и информатики

Кафедра: прикладной математики и информатики

Специальность: программное обеспечение автоматизированных систем

Тема выпускной работы: Модели коллективного поведения интеллектуальных агентов в многоагентных системах моделирования и управления предприятием

Научный руководитель: доцент, кандидат технических наук Федяев Олег Иванович

Введение

Предприятие — обособленная специализированная единица, основанием которой является профессионально организованный трудовой коллектив, способный с помощью имеющихся в его распоряжении средств производства изготовить нужную потребителю продукцию (выполнить работы, оказать услуги) соответствующего значения, профиля и ассортимента. Это определение термина «предприятие» включает в себя широкий выбор предметных областей для демонстрации возможностей многоагентного подхода, поэтому мной, для изучения возможностей многоагентной инструментальной среды JADE, была выбрана предметная область, непосредственно касающаяся учебного процесса.

Современный университет представляет собой устоявшуюся иерархическую структуру, тесно связанную с необходимостью личного присутствия, как студентов, так и преподавательского состава. Подобные ограничения возникли задолго до появления всемирной сети в современном её виде. Интернет сегодня делает профессиональную информацию общедоступной. В некоторых странах уже можно получить диплом, обучаясь исключительно по Интернету. Несомненно, для того, чтобы максимально отвечать современным требованиям, подход к образованию должен динамически меняться. Моя работа посвящена одному из возможных улучшений, необходимых современному университету, а именно — созданию виртуальной модели кафедры, на которую возможно было бы перенести часть нагрузки преподавательского состава. Наличие подобной виртуальный системы позволит более гибко взаимодействовать со студентами, использовать индивидуальный подход, что очень актуально в свете планирующегося внедрения Болонской системы образования.

Цели и задачи, которые должны решаться

Целью исследования является изучение многоагентных систем, возможности применения агентно-ориентированного подхода для решения поставленной задачи — создания многоагентной системы виртуальной кафедры, а также реализация данного программного продукта с использованием агентной системы JADE.

В процессе исследования предметной области были сформулированы требования, которым должна удовлетворять разрабатываемая система.

Главной целью системы является устранение жёстких физических и временных привязанностей в процессе образования, при сохранении других ограничений и связей, присущих кафедре.

Также система должна быть распределённой и интеллектуальной, поскольку требуется моделировать поведение преподавательского состава в различных ситуациях, требующих принятия решений, связанных с учебным процессом.

Таким образом, должны быть решены следующие задачи:

1. Необходимо разработать структуру системы на основе мультиагентной технологии.
2. Разработать алгоритм функционирования универсальной системы дистанционного образования и способы взаимодействия между собой агентов в процессе функционирования системы.
3. Создать программный комплекс, который являлся бы системой дистанционного образования с необходимыми учебными предметами, тестами по данным предметам, с возможностью хранения и просмотра результатов тестирования студентов.
4. Разработать структуру базы данных, необходимое информационное обеспечение учебного процесса, обеспечивающие функционирование системы дистанционного образования.
5. Разработать и реализовать в системе дистанционного образования универсальный способ хранения обучающих и тестовых материалов, структурированных по предметам и темам соответствующих предметов, а также доступ к ним.

Актуальность темы

Разработка технологии искусственных агентов, создание многоагентных систем (МАС) и виртуальных организаций представляет собой одну из наиболее важных и многообещающих областей развития новых информационных и коммуникационных технологий, где сегодня происходит интеграция современных сетевых WWW-технологий, методов и средств искусственного интеллекта (ИИ), включая большие базы данных/ знаний, многокомпонентные решатели, и систем объектно-ориентированного проектирования.

Уже сегодня агентно-ориентированный подход находит широкое применение в таких областях как распределенное решение сложных задач (и эффективное решение распределенных задач), совмещенное проектирование изделий, реинжиниринг бизнеса и построение виртуальных предприятий, имитационное моделирование интегрированных производственных систем и электронная торговля, организация работы коллективов роботов и распределенная (совмещенная) разработка компьютерных программ. В ближайшем будущем он, несомненно, займет, центральное место при развитии средств управления информацией и знаниями, и конечно, при создании и внедрении новейших систем телекоммуникации, развитии глобальных компьютерных сетей, в особенности, сети Интернет.

Современное состояние науки и образования в Украине, обусловленное экономическими факторами, характеризуется повышением требований к качеству подготовки специалистов и определяет постоянный поиск новых методов и средств повышения эффективности образовательного процесса. Системы дистанционного образования обеспечивают адаптацию процесса обучения к индивидуальным характеристикам обучаемых, освобождают преподавателей от ряда трудоемких и часто повторяющихся операций по представлению учебной информации и контролю знаний, способствуют разработке объективных методов контроля знаний и облегчают накопление учебно-методического опыта.

Дистанционное образование – новая форма организации образовательного процесса, базирующаяся на принципе самостоятельного обучения студента. Среда обучения характеризуется тем, что учащиеся в основном отдалены от преподавателя в пространстве и (или) во времени, в то же время они имеют возможность в любой момент поддерживать диалог с помощью средств телекоммуникации.

Разработка виртуальной кафедры представляется актуальной задачей современного образовательного процесса, так как позволяет перенести часть нагрузки с преподавательского состава на систему, более гибко взаимодействовать со студентами, использовать индивидуальный подход.

Предполагаемая научная новизна

Существующие в настоящее время обучающие системы предоставляют обучающимся связанный гипертекстовыми ссылками мультимедийный учебный материал, осуществляют контроль знаний по изучаемому предмету, обеспечивают асинхронный индивидуальный режим работы, но при этом не поддерживают в достаточной мере необходимый при обучении диалог «преподаватель-студент», что снижает качество и оперативность процесса обучения. [1]

Использование интеллектуальных агентов позволяет обеспечить индивидуальный подход к каждому студенту, на основе не только общих требований, но также особенностей и знаний этого студента. Кроме этого, использование многоагентного подхода позволит повысить надёжность за счёт представления обучающей системы в виде системы с распределённым искусственным интеллектом.

В разрабатываемой мной многоагентной системе используется программная среда Jade, что обуславливает отличия от других подобных систем, использующих агентный подход.

Планируемые практические результаты

После окончания работы по разработке программной системы планируется получить работоспособный программный проект, предназначенный для внедрения в учебный процесс кафедры.

Также планируется проведение комплексного анализа и сравнения практических аспектов реализации многоагентных систем с использованием различных программных средств разработки.

Обзор исследований и разработок по теме

В мире уже существуют разработки, касающиеся подобных программных систем. Хотелось бы перечислить наиболее успешные из них:

1. KOD (Knowledge On Demand) — проект, предназначенный для улучшения существующего процесса обучения, используя индивидуальный подход к обучаемому. Также использует мультиагентную платформу JADE. Отличия от моей работы состоит в том, что KOD имеет более общую направленность, без привязки к университетской системе образования. [7]
2. IDEAL. Система поддерживает персонифицированное взаимодействие пользователей с учебной системой, помогает в автоматической оценке результатов, и обеспечивает простые в использовании средства разработки интерактивных мультимедийних приложений. Система также предлагает новый подход к организации содержания курса, который основан на четких компонентах инструкции, названных lecturelets. Они созданы для специальной, ориентированной на заказчика интерактивной презентации предметов изучения. Они замкнуты, автономны и могут с легкостью быть приспособленными, интегрированными в большое количество учебных систем. IDEAL ориентирована на активное использование современных средств Интернет, Веб, цифровых библиотек, и мульти-агентных технологий. IDEAL поддерживает открытую архитектуру с открытыми стандартами информационных технологий и может обеспечивать большое количество специальных действий. [8]

На национальном уровне разрабатывается система дистанционного образования в Херсонском государственном техническом университете. Система дистанционного образования (СДО), работающая в глобальной компьютерной сети Internet, представляет собой среду так называемого "виртуального образования". [9]

Представители локального уровня:

1. Лямин Роман Владимирович, "Многоагентная система обучения студентов на кафедральном уровне" [10]. Основное отличие работы Романа Владимировича от данной работы является выбор инструментальных средств. Он в своей работе использует многоагентную систему Bee Gent, в то время, как в моей работе используется система Jade. Одним из результатов моей работы на данный момент является сравнительный анализ агентных систем, который становится возможен, благодаря наличию аналогичных разработок, использующих различные инструментальные средства.
2. Грач Евгения Григорьевна, «Модель предприятия как интеллектуальная искусственная система для анализа и управления на основе знаний» [11]. В работе Евгении также используется многоагентный подход для решения задач принятия решений и управления предприятием.

Теория агентно-ориентированных систем

Отличительной особенностью современных мультиагентных систем является переход от локализованного к распределенному типу. Общепринятого определения «агента» еще не существует, а наиболее признанным является определение агента как программной системы, которая имеет следующие особенности: автономность, взаимодействие, мобильность, реактивность, активность, индивидуальность видения «мира», коммуникабельность и кооперативность, интеллектуальность поведения.

Каждый агент – это процесс, который владеет достаточной частью знаний про объект и возможностью обмениваться этими знаниями с другими агентами. С точки зрения объектно-ориентированного подхода агент можно рассматривать как комплекс функций в совокупности с интерфейсом, который способен посылать ответы и получать вопросы. Также можно определить агента как компьютерную программу, которая исполняется асинхронно в соответствии с поведением, заложенным в нее конкретной личностью или организацией. На сегодня существует два основных типа агентов: стационарные и мобильные.

Мобильные агенты способны: преследовать определенную цель, общаться с другими агентами, накапливать и использовать собственные ресурсы и опыт; воспринимать среду и ее части, строить частичное представление среды; адаптироваться, самоорганизовываться, саморегулироваться и саморазвиваться.

На данный момент имеем большое разнообразие специального программного инструментария разработки агентных систем[2].

Среди них можно выделить JADE (Java Agent Development Environment).

Основой архитектуры агента является контекст, или серверная среда, в котором он исполняется. Один и тот же сервер может поддерживать несколько контекстов, каждый из которых имеет собственный набор защитных ограничений.

Каждый агент имеет постоянный идентификатор – имя. Агенты могут работать совместно или обмениваться информацией в агентных системах, местах и регионах, отправляя и получая сообщения.

Для передачи сообщений между агентами или между агентом и пользователем существуют посредники. Они скрывают местонахождение агента для упреждения доступа к его коду.

В серверной среде может исполняться не только исходный агент, но и его копия. Агенты способны самостоятельно создавать свои копии, рассылая их по разнообразным серверам для исполнения работы.

По прибытии агента на следующий сервер его код и данные переносятся в новый контекст и стираются на предыдущем местонахождении. В новом контексте агент может делать все, что там не запрещено.

По окончании работы в контексте агент может переслать себя в другой контекст или по исходящему адресу отправителя. Кроме того, агенту можно приказать оставаться в одном и том же контексте столько, сколько пожелает пользователь. Агенты способны также выключаться («умирать») сами или по команде сервера, который переносит их после этого из контекста в место, предназначенное для хранения. После включения агент автоматически переносится в контекст, где он работал в последний раз. Уничтожение агента прекращает его исполнение и исключает его из текущего контекста.

Одна из главнейших особенностей агента – это интеллектуальность. Интеллектуальный агент владеет определенными знаниями о себе и об окружающей среде, и на основе этих знаний он способен определять свое поведение. Интеллектуальные агенты являются основной сферой интересов агентной технологии. Важна также среда существования агента: это может быть как реальный мир, так и виртуальный, что становится важным в связи с широким распространением сети Internet.

От агентов требуют способность к обучению и даже самообучению.

Система, в которой несколько агентов могут общаться один с другим, осуществлять обмен текущей информацией, взаимодействовать между собой, называется мультиагентной (МАС). Это направление распределенного искусственного интеллекта рассматривает решения одной задачи несколькими интеллектуальными системами. При этом задача разбивается на несколько подзадач, которые распределяются между агентами. Другой сферой применения МАС является обеспечение взаимодействия между агентами, когда один агент может осуществить запрос к другому агенту на передачу определенных данных или исполнение определенных действий. Также в МАС есть возможность передавать знания.

Мультиагентные системы делятся на кооперативные, конкурирующие и смешанные. Агенты в кооперативных системах являются частями единой системы и решают подзадачи одной общей задачи. Понятно, что при этом агент не может работать вне системы и исполнять самостоятельные задачи. Конкурирующие агенты являются самостоятельными системами, хотя для достижения определенных целей они могут объединять свои усилия, воспринимать цели и команды от других агентов, но при этом поддержка связи с другими агентами не является обязательной. Под смешанными агентными системами подразумеваются конкурирующие агенты, способные к кооперации, подсистемы которых также реализуются по агентной технологии [2]. Кроме общения с другими агентами должна быть реализована возможность общения с пользователем.

Ключевой особенностью моей работы является применение многоагентного подхода при создании системы виртуальной кафедры.

Многоагентная система (МАС) строится как объединение отдельных подсистем (агентов), основанных на знаниях, и формально определяется следующим образом [1]:

МАC = (А, Е, R, ORG, ACT, COM, EV),

где А — множество агентов, способных функционировать в некоторых средах E, находящихся в определенных отношениях R и взаимодействующих друг с другом, формируя некоторую организацию ORG, обладающих набором индивидуальных и совместных действий ACT (стратегий поведения и поступков), включая возможные коммуникативные действия СOM, и характеризуется возможностями эволюции EV.

Все вышеперечисленные особенности МАС делают понятной уместность их использования в системах дистанционного обучения [3]. Тут же отмечается, что агент (компьютерный посредник) должен на равных правах с человеком принимать участие как в постановке задачи так и в выборе алгоритма ее решения и его реализации в зафиксированном мире (онтологии). В случае рассмотрения компьютерной системы поддержки дистанционного обучения такой средой видится специализированная программная оболочка, которая обеспечивает интерфейс между учеником (слушателем), учителем и администратором. Персональные помощники, в идеале, должны быть в каждой выделенной группе[4].

Одна из возможных моделей виртуальной кафедры изображена на рисунке 1 [1].

Рисунок 1 — Многоагентная модель виртуальной кафедры

Рассмотрим простейшую схему применения агентов в компьютерной системе поддержки дистанционного обучения. Пусть мы имеем три агента: «студент» который взаимодействует с «преподавателем, находясь под контролем «лаборанта». При этом функциональность каждого агента такая же как и в реальном процессе обучения. Например, одним из сценариев такого взаимодействия может быть: «студент» сдает тест проверки знаний и отправляет «преподавателю» для проверки; «преподаватель» проверяет тест и передает результаты тестирования «лаборанту». Временная диаграмма взаимодействия этих агентов представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 — Взаимодействие между базовыми агентами
Анимация, 13кб, 485×691 px, состоит из 11 кадров, задержка между кадрами 500мс,
Количество циклов воспроизведения ограничено семью.

Использование агентов дает возможность упростить переход от реального мира, реального учебного процесса, до его отображения в виртуальном мире. Сохраняя ту же самую модель обучения, что и в реальном университете, мы делаем первый шаг для сохранения качества дистанционного обучения.

Согласно общего признания, базовым стандартом к разработке КСПДО в последнее время стала система IDEAL (The intelligent distributed environment for active learning ) [5][8].

Использование JADE (Java Agent Development Environment)

Агентная платформа — это промежуточный исполнительный уровень, который находится между агентами и операционной системой. В некоторых случаях платформа может опираться не на саму операционную систему, а использовать уже существующую надстройку/платформу. Такой надстройкой может служить, например, Java Virtual Machine или .NET Framework. Ничто не мешает, впрочем, разработать необходимую агентную платформу, которая будет опираться на уже существующую.

Агентная платформа:

• является средой, в которой существуют и взаимодействуют агенты;
• предоставляет агентам базовые сервисы, необходимые для их существования;
• реализует всю низкоуровневую инфраструктуру (не нужно писать весь код заново при создании очередной мультиагентной системы);
• реализует определенные стандарты для обеспечения взаимодействия с другими платформами.

В настоящее время наибольшее применение получили системы, использующие в качестве основы платформу Java Virtual Machine. Поэтому в работе использована подобная инструментальная среда Jade, которая имеет широкую область применения, способностями к расширению и интеграции с другими системами.

JADE полностью написана на языке программирования Java с использованием таких продвинутых возможностей как Java RMI, Java CORBA IDL, Java Serialization и Java Reflection API.

Она упрощает разработку мультиагентных систем благодаря использованию FIPA-спецификаций и с помощью ряда инструментов (tools), которые поддерживают фазы исправления ошибок (debugging) и развертывания (deployment) системы. Эта агентная платформа может распространяться среди компьютеров с разными операционными системами, и ее можно конфигурировать через удаленный GUI-интерфейс. Процесс конфигурирования этой платформы достаточно гибкий: ее можно изменить даже во время исполнения программ, для этого необходимо просто переместить агентов с одной машины на другую. Единственным требованию этой системы является установка на машине Java Run Time 1.2. Коммуникационная архитектура предлагает гибкий и эффективный процесс обмена сообщения, где JADE создает очередь и управляет потоком ACL-сообщений, которые являются приватными для каждого агента. Агенты способны обращаться к очереди с помощью комбинации нескольких режимов своей работы: блокирование, голосование, перерыв в работе и сопоставление с эталоном (что касается методов поиска).

На данный момент в системе используется Java RMI, event-notification, и IIOP, но легко можно добавить и другие протоколы. Также предусмотрена возможность интеграции SMTP, HTTP и WAP. Большинство коммуникационных протоколов, которые уже определены международным сообществом разработчиков агентных сред, доступны и могут иллюстрироваться на конкретных примерах после определения поведения системы и ее основных состояний. SL и онтология управления агентами также имплементированы вместе с поддержкой определенных пользователем контентных языков, а также онтологии, которые могут быть имплементированы и зарегистрированы агентами и использованы системой. С целью существенного расширения работоспособности JADE, предусмотрена возможность интеграции с JESS и Java-оболочкой CLIPS.

JADE используется рядом компаний и академических групп. Среди них можно выделить такие известные: BT, CNET, NHK, Imperial College, IRST, KPN, University of Helsinky, INRIA, ATOS и много других[4].

Для достижения этой цели JADE предлагает програмисту-разработчику агентных систем следующие возможности [6]:

• FIPA-compliant Agent Platform – агентная платформа, основанная на FIPA и включающая обязательные типы системных агентов: AMS, ACC и DF. Эти три типа агентов автоматически активируются при запуске платформы.
• Distributed Agent Platform – распределенная агентная платформа, которая может использовать несколько хостов, при чем на каждом узле запускается только одна Java Virtual Machine. Агенты имплементируются как Java-потоки. В зависимости от местонахождения агента, посылающего сообщение, и того, кто его получает, для доставки сообщений используется соответствующий транспортный механизм.
• Multiple Domains support – ряд основанных на FIPA DF-агентов могут объединится в федерацию, таким образом имплементируя мультидоменную агентную среду.
• Multithreaded execution environment with two-level scheduling. Каждый JADE-агент имеет собственный поток управления, но он также способен работать в многопотоковом режиме. Java Virtual Machinе проводит планирование задач, исполняемых агентами или одним из них.
• Object-оriented programming environment. Большинство концепций, свойственных FIPA-спецификации, представляются Java-классами, формирующими интерфейс пользователя.
• Library of interaction protocols. Используются стандартные интерактивные протоколы fipa-request и fipa-contract-net. Для того, чтобы создать агента, который мог бы действовать согласно таким протоколам, разработчикам прикладных программ нужно только имплементировать специфические домен¬ные действия, в то время как вся независимая от прикладной программы протокольная логика будет осуществляться системой JADE.
• Administration GUI. Простые операции управления платформой могут исполняться через графический интерфейс, отображающий активных агентов и контейнеры агентов. Используя GUI, администраторы платформы могут создавать, уничтожать, прерывать и возобновлять действия агентов, создавать иерархии доменов и мультиагентные федерации DF (фасилитаторов).

Заключение

На текущий момент закончен анализ выбранной предметной области, сформированы технические требования. Разработана структура БД, удовлетворяющая предметной области. Выбрана программная среда, служащая платформой агентам, лучше всего подходящая для данной разработки. Начата разработка программной системы на основе сформулированных требований.

Взгляд на систему поддержки дистанционного обучения как реализацию мощного программного комплекса – это основа данной работы. Большинство систем ДО, существующих сегодня в разных университетах Украины, почти не рассматриваются комплексно как сложные программные системы. Поэтому вполне естественным является возникновение потребности создания именно такой модели, которая давала бы целостный взгляд на процесс построения эффективных систем компьютерной поддержки дистанционного обучения.

Эта попытка реализована в работе с помощью агентной архитектуры, которая является новой, очень перспективной технологией благодаря своим интеллектуальным свойствам, возможностью оперирования знаниями. Для процесса дистанционного обучения важным является тот факт, что агент способен исполнять роль эксперта, а также обучаться.

В перспективе планируется расширение системы «виртуальная кафедра», увеличение области применения до размеров всего университета.

Также планируется добавление функциональности.

Список использованной литературы

1. Жабская Т.Е., Федяев О.И. Многоагентная модель процесса обучения студентов на кафедральном уровне. // Сб. науч. тр. ДонНТУ. Серия: «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП-2006), выпуск 5(116) — Донецк: ДонНТУ, 2006. — с. 105-116.
2. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы развития // Сб. докл. V национальной конференции «Искусственный интеллект — 96», т.1 — Казань, 1996. — с. 36-45.
3. Глибовець М.М. Один из подходов к организации дистанционного обучения // Проблемы программирования. №1-2 — Киев, 2000. — с. 672-677.
4. Глибовец Н.Н. Использование JADE (Java Agent Development Environment) для разработки компьютерных систем поддержки дистанционного обучения агентного типа. // Educational Technology & Society — №8(3) — 2005. — с. 325-345.
5. Yi Shang, Hongchi Shi, Su-Shing Chen An Intelligent Distributed Environment for Active Learning // Departament of Computer Engineering and Computer Science University of Missouri-Columbia — 2001.
6. Документация JADE (Java Agent Development Environment) [Электронный ресурс] / Сайт JADE, — http://jade.cselt.it
7. KOD — Knowledge on demand (personal learning system) [Электронный ресурс] / Сайт KOD, — http://kod.iti.gr/
8. Соколова Н.А., Радванская Л.Н. Система дистанционного образования ХГТУ на основе мультиагентного похода. // Сб. докладов II междун. конф. «Internet-Education-Science» — Винница: ВНТУ, 2000. [Электронный ресурс] / Сайт международной конференции IES-2000, — http://vstu.vinnica.ua/ies2000/doclad/c/232.htm
9. Лямин Р. В., Федяев О.И. Многоагентная система обучения студентов на кафедральном уровне. // Сб. науч. тр. ДонНТУ. Серия: «Проблемы моделирования и автоматизации проектирования динамических систем» (МАП-2006), выпуск 5(116) — Донецк: ДонНТУ, 2006. — с. 46-49. [Электронный ресурс] / Портал магистров ДонНТУ, — http://masters.donntu.ru/2008/fvti/lyamin/diss/index.htm
10. Грач Е.Г. Модель предприятия как интеллектуальная искусственная система для анализа и управления на основе знаний //Сб. трудов Международной студенческой научно-практической конференции «Информатика и компьютерные технологии». — Донецк: ДонНТУ, 2005. — с. 231-232. [Электронный ресурс] / Портал магистров ДонНТУ, — http://masters.donntu.ru/2006/fvti/grach/diss/index.htm
11. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Жур. «Новости искусственного интеллекта» Киев, 1998. — с.21-37
12. Клышинский Э.С. Некоторые аспекты построения агентных систем. [Электронный ресурс] / Программирование магических игр, — http://pmg.org.ru/ai/agent.htm

Примечание

При написании данного автореферата магистерская работа еще не завершена. Окончательное завершение — 1 декабря 2009 г. Полный текст работы и материалы по теме могут быть получены у автора или его руководителя после указанной даты.