ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ

  • Л.А. Гладков Южный федеральный университет
  • Н. В. Гладкова Южный федеральный университет
Ключевые слова: Мультиагентая система, агент, ресурс агент, агентство, эволюционное проектирование, эволюционные операторы, методология проектирования, гибридные методы

Аннотация

Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
гентных систем. Рассмотрены возможные методологии проектирования мультиагентных
систем. Отмечена актуальность разработки новых принципов построения мультиагентных
систем на основе методов эволюционного проектирования. Выделены соответствия между
терминами теории агентов и теории эволюции. Отмечена перспективность использования
гибридных подходов к проектированию мультиагентных систем. Рассмотрены принципы
построения и возможности использования нечетких генетических алгоритмов при проекти-
ровании мультиагентных систем. Отмечено, что основные модели методы теории эволюци-
онного моделирования, могут успешно применяться при проектировании мультиагентных
систем. Предложена эволюционирующей многоагентной системы. Описана процедура фор-
мирования новых агентов в процессе эволюции. Определен набор параметров, позволяющих
оценить состояние каждого агента в популяции. Для оценки текущего состояния агента и
возможностей его взаимодействия с другими агентами предложено использовать ресурсные
параметры. Приведено определения агентства и семьи, минимальных элементов эволюцио-
нирующй мультиагентной системы. Предложена эволюционная стратегия построения мо-
дели эволюционирующей мультиагентной системы. Описаны процедуры выполнения ориги-
нальных эволюционных операторов для обработки популяции агентов. На основе предложен-
ной методики была разработана программная система поддержки эволюционного проекти-
рования агентов и мультиагентных систем. В настоящее время проводятся вычислительные
эксперименты для исследования предложенной модели проектирования многоагентных сис-
тем, оценки эффективности различных операторов и схем формирования агентов-потомков,
необходимые условия выживания.

Литература

1. Tarasov B.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intelllektual'nym organizatsiyam [From multiagent
systems to intelligent organizations]. Moscow: Editorial URSS, 2002.
2. Tarasov B.B. Agenty, mnogoagentnye sistemy, virtual'nye soobshchestva: strategicheskoe
napravlenie v informatike i iskusstvennom intellekte [Agents, multi-agent systems, virtual
communities: strategic direction in computer science and artificial intelligence], Novosti
iskusstvennogo intellekta [Artificial Intelligence News], 1998, No. 2, pp. 55-63.
3. Tarasov B.B. Voskhodyashchee i niskhodyashchee proektirovanie mnogoagentnykh sistem
[Ascending and descending design of multi-agent systems], Problemy upravleniya i
modelirovaniya v slozhnykh sistemakh [Problems of control and modeling in complex systems].
Samara: Samarskiy nauchnyy tsentr RAN, 1999, pp. 268-274.
4. Russel S.J., Norvig P. Artificial Intelligence. A modern Approach. Prentice Hall, 2003.
5. Luger G.F. Artificial Intelligence. Structures and Strategies for Complex Problem Solving. 6th
ed. Addison Wesley, Boston MA, 2009.
6. Tarasov B.B., Golubin A.V. Evolyutsionnoe proektirovanie: na granitse mezhdu proektirovaniem i
samoorganizatsiey [Evolutionary design: on the border between design and self-organization],
Izvestiya TRTU [Izvestiya TSURE], 2006, No. 8 (63), pp. 77-82.
7. Wooldridge M. An Introduction to Multi-Agent Systems. 2nd ed. New York: John Wiley and
Sons, 2009.
8. Wooldridge M., Jennings N. Agent Theories, Architectures and Languages: a Survey, Intelligent
Agents: ECAI-94 Workshop on Agent Theories, Architectures and Languages, ed. by
M. Wooldridge, N. Jennings. Berlin: Springer Verlag, 1995.
9. Brooks R. Intelligence Without Representation, Artificial Intelligence, 1991, Vol. 47, pp. 139-159.
10. Holland J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor: The University of
Michigan Press, 1975.
11. Red'ko V.G. Modelirovanie kognitivnoy evolyutsii. Na puti k teorii evolyutsionnogo
proiskhozhdeniya myshleniya [Modeling cognitive evolution. On the way to the theory of the
evolutionary origin of thinking]. Moscow: Izd-vo URSS, 2015.
12. Langton C. (Ed.). Artificial Life. New York: Addison-Wesley, 1988.
13. Wooldridge M., Jennings N.R., Kinny D. The Gaia Methodology for Agent-Oriented Analysis
and Design, Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers,
2000, Vol. 3, pp. 285-312.
14. Shoham Y. Agent Oriented Programming, Artificial Intelligence, 1993, Vol. 60, No. 1, pp. 51-92.
15. Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. Distributed Optimization by Ant Colonies, Proceedings of
the First European Conference on Artificial Life, Paris, France, F. Varela and P. Bourgine
(Eds.). Elsevier Publishing, 1991, pp. 134-142.
16. Colorni A., Dorigo M., Maniezzo V. The Ant System: Optimization by a colony of cooperating
agents. Tech.Rep.IRIDIA/94-28, Université Libre de Bruxelles, Belgium, 1996.
17. Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems.
New York: Oxford University Press, 1999.
18. Gladkov L.A., Kureychik V.M., Kureychik V.V., Sorokoletov P.V. Bioinspirirovannye metody v
optimizatsii [Bioinspired methods in optimization]. Moscow: Fizmatlit, 2009.
19. Prangishvili I.V. Sistemnyy podkhod i obshchesistmenye zakonomernosti [A systematic approach
and system-wide patterns]. Moscow: SINTEG, 2000.
20. Borisov V.V., Kruglov V.V., Fedulov A.S. Nechetkie modeli i seti [Fuzzy models and networks].
Moscow: Goryachaya liniya – Telekom, 2007.
21. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Gusev N.Y., Semushina N.S. Integrated approach to the solution
of computer-aided design problems, Proceedings of the 4th International Scientific Conference
“Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’19). Advances in Intelligent Systems
and Computing. Vol. 875. Springer, Cham, 2020, pp. 246-257.
22. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Gromov S.A. Hybrid models of solving optimization tasks on
the basis of integrating evolutionary design and multiagent technologies, Advances in Intelligent
Systems and Computing. Vol. 985. Artificial Intelligence Methods on Intelligent Algorithms.
Proceeding of 8th Computer Science On-line Conference CSOC 2019. Vol. 2. Springer
Nature Switzerland AG 2019, pp. 381-391.
23. Gladkov L.A., Gladkova N.V., Dmitrienko, N.A. Integrated Model for Constructing Evolving
Multi-Agent Subsystems, Proceedings of International Russian Automation Conference
“RusAutoCon 2019”.
24. Gladkov L.A., Gladkova N.V. Evolyutsionnoe proektirovanie kak instrument razrabotki
mnogoagentnykh sistem [Evolutionary design as a tool for the development of multi-agent systems],
Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2019,
No. 4 (206), pp. 26-37.
25. Gladkov L.A., Gladkova N.V. Evolyutsioniruyushchie mnogoagentnye sistemy i evolyutsionnoe
proektirovanie [Evolving multi-agent systems and evolutionary design], Izvestiya YuFU.
Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2020, No. 4 (214), pp. 48-59.
Опубликован
2021-11-14
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ