
- •1.2.7Визначення агентно-орієнтованих систем
- •2Агентні моделі та архітектури
- •2.1Деліберативні агенти та архітектури
- •2.2Реактивні агенти та архітектури
- •2.3Гібридні агенти та архітектури
- •2.3.1Архітектура циклічної машини
- •2.3.2Архітектура систем «планувальник – реактор»
- •2.3.3Архітектура Glair
- •2.3.4Архітектура dyna
- •2.3.5Побудова гібридних архітектур. Система InteRRaP
- •3Методи побудови агентно-орієнтованих систем
- •3.1Підходи, що базуються на об'єктно-орієнтованих методах
- •3.2Використання традиційних методів інженерії знань
- •3.3Підходи, засновані на організаційно-орієнтованих уявленнях
- •3.3.1Методологія Gaia
- •3.3.2Методологія, заснована на концепції м-архітектури
- •3.3.3Методологія Тropos
- •3.4Комбіновані методології проектування агентно-орієнтованих систем
- •3.4.1Методологія passi
- •3.4.2Методологія Prometheus
- •4 Інструментальні засоби розробки агентно-орієнтованих систем
- •4.1Вимоги до інструментальним засобам створення мас
- •4.2Інструментальна середа mas-dk
- •4.3Платформа мультиагентного програмування jade
- •4.4Інструментарій ingenias Development Kit (idk)
- •4.5Інструментальний пакет jason
2.3.5Побудова гібридних архітектур. Система InteRRaP
Особливості побудови таких архітектур розглянемо на прикладі системи InteRRaP, що сполучає в собі властивості BDI-архітектур (Belief, Desire, Intentions) та багатошарових (layered) архітектур. В основі BDI-архітектур лежить строга теоретична концепція, але вони недостатньо пристосовані для реального проектування ресурсно-обмежених і цілеспрямованих агентних додатків. Багатошарові архітектури добре підтримують моделювання різних рівнів абстракції, відповідальності і складності подання знань, але занадто складні для формального призначення властивостей агентів і багато в чому залежать від інтуїції розробника.
Архітектура InteRRaP використовує ментальні категорії, визначені в BDI-теорії для опису знань агентів, цілей і станів (рис. 2.7.).
У даній архітектурі реалізовані три базові функції:
BR(P, B) = B` – функція ревізії переконань і абстрактних знань, переводить поточний стан P агента і його старе переконання B в нове переконання B`;
SG(B, G) = G` – функція розпізнавання ситуації і активації цілі, що виводить нову мету G` з переконань агента B і його поточної цілі G;
PS(B, G, I) = I` – функція планування та складання розкладу, що виводить I` нових намірів, заснованих на переконаннях B, цілі G, обраних функцією SG, і поточної внутрішньої структури намірів I даного агента (табл. 2.1.) .
Кожен рівень ієрархії містить два процеси, що реалізують функції SG і PS. Процес SGi розпізнає ситуації, що цікавлять відповідний рівень, і виконує активацію мети. Процес PSi реалізує перехід від цілей до намірів і дій, приймаючи по входу пари «мета – ситуація», створені процесом SGi, визначає плани досягнення цілей і відстежує виконання кроків плану.
Якщо процес PSi не компетентний для ситуації S, він посилає вимогу активації, що містить відповідну пару «ситуація – мета» до SGi1, де опис ситуації обробляється за рахунок додаткових знань, доступних цьому процесу, для того щоб зробити відповідний опис мети. У результаті обробки ситуація S повертається назад до PSi. Так працює механізм управління, що грунтується на компетентності.
Рисунок. 2.7 – Архітектура агента в системі InteRRaP
Таблиця 2.1 – Опції архітектури InteRRaP
Функція |
Шар визначення поведінки |
Шар локального планування |
Шар кооперативного планування |
BR |
Генерація та розвиток переконань (модель середовища). |
Абстракція локальних переконань (ментальна модель). |
Встановлення моделей інших агентів (соціальна модель). |
SG |
Активація зразків поведінки. |
Розпізнавання ситуацій, необхідних для локального планування. |
Розпізнавання ситуацій, необхідних для кооперативного планування. |
PS |
Прямий зв'язок від ситуації до послідовності дій. |
Модифікація локальних намірів; локальне планування. |
Модифікація приєднаних намірів; кооперативне планування. |
Ситуація ж визначається як множина формул
,
де SB WM, S LMM, S C SM .
Індекси позначають:
B – шар визначення поведінки;
L – шар локального планування;
С – шар кооперативного планування;
WM-модель середовища;
ММ – ментальна модель;
SM – соціальна модель.
Таким чином, ситуація описується в контексті станів зовнішнього середовища, цілей і намірів агента і його переконань про інших агентів.
Внутрішня організація архітектури InteRRaP видається досить логічною і переконливою, але така складна ієрархія функцій, процесів і моделей, природньо, не піддається суворій формалізації, і працездатність системи багато в чому забезпечується інтуїцією і досвідом розробників.
Таким чином гібридны архітектури дозволяють гнучко поєднувати можливості різних моделей, але в більшості випадків сильно залежать від специфіки додатків, для яких вони розробляються. У таких архітектурах існує можливість появи неврахованих незалежних активностей агентів, що неприйнятно для відповідальних корпоративних систем, так як непередбачувана поведінка може призвести до тяжких наслідків і дискредитувати МАС перед персоналом організації.
Відомі підходи до побудови агентно-орієнтованих систем (АОС) можна розділити на чотири основні класи:
що базуються на об'єктно-орієнтованих методах і технологіях з використанням відповідних розширень;
використовують традиційні методи інженерії знань;
засновані на організаційно-орієнтованих уявленнях;
такі, що комбінують з різною мірою методи трьох перших класів.