Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах»




Скачать 365.87 Kb.
НазваниеМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах»
страница1/3
Дата22.02.2013
Размер365.87 Kb.
ТипЗадача
  1   2   3


Санкт-Петербургский государственный университет

Математико-механический факультет

Кафедра системного программирования

«Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах»

Дипломная работа студента 545 группы

Вольфсона Г.И.

Научный руководитель,

профессор А.Н. Терехов


Рецензент,

доктор наук М.Б. Ярошевская


«Допустить к защите»

Заведующий кафедрой,

профессор А.Н. Терехов

Санкт-Петербург

2007 г.

Содержание

Стр.

  1. Введение______________________________________ 3

  2. Исследование предметной области________________ 5

2.1. Агенты. Основные понятия___________________ 5

2.2. Интеллектуальные агенты____________________ 7

2.3. Понятие мультагентной системы_______________8

2.4. Технологии создания мультиагентной системы__10

2.5. Обзор существующих методов________________11

3. Разработка мультиагентной системы______________12 3.1. Выбор мультиагентной платформы____________12 3.2. Особенности платформы JASDK_____________ 14

3.3. API-интерфейсы аглетов_____________________16

3.4. Реализация мобильности аглетов______________18

4. Реализация прототипов_________________________21

4.1. Простейший агент__________________________21

5. Область применения___________________________23

6. Заключение__________________________________25

7. Список литературы____________________________26

Приложение 1__________________________________27

Приложение 2__________________________________28


1. Введение


За последние 10 лет развитие телекоммуникационных технологий привело к возникновению концепций кросс-платформенных, распределенных и интеллектуальных программных систем. Такие системы могут быть реализованы разными способами, но именно мультиагентные системы (МАС) концентрируют все необходимые для таких технологий свойства с наибольшей выразительностью и полнотой. Результаты внедрения агентных технологий подтвердили предсказанную этому направлению перспективность [1].


Технология и теория агентов продолжают развиваться в рамках исследовательских и коммерческих проектов. Особое внимание уделяется интеграции методов искусственного интеллекта, которые до настоящего времени находили применение преимущественно в исследовательских работах, в реальные коммерческие приложения (персональные помощники, обработчики почты, программы для электронной коммерции, компьютерные игры, системы управления и контроля сложными процессами в медицине, промышленности, системы для поиска и обработки информации).


Концепция агентов, разработанная в рамках мультиагентных технологий и МАС, предполагает наличие активности, то есть способности программы самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Сегодня агентные технологии предлагают различные типы агентов, модели их поведения и свойства, семейство архитектур и библиотеки компонентов, ориентированные на современные требования, такие, например, как распределенность, автономность и др.


В настоящее время агенты используются в различных научных областях. С помощью агентных технологий крайне эффективно решаются, например, как задача поиска информации, так и задача создания искусственного собеседника.


В последнее время все более актуальными становятся задачи, связанные с управлением сетевым трафиком в крупных сетях. Сети используются практически всеми разветвленными структурами, как управленческими, так и коммерческими.


В связи с этим растет спрос на обслуживание подобных сетей. Крайне важно уметь оперативно собирать и обрабатывать большие потоки информации внутри сети. Наиболее важными в данном контексте являются задачи мониторинга (сбора и обработки информации) и диспетчеризации (выработки управляющих решений и их реализации). С решением этих задач сталкивается любая компания, создающая свою систему обслуживания некоторой сети.


Целью настоящей дипломной работы была реализация агентного подхода к вышеуказанной проблеме дистанционного управления сетевым трафиком.


Задачами настоящей работы были:


  • Исследование предметной области

    • Обзор и анализ технологий агентного программирования

    • Рассмотрение и анализ существующих методов достижения поставленной цели

  • Выбор мультиагентной платформы

    • Выработка критериев выбора мультиагентной платформы

    • Анализ и оценка наиболее известных мультиагентных платформ по выработанным критериям

    • Осуществление выбора платформы, в наибольшей степени удовлетворяющей целям настоящей работы

  • Разработка прототипов

    • Разработка интеллектуального агента

    • Разработка мобильного агента

  • Применение в коммерческой задаче



Данная работа обладает научной новизной, так как агентный подход к решению задач дистанционного управления сетевым трафиком применяется впервые.


Практическое значение настоящей работы состоит в возможности ее применения в различных проектах, связанных с мониторингом и диспетчеризацией сетей.


Данная работа, выполненная на 33 страницах, состоит из введения, 4 глав, заключения и двух приложений.


2. Исследование предметной области


    1. Агенты. Основные понятия.


Практически во всех работах, где дается определение, что такое агент и каковы его базисные свойства, общим местом стало замечание об отсутствии единого мнения по этому поводу. Фактически, используя понятие “агент”, каждый автор определяет своего агента с конкретным набором свойств. Понятие агента используется в разных областях, например, на производстве агентом может называться робот, а в области телекоммуникаций - программа и т. п. Как следствие, в зависимости от среды обитания агенты обладают разными свойствами. Поэтому в процессе разработки и реализации систем в рамках данного направления появилось множество типов агентов, например: автономные агенты, мобильные агенты, персональные ассистенты, интеллектуальные агенты, социальные агенты и т.д. [2]


Таким образом, вместо единственного определения базового агента, имеется множество определений производных типов. Учитывая вышесказанное, понятие агента целесообразно трактовать как мета-имя или класс, который включает множество подклассов [Nwana, 1996]. Ряд определений агентов, данных разными исследователями, представлен в работе [Franklin, Graesser, 1996]. Можно остановиться на следующей нейтральной концепции:

Агент - это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем [2].

Агенты описываются также рядом свойств, которые характеризуют понятие агента. Обычно агент обладает набором из следующих свойств [3]:

  • адаптивность: агент обладает способностью обучаться

  • автономность: агент работает как самостоятельная программа, ставя себе цели и выполняя действия для достижения этих целей

  • коллаборативность: агент может взаимодействовать с другими агентами несколькими способами, например, играя роль поставщика/потребителя информации или одновременно обе эти роли.

  • способность к рассуждениям: агенты могут обладать частичными знаниями или механизмами вывода, например, знаниями, как приводить данные из различных источников к одному виду. Агенты могут специализироваться на конкретной предметной области.

  • коммуникативность: агенты могут общаться с другими агентами

  • мобильность: способность к передачи кода агента с одного сервера на другой

Свойства агента (объекта) описываются исходной системой, а правила поведения – порождающей системой.


Состояние объекта определяется перечнем его свойств с текущими значениями.


Как правило, каждый агент (модуль) работает с определенной метафорой, определяющей функции и особенности исполнителя (человека). Идея каждой метафоры – это инструментальная система (прототип), отражающая схему взаимодействия между исполнителями в данной ситуации [3].


Агенты бывают простые, смышленые и интеллектуальные. Интеллектуальные агенты отличаются от первых двух типов тем, что они способны обучаться, а также поддерживают real-time исполнения.


В дальнейшем мы будем рассматривать только интеллектуальных агентов.

Для них необходимо не только наличие целей функционирования, но и возможность использования достаточно сложных знаний о среде, партнерах и о себе.



    1. Интеллектуальные агенты. Назначение и свойства.


Под интеллектуальным агентом в информатике и искусственном интеллекте

понимаются любые физические или виртуальные единицы, способные, по крайней мере, поддерживать взаимодействие с окружающим миром, получая от него информацию, и, реагируя на нее своими действиями, проявлять собственную инициативу, посылать и получать сообщения от других агентов и вступать с ними во взаимодействие, действовать без вмешательства извне, в том числе и без вмешательства человека.


Интеллектуальные агенты, обладая развитым внутренним представлением

внешней среды и возможностями рассуждений, способны запоминать и анализировать различные ситуации, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать из этого выводы, полезные для дальнейших действий, и в результате прогнозировать свое будущее и изменения внешней среды. Интеллектуальные способности позволяют таким агентам строить виртуальные миры, работая в которых, они формируют планы действий.


Интеллектуальный агент должен обладать следующими свойствами [4]:


автономность – способность функционировать без вмешательства со стороны своего владельца и осуществлять контроль внутреннего состояния и своих действий;

социальное поведение – возможность взаимодействия и коммуникации с

другими агентами;

реактивность – адекватное восприятие среды и соответствующие реакции

на ее изменения;

активность – способность генерировать цели и действовать рациональным

образом для их достижения;

базовые знания – знания агента о себе, окружающей среде, включая других агентов, которые не меняются в рамках жизненного цикла агента;

убеждения – переменная часть базовых знаний, которые могут меняться во

времени, хотя агент может об этом не знать и продолжать их использовать для своих целей;

цели – совокупность состояний, на достижение которых направлено текущее поведение агента;

желания – состояния и/или ситуации, достижение которых для агента важно;

обязательства – задачи, которые берет на себя агент по просьбе и/или поручению других агентов;

намерения – то, что агент должен делать в силу своих обязательств и/или

желаний.


Иногда в этот же перечень добавляются и такие свойства, как рациональность, правдивость, благожелательность, а также мобильность, хотя последнее характерно не только для интеллектуальных агентов.



    1. Понятие мультиагентной системы. Архитектуры МАС.


Мультиагентная система (далее – МАС) – есть совокупность нескольких агентов.


В зависимости от концепции, выбранной для организации MAC, обычно выделяются три базовых класса архитектур [1]:


• архитектуры, которые базируются на принципах и методах работы со знаниями;

• архитектуры, основанные на поведенческих моделях типа «стимул-

реакция»;

• гибридные архитектуры.


Архитектуры MAC и их характеристики, широко используемые в настоящее

время, представлены в таблице [5]:


Архитектуры MAC и их характеристики

Архитектура

Представление знаний

Модель мира

Решатель

Интеллектуальная

Символьное

Исчисление

Логический

Реактивная

Автоматное

Граф

Автомат

Гибридная

Смешанное

Гибридная

Машина вывода


Организация MAC на принципах искусственного интеллекта имеет преимущества с точки зрения удобства использования методов и средств символьного представления знаний, разработанных в рамках искусственного интеллекта. Но в то же время создание точной и полной модели представления мира, процессов и механизмов рассуждения в нем представляют здесь существенные трудности.


Гибридные архитектуры позволяют гибко комбинировать возможности всех

подходов. Вот почему в последнее время явно прослеживается тенденция разработки

и использования именно гибридных МАС-архитектур и систем агентов.


При исследовании сложных систем с использованием технологии МАС реализуются следующие фундаментальные идеи:


1. Агенты. В сложных системах существуют автономные агенты, которые взаимодействуют друг с другом при выполнении своих определенных задач.

2. Агенты изменяют свое поведение на основе полученной информации и реагируют на свою среду.

3. Структура сложных систем формируется в результате взаимодействия между агентами. Результаты функционирования возникающей структуры могут быть как положительными, так и отрицательными, в силу чего их необходимо анализировать при разработке системы на базе агентов.

4. Системы с возникающими структурами часто существуют на грани порядка и хаоса. Для них характерно промежуточное состояние между упорядоченным состоянием и хаосом.

5. При создании систем на базе агентов необходимо учитывать их паразитизм, симбиоз, репродукцию, генетику, естественный отбор, т.е. подходы, которые сложились у природы при решении комбинаторных задач.


Агенты могут работать как неинтерактивные особи или как коллектив. В первом случае система очень проста: агенты делают то, о чем их просят. Для получения результата большего, чем сумма работ, выполняемых индивидуально отдельными агентами, необходимо их взаимодействие.


При взаимодействии агентов создаются логически связанные структуры. В данном случае реализуются следующие свойства [5]:

1. В возникающих структурах агенты организуются в целое, которое больше, чем просто сумма составляющих.

2. Простые правила могут генерировать логически связанное новое явление.

3. При проектировании систем на базе агентов для слабопрогнозируемых ситуаций наиболее применим подход снизу вверх, а не традиционный подход сверху вниз. Такой подход объясняется тем, что большинство систем возникают из популяции более простых систем.

4. Устойчивые возникающие структуры могут стать компонентами более сложных возникающих структур и приводят к иерархии возникающих структур и их масштабируемости.

5. Агенты и их взаимодействующие структуры могут формировать двунаправленную связь, т.е. взаимное влияние структуры на агентов.

6. Явление возникновения – это, как правило, устойчивые связи с меняющимися компонентами.

7. Множество агентов могут быть гомогенными или гетерогенными. Большинство систем создается на основе гетерогенности, используя действие различных видов агентов.


В настоящее время многоагентные системы рассматриваются уже не только

как принципиально новая информационная технология, сформированная на базе слияния информационных и телекоммуникационных технологий, но и как новая парадигма программирования, в какой-то мере альтернативная объектно-ориентированному программированию.



    1. Технологии создания МАС.


Для построения MAC необходим инструментарий, состоящий из двух компонентов:


• средств разработки;

• окружения периода исполнения.


Первый компонент ориентирован на поддержку процессов анализа предметной области, создаваемой MAC и проектирование агентов с заданным поведением. Второй – обеспечивает эффективную среду для выполнения агентно-ориентированных программ.

Разработка мультиагентных систем идет по двум основным направлениям: системы на основе
  1   2   3

Похожие:

Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconПетербургский Государственный Университет Математико-Механический Факультет Кафедра Системного Программирования
Сравнение различных методов хранения xml в реляционных базах данных и в разных системах
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Сервис для моделей оптимизации на основе рекуррентных алгоритмов
Метод подстройки пользовательских приоритетов при поиске по коллекциям изображений 28
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Поддержка структурных изменений в процессах загрузки данных
Исследование необходимости поддержки структурных изменений в источниках данных 35
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Разработка системы сравнения производительности субд
Существует большое количество разнообразных субд (Система управления базами данных), предназначенных для разных задач, однако обычно...
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Генерация веб-сервисов C#. net на основе bpel
Задача кодогенерации веб-сервисов возникла в рамках проекта «К700». «К700» — это проект создания рабочих мест оператора и инженера...
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Разработка jre на ecma cli
Виртуальная машина, включая сборщик мусора и jit компилятор, является наиболее крупным монолитным компонентом среды управляемого...
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет Кафедра системного программирования Создание режима быстрого прототипирования в case-системе qreal
Использование различных видов диаграмм и сущностей позволяет пользователям наглядно и подробно описать необходимые модули и поведение...
Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет

Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет

Математико-механический факультет Кафедра системного программирования «Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах» iconМатематико-механический факультет

Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница