Багатоагентна система
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].
![](../I/IntelligentAgent-SimpleReflex.png.webp)
![](../I/IntelligentAgent-Learning.png.webp)
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 (KQML) і FIPA's Agent Communication Language (ACL).
Вивчення багатоагентних систем
Вивчення багатоагентних систем пов'язане з вирішенням досить складних проблем штучного інтелекту.
Теми для дослідження в рамках МАС:
- знання, бажання й наміри (BDI),
- кооперація й координація,
- організація,
- комунікація,
- узгодження,
- розподілене рішення,
- Кооперативне розподілене розв'язання задач,
- мультиагентне навчання
- 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:
- спочатку всім задається питання на зразок: «Хто може мені допомогти?»
- на це тільки «спроможні» відповідають «Я зможу, за таку-то ціну»
- 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
- NetLogo — кросплатформне програмоване оточення для програмування Мультиагентних Систем
- VisualBots Архівовано 16 грудня 2003 у Wayback Machine. — безкоштовний мультагентний симулятор в Microsoft Excel з Visual Basic синтаксисом
- MASON — Java бібліотека для моделювання Мультиагентних Систем
- REPAST — набір інструментів для створення систем, заснованих на агентах
- JADE — Java бібліотека для створення Мультиагентних Систем (JADE в wiki)
- SemanticAgent — SWRL/JAVA
- CogniTAO — C++ платформа розробки автономних мульти-агентних систем орієнтована на реальних роботів і віртуальних істот (CGF).
Див. також
- Агентне моделювання
- Цифровий організм
- Складна система
- Distributed artificial intelligence
- Емерджентність
- Еволюційне моделювання
- FIPA
- GNUBrain: Реалізація фреймворка (GPL) для створення Мультиагентних Систем
- Human-based genetic algorithm
- KQML
- Multi-agent planning
- Scientific Community Metaphor
- Самоорганізація
- Імітація дійсності
- Social simulation
- Програмний агент
- PlatBox Project
- Artificial brain
Посилання
- 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
- 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.
- Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model, Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
- Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.
- Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387-434 (2005)
- Massive, Film showcase Архівовано 15 квітня 2008 у Wayback Machine.
Література
- 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. [недоступне посилання з грудня 2019]
- 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
- Jose 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.
Англійською
- The Brookings Center on Social and Economic Dynamics
- UCLA Human Complex Systems Program
- The Multi-Agent Systems Lab at U. Mass
- Teamcore Research Group at USC
- AgentWise Research Group at KULeuven, Belgium
- Agent Technology Group at CTU, Prague
- The Collective Agent Based Systems group at the Delft University
- The Multiagent & Cooperative Robotics Lab at Kansas State University
- Agent technology Roadmap
- MultiAgent systems
- Java-based Multi-Agent Systems
- The Maia Institute
- SwarmWiki, загальний ресурс для агентного моделювання.
- MASLAB — Multiagent Systems Lab. at Universidade Federal do Rio Grande do Sul
- A Methodology for the Development of Multi-Agent Systems using JADE
- System Effectiveness Analysis Simulation (SEAS) — Multi-Agent Theater Operations симулятор Військово-повітряних сил США
- Intelligent Software Agents — група Інституту Робототехніки, що займається розробкою Інтелектуальних Агентів
- Center for Models of Life — Інститут Нільса Бора
- Multi-Agent — сайт Magenta Technology з Мультиагентних Систем