Многоагентная система (МАS, англ. Multi-agent system ) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами . Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или . Примерами таких задач являются онлайн-торговля , ликвидация чрезвычайных ситуаций , и моделирование социальных структур .

Обзор

В многоагентной системе агенты имеют несколько важных характеристик :

• Автономность : агенты, хотя бы частично,
• 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

Обычно в многоагентных системах исследуются программные агенты. Тем не менее, составляющими мультиагентной системы могут также быть роботы , люди или команды людей. Также, многоагентные системы могут содержать и смешанные команды.

В многоагентных системах может проявляться и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста. Это лежит в основе так называемого роевого интеллекта .

Агенты могут обмениваться полученными знаниями, используя некоторый специальный язык и подчиняясь установленным правилам «общения» ( протоколам ) в системе. Примерами таких языков являются ( KQML ) и (ACL).

Изучение многоагентных систем

Изучение многоагентных систем связано с решением проблем искусственного интеллекта .

Темы для исследования в рамках МАС:

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

Парадигмы многоагентных систем

Многие МАС имеют компьютерные реализации, основанные на пошаговом имитационном моделировании . Компоненты МАС обычно взаимодействуют через весовую матрицу запросов,

 Speed-VERY_IMPORTANT: min=45 mph, 
 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. Схема реализуется за несколько шагов:

1. сначала всем задаётся вопрос наподобие: «Кто может мне помочь?»
2. на что только «способные» отвечают «Я смогу, за такую-то цену»
3. в конечном итоге, устанавливается «соглашение»

Для последнего шага обычно требуется ещё несколько (более мелких) актов обмена информацией. При этом принимаются во внимание другие компоненты, в том числе уже достигнутые «соглашения» и ограничения среды.

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

Свойства

МАС также относятся к , 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. Многоагентная 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

Многоагентные системы применяются в нашей жизни в графических приложениях, например, в компьютерных играх . Агентные системы также были использованы в фильмах . Теория МАС используется в составных системах обороны. Также МАС применяются в транспорте, логистике, графике, геоинформационных системах , робототехнике и многих других. Многоагентные системы хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения автоматического и динамического баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению.

См. также

• Агентное моделирование
• Сложная система
• Эволюционное моделирование
• Самоорганизация
• Программный агент
• Консенсус в распределённых вычислениях
• Эмерджентность

Примечания

Литература

• 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. (недоступная ссылка)
• 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.
• José M. Vidal, .

Ссылки

• на «Портале искусственного интеллекта»
• , общий ресурс для агентного моделирования.