
- •2.Алгоритм методики концептуального анализа структур действий.
- •3.Экспертные системы (эс): определение, назначение эс, обобщенная структура классической эс, назначение отдельных блоков, достоинства и недостатки экспертных систем.
- •4.Технология разработки эс: этапы и стадии проектирования.
- •5.Нечеткая логика: нечеткое множество, функция принадлежности, операции над нечеткими множествами. Нечеткие отношения. Операции над нечеткими отношениями.
- •6.Лингвистическая переменная: определение, структура, связь с нечеткими множествами.
- •7.Рассуждения на нечетких множествах. Правила нечеткой импликации. Примеры.
- •8.Нечетко-логические экспертные системы: обобщенная структурная схема, назначение отдельных модулей, пример функционирования.
- •9.Способы суперпозиции и дефаззификации в процессе нечеткого логического вывода.
- •10.Основы нечеткой арифметики: правила выполнения арифметических операций с нечеткими числами, пример.
- •11.Онтологии и онтологические системы: определение, назначение, структура. Виды онтологий. Отличие онтологий от баз данных. Языки представления онтологических знаний. Примеры онтологических систем.
- •12.Агенты и мас: определения, обобщенная структурная схема агента и мас, области применения агентов и мас.
- •13.Агенты и среды функционирования агентов: определения, свойства среды функционирования, примеры сред, обладающих разными свойствами.
- •14.Понятие агента и мас: определение, отличие агента от объекта и экспертной системы.
- •15.Варианты структурной организации агентов: структурные схемы простого рефлексного агента и агента с моделью внешней среды, сравнение функциональных возможностей.
- •16.Варианты структурной организации агентов: структурные схемы агента с моделью внешней среды и агента с функцией полезности, сравнение функциональных возможностей.
- •17.Варианты структурной организации агентов: структурные схемы агента с функцией полезности и обучающегося агента, сравнение функциональных возможностей.
- •18.Понятие агента и мас: определение, критерии целесообразности применения многоагентного подхода для решения задач.
- •19.Агенты, как целеустремленные системы: bdi-модель агента, обоснование целесообразности ее использования на примерах, уровни целеустремленности агентов.
- •20.Технологии агентно-ориентированного анализа и проектирования: классификация, технология проектирования агентов на основе концептуального анализа структур действий.
- •21.Типичные проблемы («подводные камни»), с которыми сталкиваются разработчики мас.
- •22.Проблема кооперации агентов: необходимость кооперации, общие свойства протоколов ведения переговоров, необходимые составляющие переговорного процесса.
- •23.Аукционы как переговоры с целью распределения ресурсов: классификация аукционов; основные варианты проведения аукционов – английский, голландский; проблемы лжи и сговора при проведении аукционов.
- •24.Задачно-ориентированные переговоры: формализация переговорного процесса и стратегия ведение переговоров по протоколу последовательных уступок.
- •25.Классификация языковых средств описания агентов на различных уровнях абстракции, назначение отдельных групп языков.
- •26.Мобильные агенты: определение, назначение, обобщенная структурная схема, основные понятия теории мобильных агентов. Пример решения задачи.
- •27.Стандартные языки взаимодействия агентов: kqml, kif – назначение, структура сообщений, примеры сообщений.
- •28.Структура мас как программной системы в среде Jason: структура программы агента, структура программы среды функционирования, структура файла проекта.
- •Имя события : Контекстные ограничения
25.Классификация языковых средств описания агентов на различных уровнях абстракции, назначение отдельных групп языков.
Кроме агентных платформ для программирования агентов(JADE, Jason, Jack, Aglobe, Coguaar и т.д.) могут применяться:
универсальные языки (Java, C++ , Visual Basic, C# );
языки представления знаний (SL, KIF);
**KIF – Knowledge Interchange Format – это формат обмена знаниями.
KIF представляет собой формат для описания содержательной части сообщения, которое «упаковывается» в «KQML-конверт». Он также может быть использован и как основной язык представления знаний внутри агента.
языки переговоров и обмена знаниями (KQML, AgentSpeak, April);
**KQML - Knowledge Query and Manipulation Language – это язык запросов и манипулирования знаниями. KQML обычно позиционируется как, так называемый, «внешний» язык для обмена сообщениями между агентами. Посредством него, как в конверт, «заворачивается» основное содержание сообщения, которое обычно написано на другом языке. Иначе говоря, он определяет «формат конверта» и ни в коей мере не определяет формат, на котором должно быть написано содержание сообщения, хотя содержание сообщения также может быть написано на KQML.
языки сценариев (Tcl/Tk, Python, Perl 5);
специализированные языки (TeleScript, COOL, Agent0, AgentK);
символьные языки и языки логического программирования (Oz, ConGolog, IMPACT, Dylog, Concurrent METATEM);
а также другие языки и средства разработки агентов.
В качестве критериев выбора средств разработки МАС можно использовать, следующий набор критериев:
a-критерий: возможность создания систем агентов, способных интегрировать в Windows-приложения;
b- критерий: наличие операторов для временных выражений, поскольку агенты должны своевременно реагировать на действия;
c-критерий: поддержка архитектуры стиля BDI, так как предполагается наличие у агента знаний о желаниях, убеждениях, намерениях пользователя;
d-критерий: наличие операторов для реализации коммуникаций;
e-критерий: Специализация. Проблемно/предметно специализированные средства обеспечивают сокращение сроков разработки приложений, увеличивают эффективность использования инструментария, упрощают и ускоряют работу программиста, позволяют повторно использовать информационное и программное обеспечение (объекты, классы, правила, процедуры);
f-критерий: наличие конструкций для реализации модульностей из-за сложности программ агентов;
g- критерий: обеспечение четкой семантики.
Для реализации агентов наиболее важными являются критерии a),b),e),f),g). Этим критериям удовлетворяют многие средства реализации агентов.
26.Мобильные агенты: определение, назначение, обобщенная структурная схема, основные понятия теории мобильных агентов. Пример решения задачи.
Многоагентные системы подразделяются на статические (позволяют передавать только данные приложений) и динамические (обеспечивают возможность передачи исполняемого кода).
При динамическом подходе многоагентные системы используют понятие мобильных агентов. Мобильные агенты — это программы, которые могут перемещаться по сети, например по WWW, могут переместить своё выполнение на другой процессор. Они покидают клиентский компьютер и перемещаются на удаленный сервер для выполнения своих действий, после чего возвращаются обратно.
Часть исследователей считают, что мобильные агенты обеспечивают более прогрессивный метод работы в сетевых приложениях. Другие авторы отмечают, что мобильные агенты привносят опасность с точки зрения обеспечения секретности информации и загруженности сети. Понятно, что одни и те же функциональные возможности в большинстве случаев могут быть реализованы как посредством мобильных, так и статических агентов. Использование мобильных агентов может быть целесообразным, если они:
уменьшают время и стоимость передачи данных (например, при больших объемах данных вместо передачи всей необработанной информации по сети на хост-источник посылается агент, который выбирает только необходимую информацию и передает ее пользователю);
позволяет преодолеть ограничение локальных ресурсов (например, если возможности процессора и объем оперативной памяти клиентского компьютера малы, то, может быть, целесообразнее использование мобильных агентов, выполняющих вычисления на сервере);
облегчает координацию (например, запросы к удаленным серверам выполняются мобильными агентами как отдельные задачи, а потому, не нуждаются в координации);
позволяют выполнять асинхронные вычисления (например, запустив агента, можно переключится на другое приложение и даже отсоединиться от сети, а результат будет доставлен агентом адресату после выполнения задания).