9.8. Технологии проектирования мультиагентных систем

Программно реализованные агенты, в том числе и интеллек­туальные, относятся к классу программного обеспечения, кото­рое способно действовать самостоятельно от лица пользователя. Созданию программных агентов предшествовал опыт разработки так называемых открытых систем [8], результатом внедрения ко­торых в практику явилось создание архитектуры «клиент-сер­вер». В настоящее время наибольшее распространение получили две модели такого взаимодействия: «толстый клиент – тонкий сервер» и «тонкий клиент - толстый сервер». В первой модели серверная часть реализует доступ к ресурсам, а приложения нахо­дятся на компьютерах клиентов. Во второй модели клиентское приложение обеспечивает только реализацию интерфейса, а сер­вер объединяет все остальные части программного обеспечения. При создании МАС используются обе модели. При этом может применяться либо статический подход, при котором осуществля­ется передача только данных, либо динамический подход, обеспечивающий также передачу программного кода.

Динамический подход опирается на парадигму мобильных агентов, которые в отличие от статических могут перемещаться по сети. Они могут покидать клиентский компьютер и переме­щаться на удаленный сервер для выполнения своих действий, по­сле чего могут возвращаться обратно. Использование мобильных агентов имеет положительные и отрицательные последствия, по­этому их применение оправдано в тех случаях, когда они обеспе­чивают следующие возможности [3]:

• уменьшение времени и стоимости передачи данных;

• расширение ограниченных локальных ресурсов;

• облегчение координации;

• выполнение асинхронных вычислений.

При использовании мобильных агентов возникает ряд серьез­ных проблем, в том числе: легальность способов перемещения агентов по сети; верификация агентов (например, защита от ви­русов); соблюдение прав частной собственности; сохранение конфиденциальности информации; перенаселение сети агента­ми; совместимость кода агента и программно – аппаратных средств сетевой машины.

Для реализации мультиагентных систем, основанных как на статических, так и на динамических распределенных приложени­ях, наиболее перспективными на сегодняшний день являются следующие технологии [3, 18]: DCOM (Microsoft Distributed Component Object Model), Jawa RМI (Jawa Remote Method Invocation) и CORBA (Соmmоп Object Request Broker Architecture).

Главной особенностью объектно-ориентированной техноло­гии DCOM является возможность интеграции приложений, реа­лизованных в разных системах программирования.

В приложениях Jawa RМ! на сервере создаются объекты и ме­тоды их обработки, доступные для вызова удаленными приложе­ниями, которые размещаются на компьютерах-клиентах.

Технология CORBA - одно из наиболее гибких средств реали­зации распределенных приложений. Ее преимуществом по срав­нению с Jawa RМI является наличие специального языка описа­ния интерфейсов IDL, унифицирующего средства коммуника­ции между приложениями и способы взаимодействия с другими приложениями.

Подробную информацию о программных продуктах, пред­назначенных для разработки мультиагентных систем, можно найти в Интернете по адресу: http:// www.Reticиlar.com.

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ.

Для поддержки процессов проектирования агентов и мульти­агентных сиетем разработаны специальные инструментальные средства. Чтобы получить представление об их возможностях и о технологии создания МАС, рассмотрим в качестве примера сис­тему Ageпt Builder.

Инструментарий Ageпt Builder (Reticиlar Systems, Inc.) пред­назначен для разработки мультиагентных систем на основе Java­ программ, что позволяет исполнять их на любом компьютере, где установлена виртуальная Jаvа-машина (Java Virtиal Machine). Об­щая схема процесса проектирования и реализации приложений

на основе Ageпt Builder Too/Кit представлена на рис.19.

Модель «жизненного цикла» создаваемых агентов включает следующие этапы:

• обработку новых сообщений;

• определение правил поведения;

• выполнение действий;

• обновление ментальной модели в соответствии с заданными правилами;

• планирование действий.

Ментальная модель включает описание намерений, желаний, обязательств и возможностей, а также правил поведения агентов. На основе этой модели осуществляется выбор тех или иных дей­ствий интеллектуального агента.

Правила поведения в системе Ageпt Builder реализуются на специальном объектно-ориентированном языке RADL (Reticиlar Agent Definition Langиage) в виде конструкции When-If-Тhen. Со­ставные части этого правила выполняют следующие функции:

When <...> содержит новые сообщения, полученные от дру­гих агентов;

If <...>сравнивает текущую ментальную модель с услови­ями применимости правила;

Тhеп <...> определяет действия, соответствующие текущим событиям, состоянию ментальной модели и внешнего окружения.

Правила поведения агентов записываются в формате:

Name <Имя правила>

Меп <Message Coпditioпs>

If <Meпta/ Coпditioпs>

Тhеп <Private Actioпs; Meпta/ Chaпges; Message Actioпs>.

В языке RADL используются структуры данных, подобные фреймам, а правила представляют собой продукции специально­го вида. При проектировании приложений необходимо составить спецификации моделей поведения агентов, которые будут при­меняться совместно с классами и методами из библиотеки дейст­вий агентов и библиотеки интерфейсов.

Являясь достаточно мощным средством для представления и обработки знаний, Ageпt Builder не предусматривает применения средств явного управления логическим выводом, которые могли бы существенно расширить возможности используемого языка.

Рисунок 19 Схема процесса проектирования приложений в системе Ageпt Builder ToolКit

МУЛ ЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОИСКА ИНФОРМАЦИИ.

В связи с быстрым развитием интернет-технологий возникла необходимость применения средств искусственного интеллекта для поиска и обработки интернет-ресурсов. Применение интел­лектуальных МАС для решения задач сбора, поиска и анализа ин­формации в глобальных сетях дает следующие существенные преимущества перед традиционными средствами обработки ин­формации [3]:

• обеспечение доступа пользователя к сетевым протоколам в сети Интернет;

• параллельное решение нескольких задач;

• выполнение поиска информации после отключения поль­зователя от сети;

• увеличение скорости и точности поиска, а также уменьше­ние загрузки сети за счет поиска информации непосредственно на сервере; .

• создание собственных баз информационных pecypcов, постоянно обновляемых и расширяемых;

• реализация возможности сотрудничества между агенrами, которая позволяет использовать накопленный опыт;

• возможность автоматически корректировать и уточнять за­просы, используя контекст и применяя модели пользователей.

В табл. 9.6. приведены отличительные особенности известных в России коммерческих мультиагентных систем Autoпoтy [15] и WebCoтpass [22], предназначенных для интеллектуального поис­ка и обработки информации в сети Интернет.

Таблица 9.6 Анализ систем интеллектуальноro поиска и обработки информации

Характеристика	Autonomy								WebCompass
Категория пользователей, на которую ориентирована система	Конечные пользователи.					«Продвинутые» пользователи
Подход к описанию предметной области					Технология нейронных сетей и специальные методы распознавания образов и обработки				Иерархии понятий, связанных отношениями типа IS-A, PART- HAS-PART, IS-A КIND ОР и т. д.
Средства спецификации запросов.		Естественный язык				«Прямое» использование сформированного пользователем описания предметной области
Методы поиска реле вантной информации -		Нечеткая логика				Поиск по списку ключевых слов одновременно на 35 машинах.
Режим обучения поис ковых агентов.				Есть		Нет		Нет

Недостатком современных систем интеллектуального поиска и обработки информации является их слабая способность к обу­чению. Поэтому основные усилия по совершенствованию интел­лектуальных систем информационного поиска в сети Интернет направлены на развитие моделей представления знаний, меха­низмов вывода новых знаний, моделей рассуждения и способов обучения агентов [20].

Одним из успешных исследовательских проектов, выполнен­ных в этом направлении, стал проект системы МARRI [21], кото­рая была разработана для поиска Web-страниц, релевантных за­просам в определенной предметной области. Для решения по­ставленной задачи система использует знания, представленные в виде онтологии, под которой в данном случае понимается упоря­доченное множество понятий предметной области.

Агент пользователя

Агент обработки текста

Агент-брокер URL

Агент-брокер НТМL-страниц

Агент обработки текста

Интернет-агент

Интернет-агент

Рисунок 9.7. Архитектура системы МARRI

Система МARRI включает следующие типы агентов:

• интерфейсный агент (агент пользователя) обеспечивает интеллектуальное взаимодействие с пользователем. Он поддержи­вает процесс формулирования запросов и представляет результа­ты поиска в виде списка URL или Web-страниц;

• агенты-брокеры двух типов: 1) брокер типа URL предназна­чен для формирования списков интернет-адресов, поставляемых браузером; 2) брокер типа HTML выполняет функции запомина­ния полученных Web-страниц и их распределения между агентами обработки текста;

• агент сети (интернет-агент) обеспечивает считывание и анализ заданной страницы URL или Web-страницы (URL:- авто­номная Jаvа-программа с собственным сетевым адресом). Он должен уметь выполнять обработку исключительных ситуаций (например, когда страница недоступна), а также производить анализ текста на считанной странице; .

• агент обработки текста сначала преобразует HTML-текст к представлению, с которым работают морфологический и синтак­сический анализаторы, а затем проводит семантический анализ Web-страниц для проверки их релевантности запросу на основе соответствующей онтологии. Результат обработки текста пред­ставляется в виде синтаксического дерева, которое должно соот­ветствовать какому-нибудь фрагменту используемой онтологии.

Каждый из перечисленных типов агентов наделен специаль­ными знаниями, которые используются для повышения эффек­тивности поиска информации. Агенты способны взаимодейство­вать друг с другом; обмениваться информацией, контактировать с Web-браузерами, анализаторами естественного языка и онтоло­гическими базами данных.

Отличительной чертой системы МARRI является представле­ние агентов автономными Jаvа - программами, каждая из которых имеет собственный сетевой адрес (URL). Это обеспечивает мо­бильность агентов, но противоречит политике безопасности, не допускающей запуск подобных программ, если они не сертифицированы на данном сервере.