16. Агентно-ориентированный подход. Структура агента. Функции агента. Свойства агента. Мультиагентные системы.

Искусственный интеллект — наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ. 

Агентно-ориентированный подход, развиваемый с начала 1990-х годов, основан на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков, и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно тщательнее изучаются алгоритмы поиска пути и принятия решений.

Связанные понятия

Объект – программная сущность заданной структуры и конкретизированных механизмов взаимодействия с другими объектами посредством передачи сообщений. Сообщения формируются и отсылаются в ответ на пришедшие сообщения. Формирование сообщений происходит процедурами на основании данных.

Актор – программная сущность заданной структуры и механизмов взаимодействия.

• Содержит данные и процедуры.

• Обладает инкапсуляцией, отношениями, наследованием и может порождать сообщения.

Агент – программная сущность для выполнения поставленных задач. Обладает поведением, а именно: взаимодействует с внешней сложной и динамично-развивающейся средой, способной модифицироваться или быть модифицированной другими агентами в зависимости от конкретных условий. Взаимодействие подразумевает:

• восприятие динамики среды;

• действия, изменяющие среду;

• рассуждения в целях интерпретации наблюдаемых явлений, решения задач, вывода заключений и определения действий.

В зависимости от степени свободы среды, подразумевающей наличие в ней соответствующего типа агента, среды подразделяются на:

Замкнутые

Конечное детерминированное или вероятностное описание всей среды, которое известно агенту априори или путём исследования.

Открытые

Конечное детерминированное или вероятностное описание локальной области среды, в которой находится агент и которое известно ему априори или путём исследования.

Трансформируемые

Динамически развивающиеся среды, развивающей структурой которых является агент.

Структура агента

Структурно агента можно изобразить следующим образом:

Агент

|

|->Ресурсы

|

|->Объекты

|

|->функции

|

|->данные

Типичным примером агентно-ориентированного подхода можно назвать специальные программы, имитирующие действия игроков в компьютерных играх. Распространенное название для таких программ — боты. Однако, использование ботов не ограничивается применением в компьютерных играх. Их можно встретить как элемент программы в чатах и форумах, выполняющих роль «собеседника» и поддерживающих «дискуссии». Однако некоторые боты выполняют не только роль имитаторов в процессе общения или игры, они используются для редактирования текстовой информации, для наладки сетевых соединений, модерирования ресурсов и т. п.

Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы (англ.). Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур.

МАС также относятся к самоорганизующимся системам, так как в них ищется оптимальное решение задачи без внешнего вмешательства. Под оптимальным решением понимается решение, на которое потрачено наименьшее количество энергии в условиях ограниченных ресурсов.

Главное достоинство МАС — это гибкость. Многоагентная система может быть дополнена и модифицирована без переписывания значительной части программы. Также эти системы обладают способностью к самовосстановлению и обладают устойчивостью к сбоям, благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации.

Многоагентные системы применяются в нашей жизни в графических приложениях, например, в компьютерных играх. Агентные системы также были использованы в фильмах ^[6]. Теория МАС используется в составных системах обороны. Также МАС применяются в транспорте, логистике, графике, геоинформационных системах и многих других. Многоагентные системы хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения автоматического и динамического баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению.