Tehnologia multi-agent - un nou mod de a rezolva probleme complexe folosind principiile de auto-organizare si evolutie inerente in sistemele vii.
Esența tehnologiei multi-agent este o fundamental nouă metodă de rezolvare a problemelor complexe care nu sunt abordate sau rezolvate metode matematice clasice dificile.
Spre deosebire de metoda clasica de rezolvare a problemei atunci când se realizează combinatorii opțiunile de căutare de soluții pentru clar definite algoritm (determinist), care permite cea mai bună soluție pentru problema în soluție multi-tehnologie pentru problema este obținută în cursul auto-organizare a mai multor agenți software capabile de concurență și de cooperare, și au propriile lor criterii, preferințe și limitări. Soluția este considerată a fi găsit, atunci când, în cursul interacțiunilor lor nedeterministice agenți Unimprovable ajunge la un consens (echilibru temporar sau echilibru de interese), care este luată ca soluția problemei.
problema în acest tip de soluție de sistem este întotdeauna privit ca un „echilibru“ temporar (un echilibru delicat sau dezechilibru stabil), obținut ca o oprire dinamică a sistemului, în cazul în care nici unul dintre agenții mai mult nu se poate îmbunătăți starea lor, după cum reiese din realizarea unui compromis rezonabil, echilibrul interese sau consimțământ (armonie) a tuturor participanților la rezolvarea situației problemă, chiar dacă unii dintre agenții nu este complet mulțumit (nu au alte opțiuni pentru cel mai bun).
Agenții pot acționa ca în numele și în conformitate cu instrucțiunile unei persoane, precum și orice entități fizice și abstracte, cum a fost planificat în Internet de lucruri să ia în considerare pentru a echilibra acțiunea și cel mai mare număr posibil de factori.
Există mai multe definiții ale conceptului de agent, dar principalele caracteristici ale unui agent de software următoarele:
În înțelegerea noastră diferențele de bază tehnicile multiagent pot fi prezentate în schema de mai jos:
- ierarhia programelor de mari dimensiuni;
- execuție secvențială a operațiunilor;
- instrucțiuni de sus în jos;
- soluții centralizate;
- gestionarea datelor;
- previzibilitate;
- stabilitate;
- dorința de a reduce complexitatea;
- control total.
- mare rețea de agenți mici;
- operații concurente;
- negocieri;
- soluții distribuite;
- managementul cunoașterii;
- auto-organizare;
- evoluție;
- dorința de a crește complexitatea;
- crearea condițiilor pentru dezvoltare.
În fiecare dintre multi-model de entitate din lumea reală este asociată cu un agent software care reprezintă interesele entității și poate coordona deciziile lor cu alți agenți.
Avantajele tehnologiilor multi-agent pentru a construi un sisteme de auto-organizare, în special manifestate în condițiile unei incertitudini a priori și dinamică ridicată ale lumii, permițând să construiască sisteme adaptive, reconstrui planurile lor pentru evenimente în timp real.
Astfel, în metodele clasice de planificare și optimizare se crede că toate comenzile și resursele sunt definite în prealabil și nu se modifică în cursul rezolvării problemei, și dimensiunea problemei este limitată în mod substanțial pentru a se evita o explozie combinatorie și decelerare exponențial rapidă a soluției.
În modelele pe care le oferim, metode si algoritmi de abordare utilizate distribuite inițial pentru rezolvarea problemei (Distributed rezolvarea problemelor), atunci când o problemă complexă este împărțită în mai multe mici, și apoi de auto-organizare pentru a rezolva conflictele dintre soluția obținută. Sistemul nu caută o soluție unică la nivel mondial, ci printr-o multitudine de interacțiuni paralele și asincrone, își găsește rapid o decizie rațională valabilă, în ciuda prezenței multor criterii diverse și adesea contradictorii, și în probleme de orice dimensiune.
Pasul la Inteligenta Artificiala: inteligenta roi și inteligență emergentă
Suntem obișnuiți cu faptul că computerul întotdeauna funcționează strict în conformitate cu stabilite în programul său, care are prea puțin de-a face cu intelectul omului.
În opinia noastră, inteligența umană este construită în întregime pe alte principii, cum ar fi sistemul termodinamic neechilibru auto-organizare, ceea ce face posibilă pentru a naviga în circumstanțe dificile, pentru a face față sarcinilor stabilite în mod clar și să se adapteze la condițiile în schimbare, etc.
În acest context, tehnologia multi-agent ofera noi modele, metode și instrumente pentru a crea un sisteme cu adevărat inteligente, capabile să rezolve în mod independent, probleme complexe într-un schimbări nesigure și foarte dinamice.
În scopul de a rezolva probleme complexe de management, vă oferim o gamă de nevoi și capacități de agenți care interacționează în sistemul de piață virtuală și formează o legătură între ele speciale, formând o rețea de nevoi și oportunități (PX-Web). care maximizeze propria lor satisfacție funcția pentru o anumită funcție de bonusuri și penalizări.
Construit ca sistemul demonstrează funcția intelectuală a rezonatorului, ceea ce permite, în anumite condiții, chiar și în cazul agenților relativ simple și mici modificări de intrare care primesc o soluție destul de complexă de ieșire, format în timpul lung lanțul reacțiilor revizuiri autocatalitice ale deciziilor anterioare.
În acest caz, putem vorbi de observare a fenomenului de „roi de informații» (Swarm Intelligence) - ca o alternativă importantă adoptată în prezent în domeniul inteligenței artificiale (AI) înțelegere sistem inteligent clasic colectat mecanic de la astfel de componente ca o unitate de deducere și de inducție, etc.
Într-adevăr, deoarece capacitatea mentală a unei singure furnici sau albine poate fi relativ mică, dar care acționează împreună ca un singur organism, un roi de albine sau o colonie de furnici este o forță puternică, cu un grad ridicat de inteligență, ceea ce permite de a proteja cuibul de invaziile neprevăzute, de a explora în mod constant teritorii noi pentru a găsi hrană într-o zonă necunoscută și de a rezolva multe alte provocări de viață critice într-un condiții în continuă schimbare în mediul înconjurător.
Elaborarea unui „inteligență roi“ poate crea un model din ce în ce mai complexe interacțiuni de echipă, inclusiv noi clase de agenți și protocoale de negocieri pentru a realiza concesii, de învățare din experiență, etc.
Inteligența mai mare a fiecărui agent și mai bogat posibilitatea unei astfel de comunicare între agenții - comportamentul mai sofisticate și creative pot arăta sistem.
Astfel de sisteme sunt, prin definiție, caracterizată printr-un complet diferit fenomenologia asociat cu comportamentul non-deterministic, fenomene de ordine și haos, bifurcatii, catastrofe, și multe alte neliniaritati.
Diferite tipuri de clase de noua generație de modele AI se va numi „inteligență emergentă“ (EI), reflectând natura inerentă a auto-organizare.
În comparație cu AI în EI nici o unitate de control principal responsabil pentru inteligența sistemului - dimpotrivă, EI este privit ca un proprietati emergente temporare de sisteme de auto-organizare.
Spectator EI poate manifesta reacție ca autocatalitică sau lanț modificări convenite în soluțiile de agent de sistem, care are loc în mod spontan în avans nu este cunoscută de timp, și este distribuit în sistem ca aprobări de undă (ca un incendiu într-o pădure sau fulger într-o furtună), și apoi, de asemenea în mod surprinzător dispare, dar la momentul existenței sale definește activitatea membrilor lor.
Ca urmare a EI apare ca de nicăieri „din aer“ - de fapt, din cauza energia potențială a deciziei anterioare, care reflectă frustrarea sau dezechilibrul acumulat - dar în cursul existenței sale, imaginea definitorie a „reguli“ de lucru a întregului sistem, precum și drivere de control congestionarea traficului .
Acest fenomen de „helix dublu“, în procesul de luare a deciziilor este cunoscută în teoria de auto-organizare, în cazul în care se formează structura globală de agenți de interacțiune locali, care, la rândul său, comportamentul de influență au format agenții lor locali (principiul Kaufman).
Dezvoltarea acestui domeniu au o mare contribuție Alexander Bogdanov (teoria organizației), Ilya Prigogine (auto-organizare în sistemele fizice), Marvin Minsky (psihologie și teoria minții), Arthur Koestler (biologie) și alți oameni de știință curte.
În prezent, tehnologia multi-agent - una dintre cele mai dinamice direcții și promițătoare în domeniul tehnologiei informației, completarea cu succes astfel de zone avansate ca web-ul semantic și ontologia, sistemele centrate pe rețea, internetul și alte lucruri.
domenii promițătoare de aplicare a tehnologiei multi-agent:
În prezent, următoarele domenii potențiale de aplicare a tehnologiei multi-agent ies în evidență:
În aceste zone pot fi tratate cu următoarele provocări:
- managementul resurselor
- Proiectare produse complexe
- desen
- Monitorizare și control
- recunoaşterea de model
- înțelegerea textelor
- Extragerea cunoștințelor
perspective importante de tehnologie sunt legate de dezvoltarea internetului obiectelor și de calcul omniprezente.
Rezultatele aplicării tehnologiei multi-agent:
Dezvoltarea de sisteme inteligente bazate pe tehnologia multi-agent ne permite să obțină rezultate:
- Pentru a rezolva probleme complexe, care anterior nu au putut fi automatizate;
- Rezultatele sunt soluții de a oferi o calitate, comparabile cu decizia persoanei;
- Soluția inițială este construită în mod eficient (liniare sau polinomială);
- Modificări în formularea problemei duce doar la soluții de adaptare „din mers“;
- Acesta funcționează pe evenimente în timp real;
- Este posibil pentru a rezolva problema într-un dialog cu utilizatorul;
- Calculele pot fi ușor parallelized soluții pentru peste provocări.
Ca rezultat, tehnologia multi-agent permite să construiască o nouă generație de sisteme inteligente, caracterizate prin deschidere mare, flexibilitate și eficiență, performanță, scalabilitate, fiabilitate și supraviețuire.