- •1. Програмні агенти та мультиагентні системи. Коротка історична довідка.
- •2. Автономні агенти та їх класифікація.
- •3. Поняття програмного агента.
- •4. Властивості програмних агентів.
- •5. Таксономія програмних агентів.
- •6. Приклади використання програмних агентів.
- •7. Партнерські агенти.
- •8. Інтерфейсні агенти.
- •10. Інформаційні та Internet агенти.
- •9. Мобільні агенти.
- •11. Реактивні агенти.
- •12. Гібридні агенти.
- •13. Суть мультиагентних систем та деякі основні поняття.
- •14. Елементи реалізації мультиагентних систем.
- •15. Зв'язок в мультиагентних системах.
- •16. Питання взаємодії агентів в мультиагентних системах.
- •17. Когерентність та координація в мультиагентних системах.
- •18. Переваги мультиагентних систем.
- •19. Основні характеристики і види взаємодії агентів.
- •20. Критерії і ситуації взаємодії агентів.
- •21. Причини взаємодії агентів.
- •22. Установлення базових типів співробітництва і суперництва агентів у мас.
- •23. Кооперація агентів.
- •24. Вимоги до мов програмування агентів.
- •25. Класифікація мов програмування агентів.
- •26. Порівняльна характеристика мов. Мова Java.
- •27. Порівняльна характеристика мов. Мова kqml.
- •28. Порівняльна характеристика мов. Мова sktp та мова April.
- •29. Порівняльна характеристика мов. Мова kif.
- •30. Порівняльна характеристика мов. Мова AgentSpeak.
- •31. Порівняльна характеристика мов. Мова TeleScript.
- •32. Порівняльна характеристика мов.Мова Agent-Tcl та мова Oz.
- •33. Порівняльна характеристика мов. Мова akl та мова Penguin.
- •34. Висхідний і низхідний підходи до проектування мас.
- •35. Еволюційне та коеволюційне проектування мас.
- •36. Опис ключових моделей, що визначають мас.
- •37. Основи стандартної методології проектування мас.
- •38. Основи об’єктно-орієнтованої розробки мас.
- •39. Методика низхідного проектування мас.
- •40. Архітектура взаємодії системи агентів.
- •41. Загальна класифікація архітектур.
- •42. Архітектури агентів, засновані на знаннях.
- •43. Архітектура на основі планування (реактивна архітектура).
- •44. Приклади архітектур агентів.
- •45. Вимоги до інструментальних засобів для побудови мультиагентних систем.
- •46. Інструментальне середовище mas-dk.
- •47. Інструментальне середовище jade (Java Agent Development Framework).
- •48. Інструментальне середовище ingenias Development Kit (idk).
- •49. Інструментальне середовище jason.
- •50. Інструментальний програмний комплекс disit (Distributed Intellectual System Integrated Toolkit).
- •51. Мультиагентні системи в електронній комерції.
- •52. Мультиагентна система для підтримки прийняття рішень на фондовому ринку.
- •53. Мультиагентні системи для вирішення задач логістики.
- •54. Мультиагентні системи в державному управлінні та соціальній сфері.
- •55. Мультиагентні системи в електроенергетиці.
- •56. Моделювання як спосіб вирішення проблем в реальному світі.
- •57. Імітаційне моделювання та його основні парадигми.
- •58. Агентно-орієнтоване моделювання. Суть агентно-орієнтованого моделювання.
- •59. Агентно-орієнтоване моделювання. Суть агентно-орієнтованого моделювання. Побудова агентних моделей. Засоби розробки систем аом.
- •60. Соціально-економічні системи як сукупності активних агентів.
- •61. Приклади агентно-орієнтованого моделювання соціально-економічних процесів та систем. Агентно-орієнтоване моделювання діяльності на фондовому ринку.
- •62. Приклади агентно-орієнтованого моделювання соціально-економічних процесів та систем. Агентно-орієнтоване моделювання ланцюгів постачань на підприємствах.
- •63. Приклади агентно-орієнтованого моделювання соціально-економічних процесів та систем. Використання агентно-орієнтованого моделювання в банківській діяльності.
- •64. Приклади агентно-орієнтованого моделювання соціально-економічних процесів та систем.
56. Моделювання як спосіб вирішення проблем в реальному світі.
Одним із способів вирішення проблем, що виникають вреальному світі - у техніці, виробництві, обслуговуванні,маркетингу, фінансах, охороні здоров'я, транспорті тощо– є моделювання.Воно застосовується у тих випадках, коли експерименти з реальними об'єктами/системами або їх прототипування є неможливими або ж дуже дорогими. Моделювання дозволяє оптимізувати систему до її реалізації і зазвичай включає в себе такі етапи, як відображення проблеми з реального світу у світ моделей(процес абстракції), аналіз і оптимізацію моделі, знаходження рішення та відображення рішення назад в реальний світ. Традиційно розрізняють аналітичне і імітаційне моделювання. Аналітична модель допускає аналітичне рішення,залежність виходу від входу можна реалізувати статично у вигляді, наприклад, електронних таблиць.
Імітаційну модель можна розглядати як безліч правив (диференційних рівнянь, карт станів, автоматів, мереж
тощо), які визначають, в який стан система перейде в майбутньому із заданого поточного стану. Імітація тут — це процес виконання моделі, що проводить її через (дискретні або безперервні) зміни стану в часі.
57. Імітаційне моделювання та його основні парадигми.
Імітаційне моделювання являєсобою процес побудови узагальненої комп’ютерної моделі системи з алгоритмічним описомосновних правил її поведінки та процесів. Зазвичай імітаційна модель створюється для відповіді на питання «що, якщо ...», тобто для дослідження можливих сценаріїв розвитку системи при варіації певних параметрів. Після створення моделі з нею проводять численні комп’ютерні симуляції – імітаційні експерименти. Під час них іде ітераційний процес уточнення або відкидання гіпотез, що використовувалися для опису системи. Такий підхід дозволяє отримати аналог експерименту в економіці, соціології, екології, при вирішенні задач оптимізації і планування в бізнесі. На найдетальнішому рівні знаходиться так зване фізичне моделювання, де розглядаються конкретні матеріальні об’єкти з їх точними розмірами, відстанями, швидкостями, прискореннями та часом. Таким чином, внизу шкали розташовані моделі систем управління, вуличний і пішохідний рух, що моделюється на мікрорівні, та ін. Моделі виробництв з конвеєрами, верстатами, операторами розташовані вище, оскільки зазвичай тут є можливість абстрагуватися від точних фізичних траєкторій і часу та використовувати їх усереднені значення або стохастичні моделі. Це ж відноситься і до моделей складської логістики з автонавантажувачами, стелажами і тому подібним. Моделі бізнес-процесів і систем обслуговування оперують зазвичай лише часом і розкладами, хоча фізичне переміщення інколи також враховується. Наприклад, в охороні здоров’я при моделюванні звичайного відділення лікарні в основному важливі кількість і графік роботи персоналу, обладнання, потік пацієнтів і логіка роботи з ними, тоді як для відділення швидкої допомоги може бути врахована також конфігурація будівлі, довжини коридорів тощо. При моделюванні транспортних і комп’ютерних мереж важливими є розклади, затримки, потужності і ємкості, час завантаження/розвантаження/обробки. Макрорівень транспортно пішохідно мережевого моделювання абстрагується від індивідуальних машин, людей і пакетів даних і розглядає лише їх кількості. Ланцюжки постачань моделюються на різних рівнях абстракції, так що їх можна було б розташувати в будь-якому місці шкали від середнього до високого рівня.
