Автономный агент

Cтраница 1

Автономный агент представляет собой искусственную систему, которая обладает собственным поведением, удовлетворяющим экстремальным принципам. Отсюда понятно, что компьютерная программа в виртуальном пространстве или робот в реальном физическом пространстве обретают статус агента, тогда когда у них имеются средства оперативного восприятия и интерпретации изменений среды. [1]

Понятие автономного агента предполагает наличие у него различных режимов функционирования, переходы от замкнутости к открытости и наоборот. С одной стороны, автономия агента означает его ( хотя бы периодическую) независимость от среды, т.е. отсутствие входов. Точнее, входные воздействия не столько определяют поведение автономного агента, сколько являются лишь пусковыми факторами, инициализирующими различные стратегии поведения. [2]

Если к тому же автономные агенты однородны, то ассоциация называется коалицией. [3]

В мультиагентных системах ( MAC) множество автономных агентов действуют в интересах различных пользователей и взаимодействуют между собой в процессе решения определенных задач. Примерами таких задач являются: управление информационными потоками и сетями, управление воздушным движением, поиск информации в сети Интернет, электронная коммерция, обучение, электронные библиотеки, коллективное принятие многокритериальных управленческих решений и другие. [4]

Данная схема переговоров представляет собой простейший случай взаимодействия автономных агентов, действующих реактивно. Тем не менее итоговое поведение системы вполне адекватно реальности. [5]

Рассмотрим подробнее способы формирования MAC в процессе взаимодействия автономных агентов. [6]

Из сопоставления основных характеристик когнитивных и реактивных агентов видно, что синергетические автономные агенты должны обладать гибридной архитектурой, сочетающей достоинства реактивных и когнитивных агентов. В этом плане налицо тенденция построения интегрированных архитектур агентов, аналогичная современным вариантам интеграции логических и нейросетевых моделей в ИИ. [7]

Общая модель управления ресурсами состоит из семейства локальных систем управления ( автономных агентов), объединенных в сеть. Локальная система управления имеет полную информацию о своих ресурсах, но, как правило, вынуждена принимать решения в условиях недостатка информации о поведении всех компонентов сети. Поэтому следует иметь механизм динамической корректировки параметров процесса обмена ресурсами в период функционирования сложной системы. [8]

Благодаря своему умения передавать сообщения, актеры становятся в каком-то смысле автономными агентами - их можно даже сравнить с самими компьютерами, а сообщения - с программами. Каждый актер может интерпретировать данное сообщение по-своему; таким образом, значение сообщения будет зависеть от актера, его получившего. Это объясняется тем, что в актерах есть часть программы, которая интерпретирует сообщения; поэтому интерпретаторов может быть столько же, сколько и актеров. [9]

Применение объектно-ориентированного подхода в системах инженерии знаний выводит на первый план другую его особенность, а именно возможность естественной декомпозиции задачи на совокупность подзадач, представляемых достаточно автономными агентами, работающими со знаниями. [10]

И подобно тому, как эпоха великих открытий XV века стимулировала развитие астрономии и точной механики для совершенствования навигационных приборов, освоение нового - информационного - океана требует развития новых средств навигации - ассоциативного поиска, создания адаптивных и автономных агентов. Уже сейчас индексация Сети ведется автономными роботами. [11]

Именно автономный характер организации MAC создает предпосылки для обращения неопределенности условий ее функционирования в конкурентные возможности. В то же время, интерпретация MAC как социального организма неотделима от автономных агентов: их способность к самоорганизации выражается в возможности осуществлять согласованное автономное поведение. [12]

Расширенная организация. модель взаимодействия центрального узла с периферийными. [13]

Нельзя не отметить, что концепция расширенной организации далеко выходит за рамки простого переноса рутинных работ или использования периферийными узлами наиболее передового опыта, распространяемого по сети. Речь идет о создании гибкой эволюционной организации с переменной, настраиваемой на среду структурой, состоящей из автономных агентов, число и свойства которых зависят от практических требований и решаемых задач. Такая сеть должна обладать возможностями динамической самореорганизации в интересах оперативной адаптации к быстро меняющейся среде. [14]

Итак, когнитивные агенты, благодаря их сложности, наличию знаний и способностей к рассуждениям о своем поведении и внешней среде, могут быть более автономными, чем реактивные. Они работают относительно независимо, демонстрируя достаточно гибкое поведение. Но все та же сложность автономных агентов, выливающаяся в способность противиться внешним воздействиям, вызывает определенные трудности при организации их эффективного взаимодействия. [15]

Страницы: 1 2