3. Мультиагентні системи

Мультиагентні системи (МАС) належать до розподілених систем штучного інтелекту. По суті мультиагентні системи являють собою вільно пов’язані мережі засобів вирішення проблем, що працюють разом з метою вирішити проблеми, які виходять за межі їхніх індивідуальних можливостей.

Мультиагентні системи – системи, що компонуються з автономних компонентів багаторазового використання і для яких характерні такі риси:

• кожний агент не має достатньо можливостей самостійно вирішити проблему;

• не існує глобальної системи управління;

• дані є децентралізованими;

• обчислення є асинхронними.

Розробка мультиагентних систем потребує проектування:

1. архітектури агентів - для забезпечення можливостей сприйняття середовища, дій і мислення агентів;

2. архітектури систем агентів – для полегшення дії і взаємодії агентів у середовищі, в якому вони знаходяться, та використання доступних послуг і можливостей;

3. інфраструктури агентів – забезпечення правил обміну повідомленнями і знаннями між агентами для правильного їх розуміння агентами. Для цього агенти використовують спеціальні онтології (специфікації опису понять), протоколи (мови) зв’язку, інфраструктури зв’язків (канали), протоколи взаємодій.

Перед агентами в рамках МАС стоять завдання:

1. Пошук агентів для співпраці. При цьому використовуються механізми презентації, пошуку, управління і використання послуг і інформації, що надаються агентами.

2. Взаємодія агентів для розподілу інформації, знань та завдань з метою досягнення власних цілей.

Переваги використання мультиагентних систем:

1. Відмовостійкість – агентам властивий розподілений механізм, тому система, що складається з автономних агентів, не виходитиме з ладу, коли один або більше компонентів пошкоджений.

2. Модульне програмне забезпечення та масштабована архітектура – можливість приєднання агента до системи або виключення його з системи відповідно до поточних потреб і завдань системи.

3. Самоконфігурування – можливість автоматичного переналаштування системи у відповідь на збурення від оточення або переміщення інших агентів.

4. Зменшення витрат на програмне забезпечення - оскільки воно стає більш модульним, час його розробки та складність зменшуються.

5. Зменшення витрат на апаратне забезпечення – використовуються більш дешеві технічні засоби.

6. Зменшення кількості операцій зв’язку – забезпечується передаванням іншим агентам тільки високорівневих часткових рішень.

7. Гнучкість системи – досягається динамічним об’єднанням агентів з різними можливостями для розв’язання поточних проблем.

4. Приклади мультиагентних систем

Програмні агенти використовуються у багатьох галузях: управлінні підприємствами та виробничими процесами; плануванні рухом транспорту (повітряного, залізничного, автомобільного); аналізі та пошуку економічної інформації; навчанні; бізнесі, електронній комерції тощо. У галузі управління виробництвом першим застосуванням МАС є YAMS (Yet Another Manufacturing System).

4.1. В електронній комерції інтелектуальні агенти широко застосовуються для порівняння умов продажу товарів у магазинах, для організації індивідуального обслуговування замовника. Програмні агенти здатні навчатися з часом: вони запам'ятовують переваги покупця, його традиційні шаблони пошуку, зроблені ним раніше покупки - все це спрямоване на поліпшення обслуговування замовника.

Є різні програмні реалізації агентних систем е-комерції. Наприклад, модель СВВ (Consumer Buying Behavior Model) охоплює шість стадій і дає змогу розподіляти за типами системи електронної комерції, відповідно до функцій програмних агентів, які вони виконують в е-комерції:

• ідентифікація потреб - на цій фазі покупець отримує детальну інформацію про товари/послуги;

• брокеринг товарів - фаза пошуку інформації з метою оцінки альтернативних товарів/послуг на основі критеріїв, заданих покупцем;

• торговий брокеринг - фаза вибору продавця, який пропонує покупцеві товари/послуги на основі критеріїв покупця (ціна, гарантії, строк доставки, репутація продавця);

• переговори - фаза погодження умов угоди (переговори можуть мати різну тривалість і складність);

• платежі і доставка продукції - ця фаза відбувається після укладення угоди купівлі-продажу;

• обслуговування та моніторинг - післяпродажна фаза у процесі обслуговування.

4.2. Інтелектуальна система прогнозування цін (Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України)

Особливості системи:

• основним джерелом вхідної інформації для функціонування моделі є Інтернет, причому пошук інформації є активним, з використанням мульти­агентних систем;

• модель прогнозування вибирається з бази методів та моделей, виходячи зі специфіки конкретного об’єкту та задачі – система серед усіх методів прогнозування дозволяє вибрати оптимальний;

• Інтернет також є основним джерелом інформації для побудови бази знань про об’єкт.

Система має такі функції:

• збирання даних про ціни та продажі на світових ринках;

• відслідковування та візуалізація динаміки цін;

• задачі розпізнавання, класифікації та обробки статистичної інформації;

• графічний аналіз даних;

• моделювання і прогнозування цін;

• генерація вариантів приняття комерційних рішень в умовах ризику та невизначеності;

• пропозиції про оптимальні умови угод про ф’ючерні та форвардні закупки;

• проектування баз даних та знань про стан процесів управління ресурсами;

• моделі та методи інтелектуального аналізу даних.