Çok etmenli sistemlerin (MAS) amacı bağımsız süreçleri koordine etmektir. Bir aracı, bir program veya bir robot biçimindeki bir bilgisayar varlığıdır. Bir etmen, çevresi değiştiğinde uyum sağlayabildiği için özerk olarak kabul edilebilir. MAC, aynı anda gerçekleşen ve aynı anda var olan, ortak kaynakları paylaşan ve birbirleriyle iletişim kuran bir dizi bilgisayar işleminden oluşur. MAC'deki temel sorun, aracılar arasındaki koordinasyonun resmileştirilmesidir.
Çok aracılı sistemleri tanımlama
MAC, etkileşimli uygulama bileşenlerinin özerk ve dağıtılmış olduğu, dinamik ve belirsiz ortamlarda çalıştığı, bazı kurumsal kurallara ve yasalara uyması gerektiği ve katılıp ayrılabileceği karmaşık alanlardaki uygulamalar için yazılım geliştirmeye ileriye dönük bir yaklaşımdır. çalışma zamanı sırasında çok aracılı bir sistem.
Bu tür uygulamalara örnek olarak,Taşıma sistemlerinde yükleri en uygun şekilde planlayan tüketiciler veya sistemler arasındaki elektrik üretimini ve dağıtımını yönetmek ve optimize etmek. Çok aracılı sistemlerin geliştirilmesi, ayrı aracıların, kuruluşların ve ortamların oluşturulmasını gerektirir.
Programlama dilleri, bilgi, hedefler, seçenekler, normlar, duygular ve karar kuralları gibi sosyal ve bilişsel kavramlar açısından bireysel aracıları uygulamak için programlama yapıları sağlar.
Çok etmenli organizasyonlar, sosyal ve organizasyonel kavramlar açısından normlara, iletişim protokollerine, izlemeye tabi kaynaklara sahip rollere sahiptir. Geliştirilen programlama dilleri ve çerçeveleri, elektrik, metalurji, sağlık, internet, ulaşım, trafik yönetimi ve ciddi oyunlar gibi birçok sürekli üretim endüstrisi için ajan tabanlı simülasyonlar oluşturmak için kullanılır.
MAS, birbirlerinin amaçlarını ve eylemlerini modelleyen birkaç aracıya sahip olmaları bakımından tek aracılı sistemlerden farklıdır. Genel bir senaryoda, ajanlar arasında doğrudan etkileşim olabilir. Tek bir etmen bakış açısından, çok etmenli sistemler, tek bir etmenli sistemlerden en önemli farkı, ortamın dinamiklerinin diğer etkenler tarafından belirlenebilmesidir. Bir etki alanının doğasında bulunabilecek belirsizliğe ek olarak, diğer aracılar çevreyi kasıtlı olarak öngörülemeyen şekillerde etkiler.
Böylece, tüm MAC'ler, modern için tipik olan dinamik ortamlara sahip olarak kabul edilebilir.çok etmenli sistemler Doğrudan iletişim olasılığı olsun ya da olmasın, değişen derecelerde heterojenliğe sahip herhangi bir sayıda aracı olabilir.
MAS mimarisi
Ajanlar bilişsel bir modelle donatılmalıdır:
- inançlar;
- dilekler;
- niyetler.
Bir yanda çevreyle ilgili bilgi ve algılarının sonucu olan "İnançlar"ı, diğer yanda bir dizi "Arzular"ı okur. Bu iki kümeyi geçmek, daha sonra doğrudan eylemlere dönüştürülen yeni bir "Niyet" kümesiyle sonuçlanır.
Ajanların bir iletişim sistemi olmalıdır. Bu amaç için birkaç özel dil vardır: Dil Sorgulama ve Manipülasyon Dili (KQML). Son zamanlarda, FIPA Foundation for Intelligent Physical Agents tarafından oluşturulan FIPA-ACL standardı dolaşıma girmiştir. Çok etmenli sistemler oluşturmanın bu son ilkesi, konuşma edimleri teorisine dayanmaktadır.
Uyum sorunu, şu anda çok fazla araştırmaya konu olan çetrefilli bir konudur. Mutant bir ortama uyum sağlayabilen hem biyolojik hem de bilgisayar bazı virüslere örnek verilebilir.
Son olarak, sistem mimarisinin tam anlamıyla bir parçası olmasa da MAC'in verimli bir şekilde uygulanması, yapay zeka çalışması için geliştirilmiş birçok programlama dilinde dikkati hak ediyor. Özellikle LISP dilinden bahsedilmiştir. Bu mimari öğeler, bilişsel öğelerden oluşan bir sisteme uygulanır.ajanlar.
Ajanların kategorileri veya modelleri
Ajanların sınıflandırılması iki kritere dayanır: bir yanda teleonomik davranış ya da bir refleks sergileyen bilişsel ajanlar veya reaktifler. Bilişsel ve tepkisel arasında yapılabilecek ayrım, esasen failin erişebildiği dünyanın bir temsilidir. Bir bireye, akıl yürütmeyi formüle edebileceği dünyanın "sembolik bir temsili" bahşedilse, o zaman bilişsel bir failden söz edilir, oysa o kişinin yalnızca " alt sembolik bir temsili" varsa, yani algılarıyla sınırlıysa, biri reaktif bir ajandan bahsediyor. Bu bilişsel ve tepkisel ayrım, çok etmenli sistemlerin iki teorik okuluna karşılık gelir.
Birincisi, sosyolojik bir bakış açısıyla işbirliği için "akıllı" faillerin temel yaklaşımını desteklemektedir. İkincisinde, bir dizi akıllı olmayan ajanın (karınca tipi) "akıllı" davranışının ortaya çıkma olasılığı incelenmiştir. Davranışsal davranış ve refleks arasındaki ikinci fark, kasıtlı davranışı, açık hedeflerin peşinde koşmayı algısal davranıştan ayırır. Böylece, faillerin eğilimleri, faillerde açıkça ifade edilebilir veya tam tersine çevreden gelebilir. Farklı aracı türlerini gruplayan tablo:
- Bilişsel ajanlar.
- Reaktif ajanlar.
- Telenomik davranış.
- Kasıtlı aracılar.
- Yönetilen aracılar.
- Refleks davranışı.
- Ajanlar "modülleri".
- Tropikal ajanlar.
Bilişsel ajanlar çoğunlukla kasıtlıdır, yani.ulaşmaya çalıştıkları sabit hedefleri vardır. Bununla birlikte, bazen belirli hedefleri olmayan "evrenleri" hakkında bir fikri olan modül adı verilen aracılar kullanılır. Örneğin, "evren"deki diğer ajanlardan gelen soruları yanıtlamaya hizmet edebilirler.
Reaktifler, aktüatörler ve tropikal ajanlar olarak ikiye ayrılabilir. İçgüdüsel ajanın sabit bir görevi olacak ve ortamın artık belirlenen amaca uymadığını görürse bir davranışı tetikleyecektir. Tropikal ajan sadece çevrenin yerel durumuna tepki verir, örneğin ışık varsa çalışır. Bir "misyonu" olan sürücü ajanların içsel durumunda motivasyon kaynağı sadece çevreye atıfta bulunur.
Örgütsel paradigmalar
Bu tür sistemlerin gelişmesiyle birlikte çeşitli organizasyon paradigmaları geliştirilmiştir. Çok etmenli sistemlerin bu yapıları, aracılar arasındaki ilişkiler ve etkileşimler için çerçeveyi belirler.
Hiyerarşiler. Bu modelde aracılar, her düğümün bir aracı olduğu ve alt düğümlerinde bir izin bağlantısına sahip olduğu bir ağaç yapısına göre hiyerarşiktir. Bu model sistemin genel amacını yok eder.
Holarchy hiyerarşiye yaklaşıyor. Bir aracı ile alt grubu arasında bir yetki ilişkisi yoktur.
Koalisyon, kişisel çıkarları örtüştüğü için bir araya gelen ve işbirliği yapan aracıların geçici bir ittifakıdır. Koalisyonun değeri, ajan bileşenlerinin bireysel değerlerinin toplamından büyük olmalıdır.
Cemaatler koalisyonlara çok benzer vekomutlar. Bununla birlikte, kalıcı olmaları amaçlanmıştır ve genellikle ulaşılması gereken birden çok hedefi vardır. Ayrıca, temsilciler cemaatlere girip çıkabilir ve aynı anda birkaç cemaate ait olabilir.
Toplum, etkileşimde bulunan ve iletişim kuran bir dizi farklı aracıdır. Farklı amaçları var, aynı düzeyde rasyonelliğe ve aynı yeteneklere sahip değiller ama hepsi ortak yasalara (normlara) uyuyorlar.
Federasyon temsilcileri, özerkliklerinin bir kısmını grup delegasyonuna verir. Grup aracıları yalnızca delegeleriyle etkileşime girer, bu da diğer gruplardan delegelerle etkileşime girer.
Satış acenteleri, alıcı acentelerinin talep edebileceği ürünler sunar. Bu tür bir organizasyon, örneğin gerçek piyasaları simüle etmeyi ve farklı ticaret stratejilerini karşılaştırmayı mümkün kılar.
Matrix organizasyon aracıları hiyerarşiktir. Bununla birlikte, bir etmen yalnızca birkaç başka etmene bağlı olduğu yukarıda sunulan hiyerarşiden farklı olarak, bir matris organizasyonundakiler birkaç başka etmene tabi olabilir.
Kombinasyonlar - Bu birleşik organizasyon, yukarıdaki stillerin çoğunu karıştırır. Bu, örneğin bir koalisyon veya ekipler hiyerarşisi olabilir.
Yapay Zeka
Bilişsel bilimin amacı, yapay zekanın doğasını ve işleyişini anlamaktır; bu, içsel bilgiyi onu amaca uygun hale getirmek için işleyen şeydir. Bu tanıma uyan birçok kavram vardır: insanlar, bilgisayarlar, robotlar, duyu sistemleri,liste sonsuz. Bilişsel bilim adamlarının özellikle ilgisini çeken bir sistem türü, bilgi üzerinde hareket eden yapay kendi kendine aracıdır.
Akıllı bir aracı (IA) deneyimine dayanarak kararlar verebilir ve farklı durumlarda eylemleri seçebilir. "Yapay" teriminden de anlaşılacağı gibi, özerk çıkar ajanları türü, doğa tarafından yaratılan bir şey değildir. Bu nedenle yapay bir ajan, insanlar tarafından yaratılan, algıladığı bilgiler, kendi deneyimleri, kararları ve eylemleri temelinde hareket edebilen her şeydir.
Doğal olmayan zeka alanı, ajanı gerçek veya simüle edilmiş dünyada uygulamak için istenen ajan türlerini bir programlama diline, ilgili yazılıma ve uygun mimariye (donanım ve ilgili yazılım) çevirmek için teknik beceriler sağlar.
Algı dünyasının çevresi
Ajan, çevreyi sensörler aracılığıyla alan ve efektörler aracılığıyla etki eden her şeydir, bu kulağa yeterince basit geliyor. Aracının bu tanımı, termostatlardan küçük bir davranış repertuarını gerçekten öğrenebilen nesnelere kadar çok çeşitli makineleri kapsar.
Sensörler, bir aracı tarafından kendi dünyaları hakkında bilgi toplamak için kullanılan araçlardır. Klavye ve video kamera, aracıyla ilişkiliyse sensör olarak çalışabilir. Sistemin tepkisinin sonunda, icracılar, ajan tarafından çevreyi etkilemek için kullanılan araçlardır. Efektör örnekleri şunlardır:monitör, yazıcı ve robotik kol.
Genellikle ortam, aracının etki alanı veya dünyasıdır. Bu alanlar, en azından şimdilik, günlük dünyanın sınırsız olanaklarından kaçınmak için belirli durum türleriyle sınırlandırılmalıdır.
Otonom Etki Sistemi
Özerk Etmen, “kendi ajandasını yürütmek ve gelecekte deneyimlediklerini etkilemek için o ortamı algılayan ve zaman içinde onun üzerinde hareket eden bir ortamın içindeki ve parçası olan bir sistemdir”. Franklin ve Greisser tarafından yapılan bu tanım, akıllı ajanların sosyallikleri dışında tüm temel işlevlerini yansıtır. Bu, geliştirilmekte olan çok çeşitli AI'ların ana özelliklerine iyi bir yaklaşım sağlar.
Bu tür ajanlar çevrelerini hissederler. Ancak burada duyusal veriler veya algılar, yalnızca diğer nesneler hakkındaki verileri değil, aynı zamanda çevredeki olayların durumu üzerindeki ajanın etkisini de içerir. Sensörler, gözler ve kulaklar ve bunların sinirsel işlemcileri gibi organik veya dijital bir bilgisayara gömülü video ve ses işlemcileri gibi yapay olabilir. Çevre, kapalı bir alan gibi çok sınırlı bir alan veya bir borsa veya bir asteroit topluluğu gibi çok karmaşık olabilir. Sensörler, aracının etkileşimde bulunduğu nesne türleriyle eşleşmelidir.
Refleks etkileşim türü
Yansıtıcı ajanın daha karmaşık bir mekanizması vardır. Doğrudan dinamik yerineçevre ile ilgili olarak, kurallar listesinde ne yapması gerektiğini arar. Refleks ajan, belirli bir algıya programlanmış bir yanıtla yanıt verir. Belirli bir algıya binlerce olası yanıt olsa bile, aracının, programcı tarafından zaten düşünülmüş olan yanıtları yürütmek için yerleşik bir durum eylem kuralları listesi vardır. Durum eylemi kuralı temelde varsayımsal bir zorunluluktur.
Refleks ajanları gerçekten çok parlak değiller. Sadece yeniliği kaldıramazlar. Akıllı ajan, daha az karmaşık kuzenlerinin özelliklerini içerir, ancak bununla sınırlı değildir. Gündeme göre hareket eder. Aktif olarak takip ettiği bir takım hedeflere sahiptir. Hedef tabanlı aracı, ortamın mevcut durumu ve bu ortamın tipik olarak nasıl çalıştığı hakkında bir anlayışa sahiptir. Hemen ulaşılamayan büyük stratejiler veya hedefler peşinde koşar. Bu, aracıyı yalnızca reaktif değil, aktif hale getirir.
Hedef işlevsel yardımcı program
Daha karmaşık ajanlarda, ortamda gerçekleştirilebilecek çeşitli olası eylemlere bir temizlik önlemi uygulanır. Bu karmaşık planlayıcı, hizmet tabanlı bir aracıdır. Hizmet tabanlı aracı, iyi bir sonuç elde etmek için belirli kriterleri ne kadar iyi başardığını görmek için her senaryoyu değerlendirecektir. Başarı olasılığı, senaryoyu tamamlamak için gereken kaynaklar, ulaşılacak hedefin önemi, alacağı süre gibi şeylerin tümü, fayda fonksiyonu hesaplamalarına dahil edilebilir.
ÇünküBir programcı, bir ajanın karşılaşacağı dünyanın tüm durumlarını tipik olarak tahmin edemediğinden, bir refleks ajan için yazılması gereken kuralların sayısı, toplantıları planlamak veya ulaşım rotalarını ve malzemeleri organize etmek gibi çok basit alanlarda bile astronomik olacaktır.
Temel kontrol döngüsü
Akıllı bir aracının tanımı göz önüne alındığında, 2000 yılında ajan teorisyeni Michael Vuladrich tarafından yazılan temel kontrol döngüsünü düşünün:
- huzurunu koru;
- iç dünya modelini güncelle;
- kasıtlı bir niyete ulaşmak;
- niyetler için bir plan elde etmek için araçları/sonları kullanın;
- planı uygula;
- işlemi sonlandır.
Bu kalıbın biraz yorumlanması gerekiyor. Ajan dünyayı gözlemler - bu, sensörlerini kullanarak algıları topladığı anlamına gelir. Sensör, dijital bir bilgisayara bağlı bir klavye veya bir robota bağlı görsel bir işlemci olabilir. Ajanın dünyanın temsillerini toplamasına izin veren herhangi bir şey olabilir. Dahili modeli güncellemek, aracının kendi algı dizisine ve dünya hakkında programlanmış bilgilere yeni bir algı eklemesi anlamına gelir.
Çok Aracılı Geliştirme Platformları
AnyLogic, nesne yönelimli programlama dili SmallTalk'a dayalı, açık kaynaklı, çok aracılı ve çok bileşenli bir CORMAS simülasyon yazılımıdır.
DoMIS, "karmaşık sistemlerin operasyonel kontrolüne" odaklanan ve B-ADSC tasarım yöntemini temel alan çok aracılı bir sistem tasarım aracıdır.
JACK, Ajan Oriented Software tarafından Java dilinin aracı odaklı bir uzantısı olarak geliştirilen bilişsel ajanlar için bir programlama dili ve geliştirme ortamıdır.
GAMA, aracıları ve ortamlarını tanımlamak için GIS verilerini kullanan, mekansal olarak açık bir aracı tabanlı modelleme ortamı sunan açık kaynaklı bir modelleme platformudur (LGPL).
JADE (Java Agent DEVELOPMENT), Java diline dayalı açık kaynaklı, çok aracılı bir geliştirme çerçevesidir.
Standartın yedi modeli
Evrimsel araştırma sürecinde, güvenilir ve daha yüksek bir kalite seviyesini temsil eden bir sistemin nasıl oluşturulacağına dair daha fazla girdi vardır. Devam etme eğilimi, geliştirme içinde karar vermeyi birleştirmeyi başarmış mevcut yöntemleri tamamlamak veya genişletmek.
Metodolojik standart, anlaşılır ve basit bir şekilde, yalnızca doğal dili kullanarak değil, aynı zamanda sistem spesifikasyonuna yardımcı olan açıklama şablonlarını kullanarak bir MAC oluşturmaya izin verir.
Metodolojik standart, MAC oluşturmak için yedi problem modeli veya çözümleri sunar:
- Bir şirketi veya kuruluşu tanımlayan bir senaryo modeli.
- Hedefler ve hedefler modeli, organik yapıyı tanımlar ve açıklar.
- Ajan modeli, insanları ve otonom sistemleri tanımlar.
- Rol modeli, amaç ve hedefleri belirli bir temsilci ile ilişkilendirir.
- Organizasyonel model, bireysel bir aracının ilişkilendirildiği ortamı tanımlar.
- Etkileşim modeli, aracıların koordinasyonunu vurgulayarak ilişkiyi tanımlar.
- Tasarım modeli, aracıyı ve ağ mimarisini tanımlar.
Ajanlar arasındaki etkileşim örnekleri
MAS, otonom aracılar arasındaki etkileşimi simüle etmek için kullanılır. Örneğin sosyolojide çok etmenli sistemlerin kullanılması, topluluğu oluşturan çeşitli faillerin parametreleştirilmesini mümkün kılar. Kısıtlamalar ekleyerek, beklenen sonucu elde etmek için en etkili bileşenin ne olacağını anlamaya çalışabilirsiniz. Teknik veya etik nedenlerle gerçek insanlar tarafından gerçekleştirilemeyecek senaryoları denemeliler.
Dağıtılmış IA, büyük monolitik doğal olmayan istihbarat programlarının karmaşıklığını çözmek için oluşturuldu - yürütme, dağıtım ve merkezi kontrol. Karmaşık bir sorunu çözmek için, işbirliği içinde nispeten küçük programlar (aracılar) oluşturmak, tek bir büyük tek parça programdan bazen daha kolaydır. Özerklik, sistemin ortamdaki öngörülemeyen değişikliklere dinamik olarak uyum sağlamasına olanak tanır.
Oyun endüstrisindeki çok etmenli sistem örnekleri çok sayıda ve çeşitlidir. MASSIVE yazılımı da dahil olmak üzere video oyunlarında ve filmlerde, örneğin Yüzüklerin Efendisi üçlemesindeki kalabalık hareketini simüle etmek için kullanılırlar. Onlar da olabilirörneğin şirketler tarafından web sitelerine göz atan müşterilerin davranışlarını izlemek için kullanılır.
MAS finans dünyasında da kullanılmaktadır. Örneğin, MetaTrader 4 platformu, Forex oranlarını takip eden otomatik ticarette uzman aracıların kullanılmasına izin verir
Sistemi kullanmanın faydaları
IA araştırmasında, etmen tabanlı sistem teknolojisi, yazılım sistemlerinin kavramsallaştırılması, tasarlanması ve uygulanması için yeni bir paradigma olarak benimsenmiştir. Çoklu MAS yaklaşımının faydaları:
- Birbirine bağlı aracılardan oluşan bir ağda bilgi işlem kaynaklarını ve yeteneklerini paylaşır.
- Mevcut çok sayıda eski sistemin ara bağlantısına ve birlikte çalışabilirliğine izin verir.
- Uçak bakımı, kitap e-cüzdanları, askeri mayın temizleme, kablosuz iletişim ve iletişim, askeri lojistik planlama, tedarik zinciri yönetim sistemi, ortak görev planlaması, finansal portföy yönetimi gibi çeşitli alanları kapsar.
Araştırmada, etmen tabanlı sistemler için IA teknolojisi, yazılım sistemlerinin kavramsallaştırılması, tasarlanması, uygulanması ve çok etmenli öğrenimi için yeni bir paradigma olarak benimsenmiştir.
Dolayısıyla MAC, sorunları çözmek için her bir sorun yaratanın bireysel yeteneğinin veya bilgisinin ötesinde etkileşime giren, gevşek bağlı bir yazılım aracıları ağıdır.
