Багатоагентна система рос МАС англ Multi agent system це система утворена декількома взаємодіючими інтелектуальними аген

Багатоагентна система (рос. МАС, англ. Multi-agent system) — це система, утворена декількома взаємодіючими інтелектуальними агентами. Багатоагентні системи можуть бути використані для розв'язання таких проблем, які складно або неможливо вирішити за допомогою одного агента або монолітної системи. Прикладами таких завдань є онлайн-торгівля, ліквідація надзвичайних ситуацій, і моделювання соціальних структур.

Огляд

У багатоагентній системі агенти мають кілька важливих характеристик:

Автономність: агенти, хоча б частково, незалежні
Обмеженість уявлення: у жодного з агентів немає уявлення про всю систему, або система занадто складна, щоб знання про неї мало практичне застосування для агента.
Децентралізація: немає агентів, що керують усією системою

Зазвичай у багатоагентних системах досліджуються програмні агенти. Проте, складовими мультиагентної системи можуть також бути роботи, люди або команди людей. Також, багатоагентні системи можуть містити й змішані команди.

У багатоагентних системах може проявлятися Самоорганізація і складна поведінка навіть якщо стратегія поведінки кожного агента досить проста. Це лежить в основі так званого ройового інтелекту.

Агенти можуть обмінюватися отриманими знаннями, використовуючи деяку спеціальну мову й підкоряючись установленим правилам «спілкування» (протоколам) у системі. Прикладами таких мов є ^[en] (KQML) і ^[en] (ACL).

Вивчення багатоагентних систем

Вивчення багатоагентних систем пов'язане з вирішенням досить складних проблем штучного інтелекту.

Теми для дослідження в рамках МАС:

знання, бажання й наміри (BDI),
кооперація й координація,
організація,
комунікація,
узгодження,
розподілене рішення,
Кооперативне розподілене розв'язання задач,
мультиагентне навчання
надійність і стійкість до збоїв

Парадигми багатоагентних систем

Багато МАС мають комп'ютерні реалізації, засновані на покроковому імітаційному моделюванні. Компоненти МАС зазвичай взаємодіють через вагову матрицю запитів,

 Speed-VERY_IMPORTANT: min=45mph, Path length-MEDIUM_IMPORTANCE: max=60 expectedMax=40, Max-Weight-UNIMPORTANT Contract Priority-REGULAR

і матрицю відповідей,

 Speed-min:50 but only if weather sunny, Path length:25 for sunny / 46 for rainy Contract Priority-REGULAR note - ambulance will override this priority and you'll have to wait

Модель «Запит — Відповідь — Угода» — звичайне явище для МАС. Схема реалізується за кілька кроків:

спочатку всім задається питання на зразок: «Хто може мені допомогти?»
на це тільки «спроможні» відповідають «Я зможу, за таку-то ціну»
в остаточному підсумку, укладається «угода»

Для останнього кроку зазвичай потрібно ще трохи (дрібніших) актів обміну інформацією. При цьому беруться до уваги інші компоненти, у тому числі вже досягнуті «угоди» і обмеження середовища.

Іншою часто використовуваною парадигмою в МАС є «феромон», де компоненти «залишають» інформацію для наступних у черзі або найближчих компонентів. Такі «феромони» можуть випаровуватися згодом, тобто їхні значення можуть змінюватися із часом.

Властивості

МАС також належать до систем, що самоорганізуються, тому що в них шукається оптимальне розв'язання задачі без зовнішнього втручання. Під оптимальним розв'язанням розуміється розв'язання, на яке витрачене найменша кількість енергії в умовах обмежених ресурсів.

Головна перевага МАС — це гнучкість. Багатоагентна система може бути доповнена й модифікована без переписування значної частини програми. Також ці системи мають здатність до самовідновлення й мають стійкість до збоїв, завдяки достатньому запасу компонентів і самоорганізації.

Застосування МАС

Багатоагентні системи застосовуються в нашому житті в графічних застосунках, наприклад, в комп'ютерних іграх. Агентні системи також були використані у фільмах . Теорія МАС використовується в складених системах оборони. Також МАС застосовуються в транспорті, логістиці, графіці, геоінформаційних системах і багатьох інших. Багатоагентні системи добре зарекомендували себе в сфері мережних і мобільних технологій, для забезпечення автоматичного й динамічного балансу завантаженості, розширюваності й здатності до самовідновлення.

Засоби розробки Мультиагентних Систем

NetLogo [ 8 квітня 2011 у Wayback Machine.] — кросплатформне програмоване оточення для програмування Мультиагентних Систем
VisualBots [ 16 грудня 2003 у Wayback Machine.] — безкоштовний мультагентний симулятор в Microsoft Excel з Visual Basic синтаксисом
MASON [Архівовано 14 грудня 2012 у Archive.is] — Java бібліотека для моделювання Мультиагентних Систем
REPAST [ 1 вересня 2010 у Wayback Machine.] — набір інструментів для створення систем, заснованих на агентах
— Java бібліотека для створення Мультиагентних Систем ( в wiki)
SemanticAgent [ 18 червня 2010 у Wayback Machine.] — SWRL/JAVA
CogniTAO [ 29 березня 2010 у Wayback Machine.] — C++ платформа розробки автономних мульти-агентних систем орієнтована на реальних роботів і віртуальних істот (CGF).

Див. також

Агентне моделювання
Цифровий організм
Складна система
^[en]
Емерджентність
Еволюційне моделювання
^[en]
: Реалізація фреймворка (GPL) для створення Мультиагентних Систем
^[en]
^[en]
^[en]
^[en]
Самоорганізація
Імітація дійсності
^[en]
Програмний агент
^[en]
Штучний мозок

Посилання

Alex Rogers and E. David and J.Schiff and N.R. Jennings. The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions [ 2 квітня 2010 у Wayback Machine.], ACM Transactions on the Web, 2007
Nathan Schurr and Janusz Marecki and Milind Tambe and Paul Scerri et.al. The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO [ 19 березня 2009 у Wayback Machine.], 2005.
Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model [ 20 серпня 2010 у Wayback Machine.], Journal of Artificial Societies and Social Simulation.
Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, .
Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387-434 (2005)
^[en], Film showcase [ 15 квітня 2008 у Wayback Machine.]

Комплекс інструментально-програмних засобів для підтримки технології проектування й програмної реалізації прикладних багатоагентних систем [ 11 грудня 2010 у Wayback Machine.]

Література

Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, .
Carl Hewitt and Jeff Inman. DAI Betwixt and Between: From «Intelligent Agents» to Open Systems Science IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Nov./Dec. 1991.
The Journal of Autonomous Agents and Multiagent Systems, Publisher: Springer Science+Business Media B.V., formerly Kluwer Academic Publishers B.V. [1]^{[недоступне посилання з грудня 2019]}
Gerhard Weiss, ed. by, Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence, MIT Press, 1999, .
Jacques Ferber, Multi-Agent Systems: An Introduction to Artificial Intelligence, Addison-Wesley, 1999, .
Sun, Ron, (2006). «Cognition and Multi-Agent Interaction». Cambridge University Press. http://www.cambridge.org/uk/catalogue/catalogue.asp?isbn=0521839645 [ 15 березня 2009 у Wayback Machine.]
Jose M. Vidal, .
Субботін С.О., Олійник А.О., Олійник О.О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / Під заг. ред. С.О. Субботіна. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. — 375 с. [ 5 листопада 2013 у Wayback Machine.]

Англійською

The Brookings Center on Social and Economic Dynamics [ 6 червня 2011 у Wayback Machine.]
UCLA Human Complex Systems Program [ 28 липня 2010 у Wayback Machine.]
Teamcore Research Group at USC [ 11 серпня 2010 у Wayback Machine.]
Agent Technology Group at CTU, Prague [ 6 серпня 2010 у Wayback Machine.]
The Multiagent & Cooperative Robotics Lab at Kansas State University [ 18 серпня 2010 у Wayback Machine.]
Java-based Multi-Agent Systems
The Maia Institute [ 2 лютого 2011 у Wayback Machine.]
SwarmWiki [ 18 серпня 2010 у Wayback Machine.], загальний ресурс для агентного моделювання.
System Effectiveness Analysis Simulation (SEAS) [ 9 березня 2022 у Wayback Machine.] — Multi-Agent Theater Operations симулятор Військово-повітряних сил США
— група Інституту Робототехніки, що займається розробкою Інтелектуальних Агентів
Center for Models of Life [ 9 серпня 2011 у Wayback Machine.] — Інститут Нільса Бора
Multi-Agent [ 27 липня 2011 у Wayback Machine.] — сайт Magenta Technology з Мультиагентних Систем

[1] Alex Rogers and E. David and J.Schiff and N.R. Jennings. The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions [ 2 квітня 2010 у Wayback Machine.], ACM Transactions on the Web, 2007

[2] Nathan Schurr and Janusz Marecki and Milind Tambe and Paul Scerri et.al. The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO [ 19 березня 2009 у Wayback Machine.], 2005.

[3] Ron Sun and Isaac Naveh. Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model [ 20 серпня 2010 у Wayback Machine.], Journal of Artificial Societies and Social Simulation.

[4] Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, .

[5] Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387-434 (2005)

[6] [en], Film showcase [ 15 квітня 2008 у Wayback Machine.]