4. Аукционы

Проведение аукционов является примером сложного взаимодействия агентов. Аукцион (лат. «повышаю») метод проведения торговли каким-либо товаром, ценными бумагами и т.д. Совсем не обязательно аукционы проходят с повышением цены. Аукцион – способ продажи , основанный на конкуренции. Для каждого участника аукциона ценности делятся на три вида: личная, общая и коррелированная ценность. Существуют 4 основных вида аукционов:

1. прямой (английский),

2. голландский (оптовый),

3. янки (своей цены),

4. обратный.

Английский аукцион является самым распространенным видом. Он проводится с гласными торгами и поднятием цены, начинается с минимальной цены, причѐм покупатели выставляют по очереди более высокие цены. Товар достается покупателю, давшему максимальную цену. Покупатель оказывается в невыгодном положении, если вещь представляет собой общую или коррелированную ценность. Не всегда торги заканчиваются продажей.

На обратном аукционе покупатели выставляют запросы на требуемые товары, а продавцы соревнуются, предлагая лучшую цену и условия.

Главная особенность аукционов янки закрытые от других участников торги. Каждый участник подает свою цену в конверте, продавец выбирает наибольшую, а покупатель покупает товар по той цене, которую он назвал. Данный вид аукционов не имеет доминирующих стратегий, считается, что способствует шпионажу.

Название голландского аукциона происходит от рынка цветов в Голландии. Это оптовый аукцион, на котором продавец может выставлять много единиц товара одновременно. Покупатели могут претендовать на покупку многих единиц товара. Все выигравшие покупатели платят только минимальную из выигравших цен.

Оригинальным видом аукционов считается также аукцион Викри. В нем побеждает вторая по величине цена. Доминантной стратегией для частных ценностей является называние честной цены. Этот аукцион не способствует построению выигрышных стратегий, а люди их не любят.

5. Средства разработки и сферы применения мас (многоагентные системы)

Средства разработки МАС

В настоящее время основными средствами разработки МАС считаются:

• NetLogo кроссплатформенное программируемое окружение для программирования МАС;

• VisualBots бесплатный мультиагентный симулятор в Microsoft Excel с синтаксисом Visual Basic;

• MASON Java-библиотека для моделирования МАС;

• REPAST набор инструментов для создания систем, основанных на агентах JADE Java библиотека для создания МАС;) SemanticAgent SWRL/JAVA;

• CogniTAO С++ платформа разработки автономных МАС, ориентированная на реальных роботов и виртуальных существ.

Преимуществами МАС является увеличение производительности за счет асинхронного и параллельного исполнения; устойчивость к сбоям и надежность, масштабируемость и гибкость (легко добавлять новых агентов в систему), стоимость.

Основные сферы применения МАС

Многоагентные системы применяются в компьютерных играх, при создании кинофильмов, в оборонных системах, на транспорте, в логистике, геоинформационных системах и др. МАС хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению. В заключение отметим следующее. В ранние годы ИИ были популярными споры на тему: «Может ли машина мыслить?» и «Что такое интеллектуальная система?». Аналогично, распространение концепции агентов и МАС привело к появлению таких вопросов как «Что такое ИА?», «Чем отличаются агенты от обычных программ или манипуляционных роботов?», «В чем различие между МАС и ЭС?». Компьютерная программа или робот обретают статус агента тогда, когда у них имеются средства оперативного восприятия и интерпретации изменений среды, а также планирования и организации действий. Но это предполагает наличие механизмов мотивации, целеобразования, предвидения и пр. МАС, как и ЭС, имеет базу знаний и подсистему рассуждений. Однако ее знания могут быть локальными, неполными, противоречивыми, нередко обновляются, а рассуждения выполняются ради подготовки действий. В то же время, МАС снабжены развитыми протоколами для переговоров между агентами. Следует также отметить, что развитие МАС существенно расширяет агентно-ориентированный подход в ИИ. Классическая инженерия знаний дополняется методами и моделями общения агентов, эволюции и самоорганизации ИС.