Файл: тарасов.pdf

ложь), т. е. : W Р {0, 1}. Здесь ( P, w) = 1 тогда и только тогда, когда (р, w) = 0, а (р q, w) = 1 тогда и только тогда, когда (р, w) = 1 и (q, w) = 1.

С целью пояснить место отношения достижимости, возьмем в качестве примера интенциональных характеристик убеждения BEL агента. Их можно представить с помощью совокупности миров, в которых распределены его предпочтения. Пусть агент а работает с множеством возможных миров W. Рассматривая

знания и предпочтения агента, из множества W можно выделить подмножество на котором агент концентрирует свое внимание. Это подмножество содержит миры, совместимые с тем, что агент знает (в

чем он убежден) в мире . Тогда соотнесение подмножества , агента а и мира означает

введение некоторого отношения R. Здесь миры из — это такие миры, с которыми находится в отношении R.

Будем полагать, что агент определенно убежден в формуле р тогда и только тогда, когда эта формула истинна во всех возможных мирах связанных с исходным миром , т.е.

тогда и только тогда, когда .

Стандартная аксиоматика логики знаний агента приведена ниже.

()( ) (7.3)

(7.4)

(7.5)

(7.6)

(7.7)

если p, то p

Интерпретация этих аксиом такова.

К: Замкнутость знаний агента относительно операции импликации, т. е агент знает все следствия, вытекающие из его знаний

Т: Аксиома истинности знания: “То, что агент знает, истинно”

D: Аксиома непротиворечивости знаний агента: если агент знает об истинности некоторого высказывания, то противоположное высказывание ложно

PI (4): Аксиома позитивной интроспекции: “агент знает, что он знает”

NI (5): Аксиома негативной интроспекции: “агент знает, что он не знает”

Rl: Правило вывода: “агент знает каждое истинное высказывание и все тавтологии”.

2. Чем отличаются горизонтальные организации от расширенных организаций?

Смотри Билет №3

Расширенная организация также не являясь монолитной, имеет от крытую, неоднородную и переменную сетевую структуру, где в центральном узле (коллективный агент-владелец ресурсов), сосредоточены

важнейшие, стратегические ресурсы, знания и процессы, формирующие организационное ядро, а остальные, менее важные компоненты или наиболее рутинные работы и процессы выводятся наружу и доверяются внешним партнерам. Такую организацию можно сравнить с “мозгом”, возбуждения от которого поступают на внешние “эффекторы”.

Периферийные узлы сети могут работать, в основном используя идеи и ресурсы, поставляемые центральным узлом. Подобные стратегии позволяют собрать воедино и более эффективно расходовать ограниченные ресурсы, а также непосредственно распространять среди относительно простых периферийных агентов уникальные знания и опыт “высокоинтеллектуального” центрального агента.

В то же время, здесь относительная простота периферийных агентов, их хорошая обучаемость и высокий эволюционный потенциал способствуют достижению высокой реактивности всей организации и, как следствие, преимуществ в конкурентной борьбе.

Нельзя не отметить, что концепция расширенной организации далеко выходит за рамки простого переноса рутинных работ или использования периферийными узлами наиболее передового опыта, распространяемого по сети. Речь идет о создании гибкой эволюционной организации с переменной, настраиваемой на среду структурой, организация: модель взаимодействия цент состояшей из автономных агентов, число и свойства которых зависят от практических требований и решаемых задач. Такая сеть должна обладать возможностями динамической самореорганизации в интересах оперативной адаптации к быстро меняющейся среде.

Экзаменационный билет №11

1.Опишите основные положения теории и механизмы коммуникации агентов? Дайте пример централизованной опосредованной модели коммуникации на основе «доски объявлений».

См билеты 6,8

Взаимодействия между агентами могут иметь различную степень сложности. К простейшим видам взаимодействия агентов относится их связь через сообщения от среды, как это делается в моделях коллективного поведения автоматов. Следующими по уровню сложности являются отношения взаимодействия между слабо персонифицированными агентами (например, на основе механизма “доски объявлений”)

Сложнее организовать коммуникацию между персонифицированными агентами. Здесь ведущую роль начинают играть отношения кооперации, координации и коалиции. В такие отношения вступают агенты, занятые совместным решением задач или планирующие свою деятельность с учетом деятельности других агентов. И, наконец, особое место занимают отношения неоднородности и конфликтности на множестве агентов. Переход от однородных агентов к взаимодействию неоднородных агентов позволяет решать задачи,

которые однородный коллектив в принципе решить не может, а конфликты в ряде случаев могут рассматриваться как положительное явление при организации коллективного поведения агентов, способствуя достижению общей цели

Способы коммуникации между агентами делятся на непосредственные и опосредованные. Практическая реализация различных вариантов коммуникации агентов чаще всего сводится к двум механизмам:

а) механизму доски объявлений, обеспечивающему опосредованную, но централизованную коммуникацию; б) механизму посылки сообщений, определяющему прямую и децентрализованную коммуникацию.

Механизм опосредованной коммуникации реализуется с помощью архитектуры “доски объявлений” (blackboard). Здесь основная идея состоит в воспроизведении взаимодействия нескольких агентов посредством доски объявлений, на которой написаны все известные сведения и указаны решаемые задачи. Агенты в зависимости от их опыта пытаются заполнить доску объявлений. При этом доска объявлений рассматривается как промежуточный модуль — посредник для осуществления различных взаимодействий между агентами.

принципе модель доски объявлений состоит из трех частей:

а) источников знаний;

б) структуры данных типа доски объявлений;

в) механизма управления.

Управляющий компонент должен решать, какой агент (источник знаний) имеет доступ к доске объявлений в данный момент времени.

Впостроенных таким образом распределенных интеллектуальных системах базы знаний разбиваются на отдельные независимые модули знаний, ориентированные на конкретную задачу и соответствующие компетенции данного агента. Эти модули знаний разделяются на два основных класса: 1) модули стратегий, служащие для планирования и управления процессом решения задачи; 2) модули тактик (активации правил), обеспечивающие реализацию стратегий и выполнение действий.

Общая архитектура доски объявлений не накладывает никаких ограничений на способ представления знаний. Эти модули могут функционировать на основе правил, фреймов, сетей, сценариев и т.д., а могут быть и простыми интерфейсами для обычных алгоритмических программ.

Доска объявлений должна содержать область прохождения сообщений, информацию о процессе решения задачи и состоянии агентов. Область сообщений обеспечивает механизм коммуникации, обмена запросами для различных модулей знаний. В простейшем случае доска объявлений имеет статическую структуру, включающую слоты для всех модулей знаний, и разбита на уровни, которые отражают различные степени абстракции в описании рассматриваемой задачи. В слоты помещается описание различных гипотез и вариантов коммуникации. При работе интеллектуальной системы различные модули знаний независимо порождают, обновляют и оценивают эти гипотезы, относящиеся к проблемной области.

С доской объявлений связан также специальный модуль — схема доски объявлений, охватывающая декларативные знания о содержимом, организации и использовании доски объявлений. В этом модуле также хранится информация о том, какие модули знаний имеют дело с различными слотами. Эта информация служит для интеграции различных компонентов МАС; Таким образом, обеспечивается механизм интерпретации доски объявлений и посылки новых сообщений.

Всоответствии с рассматриваемым подходом базовая операционная стратегия системы состоит в выдвижении и обосновании гипотез (предположений). Различные агенты (источники знаний) определяют, как сформулировать и доказать гипотезу (стратегический уровень) и как, в дальнейшем, провести ее пошаговую верификацию (тактический уровень). Тогда механизм вывода состоит из двух компонентов: список (последовательность) задач и монитор.

Всписок (agenda) включаются все задачи, которые рассматриваются системой в текущий период времени. В любой момент времени в нем содержатся все задачи, выполняемые на основе данных с доски объявлений. Монитор используется для контроля всего процесса решения задачи. Он сортирует задачи из списка и эвристическим путем выбирает следующую задачу для выполнения. Монитор осуществляет проверку доски объявлений и области сообщений после работы каждого модуля знаний, анализируя слоты доски

объявлений, связанные с гипотезами, определяющими текущее состояние процесса. На основе механизмов прямого или обратного вывода монитор определяет, какие модули знаний соответствуют текущему состоянию процесса решения задачи. Общая архитектура интегрированной оболочки на основе модели доски объявлений представлена на рис. 8.9.

Среди достоинств архитектуры доски объявлений надо отметить возможность стратификации процесса решения задачи и знаний о процедурах. Здесь имеется возможность единообразно представлять всю информацию о решении задачи и различную метаинформацию в мониторе доски объявлений. Так отдельные символьные и численные процедуры можно рассматривать как источники знаний разных уровней. Вся информация об отдельной процедуре может быть сосредоточена в соответствующем источнике знаний.

2.Рассмотрите классификацию агентов по двум критериям: отношение к себе, отношение к другим агентам. Как формально определить умеренно эгоистичного, умеренно благонамеренного агента?

См билеты номер 4 (нечеткие отношения), 8 (таблица)

Экзаменационный билет №12

1.Дайте классификацию программных агентов. Проведите сравнительный анализ когнитивных и реактивных агентов? Что такое интенциональные агенты? Чем знания отличаются от убеждений, а желания от намерений?

См билет 6

BDI (beliefs – desire - intension) – модель построения архитектуры интеллектуального агента. Основные принципы данного подхода к проектированию – описание убеждений, желаний и намерений агента. Модель BDI впервые была предложена М. Братманом как теория принятия решений. По Братманунамерение и желание являются проактивными, но различие между ними существует в понятии обязательство, которое есть у намерения. Таким образом благодаря обязательствам поведение агента становится стойким во времени. Понятие плана определятет последовательность шагов для достижения намерения. Программная модель BDIреализует данные понятия. Модель BDI для построения интеллектуальных агентов, но не определяет к примеру модель коммуникации агентов. BDIпозволяет планировать поведение агента и выбора целей.

Основные понятия в архитектуре интеллектуального агента:

Убеждения – информационная составляющая агента, описывающая его знания о мире и окружении. Может включать простейшие правила вывода (простейшие логические агенты). Предполагается, что данная информация об окружении может быть ошибочной и неполной.

Желания – множество целей, которых агент хотел бы добиться. При этом цели могут быть противоречивыми. Впоследствии из множества целей формируется множество намерений агента. На

достижимость желаний агента влияет количество ресурсов в системе, а также другие желания. Могут быть противоречивыми.

Намерения – множество целей, которых агент хотел бы добиться. Ключевым является понятие обязательства, взяв на себя которое агент формирует намерение. Множество намерений является подмножеством желаний, и должно быть достижимо в мире агента Намерения играют большую роль в практическом обосновании, и являются стимулом для выбора целей и

средств. Намерения ограичивают будующие рассуждения. То есть если агент из множества желаний выбрал намерение, то он более не стремится воплотить другие (противоречащие) намерения

Ключевым моментом является и то, что на практике агент должен иногда отказываться от своих намерений. В архитектуре агента таким образом должна быть заложена возвможность переоценки намерений. Она также должна удовлетворять некоторым критериям:

- агент, который достаточно часто останавливается для переоценки своих намерений тратит мало времени на собственно достижение целей – отсюда он может никогда не достигнуть собственных целей - агент, который нечасто останавливается для переоценки своих намерений может пропустить момент их обесценивания.

2.Как моделировать взаимодействие агентов на базе теории знаковых отношений? Какие свойства отношений позволяют описывать контрастные и слабоконтрастные взаимодействия?

Смотри билет 16 (транзитивность), 4 (симметричость)

Свойства взаимодействий

направленность

взаимность, многосторонность

избирательность

знак

сила (интенсивность)

динамичность

адаптивность

I Рефлексивность:

E R или R(x,x) = 1, x X

Слабая рефлексивность:

R(x,x) R(x,y), x,y X

II. Симметричность

R = R 1 или R(x,y) = R(y,x), x,y X

III. Транзитивность:

R R R – положительная

R R R – отрицательная

Экзаменационный билет №13

1.Поясните суть трактовки программного агента как интеллектуального посредника и персонифицированного интерфейса пользователя. В чем различия между «слабыми» и «сильными» определениями агентов? Какие архитектуры агентов соответствуют «слабым» определениям. Как можно формально описать поведение реактивных агентов?

Различные определения понятия “агент” подразделяются на “слабые” и “сильные”, программистские и антропоморфные. Слабые определения фактически смыкаются с чисто программистскими взглядами на природу агента, когда стремятся ответить на вопрос, какими минимальными свойствами надо наделить компьютерную программу, чтобы она приобрела статус агента. Подобные определения идут от объектного полюса. Напротив, антропоморфные определения проистекают из трактовки агента как “квазисубъекта”: в них пытаются снабдить агента как можно большим числом человеческих атрибутов.

Искусственные агенты понимаются как программные единицы (модули), поддерживающие локальные состояния и параллельные вычисления, а также способные в процессах коммуникации достигать состояния других агентов, и автоматически выполнять действия в некоторых условиях среды. Соответственно, интеллектуальными агентами называются программные системы, создаваемые для оказания услуг пользователю на основе своих интеллектуальных интерфейсов и характеризующиеся определенным поведением (правилами и стратегиями поведения). Они выполняют некое множество операций для пользователя или другой программной системы, обладая определенной степенью автономности или независимости, и используя при этом знания или представления о целях или желаниях пользователя.

Одной из наиболее популярных архитектур первого класса является архитектура агента на базе продукционной системы, которая задается набором правил вида: если “список условий”, то “список действий”, где список условий связан с элементами из базы фактов, а список действий содержит элементарные действия, например, добавить или исключить элементы из базы фактов.