
- •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
19.Агенты, как целеустремленные системы: bdi-модель агента, обоснование целесообразности ее использования на примерах, уровни целеустремленности агентов.
В первую очередь агенты рассматриваются как посредники, делегаты, искусственные представители интересов людей в некоторой виртуальной (или реальной) среде, и только потом это понятие распространяется на других субъектов, например, животных.
Поэтому, когда говорят о поведении агентов и характеризуют их состояние, то употребляют такие термины как:
- убеждения (Beliefs);
- желания (Desires);
- намерения (Intention).
Иногда к этому списку добавляют «надежды», «опасения» и другие чисто человеческие характеристики. Модель агента, построенная с использованием перечисленных понятий, называется BDI-моделью.
Может показаться, что перенесение подобных терминов на искусственные сущности надуманно. Однако этому есть свое рациональное объяснение.
Во-первых, когда мы описываем поведение людей, мы естественным образом используем эти термины, а поскольку агенты должны заменять людей в некоторой деятельности, следовательно, они должны иметь модели наших убеждений, желаний и прочего, закладываемые в них разработчиками. Тогда зачем, спрашивается, между естественно-языковым описанием поведения и его программной моделью вносить лишний терминологический барьер вроде переменных, процедур, методов, модулей и т.д.? Этот барьер заставляет разработчика терять время и силы на то, чтобы решить каким образом лучше всего отразить моделируемое понятие в терминах используемого языка программирования. Поэтому многие агентные языки программирования ориентированы именно на построение программы в терминах BDI-модели.
Во-вторых, устранение терминологического барьера – это не самая главная задача BDI-модели. Главное заключается в том, что программирование в BDI-понятиях обязывает среду разработки обрабатывать их в соответствии с тем содержанием, которое в них вкладывается человеком. Иначе говоря, в среде должен быть механизм логического вывода, который моделирует принятие решений человеком на основе его убеждений, желаний и т.д. Дадим определение основным понятиям BDI-модели.
Убеждения – это декларативные знания, которые считаются истинными с точки зрения данного агента. В связи с этим разные агенты могут иметь разные убеждения относительно одних и тех же вещей. Кроме того, могут быть убеждения относительно убеждений и прочих BDI-элементов. Убеждения, оказавшиеся ложными, должны быть отвергнуты. Таким образом, агент должен действовать исходя из текущих убеждений, но допускать, что они могут быть ложны. Следующие фразы содержат примеры убеждений:
- «Она думала, что на улице холодно» - убеждение о состоянии объекта;
- «Она была убеждена, что он сделает ей предложение» - убеждение о намерениях другого;
- «Она была уверена, что он знает ее подругу» - убеждение об убеждении другого;
- «Он думал, что она хочет в Париж» - убеждение о желаниях другого.
Желания – это цели существования агента, т.е. его целевые состояния. Желания можно понимать как убеждения, которые нужно сформировать. Деятельность агента обычно обусловлена достижением его собственных целей (удовлетворением желаний), что, однако, не исключает участие агента в достижении целей других агентов.
Намерения – это планы по достижению целей, принятые к исполнению. Они могут и не согласовываться с собственными желаниями агента, а строиться на основе чужих желаний и объективных необходимостей. У агента в настоящий момент может быть множество намерений, среди которых он должен постоянно выбирать, чем заняться в настоящий момент.
Уровни целеустремленности (уровни рефлексии):
Убеждения о внешнем мире
Убеждения об убеждениях
и т.д.