Управление на базе мультиагентных систем

Современные международные стандарты создания агентов и платформы МАС

Существует несколько международных подходов к созданию мультиагентных систем, наиболее известные их них — это OMG MASIF, созданный Object Management Group, в основе которого лежит понятие мобильный агент; спецификации FIPA (Foundations for Intelligent Physical Agents), основанные на предположении об интеллектуальности агента, а также стандарты, разработанные исследовательским подразделением Пентагона — Агентством Передовых Оборонных Научных Исследований (Defense Advanced Research Projects Agency — DARPA), в частности Control of Agent Based Systems.

Рис. 6.10. Сравнение подходов в определении мобильных и интеллектуальных агентов

Относительно мобильности и интеллектуальности агентов, большинство специалистов сходятся на том, что мобильность — центральная характеристика агента, интеллектуальность — желаемая, но не всегда строго требуемая. Различия подходов к определению агента в стандарте FIPA и OMG представлены на рис. 6.10.

Деятельность FIPA заключается в совместном исследовании и разработке членами организации международных согласованных спецификаций, которые позволят максимизировать взаимодействие между агентными приложениями, услугами и оборудованием. Членами FIPA являются такие высокотехнологичные компании как Alcatel, Boeing, British Telecom, Deutsche Telekom, France Telecom, Fujitsu, Hitatchi, HP, IBM, Fujitsu, Hewlett Packard, IBM, Intel, Lucent, NEC, NHK, NTT, Nortel, Siemens, SUN, Telia, Toshiba, различные университеты, государственные организации.

Спецификации FIPA ориентируются на обеспечение возможности взаимодействия интеллектуальных агентов через стандартизированную коммуникацию агентов и языки контента. Наряду с общими основами коммуникации FIPA специализируется также на протоколах онтологии и переговоров для поддержки взаимодействия в конкретных прикладных сферах (транспортная поддержка, производство, мультимедиа, поддержка сетевого взаимодействия).

Стандарт OMG MASIF нацелен на создание условий для миграции мобильных агентов между мультиагентными системами посредством стандартизированных интерфейсов CORBA IDL.

Организация DARPA инициировала работу по распределению знаний (Knowledge Sharing Effort), в результате которой языки программирования агентов были разделены на синтакс (Syntax), семантику (Semantics) и прагматику (Pragmatics):

• KIF — Knowledge Interchange Format (Syntax);
• Ontolingua — A language for defining sharable ontologies (Semantics);
• KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) — A high-level interaction language (Pragmatics).

Важным элементом при создании мультиагентных систем является язык коммуникации агентов — Agent Communication Language, который определяет типы сообщений, которыми могут обмениваться агенты. В рамках парадигмы коммуникации между агентами, кооперация между ними достигается за счет ACL, языка контента и онтологии, которые определяют набор базовых концепций, используемых в сообщениях кооперации. Онтология здесь выступает синонимом понятия API (Application Programming Interface), т.е. она определяет конкретный интерфейс интеллектуальных агентов.

На техническом уровне коммуникация между агентами происходит за счет передачи сообщений с использованием какого-либо транспортного протокола нижнего уровня (SMTP,TCP/IP, HTTP, IIOP). Альтернативами к использованию ACL является ряд других языков, таких как языки БД (SQL), Distributed object systems (CORBA и др.), Service languages (e-speak от Hewlett Packard, BizTalk от Microsoft и др.) и Web languages (XML, RDF, DAML).

Еще одной альтернативой ACL является CORBA ORB, разработанный уже упоминавшийся Object Management Group. Вся функциональность, предоставляемая CORBA, доступна и на языке JAVA, путем комбинации Java RMI, Java RMI servers, Jini, Java event servers и других.

В настоящее время языки коммуникации агентов продолжают эволюционировать. Поскольку совместимость — определяющая характеристика агентов, при разработке МАС — очень важна именно стандартизированная коммуникативность. Основными объектами для стандартизации являются: архитектура агента, языки взаимодействия агентов, протоколы взаимодействия агентов, знания агентов, языки программирования агентов.

Как отмечают эксперты в области разработки агентов, для последующей эволюции технологий создания агентов необходимы следующие действия:

• развитие семантики языков коммуникации агентов (ACL) (общих языков контента и онтологии; языков для описания действий агентов, намерений и стремлений);
• развитие онтологии агентов (разделяемые онтологии для свойств агентов и их поведения);
• улучшение использования метаданных (абстрактное и совмещаемое со многими языками контента);
• декларативные и ясные протоколы (языки для определения протоколов высокого уровня, базирующиеся на более примитивных);
• практический обмен знаниями между агентами (социальные механизмы для обмена информацией и знаниями, рассмотрение обмена знаниями как мобильный код);
• развитие схем и методов для контроля за системами агентов (искусственные рынки, естественный отбор и т.п.).

Рис. 6.11. FIPA-модель агентной платформы

Агентные платформы представляют собой один из способов построения распределенных систем и позволяют описать и предоставить доступ всех приложений, работающих на агентной платформе к необходимым им сервисам. Кроме того, в функции агентной платформы входит распределение агентов, аудит их функционирования и управление.

На данный момент известно несколько агентных платформ, ориентированных на использование спецификации FIPA-2000 (табл. 1) (Bellifemine F., 1999; Willmott S. N., 2000; Burg B., 2001). Агентная платформа в стандартах FIPA представляет собой конструкцию, представленную на рис. 6.11.

Система управления агентами (СУА) представляет собой также агента, который осуществляет контроль доступа и использования агентной платформы. В каждой агентной платформе присутствует одна СУА, которая предоставляет сервис жизненного цикла программных агентов и их реестр с идентификаторами, а также содержит состояния каждого программного агента.

Маршрутизатором каталога является программный агент, который обеспечивает направление запросов в другие агентные платформы. Система транспортировки сообщений, или канал коммуникации агентов, является программным компонентом для управления потоками сообщений, приходящих на агентную платформу.

Применение мультиагентного подхода в бизнесе

Сложные системы на базе агентов уже нашли широкое применение в промышленности. Так, например, IBM использует агентов для производства полупроводниковых микросхем, датская судостроительная компания — для заварки отверстий в кораблях, а в Японии система на базе агентов выполняет функции интерфейса оператора сверхскоростных поездов.

МАС могут применяться как для конструирования и моделирования гибких производственных систем, так и для управления реальными системами производства (логистика), продажи продукции различного назначения (е-коммерции), интеграции и управления знаниями и научной работы. Большое значение в мультиагентном подходе имеет социальный аспект решения современных задач как его концептуальная основа. Такие системы должны постоянно "жить" на сервере предприятия и непрерывно участвовать в решении задач, а не быть запускаемыми от случая к случаю, а для этого — обеспечивать пользователю возможность введения новых данных и компонентов. Наконец, такие системы должны накапливать информацию, извлекать из нее новые знания и в зависимости от этого изменять свое поведение с течением времени.

В настоящее время интеллектуальные агенты применяются в следующих областях бизнеса:

• управление распределенными или сетевыми предприятиями;
• сложная и многофункциональная логистика;
• виртуальные организации и Интернет-порталы по продаже продуктов и услуг;
• управление учебным процессом в системах дистанционного обучения;
• компании с развитыми дистрибьюторскими и транспортными сетями (например, в Procter&Gamble);
• управление каналами распределения;
• моделирование предпочтений пользователей (например, в Ford).

Для крупных компаний преимущества мультиагентного подхода очевидны. Среди них можно отметить: сокращение сроков решения проблем, уменьшение объема передаваемых данных за счет передачи другим агентам высокоуровневых частичных решений; сокращение сроков согласования условий и формирования заказов.

Для распределенных компаний преимущества в первую очередь заключаются в возможности оптимального обеспечения продукцией, облегчении контроля удаленных подразделений и структур и взаимодействия с ними.

Для компаний с широким и быстро меняющимся ассортиментом — возможность гибко реагировать на изменения в предпочтениях клиентов и просчитывать периоды изменения. Для компаний оказывающих услуги — накопление опыта взаимодействия и решения проблем не только "в головах" сотрудников, но и в МАС.

Среди примеров компьютерных программ-агентов, существующих в настоящее время и широко используемых в Интернете можно выделить следующие:

Copernic Agent (http://www.copernic.com/) — одновременно отправляет запросы нескольким популярным поисковым системам, выбирает наиболее рейтинговые ссылки, сопоставляет их между собой, удаляет дубли и, сортируя отобранное по рейтингу в соответствии со своим алгоритмом ранжирования, выводит их пользователю.

MySimon (http://www.mysimon.com/) — осуществляет интеллектуальный поиск, сравнивая цены миллионов товаров в более чем двух тысячах онлайновых магазинов.

MP3-Wolf (http://www.trellian.com/) — сканирует Интернет в поисках нужных пользователю музыкальных файлов. В процессе работы он использует различные поисковые системы, а также сайты, найденные им ранее и содержащиеся в его базе.

WebSite-Watcher (http://www.aignes.com/) — предназначена для слежения за изменениями на сайтах. Поддерживает работу RSS-ленты. Имеет гибкие настройки по предотвращению ложных срабатываний, когда отдельные изменения на страницах носят случайный или технический характер, например изменение числа просмотров.

Помимо этого, агенты могут быть уполномоченными представителями пользователя при общении с другими пользователями или их агентами, при решении порученных им задач.