Дисциплина «Инженерия знаний» Реферат Агенты и мультиагентные системы. Системы поиска в Интернет
| Вид материала | Реферат |
Содержание2.2. Методы и средства поддержки процессов проектирования агентов и МАС. 2.2.1.Инструментарий AgentBuilder. |
- "Программные агенты и мультиагентные системы", 138.64kb.
- Поисковые системы, 429.87kb.
- «Мультиагентные системы». Школу посетит дружная команда исследователей — Петр Скобелев,, 12.72kb.
- Дисциплина «Инженерия знаний» Реферат Онтологии, 257.23kb.
- Модель автоматизированной системы розничной торговли с использованием средств радиочастотной, 18.5kb.
- Рабочая программа учебной дисциплины (модуля) в справочно-правовые системы и правовые, 548.78kb.
- Говоря простым языком, системы баз знаний это искусство, которое использует достижения, 267.75kb.
- 2. Лекция: Системы представления знаний, 171.88kb.
- К. П. Бутусов Вданной статье излагаются некоторые результаты 40-летней работы автора, 347.22kb.
- Поисковые системы в интернет, 565.6kb.
2.2. Методы и средства поддержки процессов проектирования агентов и МАС.
Если вернуться к проблемматике МАС, то все програмные средства для их разработки и реализации на современном этапе можно разделить на два больших класса : МАС-библиотеки и МАС-среды. Оставляя в стороне вопросы проектирования и реализации МАС-библиотек, которые, конечно, являются базисом для создания мультиагентных приложений. Но все таки главную роль в проектировании МАС играют модели, методы и средства поддержки процессов проектирования агентов и мультиагентных систем. Рассмотрим эти методы на примере инструментариев AgentBuilder компании ReticularSystems и системы Bee-gent.
2.2.1.Инструментарий AgentBuilder.
Инструментарий для построения МАС AgentBuilder состоит из: средств разработки и окружения периода исполнения. Первый компонент ориентирован на поддержку процессов анализа предметной области создаваемой МАС и проектирования агентов с заданным поведением. Второй – обеспечивает эффективную среду для выполнения агентно-ориентированных программ. И тот и другой компоненты реализованы на языке Java, что позволяет им работать на сех платформах, где установлена Java-среда. Агентные программы тоже являются Java-программами и могут исполняться на любом компьютере, где установлена виртуальная машина Java.
Общая сема процесса проектирования и реализации агентно-ориентированных приложений на основе AgentBuilder ToolKit представлена на рис. 1.
Модель жизненного цикла агентов, разрабатываемых в рамках AgentBuilder, представлена на рис.2. Как следует из данной схемы, стандартный жизненный цикл агента включает следующие шаги:
- Обработка новых сообщений;
- Определение, какие правила поведения приемлемы в текущей ситуации;
- Выполнение действий, специфицированных этими правилами;
- Планирование;
Собственно ментальные модели (начальная и текущая) включают описания исходных (текущих) намерений, полаганий, обязательств и возможностей, а также спецификаций правил поведения. Данная модель получила названия RAMM и является развитием модели Шохана, где все действия выполняются только как результат определенных обязательств.
Формирование проекта
Анализ предметной области
Выбор архитектуры агенства
Спецификации поведения агентов
Создание агентного приложения
Рис.1. Технологическая схема процесса разработки агентно-ориентированных приложений на базе AgentBuilder ToolKit
В рамках RAMM данная идея расширена до уровня обших правил поведения, которые определяют причину действия агента в каждой точке его функционирования. При этом правила поведения фиксируют множество возможных «откликов» агента на текущее состояние среды так, как это приписывается пологаниями.
Для спецификации поведения агентов в системе AgentBuilder используется специальный обьектно-ориентированный язык RADL. Правила поведения в этом языке могут рассматриваться как конструкции вида WHEN-IF-THEN.
Входные сообщения
Ментальная модель
