тарасов

Экзаменационный билет №15

1.Каковы основные положения и принципы системного подхода в ИИ. Чем он отличается от классического подхода? Что такое синергетический подход в ИИ? Какие формальные модели сложных систем Вам известны.

Системология (общая теория систем) есть междисциплинарная область, разрабатывающая методологические принципы исследования и моделирования систем любой природы. Основными понятиями системного подхода являются понятия системы и среды, элемента и связи, функции и структуры, организации и поведения, адаптации и развития.

Системный анализ – это методология общей теории систем, заключающаяся в исследовании объектов путем представления их в качестве систем, проведения их структуризации и дальнейшего углубленного изучения.

Системный анализ связан с использованием системного подхода к изучению объектов любой природы. Основными понятиями системного подхода являются понятия системы и среды, элемента и связи, функции

и структуры, организации и поведения, адаптации и развития.

В системной методологии активно используется принцип относительности, согласно которому любая система и ее границы всегда зависят от наблюдателя (исследователя), его целей. Различие между элементами и системами относительно: системы, выделяемые на некотором уровне анализа (одним наблюдателем) могут рассматриваться как элементы на более общем уровне (для другого наблюдателя), и наоборот

Термин “синергетика” происходит от слова “синергия”, означающего совместное действие, сотрудничество. Сотрудничество, а в более широком аспекте кооперация понимается как универсальная характеристика самоорганизации в сложных системах. По мнению Г. Хакена, предложившего этот термин, его введение для обозначения современной теории самоорганизующихся систем оправдано по двум причинам: а) исследуются процессы содействия, взаимной адаптации компонентов в развивающейся системе; б) происходит объединение усилий представителей различных дисциплин.

Таким образом, привлечение синергетической методологии к исследованию и разработке сложных интеллектуальных систем, таких как многоагентные системы и эволюционные интеллектуальные организации, предполагает междисциплинарное осмысление проблемы. В монографии делается попытка связать воедино в контексте агентно-ориентированных технологий идеи и подходы ИИ, философии, психологии, биологии, социологии, теории организаций, теории деятельности, теории коммуникации, эволюционной теории и ряда других научных дисциплин. Здесь ключевыми проблемами видятся вопросы организации и самоорганизации, деятельности и кооперативного поведения, развития и коэволюции искусственных агентов на различных уровнях (индивидуальном, коллективном, социальном).

Синергетика, это:

Учение о взаимодействиях, ведущих к появлению новых структур (Г.Хакен)

Общая теория самоорганизации = наука о самоорганизации развивающихся систем (Г.Хакен)

Наука о системах, далеких от положения равновесия (И.Пригожин)

Наука о нелинейных процессах (C.М.Курдюмов)

Наука о неустойчивых процессах

Теория образования новых качеств

Формально. система есть множество элементов с отношениями

Все классические определения системы сводятся к ее выражению в виде пары, состоящей из элементов и отношений (связей) между ними, что можно формально записать в виде

S = X, R ,

где X - множество элементов, а R – множество отношений.

Из формулы видно, что можно построить различные виды систем по:

а) числу и типам элементов, образующих систему; б) по типам и интенсивности отношений между ними

Cистемой называется структурно-функциональная целостность. Система рассматривается как совокупность структур, обеспечивающих выполнение определенных функций.

Это определение системы опирается на исходные понятия функции и структуры и отражает идеи единого функционально-структурного подхода в системологии. Соотношение между понятиями функции и структуры аналогично соотношению между понятиями содержания и формы.

Функции системы, выражающие ее содержание, характеризуют взаимосвязь между частями и целым, между компонентами и целостной системой, а также между системой и окружающей средой. Соответственно различаются внешние функции (взаимосвязи системы со средой) и внутренние (взаимосвязи между элементами и системой).

Обычно определение функции означает выделение одноименной подсистемы.

Структура системы означает форму ее представления в виде составных частей. Структура охватывает множество элементов, образующих состав системы, вместе с базовыми связями между ними.

2.Как записываются свойства транзитивности для знаковых нечетких отношений? Что такое сбалансированная структура взаимодействий между агентами? (книжка тарасова, с 164)

Вобщем случае будем полагать, что взаимодействие между агентами характеризуется не только знаком, но

и различной силой (интенсивностью) и описывается некоторым числом из интервала [ — 1, +1]. Тогда различные виды взаимодействия агентов в МАС можно представить нечеткими отношениями вида

Имеет смысл также определить уровень (порог) взаимодействия агентов как

,

,

.

Транзнтивность

Для нечетких отношений на полярных шкалах можно сформировать много различных условий согласованности (транзитивности) . Здесь мы ограничимся следующими условиями:

(абсолютная транзитивность)

(абсолютная котранзитивность)

(слабая транзитивность),

(слабая котранзитивность),

Условия транзитивности выражают согласованность взаимодействий агентов агент , содействующий

агенту , содействует и тому агенту , которому содействует его партнер . Те же функции выполняют условия котранзитивности, но для противодействующих агентов.

В свою очередь, свойства транзитивности и котранзитивности, позволяют определить уровень сбалансированности отношений между агентами в МАС. Формирование математической модели баланса взаимодействий между агентами удобно начинать с построения модели малой группы в виде треугольника Ф. Хайдера, представляющего собой простейший знаковый граф. Здесь агенты отождествляются с вершинами графа G , а направленность их взаимодействий (содействие или противодействие) обозначается знаками + или —. Для простоты будем полагать, что взаимодействия между агентами симметричны. Отсутствие петель в графе G означает, что рефлексивные случаи содействия или противодействия самому себе здесь не рассматриваются.

Структура взаимодействий между агентами называется сбалансированной, если все положительные отношения между ними транзитивны (рис.5.3a), а отрицательные — нетранзитивны Нарушение транзитивности положительных взаимодействий или транзитивность отрицательных дестабилизирует эту

структуру. Однако, структура взаимодействий также будет сбалансированной, если два агента и

содействуют между собой, но оба противодействуют третьему агенту . Тогда все агенты будут удовлетворены тем, что первые двое работают вместе, а третий агент — в одиночку.

Удобным критерием оценки сбалансированности графа G является критерий Харари: знаковый граф сбалансирован тогда и только тогда, когда множество его вершин можно разбить на два класса, так что каждое ребро внутри класса имеет знак “ + ”, а каждое ребро между классами — знак “ — ”.. Данный критерий имеет прозрачную интерпретацию в виде “двухпартийной структуры”: МАС можно разделить на две группы агентов (партии) таким образом, что все взаимодействия внутри групп носят характер содействия, а между группами — противодействия.

Многомерным аналогом понятия структурной сбалансированности графа являются понятия консонанса и диссонанса. Взаимодействия агентов в МАС называются консонансными, если множество агентов можно разбить на группы (две и более), внутри каждой из которых связи между агентами положительны (агенты содействуют друг другу), тогда как связи между агентами из разных отрицательны (агенты противодействуют друг другу). Наоборот, взаимодействия в МАС носят диссонансный характер, если внутригрупповые связи отрицательны, а межгрупповые — положительны. Наконец, взаимодействия, которые не являются ни консонансными, ни диссонансными, называются ассонансными.

Очевидно, что степени консонанса можно ранжировать по силе. Наиболее сильным считается консонанс с максимальным числом положительных связей. Из консонанса Хайдера с двумя группами самый сильный — с одним “отторгнутым” агентом, а самый слабый — когда подмножества агентов равномощны. Когда число агентов равно числу подмножеств, получаем самый слабый консонанс, который эквивалентен самому сильному диссонансу — тривиальному.

Экзаменационный билет №16

1.Что такое автономный агент? Перечислите важнейшие принципы организации живых систем. Каковы основные механизмы самоорганизации и самосохранения «биологических организаций»? Что такое гомеостатические и автопоэтические системы?

Автономный агент представляет собой искусственную систему, которая обладает собственным поведением, удовлетворяющим экстремальным принципам. Отсюда понятно, что компьютерная программа в виртуальном пространстве или робот в реальном физическом пространстве обретают статус агента, тогда когда у них имеются средства оперативного восприятия и интерпретации изменений среды, а также планирования и организации действий. Но, это, в первую очередь, предполагает наличие механизмов мотивации, целеобразования, предвидения и пр

Сегодня все больший интерес начинают привлекать вопросы возникновения и самосохранения сложных систем, что означает развитие гомеостатических и синергетических подходов. Гомеостатика — это наука о принципах и механизмах самосохранения, поддержания равновесия, гармонии в естественных и искусственных системах. Она связана с исследованием и моделированием условий, необходимых для устойчивого функционирования систем, содержащих неустойчивые компоненты. В ее рамках изучаются проблемы живучести, адаптивности, эффективности функционирования систем различной природы как в условиях нормы, так и в условиях патологии. Тремя ведущими принципами гомеостатики являются принципы противоречия, гармонии и аналогии.

В центре внимания гомеостатики находится взаимодействие противоположностей, “склеивание” и “расщепление” антагонистов, управление внутренними противоречиями в системах, состоящих из “полярных единиц”, а также анализ возникновения патологий и катастроф в таких системах.

Базовым механизмом самосохранения является гомеостазис, т. е. способность системы самостоятельно поддерживать в определенных границах ряд критических параметров состояния, определяющих ее область существования (или гомеостатическую границу). Сам термин “гомеостазис”, введенный в научный обиход К. Бернаром и У. Кентоном, означает “остаться таким же”, т. е. гомеостатическая система остается устойчивой при внешних возмущениях. Расстояние от гомеостатической границы или ширина области гомеостазиса характеризует уровень самоорганизации (самоопределения) системы, который регулируется благодаря средствам реактивной и активной автономии. Гомеостатом называется структура, поддерживающая гомеостазис.

Четырьмя ключевыми составляющими, необходимыми для существования гомеостатической системы являются: а) внутренние противоречия; б) иерархическая организация; в) соподчинение гомеостатов; г) реализация в управлении принципа регулируемого противоречия (символ китайской монады)

Реактивный агент стремится минимизировать функционал

I = Wdt = ½(ai yi2)dt,

где yi – отклонение некоторой жизненно важной переменной от нормы (потребность), ai – вес (субъективная важность) этой потребности, t – время, а произведение Mi = ai yi естественно трактовать как побуждение (импульс)

Одна из современых теорий определения жизни – так называемая теория Сантьяго, или теория аутопоэза. Теория аутопоэза – одна из современных попыток выразить критерий жизни. Авторы этой концепции – чилийские нейробиологии Умберто Матурана и Франциско Варела, работавшие в университете Сантьяго. Важные понятия этой теории – понятия «паттерн» и «организация». Под паттерном имеется в виду некоторый тип структуры, характерный для множества частных реализаций этой структуры. Организация – частная реализация паттерна. Например, паттерн любого стула – наличие опоры и сиденья. Организация отдельного стула – тот конкретный способ, каким реализуется опора и сиденье в данном стуле (допустим, в

виде четырех ножек, мягкого сиденья и спинки, сделанных из дерева). Используя термины Аристотеля, можно было бы сравнить паттерн с родовой формой, организацию – с индивидуальной формой и материей. Пытаясь дать определение жизни, авторы теории аутопоэза имеют в виду в первую очередь определение паттерна всех живых систем. Предполагается тем самым, что у всех форм жизни один паттерн и разные организации. Сформулировать необходимый и достаточный признак жизни означает в точности выразить паттерн только живых систем.

В качестве критерия жизни авторы предлагают рассмотреть так называемые аутопоэтические системы. Система может быть названа аутопоэтической если только если для нее выполнены следующие пять условий:

1.Система представляет собою сеть взаимодействий на некотором множестве элементов. Под сетевой структурой здесь имеется в виду особый паттерн организации, в котором каждый элемент влияет на каждый (в смысле причинно-следственных отношений).

2.В качестве элементов сети выступают процессы.

3.Это физические процессы.

4.Это процессы воспроизводства системы, т.е. результатом этих процессов является постоянное восстановление и возможное изменение системы.

5.Граница сети – также один из элементов сети, т.е. она находится в сетевом взаимодействии со всеми

остальными элементами (это условие было добавлено авторами, чтобы отличить аутопоэтические системы от гиперциклов Эйгена[2], для которых верны только первые 4 признака).

Признаки 1-3 и 5 задают так называемую автономную, или операционально замкнутую систему. Такая система только испытывает неспецифическую активацию со стороны внешней среды, определяясь в своем развитии преимущественно внутренними закономерностями. Все причины автономной системы лежат внутри системы. Такая система представляет собою фрагмент реальности, относительно изолированный от окружающей среды по каузальной структуре. Внешняя среда не может извне определить автономную систему, прорвать ее каузальную непроницаемость – вот пожалуй тот главный смысл, который несет в себе идея аутопоэза.

Понятие операциональной замкнутости вполне совместимо с понятием термодинамической открытости живой системы. В случае автономности речь идет о причинно-следственных связях, в то время как термодинамическая открытость рассматривает проблемы обмена энергией и веществом с окружающей средой. Автономная система вполне может определяться к эволюции только внутренними причинами, в то же время активно обмениваясь со средой энергией и веществом. Аутопоэтическая система – автономная система на физических процессах. Обратно, если нас не интересует природа процессов, и мы допускаем возможность системы с признаками 1-3 и 5 на нефизических процессах, то это случай автономной системы. Таким образом, физичность процессов – важный, с точки зрения авторов, признак аутопоэтической системы. Типичным примером простейшей естественной аутопоэтической системы является живая клетка. Все физико-химические процессы в ней находятся в сложных сетевых взаимодействиях (например, ДНК определяет структуру ферментов, которые осуществляют и регулируют в том числе процессы редупликации ДНК), в результате протекания этих процессов клетка постоянно воспроизводится, наконец мембрана клетки (граница сети) активно взаимодействует с остальными клеточными процессами. Интересно, что рассмотрение клетки в качестве аутопоэтической системы приводит, в частности, к тому выводу, что геном клетки не может только определять все остальные процессы, не испытывая одновременно влияния с их стороны. Единственным полным детерминантом аутопоэтической сети является только сама сеть.

2.Что такое «лингвистическая модель суждений агента? Что такое нечеткие множества и отображения и для чего они служат в теории агентов? В чем состоят связи и отличия между мерой возможности и вероятностной мерой?

Одной из главных характеристик человеческого интеллекта является широкое использование богатых возможностей естественного языка для описания сложных объектов и отношений. Формальной моделью, наиболее приближенной к ограниченному естественному языку и открывающей возможности вычислении со словами, является лингвистическая переменная Заде. По сути дела, лингвистическая переменная уже позволяет отобразить использование базовой триады “понятие — значение — смысл” в процессах вербальной коммуникации.

Лингвистической переменной называется переменная, значениями которой могут быть не только числа, но и слова, и словосочетания какого-либо естественного или искусственного языка. Ее можно представить пятеркой LV = (L,Т,Х, G,М), где L — название переменной; Т — терм-множество (совокупность ее лингвистических значений); Х — универсальное множество; G — множество синтаксических правил (грамматика), позволяющее из простых атомарных термов строить составные термы, G: Т Т*, Т* есть

расширенное терм-множество; М — множество семантических правил, задающее отношение полиморфизма (соответствия типа “один-ко-многим”) между Т и U

Наиболее известным случаем классической меры является нормальная мера или вероятностная мера А.Н.Колмогорова P: 2X [0,1], которая удовлетворяет следующим условиям:

1) P( ) = 0, P(Х) =1 (ограниченность)

2)А,В 2X, А В P(A) P(B) (монотонность)

3)А,В 2X, А В= P(A B)=P(А)+P(В) (аддитивность)

В общем случае, берется -алгебра множеств, 2X и аксиома аддитивности записывается в форме Аi ,Аi = P ( Аi) = P(Аi). С вероятностной мерой связана статистика средних значений. Пусть x0 есть заданный элемент в X. Частным случаем вероятностной меры является примитивный класс мер Дирака mD, определяемый соотношением: А 2X, 1, если x0 A и mD (А) = 0 в противном случае.

Мера Дирака есть частный случай вероятностной меры, соответствующий детерминированной сингулярной информации (мера полной уверенности).

Экзаменационный билет №17

1.Приведите примеры формальных моделей многоагентных систем. Чем отличаются системы распределенного ИИ от систем децентрализованного ИИ? Приведите примеры (книжка Тарасова, с 131)

Для формального определения МАС можно взять за основу понятие алгебраической системы по А. И.

носителем или основой системы, П— множество предикатов, — множество операций [Мальцев, 1970].

Очевидно, что система может быть многоосновной, и в этом случае = (). Например, многоагентная система обычно включает как множество агентов, так и множество объектов, что может быть записано в виде Х = (А, О).

Когда X = A, и с учётом того, что МАС представляет собой открытую систему, ее в простейшем случае можно выразить как MAS = (A,E,R,ORG), Где А – множество агентов; E = {e} – среда, в которой находится данная МАС; R – множество взаимодействий между агентами (например, коммуникативные акты, аукционы и т.п.); ORG – множество базовых организационных структур, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов и установившимся отношениям между ними.

Вариант описания МАС с акцентом на ее действия MAS = (А, АСТ, , L), где А — множество агентов;

АСТ — конечное множество действий в МАС; — множество действий агента , L — подмножество расширенного множества АСТ*, которое описывает поведение всей МАС.

Более общее определение эволюционной многоагентной системы (ЭМАС): EMAS = (А, Е, R, АСТ, Р, ST, ЕV), где А = {1,..., n} — множество неоднородных агентов различных типов srt; Е — множество сред, в которых функционируют агенты; R — семейство базовых отношений между агентами; АСТ — множество действий агентов; Р — множество коммуникативных актов, образующих протокол коммуникации в МАС; ST— множество состояний МАС (задающих ее текущую организационную структуру); ЕV — множество эволюционных стратегий.

В свою очередь, МАС, понимаемая как социальный (коллективный) агент, определяется: SA = (ST, L, АСТ, SL, Т), где ST — множество состояний; L — множество языков; АСТ — множество действий; SL –

множество социальных законов, причем ограничение задается парой (act,), а социальный закон sl есть множество ограничений (),; T — обобщенная функция переходов,

то ; б) для любых , если ,

то .

Другой возможный вариант описания агентов и МАС предложен К. Цетнаровичем. Он опирается на идею трехступенчатого определения основных понятий, например, а — агент, А— множество (конфигурация)

агентов, , — множество всех конфигураций агентов, . Далее вводятся g — тип агентов, G —

множество возможных типов агентов, , Е — пространство системы, — множество всех пространств

МАС, . Затем исходная МАС задается парой MAS = (), а соответствующая среда — тройкой W = (E,А, С), где С — взаимосвязь между агентами А и пространством Е. При этом еще рассматриваются понятия ресурса МАС r, множества (конфигурации) ресурсов R и множества всех возможных конфигураций

ресурсов в МАС , а также топологии жизненного пространства Т (множества мест t Т, где агенты могут жить и работать) и множества всех возможных топологий .

Тогда общая структура жизненного пространства агентов Е характеризуется парой E=(R,Т). В результате агент а типа g определяется набором а = (М, Q, STR, I, Х, L, m, q, str), где m — модель среды агента; М —

множество моделей среды, m М; q — цель агента, определенная как отображение q: М М , R — множество действительных чисел; Q — множество (конфигурация) целей агента, q Е Q; str — стратегия агента, str: М М; STR — множество (конфигурация) стратегий, str: MM; STR; — наблюдения агента; Х

— операция выполнения стратегии агента; L — операция адаптации (обучения) агента.

Наконец, МАС интерпретируется как искусственный рой (swarm), построенный из мобильных, реактивных агентов, которые способны локально взаимодействовать друг с другом и коллективно решать различные задачи, действуя параллельно.

Искусственный рой определяется набором SW = (А, ST, Ч, Х, u, f, g, ), где А — множество агентов; ST

— множество состояний агентов; V — множество векторов скоростей перемещения агентов; ; f —

; — функция перемещения, : Х V Х; u — функция соседства, u: А

.

2.Что такое горизонтальные и вертикальные архитектуры агентов? Нарисуйте архитектуры агентов на основе нейронных сетей и классификаторов.

А. Архитектура на основе продукционной системы

Одной из наиболее популярных архитектур первого класса является архитектура агента на базе продукционной системы, которая задается набором правил вида: если “список условий”, то “список действий”, где список условий связан с элементами из базы фактов, а список действий содержит элементарные действия, например, добавить или исключить элементы из базы фактов.

Каждый интеллектуальный агент выражается в виде продукционной системы, снабженной функциями интерпретации и выполнения. Отличие агента от обычной экспертной системы состоит в следующем. С одной стороны, речь идет о системе “агент-среда”, когда необходимыми условиями реализации агентом некоторого поведения выступают специальные устройства, непосредственно воспринимающие воздействия внешней среды (рецепторы) и исполнительные органы, воздействующие на среду (эффекторы). Функция восприятия (рецепторы агента) обеспечивает ввод текущей информации или сообщений в базу фактов в ходе функционирования машины вывода, так чтобы их можно было непосредственно учитывать в базе правил. С другой стороны, в архитектуре интеллектуального агента должны явно или неявно присутствовать еще два модуля: а) модуль коммуникации, содержащий описание протоколов коммуникации (в частности, переговоров) агента с другими агентами; б) модель формирования целей и ситуативных оценок, который формирует ядро простейшей интенциональной подсистемы.

Б. Системы на основе классификаторов

Системы на базе классификаторов (classillers), предложенные Дж. Холландом, представляют собой особый случай систем, основанных на правилах. Здесь факты, называемые также сообщениями, являются векторами фиксированного размера (обычно берется бинарный алфавит из нулей и единиц), а правила, именуемые классификаторами, являются парами векторов чисел, к которым также присоединяется неизвестное число #, называемое “джокером”. Правила снабжены весовыми коэффициентами, соответствующими вероятностям их запуска.

Информация, поступающая из среды, кодируется системой восприятия в виде множества фактов. Правила применяются к этим фактам и производят новые факты, которые могут, в свою очередь, запустить новые классификаторы или воздействовать на среду посредством исполнительной подсистемы.

Системы на базе классификаторов отличаются от обычных продукционных систем наличием двух специальных механизмов: а) системы вознаграждения; б) системы воспроизведения правил на основе генетических алгоритмов. Система вознаграждения отмечает правила, которые привели к “удачному действию”, т.е. действию, позволившему достигнуть поставленной цели. В этом случае весовые коэффициенты правил увеличиваются (а, в противном случае, уменьшаются). Вначале запускаются правила, которые имеют большие весовые коэффициенты. Помимо этого, возможно производство новых правил на

основе имеющихся правил с наибольшими весами с помощью генетических операторов мутации, скрещивания и др. Подобные системы классификаторов обычно используются в основном для реализации адаптивного поведения, например, поведения аниматов в динамической среде.

В. Архитектура с иерархической базой знаний

Она включает в себя несколько уровней представления знаний, рабочую память, модуль управления коммуникацией и человеко-машинный интерфейс. Для успешного выполнения своих задач агент должен иметь возможность осуществлять как интеллектуальное поведение

(выбор планов, декомпозиция проблемы и распределение задач) так и реактивное поведение (своевременно реагировать на появление новой информации, изменения в существующих данных и т.д.). В разработанной архитектуре интеллектуальное поведение обеспечивается сочетанием правил принятия решения для выбора планов, осуществления декомпозиции и распределения задач с правилами кооперации для формулирования обязательств. Реактивное поведение обеспечивается уровнем контроля, который реагирует на различные изменения в рабочей памяти (такие как доставка результатов, появление новых целей или сообщений об изменениях в существующих данных, целях, обязательствах и задачах).

Укажем три уровня знаний, играющих ключевую роль в архитектуре агента:

•Знания предметной области (domain knowledge), например, об организации и управлении предприятием.

•Знания о взаимодействии (tnterface knowledge), которые выступают в форме общих декларативных правил поведения, а также правил пополнения '' и модификации знаний предметной области. Правила взаимодействия представляют собой основу архитектуры агента и подразделяются на: а) правила принятия решения в условиях неопределенности; б) правила управления кооперацией агентов.

•Управляющие знания (control knowledge) — знания, применяющие знания взаимодействия к знаниям предметной области для пополнения и изменения рабочей памяти.

Рабочая память предназначена для хранения временных данных, полученных от уровня управления, пользователя или модуля управления коммуникациями. Так, в рабочей памяти содержится информация о целях, информация о текущих задачах, информация о завершившихся задачах, входящие и исходящие сообщения и текущие обязательства. Рабочая память функционирует по принципу глобальной доски объявлений.

Модуль управления коммуникациями осуществляет составление и отправку сообщений, посылаемых другим агентам. Сообщения составляются из коммуникационных примитивов, получаемых с помощью правил управления задачами и правил кооперации. Каждый примитив характеризуется своим типом и содержанием. Модуль управления коммуникациями также занимается получением подтверждений о доставленных сообщениях.

Человеко-машинный интерфейс определяет способы взаимодействия между системой и пользователем. Здесь компьютер способен осуществлять различные функции (принятие решения, управление задачами, кооперация), но не является полностью автономным. В общем случае, агент сообщает пользователю результаты своей работы, и пользователь должен подтвердить их, прежде чем они вступят в силу и будут переданы другим агентам.

В горизонтально организованной архитектуре, все уровни агента связаны с уровнем восприятия и действий (иными словами, все уровни могут общаться между собой).

Варианты такой архитектуры приведены на рис. 3.19 и 3.20а. Напротив, в вертикально организованной архитектуре только один из уровней агента связан с уровнем восприятия и действий, а каждый из остальных уровней взаимодействует только с парой смежных с ним уровней.

Основные проблемы реализации горизонтальных архитектур обусловлены сложностью координации работы отдельных уровней.

Напротив, в вертикально организованной архитектуре проблема управления взаимодействием уровней не является столь сложной, поскольку выходная информация каждого из уровней всегда имеет точный адресат. В вертикально организованных архитектурах распределение функциональных модулей по уровням обычно выполняется по одному из следующих двух принципов. По первому принципу, различные уровни агента соответствуют различным уровням абстракции для одного и того же набора функциональных характеристик. Согласно другому принципу, каждый уровень отвечает некоторому функциональному свойству или их набору.

Экзаменационный билет №18

1.Чем отличаются друг от друга расширения и переосмысления классической логики? Приведите примеры с использованием логических матриц. Приведите пример описания агентов с помощью логики возможности?

См билеты 7,9,16

2.Опишите важнейшие модели самоорганизации и кооперации агентов? Чем отличаются открытые и закрытые аукционы (книжка Тарасова, с 158)

Использование метафоры аукциона в переговорах агентов обеспечивает возможность явной передачи “полезности” (в виде цены) от одного агента к другому. По сути, аукцион — это мощный рыночный механизм самоорганизации коллективного поведения, и с его помощью, как и в моделях, основанных на теории игр, можно сконструировать такую схему торгов, которая обеспечит требуемые свойства МАС. На аукционе некоторые ресурсы, необходимые для достижения цели несколькими агентами, выставляются на “продажу”. Ресурсы эти ограничены, поэтому агенты соперничают между собой в процессе торгов. Возможности “покупки” ресурсов агентами также ограничены, а целесообразность покупки оценивается функцией полезности ресурса, которая, как правило, вычисляется в виде разности между “доходом” от использования ресурса и затратами на его покупку.

На аукционе один агент играет особую роль аукционера. Только он заинтересован в повышении цены на ресурс. Все остальные агенты заинтересованы в снижении цен.

Аукционы могут проводиться по различным схемам, причем результаты торгов существенно зависят от этого. Так аукционы бывают открытыми и закрытыми. На открытых аукционах цены объявляются публично, и каждый участник знает о ценах, предлагаемых другими участниками. На аукционах закрытого типа цены известны только аукционеру.

Аукционы открытого типа, в свою очередь, делятся на:

• “английские”, когда цена повышается, начиная с некоторой стартовой, и побеждает тот агент, кто предложил наибольшую цену;