Cтраница 2
Для того, чтобы уяснить себе организацию компьютерного взаимодействия в многоагентных системах и провести аналогию с системами поддержки принятия решений, рассмотрим системные ( управляющие вычислительным процессом) программные средства многоагентных систем. [16]
В настоящее время существует большое число определений агентов, их классификаций, многоагентных систем. [17]
Наконец, на макроуровне, центрачьное место занимает изучение сообществ ( популяций) многоагентных систем и моделирование социальных законов, определяющих существование и эволюцию таких сообществ, понимаемых как искусственные ( виртуальные) или, в ряде случаев, как интеллектуальные организации. Виртуальная организация представляет собой сетевую, компьютерно интегрированную организационную структуру, состоящую из, как правило, неоднородных компонентов, расположенных в различных местах. В свою очередь, интеллектуальная организация - это метаинтеллектуальная MAC, возникающая в процессах коммуникации, происходящих как внутри организации, так и между отдельными организациями, и обеспечивающих организационный семиозис. Она строится и функционирует в соответствии с набором экстремальных принципов, включая принцип максимальной адаптации к динамической среде, принцип максимума горизонтальных связей, принцип максимальной открытости сети. В ней ведущую роль играют процессы самореорганизации в интересах самосохранения и саморегуляции деятельности, которые происходят благодаря сохранению и накоплению знаний и опыта, прогнозированию потребностей и стратегическому планированию, разделенной мотивации и коллективному обучению. В частности, интеллектуальные организации характеризуются процессами интенсивной переработки знаний, связанными с преобразованием интеллектуальных ресурсов в преимущества над конкурентами. [18]
Искусственная жизнь ( ИЖ) в узком смысле есть раздел теории и приложений многоагентных систем, где изучаются вопросы возникновения интеллектуального поведения на основе локальных взаимодействий агентов. В этом плане термин искусственная жизнь относится к полностью децентрализованным системам коллективного поведения. [19]
При этом большой интерес представляют определение интеллектуальной организации и ее примеры, схема перехода от многоагентных систем к интеллектуальным организациям и виртуальным сообществам, а, особенно, идея обратного продвижения от организации к агентам. В то время, как теория и методы восходящего проектирования MAC из индивидуальных агентов, в частности, на основе объектно-ориентированного программирования, достаточно хорошо известны и описаны в зарубежной периодике, концепции интеллектуальной организации и нисходящего проектирования MAC являются оригинальными и имеют важное прикладное значение в контексте реинжиниринга предприятий и создания посттейлоровских организаций. С другой стороны, автор последовательно и логично излагает различные аспекты теории агентов и MAC: индивидуальные свойства агентов и соответствующие классы MAC; виды взаимоотношений между агентами; классы организационных структур MAC; характеристики действий и поведения агентов; модели коммуникации агентов. Им предложены общее апгебраическое представление MAC и базовая схема ее организации на основе четырех основных ролей агентов, методология исследования взаимоотношений между агентами в MAC и вариант формализации их взаимодействий с использованием модифицированных нечетких отношений, обобщенное представление деятельности агентов как автономной, самоорганизующейся системы, и ряд других моделей. [20]
Таким образом, привлечение синергетической методологии к исследованию и разработке сложных интеллектуальных систем, таких как многоагентные системы и эволюционные интеллектуальные организации, предполагает междисциплинарное осмысление проблемы. В монографии делается попытка связать воедино в контексте агентно-ориентированных технологий идеи и подходы ИИ, философии, психологии, биологии, социологии, теории организаций, теории деятельности, теории коммуникации, эволюционной теории и ряда других научных дисциплин. [21]
В ней рассмотрены стержневые области, пронизывающие различные науки об искусственном, - теория агентов, многоагентные системы и интеллектуальные организации. Автор книги В.Б.Тарасов, будучи известным специалистом в области искусственного интеллекта, давно является активным сторонником междисциплинарных исследований. Круг его научных интересов достаточно широк: помимо проблематики, отраженной в заголовке книги, он ведет исследования и разработки в сфере теории и приложений нечетких множеств, построения виртуальных организаций в промышленности и образовании, развития подходов к интеллектуализации проектирования и производства, моделей прикладной семиотики и теории деятельности. [22]
Книга предназначена для широкого круга читателей, интересующихся науками об искусственном, в частности, проблемами теории агентов, многоагентных систем, интеллектуальных организаций, искусственной жизни. Она может быть полезной для специалистов в области информатики и искусственного интеллекта, системного анализа и теории организаций, философов и психологов, инженеров и программистов - разработчиков перспективных информационных и коммуникационных технологий. Также может быть использована аспирантами и студентами вузов. [23]
Учитывая вышесказанное, цель данного параграфа в обсуждении проблем представления и обработки информации в сети Интернет на основе использования парадигмы многоагентных систем, а также обзор уже существующих в этой области приложений. [24]
В самом деле, характер среды накладывает существенные требования на архитектуру агента, выявление особенностей коммуникации агентов позволяет разработать исходную структуру многоагентной системы, а изучение теории деятельности представляется необходимым условием проектирования индивидуальных и совместных действий агентов. [25]
На наш взгляд, введенная В. Б.Тарасовым парадигма синергетического ИИ весьма удачна и имеет хорошие перспективы, поскольку помимо собственно теории агентов ( где слово синергия означает, что многоагентная система, составленная из кооперирующих агентов, всегда несет новое качество по сравнению с изолированными агентами) она охватывает и ряд других генеральных направлений и принципов развития ИИ в начале XXI-го века. [26]
Для того, чтобы уяснить себе организацию компьютерного взаимодействия в многоагентных системах и провести аналогию с системами поддержки принятия решений, рассмотрим системные ( управляющие вычислительным процессом) программные средства многоагентных систем. [27]
На рис. 10.3 показаны связи агентов системы управления проектами развития сети предприятий. Многоагентная система позволяет осуществлять итерационный процесс поиска лучшего варианта решения. Агенты обмениваются данными, что позволяет им изменить свою информацию, как только она изменилась в каком-то агенте системы, и при серьезном изменении ситуации предлагать руководителю новые варианты проектов. [28]
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, при создании многоагентных систем ( MAC) предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление о задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов, которое неотделимо от формирования MAC. В MAC задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из агентов, определение меры его ответственности и требований к опыту. [29]
Четвертая глава посвящена многоагентным системам. Она открывается анализом истоков теории многоагентных систем в недрах системного движения ХХ-го века. Прослежены связи между моделями коллективного поведения и искусственной жизни, рассмотрены примеры реализации систем искусственной жизни. Изложен ряд формальных моделей MAC. Даны примеры использования MAC в области моделирования открытых сетевых предприятий, управления ресурсами, интеллектуальных обучающих систем. Затронуты вопросы построения онтологии в MAC и показана роль агента онтологии. [30]