Принципы построения мультиагентных систем автоматизации проектирования и управления

????????? ?? http://www.allbest.ru/

Принципы построения мультиагентных систем автоматизации проектирования и управления

В настоящее время в области искусственного интеллекта (ИИ) происходят революционные преобразования. Источниками этих преобразований служат: 1) распределенный искусственный интеллект (РИИ) и 2) активный объектно-ориентированный подход (АООП). Центральной идеей РИИ является кооперативное взаимодействие распределенных интеллектуальных систем. Эти преобразования аналогичны и часто взаимосвязаны с теми, которые произошли в области баз данных с появлением сетевых технологий. Они базируются на классических основах ИИ с добавлением новых идей в части распределения данных и знаний, децентрализованного управления и распределенной обработки. Эти новые подходы иногда обозначают термином распределенные проблемно-ориентированные решающие сети. Такие сети должны стать магистральным направлением развития средств компьютеризации инженерной деятельности, обеспечивая резкое сокращение трудоемкости проектирования за счет большого объема вложенных в них знаний и длительности цикла за счет использования методов совмещенного проектирования.

1. Мультиагентные системы проектирования и управления

Подобластью РИИ являются мультиагентные системы (МАС). Агент представляет собой дальнейшее развитие понятия объект. Объект это абстракция множества сущностей реального мира (экземпляров) или виртуальных сущностей, имеющих одни и те же свойства и правила поведения. Агент объект, возникающий в среде, где он может выполнять определенные действия, который способен к восприятию части своей среды, может общаться с другими агентами и обладает автономным поведением, являющимся следствием его наблюдений, знаний и взаимодействий с другими агентами Moulin et al., 1996.

Как следует из приведенных определений понятие объект не связано с наличием среды, которая играет существенную роль в определении агента. Объект, в принципе, не требует существования себе подобных, а агент не может быть один. Таким образом, агент это подкласс объектов, обладающий всеми их свойствами, но имеющий также дополнительные качества.

С прагматической точки зрения агент это система, обеспечивающая решение определенной задачи и действующая во взаимосвязи с сетью других агентов для решения комплексной проблемы, которое не может быть получено отдельными агентами Durfee et al., 1989. Агенты в мультиагентной сети гетерогенны, то есть принадлежат разным классам.

С точки зрения объектно-ориентированного подхода (ООП) объект представляет собой комплекс из набора данных и процедур (функций) в совокупности с интерфейсом, способным получать и посылать сообщения. Объекты объединяются в классы, которые могут рассматриваться как шаблоны для данных и процедур, свойственных всем элементам класса. Имеется механизм наследования свойств класса его элементами. Можно считать, что сила ООП не столько в введении идеи объекта, сколько в концепции класса. В этой связи ООП может рассматриваться как новая парадигма проектирования и генерации систем. В то же время взаимодействие между объектами через обмен сообщениями несущественно для ООП. Поскольку объекты создаются из классов, которые взаимосвязаны родовидовой иерархией, то в этой иерархии имеется взаимосвязь объектов. Однако вне этой иерархии взаимодействия не определяются.

В ООП различают пассивные и активные объекты. Последние иногда именуют субъектами. Они постоянно готовы к приему сообщений и заняты их обработкой на основе знаний, которыми они обладают. Активные объекты часто называют агентами. Однако понятие агент не сводится к активному объекту. Мультиагентные системы являются, как правило, существенно распределенными: пространственно - распределенными и/или функционально - распределенными.

МАС может состоять из чисто искусственных агентов (программных модулей) или включать также человека. В первом случае мы имеем машинную, а во втором человеко-машинную систему. Возможно наличие суперагентов, образованных из набора искусственных агентов и действующих в качестве их представителя. Такой суперагент ведет себя как обычный агент с точки зрения других агентов как искусственных, так и человека.

С теоретической точки зрения агент должен обладать различными свойствами, обеспечивающими его автономию: способностью восприятия и интерпретации поступающих данных, способностями принимать и исполнять решения. В этом отношении принято разделять агентов на три категории: реактивные, целеполагающие и целесогласующие. В целях придания большей метафоричности эти категории называют соответственно: биоморфными, зооморфными и социоморфными Braspenning, 1997.

Реактивные или биоморфные агенты подобны растениям. Они реагируют на изменения в окружающей среде посылкой сообщений другим агентам. Они не способны заниматься целеполаганием. Целевые установки определены их архитектурой. Действия таких агентов реализуются как запуск правил поведения, объединенных в базу знаний, или как результат выполнения стереотипных планов с посылкой сообщений другим агентам или в окружающую среду. Агенты этого класса используются в системах проектирования и оперативного планирования производства.

Целеполагающие или зооморфные системы подобны животным. Они способны рассуждать о своих намерениях, строить и выполнять планы действий. Такие агенты можно рассматривать как планирующие системы, способные выбирать свои цели, рассуждать о них, выбирать или строить планы действий и, наконец, исполнять планы или пересматривать их, если цели не достигнуты. Агенты такого класса могут быть использованы в системах календарного планирования производства.

Целесогласующие или социоморфные агенты обладают знаниями о других агентах и согласуют с последними свои действия, пытаясь наилучшим из числа возможных образом достигнуть своих целей. Этот класс агентов может использоваться при формировании бизнес-планов предприятий.

2. Архитектура агентов в системах проектирования и управления

Архитектура агента вытекает из приведенных выше определений. Агент это объект, а каждый объект обладает свойствами и правилами поведения.

Объект представляет собой основную категорию, используемую для описания прикладной области (ПО) в форме моделей данных. При концептуальном (понятийном) моделировании ПО используется эквивалентная объекту категория понятия. Понятие это основная единица любой интеллектуальной деятельности, базовая конструкция представления знаний. Понятия именуются с помощью слов или словосочетаний естественного языка, которые играют роль знаков или имен. Знак это заменитель некоторого предмета, явления или события, используемый для накопления, хранения, переработки и передачи информации.

Основными характеристиками понятия являются объем и содержание. Объем понятия это множество (класс) всех объектов, обладающих существенными признаками понятия. Содержание понятия совокупность всех существенных признаков (свойств) данного понятия, которые позволяют однозначно идентифицировать рассматриваемое понятие среди множества других понятий.

Каждому понятию, используемому для концептуального моделирования, приписывается некоторое уникальное имя или знак. С другой стороны каждый конкретный объект, входящий в объем понятия также должен иметь уникальное имя или знак.

Объекты, составляющие объем понятия, различаются с помощью значений признаков (свойств). В концептуальном моделировании признаки понятий делят на следующие три типа: дифференциальные, характеристические и валентные. Дифференциальные признаки используются в качестве характеристики содержания понятия. Они соответствуют характеристикам объекта, которые представлены описательными атрибутами. Характеристические это признаки, которые позволяют отличить объекты, относящиеся к объему одного и того же понятия. Они соответствуют идентификатору и указывающим атрибутам объекта. Валентные признаки обеспечивают связь между различными понятиями и соответствуют структурным переменным объекта, описываемым вспомогательными атрибутами.

Совокупность имен дифференциальных, характеристических и валентных признаков составляют схему понятия (объекта), обозначаемую как shm P. Таким образом, схему понятия P можно представить в виде тройки

shm P = <B, C, D>,(1)

где B={B_j}, j=1,..., q - множество имен характеристических признаков; C={Ck}, k=1,..., m - множество валентных признаков; D={Dl}, l=1,..., n - множество дифференциальных признаков. При этом B соответствует множеству ключей реляционного отношения, описывающего объект, а множество неключевых атрибутов A=C D.

Тогда каждый объект e, принадлежащий объему понятия P, может быть представлен в виде множества пар имя - значение признака

e = {(B_j, b_j), (C_k, c_k), (D_l, d_l)}

Каждое понятие имеет свой концепт. Концепт простого понятия определяется его схемой. Концепт является носителем семантики понятия и представляет то знание, которое выражается данным понятием при концептуальном моделировании ПО.

Каждый агент соответствует некоторому понятию P и обладает схемой shm P. В число характеристических признаков агента ходят указывающий атрибут, определяющий уникальное имя агента, и идентификатор, задающий уникальное имя каждого конкретного агента, входящего в объем понятия (рис.1).

Рис.1. Архитектура агента

С другой стороны агент представляет собой особую категорию объектов, которое осуществляет преобразование среды. Эта категория носит название объект-функция Evgenev, 1999. Неключевые атрибуты A объект-функций делятся на два класса: входные Ai и выходные Ao (рис.1).

Преобразование входных атрибутов в выходные осуществляется методом агента M, который определяет его поведение.

Таким образом, архитектура агента Ag определяется парой

Ag= shm P, M (2)

3. Методы агентов в системах проектирования и управления

Метод агента может быть реализован с помощью традиционных технологий процедурного типа с использованием алгоритмических языков. В таком случае агент не может быть отнесен к числу интеллектуальных.

Рис. 2. Принципиальная схема мультиагентной системы

Наиболее прогрессивной технологией реализации метода является использование баз знаний продукционного типа. В этом случае метод представляет собой систему, состоящую из множества продукционных правил R, связанных в семантическую сеть N, которая определяет структуру метода.

M= R, N (3)

Определение выходных атрибутов агента при его функционировании осуществляется посредством логического вывода на этой сети.

Метод агента, функционирующего в решающей сети, состоит из трех подфункций Ferber et al., 1997: восприятия, решения и трансформирования (рис.1). Подфункция восприятия

Per: E Ai

обеспечивает отбор информации из среды и присвоение значений входным атрибутам. Подфункция решения

Dec: Ai Ao

определяет значения выходных переменных по значениям входных. Подфункция трансформирования

Tran: Ao E'

изменяет состояние среды (рис.2). В системах компьютеризации инженерной деятельности среда представляет собой проект, подлежащий разработке.

Из рассмотренных выше агентов строятся коллективные формирования мультиагентные системы. МАС как и любая система может быть представлена следующей шестеркой:

МАС = {Ind, Prp, Atr, Inp, Out, Str}

Здесь Ind наименование системы; Prp цели системы; Atr общесистемные характеристики; Inp вход системы; Out выход системы; Str структура системы. Str = {E, R}, где E компонент системы, а R связи компонентов.

Заключение

На основе изложенных теоретических концепций разработана CASE-технология с соответствующими инструментальными программными средствами, доступными для непрограммирующих пользователей Evgenev, 1998. С помощью этой технологии, обеспечивающей значительное сокращение трудоемкости разработки комплексных интеллектуальных прикладных систем, создан ряд систем компьютеризации инженерной деятельности.

Литература