Общая модель взаимодействия интеллектуальных агентов и методы её реализации




Скачать 124.08 Kb.
Дата 03.10.2016
Размер 124.08 Kb.
УДК 007::519
Общая модель взаимодействия интеллектуальных агентов и методы её реализации*

Г. В. Рыбина1, С.С. Паронджанов1

Рассматриваются вопросы, связанные с разработкой методов и программных средств реализации конкретной модели взаимодействия (коммуникации) интеллектуальных агентов, построение которой оказалось возможным благодаря эволюционному осмыслению работ Э.В.Попова в области обработки естественного языка и моделей общения. Детально описываются подходы к моделированию глобальной, тематической и локальной структуры диалога интеллектуальных агентов и формирования коммуникативного поведения.


Введение


В современных агентно-ориентированных технологиях и методах построения многоагентных систем (МАС) важное место занимает исследование вопросов взаимодействия (коммуникации) агентов, причём наибольшую сложность представляет поддержка взаимодействия именно интеллектуальных агентов [1,2]. Поэтому несмотря на обилие работ в области МАС, в настоящее время, практически, отсутствуют описания исследований, связанных с построением достаточно универсальных моделей взаимодействия интеллектуальных агентов (ИА), на что авторами уже обращалось внимание, на пример в [2,3,7].

Как правило, исследование вопросов моделирования взаимодействия ИА ограничивается только описанием моделей участников взаимодействия и предложениями по организации подобного взаимодействия. Например, в модели «Кооперативные структуры», предложенной М.В. Вулдриджем [4], считается, что взаимодействие служит для распределения задач между агентами, однако ни способы протекания взаимодействия, ни язык взаимодействия не описываются.

Примером другого подхода может служить модель Мюллера [5], где модель диалога рассматривается в виде набора простейших протоколов взаимодействия, при этом каждый протокол задается в терминах состояний участников взаимодействия и действий участников, вызывающих переходы между этими состояниями, что позволяет описывать протоколы взаимодействия участников в виде недетерминированного конечного автомата. Главным недостатком подобного подхода является игнорирование таких понятий, как зависимость структуры диалога от решаемой в ходе взаимодействия задачи (тематическая структура диалога [2,6]) и текущего контекста диалога (локальная структура).

Анализ этих и других известных работ в области МАС, показывает, что в настоящее время для моделирования взаимодействия ИА используется незначительная часть результатов исследований и разработок из богатого опыта построения человеко-машинных интерфейсов и интеллектуальных диалоговых систем. При этом в стороне остаются вопросы, связанные со знаниями о проблемной области, о языке, о сценарии диалога и о коммуникативной среде, которые являются необходимыми для организации достаточно сложного взаимодействия ИА [1,2,3,6,7].

Поэтому в данной работе в качестве методологической и теоретической основы для построения модели взаимодействия интеллектуальных агентов в МАС была использована обобщённая модель, предложенная Г.В. Рыбиной [2,7], основанная на опыте разработки интеллектуальных диалоговых систем и систем общения с ЭВМ на естественном языке, включая известную модель общения Э.В. Попова [6]. Преимущества подобного подхода уже обсуждались в ряде работ, в том числе в [1,2], поэтому сформулируем их кратко, а именно: с одной стороны -максимальный набор компонентов взаимодействия ИА, а с другой - большая свобода выбора при моделировании отдельных компонентов (состав участников взаимодействия, коммуникативная среда, проблемная область, язык взаимодействия, сценарии диалога).

Ниже рассматриваются результаты теоретического и экспериментального программного моделирования процессов взаимодействия ИА путём разработки системы имитационного моделирования (ИМВИА) на основе данной обобщённой модели.


1. Общая модель взаимодействия интеллектуальных агентов


Теоретико-множественная модель взаимодействия ИА может быть представлена следующим образом [2]:

MI = ,

где SA - множество агентов Ai, участвующих во взаимодействии, SA={Ai}, i=1N;

SE - множество коммуникативных сред Ek, SE={Ek}, k=1K, где происходит взаимодействие. SP - множество проблемных областей Ps , SP ={PS}, s=1S, причем Ps =


, где PR - предметная область, т.е. множество классов, их экземпляров и связывающих их отношений, т.е. PR = , где SK - множество классов, описывающих некоторую предметную область, SOb - множество экземпляров классов, SR - множество отношений, связывающих элементы множеств SK, Sob; SТ - множество решаемых задач, где SТ ={Тl}, l=1L; TRP - отношения соответствия элементов PR решаемым задачам из множества Т;

DI - Множество сценариев диалога между участниками взаимодействия в МАС, отражающих глобальную, тематическую и локальную структуру диалога, т.е. DI = , где DI1 - глобальная структура диалога, зависящая только от целей участников взаимодействия; DI2 - тематическая структура диалога, зависящая от только задачи Tl, решаемой в процессе взаимодействия; DI3 - локальная структура, т.е. структура шага диалога;

L - Язык взаимодействия, причем L = , где V - лексический компонент, G - синтаксический компонент, S - семантический компонент;

SRA - множество отношений {Raijk}, где i,j,k=1n показывающих возможность осуществления процесса взаимодействия между парой участников взаимодействия Aj и Ai в среде Ek, причем SRA определяется как подмножество SA x SA x SE. Это отношение характеризует протекание данного коммуникативного взаимодействия.

Следует отметить, что качестве базовой модели ИА используется известная модель К.Цетноровича [9,10], как наиболее полно описывающая процесс функционирования ИА. Данная модель была адаптирована с целью отражения модели ИА в качестве участника взаимодействия.

A = ,

где M - множество доступных агенту моделей окружения; Q - множество целей агента; R - множество действий, допустимых для агента; P - множество вариантов декомпозиции задач (библиотека частичных планов); Eff – множество допустимых воздействий на агент со стороны окружения; MI – модель взаимодействия, в рамках которой агент общается с другими агентами; Plan: M  Q  P  , Ri  R – функция формирования плана действий агента, исходя из его текущей цели и модели окружения; Aim: M  Eff  Q – механизм целеполагания агента на основе внешних воздействий; Time: M  R  2t (время) – отображение множества действий в их длительность в зависимости от состояния окружения (первоначально считаем, что Time: R  2t, то есть длительность всех действий агента не зависит от текущего состояния окружения).

Что касается SP={Ps}, связанного с описанием проблемной области, то в общем случае агенты могут обсуждать очень широкий спектр задач, однако в данной работе в понятие проблемной области Ps включено соответствующее понятие предметной области (т.е. множество классов и их экземпляров) плюс совокупность из пяти типовых задач (диагностика, проектирование, планирование, управление, обучение), рассматриваемых в рамках задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем, предложенной Г.В. Рыбиной в середине 90-х годов [8].

Для этих задач разработаны эвристические модели решения (МРТЗ) и методы их реализации, что и было использовано в данной работе, причём важно отметить две следующих особенности:


  • МРТЗ, фактически, описывают управляющие знания о стратегиях (схемах, способах) решения конкретных классов задач, решающихся сходным образом (компонент ST);

  • средствами реализации каждой МРТЗ являются соответствующие сценарии диалога, описывающие тематическую структуру диалога, определяющую декомпозицию исходной задачи на подзадачи, способы обработки информации на каждом этапе и т.д. (компонент DI2).

Поскольку в фокусе особого внимания находится моделирование структуры диалога (полидиалога) ИА, то рассмотрим эти вопросы более детально.

2. Структура диалога (полидиалога) интеллектуальных агентов

2.1. Глобальная структура(компонент DI1)


Глобальная структура диалога (DI1) – макроструктура, зависящая только от целей участников взаимодействия. Цели участников взаимодействия определяются архитектурой конкретной МАС в зависимости от проблемной области. Модель глобальной структуры можно представить следующим образом:

DI1 = ,

где Goal – идентификатор цели, процесс достижения которой описывает данный фрагмент глобальной структуры диалога; Tasks = (Task1, …, Taskn) – последовательность идентификаторов решаемых задач (для достижения цели требуется решить указанные задачи в указанной последовательности); Pars = {Pari} – список имен параметров; QuantPars = {QuantPark} – параметры цели, связанные квантором всеобщности (для достижения цели требуется решить все задачи, в которых данный параметр принимает значение).

2.2. Тематическая структура (компонент DI2)


Тематическая структура диалога (DI2) зависит только от задачи, решаемой в процессе взаимодействия. Для задания тематической структуры диалога необходимо - определить структуру задачи, решаемой в процессе общения, то есть разбить исходную задачу на упорядоченное множество подзадач. Детально эти вопросы рассматриваются в [2,6].

2.3. Локальная структура (компонент DI3)


Локальная структура диалога (структура шага диалога) предназначена для представления последовательностей коммуникативных действий на локальном уровне. Для описания локальных шагов взаимодействия (т.е. действий и реакций агентов-партнеров на каждом шаге взаимодействия) в работе предложено использовать раскрашенные сети Петри [3.7].

Модель локальной структуры можно представить следующим образом:

DI3= ,

где L – язык взаимодействия; С = {Ck} - множество типов высказываний на языке L (цветов); Р={Pj} конечное множество состояний диалога (позиций); Т={Ti} конечное множество переходов, с каждым из которых может быть связано некоторое условное выражение, использующее язык взаимодействия L. I : T → {Delk} – каждый переход отображается во множество точек удаления цветов при осуществлении этого перехода. Каждая из точек удаления характеризуется позицией, из которой должен быть удален цвет и собственно цветом; O : T → {Addk} – каждый переход отображается во множество точек добавления цветов при осуществлении этого перехода, а каждая из точек добавления характеризуется позицией, в которую должен быть добавлен цвет и собственно цветом. M : P  {j} – начальная маркировка позиций.

Рассмотрим описанные выше компоненты более подробно. Каждая позиция может быть охарактеризована с помощью трех параметров: коммуникативное состояние агента, выполняющего данный шаг диалога (оно может быть либо выполнением действия, либо ожиданием реакции, либо состоянием завершения диалога), раскраска позиции (определяется, как множество элементов из множества C, причем эти элементы могут входить в раскраску позиции несколько раз), множество действий, которые агент должен выполнить при выполнении данного шага диалога.

Каждый переход помимо начальной и конечной позиций характеризуется еще и условием перехода, которое описывает раскраску начальной позиции, при которой переход возможен. Состав множества цветов существенно зависит от используемого языка взаимодействия (количества типов сообщений). Каждый переход отображается во множества точек удаления и добавления цветов при осуществлении этого перехода, а каждая из точек удаления (или добавления) характеризуется позицией, из которой должен быть удален (добавлен) цвет и собственно цветом.

Следует отметить, что для взаимодействия агентов в рамках системы ИМВИА выбраны языки KIF и KQML, причем главными аргументами в выборе этих языков послужили лежащая в основе языка KQML теория речевых актов, и наличие большого числа описаний проблемных областей на основе языка KIF [3].

3. Алгоритм построения последовательности коммуникативных
действий интеллектуальных агентов

Рассмотрим теперь, как на основе общей модели взаимодействия можно определить последовательность выполнения коммуникативных действий ИА. Смысл приведенного ниже алгоритма состоит в следующем: по сети Петри можно сформировать соответствующие ей базу правил и рабочую память решателя. Детально правила преобразования описаны ниже. Целевые утверждения формируются на основе информации о заключительных состояниях в модели локальной структуры диалога. Последовательность действий ИА получается путем анализа трассы вывода, определения пройденных позиций сети Петри и включения в итоговую последовательность тех действий, которые описаны в списке действий для данной позиции. Более детально, алгоритм выглядит следующим образом:



Шаг 1. Построение рабочей памяти решателя. Каждой позиции сети Петри соответствует ровно один объект из рабочей памяти решателя. Список атрибутов у всех объектов, соответствующих позициям, одинаков. Каждый атрибут соответствует одному из цветов (типов KQML - сообщений). Служебный атрибут показывает активность позиции. Тип каждого атрибута – целое число. Значение атрибута определяется, как число вхождений соответствующего цвета в раскраску соответствующей позиции.

Шаг 2. Построение базы знаний. Каждому переходу сети Петри ставится в соответствие правило, в предусловие которого включается информация о возможности осуществления перехода, а в список действий - действия по удалению или добавлению цвета в соответствующую позицию, что представляется уменьшением или увеличением значения атрибута, соответствующего данному цвету. Заключительным позициям сети Петри соответствуют правила, которые определяют окончание процесса вывода. Для позиций, коммуникативное состояние которых – ожидание реакции, создается набор правил, по одному для каждого атрибута, которые увеличивают значение это атрибута на 1, что соответствует приходу сообщения данного типа. Специальными средствами достигается возможность одновременного срабатывания только одного правила, из числа правил, соответствующих одной позиции.

Шаг 3. Ожидание результатов вывода. На данном этапе происходит срабатывание продукционных правил. Используется обратный вывод (от цели к начальным данным). Основная задача данного этапа – построить последовательность срабатывания правил, которая приводит к целевому состоянию.

Шаг 4. Формирование последовательности коммуникативных действий. На предыдущем этапе была построена последовательность срабатывания продукционных правил. На основании этой последовательности, по каждому правилу, которое соответствовало переходу раскрашенной сети Петри можно однозначно восстановить переход, который был выполнен. Имея список сработавших переходов строится последовательность прохода позиций раскрашенной сети Петри, используя следующую информацию (в терминологии теории графов) - соседние переходы в последовательности сработавших переходов являются инцидентными одной позиции. Первой позицией в последовательность прохода позиций включается начальная вершина первого перехода из последовательности переходов (i-ая позиция в последовательности позиций это та позиция, которой инцидентны i-ый и (i + 1) –ый переход из последовательности переходов).

Шаг 5. Выполнение последовательности коммуникативных действий. Для каждой позиции, коммуникативное состояние которой является либо выполнение действия, либо заключительное, вызываются процедуры агента, соответствующих его элементарным действиям в том порядке, в каком они описаны в списке действий данной позиции. Для каждой позиции, коммуникативным состоянием которой является ожидание реакции, происходит вызов процедуры агента, ответственной за ожидание сообщения от других агентов. Если первая позиция в последовательности просмотра шагов локальной структуры диалога имеет коммуникативное состояние ожидания реакции, то не должно вызываться никаких процедур агента, в том числе и ожидания приема сообщений.

4. Особенности архитектуры подсистемы доставки и обработки сообщений

Архитектура подсистемы доставки и обработки сообщений системы ИМ процессов взаимодействия ИА в МАС представлена на рис.1. Прокомментируем назначение и функциональные особенности базовых компонентов. «Транслятор языков KIF/KQML» предназначен для разбора сообщений, выявления адресов отправителя и получателя, передачу разобранного сообщения на отправку, прием и разбор сообщения от приемника и передачу сообщения соответствующему агенту, функционирующему на данном компьютере. «Мост» – специальный программный компонент, предназначенный для интеграции имитационных моделей участников взаимодействия, функционирующих в среде G2 с трансляторами языков взаимодействия ИА. «Отправитель» определяет адрес агента, которому предназначено сообщения, путем взаимодействия с сервером имен агентов и собственно пересылает сообщение адресату. «Сервер имен агентов» является специальным реактивным агентом, который отвечает за регистрацию и разрегистрацию агентов, хранит список имен агентов, адреса агентов, предоставляет сервисные услуги, связанные с именами агентов.




Рис. 1. Архитектура подсистемы доставки и обработки сообщений системы ИМ взаимодействия ИА в МАС



Заключение

Общая модель взаимодействия ИА, методы и алгоритмы, описанные в данной работе, были экспериментально апробированы с помощью системы имитационного моделирования ИМВИА, разработанной средствами G2 (Gensym Corp.) в рамках исследований, проводящихся в лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры Кибернетики МИФИ.

На базе ресурсов, предоставленных системой ИМВИА, и в рамках соответствующих сценариев имитационных экспериментов было осуществлено моделирование компонентов архитектуры ИА, глобальной, тематической и локальной структуры диалога (полидиалога) ИА, языков взаимодействия KIF+KQML и XML+KQML и механизма доставки сообщений.

Прикладное исследование разработанной модели и её компонентов проводилось при разработке прототипов МАС для следующих проблемных областей: контроль состояния химически опасных объектов г.Москвы, управление инвестиционными проектами, оперативный биллинг, управление средствами и силами объектовой охраны.



Следует отметить, что перечисленные прототипы МАС включают агентов различного типа и уровня сложности, в связи с чем исследовались подходы к распределению подзадач между агентами и организации правильного взаимодействия между агентами в этом случае. Также исследовались случаи кооперации и конфликтов между агентами.

Список литературы


  1. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. -352с.

  2. Рыбина Г.В. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем. Курс лекций. М.: МИФИ, 2005. -132с.

  3. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю., Паронджанов С.С. Имитационное моделирование процессов взаимодействия интеллектуальных агентов// VIII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Труды конференции. М.: - Физматлит, 2002, Т. 2, C.692 - 701.

  4. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // The Knowledge Engineering Review 10 (2), 1995, C. 115-152.

  5. Muller J.P. A Cooperation Model for Autonomous Agents // Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL96), Budapest, Hungary, 1996, p. 135-147.

  6. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б., Общение конечных пользователей с системами обработки данных. М.: - Радио и Связь, 1988.

  7. Рыбина Г.В., Петухов Д.М. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов // Сборник научных трудов международной конференции "Знания-Диалог-Решение" (KDS'2001), С.-Петербург. : ACKIC, 2001.

  8. Рыбина Г.В. Задачно-ориентированная методология автоматизированного построения интегрированных экспертных систем для статических проблемных областей // Известия РАН. Теория и системы управления. №5, 1997. C.129-137

  9. Cetnarovicz E., Nawarecki E., Cetnarovicz K. Agent-Oriented Technology of Decentralized Systems Based On the M-agent Architecture//Preprints of IFAC/IFIP Conference on Management and Control of Production and Logistics (MCPL’97, Campinas, SP, Brazil, August 31-September 3 1997). 1997 Vol.2.- P.35-66.

  10. Cetnarovicz K., Nawarecki E., Zabinska M., M-agent Architecture and its application to the agent oriented technology of decentralized system//Proceedings of the international workshop “Distributed Artificial Intelligence and Multi-Agent Systems” (DIAMAS’97). - St.Peterburg, 1997.

* Работа выполнена при поддержке РФФИ РАН (проект №06-01-00242)

1 115409, Каширское шоссе 31, МИФИ (ГУ), [email protected]





База данных защищена авторским правом ©infoeto.ru 2022
обратиться к администрации
Как написать курсовую работу | Как написать хороший реферат
    Главная страница