Научная электронная библиотека

Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Кудряшова Э. Е.,

4.6 Сравнение метода мультиагентных систем с когнитивным моделированием

Агент определяется, как аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним пользователем. Под действием в данном определении может пониматься любая ответная реакция агента в ответ на изменения в состоянии среды.

Проблемная среда – совокупность показателей производительности, среды, исполнительных механизмов и датчиков. И может быть описана как:

Проблемная среда = <P, E, A, S >

где P – Performance,

E - Environment,

A - Actuators,

S - Sensors.

Первый компонент – показатель производительности, представляет собой критерии оценки успешного поведения агента. Следующим компонентом является окружение, представляющее мир, в котором функционирует агент. Последние два компонента служат для взаимодействия со средой. Индивидуальное соперничество за ресурсы представляет собой классический вариант конфликтной ситуации, когда каждый агент хочет монополизировать имеющиеся совместные ресурсы. Вначале происходит формирование групп агентов, а затем начинается соперничество между этими группами. Наконец, коллективное соперничество за ресурсы, то есть ситуация, комбинирующая коллективное соперничество и индивидуальные конфликты за ресурсы, представляет собой наиболее продуктивный случай конфликтной ситуации с точки зрения функционирования мультиагентных систем, поскольку конкурирующие группы способствуют ликвидации монополий и расширению рынка услуг.

В зависимости от внутренней структуры агента различают их следующие типы:

• простые рефлексивные агенты. Поведение подобного агента может быть описано некоторым набором правил, устанавливающим взаимосвязь между входным воздействием и действиями агента;
• рефлексивные агенты, основанные на модели. Наиболее эффективный способ организации работы в условиях частичной наблюдаемости состоит в том, чтобы агент поддерживал своего рода внутренне состояние, которое зависит от истории актов восприятия и поэтому отражает по крайне мере некоторые из ненаблюдаемых аспектов текущего состояния мира. Знания о том, «как работает мир» называются моделью мира;
• агенты, основанные на цели. В некоторых ситуациях агенту для принятия решения кроме информации о мире необходима своего рода информация о цели, которая описывает желаемые ситуации;
• агенты, основанные на полезности. Функция полезности отображает состояние (или последовательность состояний) в вещественное число, которое обозначает соответствующую степень удовлетворенности агента;

Отдельно выделяют группу агентов с обучением. Обучающий компонент отвечает за внесение усовершенствований, и производительного компонента, который обеспечивает выбор внешних действий.

Агенты могут быть классифицированы согласно критерию сложности их внутренней структуры. Классификация агентов возможна также по следующим признакам: степень развития внутреннего представления внешнего мира; способ поведения. По первому признаку, выделяются интеллектуальные (когнитивные, рассудочные) и реактивные агенты.

Мультиагентные системы позволяют эффективно решать задачи проектирования, моделирования и управления сложными системами.

В настоящее время перспективным видится применение мультиагентного подхода при решении задач разработки программного обеспечения, логистики и ряда других.

Классическим методом решения задач логистики является составление математической модели, описывающей систему. Очевидно, что данный подход не обеспечивает необходимой гибкости и не позволяет производить быструю адаптацию к изменяющимся условиям. Агентный подход позволяет построить гибкую модель, которая легко адаптируется к новым условиям изменившейся среды, что является необходимым условием при моделировании экономических процессов.

Сравнение элементов мультиагентной системы и метода когнитивного моделирования представлено в табл. 4.5.

Таблица 4.5 – Элементы модели