Принципи формування мультиагентної системи штучного інтелекту.

Анотація

У статті розкрито принципи формування мультиагентної системи штучного інтелекту. У рамках дослідження розглядаються поняття агента, мультиагентної системи, розглянуто основні види агентних архітектур та узагальнений підхід до побудови розподілених інтелектуальних інформаційних систем з використанням мультиагентних технологій. Наголошено, що проблематика штучних агентів та мультиагентних систем ґрунтується на досягненнях, отриманих у рамках робіт з розподіленого штучного інтелекту, розподіленого вирішення завдань та паралельного штучного інтелекту. Підкреслено, що базовим поняттям, що лежить в основі мультиагентних технологій є поняття агента. Агент визначається, як сутність, яка може сприймати навколишнє середовище за допомогою рецепторів та взаємодіяти з нею, тобто агент – сутність, здатна до сприйняття довкілля у вигляді датчиків, і впливу на довкілля у вигляді виконавчих механізмів. Зазначається, що традиційно архітектури штучних агентів поділяються на три групи: реактивні, деліберативні та гібридні агентні архітектури. Обґрунтовано, що онтологія предметної галузі зазвичай характеризує інтелектуальні властивості агентів, тобто чим точніше і коректніше побудована онтологія з позначеними зв'язками між поняттями, тим повніше агент представляє предметну область, на яку він існує. Окреслено методику проектування мультиагентих систем, яка спирається на принцип розподілу функцій між усіма агентами системи. Така система, за своєю суттю, є сукупністю окремих інтелектуальних систем, кожна з яких вирішує своє завдання відповідно до принципу розподіленого розв'язання задач. Наголошено, що при вирішенні складних завдань за допомогою мультиагентного підходу часто існує необхідність розбиття її на підзавдання, які доручаються окремим агентам. Підкреслено, що багато агентів системи можуть інтерпретувати завдання з різних точок зору, а потім інтегрувати отримані результати. Зазначається, що функціональне розподілення прикладних програм дозволяє усунути безліч недоліків класичних експертних систем.