Мультиагентная система
Cтраница 1
 |
Основные классы экспертных систем. [1] |
Мультиагентные системы - это динамические ЭС, основанные на интеграции нескольких разнородных источников знаний. Эти источники обмениваются между собой получаемыми результатами в ходе решения задач. [2]
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. [3]
Организационная структура модели мультиагентной системы включает блок организационного ( верхнего) уровня, обеспечивающий взаимодействие агентов с учетом их неоднородности, различной интеллектуальной мощности, поведения и т.п. При этом наряду с имитацией последовательности временных ситуаций взаимодействия, возможно использование параллельных вычислительных процессов с информационными связями по параметрам сопряжения. [4]
Для поддержки процессов проектирования агентов и мультиагентных систем разработаны специальные инструментальные средства. [5]
Рассмотрим практические примеры организации взаимодействия в мультиагентных системах с использованием различных механизмов координации поведения. [6]
Учитывая вышесказанное, в следующей главе обсуждаются мультиагентные системы и системы интеллектуальных агентов. [7]
Охарактеризуйте основные модели координации поведения агентов в мультиагентных системах: теоретико-игровые, модели коллективного поведения автоматов, модели планирования коллективного поведения, модели на основе BDI-архитектур, модели координации поведения на основе конкуренции. [8]
Охарактеризуйте основные модели координации поведения агентов в мультиагентных системах: теоретико-игровые, модели коллективного поведения автоматов, модели планирования кол - лективного поведения, модели на основе BDI-архитектур, модели координации поведения на основе конкуренции. [9]
В главе 7 рассмотрены вопросы проектирования и применения мультиагентных систем, ориентированных на автономное выполнение интеллектуальных задач в распределенных компьютерных средах. Это одно из самых новых направлений в искусственном интеллекте, которое имеет большие перспективы в связи с широким распространением Интернета и представляет особый интерес для специалистов в области экономики и бизнеса, так как является базой для создания виртуальных предприятий. [10]
 |
Анализ систем интеллектуального поиска и обработки информации. [11] |
В табл. 7.2 приведены отличительные особенности известных в России коммерческих мультиагентных систем Autonomy [15] и WebCompass [22], предназначенных для интеллектуального поиска и обработки информации в сети Интернет. [12]
Для разрешения конфликтов между участниками коллективного выбора хорошие перспективы имеют мультиагентные системы. Организатором и инициатором процесса является производитель Х, который отвечает за координацию поведения агентов в мультиагентной системе. Элемент Х6 Х6 содержит описание параметров инфраструктуры предприятия, возможности которой ограничены и поэтому представлены в виде требований ( имеющих смысл ограничений) к другим субъектам выбора. Так как эти требования чаще всего не подлежат изменениям, то субъект Х6 не требует представления в виде агента, хотя это возможно в случае необходимости. Информация о вариантах продукции, которую можно было бы производить ( Х5), как и информация о параметрах инфраструктуры, будет храниться в базе знаний мультиагентной системы, поскольку множества Х5 и Х6 имеют статус объектов, а не активно действующих субъектов. [13]
Для разрешения конфликтов между участниками коллективного выбора хорошие перспективы имеют мультиагентные системы. Организатором и инициатором процесса является производитель XJ, который отвечает за координацию поведения агентов в мультиагентной системе. Элемент Х6 Х6 содержит описание параметров инфраструктуры предприятия, возможности которой ограничены и поэтому представлены в виде требований ( имеющих смысл ограничений) к другим субъектам выбора. Так как эти требования чаще всего не подлежат изменениям, то субъект Х6 не требует представления в виде агента, хотя это возможно в случае необходимости. Информация о вариантах продукции, которую можно было бы производить ( Х5), как и информация о параметрах инфраструктуры, будет храниться в базе знаний мультиагентной системы, поскольку множества Х5 и Х6 имеют статус объектов, а не активно действующих субъектов. [14]
Серьезной и пока не решенной проблемой является морально-этическая основа организации мультиагентных систем, связанная с формированием понятий об основных ценностях и нормах, принятых в обществе. [15]
Страницы: 1 2 3