Cтраница 2
Роль генетического алгоритма в системе сводится к нахождению оптимального распределения грузов между мобильными агентами. Его использование обусловлено тем, что невозможно найти вид зависимости общесистемной цели от принятия решений и действий отдельных агентов. Генетический алгоритм выполняет как бы роль некоторого вышестоящего координатора, случайным образом накладывающего ограничения на деятельность всей популяции агентов. Анализ результата наложения этих ограничений позволяет накапливать в популяции положительные свойства из поколения в поколение и, тем самым, привести агентов к деятельности с согласованными планами. [16]
Так как РДО-имитатор позволяет использовать не одну точку принятия решения, а несколько, если это необходимо, то для каждого мобильного агента в модели строится граф поиска в пространстве состояний. [17]
Таким образом, каждый агент в системе решает оптимизационную задачу, определяя выгодные для себя условия функционирования. Решив оптимизационную задачу для себя, мобильный агент может вступить в конфликт из-за грузов с другими агентами, которые также запланировали перемещение тех же самых грузов. [18]
Система создается как интеллектуальная многоагентная. Каждое транспортное устройство представляет собой некоторый мобильный агент, способный принимать решения. [19]
Система представляет собой склад, который обслуживается некоторым количеством автоматических транспортных устройств. Абстрагируясь от конкретных условий, систему можно представить как коллектив автономных мобильных агентов, взаимодействующих друг с другом опосредованно через окружающую среду. Каждый агент может одновременно перевозить ограниченное количество грузов, определяемое его грузоподъемностью и габаритами грузов. Имеется портфель заказов, содержащий текущий список грузов, которые требуется перевезти эффективным с точки зрения всей системы образом. [20]
Первой средой для построения мобильных агентов, опирающейся на стандарт MAS IF ( Mobile Agent System Interoperabiiity Facility), является ИС Grasshopper фирмы IK. Стандарт MASIF представляет собой надстройку над стандартом CORBA, позволяя объединить традиционную клиент-серверную парадигму и технологию мобильных агентов. Подобная стандартизация обеспечивает открытость создаваемых приложений относительно других сред. [21]
При этом на сервере создаются, некоторые объекты, которые можно передавать по сети, либо методы их определяются как доступные для вызова удаленными приложениями, а на клиенте реализуются приложения, пользующиеся удаленными объектами. Отличительной чертой RMI является возможность передачи в Сети не только методов, но и самих объектов, что обеспечивает в конечном счете реализацию мобильных агентов. [22]
Испарение с поверхности Мирового океана и с поверхности суши является начальным звеном круговорота воды в природе, обеспечивающим не только возобновление наиболее ценного его компонента - пресных вод суши, но и их высокое качество. Показателем активности водообмена природных вод служит высокая скорость их возобновления, хотя различные природные воды возобновляются ( замещаются) с неодинаковой скоростью. Наиболее мобильный агент гидросферы - речные воды, период возобновления которых составляет 10 - 14 сут. [23]
Испарение с поверхности Мирового океана и с поверхности суши является начальным звеном круговорота воды в природе, обеспечивающим не только возобновление наиболее ценного его компонента пресных вод суши, но и их высокое качество. Показателем активности водообмена природных вод служит высокая скорость их возобновления, хотя различные природные воды возобновляются ( замещаются) с неодинаковой скоростью. Наиболее мобильный агент гидросферы речные воды, период возобновления которых составляет 10 14 сут. [24]
Ему необходимо решить, в какой последовательности необходимо увозить и привозить грузы, чтобы пройденный путь был минимальным. ЦФ мобильного агента представляет собой суммарный путь всех мобильных агентов, который они проходят, перевозя грузы. [25]
Мобильный агент может перемещать одновременно несколько грузов, количество которых известно. Поэтому, как только определены все грузы для перевозки данным агентом, то перед ним встает задача выбора последовательности объезда стеллажей, при которой пройденный путь был бы минимальным. Таким образом, мобильный агент ставит себе целью перемещение возможно большего числа попутных грузов при минимизации транспортного пути. Данная цель служит мотивацией его поведения. Для достижения указанной цели мобильный агент должен выбрать выгодные для него грузы и решить оптимизационную задачу по их развозке. [26]
Ему необходимо решить, в какой последовательности необходимо увозить и привозить грузы, чтобы пройденный путь был минимальным. ЦФ мобильного агента представляет собой суммарный путь всех мобильных агентов, который они проходят, перевозя грузы. [27]
При поиске новые вершины ( или состояния) графа раскрываются от той вершины, в которой ЦФ минимальна независимо от того, сколько в данном состоянии перевезено грузов. Даже придя к такому состоянию, когда выполняется терминальное условие, поиск на графе будет продолжаться до тех пор, пока будет возможно найти меньший путь. На рисунке 5.25 представлен граф поиска оптимального пути мобильным агентом, при транспортировке трех грузов. [28]
Затем раскрываются все вершины, инцидентные начальной, и подсчитывается стоимость пути от начальной вершины до каждой из этих вершин. Вершины, связанные с начальной вершиной - это стеллажи, в которые необходимо доставить грузы или пункт приема грузов, куда надо доставить грузы со стеллажей. В качестве стоимости пути выступает путь, который должен пройти мобильный агент. В результате мы находим груз, который нужно отвезти в первую очередь. Затем раскрываются все вершины, инцидентные этой вершине, и определяются стоимости путей до остальных нераскрытых вершин, и так до тех пор, пока не будут раскрыты все вершины. В результате такого поиска мы находим оптимальную последовательность грузов, при этом грузам присваивается приоритет развоза по стеллажам и в пункт приема. Когда всем грузам, которые необходимо перевезти, присвоены приоритеты, начинается собственно развозка грузов и стоится новый граф, где в качестве стоимости пути выступает приоритет груза. [29]
Среди имеющихся на рынке библиотек агентов следует отметить Intelligent Agent Library - коммерческий продукт фирмы Bits & Pixels, систему Kafka, разработанную фирмой Fujitsu и Agentx - сеть высокоэффективных библиотек распределенных вычислений в программной среде Java, предложенную фирмой International Knowledge Systems. Библиотека интеллектуальных агентов Intelligent Agent Library есть набор средств, предназначенных для обеспечения коммуникации агентов и построения их групп. Она основана на языке KQML и содержит иллюстративные примеры агентов, функционирующих в Web-приложениях. Эта библиотека поддерживает разработку мобильных агентов. [30]