Принципы построения мультиагентных систем автоматизации проектирования и управления

В настоящее время в области искусственного интеллекта (ИИ) происходят революционные преобразования. Источниками этих преобразований служат: 1) распределенный искусственный интеллект (РИИ) и 2) активный объектно-ориентированный подход (АООП).

Центральной идеей РИИ является кооперативное взаимодействие распределенных интеллектуальных систем. Эти преобразования аналогичны и часто взаимосвязаны с теми, которые произошли в области баз данных с появлением сетевых технологий. Они базируются на классических основах ИИ с добавлением новых идей в части распределения данных и знаний, децентрализованного управления и распределенной обработки. Эти новые подходы иногда обозначают термином распределенные проблемно-ориентированные решающие сети. Такие сети должны стать магистральным направлением развития средств компьютеризации инженерной деятельности, обеспечивая резкое сокращение трудоемкости проектирования за счет большого объема вложенных в них знаний и длительности цикла за счет использования методов совмещенного проектирования.

1. Мультиагентные системы проектирования и управления

Подобластью РИИ являются мультиагентные системы (МАС).

Агент представляет собой дальнейшее развитие понятия объект. Объект это абстракция множества сущностей реального мира (экземпляров) или виртуальных сущностей, имеющих одни и те же свойства и правила поведения. Агент объект, возникающий в среде, где он может выполнять определенные действия, который способен к восприятию части своей среды, может общаться с другими агентами и обладает автономным поведением, являющимся следствием его наблюдений, знаний и взаимодействий с другими агентами Moulin et al., 1996.

Как следует из приведенных определений понятие объект не связано с наличием среды, которая играет существенную роль в определении агента. Объект, в принципе, не требует существования себе подобных, а агент не может быть один. Таким образом, агент это подкласс объектов, обладающий всеми их свойствами, но имеющий также дополнительные качества.

С прагматической точки зрения агент это система, обеспечивающая решение определенной задачи и действующая во взаимосвязи с сетью других агентов для решения комплексной проблемы, которое не может быть получено отдельными агентами Durfee et al., 1989. Агенты в мультиагентной сети гетерогенны, то есть принадлежат разным классам.

12 стр., 5920 слов

Этапы создания глобальной интеллектуальной сети

... Робертс утверждает, что именно такое видение сети Ликлайдером и его знание "как сделать" помогло созданию ARPANET, а ... исследовательской лаборатории. Но не только они. Концепция Сети (пока что безымянной) предусматривала интегрирование в единую ... телефон. Объектом исследования в курсовой работе является глобальная сеть internet. Предметом исследования - пути совершенствования и развития сети internet. ...

С точки зрения объектно-ориентированного подхода (ООП) объект представляет собой комплекс из набора данных и процедур (функций) в совокупности с интерфейсом, способным получать и посылать сообщения. Объекты объединяются в классы, которые могут рассматриваться как шаблоны для данных и процедур, свойственных всем элементам класса. Имеется механизм наследования свойств класса его элементами. Можно считать, что сила ООП не столько в введении идеи объекта, сколько в концепции класса. В этой связи ООП может рассматриваться как новая парадигма проектирования и генерации систем. В то же время взаимодействие между объектами через обмен сообщениями несущественно для ООП. Поскольку объекты создаются из классов, которые взаимосвязаны родовидовой иерархией, то в этой иерархии имеется взаимосвязь объектов. Однако вне этой иерархии взаимодействия не определяются.

пространственно — распределенными

суперагентов

восприятия

Реактивные или биоморфные агенты подобны растениям. Они реагируют на изменения в окружающей среде посылкой сообщений другим агентам. Они не способны заниматься целеполаганием. Целевые установки определены их архитектурой. Действия таких агентов реализуются как запуск правил поведения, объединенных в базу знаний, или как результат выполнения стереотипных планов с посылкой сообщений другим агентам или в окружающую среду. Агенты этого класса используются в системах проектирования и оперативного планирования производства.

Целеполагающие или зооморфные системы подобны животным. Они способны рассуждать о своих намерениях, строить и выполнять планы действий. Такие агенты можно рассматривать как планирующие системы, способные выбирать свои цели, рассуждать о них, выбирать или строить планы действий и, наконец, исполнять планы или пересматривать их, если цели не достигнуты. Агенты такого класса могут быть использованы в системах календарного планирования производства.

Целесогласующие или социоморфные агенты обладают знаниями о других агентах и согласуют с последними свои действия, пытаясь наилучшим из числа возможных образом достигнуть своих целей. Этот класс агентов может использоваться при формировании бизнес-планов предприятий.

2. Архитектура агентов в системах проектирования и управления

Архитектура агента вытекает из приведенных выше определений. Агент это объект, а каждый объект обладает свойствами и правилами поведения.

Объект представляет собой основную категорию, используемую для описания прикладной области (ПО) в форме моделей данных. При концептуальном (понятийном) моделировании ПО используется эквивалентная объекту категория понятия . Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуются с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации.

Объем понятия

Каждому понятию, используемому для концептуального моделирования, приписывается некоторое уникальное имя или знак. С другой стороны каждый конкретный объект, входящий в объем понятия также должен иметь уникальное имя или знак.

4 стр., 1506 слов

Понятие, предмет, метод и система курса криминологии

... в историческом аспекте); Система курса криминологии и ее соотношение с другими науками. Общая часть включает в себя общетеоретические вопросы (предмет, метод, задачи, понятие преступности, состояние преступности, причины и условия,… Особенная ...

Дифференциальные

Совокупность имен дифференциальных, характеристических и валентных признаков составляют схему понятия (объекта), обозначаемую как shm P . Таким образом, схему понятия P можно представить в виде тройки

shm P = <B, C, D>,

где B={B j }, j=1,…, q — множество имен характеристических признаков; C={Ck}, k=1,…, m — множество валентных признаков; D={Dl}, l=1,…, n — множество дифференциальных признаков. При этом B соответствует множеству ключей реляционного отношения, описывающего объект, а множество неключевых атрибутов A=C D .

Тогда каждый объект e, принадлежащий объему понятия P , может быть представлен в виде множества пар имя — значение признака

e = {(B j , b j ), (C k , c k ), (D l , d l )}

Каждое понятие имеет свой концепт. Концепт простого понятия определяется его схемой. Концепт является носителем семантики понятия и представляет то знание, которое выражается данным понятием при концептуальном моделировании ПО.

Каждый агент соответствует некоторому понятию P и обладает схемой shm P . В число характеристических признаков агента ходят указывающий атрибут, определяющий уникальное имя агента, и идентификатор, задающий уникальное имя каждого конкретного агента, входящего в объем понятия (рис.1).

Рис.1. Архитектура агента

Evgenev, 1999

Преобразование входных атрибутов в выходные осуществляется методом агента M , который определяет его поведение.

Таким образом, архитектура агента Ag определяется парой

Ag= shm P, M

3. Методы агентов в системах проектирования и управления

Метод агента может быть реализован с помощью традиционных технологий процедурного типа с использованием алгоритмических языков. В таком случае агент не может быть отнесен к числу интеллектуальных.

Рис. 2. Принципиальная схема мультиагентной системы

Наиболее прогрессивной технологией реализации метода является использование баз знаний продукционного типа. В этом случае метод представляет собой систему, состоящую из множества продукционных правил R , связанных в семантическую сеть N , которая определяет структуру метода.

M= R, N (3)

Определение выходных атрибутов агента при его функционировании осуществляется посредством логического вывода на этой сети.

Ferber et al., 1997

Per: E Ai

обеспечивает отбор информации из среды и присвоение значений входным атрибутам. Подфункция решения

Dec: Ai Ao

трансформирования

Tran: Ao E’

изменяет состояние среды (рис.2).

В системах компьютеризации инженерной деятельности среда представляет собой проект, подлежащий разработке.

Из рассмотренных выше агентов строятся коллективные формирования мультиагентные системы. МАС как и любая система может быть представлена следующей шестеркой:

13 стр., 6145 слов

Международное преступление: понятие, признаки и виды

... курсовой работы является раскрытие понятия, признаков и видов международного преступления. В первой главе рассматривается понятие международного преступления. Дается характеристика объекта и субъекта международного преступления, его объективные и субъективные признаки. Во второй главе рассматриваются виды преступлений и разграничение понятий «международного преступления» ...

МАС = {Ind, Prp, Atr, Inp, Out, Str}

Здесь Ind наименование системы; Prp цели системы; Atr общесистемные характеристики; Inp вход системы; Out выход системы; Str структура системы. Str = {E, R}, где E компонент системы, а R связи компонентов.

Заключение

Evgenev, 1998

Литература

[Электронный ресурс]//URL: https://urveda.ru/referat/intellektualnyie-multiagentnyie-sistemyi/

автоматизация мультиагентный машиностроительный

1.Braspenning, 1997

2.Durfee et al., 1989

3.Evgenev, 1998

4.Evgenev, 1999

5.Ferber et al., 1997

6.Moulin et al., 1996