Мелконян Э.М.

Волгоградский государственный технический университет, Россия

Многоагентный подход как новая парадигма, изучения социальных явлений.

Высокий темп развития информационных технологий несомненно обеспечил обществу переход на качественно новый этап его развития с огромным количеством достоинств, но вместе с тем возрос и уровень неопределенности особенно если речь идет о диагностике, анализе и управлении в рамках экономических процессов[1]. Все сложнее становится создавать монолитные структуры с единым центром управления, что усложнило изучение и моделирование процессов в контексте, долгое время господствующей, парадигмы оптимизации, а в некоторых случаях сделало даже невозможным. Но а запрос на эффективные методы и подходы никуда не делся, одним из решений является именно агентный подход - парадигма позволяющая выстраивать модели с высокой гибкостью, с возможностью выделить основные направления изучаемой области реальности, посредствам чего упрощается сложность, а исследователи получают возможность моделировать системы с большей строгостью относительно целей исследования и как результат выдвигать все более эффективные системы управления процессами.

Многоагентный подход зародился в рамках компьютерной науки. Объектный подход послужил фундаментом на котором выстроена парадигма МАС, которая по сути является ветвью его эволюции[2].

Дабы нагляднее проиллюстрировать сущность многоагентной системы, следует дать определение ее компонента - интеллектуального агента. Как термин он возник в программировании, под которым подразумевалась некая программа с индивидуальными признаками, следует различать от абстрактного интеллектуального агента в экономике, который по сути является формализованным описанием действующего лица системы, моделью.

Одно из наиболее широких определений агента дано в одной из фундаментальных работ по агентам и МАС – «Искусственный Интеллект: современный подход» П. Рассела и С. Норвига (как «любой сущности, которая находится в некоторой среде, воспринимает ее посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов»)[2].

Многоагентный подход в экономике как было сказано это способ по средствам интеллектуальных агентов выстроить систему (МАС) - формализованные описания процессов, модель. Их представление как системы, включающую среду и агентов. Причем поведение в целом системы не детерминируется нигде, и определяется из поведения агентов ее составляющих в процессе работы. Иначе говоря, агенты МАС во время работы структурируются в систему и определяют её поведение без единого координационного центра, а исходя из собственных интересов и поведения. В работе понятие агента заранее не ограничивается. Очевидно что, система выстраивается не иерархически, когда каждый компонент не притесняется системой, и формируется на базе учета всех агентов. Подобный подход в построении систем программирования и социальных моделей с каждым годом становится всё более популярным.

Так как МАС применяются в самых различных отраслях, то и терминология абстрактна и значение основных терминов может меняться исходя из области в которой они рассматриваются .

МАС можно выразить как совокупность агентов активно действующих в пассивной среде.[3] Где отдельный агент имеет представления о внешней среде, текущем состоянии, цель и логику, поведение же исходная из выше перечисленного. К тому же агенту доступно взаимодействие, в процессе работы, с другими агентами. Деятельность его заключается в сборе и обработке информации, генерировании решений и соответствующем ему влиянии на среду. Сенсоры это компоненты агента, занимающиеся сбором информации, эффекторы же в свою очередь воздействуют на среду.

Хотя в различных мультиагентных системах понятие описывается по разному. В некоторых системах могут более подробно рассматриваться коммуникационные взаимодействия агентов между собой, а в моделях часто взаимодействия сводят к минимуму и выделяют как главный аспект деятельность агентов в рамках среды – взаимодействие с ней. Допустимо как независимая деятельность агентов, так и борьба за ресурсы, где разрешения конфликта возможно при помощи общения. Эффекторы и сенсоры могут быть как явными (если агент автомат) а могут подразумеваться. Очевидно что то же справедливо и для устройства внутреннего. Представление, цели и логика могут быть заданы как непосредственно, так и опосредованно, например, через алгоритм поведения агента в зависимости от получаемых сенсорами и анализируемых параметров среды, а также сведений от других агентов.

Благодаря очевидным преимуществам спектр применения МАС сильно увеличился. Программные системы, реализованные при помощи данного подхода, используются при автоматизации многих процессов. Наибольшее распространение МАС нашло логистике, но и другие процессы предприятия можно автоматизировать на основе многоагентных систем. В первую очередь, конечно, речь идет об управлении процессами с несколькими разнесёнными в пространстве участниками, установлении координации в их работе. Например, известно применение МАС в качестве систем регулирования городского движения. Также МАС широко применяются в различных системах дистанционного обучения и интеграции знаний.

Ещё одной важной областью применения МАС является моделирование сложных процессов со многими участниками в различных науках, в первую очередь, социальных, где построить строгую математическую модель исследуемого процесса удаётся далеко не всегда.

Известны мультиагентные системы моделирования международных отношений, торговли, военных действий.

Интересным перспективным направлением применения МАС является робототехника. Многие общие элементы, методы МАС (например, протокол взаимодействия FIPA ACL) изначально нацелены на использование физических агентов, роботов. Современные автоматизированные бытовые системы всё ещё сильно зависят от человека и покрывают лишь небольшую определённую область человеческой деятельности. Дальнейшее их усложнение чревато, как правило, понижением стабильности и надёжности их работы. В этом свете интересным представляется путь к усложнению автоматизированных систем через взаимодействие, общение составляющих их автономных участников.

Подводя итог, можно сказать, что МАС находят применение везде, где целостное представление системы по тем или иным причинам сталкивается с проблемами.

Литература:

1. Кадников В.Е., Лескин О.В., Чиркунов К.С. Имитационное моделирование логистических цепочек на примере задачи доставки продукции Богучанского алюминиевого завода на китайский рынок // Прикладная логистика. 2011. № 10.

2. Батищев С.В., Лахин О.И., Минаков И.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Разработка мультиагентной системы для дистанционного обучения в Интернет-портале «Оптик-сити». // Известия Самар. научн. центра РАН. – 2003. – Т.5, №1. – С.91-95.

3. Богатырев М. Ю. Инварианты и симметрии в генетических алгоритмах // Искусственный интеллект. Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ--2008 (28 сентября -- 3 октября 2008 г., г. Дубна, Россия).