4. Типы программных агентов. Классификация.

К 2010 году сложилась следующая классификация типов программных агентов (ПА) в зависимости от выполняемых функций. В настоящее время есть 4 класса ПА:

1. Простые (рефлексивные) ПА

2. Смышленные ПА (smart )

3. и 4) интеллектуальные (двух классов)

int -1 (A)

int -2 (E,S)

Свойства	ПРО
	Рефлексивный	Smart	Int -1	Int -2
Автономность	+	+	+	+
Взаимодействие с окружающей средой	+	+	+	+
Адаптивное поведение		+	+	+
Обучение			+	+
Общение с другими ПА				+

Во всех случая программно-реализуемый объект (ПРО)

Типы ПА:

1. интерфейсные ПА;

2. ПА в поисковых системах

3. Информационные ПА для решения задач управления информационными ресурсами распределенной вычислительной системы.

5. Агентно-ориентированные задачи. Основные свойства.

Агентно-ориентированный подход к программированию - разновидность представления программ или парадигма программирования, в которой основополагающими концепциями являются понятия агента и его ментальное поведение, зависящее от среды, в которой он находится. Причины возникновения агентно-ориентированного подхода:

- необходимость преодоления границ операционных сред;

- устранение разнородности объектных моделей, вызванных тем, что классы и объекты, построенные в различных инструментальных средах, имеют определённые отличия.

В целом, система АОП должна включать следующие базовые компоненты:

- ограниченный формальный язык с соответствующими синтаксисом и семантикой для описания внутреннего состояния агента, которое определяется несколькими параметрами типа убеждений, желаний, намерений и обязательств;

- язык программирования для спецификации агентов, включающий примитивные команды типа REQUEST и INFORM;

- агентификатор, преобразующий нейтральные компоненты в программируемые агенты.

Основными свойствами, которыми должны обладать агенты, считаются:

1. Автономность — способность выполнять действия самостоятельно;

2. Гомогенность/гетерогенность — способность объединять однородные или разнородные функции;

3. Наличие «интеллекта», способности к обучению, коррекция поведения для улучшения собственной эффективности;

- Активное поведение, постоянный обмен информацией «внутри» агента и между агентом и средой;

- Коммуникативность — обмен данными с внешней средой;

- Восприятие среды — наличие специальных «средств» восприятия среды функционирования агента;

- Мобильность — перемещение агента внутри других программных и физических сред и/или компонентов.

6. Модели представления знаний (продукционная, семантическая, фреймовая)

Продукционная модель знания - модель, основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Продукционная модель - фрагменты Семантической сети, основанные на временных отношениях между состояниями объектов. Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу.

Фреймовая модель знания основана на концепции Марвина Мински (профессора Массачусетского технологического института). Фрейм - способ представления знаний в искусственном интеллекте, представляющий собой схему действий в реальной ситуации. Фрейм — это модель абстрактного образа, минимально возможное описание сущности какого-либо объекта, явления, события, ситуации, процесса. Слот - может быть терминальным (листом иерархии) или представлять собой фрейм нижнего уровня. Каждый фрейм состоит из произвольного числа слотов, причем несколько из них обычно определяются самой системой для выполнения специфических функций, а остальные определяются пользователем.

Семантическая сеть – это модель, в которой структура знаний предметной области формализуется в виде ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами. Вершины графа обозначают понятия различных категорий: объекты, события, свойства, операции, а дуги – отношения между ними.

Семантические сети вначале использовались для представления смысла выражений естественного языка человека, откуда и появилось название этого класса сетей. Теперь же они используются в качестве структуры, пригодной для представления информации общего вида, – узлы представляют некоторые концепты (понятия), а связи – отношения между концептами. При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети. Поэтому систематизация отношений между объектами в сети необходима для дальнейшей формализации.