Мультиагентна система - це

У багатоагентній системі агенти мають декілька важливих характеристик [4]:

  • Автономність. агенти, хоча б частково, незалежні
  • Обмеженість уявлення. ні у одного з агентів немає уявлення про всю систему, або система занадто складна, щоб знання про неї мало практичне застосування для агента.
  • Децентралізація. немає агентів, керуючих всією системою [5]

Зазвичай в многоагентних системах досліджуються програмні агенти. Проте, складовими мультиагентної системи можуть також бути роботи. люди або команди людей. Також, багатоагентні системи можуть містити і змішані команди.

У многоагентних системах може проявлятися самоорганізація і складну поведінку навіть якщо стратегія поведінки кожного агента досить проста. Це лежить в основі так званих мурашиних алгоритмів.

Агенти можуть обмінюватися отриманими знаннями, використовуючи деякий спеціальна мова і підкоряючись встановленими правилами «спілкування» (протоколам) в системі. Прикладами таких мов є Knowledge Query Manipulation Language (KQML) і FIPA's Agent Communication Language (ACL).

Вивчення багатоагентних систем

Вивчення багатоагентних систем пов'язане з вирішенням досить складних проблем штучного інтелекту.

Теми для дослідження в рамках МАС:

  1. знання, бажання і наміри (BDI),
  2. кооперація і координація,
  3. організація,
  4. комунікація,
  5. узгодження,
  6. розподілене рішення,
  7. розподілене рішення задач,
  8. Мультиагентний навчання
  9. надійність і стійкість до збоїв

Парадигми многоагентних систем

Багато МАС мають комп'ютерні реалізації, засновані на покроковому імітаційному моделюванні. Компоненти МАС зазвичай взаємодіють через вагову матрицю запитів,

і матрицю відповідей,

Модель «Запит - відповідь - Угода» - звичайне явище для МАС. Схема реалізується за кілька кроків:

  1. спочатку всім задається питання на зразок: «Хто може мені допомогти?»
  2. на що тільки «здатні» відповідають «Я зможу, за таку-то ціну»
  3. в кінцевому підсумку, встановлюється «угоду»

Для останнього кроку зазвичай потрібно ще кілька (дрібніших) актів обміну інформацією. При цьому беруться до уваги інші компоненти, в тому числі вже досягнуті «угоди» і обмеження середовища.

Інший часто респонденти користуються послугами парадигмою в МАС є «феромон», де компоненти «залишають» інформацію для наступних в черзі або найближчих компонентів. Такі «феромони» можуть випаровуватися згодом, т. Е. Їх значення можуть змінюватися з часом.

МАС також належать до самоорганизующимся системам, так як в них шукається оптимальне рішення задачі без зовнішнього втручання. Під оптимальним рішенням розуміється рішення, на яке витрачено найменшу кількість енергії в умовах обмежених ресурсів.

Головне достоїнство МАС - це гнучкість. Багатоагентна система може бути доповнена і модифікована без переписування значної частини програми. Також ці системи мають здатність до самовідновлення і володіють стійкістю до збоїв, завдяки достатньому запасу компонентів і самоорганізації.

застосування МАС

Багатоагентні системи застосовуються в нашому житті в графічних додатках, наприклад, в комп'ютерних іграх. Агентні системи також були використані у фільмах [6]. Теорія МАС використовується в складених системах оборони. Також МАС застосовуються в транспорті, логістиці, графіці, геоінформаційних системах і багатьох інших. Багатоагентні системи добре зарекомендували себе в сфері мережних і мобільних технологій, для забезпечення автоматичного і динамічного балансу навантаженості, розширюваності й здатності до самовідновлення.

Засоби розробки мультиагентної Систем

  • NetLogo - кроссплатформне програмований оточення для програмування Мультиагентний Систем
  • VisualBots - безкоштовний мультагентний симулятор в Microsoft Excel з Visual Basic синтаксисом
  • MASON - Java бібліотека для моделювання мультиагентних Систем
  • REPAST - набір інструментів для створення систем, заснованих на агентах
  • JADE - Java бібліотека для створення мультиагентних систем
  • SemanticAgent - SWRL / JAVA

Дивіться також

  • Agent-based model
  • Complex systems
  • Distributed artificial intelligence
  • Emergence
  • Evolutionary computation
  • FIPA
  • GNUBrain: Реалізація фреймворка (GPL) для створення мультиагентної Систем
  • Human-based genetic algorithm
  • KQML
  • Multi-agent planning
  • Scientific Community Metaphor
  • Self-organization
  • Simulated reality
  • Social simulation
  • Software agent
  • PlatBox Project
  • Artificial brain

література

Англійською