Многоагентная система: различия между версиями

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску
Интерактивная навигация по истории
(Показать все непатрулированные изменения)
[непроверенная версия][непроверенная версия]
← Предыдущая правкаСледующая правка →
Содержимое удалено Содержимое добавлено
ВизуальныйВики-текст
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 1: Строка 1:
[[Image:IntelligentAgent-SimpleReflex.png|thumb|right|Simple reflex agent]]
[[Image:IntelligentAgent-Learning.png|thumb|right|Learning agent]]
Мультиагентные Системы (МАС) - это системы, образованные несколькими взаимодействующими [[intelligent agent интеллектуальными агентами]]. Мультиагентные Системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или [[monolithic system монолитной системы]]. Примерами таких задач являются онлайн-торговля<ref>Alex Rogers and E. David and J.Schiff and N.R. Jennings. [http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12716/ The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions], ACM Transactions on the Web, 2007 </ref>, ликвидация чрезвычайных ситуаций<ref>Nathan Schurr and Janusz Marecki and Milind Tambe and Paul Scerri et.al. [http://citeseer.ist.psu.edu/article/schurr05future.html The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO], 2005.</ref>, и моделирование социальных структур<ref>Ron Sun and Isaac Naveh. [http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/5.html Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model], Journal of Artificial Societies and Social Simulation.</ref>.

== Обзор ==

В Мультиагентной Системе агенты имеют несколько важных характеристик<ref>Michael Wooldridge, ''An Introduction to MultiAgent Systems'', John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.</ref>:

* '''Автономность''': агенты, хотя бы частично, [[Autonomous agent|независимы]]
* '''Ограниченность представления''': ни у одного из агентов нет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы знание о ней имело практическое применение для агента.
* '''Децентрализация''': нет агентов, управляющих всей системой<ref>
Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387-434 (2005)</ref>

Обычно в Мультиагентных Систем исследуются программные агенты. Тем не менее, агенты в Мультиагентной Системе могут также быть роботами, людьми или командами людей. Также Мультиагентные Системы могут содержать и смешанные команды.

В Мультиагентных Системах может проявляться [[self-organization самоорганизующееся]] и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста.

Агенты могут делится знаниями, используя один из специальных языков в пределах коммуникационных протоколов системы. Примерами таких языков являются
доступных средств коммуникации в пределах системы. Примерами [[KQML|Knowledge Query Manipulation Language]] (KQML) or [[Agent Communication Language|FIPA's Agent Communication Language]] (ACL).

== Мультиагентные Системы: Темы ==
{{Орисс}}
{{Орисс}}


=== Изучение Мультиагентных Систем ===
'''Мультиагентная система''' (МАС) — [[компьютер]]ная система, состоящая из нескольких [[Интеллектуальный агент|агентов]], способных к взаимодействию. Взаимодействие может быть в форме передачи [[Сообщение (информатика)|сообщений]] или создания изменений в их общей [[Окружающая среда|окружающей среде]].

Изучение Мультиагентных Систем связано с решением достаточно сложных проблем [[Artificial intelligence Искусственного интеллекта]]. {{Fact|date=October 2007}}

Темы для исследования в рамках МАС:
# знания, желания и намерения ([[BDI software agent|BDI]]),
# кооперация и координация,
# организация,
# коммуникация,
# согласование,
# распределенное решение,
# [[cooperative distributed problem solving|распределенное решение задач]],
# мультиагентное обучение
# надежность и устойчивость к сбоям

=== Парадигмы Мультиагентных Систем ===
Многие Мультиагентные Системы имеют компьютерные реализации.Компоненты МАС обычно взаимодействуют через весовую матрицу запросов,
Speed-VERY_IMPORTANT: min=45mph,
Path length-MEDIUM_IMPORTANCE: max=60 expectedMax=40,
Max-Weight-UNIMPORTANT
Contract Priority-REGULAR
и матрицу ответов,
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 "Запрос - Ответ - Соглашение" - обычное явление для МАС,
First a '''"Who can?"''' question is distributed.
Only the relevant components respond: '''"I can, at this price"'''.
Finally, a contract is set up, usually in several more short communication steps between sides,
также принимая во внимание другие компоненты, развивая "контракты", и

Другой часто используемой парадгмой в МАС является "феромон", где компоненты "оставляют" информацию для следующих в очереди или ближайших компонентов. Такие "феромоны" могут испаряться со временем, их значения могут изменяться со временем

=== Свойства ===
МАС также относятся к "[[self-organization|self-organized system самоорганизующимся системам]]", так как в них ищется оптимальное решение задачи без внешнего вмешательства. Под оптимальным решением понимается решение, на которое потрачено наименьшее количество энергии в условиях ограниченных ресурсов.

Главное достоинство МАС - это гибкость. Мультиагентная Система может быть дополнена и модифицирована без переписывания значительной части программы.
Также эти системы обладают способностью к самовосстановлению и обладают устойчивостью к сбоям, благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации.

=== Применение МАС ===
Мультиагентные системы применяются в нашей жизни в таких графических программах, как компьютерные игры. Агентные системы также были использованы в фильмах ref>[[Massive (software)|Massive]], [http://www.massivesoftware.com/showcase/film/ Film showcase]</ref>. They are also used for coordinated defence systems.
Также МАС применяются в транспорте, логистике, графике, [[Геоинформационная_система Геоинформационных системах]] и многих других. Мультиагентные системы хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения автоматического и динамического баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению.

== Смотрите также ==
* [[Agent-based model]]
* [[Artificial intelligence]]
* [[Complex systems]]
* [[Distributed artificial intelligence]]
* [[Emergence]]
* [[Evolutionary computation]]
* [[FIPA]]
* [[GNUBrain]]: Implementation of a multi agent framework (GPL)
* [[Human-based genetic algorithm]]
* [[Intelligent agent]]
* [[KQML]]
* [[Multi-agent planning]]
* [[Scientific Community Metaphor]]
* [[Self-organization]]
* [[Simulated reality]]
* [[Social simulation]]
* [[Software agent]]
* [[PlatBox Project]]
* [[Artificial brain]]

== References ==

{{reflist}}


== Further reading ==
Точная природа агентов несколько противоречива. Иногда требуются, чтобы они были [[Автономная система|автономными]]. Например, домашний [[робот]], убирающий пол, может быть настолько автономен, что будет зависеть только от человека-[[оператор]]а, запускающего его. С другой стороны, на практике, все агенты находятся под активным наблюдением человека. К тому же, чем более важны действия агента для человека, тем под большим наблюдением он находится. Фактически, автономия редко желательна. Вместо этого нужны взаимозависимые системы.
* 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. [http://www.springerlink.com/app/home/journal.asp?wasp=1f1b3716d3d0466b8ab8af5930d8cf68&referrer=parent&backto=linkingpublicationresults,1:102852,1]
* 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, ''[http://www.multiagent.com/fmas/ Fundamentals of Multiagent Systems: with NetLogo Examples]''.


== External links ==
Может требоваться, чтобы МАС включала также человеческих агентов. [[Группа (социология)|Человеческие организации]] и [[общество]] в целом можно считать примером многоагентной системы.
* [http://www.brookings.edu/es/dynamics The Brookings Center on Social and Economic Dynamics]
* [http://www.hcs.ucla.edu/ UCLA Human Complex Systems Program] with recent online publications.
* [http://dis.cs.umass.edu/ The Multi-Agent Systems Lab at U. Mass]
* [http://teamcore.usc.edu/ Teamcore Research Group at USC]
* [http://www.cs.kuleuven.be/~distrinet/agentwise/ AgentWise Research Group at KULeuven, Belgium]
* [http://agents.felk.cvut.cz/ Agent Technology Group at CTU, Prague]
* [http://cabs.ewi.tudelft.nl/ The Collective Agent Based Systems group at the Delft University]
* [http://macr.cis.ksu.edu/ The Multiagent & Cooperative Robotics Lab at Kansas State University]
* [http://www.agentlink.org/roadmap/ Agent technology Roadmap]
* [http://www.multiagent.com/ MultiAgent systems]
* [http://cougaar.org/ Java-based Multi-Agent Systems]
* [http://www.maia-institute.org/ The Maia Institute]
* [http://agents.umbc.edu/02/02/ UMBC Agent News.] ''(It seems that this site has not been updated since 2003)''
* [http://www.swarm.org/wiki/Main_Page SwarmWiki], a collaborative resource for agent-based modelling.
* [http://www.inf.ufrgs.br/~mas/maslab/ MASLAB - Multiagent Systems Lab. at Universidade Federal do Rio Grande do Sul]
* [http://jade.tilab.com/doc/JADE_methodology_website_version.pdf A Methodology for the Development of Multi-Agent Systems using JADE]
* [http://www.teamseas.com System Effectiveness Analysis Simulation (SEAS)] - The US Air Force's Multi-Agent Theater Operations Simulation
* [http://www.ri.cmu.edu/labs/lab_48.html Intelligent Software Agents] - The Robotics Institute's research group dedicated to Intelligent Agents
* [http://cmol.nbi.dk/ Center for Models of Life] - Niels Bohr Institute
* [http://www.multi-agent.org/ Multi-Agent] - Magenta Technology's technological website on Multi-Agent Systems


==Multi-agent system development tools==
Многоагентные системы могут проявлять самоорганизацию и сложное поведение даже тогда, когда индивидуальные [[Стратегия поведения|стратегии]] всех их агентов просты.
* [http://ccl.northwestern.edu/netlogo/ NetLogo] - cross-platform multi-agent programmable modeling environment.
* [http://www.visualbots.com/index.htm VisualBots] - Freeware multi-agent simulator in Microsoft Excel - Visual Basic syntax.
* [http://www.cs.gmu.edu/~eclab/projects/mason/ MASON] - a fast discrete-event multiagent simulation library core in Java.
* [http://repast.sourceforge.net/ REPAST] - agent-based modeling toolkit.


Темы исследований в МАС включают: убеждения, желания, и намерения (BDI); кооперацию и координацию; коммуникацию; распределенное решение проблем; многоагентное изучение; научные сообщества.


[[Категория:Агентный подход]]
[[Категория:Агентный подход]]
[[Категория:Робототехника]]


[[de:Multiagentensystem]]
[[de:Multiagentensystem]]

Версия от 16:40, 20 апреля 2008

Simple reflex agent
Learning agent

Мультиагентные Системы (МАС) - это системы, образованные несколькими взаимодействующими intelligent agent интеллектуальными агентами. Мультиагентные Системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или monolithic system монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-торговля[1], ликвидация чрезвычайных ситуаций[2], и моделирование социальных структур[3].

Обзор

В Мультиагентной Системе агенты имеют несколько важных характеристик[4]:

  • Автономность: агенты, хотя бы частично, независимы
  • Ограниченность представления: ни у одного из агентов нет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы знание о ней имело практическое применение для агента.
  • Децентрализация: нет агентов, управляющих всей системой[5]

Обычно в Мультиагентных Систем исследуются программные агенты. Тем не менее, агенты в Мультиагентной Системе могут также быть роботами, людьми или командами людей. Также Мультиагентные Системы могут содержать и смешанные команды.

В Мультиагентных Системах может проявляться self-organization самоорганизующееся и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста.

Агенты могут делится знаниями, используя один из специальных языков в пределах коммуникационных протоколов системы. Примерами таких языков являются доступных средств коммуникации в пределах системы. Примерами Knowledge Query Manipulation Language (KQML) or FIPA's Agent Communication Language (ACL).

Мультиагентные Системы: Темы

Изучение Мультиагентных Систем

Изучение Мультиагентных Систем связано с решением достаточно сложных проблем Artificial intelligence Искусственного интеллекта. Ошибка: некорректно задана дата установки (исправьте через подстановку шаблона)

Темы для исследования в рамках МАС:

  1. знания, желания и намерения (BDI),
  2. кооперация и координация,
  3. организация,
  4. коммуникация,
  5. согласование,
  6. распределенное решение,
  7. распределенное решение задач,
  8. мультиагентное обучение
  9. надежность и устойчивость к сбоям

Парадигмы Мультиагентных Систем

Многие Мультиагентные Системы имеют компьютерные реализации.Компоненты МАС обычно взаимодействуют через весовую матрицу запросов, 

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

и матрицу ответов, 

 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 "Запрос - Ответ - Соглашение" - обычное явление для МАС, 

 First a "Who can?" question is distributed.
 Only the relevant components respond: "I can, at this price".
 Finally, a contract is set up, usually in several more short communication steps between sides,

также принимая во внимание другие компоненты, развивая "контракты", и

Другой часто используемой парадгмой в МАС является "феромон", где компоненты "оставляют" информацию для следующих в очереди или ближайших компонентов. Такие "феромоны" могут испаряться со временем, их значения могут изменяться со временем

Свойства

МАС также относятся к "self-organized system самоорганизующимся системам", так как в них ищется оптимальное решение задачи без внешнего вмешательства. Под оптимальным решением понимается решение, на которое потрачено наименьшее количество энергии в условиях ограниченных ресурсов.

Главное достоинство МАС - это гибкость. Мультиагентная Система может быть дополнена и модифицирована без переписывания значительной части программы. Также эти системы обладают способностью к самовосстановлению и обладают устойчивостью к сбоям, благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации.

Применение МАС

Мультиагентные системы применяются в нашей жизни в таких графических программах, как компьютерные игры. Агентные системы также были использованы в фильмах ref>Massive, Film showcase</ref>. They are also used for coordinated defence systems. Также МАС применяются в транспорте, логистике, графике, Геоинформационная_система Геоинформационных системах и многих других. Мультиагентные системы хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения автоматического и динамического баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению.

Смотрите также

References

  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, 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, 2005.
  3. ↑ Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model, 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)

Further reading

  • 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]
  • 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.

Multi-agent system development tools

  • NetLogo - cross-platform multi-agent programmable modeling environment.
  • VisualBots - Freeware multi-agent simulator in Microsoft Excel - Visual Basic syntax.
  • MASON - a fast discrete-event multiagent simulation library core in Java.
  • REPAST - agent-based modeling toolkit.
Источник — https://ru.wikipedia.org/w/index.php?title=Многоагентная_система&oldid=8459156