Мульти-агентные интеллектуальные системы

Потребности комплексной и гибкой автоматизации технологических процессов привели к необходимости группового управления роботами, технологическими машинами и оборудованием. Системы группового управления должны обеспечить возможность быстрой перестройки производства к изменению типа и объёма выпускаемой продукции в изменяющейся среде.

Первоначально были разработаны принципы централизованного и децентрализованного группового управления сложными робототехническими системами. При централизованном управлении использовалась иерархическая обработка информации из единого центра, осуществляемая достаточно мощным центральным компьютером. При децентрализованном управлении использовались распределённая группа микропроцессоров, встроенных в локальные системы управления, гибко программирующие поведение роботов и оборудования в соответствии с заданной в реальном времени последовательностью технологических операций. Эти принципы нашли применение в системах группового управления промышленными роботами и технологическим оборудованием с числовым программным управлением.

Развитие средств адаптации, систем телекоммуникации и элементов искуственного интеллекта привели в последние годы к созданию интеллектуальных систем управления роботов, машин и оборудования, связанных между собой компьютерными каналами связи для обмена информацией. Благодаря этому появилась возможность рассматривать такое оборудование с интеллектуальным управлением и коммуникационным взаимодействием как агентов сложных робототехнических систем, которые должны коллективно решать общую задачу в изменяющейся производственной среде.

Под агентом понимается объект, обладающий интеллектом, т. е. способный рассуждать и принимать на основании этих рассуждений решения, автономно функционирующий и выполняющий поставленные перед ним цели. Можно в общем случае выделит два типа агентов:

- интеллектуальные программные агенты, реализующие функции поиска, обзора и преобразования информации преимущественно в сетевой среде;

- робототехнические интеллектуальные агенты – роботы, способные автономно функционировать в реальной среде, решая задачи выживания, перемещения, навигации и т. п. с целью регистрации состояния окружающего мира, передачи полученной информации потребителю и осуществления спланированных действий.

Интеллектуальный робототехнический агент воспринимает среду с помощью датчиков и воздействует на нее посредством исполнительных органов. Воздействие агента на среду называется реакцией, а ощущение агентом среды – восприятием. Поведение интеллектуальных агентов состоит в переработке восприятий в реакции. Эта переработка осуществляется интеллектуальным агентом с помощью решателя, работающего на основании заложенных в него знаний.

В зависимости от сложности решаемых задач выделяют четыре типа интеллектуальных агентов:

- комбинационные;

- последовательностные;

- целенаправленные;

- целевыбирающие.

Комбинационный агент в определенный момент времени получает с датчиков восприятие, характеризующее состояние среды. На основании только этого восприятия и неизменяемых в процессе всего существования агента знаний, хранящихся в его памяти, он в этот же момент с помощью исполнительных органов формирует реакцию. Комбинационный агент не порождает новых знаний.

Поведение последовательностного агента также зависит от восприятий, полученных в предыдущие моменты времени.

Целенаправленный агент прежде чем принять решение на основании известной ему цели заранее планирует свои реакции. Таким образом, решатель целенаправленного агента использует не раз и навсегда данное ему множество правил, предписывающих какие реакции выдавать в ответ на восприятие, и всякий раз для достижения новой цели порождает план достижения именно этой цели. Исходными данными для работы агента также могут быть не только реакции на конкретное восприятие, а также общие законы его поведения в среде, законы поведения самой среды, законы порождения планов достижения целей.

Целевыбирающий агент способен при наличии одной цели выбрать из множества конкурирующих планов достижения цели наилучший. На основании предыдущего опыта он способен обучаться и корректировать или пополнять свои знания.

От свойств конкретной среды зависит выбор типа агентов и всего, что им необходимо для успешного функционирования.

Системы управления, реализующие принципы интеллектуального управления с диалоговым интерфейсом между агентами, называют мультиагентными.

Дата добавления: 2014-01-11