Prezentarea prelegerii pe care se poate descărca de aici.
Sub tehnologia multi-agent este acum adesea înțeleasă ca o dezvoltare de tehnologie și utilizarea sistemelor multi-agent (MAC) [2.1]. și control multiagent (UIA).
sarcinile de management și interacțiunea distribuite în rețele de sisteme dinamice in ultimul deceniu a atras atenția unui număr tot mai mare de cercetători. Acest lucru se explică în mare parte prin utilizarea pe scară largă a sistemelor multi-agent în diverse domenii, inclusiv ajustarea automată a neuronale detectarea rețelei de management al parametrilor formațiuni, roire, retele de senzori distribuite, de control al congestiei în rețelele de comunicații, grupuri de cooperare UAV, alinierea relativă a grupurilor de satelit, echipele de control al traficului de roboți mobili, sincronizarea în sistemele de alimentare și altele.
În practică, este din ce în ce mai utilizat sistem distribuit de operare pe anumite acțiuni în paralel, pentru care repartizarea sarcinilor relevante a sarcinilor între mai multe fluxuri de pachete de calcul (dispozitive). Probleme similare apar nu numai în rețele de calculatoare, dar, de asemenea, în rețelele de producție, rețele de servicii, rețele de transport și logistică, și altele. Se pare că, în conformitate restricții naturale în materie de comunicare, strategii descentralizate poate rezolva în mod eficient acest tip de problemă.
abordarea multiagent
Abordarea multi-agent bazat pe conceptul de agent de software mobil, care este implementat și funcționează ca un program independent de calculator specializat sau un element de inteligență artificială.
Inițial, înainte de apariția tehnologiei informației adecvate, „agent“ a fost persoana care a delegat unele competențe - ca și în executarea funcțiilor specifice și de luare a deciziilor. În primul (non-calculator) sisteme multi-agent, agenți sunt angajați ai companiilor din numele și în numele cărora acestea interacționează unele cu altele în îndeplinirea anumitor sarcini - de exemplu, reprezentanți ai cumpărătorului și vânzătorului într-o rețea de comercializare sau alte tipuri de afaceri). Astfel de sisteme au moștenit multe caracteristici ale organizațiilor „birocratice“, inclusiv gestionarea centralizată, structura statică și funcționalitate extrem de specializate pe bază de agent. În special, agentul de bază (rezident) a primit sarcina să-l și subactivități distribuirea se descompun între alți agenți, apoi a primit rezultatul și să ia decizii - în acest caz, de regulă, majoritatea agenților implicați în mod exclusiv de colectare de informații și de livrare.
În locul unui astfel de sistem este replicat ierarhie centralizat, a venit repede la sisteme distribuite în care cunoștințele și resursele sunt distribuite în mod echitabil între agenții „independenți“, dar își păstrează corpul în general de comandă și control de luare a deciziilor în situații critice sau de conflict. Un alt pas în această direcție a fost paradigma sistemului complet descentralizat, în care controlul este numai prin interacțiuni locale între agenții. În acest caz, un agent de îngust orientare funcțională în soluția de oricare parte particulară a problemei „comună“ dă treptat modalitate de a deveni integritatea universală (autonomie). Exemple de astfel de organizații descentralizate pot servi parțial ca o colonie de insecte, cum ar fi albinele sau furnici.
Esența tehnologiei multi-agent este o fundamental nouă metodă de rezolvare a problemelor. Spre deosebire de metoda clasică, în cazul în care căutarea este efectuată de un algoritm bine definit (determinist), care permite cea mai bună soluție pentru problema în soluție multi-tehnologie este produsă în mod automat, ca rezultat al interacțiunii dintre mai multe module separate de software specifice - așa-numiții agenți.
Adesea, metodele clasice de rezolvare a problemelor sau nu sunt aplicabile la viața reală (nu e greu de imaginat ce înseamnă pentru a încerca să rezolve problema de management al întreprinderii într-un mediu dinamic, imprevizibil de afaceri modern, chiar și cu ajutorul matematici superioare), sau ele necesită cantități uriașe de calcule (care nu au suficientă putere de toate calculatoare moderne), sau ele sunt inexistente.
Asta înseamnă că situația atunci când nu există soluții exacte algoritm, fără speranță?
Nu, multi-tehnologie satisface agent. În cele din urmă, oamenii din viața ta au în mod constant la lipsa de timp și resurse pentru a rezolva problemele care nu au o decizie formală precisă - și de multe ori nu sunt rezolvate în cel mai rău mod.
În Figura 3.1 prezintă o comparație a celor două circuite (în [2.2]) software plotting: sistem tradițional și bazat multiagent. În fiecare entitate MAC este atribuit un agent de software. care reprezintă interesele sale.
Faptul că o persoană este inteligența inerentă - acest lucru îl diferențiază de calculator, care acționează strict în conformitate cu stabilite în programul său. Ce-i permite să navigați în circumstanțe dificile, pentru a face față sarcinilor stabilite în mod clar și să se adapteze la condițiile în schimbare. Incertitudinea există atunci când un set de alternative, și este imposibil de prezis care ar fi cea mai bună opțiune, după un timp suficient de lung.
La pregătirea orarelor de transport, aceasta este o situație în care, de exemplu, există posibilitatea de a alege între mai multe camioane care transportă mărfuri, mai multe drumuri, care pot fi utilizate pentru a realiza diferite puncte de destinație și mulți șoferi, care pot gestiona camioanele. Fiecare resursa (camion, drumul și conducătorul auto) au proprietăți diferite.
Fig. 3.1. Circuitele software-ului
sporește incertitudinea în situațiile în care posibilitatea unor evenimente imprevizibile, cum ar fi modificări ale condițiilor de furnizare sau de cerere, accidente sau resurse defecțiuni, întârzieri, anulări etc. [2.3].
Există vreo inteligență. spun, o colonie de furnici?
Pe de o parte, fiecare furnică, evident, ei nu posedă. Pe de altă parte - ca un întreg de exponate de colonii modele de comportament surprinzătoare, care, în multe privințe, pot fi considerate ca fiind inteligent. Astfel de situații sunt denumite inteligenta manifestare emergentă sau proprietăți neașteptate posedat de sistem, dar nu are nici un element constitutiv său individual. Efectul rezultat al acestui „rezonanță intelectuală“ este adesea numit „Inteligența roiului.“ Într-adevăr, inteligența și puterea fizică a unei albine nu este atât de mare, dar un roi de albine, o acțiune concertată poate învinge un urs și chiar oameni. Agenții sunt foarte asemănătoare cu membrii echipei, care pot concura între ele și cooperează în procesul de luare a deciziilor. O caracteristică esențială a inteligenței emergente - dinamica și imprevizibilitatea procesului de luare a deciziilor. În practică, acest lucru înseamnă că soluția este realizată de sute și mii de interacțiuni care sunt aproape imposibil de urmărit. Dar acest lucru nu este necesar, deoarece agenții furnizează obiectivele pe care trebuie să le atingă, dar fără a aduce atingere sarcinilor de scenarii de performanță pentru a atinge aceste obiective. Aceste script-uri sunt generate și executate de către agenții înșiși. La fiecare pas al agenților considerate intrări de sistem și de a reacționa la evenimente neprevăzute (defecte de întârziere, schimbări). Reacția poate fi independentă sau realizată în cooperare cu operatorul. Astfel, inteligența emergentă - acest lucru nu este unul nou, și un unic „bloc“, special concepute, a adăugat la sistem. Dimpotrivă, este ceva (auto-rezultat) că există un fel de „din aer“ (din cauza multor condiții ascunse sau explicite în situația), punctul în mod spontan și în avans care nu sunt prevăzute în timp, și doar dispar dintr-o dată, dar în procesul de existența gestionează în mod decisiv întregul sistem. Aici avem de-a face cu apariția de ordine din haos, cu unul dintre acele fenomene care sunt studiate și descrise astfel de savanți proeminenți ca Alexander Bogdanov (teoria organiz ation), Ilia Prigozhy (auto-organizare în sistemele fizice), Marvin Minsky (psihologie și teoria minții) Arthur Koestler (biologie) [2.2].
sisteme multi-agent
La începutul secolului XXI. un grup de conducere oameni de stiinta din lume [2.4]. După câțiva ani, am făcut o listă de sarcini prioritare ale ciberneticii pentru următorii 50 de ani. Printre acestea:
- dinamic de control inteligent reconfigurabile,
- Teoria de control asincron,
- Controlul asupra Internet
- reprogramarea sistemului de control al bacteriilor,
- crearea unei echipe de fotbal de roboți, care va câștiga câștigătorul Cupei Mondiale printre oameni.
MAC radical diferit de sistemele tradiționale „dure“ organizate, și, pe termen lung, poate ajuta la rezolvarea acestor probleme.
Inceputul constructiei de modele si utilizarea sistemelor multi-agent artificiale (MAC), în practică, a fost inițiată în anii 1960. Ca bază au fost luate pentru a realiza astfel de activități umane ca inteligență artificială (inteligență artificială), calcul paralel (Parallel Computing), distribuite de rezolvare a problemelor (Rezolvarea problemelor Distributed). Sistemele multi-agent au o șansă reală de a integra cele mai avansate realizări ale acestor zone, demonstrând o nouă calitate [2,5]. Acum MAC - una dintre cele mai dinamice direcții și promițătoare în inteligență artificială [2,5].
Caracterul deschis al societății moderne informaționale și a economiei de piață globală conduce la accelerarea progresului tehnologic, și a creșterii concurenței pe piețele. Acest lucru forțează companiile să caute noi metode și mijloace de organizare și de management pentru o mai bună și mai eficientă de satisfacere a nevoilor individuale ale consumatorilor. Cele mai multe sisteme moderne sunt caracterizate printr-o lipsă de fonduri identificarea la timp a noilor nevoi și oportunități în mediul înconjurător, permițând întreprinderii de a face rapid decizii eficiente privind reconfigurarea producției, resurse umane, financiare și alte resurse. Exemple tipice de evenimente care determina necesitatea de a re-identifica nevoile și oportunitățile sunt: apariția unor comenzi noi profitabile pentru executare nu este suficient de resurse proprii ale întreprinderii, eșecul resurselor existente, precum și modificarea criteriilor de luare a deciziilor. Cât este mai mare incertitudinea, natura mai distribuit și hav procesele de luare a deciziilor e și mai des în cazul unor evenimente neprevăzute, cea mai mică eficiența sistemelor existente, nu sunt în măsură să ia decizii în mod independent și în mod automat readapteze la schimbările din mediul [2.6]. În plus, necesitatea de a modifica circuitele de luare a deciziilor în sistemele convenționale este complexă și sarcină care necesită artiști cu înaltă calificare consumatoare de timp. Acest lucru face ca dezvoltarea și exploatarea unor astfel de sisteme este foarte costisitoare. Prin urmare, o altă problemă urgentă a timpului nostru devine o creștere de informații și de gradul de complexitate a descrierii sistemului.
Pentru a rezolva aceste probleme se aplică tehnologia multi-agent, care se bazează pe conceptul de „agent“, care a fost recent adaptat la mai multe domenii de ambele aplicații și sistem software, precum și pentru cercetare în domeniul inteligenței artificiale și a sistemelor inteligente distribuite. În care, în fiecare caz, conceptul este dat mai multe sensuri diferite.