- •Московский энергетический институт (технический университет)
- •Модели, методы и программное обеспечение для уПравления взаимодействием с поставщиками и заказчиками на основе агентно-ориентированного подхода и диалоговых логик
- •Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук
- •Список основных сокращений
- •Глава 1. Программные системы поддержки отношений с клиентами и поставщиками в электронном бизнесе 17
- •Глава 2. Моделирование диалога между агентами в подсистемах управлениях отношениями между агентами многоагентных систем 37
- •Глава 3. Многозначные и нечёткие логики в диалоговых задачах ии 76
- •Введение.
- •Глава 1. Программные системы поддержки отношений с клиентами и поставщиками в электронном бизнесе
- •1.1. Классификация систем электронной коммерции, crm и srm-системы
- •1.2. Основные принципы построения современных систем класса crm и srm.
- •1.3. Агентно-ориентированный подход к построению rm-систем
- •1.4. Проблемы организации взаимодействия между агентами в мас
- •Выводы по первой главе.
- •Глава 2. Моделирование диалога между агентами в подсистемах управлениях отношениями между агентами многоагентных систем
- •2.1. Понятие взаимодействия агентов и его основные характеристики
- •2.2. Диалог и переговоры, их роль при построении rm систем
- •2.2.1. Понятия диалога и переговоров
- •2.2.2. Типы диалога
- •2.2.3. Принципы осуществления диалога: максимы Грайса
- •2.2.4. Роль диалога и переговоров во взаимодействиях, реализуемых в системах управления отношениями с поставщиками и клиентами
- •2.3. Общая классификация формальных моделей диалога
- •2.4. Диалоговые сети и коммуникативные акты
- •2.4.1. Теория диалоговых сетей
- •2.4.2. Формальная модель диалога на основе протокола коммуникации
- •2.4.3. Формальная автоматная модель диалога
- •2.5. Теоретико-игровые модели диалога
- •2.5.1 Подход Хинтикки
- •2.5.2. Оперативная семантика п.Лоренцена
- •2.6. Диалоговые игры
- •2.7. Семантики диалоговых логик
- •2.7.1. Семантики Данна-Белнапа
- •2.7.2. Многомерность истинности в диалоге: векторные семантики
- •2.7.3. Распределённость истинности: диалоговые (теоретико-игровые) семантики
- •2.8. Формальное описание диалога с помощью системы правил
- •Выводы по второй главе.
- •Глава 3. Многозначные и нечёткие логики в диалоговых задачах ии
- •3.1. Многозначные логики в описании диалогов
- •3.2. Модели диалога на основе произведений логик
- •3.2.1. Подход от лингвистики к логике
- •3.2.2. Произведения решёток и логик, бирешётки
- •3.3. Базовые логики для описания диалогов между агентами
- •3.3.1. Минимальнозначная логика диалога
- •3.3.2. Вывод в четырехзначной диалоговой логике Ldmin
- •3.4. Диалоговое произведение логик и вывод на нем.
- •3.5. Модализированные логики диалога
- •3.6. Некоторые диалоговые логики высокой значности.
- •3.7. Бесконечнозначные (нечёткие) логики диалога.
- •3.8. Логические модели рефлексии агентов
- •Выводы по третьей главе.
- •4. Программные агенты поддержки управления взаимодействием с поставщиками и заказчиками
- •4.1 Компьютерное моделирование диалога агентов на базе диалоговых логик
- •4.1.1 Представление знаний, мнений и целей агентов на языке диалоговой логики.
- •4.1.2 Алгоритмы автоматического решения задач с использованием диалоговой логики.
- •4.2 Методика построения агентно-ориентированных систем на базе диалоговых логик
- •4.2.1 Классификация существующих методологий проектирования агентно-ориентированных систем.
- •4.2.2 Методика проектирования взаимодействий между агентами с использованием диалоговых логик.
- •4.3. Реализация взаимодействия программных агентов в системах класса srm
- •Выводы по четвертой главе
- •Заключение
- •Список литературы
- •Приложения
2.2.4. Роль диалога и переговоров во взаимодействиях, реализуемых в системах управления отношениями с поставщиками и клиентами
В RM-системе диалог между агентами является ключевым и универсальным способом взаимодействия агентов. В зависимости от характера и условий взаимодействия возможны диалоги: между двумя агентами-исполнителями, между агентом-координатором и агентом бизнес-логики, между двумя агентами бизнес-логики, между агентом бизнес-логики и агентом внешней подсистемы, меду агентом-субординатором и агентами бизнес-логики, а также между агентом-субординатором и агентом-координатором. При этом иллокутивная функция определяется интенциональным состоянием агента-инициатора. (В этой роли может выступать любой агент системы).
Под диалогом будем понимать процесс обмена сообщениями между двумя и более агентами системы, связанный с изменением их состояния, то есть их знаний, обязательств и задач. Рассмотрим задачи агентов системы, решаемые в процессе диалога. Структура агентов системы основана на структуре открытого сетевого предприятия [95], поэтому одной из основных функций агентов, выполняемой в процессе диалога является функция пополнения собственных знаний в аспекте коррелирующем с родом деятельности агента.
Агент-координатор отвечает за выполнение запроса клиента или оператора, и поэтому чаще других выступает в роли агента-инициатора. Целью взаимодействия может быть пополнение кто-знаний, знаний в онтологическом аспекте (знаний об агентах и их возможностях), получение результатов или прогресса выполнения задания, запрос разрешения на установление устойчивого эксклюзивного взаимодействия с агентом бизнес-логики.
Агент бизнес-логики (исполнитель) отвечает за выполнение типовых запросов, агенты бизнес-логики специализированы по типам выполняемых ими запросов. Агент бизнес-логики выступает в роли инициатора в диалогах, при пополнении как-знаний, знаний в праксеологическом аспекте (знаний о том как выполнить тот или иной запрос), при обращении с подзадачами к другим агентам бизнес логики или другим агентно-оринетированным подсистемам.
Агент-субординатор выполняет роль арбитра и планировщика задач, его цель – управление взаимодействием агента-координатора и агентов бизнес-логики. Он выступает инициатором при пополнении знаний в аксиологическом аспекте (знаний о целях, причинах и приоритетах), в диалогах контроля уровня загруженности и эффективности агентов бизнес-логики, в диалогах а также в диалогах устанавливающих права и обязанности агентов системы.
Таким образом, диалог в агентно-ориентированной RM-системе необходим для выполнения всех её основных функций. При этом характер диалогов, происходящих в системе, особенно диалогов связанных с пополнением знаний агентов характеризуется высокой степенью изначальной неопределённости структуры взаимодействия.
2.3. Общая классификация формальных моделей диалога
Описанные выше модели взаимодействия носят в основном неформальный характер, что не позволяет строить на их основе программные системы. Анализ формализаций этих систем стал следующей задачей диссертации.
Существующие формальные модели диалогового взаимодействия можно условно разделить на три группы или направления исследований (см. рис. 2.1).
Рис 2.1. Классификация моделей диалога.
К первому направлению относится теория речевых актов и теория диалоговых сетей. Построенные в рамках данного направления модели взаимодействия в основном относятся к автоматным моделям и их расширениям, основанным на теории множеств. Ключевым при взаимодействии считаются ментальные состояния агентов и протоколы коммуникации.
Работы второго направления связаны в первую очередь с теорией игр и основаны на приложении её к задачам синтеза диалога. В рамках данного подхода взаимодействие между агентами принято сводить к нескольким заранее исследованным вариантам группового поведения, полагая что все реальные диалоги могут быть сведены к шести базовым типам: получению знаний (information-seeking), выявлению знаний (inquiry), убеждению (persuasion), торгам (negotiation), принятию решений (deliberation) и спору (strife-ridden). Модели взаимодействия в этом случае строятся как игра между участниками диалога, каждый возможный ход агента-участника определяется набором правил, а цели варьируются в зависимости от типа диалога.
Третье направление включает логические модели [14] и модели, основанные на теоретико-игровой семантике, в соответствии с которой общезначимость формулы обычно понимается как существование выигрышной стратегии для проппонента, то есть участника игры, доказывающего истинность. В свою очередь можно продолжить классификацию работ группы, выделив в качестве критерия логику, для которой строится семантика.
Несмотря на многообразие игровых семантик, большая часть их основана на антагонизме проппонента и оппонента и базируется на классической схеме некоалиционной игры с нулевой суммой. Очевидно, что такие семантики плохо подходят для диалоговых логик, предназначенных для описания конструктивного диалога между агентами МАС. В связи с этим актуальна задача построения кооперативной игровой семантики для диалоговых логик.