1 Теория многоагентных систем

В историческом плане, многоагентные системы зародились на пересечении теории систем, теории коллективного поведения и распределенного искусственного интеллекта. С одной стороны, речь идет об открытых, активных, развивающихся системах, в которых главное внимание уделяется процессам взаимодействия агентов как причинам возникновения новой системы с особыми качествами. С другой стороны, МАС могут строиться и как объединение отдельных интеллектуальных систем, основанных на знаниях, и как системы коллективного поведения, возникающего в результате локальных взаимодействий простых реактивных агентов.

1.1 Понятие агента. Основные свойства

Решение задачи одним агентом на основе инженерии знаний представляет собой точку зрения классического ИИ, согласно которой агент (например, интеллектуальная система), обладая глобальным видением проблемы, имеет все необходимые способности, знания и ресурсы для ее решения. Напротив, в распределенном искусственном интеллекте (РИИ) и, вообще, в области МАС предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление об общей задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов, которое неотделимо от организации МАС. Этот социальный аспект решения задач – одна из фундаментальных характеристик концептуальной новизны передовых компьютерных технологий и искусственных (виртуальных) организаций, строящихся как МАС.

Рассмотрим подробнее, как же интерпретируется понятие “агент” в современной информатике и ИИ? К настоящему времени сформировалось несколько его различных трактовок.

Агентов является все, что может рассматриваться, как воспринимающее свою среду с помощью датчиков и воздействующее на эту среду с помощью исполнительных механизмов.

Иначе говоря, любой агент представляет собой открытую систему, помещенную в некоторую среду, причем эта система обладает собственным поведением, удовлетворяющим некоторым экстремальным принципам. Агент считается способным воспринимать информацию из внешней среды с ограниченным разрешением, обрабатывать ее на основе собственных ресурсов, взаимодействовать с другими агентами и действовать на среду в течение некоторого времени, преследуя свои собственные цели.

Это значит, что при построении искусственного агента минимальный набор базовых характеристик включает такие свойства как: а) активность, способность к организации и реализации действий; б) реактивность, способность воспринимать состояние среды; в) автономность, относительная независимость от окружающей среды или наличие некоторой “свободы воли”, обусловливающей собственное поведение, которое должно иметь хорошее ресурсное обеспечение; г) общительность, вытекающая из необходимости решать свои задачи совместно с другими агентами и обеспечиваемая развитыми протоколами коммуникации; д) целенаправленность, предполагающая наличие собственных источников мотивации, а в более широком плане, особых интенциональных характеристик.

В одном из наиболее капитальных учебников по ИИ, изданном С. Расселом и П. Норвигом, под агентом понимается “любая сущность, которая находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов”. Таким образом, здесь вычленяются четыре исходных агентообразующих фактора — среда, восприятие, интерпретация, действие.

Более сильные определения полнее отражают когнитивные, коммуникативные, поведенческие, а особенно, интенциональные аспекты агентов. Вообще, в антропоморфных определениях агентов ведущее место отводится ментальным свойствам. Как правило, особое внимание обращается на главное отличие агентов от объектов, связанное с наличием у первых внутренних механизмов мотивации и целеполагания. Тогда ядро агента задается тройкой “интенции — ресурсы — поведение”: любой агент, имеющий определенные цели и предпочтения, нуждается в ресурсах для их достижения и демонстрирует некоторое поведение. Так по И. Поэму, агент есть целостная единица, описание состояния которой включает такие психические (метаинтеллектуальные) компоненты как убеждения, способности, обязательства и решения. Иными словами, каждый агент имеет встроенные механизмы мотивации (формирования предпочтений).