Главная
страница 1страница 2страница 3

3. Лабораторная работа №3



3.1. Цель работы
Ознакомление с приложениями теории агентов и многоагентных систем.
3.2. Основные теоретические положения
Агент — лицо или организация, наделенное юридическими полномочиями представлять другое лицо или орга­низацию и вести их дела. Из этого определения понятна важная роль агентов в современных науках как промежуточного звена между субъектом и объектом (рис. 1). Если двигаться от субъектного полюса, то агент может пониматься как «квазисубъект», способный в некотором смысле замещать другого субъекта (сво­его «хозяина»), имеющий определенные обязательства перед ним и действующий по его поручению. Напротив, при движении от объектного полюса агентом счи­тается «активный объект» или метаобъект, способный манипулировать другими объектами, а в более широком смысле, формировать собственные программы дей­ствий, которые вызваны некоторыми потребностями и направлены на достижение определенных целей. Отсюда становятся понятными основные пути построения искусственных агентов и их базовые характеристики. По сути, понятие «агента» по-новому иллюстрирует знаменитое изречение В. Гейзенберга о том, что разрыв между субъектом и объектом невозможен.

Рис. 1. Агент – промежуточное звено между субъектом и объектом


Любой агент представляет собой открытую систему, помещенную в некоторую среду, причем эта система обладает собственным поведением, удовлетворяющим некоторым экстремальным принципам. Таким образом, агент считается способ­ным воспринимать информацию из внешней среды с ограниченным разрешением, обрабатывать ее на основе собственных ресурсов, взаимодействовать с другими агентами и действовать на среду в течение некоторого времени, преследуя свои собственные цели.

Это значит, что при построении искусственного агента минимальный на­бор базовых характеристик включает такие свойства как:

а) активность, спо­собность к организации и реализации действий;

б) реактивность, способность воспринимать состояние среды;

в) автономность, относительная независимость от окружающей среды или наличие некоторой «свободы воли», обусловливающей собственное поведение, которое должно иметь хорошее ресурсное обеспечение;

г) общительность, вытекающая из необходимости решать свои задачи совместно с другими агентами и обеспечиваемая развитыми протоколами коммуникации;

д) целенаправленность, предполагающая наличие собственных источников мотивации, а в более широком плане, особых интенциональных характеристик.

Необходимыми условиями реализации искусственным агентом некоторого поведения выступают специальные устройства, непосредственно воспринимаю­щие воздействия внешней среды (рецепторы) и исполнительные органы, воз­действующие на среду (эффекторы), а также процессор — блок переработки информации и память. Под памятью здесь понимается способность агента хра­нить информацию о своем состоянии и состоянии среды. Таким образом, исходное представление о простейшем агенте сводится к модели «орга­низм-среда» (рис. 2).


Рис.2. Модель поведения простейшего агента


Рецепторы образуют систему восприятия агента, обеспечивая прием и пер­вичную обработку информации, которая поступает к нему из среды (как внешней, так и внутренней), а затем отправляется в память. Система восприятия может контролировать действия путем определения различий между текущими и ожи­даемыми состояниями. В памяти агента должны иметься сведения о типовых реакциях на информационные сигналы от рецепторов, а также информация о со­стоянии эффекторов и о располагаемых ресурсах. Кроме того, в памяти должны храниться программы переработки входной информации в управляющие сигналы, подаваемые на эффекторы, и обязательно результаты реакций на ту или иную внешнюю ситуацию.

Блок памяти обычно включает три основных компонента: систему фильтров, обеспечивающих выделение наиболее значимой для агента информации, а также внутреннюю модель внешнего мира и модель самого агента. В конечном счете, имен­но объем памяти, количество и разнообразие хранимых в ней знаний и программ, степень развития внутренней модели внешнего мира и возможности рефлексии определяют сложность и характер поведения агента, уровень его автономности и интеллектуальности.

Процессор (система процессоров) обеспечивает объединение и переработку разнородных данных, выработку соответствующих реакций на информацию о со­стоянии среды, принятие решений о выполнении тех или иных действий. Выбор соответствующих действий при заданных ограничениях — одна из ключевых способностей любых агентов.

Функция эффекторов состоит в воздействиях на среду, например в пере­мещении объектов внешней среды, выдаче информации в символьной форме, поддержании равновесия внутренней среды (т. е. желаемого состояния самого агента) и т. д.

Источники ресурсов, например энергопитания, обеспечивают все необходи­мые условия для поддержания (и, при необходимости, воспроизведения) жизнен­ного цикла агента.

3.3. Задание и методические указания к выполнению лабораторной работы

3.3.1. Задание на лабораторную работу
Разработать модель функционирования агента в предметной области, описанной в конкретном задании. Представить работу модели в виде алгоритма, готового к реализации в виде программы.

Вариант задания выдается на группу из двух человек. При защите лабораторной работы каждый из них должен отчитаться по выполненной работе. Выполненные задания оцениваются по следующим критериям:

Умение автора модели объяснить работу своей части алгоритма.

Степень сложности модели и ее функциональность.

Умение автора объяснить приложение теории многоагентных систем к выбранной предметной области.

По каждому критерию выставляется оценка по пятибальной шкале. Общая оценка за выполненное задание является суммой оценок по каждому критерию. Оценка за выполненное задание влияет на сдачу экзамена по дисциплине. Работа считается не сданной, если оценка за один из трех критериев составляет ниже трех баллов.



3.3.2. Форма отчетности
Отчет по лабораторной работе, который включает в себя следующие разделы:

постановка задачи,

краткое описание предметной области,

описание разработанной модели,

алгоритм работы модели.

Отчет сдается преподавателю в печатном и электронном виде.

Устная беседа по выполненной работе, в ходе которой задаются практические вопросы по алгоритму работы модели и теоретические вопросы по теме лабораторной работы.

3.3.3. Методические указания к выполнению работы
Для выполнения работы необходимо:

Собрать материал и изучить предметную область, описанную в задании.

На основе теоретического материала и предыдущих лабораторных работ по курсу «Многоагентные системы» разработать модель функционирования агента в предметной области.

Описать алгоритм работы модели.

Составить отчет о проделанной работе в текстовом редакторе Microsoft Word.
3.4. Контрольные вопросы
Дать определение следующим понятиям:

Агент.


Искусственный агент (ИА).

Характеристики ИА:

Активность.

Реактивность.

Автономность.

Общительность.

Целенаправленность.

Эффектор ИА.

Рецептор ИА.

Блок памяти ИА.

Процессор ИА.

3.5. Варианты заданий на лабораторную работу
Разработать модель функционирования агента, осуществляющего поиск в сети Интернет.

Разработать модель функционирования агента, осуществляющего реинжиниринг предприятия.

Разработать модель функционирования агента, действующего как виртуальная организация.

Разработать модель функционирования агента, ведущего электронную коммерцию.

Разработать модель функционирования агента, осуществляющего управление бизнесом и/или производством.

4. Лабораторная работа №4
4.1. Цель работы

Ознакомление с инструментальными средствами поддержки функционирования и разработки виртуальных организаций.


4.2. Основные теоретические положения
Задача разработки искусственных организаций и сообществ, состоящих из виртуальных агентов, является естественным развитием проблематики многоагентных систем (МАС). Понятие виртуальной организации (ВО) вводится как обобщающее, позволяющее объеди­нить и развить представления о естественных и искусственных, тейлоровских и посттейлоровских организациях. В виртуальных организациях размываются границы между социальными и техническими системами. Они представляют собой сложные переплетения реальных и виртуальных структур, приводящие к синергетическим эффектам, которые способствуют возникновению у подобных организаций новых функциональных возможностей.

Виртуальная организация может трактоваться двояко. В общем случае, ВО можно рассматривать как сложную социотехническую систему, образованную из географически удаленных друг от друга групп людей (виртуальных коллек­тивов) и компьютерных ресурсов, которые объединяются на основе симбиоза ведущих сетевых и интеллектуальных технологий, например, служб сети Интер­нет и средств управления знаниями. По сути, это сетевая (или, даже, межсетевая), компьютерно интегрированная организация, состоящая из неоднородных, свободно взаимодействующих индивидуальных и коллективных агентов, находящихся в раз­личных местах. В частном случае, ВО может фигурировать как искусственная организация, состоящая исключительно из взаимодействующих на расстоянии искусственных агентов. Ниже ограничимся только второй трактовкой.

С одной стороны, ВО не существует в реальном физическом пространстве, а создается путем информационной интеграции ресурсов агентов. В рамках агентно-ориентированного подхода искусственную организацию можно трактовать как сообщество (группу) MAC, которое сформировано электронным путем и функ­ционирует в виртуальном пространстве. При этом одни и те же агенты могут одновременно входить в состав нескольких виртуальных организаций.

С другой стороны, «полностью виртуальная», т. е. не имеющая базовых структур в реальном пространстве организация, конечно, не может существовать. В этом аспекте, виртуальная организация может рассматриваться как своего рода метаорганизация, объединяющая цели, ресурсы, традиции и опыт ряда MAC, а также координирующая их развитие.

Формирование метаорганизации путем объединения ресурсов искусственных организаций разного профиля и масштаба позволяет скомпенсировать их недо­статки и усилить достоинства. Так например можно объединить возможности крупных, монолитных организационных структур, имеющих богатые ресурсы, но обладающих сильной инерционностью и плохо приспосабливающихся к тре­бованиям клиентов, и небольших инновационных организаций, порой испыты­вающих недостаток в ресурсах, но способных быстро реагировать на изменения и оперативно получать заказы.

Создание ВО подразумевает слияние передовых информационных и ком­муникационных, сетевых и интеллектуальных технологий. В частности, для эф­фективного функционирования ВО необходимо построение инфомагистралей — коммуникационных суперсетей с высокой пропускной способностью, через кото­рую должны перекачиваться большие объемы текстовой, графической, звуковой и видеоинформации. Это позволяет накапливать безграничные по своей природе информационные ресурсы и значительно расширять когнитивные возможности индивидуальных интеллектуальных агентов.

Центральная идея сети MAC заключается в организации различных взаи­мосвязей между интеллектуальными коллективными агентами, которые, вообще говоря, не являются постоянными и регулярными, а образуются, развиваются и трансформируются в зависимости от целей отдельных MAC.

Основные характеристики ВО как открытой, развивающейся сети неодно­родных коллективных агентов таковы (см. табл. 1).

Наличие у агентов общих (совместимых) целей, интересов и ценностей,
определяющих необходимые условия формирования ВО и правила принадлежности к ней.

Наличие у агентов потребности в дополнительных ресурсах для достижения целей, что приводит к установлению партнерских отношений между ними, в рамках которых осуществляется совместное использование географически распределенных средств и опыта (знаний), а также их быстрое приумножение.

Интенсивное использование средств телекоммуникации ввиду пространственной удаленности агентов, эффективное проведение совместной, ком­пьютерно опосредованной, работы партнеров, включающей процессы коопе­рации и координации, на расстоянии.

Семиотическая природа коммуникации агентов, ведущая роль эволюционно­го семиозиса (включая семантические и прагматические аспекты циркуляции знаний) в ВО.

Формирование автономных виртуальных рабочих групп с гибким распределением и перераспределением функций и ролей агентов, взаимодействующих на расстоянии.

«Плоская структура», предполагающая максимизацию числа горизонтальных связей между агентами в рабочих группах.

Максимально широкое распределение полномочий управления, наличие мно­гих центров принятия решений (сотовая сеть).

Временный характер, возможность быстрого образования, переструктуриро­вания и расформирования, что обеспечивает реактивность и адаптивность к изменениям среды.

В разработке технологии и инфраструктуры ВО первостепенную роль играют стандарты в области вычислительных сетей (сетевых коммуникаций), взаимодей­ствия программных средств, инженерии знаний, моделирования разрабатываемых объектов и пр.

Таблица 1. Экстремальные принципы, описывающие виртуальную организацию


4.3. Задание и методические указания к выполнению лабораторной работы

4.3.1. Задание на лабораторную работу

Написать программу, реализующую модель виртуальной организации.

Имеется популяция агентов, как эволюционирующая многоагентная система , где А – множество агентов; Т – множество типов агентов; Е – множество сред агентов; RES – множество ресурсов ЭМАС; INT – множество взаимодействия между агентами в ЭМАС; ORG – множество организационных структур ЭМАС. Популяция имеет определенные потребности:

потребности в пище, которая пополняет внутренний ресурс агента;

потребности в партнерах.

Популяция эволюционирует в клеточной среде, в которой в определенные промежутки времени с некоторой вероятностью появляются пища агентов. Среда представляется в виде прямоугольника, разбитого на клетки. В одной клетке не может быть больше одного агента.

Каждый агент , понимаемый как «искусственный организм», на­ходящийся в среде , имеет определенный диапазон ее восприятия PER, набор правил выбора RL и репертуар действий ACT. Он имеет некоторые побуждения (мотивации mot), определяющие его цели и предпочтения, нуждается в ресурсах res для их достижения и вырабатывает стратегии поведения str, т.е. задается семеркой а = (e, MOT, PER, RL, ACT, STR).

Время в модели меняется дискретно. В каждый такт времени агент может совершить какое-либо одно действие.

Агент может получать информацию о состоянии окружающего его мира и своем внутреннем состоянии.

Каждый агент имеет определенный внутренний ресурс, который пополняется при поглощении доступной пищи и уменьшается при выполнении каких-либо действий. Уменьшение ресурса до нуля приводит к смерти агента.

Внутренний ресурс агента увеличивается при поглощении заказов и уменьшается при выполнении каких-либо действий. Уменьшение ресурса до некоторой критической величины приводит к смерти агента.

Каждая потребность характеризуется количественно мотивацией. Например, если внутренний ресурс агента мал, то есть мотивация поиска заказов для пополнения ресурсов. Если ресурс агента велик, то у него возникает мотивация к поиску партнера.

Агенты способны взаимодействовать по ниже оговоренным схемам:

порождение нового агента;

комбинация двух агентов: один агент имеет приоритет над другим и руководит его действиями;

слияние двух агентов и образование нового агента.

Исходный код программы должен быть читабельным и включать в себя комментарии.

Вариант задания выдается на группу из трех человек. При защите лабораторной работы каждый из них должен отчитаться по выполненной работе. Выполненные задания оцениваются по следующим критериям:

Умение автора объяснить алгоритм работы и исходный код своей части программы.

Полнота реализации модели, представленной в задании.

По каждому критерию выставляется оценка по пятибальной шкале. Общая оценка за выполненное задание является суммой оценок по каждому критерию. Оценка за выполненное задание влияет на сдачу экзамена по дисциплине. Работа считается не сданной, если оценка за один из двух критериев составляет ниже трех баллов.

4.3.2. Форма отчетности
1. Отчет по лабораторной работе, который включает в себя следующие разделы:

постановка задачи,

спецификация (входные и выходные данные),

метод решения,

текст программы,

результаты работы программы.

Отчет сдается преподавателю в печатном и электронном виде.

Устная беседа по выполненной работе, в ходе которой задаются практические вопросы по алгоритму и по исходному коду программы и теоретические вопросы по теме лабораторной работы.



4.3.3. Методические указания к выполнению работы
Для выполнения работы необходимо:

Изучить представленную в задании модель и составить алгоритм программы.

Выбрать среду разработки программы.

Набрать исходный код программы в текстовом редакторе среды разработки.

Откомпилировать программу. В случае возникновения ошибок компиляции исправить их.

Отладить программу с использованием встроенного отладчика среды разработки.

Проверить корректность работы программы не менее чем на трех наборах входных данных.

Составить отчет о проделанной работе в текстовом редакторе Microsoft Word.



4.4. Контрольные вопросы
Дать определение понятиям:

Виртуальный агент.

Виртуальная организация (ВО).

Сетевая организация.

Индивидуальный агент.

Коллективный агент.

Искусственная организация.

Метаорганизация.

Инфомагистраль.

Центральная идея сети МАС.

Основные характеристики ВО.

4.5. Варианты заданий на лабораторную работу
Написать программу, реализующую модель виртуальной организации. Описание модели представлено в пункте 4.3.1.

5. Список литературы
а) Основная литература:

Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. М.: Эдиториал УРСС, 2002.

Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте// Новости искусственного интеллекта. 1998. №2. С.5-63.

Тарасов В.Б. Многоагентные системы и виртуальные организации// Сборник научных трудов третьей международной школы-семинара по искусственному интеллекту для студентов и аспирантов (Браславская школа-99, Браслав, Беларусь, 28 июня-4июля 1999). Минск: БГУИР, 1999. С.15-45.

Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход: Пер с англ. М.: Вильямс, 2006.

Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. Изд.2. М.: Едиториал УРСС, 2004.

Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. Многоагентные системы (обзор)// Новости искусственного интеллекта. 1998. №2. C.64-116

б) Дополнительная литература:

Адамацкий А.И., Холланд О. Роящийся интеллект: представления и алгоритмы// Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. С.45-53.

Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах// Автоматика и телемеханика. 2003. №1. С.177-185.

Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Г. Базы знаний в интеллектуальных системах. СПб: Питер, 2000 (раздел 9).

Городецкий В.И. Многоагентные системы: основные свойства и модели координации поведения// Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. С.22-34.

Городецкий В.И., Котенко И.В., Карсаев О.В. Интеллектуальные агенты для обнаружения атак в компьютерных сетях// Сборник научных трудов YII-й Национальной конференции по искусственному интеллекту (Переславль-Залесский, 24-27 октября 2000). Т.2. М: РАИИ – Физматлит, 2000. С.771-779.

Городецкий В.И., Карсаев О.В. Технология многоагентных систем и ее приложение в управлении и моделировании// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды Y-й Международной конференции (Самара, 17-21 июня 2003 г.). Самара: СНЦ РАН. ИПУСС РАН, 2003. С.271-283.

Городецкий В.И., Карсаев О.В., Конюший В.Г., Самойлов В.В., Хабалов А.В. Среда разработки многоагентных приложений MASDK // Информационные технологии и вычислительные системы, 2003. №12. С.26-41.

Емельянов В.В. Многоагентная модель децентрализованного управления производственными системами// Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. С.69-77.

Котенко И.В., Cтанкевич Л.А. Командная работа агентов в реальном времени// Новости искусственного интеллекта. 2003. №3. – С.25-31.

Новиков Д.А. Сетевые структуры и организационные системы. – М.: ИПУ РАН, 2003.

От моделей поведения к искусственному интеллекту/ Под ред. В.Г.Редько. М.: КомКнига, 2006.

Поспелов Д.А. Многоагентные системы – настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. №1. С.14-21.

Редько В.Г. Эволюционная кибернетика. М: Наука, 2001.

Скобелев П.О. Самоорганизация и эволюция в открытых мультиагентных системах для холонических предприятий//Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI-м веке» (Дивноморск, 3-7 сентября 2001 г.). Т.1. М.: Физматлит, 2001. С.314-338.

Cкобелев П.О. Теоретические основы создания открытых мультиагентных систем для оперативной обработки информации в процессах принятия решений // Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды Y-й Международной конференции (Самара, 17-21 июня 2003 г.). Самара: СНЦ РАН. ИПУСС РАН, 2003. С.295-303.

Смирнов А.В., Шереметов Л.Б. Многоагентная технология проектирования сложных систем. Ч.1// Автоматизация проектирования. 1998.№3. Ч.2. // Автоматизация проектирования. 1999. №1. С.42-46.

Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В., Крижановский А.А. Принципы реализации проблемно-ориентированных агентов в системе интеграции знаний// Проблемы управления и моделирования в сложных системах. Труды Y-й Международной конференции (Самара, 17-21 июня 2003 г.). Самара: СНЦ РАН. ИПУСС РАН, 2003. С.284-294.

Стефанюк В.Л. Локальная организация интеллектуальных систем. Модели и приложения. М.: Физматлит, 2004.

Таран Т.А. О разрешении конфликтов в многоагентных системах на основе аргументации//Искусственный интеллект (Доценк, Украина).1997.№1-2.С.36-50.

Тарасов В.Б., Шильников П.С. Виртуальные предприятия: свойства, технология создания, компоненты инфраструктуры// Информационные технологии. 2000. №9. С.2-7.

Трахтенгерц Э.А. Агентно-ориентированные информационные технологии управления проектами. М.: ИПУ РАН, 1999.

FIPA Agent Management Specifica­tion. (2000). Foundation for Intelligent Phys­ical Agents, 2000. http://www.fipa.org/ specs/fipa00023/

FIPA Abstract Architecture Specification. SC00001L. Geneva, Switzerland. 2002.

Jennings N.R., Wooldridge M. Applications of Agent Technology// Agent Technology: Foundations, Applications and Markets/ Ed. by N.R.Jennings and M.Wooldridge. Berlin: Springer Verlag, 1998.

Haddadi A. Communication and Cooperation in Agent Systems: A Pragmatic Theory. Berlin: Springer Verlag, 1996.

Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence/ Ed. by G.Weiss. – Cambridge MA: The MIT Press, 1999.

Shoham Y. Agent Oriented Programming// Artificial Intelligence. 1993. Vol.60, №1. P.51-92.

Subrahmanian V.S., Bonatti P., Dix J. et al. Heterogeneous Agent Systems. Cambridge MA: The MIT Press, 2000.

Wooldridge M. Reasoning About Rational Agents. – Cambridge MA: The MIT Press, 2000.

Wooldridge M., Jennings N.R., Kinny D. The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis and Design// Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2000. Vol.3, P.285-312.





<< предыдущая страница  
Смотрите также:
Методическое пособие по дисциплине «Многоагентные системы» иуказания к выполнению лабораторных работ Специальность 230102 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»
731.46kb.
3 стр.
Рабочая программа по дисциплине: системное программное обеспечение (федеральный компонент блока сд) Направление подготовки: 230100 «Информатика и вычислительная техника»
128.98kb.
1 стр.
Методическое пособие по курсовому проектированию дисциплина: «контрольно-измерительные приборы и аппаратура»
363.75kb.
1 стр.
Рабочая программа дисциплина гсэ. Ф. 08 Правоведение направление 654600 Информатика и вычислительная техника
332.96kb.
1 стр.
1. Задачи курсовой работы 2 Тематика и содержание курсовых работ 3
329.01kb.
1 стр.
Рабочая программа дисциплины «Операционные системы и среды» для специальности 230103 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»
223.62kb.
1 стр.
Методические рекомендации для студентов по организации самостоятельной работы Дисциплина: Физика Специальности: 230103 «Автоматизированные системы обработки информации и управления (по отраслям)»
781.04kb.
5 стр.
Специальность 230103 – «Автоматизированные системы обработки информации и управления (по отраслям)»
25.78kb.
1 стр.
Рабочая программа дисциплины «Компьютерная анимация» для специальности 230103 «Автоматизированные системы обработки информации и управления»
188.21kb.
1 стр.
Рабочая программа дисциплина Основы теории защиты информации Направление 654600 Информатика и вычислительная техника
116.93kb.
1 стр.
Учебно-методический комплекс по дисциплине основы экономики уровень основной образовательной программы базовый
1414.03kb.
15 стр.
Прикладная математика", "Автоматизированные системы обработки информации и управления" Москва "Финансы и статистика" 1996
4325.86kb.
38 стр.