ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ АГЕНТОВ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ
Автор: Печеркин С.А., аспирант, Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики РФ, г. Санкт-Петербург
Источник: Печеркин С.А. ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ АГЕНТОВ В МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМАХ // Инновации в науке: сб. ст. по матер. LV междунар. науч.-практ. конф. № 3(52). Часть I. – Новосибирск: СибАК, 2016. – С. 41-45.
Описание: в статье рассмотрена характеристика мультиагентных систем. Особое внимание уделяется актуальности исследования мультиагентных систем. Установлена связь между понятиями, используемыми в теории интеллектуальных систем, и терминами, используемыми в объектно-ориентированном программировании. Описана методика и способы взаимодействия агентов.
Ключевые слова: информационная безопасность; мультиагентные системы; робототехнические системы; канал связи.
При практической реализации распределенных систем, в частности систем принятия решений, возникают серьезные трудности с проектированием и даже просто описанием объединенных в единую сеть разнородных локальных компьютерных узлов [3]. Эти узлы принимают от внешнего мира, в том числе и от человека, различную информацию, обмениваются данными друг с другом, перерабатывают эти данные в соответствии с заложенными в них алгоритмами и в результате вырабатывают некоторые рекомендации или решения. В последние годы в рамках общего научного направления «искусственный интеллект» активно ведутся исследования под объединенным названием «мультиагентные системы». Упор на мультиагентные, т. е. распределенные системы сделан в связи с тем, что в системах искусственного интеллекта из-за огромного объема вычислений, связанного в частности, с необходимостью осуществить большой перебор, например, возможных ходов при игре в шахматы, приходится использовать мощные распределенные многопроцессорные вычислительные комплексы и сети.
Интерес к мультиагентным системам возрастает по следующим причинам:
· в связи с необходимостью решать задачи настолько сложные и большие, что они не могут быть решены одним агентом из-за ограниченности ресурсов, так и из-за риска отказа централизованной системы.
· из-за удобства организации взаимодействия и обмена информацией между функционирующими информационными системами, системами поддержки принятия решений, экспертными системами и т. д.
· для сокращения времени обработки информации (за счет параллельных вычислений), повышения надежности (способности функционирования при отказе отдельных компонентов), перестраиваемости системы (способности менять число процессоров);
· для обеспечения концептуальной простоты и простоты разработки;
· в связи с тем, что стратегия развития вычислительной техники ориентирована в основном на сетевые вычислительные структуры, в которых задачи решаются распределенно;
· так как принцип модульного построения и объектно-ориентированное программирование, ставшее ведущей технологией разработки программ, хорошо согласуется с мультиагентной идеологией построения интеллектуальных систем.
Мультиагентные системы должны отвечать современным стандартам программирования. Модульность обеспечивает уменьшение сложности разработки, тестирования и эксплуатации. Эффективность необходима для быстрого выполнения и нахождения решений с помощью параллельной реализации процессов. Повторное использование позволят избежать избыточности и дублирования разработок. Также мультиагентные системы должны отвечать следующим требованиям функционирования:
· включать в себя агенты, выполняющие различные функции;
· обеспечивать взаимодействие агентов;
· обеспечивать когерентность деятельности агентов и адекватное глобальное поведение системы.
Каждый агент необходим для выполнения своей специфичной функции. Для выполнения этих функций, собственно, и создаются мультиагентные системы. Каждая такая функция является составляющей в выработке решения. В качестве примера можно рассмотреть систему поддержки принятия решений. Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде [2]. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критириев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима.
Связь агентов в мультиагентных системах.
Агент использует определенные знания для оценки важности и достоверности информации, получаемой от других агентов, а также при согласовании коллективных решений нескольких агентов. Обмен информацией может быть осуществлен в нескольких режимах. В качестве примера возьмем режимы обмена, которые предусматривает система KAoS (Knowledgeable Agent – oriented System). KAos обеспечивает инфраструктуру для программирования агентов, которая включает в себя: несколько сетевых инструментов коммуникации, распределенные сообщения, протокол связи агентов и общий класс иерархии, оболочки и элементов управления агентами [1]. Архитектура KAoS включает механизмы для контроля взаимодействия между агентами, сохранения контекста взаимодействия и позволяет избежать повторяющихся и непродуктивных связей между агентами.
Inform (информация). Является простейшей формой обмена. Агент-отправитель посылает сообщение агенту-получателю. При этом сообщение может быть отправлено с требованием подтверждения, так и с отсутствием данного требования. Если требование существует, то агент-получатель должен подтвердить получение сообщения.
Refrain (отказ). Агент-получатель сообщает агенту-отправителю о том, что частично или полностью не может выполнить обязательства.
Request (запрос). Данной дисциплиной наиболее часто пользуются агенты при взаимодействии. В самом простом случае агент-получатель может просто выполнит запрос агента-отправителя с опцией подтверждения получения информации. Запрос также может быть отклонен агентом-получателем. Агент-отправитель в свою очередь может в любое время повторить запрос, либо отозвать его. Если запрос принят агентом-получателем, то он посылает сообщение о том, что заявка принята и, в дальнейшем, агент-отправитель ожидает сообщения с результатами обработки запроса.
При обмене информацией между агентами можно исходить из следующих начальных предпосылок:
1. Неполнота информации. Агенты могут не иметь доступа ко всем данным оппонентов, в частности, не знать их функций предпочтения.
2. Выполнение соглашений. Если соглашение достигнуто, то договаривающиеся стороны его выполняют.
3. Отсутствие долгосрочных обязательств. Каждое соглашение независимо, и пока оно не выполнено, не должно быть соглашений с другими агентами, изменяющих уже принятые обязательства.
4. Прекращение переговоров. Агент может прекратить переговоры, если ему это выгодно.
Необходимо заметить, что из-за различия между моментом передачи сообщения и моментом приема сообщения, в любой распределенной системе возникает асинхронность передачи сообщения. Поэтому при проектировании мультиагентных систем необходимо учитывать такие состояния. Обмен информацией между агентами является одной из важнейших функций мультиагентой системы.
Список литературы:
1. Кузнецов К., Системы поддержки принятия решений. // IT Спец. – 2008. № 9. – С. 3–4.
2. Раздобарина Е.А., Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения. // Смарт Автоматикс. – 2009.
3.
Чекинов Г.П.,
Чекинов С.Г., Применение технологии многоагентных систем для
интеллектуальной поддержки принятия решения. // Системотехника. – 2013.
№ 1. – С. 25–34.