Архитектура многоагентных систем (курсовая работа) (Архитектура многоагентных систем (курсовая)), страница 3

Отсюда вытекает еще одно существенное различие между интеллектуальными и реактивными агентами, связанное с возможностями прогнозирования изменений внешней среды и, как следствие, своего будущего. Реактивные агенты, имеющие довольно бедное внутреннее представление внешней среды (или не имеющие его вовсе), обладают очень ограниченным диапазоном предвидения. Они практически не способны планировать свои действия, поскольку реактивность в чистом виде означает такую структуру обратной связи, которая не содержит механизмов прогноза. В то же время когнитивные агенты, благодаря развитым внутренним представлениям внешней среды и возможностям рассуждений, могут запоминать и анализировать различные ситуации, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать из этого выводы, полезные для дальнейших действий и, в результате, планировать свое поведение. Именно интеллектуальные способности позволяют таким агентам строить виртуальные миры, работая в которых они формируют планы действий.

Когнитивные агенты имеют ярче выраженную индивидуальность, будучи гораздо более автономными, чем реактивные, и характеризуются развитым целесообразным поведением в сообществе агентов, достаточно не зависимым от других агентов. С другой стороны, реактивные агенты как это видно из самого их названия, работают в основном на уровне стимульно-реактивных связей, обладая очень бедной индивидуальностью и сильной зависимостью от внешней среды (сообщества агентов). Результаты сравнительного анализа реактивных и когнитивных агентов представлены в табл.1.

По типу поведения интеллектуальные агенты делятся на интенциональных и рефлекторных, а реактивные – на побуждаемых и трофических[8][9][10]. Большинство интеллектуальных (когнитивных) агентов можно отнести к числу интенциональных. Подобные агенты наделены собственными механизмами мотивации. Это означает, что в них так или иначе моделируются внутренние убеждения, желания, намерения и мотивы, порождающие цели, которые определяют их действия. В свою очередь, модульные или рефлекторные агенты не имеют внутренних источников мотивации и собственных целей, а их поведение характеризуется простейшими (одношаговыми) выводами или автоматизмами. Таким образом, они представляют собой граничный случай понятия когнитивного агента и могут использоваться как «вспомогательные агенты ». Данные агенты близки к акторам: они способны отвечать на вопросы и выполнять задания, которые ставят перед ними другие агенты, но решение этих задач не приводит к появлению у них собственных целей. Типичными примерами таких вырожденных агентов являются системы поиска в базах данных и простейшие логические регуляторы.

В свою очередь, реактивные агенты содержат как бы скомпилированные знания о требуемых действиях: им не надо строить подробное внутреннее представление внешней среды, поскольку вполне достаточными оказываются реакции на набор предъявляемых ситуаций, т.е. характер реакции определяется только текущей информацией. По сложности этих реакций и происхождению источников мотивации реактивные агенты подразделяются на побуждаемых и трофических агентов[7]. В случае трофических агентов поведение определяется простейшими трофическими связями (типа «кто кого ест»). Фактически оно сводится к ответу на стимулы, поступающие из внешней среды (собственных мотивов и целей нет), т.е. полностью определяется ее локальным состоянием. Типичной моделью подобных агентов являются клеточные автоматы, где основными параметрами выступают: радиус восприятия агента, количество условных единиц питания и энергетическая стоимость единицы. Здесь каждый трофический (по сути, ситуационный) агент обладает небольшим набором ситуационных правил, задающим его реакции на сигналы из среды типа «если в радиусе восприятия есть единица питания, то направиться к ней» или «если в радиусе восприятия не обнаружена единица питания, то случайным образом выбрать один из свободных соседних квадратов и передвинуться в этот квадрат»

Табл.1. Сравнительный анализ свойств когнитивных и реактивных агентов

Многоагентные системы зародились на пересечении теории систем и распределенного искусственного интеллекта.С одной стороны, речь идет об открытых, активных, развивающихся системах, в которых главное внимание уделяется процессам взаимодействия агентов как причинам возникновения системы с новыми качествами. С другой стороны, достаточно часто МАС строятся как объединение отдельных интеллектуальных систем, основанных на знаниях.

Любая МАС состоит из следующих основных компонентов:

1. множество организационных единиц, в котором выделяются подмножество агентов 1а), манипулирующих подмножеством объектов 1б);

2. множество задач;

3. среда, т.е. некоторое пространство, в котором существуют агенты и объекты;

4) множество отношений между агентами;

1. множество действий агентов (например, операций над объектами).

В МАС задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из членов группы, определение меры его ответственности и требований к опыту.

1.3 Взаимодействие, коммуникация, кооперация агентов

Помимо ранее рассмотренных представлений об агентах, объектах и средах, при разработке МАС необходимо предварительное определение и моделирование таких базовых теоретических понятий и характеристик, как взаимодействие, кооперация (сотрудничество), координация, организация, управление[8][9].

Взаимодействие означает установление двусторонних динамических отношений между агентами. При этом оно является одновременно источником и продуктом некоторой организации. Иными словами, взаимодействие представляет собой не только следствие каких-либо действий в МАС, выполняемых агентами в одно и то же время, но и необходимое условие формирования социальных организаций.

Для определения базовых типов взаимодействия агентов в МАС можно взять следующие критерии группообразования: а) совместимость целей агентов; б) потребность в чужом опыте (знаниях); в) совместное использование ресурсов. Тогда, если обозначить наличие указанных признаков знаком +, а их отсутствие - знаком , получаем восемь базовых ситуаций взаимодействия, сведенных в табл.2. Здесь граничный случай независимости агентов равносилен отсутствию МАС (полностью автономные агенты). Простое сотрудничество предполагает интеграцию опыта отдельных агентов (выражающуюся в распределении задач и обмене знаниями), когда не требуются дополнительные мероприятия по координации их действий. Непродуктивное сотрудничество реализует известную ситуацию «лебедя, рака и щуки» из басни И.А.Крылова, когда агенты, не имея потребности в опыте друг друга, но совместно используя ресурсы, мешают друг другу. Координируемое сотрудничество означает, что агенты должны согласовать свои действия (возможно, с помощью специального агента-координатора), чтобы продуктивно использовать располагаемые опыт и ресурсы. Это  наиболее сложный случай сотрудничества, когда к проблеме распределения задач добавляется проблема координации действий, обусловленная ограниченностью ресурсов.

В некотором смысле противоположным по отношению к координируемому сотрудничеству является случай чистого индивидуального соперничества, когда агенты поставлены в практически одинаковые условия, а доступ к ресурсам не является причиной конфликта. Примером служит участие агентов

Табл.2. Базовые типы взаимодействия агентов

в конкурсе на получение некоторого задания. Здесь при несовместимости целей агенты вынуждены вести переговоры друг с другом.

Индивидуальное соперничество за ресурсы представляет собой классический вариант конфликтной ситуации, когда каждый агент хочет монополизировать имеющиеся совместные ресурсы. В случае чистого коллективного соперничества, агентам, имеющим различные индивидуальные цели, но недостаточный опыт для их достижения, приходится объединяться в коалиции. При этом вначале происходит формирование групп агентов, а затем начинается соперничество между этими группами. Наконец, коллективное соперничество за ресурсы, т.е. ситуация, комбинирующая коллективное соперничество и индивидуальные конфликты за ресурсы, представляет собой наиболее продуктивный случай конфликтной ситуации с точки зрения функционирования МАС, поскольку

конкурирующие группы способствуют ликвидации монополий и расширению рынка услуг.