2.2Реактивні агенти та архітектури

Пошуки шляхів вирішення проблем, що виникають при використанні в агентних системах класичних методів ШІ, призвели до появи нового класу – реактивних архітектур. Засновником цього напряму прийнято вважати Р. Брукса (R. Brooks). В основі ідей, що стали базою для створення реактивних архітектур, лежать такі погляди на інтелект:

• інтелектуальна поведінка може створюватися без явного символьного представлення знань;

• інтелектуальна поведінка може створюватися без явного абстрактного логічного висновку;

• інтелект є раптово виникаючою властивістю деяких складних систем.

У реальному світі інтелект не є експертною системою або машиною логічного висновку, а інтелектуальна поведінка виникає як результат взаємодії агента із середовищем. Замість моделювання світу і планування реактивні агенти (РА) повинні мати колекцію простих поведінкових схем, які реагують на зміни в середовищі у формі «стимул – реакція» (рис. 2.2.).

Рисунок. 2.2 – Базова архітектура РА

Реактивні агенти, принаймні в кількох експериментах, довели здатність вирішувати обмежену кількість простих завдань в областях реального світу. Однак, вони стикаються з проблемами при виконанні завдань, які потребують знань про світ, котрі отримуються логічним висновком або з пам'яті.

Такими завданнями є проблеми розуміння ситуації на основі об'єктивних перспектив, прогноз поведінки інших агентів, креативність. Більш того, реактивні агенти часто зроблені «жорстко» і не мають ніяких здібностей до навчання. Той факт, що кожна поведінка повинна бути окремо закодована в агента веде до складних проблем, як під час розробки, так і під час виконання.

Проаналізуємо більш детально найбільш відомі моделі реактивних агентів і розподілених реактивних архітектур.

Мультиагентний світ (МА-світ), що включає агентів, агентний простір, агентне середовище, відносини між агентами і середовищем та відносини серед агентів можуть бути представлений наступним чином:

• a – агент ( певний агент в МА-світі );

• A – множина агентів, які існують в МА-світі, яка називається конфігурацією агентів, aA;

• - множина всіх конфігурацій агентів, A.

Вводяться поняття пов'язані з типом агента:

• G – безліч можливих типів агентів в МА-світі, (g G) ;

• – агент i типу g , , ;

• A^g – множина агентів типу g , існуючих в МА-світі, яка називається конфігурацією агентів типу g , A gG A^g ;

• g - множина всіляких конфігурацій агентів типу g , (A^g^g);

• - множина всіляких конфігурацій агентів усіх типів.

МА-світ визначається як пара AW (,) , де - безліч всіх просторів системи, а E – простір МА-світу, життєвий простір агента в системі. Середовище задається трійкою:

V E,A,C,

де C – зв'язок між агентами A і простором E.

Життєвий простір агентів визначається через поняття ресурсу r, безлічі ресурсів R (конфігурація ресурсів),  r R,   – множини всіляких конфігурацій ресурсів в МА-світі,  R.

Топологія життєвого простору T визначає множину місць t , t T , де агенти можуть жити і працювати;   – множина всіляких топологій в МА-світі,  T . Тоді структура простору E визначається як пара E R,T та ,E .

Модель агента визначається як структура

a M,Q,S,I ,X ,L,m,q,s,

де m – модель агентного середовища, M – безліч моделей середовищ, тобто знання агента про середовища, mM; -  – множина агентних конфігурацій моделей M , M ; q – мета агента, що визначається як q : M M Re,qm,m' Re, де Re – дійсне число, m' – передбачувана модель модифікованого середовища; Q – впорядкована множина цілей агента, яка називається конфігурацією агентних цілей  q Q; s – стратегія агента  s : M M,m' sm, S – множина стратегій агента, яка називається конфігурацією стратегій, s S; -  – множина конфігурацій стратегій,  S ; I – операція обсервації агента, що визначається як I : M, m I M,V, mM.

X – операція виконання агентної стратегії, що визначається як

X : , V' X(s,V), s S,V,V' ,

де V' – нове середовище агента, створене внаслідок виконання стратегії s агентом в середовищі V (E,A,C) . L – операція адаптації (навчання) агента,

,

,

.

Поведінка агента в М-архітектурі описується таким алгоритмом:

1. Ініціалізація. Створення агента a (M,Q,S,I ,X ,L,m,q,s) та його положення в середовищі V (E,A,C).

2. Агент виконує аналіз навколишнього простору і побудову моделі свого середовища: m I (M,V).

3. Вибір найкращої стратегії S *, що може бути виконана: DI(s,m)=q(m,s(m)) DI*= max DI( s,m)→ s*.

4. Якщо S * така, що DI* 0, то виконується перехід до кроку 5, інакше до кроку 8.

5. Виконання обраної стратегії S* : X(s*,V) V'.

6. Агент виконує аналіз навколишнього простору і будує модель свого нового середовища m' ' I (M,V).

7. Адаптація умов середовища:

M' LM (M,m' ,m' ' ), S LS (S,m' ,m' ' ), потім до кроку 3.

8. Перехід до кроку 2.

У розглянутій моделі М-агентної архітектури закладена орієнтація на роботу агентів з ресурсами, причому зв'язок агентів і простору точно не визначений.

У цій моделі відсутня ієрархія агентів, не визначається логічний взаємозв'язок агентів, не передбачається можливість логічного висновку про стани МА-світу та взаємовідносини серед агентів. Поведінка агента в М-агентній архітектурі по суті є боротьбою за певний ресурс, так як мета агента формулюється як функція досягнення ресурсу, при цьому не враховується передісторія розвитку системи, не пропонується конструктивного механізму реалізації стратегій.