Багатоагентна система

Звичайний агент
Агент, що навчається

Багатоагентна система (рос. МАС, англ. Multi-agent system) — це система, утворена декількома взаємодіючими інтелектуальними агентами. Багатоагентні системи можуть бути використані для розв'язання таких проблем, які складно або неможливо вирішити за допомогою одного агента або монолітної системи. Прикладами таких завдань є онлайн-торгівля[1], ліквідація надзвичайних ситуацій[2], і моделювання соціальних структур[3].

Огляд

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

  • Автономність: агенти, хоча б частково, незалежні
  • Обмеженість уявлення: у жодного з агентів немає уявлення про всю систему, або система занадто складна, щоб знання про неї мало практичне застосування для агента.
  • Децентралізація: немає агентів, що керують усією системою[5]

Зазвичай у багатоагентних системах досліджуються програмні агенти. Проте, складовими мультиагентної системи можуть також бути роботи, люди або команди людей. Також, багатоагентні системи можуть містити й змішані команди.

У багатоагентних системах може проявлятися Самоорганізація і складна поведінка навіть якщо стратегія поведінки кожного агента досить проста. Це лежить в основі так званого ройового інтелекту.

Агенти можуть обмінюватися отриманими знаннями, використовуючи деяку спеціальну мову й підкоряючись установленим правилам «спілкування» (протоколам) у системі. Прикладами таких мов є Knowledge Query Manipulation Language[en] (KQML) і FIPA's Agent Communication Language[en] (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 й наміри (BDI),
  2. кооперація й координація,
  3. організація,
  4. комунікація,
  5. узгодження,
  6. розподілене рішення,
  7. Кооперативне розподілене розв'язання задач,
  8. мультиагентне навчання
  9. надійність і стійкість до збоїв

Парадигми багатоагентних систем

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

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

і матрицю відповідей, 

 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

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 це тільки «спроможні» відповідають «Я зможу, за таку-то ціну»
  3. в остаточному підсумку, укладається «угода»

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

Іншою часто використовуваною парадигмою в МАС є «феромон», де компоненти «залишають» інформацію для наступних у черзі або найближчих компонентів. Такі «феромони» можуть випаровуватися згодом, тобто їхні значення можуть змінюватися із часом.

Властивості

МАС також належать до систем, що самоорганізуються, тому що в них шукається оптимальне розв'язання задачі без зовнішнього втручання. Під оптимальним розв'язанням розуміється розв'язання, на яке витрачене найменша кількість енергії в умовах обмежених ресурсів.

Головна перевага МАС — це гнучкість. Багатоагентна система може бути доповнена й модифікована без переписування значної частини програми. Також ці системи мають здатність до самовідновлення й мають стійкість до збоїв, завдяки достатньому запасу компонентів і самоорганізації.

Застосування МАС

Багатоагентні системи застосовуються в нашому житті в графічних застосунках, 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 й динамічного балансу завантаженості, розширюваності й здатності до самовідновлення.

Засоби розробки Мультиагентних Систем

Див. також

Посилання

  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 [Архівовано 2 квітня 2010 у Wayback Machine.], ACM Transactions on the Web, 2007
  2. ↑ 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 [Архівовано 19 березня 2009 у Wayback Machine.], 2005.
  3. ↑ Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model [Архівовано 20 серпня 2010 у Wayback Machine.], Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
  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[en], Film showcase [Архівовано 15 квітня 2008 у Wayback Machine.]

Комплекс інструментально-програмних засобів для підтримки технології проектування й програмної реалізації прикладних багатоагентних систем [Архівовано 11 грудня 2010 у Wayback Machine.]

Література

Англійською

Strategi Solo vs Squad di Free Fire: Cara Menang Mudah!