Sistem multi-agent

Versiunea actuală a paginii nu a fost încă examinată de colaboratori experimentați și poate diferi semnificativ de versiunea revizuită pe 6 decembrie 2019; verificările necesită 2 modificări .

Sistemul multi-agent (MAS, ing.  Sistemul multi-agent ) este un sistem format din mai mulți agenți inteligenți care interacționează . Sistemele multi-agenți pot fi utilizate pentru a rezolva probleme care sunt dificil sau imposibil de rezolvat cu un singur agent cu un monolitic Exemple de astfel de sarcini sunt tranzacționarea online [1] , răspunsul în caz de urgență [2] și modelarea structurilor sociale [3] .

Prezentare generală

Într-un sistem multi-agenți, agenții au câteva caracteristici importante [4] :

De obicei, agenții software sunt studiați în sisteme multi-agent. Cu toate acestea, componentele unui sistem multi-agent pot fi și roboți , oameni sau echipe de oameni. De asemenea, sistemele multi-agenți pot conține echipe mixte.

În sistemele multi-agenți, auto-organizarea și comportamentul complex se pot manifesta chiar dacă strategia comportamentală a fiecărui agent este destul de simplă. Aceasta stă la baza ceea ce este cunoscut sub numele de inteligență roi .

Agenții pot face schimb de cunoștințe pe care le-au dobândit folosind un limbaj special și respectând regulile de „comunicare” ( protocoale ) stabilite în sistem. Exemple de astfel de limbaje sunt Knowledge Query Manipulation Language ( KQML ) și Agent Communication Language (ACL) al FIPA.

Explorarea sistemelor multi-agent

Studiul sistemelor multi-agenți este legat de rezolvarea problemelor de inteligență artificială .

Subiecte de cercetare în cadrul IAS:

  1. cunoștințe, dorințe și intenții ( BDI ),
  2. cooperare si coordonare,
  3. organizare,
  4. comunicare,
  5. acord,
  6. soluție distribuită
  7. rezolvarea distribuită a problemelor ,
  8. învăţare multi-agenţi
  9. fiabilitate și toleranță la erori

Paradigma multi-agent

Multe MAC-uri au implementări pe computer bazate pe simulare pas cu pas . Componentele MAC interacționează de obicei printr-o matrice de solicitare ponderată,

Viteză-FOARTE_IMPORTANT: min=45 mph, Lungimea căii-MEDIUM_IMPORTANCE: max=60 așteptatMax=40, Max-Greutate-NEIMPORTANT Prioritatea contractului-REGULAR

și o matrice de răspuns

Viteză-min: 50, dar numai dacă vremea este însorită, Lungimea traseului: 25 pentru soare / 46 pentru ploios Prioritatea contractului-REGULAR notă - ambulanța va trece peste această prioritate și va trebui să așteptați

Modelul „Solicitare-Răspuns-Acord” este o apariție obișnuită pentru IAS. Schema este implementată în mai multe etape:

  1. mai întâi, toată lumea este pusă o întrebare de genul: „Cine mă poate ajuta?”
  2. la care doar cei „capabili” răspund „Pot, pentru așa și cutare preț”
  3. în cele din urmă, se stabilește un „acord”.

Ultimul pas necesită de obicei mai multe schimburi de informații (mai mici). Aceasta ia în considerare și alte componente, inclusiv „acordurile” deja încheiate și constrângerile mediului.

O altă paradigmă folosită în mod obișnuit în MAS este „feromonul”, în care componentele „lasă” informații pentru componentele următoare sau din apropiere. Astfel de „feromoni” se pot evapora în timp, ceea ce înseamnă că valorile lor se pot schimba în timp.

Proprietăți

MAS aparțin și sistemelor de auto-organizare , deoarece caută soluția optimă a problemei fără intervenție externă. Soluția optimă este soluția care consumă cea mai mică cantitate de energie în condiții de resurse limitate.

Principalul avantaj al MAC este flexibilitatea. Sistemul multi-agent poate fi suplimentat și modificat fără a rescrie o parte semnificativă a programului. De asemenea, aceste sisteme au capacitatea de a se autovindeca și sunt rezistente la defecțiuni, datorită unei aprovizionări suficiente de componente și a auto-organizării.

Aplicarea MAC

Sistemele multi-agenți sunt folosite în viața noastră în aplicații grafice, de exemplu, în jocurile pe calculator . Sistemele de agent au fost folosite și în filme [6] . Teoria MAC este utilizată în sistemele de apărare compozite. MAC-urile sunt, de asemenea, folosite în transport, logistică, grafică, sisteme de informații geografice , robotică și multe altele. Sistemele multi-agenți s-au dovedit bine în domeniul rețelelor și al tehnologiilor mobile, pentru a oferi echilibrare automată și dinamică a sarcinii, scalabilitate și capabilități de auto-vindecare.

Vezi și

Note

  1. ↑ Alex Rogers și E. David și J. Schiff și N. R. Jennings. Efectele licitației prin proxy și creșterile minime ale sumelor licitate în cadrul licitațiilor eBay Arhivate la 2 aprilie 2010 la Wayback Machine , ACM Transactions on the Web, 2007
  2. ↑ Nathan Schurr și Janusz Marecki și Milind Tambe și Paul Scerri și colab. Viitorul răspunsului la dezastre: oameni care lucrează cu echipe multiagent folosind DEFACTO Arhivat la 19 martie 2009 la Wayback Machine , 2005.
  3. ↑ Ron Sun și Isaac Naveh. Simularea procesului de luare a deciziilor organizaționale utilizând un model de agent realist din punct de vedere cognitiv Arhivat la 20 august 2010 la Wayback Machine , Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
  4. ^ Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems , John Wiley & Sons Ltd, 2002, broșat, 366 de pagini, ISBN 0-471-49691-X .
  5. ↑ Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Agenți autonomi și sisteme multi-agenți 11(3): 387-434 (2005)
  6. ↑ Massive , prezentare de film Arhivat 15 aprilie 2008 la Wayback Machine

Literatură

Link -uri