Çoxagentli sistem

Adi agent

Öyrənən agenti

Çoxagentli sistem (МАС, ing. Multi-agent system) — bir neçə qarşılıqlı təsirli ağıllı agentlərin yaratdığı bir sistemdir. Çətin və ya qeyri-mümkün olan problemləri tək bir agent və ya monolit sistemlə həll etmək üçün çox agent sistemlərdən istifadə edilə bilər. Bu cür işlərə nümunə olaraq onlayn ticarət ^[1], təcili reaksiya ^[2] və sosial strukturların modelləşdirilməsidir^[3].

Baxış

Çox agent sistemində agentlər bir neçə vacib xüsusiyyətə malikdirlər^[4]:

• Muxtariyyət: agentlər, ən azı qismən müstəqildir
• Məhdud təmsil: agentlərin heç birinin bütün sistem haqqında bir təsəvvürü yoxdur və ya sistemin agent üçün praktik olaraq istifadə edilməsi üçün bilikləri üçün çox mürəkkəb deyil.
• Mərkəzdən kənarlaşdırma: bütün sistemi idarə edən agentlər yoxdur ^[5]

Tipik olaraq, çox agent sistemlər proqram agentlərini yoxlayır. Bununla birlikdə robotlar, insanlar və ya insanların komandaları da çox agent sistemin tərkib hissəsi ola bilər. Ayrıca, çox agent sistemlərdə qarışıq komandalar ola bilər.

Çox agent sistemlərdə, hər bir agentin davranış strategiyası olduqca sadə olsa da, özünü təşkili və mürəkkəb davranış meydana gələ bilər. Bu sözdə ocaq zəkasının əsasını təşkil edir.

Agentlər öz biliklərini bəzi xüsusi dillərdən istifadə edərək sistemdə qurulmuş "ünsiyyət" qaydalarına (protokollarına) əməl edərək bölüşə bilərlər. Bu cür dillərə misal olaraq, Knowledge Query Manipulation Language (KQML) və FIPA’s Agent Communication Language (ACL).

Çoxagentli sitemin araşdırılması

Çoxagentli sistemlərin tədqiqi süni intellekt problemlərinin həlli ilə əlaqələndirilir.

MAC çərçivəsində araşdırmalar üçün mövzular:

1. bilik, arzu və niyyətlər (BDI),
2. əməkdaşlıq və koordinasiya,
3. təşkilat,
4. rabitə,
5. uyğun,
6. paylanmış həll
7. paylanmış problem həlli
8. çox agent təhsili
9. etibarlılıq və nöqsanlara dözümlülük

Çoxagentli sistemlərin paradiqması

Bir çox MAC, addım-addım simulyasiyaya əsaslanan kompüter tətbiqetmələrinə malikdir. MAC komponentləri adətən ölçülmüş bir tələb matrisində qarşılıqlı əlaqə qurur,

 Speed-VERY_IMPORTANT: min=45 mph, 
 Path length-MEDIUM_IMPORTANCE: max=60 expectedMax=40, 
 Max-Weight-UNIMPORTANT 
 Contract Priority-REGULAR 

və cavab matrisi,

 Speed-min:50 but only if weather sunny,  
 Path length:25 for sunny / 46 for rainy
 Contract Priority-REGULAR
 note - ambulance will override this priority and you'll have to wait

"İstək - Cavab - Razılaşma" modeli MAC üçün adi bir haldır. Sxem bir neçə mərhələdə həyata keçirilir:

1. əvvəlcə hər kəs bir sual verir: "Mənə kim kömək edə bilər?"
2. yalnız "bacardığım" cavabı "belə bir qiymətə verə bilərəm" cavabı
3. nəticədə "razılaşma" qurulur
4. Son addım adətən bir neçə daha kiçik (kiçik) məlumat mübadiləsi aktlarını tələb edir. Bu zaman əldə edilmiş "razılaşmalar" və ətraf mühit məhdudiyyətləri də daxil olmaqla digər komponentlər nəzərə alınır.

MAC-da daha çox istifadə olunan bir paradiqma "feromone" dir, burada komponentlər növbəti və ya yaxın komponentlər üçün məlumatları "buraxır". Bu cür "feromonlar" zamanla buxarlana bilər, yəni zamanla dəyərləri dəyişə bilər.

İstifadəsi

Çox agentli sistemlər həyatımızda qrafik tətbiqlərdə, məsələn, kompüter oyunlarında istifadə olunur. Agent sistemlərdə filmlərdə də istifadə edilmişdir ^[6]. MAC nəzəriyyəsi kompozit müdafiə sistemlərində istifadə olunur. Ayrıca, MAS nəqliyyat, logistika, qrafika, coğrafi informasiya sistemləri, robototexnika və bir çox digər sahələrdə istifadə olunur. Multi-agent sistemlər yükün avtomatik və dinamik tarazlığını, genişlənmə və özünü müalicə qabiliyyətini təmin etmək üçün şəbəkə və mobil texnologiyalar sahəsində özünü sübut etdi.

İstinadlar

1. Alex Rogers and E. David and J.Schiff and N.R. Jennings. The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions Arxivləşdirilib 2010-04-02 at the Wayback Machine, ACM Transactions on the Web, 2007
2. Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model Arxivləşdirilib 2010-08-20 at the Wayback Machine, Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
3. Nathan Schurr and Janusz Marecki and Milind Tambe and Paul Scerri et.al. The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO Arxivləşdirilib 2009-03-19 at the Wayback Machine, 2005.
4. Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.
5. Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387—434 (2005)
6. Massive, Film showcase Arxivləşdirilib 2008-04-15 at the Wayback Machine

Ədəbiyyat

• Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.
• Carl Hewitt and Jeff Inman. DAI Betwixt and Between: From «Intelligent Agents» to Open Systems Science IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Nov./Dec. 1991.
• The Journal of Autonomous Agents and Multiagent Systems, Publisher: Springer Science+Business Media B.V., formerly Kluwer Academic Publishers B.V. [1]^{[ölü keçid]}
• Gerhard Weiss, ed. by, Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999, ISBN 0-262-23203-0.
• Jacques Ferber, Multi-Agent Systems: An Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1999, ISBN 0-201-36048-9.
• Sun, Ron, (2006). «Cognition and Multi-Agent Interaction». Cambridge University Press. http://www.cambridge.org/uk/catalogue/catalogue.asp?isbn=0521839645
• José M. Vidal, Fundamentals of Multiagent Systems: with NetLogo Examples.
• Субботін С. О., Олійник А. О., Олійник О. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / Під заг. ред. С. О. Субботіна. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. — 375 с.

Xarici keçidlər

• Çoxagentli sistem "Süni Zəka Portalı" nda
• SwarmWiki, agent modelləşdirmə üçün ümumi resurs.