Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Пособие_по_jason_(итог).doc
Скачиваний:
78
Добавлен:
21.03.2016
Размер:
1.79 Mб
Скачать

Заключение

В данном пособии была сделана первая попытка познакомить отечественного студента с языком AgentSpeak и системой Jason [2], которые достаточно популярны на западе, особенно в образовательной и научно-исследовательской среде. Пособие не претендует на полноту охвата затронутых вопросов и фактически содержит только материал необходимый и достаточный для выполнения лабораторных работ студентами, не владеющими Java. Аналогичных публикаций на русском языке авторами обнаружено не было.

В качестве заключения, хотелось бы привести ряд напутственных предостережений о некоторых подводных камнях, возникающих на пути разработчика МАС [3, стр. 251]. Эти предостережения адресованы тем, кто решил заняться разработкой МАС на более серьезном уровне.

1. Переоценка возможностей многоагентного подхода, или непонимание того, где агенты действительно могут быть полезны.

Технология МАС в настоящее время все еще очень молода и является объектом пристального внимания. Как водится в таких случаях, было сделано много громких заявлений о потенциале этой технологии, однако большинство неудач ее использования было связано именно с переоценкой этого потенциала и с непониманием существующих ограничений. При разработке МАС важно помнить, что агенты, в конечном счете, всего лишь программы, пусть даже программы «повышенной интеллектуальности», поэтому все их возможности лежат в рамках интеллектуальных способностей своих разработчиков.

2. Многоагентный фанатизм.

Хотя агенты и могут использоваться в широком диапазоне приложений, – они не универсальное решение. Есть много задач, для решения которых больше подходят традиционные средства, вроде ассемблера и классического ООП. Поэтому, учитывая относительную незрелость многоагентной технологии и небольшое число законченных приложений, прежде чем пытаться применить многоагентный подход для конкретной задачи нужно четко представлять себе его преимущества по сравнению с другими способами решения.

3. Стремление найти универсальное решение для уникальной задачи.

Данная проблема характерна для разработки программ самого разного назначение, но особенно заметна при разработке агентов. Обычно проявляется в виде стремления разработать некую универсальную архитектуру, более мощную систему отладки или другой кажущийся очень важным инструмент там, где это не нужно. Во-первых, существующие архитектуры агентов и МАС подходят для большинства задач, поэтому прежде чем браться за разработку принципиально новой архитектуры необходимо изучить возможности существующих. Во-вторых, весьма возможно, что решаемая задача является достаточно уникальной и на ближайшем горизонте подобных задач не предвидится. Поэтому в данном случае частное решение является наиболее рациональным выбором.

4. Вы забываете, что разрабатываете программное обеспечение.

Процесс написания кода любой, даже тривиальной, МАС – это во многом процесс экспериментирования. Эксперименты затягивают разработчиков и они забывают, что вообще-то разрабатывают программное обеспечение. В результате проект застопоривается, не укладывается в сроки, теряет финансирование. И это не из-за каких-то специфических проблем, связанных с агентным подходом, а просто потому, что остановился сам процесс написания нового кода.

5. Архитектура МАС плохо распараллелена.

Самая заметная отличительная особенность плохой МАС – малое количество агентов, которые работают параллельно. Если таких агентов мало, то следует серьезно задуматься о целесообразности использования МАС для решения задачи.

6. Агенты слишком интеллектуальны.

В процессе разработки МАС существует большое искушение сделать «очень умных» агентов. В результате в одном агенте часто интегрируются различные технологии ИИ (естественно-языковые интерфейсы, планировщики, программы доказательства теорем и т.д.), которые целесообразней было бы распределить по отдельным, более простым агентам. В результате слишком умных агентов становится трудно отлаживать и интегрировать вместе в рамках единой МАС.

7. Все рассматривается как агенты.

После знакомства с технологией МАС многие начинают все задачи безальтернативно рассматривать через призму агентов, видя в таком подходе некую концептуальную чистоту. Однако очень быстро все заканчивается тем, что появляются агенты для элементарных операций типа сложения и вычитания. Нетрудно заметить, что подобный подход не эффективен, т.к. издержки на управление отдельными агентами и организацию коммуникации между ними быстро перевесят выгоды.

8. Выделяется слишком мало агентов.

Если одним начинающим разработчикам агенты мерещатся везде, то другие наоборот, затрудняются в разбиении общей задачи на подзадачи для отдельных агентов. В результате получается система, которая не может использовать достоинства многоагентного подхода, т.к. вся функциональность реализуется двумя-тремя агентами. Полученная система, скорее всего, даже будет работать, но результат, что называется, не симпатичный.

9. Агенты слишком свободны в организации взаимодействий.

Динамика, наблюдаемая в МАС, обычно очень сложна и даже хаотична. Слишком много свободы во взаимодействии большого числа агентов приводит к тому, что становится слишком трудно понять, что же происходит в системе. Единственный способ – продолжительные наблюдения за многократными запусками системы. Эти наблюдения, конечно, интересны, но снижают эффективность отладки, поэтому организацию взаимодействия агентов стараются подчинить четким и понятным правилам.

Успехов Вам в разработке новых и интересных приложений! Авторы надеются, что приведенная в пособии информация будет для Вас полезной.

Приложение №1