Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

Jadex разработан как самостоятельный механизм принятия решений, адаптированные для работы с любыми связующими системами, которые выполняют взаимодействие с агентом относительно его собственного управления и получения сообщений.

Агент может свободно мигрировать между хостами, выполняя операции, как на серверной стороне, так и на стороне пользователя, сохраняя при этом независимость от места выполнения поставленных задач [8,12].

3.1.2 Назначение и функционирование платформы Jadex. Платформа Jadex предназначена для создания агентов, которые взаимодействуют с системой, к которой подключен агент и изменяют события систем в зависимости от содержащих агентом планов, целей и представлении объектов которыми был запрограммирован агент.

Чтобы создать агента необходимо определить в системе свойства агента.

Действия агента описываются с помощью представлений, целями и планами. Помещая их, в так называемую библиотеку XML файла, этот файл называется ADF (agent definition file) файл определения агента. В ADF файле определяются агент как объект, описанный в классах java-файлов.

Запуск агента определяется в планах, которые вызываются по требованию системы, называемые пассивными планами.

Функционирование в агента в системе происходит за счет получения от системы и отправка измененных сообщений в систему. Система подает на вход агенту какое-то сообщение, после чего агент заносит его так в так называемый модуль событий. Передавая его в блок обработки сообщений, и далее передавая его по цепочке в блок планов, анализирует его. Где событие анализируется к принадлежности агента. Если сообщение не принадлежит агенту, то оно передаётся обратно в систему не изменённым. Блок планов, обрабатывая событие, сравнивает их с собственной базой планов и при положительном сравнении с планами начинает обработка сообщения в базе знаний, откуда поступает для сравнения с целями агента для передачи в модуль событий. Пройдя весь цикл сравнения и преобразования данных, в установленные задачи, поступает в систему для дальнейшего функционирования.

Интерпретатор состоит из списка информации компонента основных планов решения задачи, так называемые запланированные мета действия, ориентированные на выполнение агентом. Режим работы примерно выглядит так: агент выбирает мета действие из файла ADF и выполняет его, когда выполняются предварительные условия действия. Иначе действие – просто пропускается. Выполнение действия может произвести дальнейшие действия, которые добавлены к списку ADF-файла после настраиваемой в агенте концепции основных планов решения задачи, плана. В настоящее время, концепции действий главным образом различает связанный и несвязанный действия, в соответствии, с чем связанные действия добавляются как дочерние (порожденные) узлы к текущему узлу плана.

3.1.3 Базовый алгоритм построения агента на платформе Jadex. Разрабатывая приложение с использованием Jadex, программист обязан создавать два типа файлов: XML-файлы обозначая агента и Java-файлы для выполнения планов. Файл определения агента используется как спецификация для классов выполнения плана, базирующийся на объявлениях действий этого плана и основных фактах взаимосвязи между ними. Файлы с форматом XML и Java, определяют функциональные возможности агента.

В главном файле агента XML определяются все функциональные возможности, которыми будет наделен агент такие как: imports, capabilities, beliefs, goals, plans, events, expressions, properties, initial states.Когда ADF и java загружены, объекты созданные для xml в adf, позволяют системе взаимодействовать, используя Jadex платформу для принятия решений по определенным действиям и взаимодействия внутри программного модуля.

3.1.4 Модель BDI Jadex. Рациональные агенты имеют явное представление их окружения и задач, которые они пробуют достичь. Рациональность означает, что агент будет всегда выполнять самые многообещающие действия, чтобы достичь его задачи.

В этих архитектурах, внутренний агент структуры основан на возможности выбора курса действия, которые свою очередь основаны на мысленных отношениях. Преимущество использования мысленных отношений в мультиагентных систем, которые влияют на поведение агента. Чтобы достичь цели агент выполняет планы, которые являются процедурами, кодируемыми в Java.

Относительно теоретической основы и числа осуществляемого и успешно примененных систем, самая интересная и широко распространенная архитектура агента - это введенная архитектура Цели-Факты-Планы (BDI). Это состоит из понятий знаний, фактов и целей как мысленные отношения, которые генерируют человеческое действие. Приняли эту модель, и преобразовали в формальную теорию и модель выполнения для агентов программного обеспечения, основанных на мнении фактов, целей, и планов.

Jadex объединяет эту модель в агентов Jade, вводя цели, факты и планы для манипуляции внутри агента. В Jadex, агенты имеют знания, которые могут быть каким-нибудь видом объектов Java, и запомнены в базу знаний. Цели изображают конкретные побуждения (состояния, которые достигнуты) [13].

3.2 Описание интеллектуального агента с помощью BDI

Каждый агент должен иметь цели для своего выполнения. Эти цели для интеллектуальных агентов описываются в xml файле, который определяет их для достижения, т.е. выполнения заданной сути агента. Также формируются планы и знания (факты), которые агент будет выполнять для достижения и выполнения своих целей. Опишем цели, планы и знания в нашем случае по отношению к агенту глоссарию, которые мы ему определили. Когда мы определили все цели, планы и знания агента, и создали словарь терминов необходимый для работы агента глоссария, переходи к его реализации. В случае достижения заданных целей агентом, считается, что он выполнил свою задачу.

В периоде выполнения агентом заданных действий, также могут выполняться запросы, заданные либо обучаемым студентом, либо другими агентами, такими как агент, координатор, который контролирует работу и связь между всеми агентами. Если агент выполняет неправильно заданные действия либо запросы, выводится ошибка, которая извещает об этом. В ниже приведенных подразделах рассмотрим подробнее описание целей, планов им знаний интеллектуальных агентов.

3.2.1 Цели агента. Цели в Jadex представляют собой объекты с некоторыми атрибутами. Целевое состояние, достигаемой цели, может быть явно представлено выражением, которое проверяет, достигнута ли цель.

В отличие от традиционных BDI систем, которые понимают цели как специфический вид событий, в Jadex цели являются центральной концепцией. Jadex преследует идею, что цели - это конкретные, мгновенные желания агента. Любая цель, которую преследует агент, будет более или менее непосредственно осуществлена соответственным действием, пока не будет предположения, что цель достигнута, непостигаема или больше не желаема. В отличие от большинства других систем, Jadex не предполагает обязательной зависимости (непротиворечивости) достигаемых целей одна от другой.

Jadex поддерживает 4 вида целей: выполнения, достижения, запроса и поддержки.

Цель выполнения – утверждает, что должно быть выполнено, но не обязательно приведет к определенному результату.

Цель достижения – описывает абстрактное целевое состояние, которое необходимо достигнуть, без определения как это сделать. Таким образом, агент может опробовать разные альтернативы, для достижения цели. Стратегия, ресурсы.

Цель запроса – представляет необходимость в информации. Если информация на текущий момент не доступна, выбираются и выполняются планы, которые помогают ее собрать.

Цель поддержания – специфицирует состояние, которое должно сохраняться, и может вызываться, после того как будет выполнена. Это самая абстрактная цель в Jadex.

Цели составляют мотивационную установку агента, которая является движущей силой его действий. Поэтому, представление и обработка целей – это одна из главных функций Jadex, четыре вида целей (выполнения, достижения, запроса, поддержания) и мета-цель, метацель может быть использована в процессе выбора плана для вынесения заключения о событиях и соответственных планах.

При запуске агент может иметь любое количество целей верхнего уровня, также как подцелей. Цели верхнего уровня могут быть созданы при рождении агента или будут позже приняты во время выполнения, а подцели могут быть установленные другими планами во время выполнения. В соответствии с тем как цель была создана, агент будет автоматически пытаться выбрать соответствующие планы, чтобы он мог достичь всех своих заданных целей. Свойства цели, специфицированный в ADF, влияют на то, когда и как агент обрабатывает эту цель.

В Jadex, цели сильно типизированы в смысле, что все типы целей могут быть идентифицированы через имя и все параметры цели должны быть декларированы в XML.

Декларация параметров имеет сходство со спецификацией фактов. Следовательно, существует различие между параметром, имеющим одно значение и многозначным набором параметров.

Полагается, что цель выполнения используется, когда некоторое действие должно быть выполнено.

Цель достижения используется, чтобы достигнуть желаемого состояния окружения. Поэтому, они расширяют общие свойства цели. Можно указывать в каких случаях цель можно считать достигнутой, с другой стороны также полезно описать противоположный случай. Если ничего указано, то для решения о достижении плана используется результат выполнения плана. В отличие от цели выполнения, цель достижения без условия достижения завершается, когда первый план заканчивается без ошибок, в то время как цель выполнения продолжает выполняться, пока более подходящие планы доступны.

Цель поддержания позволяет отслеживать определенное состояние и в случае его нарушения, цель имеет задачу восстановить оригинальное состояние. Иногда необходимо, что бы была возможность переопределить поддерживаемое состояние. Более того, как настройки BDI предоставляются флаги повторяться. Необходимо заметить, что цели поддержания отличается от других видов целей в том, что они не обязательно приводят к действиям сразу же, но начинают обработку автоматически по запросу. В дополнение, цели поддержания никогда не завершаются вследствие действий или состояния, поэтому единственная возможность избавиться от такой цели – это сбросить ее из плана или через специальные определения.

Цель запроса может быть использована для получения специфической информации. Со стороны спецификации и поведения во время выполнения они очень похожи на цели достижения с одним лишь исключением. Цель запроса выставляет неявное целевое условие. Агент будет действовать, выполняя планы только в случае, когда необходимая информация не будет доступна.

Мета-цель используется для рассуждений мета-уровня. Имеется в виду, когда бы не возникло событие или цель и определено, что необходимо произвести рассуждение мета-уровня (то есть, потому что существует множество подходящих планов), то соответствующая цель мета-уровня или событие будет создано и отправлено. После соответствующий мета-план выполняется, чтобы достигнуть мета-цели (то есть найти план для выполнения). Когда завершена мета-цель, результат содержит выбранные планы, которые запланированы на выполнение [14,17].

3.2.2 Планы агента. Планы представляют собой определенные действия агента в среде функционирования и предопределяются разработчиком системы, составляя библиотеку действия планов выполнения агентом. В зависимости от текущей ситуации выполнения системы, в которой функционирует агент, выбирается соответствующий план действия на выполнения агентом. Выбор планов осуществляется автоматически платформой Jadex.

Структура планов в Jadex состоит из двух частей: дескриптор плана (head plan), объявляемый в файле ADF, определяющий обстоятельства, при которых выполняется Java-класс плана (body plan), в котором определяются функции и дальнейшее функционирование системы. Для вызова плана в системе предусмотрено установка, так называемых меток реакции, триггеров плана. Они определяют внутренне сообщения и целевые события системы соответствующие планам. После чего начинается, выполняется класс плана из файла java. Существуют варианты выполнения плана при первом запуске агента, для этого агент инициализируется при запуске агента с первоначальными значениями выполнения плана.

Планы взаимодействуют и выполняются с целями и знаниями агента, которые влияют и модернизируют план для выхода в систему, обрабатывая полученное событие в рамках исполняемого агента [15,16].

3.2.3 Знания агента. Знания представляют осведомленность агента об окружающей среде и о себе непосредственно. В Jadex знания могут быть любые объекты java. Они сохранены в базе знаний и могут быть упомянуты в выражениях, доступны и изменяются в зависимости от планов, использующих базы знаний приложения. Знания описываются в ADF-файле и обращаются к измененному плану, определяя единственную оценку плана и соответствии его требуемым результатом. Знания состоят из фактов, которые ссылаются на суперклассы, определяя объекты классов.

В модуле знаний содержится, база знаний подобна простому хранилищу данных, которая позволяет чистую связь между различными планами посредством общедоступных знаний. Вопреки большинству PRS-стилей BDI системы, Jadex позволяет хранить произвольные объекты Java как знания в его базе знаний.

В Jadex есть два различных вида знаний. С одной стороны имеются знания, которые позволяют пользователю хранить только один факт, с другой стороны наборы знаний, что поддерживают хранение набора фактов. Использование знаний и наборов знаний как основного хранилища памяти для планов сильно поддерживается, потому что, использовать их для пользователя. Кроме того, возможно контролировать отдельные знаний относительно их условий и вызывать условия, когда соответствующее условие выполнено. Это позволяет вызывать некие действия, например, когда факт добавлен в набор знаний, или знание каким-то образом изменилось. Также можно ожидать выполнения некоторого сложного выражение, которое касается нескольких знаний.

ВЫВОДЫ

Мультиагентная технология с использованием интеллектуальных агентов применена в дистанционном обучении. Где каждому пользователю будет заданны агенты, которые способны автономно решать задачи, приобретать и систематизировать знания, строить модель пользователя на основе общения с ним и даже коммуницировать с другими агентами системы, позволят упростить и улучшить процесс получения человеком знаний и информации в мире. Агент – это автономная, реактивная вычислительная система, обычно с центральным местоположением контроля, поэтому может общаться с другими агентами через некоторый вид языка коммуникации. Другое общее представление агента - это активный объект или связанный процесс со способностью замечать причины и действия. Агентно-ориентированое программирование – это подход к созданию агентов, которые предоставляют их программирование в терминах мнений, как например план, факт, и цель. Мультиагентная система - система, составленная из многоразового, взаимодействия агентов. Мультиагентные системы есть достаточно мощным средством и с успехом применяется для широкого класса прикладных задач, включая те, которые тяжело, а иногда и совсем невозможно, решить другими методами.

Характеристики

Список файлов курсовой работы