Методи побудови ефективних розподілених систем інтелектуального типу з використанням агентного підходу

Размещено на http://www.allbest.ru/

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата фізико-математичних наук

МЕТОДИ ПОБУДОВИ ЕФЕКТИВНИХ РОЗПОДІЛЕНИХ СИСТЕМ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ТИПУ З ВИКОРИСТАННЯМ АГЕНТНОГО ПІДХОДУ

Глибовець Андрій Миколайович

Київ - 2009

Анотація

Глибовець А.М. Методи побудови ефективних розподілених систем інтелектуального типу з використанням агентного підходу. -- Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата фізико-математичних наук за спеціальністю 01.05.03 - математичне та програмне забезпечення автоматизованих систем і машин. -- Київський національний університет імені Тараса Шевченка, Київ, 2009.

Дисертація присвячена дослідженню розподілених інтелектуальних систем (РІС) на основі агентної моделі. Сформульовано основні вимоги до архітектури та реалізації цілісної агентної платформи РІС мобільного крос платформного типу. Досліджено ступінь використання формальних моделей агентів в існуючих агентно-орієнтованих методологіях, проаналізовано виразну силу формальних моделей агентів, їх застосування для проектування агентних систем. Створено методичні фрагменти для розширеної метамоделі OPEN на основі формальних моделей для проектування агентів. Комплексно досліджено концепцію агента як розвиток концепції об'єкта. Модифіковано агентно-орієнтовану мову специфікацій шляхом введення аксіоматичних атрибутів. Для формалізації специфікації використано темпоральну логіку. Запропоновано моделювання міжагентних комунікацій та міграції агентів на основі мов високого рівня, як обмін повідомленнями між агентами. Запропоновано нову інтерпретацію агентної моделі для моделювання роботи РІС: рекомендаційного, мережного бездротового типу та її використання для побудови програмних систем підтримки мобільного навчання. Проведено модифікацію та адаптування алгоритмів маршрутизації, що базуються на спостереженнях за поведінкою комах, для реалізації на основі агентного підходу. Запропоновано архітектуру та програмну реалізацію агентної платформи на основі WCF з використанням С#. Експериментально доведена ефективність використання засобів платформи Java на основі аспектно-орієнтованого підходу для забезпечення динамічної зміни поведінки об'єкта без змін у його початкових специфікаціях та без перекомпіляції. Розроблена архітектура та створено прототип рекомендаційної системи агентного типу.

Ключові слова: розподілена інтелектуальна система, агентний підхід, агентна платформа, агентно-орієнтована методологія.

Аннотация

Глибовец А.Н. Методы построения эффективных распределенных систем интелектуального типа з применением агентного подхода. -- Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук по по специальности 01.05.03 - математическое и программное обеспечение вычислительных машин и систем. -- Киевский национальный университет имени Тараса Шевченка, Киев, 2009.

В диссертации исследованы распределенные интеллектуальные системы (РИС) с помощью агентной модели. Определены основные требования к архитектуре и реализации целостной агентной платформы РИС мобильного кросплатформенного типа. Исследована степень использования моделей агентов в существующих агентно-ориентированных методологиях, проанализирована выразительная мощность формальных моделей агентов, их использование в проектировании агентных систем. Созданы методические фрагменты для расширения метамодели OPEN на базе формальных моделей для проектирования агентов. Комплексно исследована концепция агента как развитие концепции объекта. Модифицирован агентно-ориентированный язык спецификаций путем введения аксиоматических атрибутов. Для формализации спецификации исползована темпоральная логика. Моделирование агентных коммуникаций и миграции агентов проводится за счет обмена уведомлений между агентами. Предложена новая интерпретация агентной модели для моделирования работы РИС: рекомендационного, сетевого безпроводного типа и ее использование для построения прогаммных систем поддержки електронного обучения. Проведена модификация и адаптирование алгоритмов маршрутизации, которые базируются на наблюдениях за поведением насекомых, для реализации с помощью агентов. Предложена архитектура и программная реализация агентной платформы на базе WCF с использованием С#. Экспериментально доказана эффективность использования средств Java на базе аспектно-ориентированого подхода для обеспечения динамического изменения поведения объекта без изменений в его начальных спецификациях и перекомпиляции. Разработана архитектура и создан прототип рекомендационной системы агентного типа.

Ключевые слова: распределенная интелектуальная система, агентный подход, агентная платформа, агентно-ориентированная методология.

Abstract

Glybovets A.М. Methods of construction of the effective distributed systems of intelligent type with application the agent approach.

Thesis for a candidate degree on physics and mathematics (Ph.D.) by speciality 01.05.03 - mathematical and software support of computing systems. - Taras Shevchenko Kiev National University, Kyiv, 2009.

The distributed knowledge systems (DKS) based on agent model are studied in the thesis. The main requirements for architecture and realization of integral agent platform of mobile cross-platform DKS were formulated. The usage rate of formal agent models in existing agent-oriented methodologies was studied and the descriptive power of formal agent models was analyzed as well as their usage in the design of agent systems. Methodical fragments based on formal agent design models were created for OPEN expanded metamodel. The concept of agent as further development of object concept was studied in complex. The agent-oriented specification language was modified by introducing axiomatic attributes. Temporal logic was used to formalize the specifications. The models for interagent communication and agent migration as message exchange between agents based on high-level programming languages were proposed.

New interpretation of agent model for DKS operation modeling was proposed, i.e. recommendational, wireless network type as well as using it to construct software systems for mobile education support.

Routing algorithms based on observation of habits of insects are modified and adapted for realization based on agent approach.

Architecture and software realization of agent platform was proposed based on WCF combined with C#.

Effectiveness of Java platform instruments based on aspect-oriented approach to provide dynamic change of object's behavior without changing its initial specifications was proved experimentally.

Architecture of agent-based recommender system was developed and its prototype was created.

1. Загальна характеристика роботи

Актуальність теми. Актуальність дослідження зумовлюється потребою розв'язання важливої наукової проблеми - розробки методів, алгоритмів та інструментарію створення ефективних розподілених систем інтелектуального типу з використанням агентного підходу та забезпечення наукового підґрунтя нової Державної програми з розвитку дистанційної освіти в Україні, зокрема, програмних систем підтримки мобільного навчання.

Сучасні моделі складних розподілених інтелектуальних систем агентного типу, технології та інструментальні засоби створення агентних платформ настільки різноманітні та потужні, що виникає проблема вибору їх застосування в окремих реалізаціях. Складність і неосяжність різних суттєвих аспектів розподілених інтелектуальних систем (РІС) вимагає поєднання застосування різнопланових моделей, технологій і інструментарію для ефективної програмної реалізації розв'язку практичних задач. Важливим тут є також і розробка найефективнішої методології використання відомих засобів.

Більшість розробників систем, що базуються на агентах, використовують інтуїтивний підхід до проектування - мінімізують рекомендації та створюють довільні, вигадані ними самими нотацію та термінологію. Очевидно, що потрібне уточнення полягає в більшості випадків в формалізації переходу від об'єктних технологій до агентних шляхом створення відповідної агентно-орієнтованої методології проектування.

Технологія мобільних агентів досить нова, тому теоретичні та практичні підходи до програмування РІС запропоновані українськими (П.І. Андон, А.В. Анісімов, Д.Б. Буй, В.В. Бублик, В.М Глушков., С.С Гороховський, А.Ю. Дорошенко, К.М. Лавріщева, О.А. Летічевський, М.С. Нікітченко, О.Л. Перевозчикова, В.Н. Редько, Г О. Цейтлін та іншими) та зарубіжними вченими (M. Boman, N.R. Jennings, N.S. Nwaga, M. Wooldridge) не можуть бути використані напряму, без додаткового доопрацювання та модифікації.

Як відзначають дослідники, побудова РС, значно складніше завдання ніж побудова централізованих систем, навіть не враховуючи інтелектуальність. Причини складності полягають у природі РС. Для РІС також необхідно враховувати специфічність архітектури самої інтелектуальної системи (ІС). Складові частини звичайної ІС вже добре визначені та описані дослідниками, тоді як підходи до побудови РІС значно відрізняються один від одного і потребують подальшого дослідження та вдосконалення.

Виходячи з вимог та обмежень, які ставились перед розробниками існуючих РІС, було запропоновано декілька підходів до розподілення ІС. Серед них базовими є два: повний розподіл ІС на окремі структурні компоненти, що взаємодіють між собою, та розподіл IС на рівні баз знань і надання доступу до них з Internet. Виділяють окремо підходи, у яких розглянуто застосування Інтернет та Web-технологій для спільного використання баз знань при груповій роботі користувачів.

Запропоновані раніше підходи до побудови РІС мають наступні недоліки:

Повний розподіл ІС призводить до надмірних витрат на зв'зок між компонентами, особливо при роботі механізму виводу з бази знань. Щоб мінімізувати такі витрати використовували спеціалізоване представлення знань та правил виводу - “продукційні правила з представленням статичних знань у вигляді множини пар атрибут-значення”. Отже, при реалізації інших підходів до представлення знань, даний спосіб розподілення буде страждати від значних витрат на забезпечення взаємодії компонентів.

Спосіб, який пропонується для розподілу БЗ та їх взаємодії в системі “Ефемеріда” (другий варіант), ґрунтується на схемі представлення знань у вигляді фреймів та обміну ними за допомогою протоколу TCP/IP. Такий підхід, по-перше, звужує можливе представлення знань до фреймового, по-друге, знижує відкритість системи, за рахунок специфічного способу взаємодії по мережному протоколу.

На наш погляд, особливо цінними для розгляду є ті підходи до побудови РІС, які спрямовані на повторне використання певних складових частин РІС. До таких підходів належить онтологічний.

Тому для реалізації мети дослідження даної роботи потрібно виконати наступні кроки: запропонувати методи представлення знань у РІС; розробити механізми реалізації взаємодії в РІС; побудувати ефективний інструментарій підтримки виведення; вибрати та обґрунтувати класи РІС, на прикладі яких буде проілюстровано використання запропонованого підходу; навести опис реалізації прототипу РІС для вибраних класів РІС.

Бачиться перспективним у якості базової моделі РІС вибрати агентну модель. Технологія мобільних агентів впродовж декількох останніх років залишається популярною темою в сфері інформаційної інженерії. На цю технологію покладають багато надій, проте широкомасштабне застосування агентів усе ще попереду. Однією із причин недосконалості та незрілості технології агентів є те, що ми все ще не здатні зробити цю технологію достатньо ефективною й такою, що відповідала б жорстким вимогам, покладеним на неї практикою застосування. Розв'язання цієї задачі є безсумнівно актуальним і проводиться в данній роботі. Агенти є досить мало розкритою й дослідженою темою, але відомо що ця тематика має великі перспективи. Основні з таких можливостей є суттєве зменшення кількості трафіку, що передається мережею, прискорення процесів збору, обміну й обробки інформації в мережі, зменшення навантаження на серверні апаратні засоби, збільшення надійності через децентралізацію, зменшення ймовірності виникнення вузьких місць або так званих BottleNeck, збільшення ресурсних можливостей через розподілення обчислень. Такі можливості є досить перспективними з точку зору розвитку мережевих засобів комунікації.

Сьогодні розвиток агентних платформ відбувається досить однобічно. Здебільшого на цьому ринку панують безальтернативні застосування, побудовані на Java. Це дає розробникам цікаву задачу створення альтернатив для того щоб використати переваги інших програмних засобів і мов програмування.

Однією з таких альтернатив є мова програмування С# і платформа.NET. Ці засоби є досить поширені в спільноті розробників Windows-сумісних застосувань, але досі не використовуються для створення агентних засобів, не дивлячись на те, що цією технологією надаються зручні ієрархії класів і типи даних для застосувань.

У даній роботі проводиться аналіз існуючих програмних засобів для побудови агентних платформ. Оцінюються сучасні мовні і технологічні засоби з точки зору придатності до використання для розробки агентних застосувань. Актуальність такого дослідження полягає в розширені можливостей агентних застосувань за рахунок переваг і нової функціональності, які можна отримати, використавши для реалізації сучасні програмні середовища.

Розвиток освіти з акцентом на активний обмін інформацією між учасниками навчального процесу в останній час пов'язують з дослідженнями розробки ефективних програмних систем підтримки електронного навчання, а її мобільність і персоналізацію - з поширенням інтелектуальних програмних систем підтримки мобільного навчання. Тому створення таких програмних комплексів є вельми актуальним.

Технологія мобільних агентів досить нова, тому системи програмування мобільних агентів істотно різняться по архітектурі і реалізації. Ці розбіжності стають перешкодою інтероперабельності й швидкому впровадженню систем мобільних агентів. Кросплатформна реалізація дозволяє значно розширити способи можливого доступу до програмної системи - тут слід брати до уваги різні фактори, як то швидкодія окремого компоненту, час, що потрібно витратити на його реалізацію, сумісність форматів даних та інтерфейсу користувача. На етапі проектування подібної системи деякі з факторів можуть бути невизначеними, або ж можуть з'явитися згодом, саме тому модульність подібної системи та її можливість до розширення повинні бути основними критеріями для урахування.

Важливим компонентом РІС є підсистема забезпечення взаємодії. У багатьох випадках таку взаємодію реалізує певна мережа. На даний час можна спостерігати зростаючий інтерес до бездротового зв'язку. Основна особливість бездротових мереж є можливість мобільності. Один з підходів до розв'язання проблеми маршрутизації бездротових мереж - це використання концепції swarm intelligence в агентній реалізації. Тому дослідження використання агентів для удосконалення алгоритмів маршрутизації є безсумнівно актуальним і може значно покращити експлуатацію бездротових мереж.

Рекомендаційні системи набувають все більшого поширення як перспективна технологія, покликана допомогти користувачу вирішити проблему вибору серед великої кількості альтернатив. Використання рекомендаційних систем у колаборативних середовищах є актуальним та дозволяє застосовувати нові алгоритми фільтрування, що підвищує ефективність рекомендацій.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами.

Робота виконувалася у відповідності з планами наукових досліджень кафедри математичної інформатики в рамках комплексної наукової програми Київського національного університету імені Тараса Шевченка “Інформатизація суспільства” (теми “Логіко-математичні та програмологічні засоби інформаційних технологій”, „Cтворення теоретичних основ, методів та засобів інтелектуалізації інформаційно-комунікаційних технологій для розподілених комп'ютерних систем НДР № 06БФ015-01, та наукових тем і програм факультету інформатики національного університету “Києво-Могилянська академія”: “Розробка принципів застосування інтелектуальних агентів в інформаційних системах” (№ 0105U006983, 2005-2009 рр.); “Комп'ютерні системи підтримки електронного навчання” (№ 0105U006982, 2005-2009 рр.); “Методи та засоби забезпечення інтероперабельності систем електронної освіти, що базуються на технологіях ВЕБ” (№держреєстрації 0105U006980, 2005-2009 рр.); “Моделі та засоби декларативного керування ВЕБ орієнтованими інформаційними системами на основі аналізу метаданних” (№ 0105U006975, 2005-2009рр.); гранту програми ТЕМПУС-ТАСІС IB_JEP25142-2004 “Training Courses for Kyiv-Mokyla Collegia Network (Міжрегіональні ІТ-тренувальні курси для мережі колегіумів НаУКМА)”(2006-2008).

Мета і задачі дослідження.

Ціль дослідження полягала в розробці адекватних агентних специфікацій, моделей, ефективних програмних засобів реалізації сучасних розподілених систем інтелектуального типу з використанням агентного підходу.

Об'єктом дослідження є процес побудови моделі та програмної системи підтримки РІС на основі агентних платформ, орієнтованого на використання сучасних досягнень в галузі побудови агентних систем та можливостей мережі Інтернет зі збереження, обробки та передачі знань.

Предмет дослідження - методика побудови та засоби аналізу агентної моделі РІС, інструментальні засоби та технології створення і супроводу програмного забезпечення підтримки роботи агентних платформ на основі формальних моделей.

У відповідності до цілі і предмету дослідження була запропонована гіпотеза: модель РІС повинна бути агентного типу на основі мобільних агентів, а агентна платформа її підтримки повинна забезпечувати можливість її застосування в різних предметних областях.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в наступному:

· Уперше запропоновано цілісні підходи до реалізації РІС на основі агентної моделі.

· Сформульовано основні вимоги до архітектури та реалізації цілісної агентної платформи РІС мобільного крос платформного типу.

· Уперше досліджено ступінь використання формальних специфікацій агентів в існуючих агентно-орієнтованих методологіях, проаналізовано виразну силу формальних специфікацій і моделей агентів, їх застосування для проектування агентних систем.

· Створено методичні фрагменти для розширеної метамоделі OPEN на основі формальних специфікацій для проектування агентів.

· Модифіковано агентно-орієнтовану мову специфікацій шляхом введення ситуативних атрибутів.

· Запропоновано моделювання міжагентних комунікацій та міграціїї агентів на основі мов високого рівня.

· Обґрунтовано оптимальність використання координаційної моделі в мультиагентній системі.

· Введено формальний механізм обмеження еволюції агента.

· Запропоновано нову інтерпретацію агентної моделі для моделювання роботи РІС: рекомендаційного, мережного бездротового типу та її використання для побудови програмних систем підтримки мобільного навчання.

· Проведено модифікацію та адаптування алгоритмів маршрутизації, що базуються на спостереженнях за поведінкою комах, для реалізації на основі агентного підходу.

Практична значимість дослідження полягає в тому, що:

Всі запропоновані в роботі моделі та алгоритми реалізовані та апробовані. Розглянуті підходи, моделі, алгоритми та агентна система підтримки мобільного навчання можуть бути використані як базові, для реалізації державної програми розвитку дистанційної освіти в Україні. Зроблено порівняльний аналіз програмного інструментарію створення агентних систем. Розроблено інструментарій для динамічної зміни поведінки об'єкта та контролю його логічної й функціональної цілісності існуючими засобами аспектно-орієнтованого та об'єктно-орієнтованого програмування. Запропонована архітектура та програмна реалізація агентної платформи на основі Windows Communication Foundation (WCF) з використанням С#. Експериментально доведена ефективність використання засобів платформи Java на основі аспектно-орієнтованого підходу для забезпечення динамічної зміни поведінки об'єкта без змін у його початкових специфікаціях та без перекомпіляції. Розроблена архітектура та створено прототип рекомендаційної системи агентного типу. Реалізовано алгоритм пошуку шляху за допомогою агентів-комах на платформі Java Agent Development Environment (JADE). Створено програмні системи підтримки мобільного навчання на базі агентних технологій.

Результати роботи використовуються в навчальному процесі при підготовці та читанні курсів “Глобальні конвергентні мережі”, “Розподілені бази даних”, “Розподілені операційні системи”,“Теоретичні та прикладні аспекти онтологій”, “Програмування” на факультеті інформатики Національного університету “Києво-Могилянська академія”.

Особистий внесок здобувача. Всі наукові результати дисертаційної роботи одержані автором особисто. У роботах, що написані в співавторстві, автору дисертації належить: [2] - постановка задач і метод їх розв'язання, [3] - розробка архітектури системи і вибір методів реалізації, [5] - розробка, обґрунтування та програмна реалізація [7] - розробка архітектурних рішень та інструментарію розробки.

Апробація результатів дисертації. Результати проведених досліджень обговорювались на наукових семінарах факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка та факультету інформатики університету “Києво-Могилянська академія”. Основні наукові результати доповідались на щорічних наукових конференціях НаУКМА та міжнародних конференціях: Theoretical and applied aspects of program systems development (TAAPSD'2007-2008), Kyiv, Ukraine, 2007-2008; Сьомій міжнародній науково-практичній конференції з програмування (УкрПРОГ'2008) Київ, Україна, Кібернетичний центр Національної академії наук України, 2008.; Міжнародній науково-практичній конференції “Ольвійський форум - 2008: стратегії України в геополітичному просторі”, Ялта, Україна, 2008.; Спільний міжнародний семінар InterScan 3-4.10. 2007, Лейпциг, Німеччина; 2^nd International Workshop ITSoftTeam, Chernihiv, 12-14 September, 2008.

Публікації. За темою дисертації опубліковано 10 наукових праць, 7 - статей у фахових виданнях наукових праць, рекомендованих ВАК України (з них 3 виконано без співавторів), 3 - публікації в збірках матеріалів науково-практичних конференцій.

Структура та обсяг роботи. Дисертаційна робота складається із вступу, 4 розділів, висновків, списку використаних джерел (120 найменувань), додатків А - В. Загальний обсяг роботи становить 166 сторінок, основний текст роботи викладено на 130 сторінках.

2. Основний зміст роботи

У вступі обґрунтовується актуальність теми дослідження, наводиться зв'язок з науковими програмами, формується мета і завдання дослідження, об'єкт, предмет і методи дослідження, наукова новизна та практичне значення одержаних результатів, характеризується структура роботи.

У розділі 1 основної частини приведено огляд базової літератури за темою досліджень, обґрунтовано вибір напрямів досліджень, окреслено основні етапи розвитку наукової думки за проблематикою створення ефективних систем агентного типу підтримки РІС, наводиться короткий виклад загальної методики й основних методів досліджень, охарактеризовано основні моменти практичної частини роботи, проаналізовано та узагальнено результати попередніх досліджень з відповідного напряму.

Розділ 2 присвячено опису проведених досліджень стосовно методів проектування агентних систем базованих на формальних специфікаціях. Мета даного розділу - дослідження формальних специфікацій агентів, їх місце у проектуванні агентно-орієнтованих систем, визначення моделей та їх використання на стадії проектування агентної системи в межах життєвого циклу такої системи а також дослідження ступеню використання формальних специфікацій у методологіях проектування ПЗ.

У параграфі 2.1 досліджено використання агентно-орієнтованих методологій для створення ефективного програмного забезпечення розв'язання сучасних бізнес-задач. Для останнього десятиріччя характерне значне зростання уваги до об'єктно-орієнтованих нотацій та мов моделювання. Зі зростанням складності застосувань об'єктні технології доповнюються агентними технологіями.

Проаналізовано корені АО методологій і створення всебічної агентно-орієнтованої методології на основі методичної інженерії та метамоделі OPEN. Для того щоб розширити цю модель, з метою підтримки АО застосувань, ми додаємо в існуюче сховище такі концепції: завдання (Task), техніка (Technique), продукт роботи (Work Product).

Для кожного із цих класів можна створити багато екземплярів (Завдання, Техніки, Продукти роботи), які зберігаємо в OPEN сховищі. З цього каркасу можна створювати екземпляри конкретних OPEN-сумісних методологій придатних до використання в конкретній організації або програмному проекті.

Складність порівняння різних агентно-орієнтованих підходів частково є наслідком того, що сьогодні немає точної формальної мови представлення агентів та агентної архітектури. Навіть коли агентні системи представлено за допомогою формальної семантики, різноманіття стилів та формалізмів, які для цього використовуються, аж ніяк не сприяють їх порівнянню. Тому в параграфі 2.2 аналізуються формальні моделі агентів з акцентом адекватності їх застосування для опису основних властивостей мультиагентних систем.

Концепцію агента ми розглядаємо як подальший розвиток концепції об'єкта, такий що може адекватно моделювати властивості інформаційної системи. Агент можна розглядати як інтелектуальний еволюціонуючий об'єкт, який має знання та можливість робити умовиводи, може динамічно змінювати стан та поведінку. Агенти, так само як і об'єкти, мають внутрішній стан, який відображає їх історію та визначає їх поведінку.

Власне, внутрішній стан агента відображає знання (вірування, наміри, обов'язки та ін.) у певний момент часу. На відміну від традиційної об'єктної концепції, ці знання не фіксовано на етапі специфікації об'єкта - вони можуть змінюватися під час життєвого циклу агента. Отже, можна стверджувати, що внутрішній стан об'єкта містить строгі знання (які фіксовані під час створення об'єкту і не можуть бути переглянуті) так само й деякі змінні знання (які можуть бути переглянуті або змінені з урахуванням існуючих обмежень, під час еволюції агента).

Використання формальних специфікацій служить основою для проектування, реалізації та верифікації агентних систем.

Агентно-орієнтована мова специфікацій

У мові специфікацій АО систем необхідно мати можливість визначити динамічну поведінку. На відміну від звичного об'єктно-орієнтованого підходу, де стан об'єкта можна описати простою картою значень, у якій для кожного атрибуту визначено певне значення, розглядаючи «стани як теорії», ми вважаємо, що кожен стан описується набором формул.

Ми замінюємо звичайні зміни стану на зміни теорій, за допомогою яких ми можемо описати знання або завдання агента. Отже, можна специфікувати перегляд існуючих знань та набуття нових знань. Можливо також визначити часткові знання та знання за замовчуванням.

Пропонується дворівнева система для моделювання інформаційних систем у термінах агентів. На першому рівні містяться звичні атрибути та події, що описують фіксовану поведінку агента. На другому рівні специфікується можлива еволюція агента.

До концепцій, що використовуються для специфікації об'єкта, ми додаємо ще одну, агент матиме ситуативні атрибути, які є правильними за певних умов. Декілька таких атрибутів можна явно маркувати як поточний набір тверджень. Кожна формула, яка включається в певний ситуативний атрибут у певному стані, має виконуватися в цьому стані.

Схоже до простих атрибутів, ситуативні атрибути можуть бути змінені за допомогою mutators, що є спеціальним видом подій.

Формалізація

Для формалізації специфікації можна використати темпоральну логіку.

Уведемо такі позначення:

1. o.Attr = v означає, що атрибут Attr об'єкта o має значення v

2. o.e означає, що в об'єкті o відбувається подія e.

У мові специфікацій АО систем необхідно мати можливість визначити динамічну поведінку. Ми замінюємо звичайні зміни стану на зміни теорій, за допомогою яких ми можемо описати знання або завдання агента.

Зрозуміло, що далі ми повинні якимось чином специфікувати взаємодію між агентами. Це можна зробити за допомогою спеціалізованої мови Gamma.

Gamma є мовою високого рівня за допомогою якої можна коротко та лаконічно описувати модель обчислень. Проте, для моделювання агентних систем потрібно знайти механізм опису міжагентної комунікації та міграції агентів. Якщо моделювати агенти на мові Gamma вищого рівня, то міжагентні комунікацію та міграцію агентів можна розглядати просто як обмін повідомленнями між агентами. А обмін повідомленнями можна описати за допомогою програми на мові Gamma вищого рівня.

Для системи, що складається з одного агента, головними є поведінка та інтерфейс цього агента. Проте, для мультиагентної системи особливо важливою є координаційна модель, яка враховує усі аспекти взаємодії агентів. Для того, щоб проектування мультиагентної системи було ефективним, потрібно зосередитися на ролі та властивостях механізму координації (абстракції комунікації) усередині координаційної моделі, а не на об'єктах координації (агентах).

Для ефективного проектування мультиагентної системи можна використати координаційну систему, подібну до системи Linda. Модель ACLT є розширенням Linda. Простір кортежів ACLT, на відміну від простору кортежів Linda реагує на комунікаційні події, а не лише на зміну станів. Реакцію на комунікаційні події можна визначити за допомогою базованій на логіці мові специфікацій. Програмованість простору кортежів ACLT надає можливість реалізувати різні координаційні політики агентів, не модифікуючи при цьому поведінку конкретного агента.

У моделі ACLT комунікація відбувається за допомогою різноманітних іменованих просторів кортежів, які є набором логічних висловлювань першого порядку, кожне з яких унікально ідентифікується через базовий терм. Логічний простір кортежів може мати подвійну інтерпретацію: простий комунікаційний пристрій, або сховище знань. Логічний простір кортежів можна розглядати як певну теорію, і над комунікаційними станами можна виконувати дедуктивний вивід. Основною перевагою координаційної моделі ACLT є можливість змінювати координаційну модель мультиагентної системи без внесення змін до кожного конкретного агента.

Модель ACLT та модель Gamma використовують метафору “реакція”. Реакції Gamma можна розглядати як специфікації, що регламентують шляхи еволюції мультиагентної системи на високому рівні і не залежать від моделі обчислень.

У параграфі 2.3 описано досліджені можливості Java для розширення об'єкта до агента. Тут висвітлено експеримент по визначенню можливостей засобів платформи Java із забезпечення динамічної зміни поведінки об'єкта без змін у його початкових специфікаціях та без перекомпіляції, обмеживши еволюцію агента. Для цього використано засоби аспектно-орієнтованого програмування. Для того щоб забезпечити певну цілісність бізнес-застосування запрограмованого на Java, зокрема агента, що працює у бізнес-застосуванні, надаються можливості перевіряти певні припущення щодо правильного функціонування системи перед та після виконання кожної операції.

Існує достатньо зрілих АО методологій. Проте, існуючі АО методології дуже мало використовують формальні специфікації агентів. Тому в цій роботі було створено методичні фрагменти (МФ) побудовані на формальних специфікаціях. Вбудовуючи ці МФ у зрілу АО методологію, отримуємо зрілу методологію побудовану на формальних специфікаціях.

Отже, у цьому розділі досліджено ступінь використання формальних специфікацій агентів в існуючих агентно-орієнтованих методологіях, проаналізовано виразну силу формальних моделей агентів, їх застосування для проектування агентних систем. Порівняно моделі Gamma та ACLT. Створено методичні фрагменти для розширеної метамоделі OPEN на основі формальних моделей для проектування агентів. Це дозволяє ефективно використовувати формальні специфікації агентів на стадії проектування у вже зрілих методологіях створення агентно-орієнтованих систем без порушення цілісності цих методологій.

Практична цінність розділу полягає в створенні інструменту для динамічної зміни поведінки об'єкта та контролю його логічної та функціональної цілісності існуючими засобами аспектно-орієнтованого та об'єктно-орієнтованого програмування.

У розділі 3 висвітлені основні реалізації мобільних агентів та їх розв'язання, обґрунтовано вибір моделі та її застосування для дослідження РІС. Вирішена проблема програмної архітектури, що дозволяє існувати і переміщуватись агентам у розподіленому і гетерогенному середовищі. Ця проблема вирішується за допомогою введення агентної платформи, яка контролює та управляє агентною спільнотою.

Існує декілька альтернатив на ринку програмного інструментарію, які могли б використовуватись, як інструмент побудови агентної платформи. Основними є Java RMI, Microsoft Windows Communication Foundation, Microsoft Remoting. Коротко охарактеризовано ці альтернативи.

Запропоновано підхід до ефективного роз'язку задачі динамічного завантаження коду агента шляхом використання вбудованого веб-сервера, на якому розташовані класи-агенти та допоміжні структури даних.

Зазначимо, що проблема безпеки є найсерйознішою для реалізації мобільних агентів. Поступово знаходяться часткові рішення, проте в загальному випадку існують ще невирішені проблеми. Безпека реалізується декількома механізмами. Перевірка статичної відповідності типів у вигляді підтвердження байтового коду застосовується для перевірки безпечності завантаженого коду. Певна динамічна перевірка також виконується під час виконання програми.

Коротко охарактеризовано технології.NET Remoting, Java, більш детально - Jini, WCF. Приведено переваги використання.NET і С# у порівнянні з альтернативними. Основними критеріями для порівняльного аналізу цих технологій була швидкість виконання скомпільованої програми, зручність використання розробником, обсяг коду для програмування взаємодій.

Ціллю параграфу 3.2 є висвітлення особливостей розробки платформи агентних застосувань, використовуючи технологію WCF як засіб організації комунікації між агентами. Для реалізації програмної частини була обрана мова програмування C# серед мов, що підтримуються Common Language Runtime, за її зручність для розробника.

Абстрактна модель реалізації агентної платформи, без зазначення другорядних класів і відношень між ними представлена у вигляді UML-діаграми. Другорядні атрибути та методи класів є також виключеними із цієї діаграми. Діаграма класів у даному випадку вказує на прямі зв'язки, що є важливими з точки зору розуміння внутрішньої реалізації платформи.

Якщо розглядати зв'язки цієї діаграми з точки зору розробника, то класи і відношення між ними представляють багато-рівневий протокол взаємодії програмних засобів, якими у даному випадку є агенти.

Абстрактний клас “агент” містить основні атрибути й операції, що мають бути визначені в породжених класах. Кожний агент містить AgentPlatformClient клас, який надає функції доступу до операцій сервісу агентної платформи. Клас AgentPlatform реалізує операції WCF сервісу агентної платформи й також методи і дані, які є внутрішніми, або не повинні бути доступними через сервіс.

Модуль ConsoleControl є кінцевим об'єктом з точки зору користувача. ConsoleControl є консольним застосуванням призначеним для керування агентною платформою безпосередньо з хосту її розміщення. Але на практиці можливим є запуск агентної платформи на віддаленому хості, якщо це дозволяють параметри безпеки. У нашому прототипі АП не має необхідності мати декілька окремих сервісів.

Далі приводиться програмна реалізація класу Agent, опис реалізації класу AgentPlatform.

Клас AgentPlatform є одним з основних класів реалізованої платформи. Він містить всі необхідні засоби для створення, комунікації, пересування агентів, а також надання інформації про агенти що містяться на цій платформі. Методи і властивості цього класу є доступними через операції сервісів. АП створює екземпляри агентів і реєструє їх.

Для реалізації доступності сервісів на обох одночасно взаємодіючих платформах можливо використовувати стандартну WCF прив'язку WCFDuplexHTTPBinding. Вона надає можливість асинхронно викликати сервіси обох платформ незалежно від логічного розподілення сервер/клієнт сервера.

В якості мови спілкування агентів платформи вибрано мову ACL (Agent Communication Language). ACL - це запропонована FIPA стандартна мова спілкування агентів. В основі цієї мови лежить кілька онтологій, що відповідають рівням агентної платформи.

Побудована АП є альтернативою існуючим програмним агентним засобам за декількома важливими критеріями: швидкість обміну повідомлення з іншими платформами, зручність створення власного агента для цієї платформи, інтероперабельність з іншими агентними й програмними платформами. Суттєвим фактором є можливість співпрацювати з платформами побудованими на Java. Ці аргументи мають вплинути на децентралізацію світу агентних платформ і розширення використання інших засобів для їх побудови.

Зараз можна спостерігати зростаючий інтерес до бездротового зв'язку. Великими перевагами бездротового зв'язку є мобільність і здатність користувачам спілкуватися, співпрацювати, мати доступ до Інтернет служб усюди й у будь-який час. Існує два варіанти конфігурації приладів бездротового доступу: режим інфраструктури та ad hoc режим.

Режим ad hoc призначений для з'єднань типу точка-точка. У роботі ми розглядали саме такий тип мереж. Бездротову ad-hoc мережу можна розглядати як набір мобільних пристроїв, що здатні вільно пересуватися. Мобільність передавачів а також мінливість інших факторів, що впливають на з'єднання, дають в результаті потенційно нестійку та швидко змінювану топологію мережі.

Робота з вивчення swarm intelligence виявила багато спільного між маршрутизацією в мережі й деякими завданнями, що існують в колоніях комах. Наприклад, одна з основних характеристик swarm intelligence - це здатність агентів (мурашок) знайти оптимальний або близький до нього маршрут. Інтелектуальна поведінка формується через непряму взаємодію між комахами. Таке явище називається stigmergy -механізм непрямої координації між агентами (комахами), коли в середовищі залишаються сліди, що стимулюють певну наступну дію цим же чи наступним агентом. У результаті досліджень алгоритмів на основі поведінки рою комах виявили наступні їх переваги: динамічна оптимізація на основі локальної інформації, немає глобального обміну інформацією для визначенні маршруту, гарна масштабованість, швидка відновлюваність після помилок.

У параграфі 3.3 досліджено алгоритми маршрутизації (AntNet, Ant-based Control, AntHocNet), що базуються на спостереженнях за поведінкою комах та проведена їх модифікація для використання агентного підходу та реалізація алгоритму пошуку шляху за допомогою агентів-комах на платформі JADE.

Система складається з трьох агентів: DispatcherAgent, StationAgent та AntAgent.

DispatcherAgent є диспетчером у системі, він реєструє агентів станцій, піідтримує gui інтерфейс, надає список сусідів по запиту, та деякі інші операції. Для спілкування з іншими агентами, агент реалізує декілька поведінок. Бездротові прилади уособлюють агенти класу StationAgent. Агент зчитує свої координати з параметрів запуску, шукає агента-диспетчера через жовті сторінки, створює порожню таблицю маршрутизації та посилає повідомлення диспетчеру, реєструючись в системі.

Основна взаємодія агента відбувається з агентом-мурашкою. Агент AntAgent моделює комаху, що шукає шлях до пункту призначення. У StationAgent агент запитує маршрут до кінцевого вузла, а при поверненні назад оновлює таблиці маршрутизації.

Багатоагентна система, що моделює комах, здатна швидко реагувати на зміни в топології мережі. У динамічному середовищі такий тип алгоритмів показує кращі результати ніж традиційні алгоритми AODV, DSR та інші.

Загальносвітові процеси глобалізації мають сприяти вільному доступу до інформаційних ресурсів. Зростаючий ступінь інтерактивності призводить до того, що на перше місце в навчальному процесі виходять інформативність, комунікативність та мобільність. Адміністративна інформаційна система не може залишатися додатком до баз даних, для неї теж необхідні персоніфіковані інтелектуальні інтерфейси, електронний обмін даними, сценарії виконання рутинних справ, інтелектуальна підтримка прийняття рішень, а також нові ефективні процедури пошуку, створення звітів і аналізу тенденцій розвитку навчального закладу.

Розділ 4 висвітлює дослідження по застосуванню агентного підходу при побудові програмних систем підтримки електронного навчання.

Зокрема, у параграфі 4.1 описано проблематику розробки програмних систем підтримки мобільної освіти. Головною метою створення такого програмного забезпечення є забезпечення якісної можливості: доступу до навчального контенту, незважаючи на місцеперебування людини; збереження отриманого контенту на мобільному пристрої; спрощення обробки навчального матеріалу; уніфікація загального вигляду навчальних матеріалів на різних моделях мобільних пристроїв.

У параграфі 4.2 описано розроблений прототип програмної системи підтримки дистанційної освіти, яка є базою для впровадження підсистеми підтримки мобільного навчання, з використанням агентного підходу. Модель було створено на основі спеціалізованого інструментарію JADE (Java Agent Development Environment). Апробація підсистеми в національному університеті «Києво-Могилянська академія» показала доцільність використання мобільної компоненти в програмних системах підтримки електронного навчання.

Рекомендаційна система - система, яка використовуючи наявні відомості про потреби користувача та певний алгоритм фільтрування, рекомендує користувачу набір альтернатив, які вона вважає найбільш корисними для нього.

Традиційно виділяють два типи фільтрування - за вмістом та колаборативне фільтрування. Деякі автори окремим типом вважають гібридне фільтрування, яке поєднує риси двох попередніх. У параграфі 4.3 проаналізовано основні типи рекомендаційних систем, та яким же чином властивості агентів можуть бути корисними при створенні рекомендаційних систем у колаборативних середовищах.

Наявність організаційної онтології є одної з найбільш складних завдань побудови інтелектуальних систем підтримки організаційного управління та співпраці. Наявність якісно визначеної та несуперечливої організаційної онтології є передумовою успішності автоматизації організаційних процесів, поширення організаційного досвіду та співпраці з іншими організаціями.

У великих колаборативних середовищах (а саме в таких працюють рекомендаційні системи з колаборативним фільтруванням) профілі користувачів можуть зберігатися на кількох серверах. Кількість користувачів та кількість даних в їхніх профілях є великою, тому надсилання агента для пошуку на інший сервер є ефективнішим, ніж копіювання всіх даних для локального використання. Під ефективністю ми тут розуміємо: а) раціональніше використання обчислювальних ресурсів - обчислювальна робота розподілена між декількома серверами; б) зменшення навантаження на мережу - немає необхідності копіювати великі обсяги даних; в) підвищення швидкодії - міграція агента на іншу платформу потребує менше часу, ніж копіювання великих обсягів даних.

Проективність агентів - властивість, яку можна використати для заохочення спілкування та співпраці окремих користувачів. Рекомендаційна система є відкритою - тобто кількість користувачів змінюється динамічно. Мультиагентна система є зручним середовищем для проектування відкритих систем, оскільки тут уже є інструменти для реєстрації нових агентів, для спілкування між агентами, сервіси, які допомагають виявити нових учасників системи.

Параграф 4.3. присвячений досліджень по розробці архітектури та створення прототипу рекомендаційної системи мультиагентного типу. Розроблена архітектура рекомендаційної системи продемонстрована на прикладі системи рекомендування вибіркових курсів.

Основна функціональність системи зосереджена в мультиагентній системі та виконується такими трьома типами агентів: UserAgent - персональний агент, який створюється під час реєстрації користувача в системі та існує до закриття користувачем свого профілю; SearchAgent - створюється для одноразової роботи при отриманні запиту від користувача про рекомендацію; Recommender - агент, який також створюється одноразово та існує до завершення сеансу отримання рекомендацій користувачем

Мультиагентна система повністю розподілена, тут не використовується жоден компонент, який би виконував роль диспетчера та потенційно міг би стати вузьким місцем у системі. Для збільшення продуктивності системи використовуються кілька рівнів паралелізму. Профілі студентів зберігаються у вигляді окремих XML-документів, таким чином, відсутність централізованої бази даних студентських профілів є спробою уникнути ще одного можливого вузького місця в системі.

В усій рекомендаційній системі єдиним централізованим компонентом є веб-сервер. Проте він не виконує жодної обчислювальної роботи, а лише перенаправляє запити та формує вивід, тому також не повинен знижувати загальну продуктивність системи.

В якості алгоритму рекомендацій використано алгоритм гібридного фільтрування - набір рекомендацій формується із множини рекомендацій від схожих студентів та множини рекомендацій відповідно до прослуханих дисциплін, а також додана можливість пошуку за ключовим словом.

Висновки

Головним результатом дисертації є розробка та дослідження нових моделей і методів побудови розподілених інтелектуальних систем засобами агентної технології, які розв'язують важливе завдання проектування децентралізованих систем обробки інформації, мають істотне значення для теорії та практики розробки програмного забезпечення обчислювальних машин і систем.

Основні результати дисертаційної роботи:

1. Уперше запропоновано цілісні підходи до реалізації РІС на основі агентної моделі. Сформульовано основні вимоги до архітектури та реалізації цілісної агентної платформи РІС мобільного кросплатформного типу.

2. Уперше досліджено ступінь використання формальних моделей агентів в існуючих агентно-орієнтованих методологіях, проаналізовано виразну силу формальних моделей агентів, їх застосування для проектування агентних систем. Створено методичні фрагменти для розширеної метамоделі OPEN на основі формальних моделей для проектування агентів.

3. Уперше комплексно досліджено концепцію агента як розвиток концепції об'єкта. Модифіковано агентно-орієнтовану мову специфікацій шляхом введення аксіоматичних атрибутів. Для формалізації специфікації використано темпоральну логіку. Запропоновано моделювання міжагентних комунікацій та міграціїї агентів на основі мов високого рівня, як обмін повідомленнями між агентами.

4. Запропоновано нову інтерпретацію агентної моделі для моделювання роботи РІС: рекомендаційного, мережного бездротового типу та її використання для побудови програмних систем підтримки мобільного навчання.

5. Проведено модифікацію та адаптування алгоритмів маршрутизації, що базуються на спостереженнях за поведінкою комах, для реалізації на основі агентного підходу.

6. Запропонована архітектура та програмна реалізація агентної платформи на основі WCF з використанням С#.

7. Експериментально доведена ефективність використання засобів платформи Java на основі аспектно-орієнтованого підходу для забезпечення динамічної зміни поведінки об'єкта без змін у його початкових специфікаціях та без перекомпіляції.

8. Розроблена архітектура та створено прототип рекомендаційної системи агентного типу.

агентний програмний мобільний алгоритм

Основні положення дисертації опубліковано в таких працях

1. Глибовець А.М. Використання мобільних пристроїв у дистанційній освіті // Наукові записки НаУКМА. -- том 36. -- Комп'ютерні науки. -- ВД «Києво-Могилянська академія». -- 2005. -- Київ. -- с. 42-- 48.

2. Глибовець А.М., Міщенко Я.М. Побудова підсистеми тестування у програмній системі підтримки мобільного навчання // Наукові записки НаУКМА. -- том 73. -- Комп'ютерні науки, -- ВД «Києво-Могилянська академія». --2007. -- с. 37-43.

3. Анісімов А.В., Глибовець А.М., Жаб'юк В.Я. Основні архітектурні принципи побудови програмних систем реалізації мобільних агентів. // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. --серія: фізико-математичні науки. -- Випуск №3. -- 2008. --С. 125-131

4. Глибовець А.М. Прототип програмної системи підтримки дистанційної навчання на базі агент них технологій // Наукові записки НАУКМА. Комп'ютерні науки. --том 86. -- 2008. - с. 57-61.

5. Глибовець А.М., Тихоновський Д.С. Програмна підтримка синхронізації мультимедійних матеріалів лекцій // Проблеми програмування. -- №2-3. -- 2008. --. с.467-476.

6. Глибовець А.М. Сучасні технології та програмне забезпечення мобільного зв'язку // Наукові праці МДУ ім. Петра Могили. Комп'ютерні науки. -- Випуск 77. --том 90. -- 2008. --с. 223-235.

7. Глибовець А.М., Гороховський С.С., Жаб'юк В.Я. Вирішення проблем побудови платформи мобільних агентів за допомогою технологій Java, Jini // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. серія: фізико-математичні науки. -- Випуск №4. -- 2008. --С. 109-115.

8. Глибовець А.М. Мобільне навчання та побудова підсистеми тестування в програмній системі підтримки мобільного навчання. // Тези доповідей. --Міжнародна конференція «Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем. TAAPSD 2007». -- 4-9 вересня 2007 року. --с.114.

9. Глибовець А.М. Методи проектування агентних систем базованих на формальних моделях. // Тези доповідей. --Міжнародна конференція. -- «Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем TAAPSD 2008». --22-26 вересня 2008. -- ст.34.

10. Глибовець А.М. Агентний підхід до створення рекомендаційних систем в колаборативних середовищах. // Тези доповідей. -- Десятая международная научно-практическая конференция. -- «Современные информационные и электронные технологии». --18-22 мая 2009. -- Одесса. -- ст.94.

Размещено на Allbest.ru

...