Научная электронная библиотека

Монографии, изданные в издательстве Российской Академии Естествознания

ГИБРИДНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ

Аксенов К. А., Гончарова Н. В.,

2.3. Анализ и выбор модели интеллектуального агента

ИА должны обеспечивать множественные реакции на происходящие в информационном пространстве события и возникающие ситуации, накапливать данные о прошедших событиях и ситуациях, обладать способностью к извлечению знаний и модификации моделей окружающей среды [21, 83].

В [21] приводится следующая классификация архитектур агентных систем [120–121] и соответствующих им моделей интеллектуальных агентов:

– делиберативные архитектуры и модели (deliberative architectures);

– реактивные архитектуры и модели (reactive architectures);

– гибридные архитектуры и модели (hybrid architecture).

В ходе исследования были выделены следующие модели динамического моделирования ситуаций, поддерживающие агентное представление ОТС: модель GAIA, модель Бугайченко Д.Ю., модель Маслобоева А.В., имитационная модель взаимодействия интеллектуальных агентов, модель Ресурсы-Действия-Операции (РДО).

Модель GAIA [146] предложена М. Вулдриджем, Н. Дженнингсом и предназначена для описания системы как искусственной организации, состоящей из разнородных агентов, взаимодействующих друг с другом для достижения глобальной цели. Наиболее абстрактной сущностью в иерархии концептов GAIA является система, следующий уровень иерархии это роли. Ролям ставятся в соответствие типы агентов системы. Функционал агента описывается при помощи модели служб, в которой каждая служба сопоставляется с деятельностью роли. Служба представляет собой преобразователь ресурсов.

Модель Бугайченко Д.Ю. [147] описывает интеллектуальных агентов (ИА), имеющих ментальную (BDI) архитектуру. Свойства МАСавтор модели описывает при помощи разработанной формальной логики MASL – метода логической спецификации мультиагентных систем с временными ограничениями, способных к накоплению и анализу опыта.

Модель Маслобоева А.В. [148] расширяет существующую InteRRap-архитектуру ИА за счет добавления в ее состав проблемно-ориентированной подсистемы непрерывного имитационного моделирования (комплекса системно-динамических моделей), которую агенты используют для имитации сценариев развития ситуаций и прогнозирования последствий своих действий.

Имитационная модель взаимодействия интеллектуальных агентов (ИМВИА) [149] была разработана Рыбиной Г.В. и Паронджановым С.С. с целью формализации коммуникативной деятельности ИА с помощью моделирования отдельных компонентов коммуникации: состава участников взаимодействия, коммуникативной среды, проблемной области, языка взаимодействия, сценариев диалога. Взаимодействие ИА осуществляется путем диалога, включающего глобальную, тематическую и локальную структуры. Для описания взаимодействия авторами модели используется теория речевых актов (ТРА).

Модель РДО [150] предназначена для описания сложных дискретных систем (СДС) и протекающих в них событий с целью изучения статических и динамических характеристик событий. Система в модели на концептуальном уровне представима в виде множества ресурсов, выполняющих определенные действия. Действия описываются операциями, представляющими собой модифицированные продукционные правила, учитывающие временные связи. Операция с нулевым временным интервалом называется точкой решения и является аналогом реактивного агента, хранящего в базе знаний ответные реакции на воздействие среды.

В работе [21] излагается подход к концептуальному пониманию природы MAC, базирующийся на следующих особенностях:

– необязательно (во многом сомнительно) стремление развивать в технических системах такие понятия, как убеждения, намерения, желания. По мнению автора, здесь имеют место терминологические манипуляции, подменяющие понятия целей, задач и знаний интеллектуальной технической системы, которые, естественно, могут иметь разную функциональную ориентацию;

– технические системы должны быть управляемы и контролируемы человеком, иначе возможны непредсказуемые последствия [123];

– модели мультиагентных интеллектуальных систем, выраженные в терминах специальных логических формализмов, вряд ли могут быть понятны большинству инженеров-программистов, менеджеров информационных проектов и т. д. Даже для инженеров по знаниям применение таких сложных моделей требует специальной подготовки.

Для проведения сравнительного анализа моделей были выбраны следующие критерии сравнения систем: модель преобразователя ресурсов (модель дискретного бизнес-процесса); модель системы массового обслуживания (СМО) – инструмент, хорошо зарекомендовавший при анализе дискретных стохастических систем; модель реактивного агента и модель ИА (инструмент для описания моделей ЛПР). Сравнительный анализ рассмотренных моделей динамического моделирования ситуаций приведен в табл. 2.1.

Таблица 2.1

Сравнительный анализ мультиагентных моделей динамического моделирования ситуаций

Как следует из табл. 2.1, полный функционал интеллектуального агента реализован в моделях Бугайченко Д.Ю., Маслобоева А.В.. При этом агент у Бугайченко Д.Ю. не отождествляется с ЛПР, а представляет собой программную сущность, работающую независимо от эксперта (аналитика). Модель Маслобоева А.В. использует в качестве средства прогнозирования действий агентов комплекс непрерывных системно-динамических моделей, не поддерживающих описание дискретных процессов, протекающих в исследуемых ОТС. Модель ИМВИА ориентирована прежде всего на исследование способов коммуникаций между агентами и не поддерживает интеграцию моделей агентов с системой ИМ. Модель GAIA объединяет в себе модели преобразователя информационных ресурсов и ИА, однако по реализованному функционалу данная модель уступает РДО.

Модель РДО в области МППР обеспечивает аналитика большим функционалом формализации процессов ОТС. Серьезным недостатком данной модели является отсутствие возможности реализации ИА.

Таким образом, актальной задачей является разработка моделиМППР объединяющего в себе модель гибридного агента (интеллектуального и реактивного), модели преобразователя ресурсов с элементами систем массового обслуживания (СМО). Модели преобразователя и СМО позволят аналитику проводить анализ динамических характеристик ОТС. Модель гибридного агента позволит разрешать задачи анализа в рамках прогона различных сценариев поведения ЛПР. В следующем разделе решается задача выбора модели представления знаний для формализации сценариев ИА.