Mục đích của hệ thống đa tác nhân (MAS) là điều phối các quá trình độc lập. Tác nhân là một thực thể máy tính ở dạng chương trình hoặc rô bốt. Một tác nhân có thể được coi là tự chủ vì nó có khả năng thích ứng khi môi trường của nó thay đổi. MAC bao gồm một tập hợp các quy trình máy tính xảy ra đồng thời và tồn tại cùng một lúc, chia sẻ tài nguyên chung và giao tiếp với nhau. Vấn đề quan trọng trong MAC là chính thức hóa sự phối hợp giữa các tác nhân.
Xác định hệ thống đa đại lý
MAC là cách tiếp cận hướng tới tương lai để phát triển phần mềm cho các ứng dụng trong các lĩnh vực phức tạp, nơi các thành phần ứng dụng tương tác là tự trị và phân phối, hoạt động trong môi trường động và không chắc chắn, phải tuân thủ một số quy tắc và luật tổ chức, đồng thời có thể tham gia và rời khỏi một hệ thống đa tác nhân trong thời gian chạy.
Ví dụ về các ứng dụng như vậy là các hệ thốngquản lý và tối ưu hóa việc sản xuất và phân phối điện giữa các hộ tiêu thụ hoặc các hệ thống có kế hoạch tối ưu hóa các phụ tải trong hệ thống giao thông. Sự phát triển của các hệ thống đa tác nhân đòi hỏi phải tạo ra các tác nhân, tổ chức và môi trường riêng biệt.
Ngôn ngữ lập trình cung cấp các cấu trúc lập trình để thực hiện các tác nhân riêng lẻ về các khái niệm xã hội và nhận thức, chẳng hạn như thông tin, mục tiêu, lựa chọn, chuẩn mực, cảm xúc và quy tắc quyết định.
Các tổ chức đa tác nhân xét theo khái niệm xã hội và tổ chức có vai trò, được ưu đãi với các chuẩn mực, giao thức truyền thông, các nguồn lực có thể được giám sát. Các khung và ngôn ngữ lập trình đã phát triển được sử dụng để tạo mô phỏng dựa trên tác nhân cho nhiều ngành sản xuất liên tục: điện, luyện kim, chăm sóc sức khỏe, Internet, giao thông vận tải, quản lý giao thông và các trò chơi nghiêm túc.
MAS khác với các hệ thống đơn lẻ ở chỗ chúng có một số tác nhân làm mô hình hóa các mục tiêu và hành động của nhau. Trong một kịch bản chung, có thể có sự tương tác trực tiếp giữa các tác nhân. Theo quan điểm của một tác nhân đơn lẻ, hệ thống nhiều tác nhân khác biệt đáng kể nhất so với hệ thống có một tác nhân duy nhất ở chỗ động lực học của môi trường có thể được xác định bởi các tác nhân khác. Ngoài sự không chắc chắn có thể có trong một miền, các tác nhân khác cố tình tác động đến môi trường theo những cách không thể đoán trước.
Vì vậy, tất cả MAC có thể được coi là có môi trường năng động, đặc trưng cho hiện đạihệ thống đa đại lý. Có thể có bất kỳ số lượng tác nhân nào với các mức độ không đồng nhất khác nhau, có hoặc không có khả năng giao tiếp trực tiếp.
kiến trúc MAS
Đại lý phải được trang bị mô hình nhận thức:
- niềm tin;
- lời chúc;
- ý định.
Một mặt, anh ấy đọc "Niềm tin" về môi trường, là kết quả của kiến thức và nhận thức của anh ấy, mặt khác, một bộ "Mong muốn". Việc giao nhau giữa hai tập hợp này sẽ tạo ra một tập hợp "Ý định" mới, sau đó được chuyển trực tiếp thành hành động.
Đại lý phải có hệ thống thông tin liên lạc. Có một số ngôn ngữ chuyên biệt cho mục đích này: Ngôn ngữ Truy vấn và Ngôn ngữ Thao tác (KQML). Gần đây, tiêu chuẩn FIPA-ACL, do Quỹ FIPA dành cho các tác nhân vật lý thông minh tạo ra, đã được lưu hành. Nguyên tắc cuối cùng của việc xây dựng hệ thống đa tác nhân này dựa trên lý thuyết về hành vi lời nói.
Vấn đề chuyển thể là một vấn đề hóc búa hiện đang là đề tài nghiên cứu nhiều. Người ta có thể đưa ra một ví dụ về một số loại virus, cả sinh học và máy tính, có thể thích nghi với môi trường đột biến.
Cuối cùng, việc triển khai hiệu quả MAC, mặc dù không phải là một phần của kiến trúc hệ thống, nhưng đáng được chú ý trong nhiều ngôn ngữ lập trình đã được phát triển để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt, phải kể đến ngôn ngữ LISP. Các yếu tố kiến trúc này được áp dụng cho một hệ thống bao gồmđại lý.
Danh mục hoặc mẫu mã của đại lý
Việc phân loại tác nhân dựa trên hai tiêu chí: tác nhân nhận thức hoặc thuốc thử thể hiện, một mặt, hành vi từ xa hoặc phản xạ. Sự phân biệt có thể được thực hiện giữa nhận thức và phản ứng về cơ bản là sự đại diện của thế giới có sẵn cho tác nhân. Nếu một cá nhân được ban tặng cho một "đại diện biểu tượng" về thế giới mà từ đó anh ta có thể hình thành lý luận, thì người ta nói về một tác nhân nhận thức, trong khi nếu anh ta chỉ có một "đại diện biểu tượng phụ", nghĩa là, giới hạn trong nhận thức của anh ta, người ta nói về một tác nhân phản ứng. Sự khác biệt về nhận thức và phản ứng này tương ứng với hai trường phái lý thuyết về hệ thống đa tác nhân.
Phương pháp đầu tiên ủng hộ cách tiếp cận cơ bản của các tác nhân "thông minh" để hợp tác theo quan điểm xã hội học. Trong phương pháp thứ hai, nghiên cứu khả năng xuất hiện hành vi "thông minh" của một tập hợp các tác nhân không thông minh (loại kiến). Sự khác biệt thứ hai giữa hành vi hành vi và phản xạ tách biệt hành vi có chủ đích, việc theo đuổi các mục tiêu rõ ràng, khỏi hành vi tri giác. Do đó, khuynh hướng của các tác nhân có thể được thể hiện một cách rõ ràng trong các tác nhân hoặc ngược lại, đến từ môi trường. Bảng nhóm các loại tác nhân khác nhau:
- Tác nhân nhận thức.
- Tác nhân phản ứng.
- Hành vi điện tử.
- Tác nhân cố ý.
- Đại lý được quản lý.
- Hành vi phản xạ.
- Đại lý "mô-đun".
- Tác nhân nhiệt đới.
Tác nhân nhận thức chủ yếu là cố ý, tức làhọ có những mục tiêu cố định mà họ đang cố gắng đạt được. Tuy nhiên, đôi khi các tác nhân được gọi là mô-đun được sử dụng, có ý tưởng về "vũ trụ" của chúng mà không có mục tiêu cụ thể. Chẳng hạn, họ có thể phục vụ để trả lời các câu hỏi từ các tác nhân khác trong "vũ trụ".
Thuốc thử có thể được chia thành tác nhân truyền động và tác nhân nhiệt đới. Tác nhân bản năng sẽ có một nhiệm vụ cố định và sẽ kích hoạt một hành vi nếu nó thấy rằng môi trường không còn phù hợp với mục đích được giao của nó. Tác nhân nhiệt đới chỉ phản ứng với trạng thái cục bộ của môi trường, chẳng hạn nếu có ánh sáng thì nó chạy. Nguồn động lực trong trường hợp nội bộ của các tác nhân dẫn động có "sứ mệnh" chỉ đề cập đến môi trường.
Mô hình tổ chức
Với sự phát triển của các hệ thống như vậy, các mô hình tổ chức khác nhau đã được phát triển. Các cấu trúc này của hệ thống đa tác nhân thiết lập khuôn khổ cho các mối quan hệ và tương tác giữa các tác nhân.
Phân cấp. Trong mô hình này, các tác nhân được phân cấp theo cấu trúc cây trong đó mỗi nút là một tác nhân và có một liên kết quyền trên các nút con của nó. Mô hình này phá hủy mục đích chung của hệ thống.
Holarchy đang tiếp cận hệ thống phân cấp. Không có mối quan hệ quyền hạn nào giữa một đại lý và nhóm con của nó.
Liên minh là một liên minh tạm thời của các đại lý đến với nhau và hợp tác vì lợi ích cá nhân của họ đáp ứng. Giá trị của liên minh phải lớn hơn tổng các giá trị riêng lẻ của các thành phần tác nhân.
Hội giống như liên minh vàcác lệnh. Tuy nhiên, chúng có nghĩa là vĩnh viễn và thường có nhiều mục tiêu để đạt được. Ngoài ra, các nhân viên có thể vào và rời khỏi hội và thuộc về nhiều hội cùng một lúc.
Xã hội là một tập hợp các tác nhân đa dạng tương tác và giao tiếp. Họ có những mục tiêu khác nhau, không có cùng mức độ hợp lý và cùng khả năng, nhưng tất cả đều tuân theo các quy luật (chuẩn mực) chung.
Các đại lý của Liên đoàn trao một số quyền tự chủ của họ cho đại biểu của nhóm họ. Tác nhân nhóm chỉ tương tác với đại biểu của họ, sau đó tương tác với đại biểu từ các nhóm khác.
Đại lý bán hàng cung cấp các mặt hàng mà đại lý của người mua có thể yêu cầu. Ví dụ, kiểu tổ chức này có thể mô phỏng thị trường thực và so sánh các chiến lược giao dịch khác nhau.
Các đại lý tổ chức ma trận có thứ bậc. Tuy nhiên, không giống như hệ thống phân cấp được trình bày ở trên, trong đó một đại lý chỉ là cấp dưới của một số tác nhân khác, những người trong một tổ chức ma trận có thể chịu sự điều chỉnh của một số người khác.
Kết hợp - Tổ chức kết hợp này kết hợp nhiều phong cách ở trên. Ví dụ: đây có thể là liên minh hoặc hệ thống phân cấp của các đội.
Trí tuệ nhân tạo
Mục tiêu của khoa học nhận thức là hiểu bản chất và hoạt động của trí tuệ nhân tạo, là thứ xử lý thông tin nội bộ để biến nó thành có mục đích. Nhiều khái niệm phù hợp với mô tả này: con người, máy tính, rô bốt, hệ thống giác quan,danh sách là vô tận. Một loại hệ thống được các nhà khoa học nhận thức đặc biệt quan tâm là tác nhân tự nhân tạo hoạt động dựa trên thông tin.
Một tác nhân thông minh (IA) có thể đưa ra quyết định dựa trên kinh nghiệm của mình và có thể lựa chọn các hành động trong các tình huống khác nhau. Như thuật ngữ "nhân tạo" gợi ý, loại tác nhân tự trị được quan tâm không phải là thứ do tự nhiên tạo ra. Do đó, tác nhân nhân tạo là mọi thứ do con người tạo ra, có khả năng hoạt động dựa trên thông tin mà nó nhận thức được, kinh nghiệm, quyết định và hành động của chính nó.
Lĩnh vực trí tuệ ngoài tự nhiên cung cấp các kỹ năng kỹ thuật để dịch các loại tác nhân mong muốn sang ngôn ngữ lập trình, phần mềm liên quan và kiến trúc thích hợp (phần cứng và phần mềm liên quan) để triển khai tác nhân trong thế giới thực hoặc mô phỏng.
Môi trường của thế giới nhận thức
Tác nhân là bất cứ thứ gì trong môi trường thông qua các cảm biến và tác động lên nó thông qua các bộ tạo hiệu ứng, nghe có vẻ đơn giản. Định nghĩa này về tác nhân bao gồm nhiều loại máy, từ máy điều nhiệt đến các vật thể thực sự có thể học được một số hành vi nhỏ.
Cảm biến là công cụ được một tác nhân sử dụng để thu thập thông tin về thế giới của họ. Bàn phím và máy quay có thể hoạt động như cảm biến nếu chúng được liên kết với tác nhân. Khi kết thúc phản ứng của hệ thống, những người thực hiện là công cụ được tác nhân sử dụng để tác động đến môi trường. Ví dụ về hiệu ứng làmàn hình, máy in và cánh tay robot.
Thông thường môi trường là miền hoặc thế giới của đại lý. Những miền này, ít nhất là bây giờ, nên được giới hạn trong các loại tình huống cụ thể để tránh những khả năng vô hạn của thế giới hàng ngày.
Hệ thống Ảnh hưởng Tự trị
Autonomous Agent là "một hệ thống bên trong và một phần của môi trường nhận thức được môi trường đó và hành động theo thời gian để thực hiện chương trình nghị sự của riêng mình và để ảnh hưởng đến những gì nó trải qua trong tương lai". Định nghĩa này của Franklin và Greisser phản ánh tất cả các chức năng cơ bản của các đặc vụ thông minh, ngoại trừ tính hòa đồng của họ. Điều này cung cấp một con số gần đúng về các tính năng chính của nhiều loại AI đang được phát triển.
Đại lý như vậy cảm thấy môi trường của họ. Nhưng ở đây dữ liệu cảm quan hoặc nhận thức không chỉ bao gồm dữ liệu về các đối tượng khác, mà còn bao gồm cả ảnh hưởng của chính tác nhân lên trạng thái của môi trường. Cảm biến có thể là hữu cơ, chẳng hạn như mắt và tai và bộ xử lý thần kinh của chúng hoặc nhân tạo, chẳng hạn như bộ xử lý video và âm thanh được nhúng trong máy tính kỹ thuật số. Môi trường có thể là một khu vực rất hạn chế, như một không gian kín, hoặc rất phức tạp, như thị trường chứng khoán hoặc một tập hợp các tiểu hành tinh. Cảm biến phải khớp với loại đối tượng mà tác nhân tương tác.
Kiểu tương tác phản xạ
Tác nhân phản xạ có cơ chế phức tạp hơn. Thay vì động trực tiếptrong mối quan hệ với môi trường, anh ta tìm kiếm những gì anh ta phải làm trong danh sách các quy tắc. Tác nhân phản xạ phản ứng với một nhận thức nhất định bằng một phản ứng được lập trình. Ngay cả khi có hàng ngàn phản hồi có thể xảy ra đối với một nhận thức nhất định, tác nhân có một danh sách tích hợp các quy tắc hành động tình huống để thực hiện những phản hồi đó đã được lập trình viên xem xét. Quy tắc hành động tình huống về cơ bản là mệnh lệnh giả định.
Tác nhân phản xạ thực sự không sáng lắm. Họ chỉ không thể xử lý tính mới. Tác nhân thông minh chứa các tính năng của những người anh em họ ít phức tạp hơn của nó, nhưng không hạn chế. Anh ta hành động theo chương trình nghị sự. Nó có một tập hợp các mục tiêu mà nó tích cực theo đuổi. Tác nhân dựa trên mục tiêu có sự hiểu biết về trạng thái hiện tại của môi trường và cách môi trường đó thường hoạt động. Anh ta theo đuổi các chiến lược hoặc mục tiêu lớn mà không thể đạt được ngay lập tức. Điều này làm cho tác nhân hoạt động chứ không chỉ phản ứng.
Mục tiêu chức năng tiện ích
Trong các tác nhân phức tạp hơn, biện pháp quản lý nhà được áp dụng cho các hành động có thể có khác nhau có thể được thực hiện trong môi trường. Bộ lập lịch phức tạp này là một tác nhân dựa trên dịch vụ. Người đại diện dựa trên dịch vụ sẽ đánh giá từng tình huống để xem nó đạt được những tiêu chí nhất định như thế nào để có được một kết quả tốt. Tất cả những thứ như khả năng thành công, các nguồn lực cần thiết để hoàn thành kịch bản, tầm quan trọng của mục tiêu cần đạt được, thời gian thực hiện, tất cả đều có thể được tính vào các phép tính hàm tiện ích.
VìVì một lập trình viên thường không thể dự đoán tất cả các trạng thái của thế giới mà một tác nhân sẽ gặp phải, số lượng các quy tắc cần được viết cho một tác nhân phản xạ sẽ là thiên văn ngay cả trong các lĩnh vực rất đơn giản như lên lịch họp hoặc tổ chức các tuyến đường vận chuyển và nguồn cung cấp.
Vòng điều khiển cơ bản
Đưa ra định nghĩa về tác nhân thông minh, hãy xem xét vòng điều khiển cơ bản được viết bởi nhà lý thuyết tác nhân Michael Vuladrich vào năm 2000:
- giữ hòa bình;
- cập nhật mô hình thế giới nội bộ;
- đạt được một ý định có chủ đích;
- sử dụng phương tiện / kết thúc để có được kế hoạch chi tiết cho các ý định;
- thực hiện kế hoạch;
- kết thúc quá trình.
Mô hình này cần một số diễn giải. Tác nhân quan sát thế giới - điều này có nghĩa là anh ta, sử dụng các cảm biến của mình, thu thập các nhận thức. Cảm biến có thể là bàn phím gắn với máy tính kỹ thuật số hoặc bộ xử lý hình ảnh gắn với rô bốt. Nó có thể là bất cứ thứ gì cho phép người đại diện thu thập các đại diện của thế giới. Cập nhật mô hình nội bộ có nghĩa là tác nhân thêm nhận thức mới vào chuỗi nhận thức và thông tin được lập trình về thế giới.
Nền tảng phát triển đa tác nhân
AnyLogic là phần mềm mô phỏng CORMAS đa tác nhân và đa thành phần mã nguồn mở dựa trên ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng SmallTalk.
DoMIS là một công cụ thiết kế hệ thống đa tác nhân tập trung vào "kiểm soát hoạt động của các hệ thống phức tạp" và dựa trên phương pháp thiết kế B-ADSC.
JACK là một ngôn ngữ lập trình và môi trường phát triển cho các tác nhân nhận thức được phát triển bởi Phần mềm Định hướng Tác nhân như một phần mở rộng hướng tác nhân của ngôn ngữ Java.
GAMA là một nền tảng mô hình mã nguồn mở (LGPL) cung cấp môi trường mô hình dựa trên tác nhân rõ ràng về mặt không gian sử dụng dữ liệu GIS để mô tả tác nhân và môi trường của chúng.
JADE (Java Agent DEVELOPMENT) là một khung phát triển đa tác nhân mã nguồn mở dựa trên ngôn ngữ Java.
Bảy mẫu chuẩn
Trong quá trình nghiên cứu phát triển, có nhiều đầu vào hơn về cách tạo ra một hệ thống đáng tin cậy và thể hiện mức chất lượng cao hơn. Xu hướng tiếp tục là bổ sung hoặc mở rộng các phương pháp hiện có đã quản lý để củng cố việc ra quyết định trong quá trình phát triển.
Tiêu chuẩn phương pháp luận cho phép, một cách dễ hiểu và đơn giản, tạo MAC, không chỉ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên mà còn sử dụng các mẫu mô tả trợ giúp trong việc đặc tả hệ thống.
Tiêu chuẩn phương pháp luận đưa ra bảy mô hình vấn đề hoặc giải pháp của chúng để xây dựng MAC:
- Mô hình kịch bản mô tả một công ty hoặc tổ chức.
- Mô hình mục tiêu và mục tiêu xác định và mô tả cấu trúc hữu cơ.
- Mô hình tác nhân xác định con người và hệ thống tự trị.
- Mô hình vai trò liên kết các mục tiêu và mục tiêu với một tác nhân cụ thể.
- Mô hình tổ chức mô tả môi trường liên kết với một tác nhân cá nhân.
- Mô hình tương tác mô tả mối quan hệ, nhấn mạnh sự phối hợp giữa các tác nhân.
- Mô hình thiết kế xác định tác nhân và kiến trúc mạng.
Ví dụ về sự tương tác giữa các tác nhân
MAS được sử dụng để mô phỏng sự tương tác giữa các tác nhân tự trị. Ví dụ, việc sử dụng các hệ thống đa tác nhân trong xã hội học làm cho nó có thể tham số hóa các tác nhân khác nhau tạo nên cộng đồng. Bằng cách thêm các ràng buộc, bạn có thể cố gắng hiểu điều gì sẽ là thành phần hiệu quả nhất để đạt được kết quả mong đợi. Họ nên thử nghiệm các tình huống mà người thực không thể thực hiện được, vì lý do kỹ thuật hoặc đạo đức.
IA được phân phối được tạo ra để giải quyết sự phức tạp của các chương trình thông minh phi tự nhiên nguyên khối lớn - thực thi, phân phối và kiểm soát tập trung. Để giải quyết một vấn đề phức tạp, đôi khi việc tạo ra các chương trình (tác nhân) tương đối nhỏ với sự hợp tác dễ dàng hơn là một chương trình nguyên khối lớn. Quyền tự chủ cho phép hệ thống tự động thích ứng với những thay đổi không lường trước được trong môi trường.
Ví dụ về hệ thống đa đại lý trong ngành công nghiệp game rất nhiều và đa dạng. Chúng được sử dụng trong các trò chơi điện tử và phim, bao gồm cả phần mềm MASSIVE, chẳng hạn để mô phỏng chuyển động của đám đông trong bộ ba Chúa tể của những chiếc nhẫn. Họ cũng có thểchẳng hạn được các công ty sử dụng để theo dõi hành vi của khách hàng khi duyệt các trang web.
MAS cũng được sử dụng trong thế giới tài chính. Ví dụ: nền tảng MetaTrader 4 cho phép sử dụng các đại lý chuyên gia trong giao dịch tự động tuân theo tỷ giá Forex
Lợi ích khi sử dụng hệ thống
Trong nghiên cứu của IA, công nghệ hệ thống dựa trên tác nhân đã được coi là một mô hình mới để lên ý tưởng, thiết kế và triển khai các hệ thống phần mềm. Lợi ích của phương pháp đa MAS:
- Chia sẻ tài nguyên và khả năng máy tính trên một mạng lưới các tác nhân được kết nối với nhau.
- Cho phép kết nối và khả năng tương tác của nhiều hệ thống kế thừa hiện có.
- Bao gồm các lĩnh vực khác nhau bao gồm bảo trì máy bay, đặt sách điện tử, rà phá bom mìn quân sự, truyền thông và liên lạc không dây, lập kế hoạch hậu cần quân sự, hệ thống quản lý chuỗi cung ứng, lập kế hoạch nhiệm vụ hợp tác, quản lý danh mục tài chính.
Trong nghiên cứu, công nghệ IA cho các hệ thống dựa trên tác nhân đã được coi là một mô hình mới để lên ý tưởng, thiết kế, triển khai và học tập đa tác nhân của các hệ thống phần mềm.
Như vậy, MAC là một mạng lưới các tác nhân phần mềm được kết hợp chặt chẽ với nhau, tương tác để giải quyết các vấn đề nằm ngoài khả năng hoặc kiến thức của từng người tạo ra vấn đề.
