Мульти-агентные интеллектуальные системы
Потребности комплексной и гибкой автоматизации технологических процессов привели к необходимости группового управления роботами, технологическими машинами и оборудованием. Системы группового управления должны обеспечить возможность быстрой перестройки производства к изменению типа и объёма выпускаемой продукции в изменяющейся среде.
Первоначально были разработаны принципы централизованного и децентрализованного группового управления сложными робототехническими системами . При централизованном управлении использовалась иерархическая обработка информации из единого центра, осуществляемая достаточно мощным центральным компьютером. При децентрализованном управлении использовались распределённая группа микропроцессоров, встроенных в локальные системы управления, гибко программирующие поведение роботов и оборудования в соответствии с заданной в реальном времени последовательностью технологических операций. Эти принципы нашли применение в системах группового управления промышленными роботами и технологическим оборудованием с числовым программным управлением.
Развитие средств адаптации, систем телекоммуникации и элементов искуственного интеллекта привели в последние годы к созданию интеллектуальных систем управления роботов, машин и оборудования, связанных между собой компьютерными каналами связи для обмена информацией. Благодаря этому появилась возможность рассматривать такое оборудование с интеллектуальным управлением и коммуникационным взаимодействием как агентов сложных робототехнических систем, которые должны коллективно решать общую задачу в изменяющейся производственной среде.
Под агентом понимается объект, обладающий интеллектом, т. е. способный рассуждать и принимать на основании этих рассуждений решения, автономно функционирующий и выполняющий поставленные перед ним цели. Можно в общем случае выделит два типа агентов:
- интеллектуальные программные агенты, реализующие функции поиска, обзора и преобразования информации преимущественно в сетевой среде;
- робототехнические интеллектуальные агенты – роботы, способные автономно функционировать в реальной среде, решая задачи выживания, перемещения, навигации и т. п. с целью регистрации состояния окружающего мира, передачи полученной информации потребителю и осуществления спланированных действий.
Интеллектуальный робототехнический агент воспринимает среду с помощью датчиков и воздействует на нее посредством исполнительных органов. Воздействие агента на среду называется реакцией, а ощущение агентом среды – восприятием. Поведение интеллектуальных агентов состоит в переработке восприятий в реакции. Эта переработка осуществляется интеллектуальным агентом с помощью решателя, работающего на основании заложенных в него знаний.
В зависимости от сложности решаемых задач выделяют четыре типа интеллектуальных агентов:
- комбинационные;
- последовательностные;
- целенаправленные;
- целевыбирающие.
Комбинационный агент в определенный момент времени получает с датчиков восприятие, характеризующее состояние среды. На основании только этого восприятия и неизменяемых в процессе всего существования агента знаний, хранящихся в его памяти, он в этот же момент с помощью исполнительных органов формирует реакцию. Комбинационный агент не порождает новых знаний.
Поведение последовательностного агента также зависит от восприятий, полученных в предыдущие моменты времени.
Целенаправленный агент прежде чем принять решение на основании известной ему цели заранее планирует свои реакции. Таким образом, решатель целенаправленного агента использует не раз и навсегда данное ему множество правил, предписывающих какие реакции выдавать в ответ на восприятие, и всякий раз для достижения новой цели порождает план достижения именно этой цели. Исходными данными для работы агента также могут быть не только реакции на конкретное восприятие, а также общие законы его поведения в среде, законы поведения самой среды, законы порождения планов достижения целей.
Целевыбирающий агент способен при наличии одной цели выбрать из множества конкурирующих планов достижения цели наилучший. На основании предыдущего опыта он способен обучаться и корректировать или пополнять свои знания.
От свойств конкретной среды зависит выбор типа агентов и всего, что им необходимо для успешного функционирования.
Системы управления, реализующие принципы интеллектуального управления с диалоговым интерфейсом между агентами, называют мультиагентными.
ФУНКЦИИ МУЛЬТИ-АГЕНТНОГО УПРАВЛЕНИЯ
Групповое интеллектуальное управление мульти-агентными робототехническими системами (МАРС) будем называть мульти-агентным управлением. Основными функциями мульти-агентного управления являются:
- декомпозиция общей задачи для МАРС на множество локальных подзадач для агентов;
- формирование коллектива агентов с различными функциональными возможностями;
- планирование распределения или перераспределения этих локальных подзадач между агентами;
- распределение материальных и интеллектуальных ресурсов между агентами;
- координация совместной работы агентов с автоматическим разрешением возникающих конфликтов;
- моделирование среды с препятствиями и поведения МАРС в изменяющейся среде;
- локальное интеллектуальное управление агентами с использованием сенсорной и коммуникационной информации, поступающей по каналам прямой и обратной связи.
Системы мульти-агентного управления обладают следующими достоинствами:
- параллельное решение агентами своих подзадач в реальном времени;
- взаимозаменяемость агентов или их подсистем (например, локальных сенсорных систем или систем интеллектуального управления);
- инвариантность архитектуры (структуры и функций) систем мультиагентного управления при изменении в широких пределах решаемых задач, используемых технологий и ресурсов;
- высокая надёжность за счёт простоты резервирования функциональных модулей, их диагностики и ремонта без остановки работы агентов и МАРС в целом;
- мультипроцессорная реализация основных функций мульти-агентной обработки информации, навигации и управления;
- возможность унификации и стандартизации основных функций и модулей МАРС.
Стратегические функции мульти-агентного управления такие, как декомпозиция общей задачи, распределение подзадач и ресурсов между агентами и т.п., обеспечивают координацию и организацию правильной работы МАРС. Поэтому целесообразно возложить эти функции на верхний уровень группового управления, называемый стратегическим или супервизорным управлением. Для реализации этого уровня управления можно ввести специального агента-координатора. Тактические функции интеллектуального управления технологическими агентами параллельно осуществляются на нижнем уровне локального (одно-агентного) управления. При этом базы данных и базы знаний локальных систем интеллектуального управления рассматриваются как “интеллектуальный капитал” (знания, опыт, навыки, мотивация и т.п.) и особый вид вычислительных ресурсов агентов. Агенты МАРС способны кооперироваться и конкурировать между собой при коллективном решении общей задачи.
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ РОБОТ КАК АГЕНТ
Будем рассматривать робототехническую систему как коллектив интеллектуальных агентов, связанных компьютерными каналами связи для достижения общей цели. Каждый агент способен самостоятельно решать некоторые локальные задачи и имеет возможность кооперироваться с другими агентами в процессе совместного решения общей задачи. Робот как агент робототехнической мульти-агентной системы представляет собой автономную интеллектуальную систему, состоящую из следующих компонент:
1.двигательная система ("тело"),
2.сенсорная система ("органы чувств"),
3.системы управления ("мозг"),
4.система коммуникации ("языки и каналы связи”).
Основными особенностями интеллектуального агента являются:
- коллегиальность , т.е. способность к коллективному согласованному поведению в интересах решения общей задачи;
- автономность, т.е. способность самостоятельно решать локальные задачи;
- адаптивность, т.е. способность автоматически приспосабливаться
к неопределённым и изменяющимся условиям в динамической среде;
- активность, т.е. способность к активным действиям ради достижения общих и
локальных целей;
- информационная и двигательная мобильность, т.е. способность активно перемещаться и целенаправленно искать и находить информацию и объекты, необходимые для кооперативного решения общей задачи.
Сочетание описанных способностей позволяет автономным агентам достигать своих целей, разрешать конфликты и согласовывать свои действия при коллективном решении общей задачи в изменяющейся среде с препятствиями.