ЭВОЛЮЦИОНИРУЮЩИЕ МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ И ЭВОЛЮЦИОННОЕ ПРОЕКТИРОВАНИЕ

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

Аннотация

Статья посвящена обсуждению проблем построения эволюционирующих мультиа-
гентных систем на основе использования принципов эволюционного проектирования и гиб-
ридных моделей. Рассмотрено понятие агента. Представлен набор базовых свойств аген-
та. Рассмотрены аналогии между многоагентными и эволюционными системами. Рас-
смотрены принципы построения и организации мультиагентных систем. Отмечены сход-
ства между основными определениями теории агентов и теории эволюции. Отмечено, что
основные модели эволюции и эволюционные алгоритмы, могут быть с успехом использова-
ны при проектировании многоагентных систем. Проведен анализ существующих методов
и методологий проектирования агентов и многоагентных систем. Отмечены существую-
щие различия в подходах к проектированию многоагентных систем. Описаны основные
типы моделей и приведены их важнейшие характеристики. Представлена модель взаимо-
действия агентов, включающая описание услуг (сервисов), взаимосвязей и обязательств,
существующих между агентами. Описана модель отношений (контактов), которая зада-
ет коммуникационные связи между агентами. Отмечена важность и перспективность
использования агентно-ориентированного подхода к проектированию многоагентных сис-
тем. Предложена концепция проектирования агентов и многоагентных систем, согласно
которой процесс проектирования включает в себя базовые компоненты самоорганизации,
в том числе процессы взаимодействия, скрещивания, адаптации к среде и т.д. Рассмотре-
ны различные подходы к эволюционного проектированию искусственных систем. Предло-
жена Эволюционная модель формирования агентов и агентств, как основной компонент
эволюционного проектирования. Предложены модифицированные эволюционные операто-
ры кроссинговера для реализации процесса проектирования агентов.

Литература

1. Tarasov B.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intelllektual'nym organizatsiyam [From multiagent
systems to intelligent organizations]. Moscow: Editorial URSS, 2002.
2. Russel S.J., Norvig P. Artificial Intelligence. A modern Approach. Prentice Hall, 2003.
3. Luger G.F. Artificial Intelligence. Structures and Strategies for Complex Problem Solving. 6th
ed. Addison Wesley, Boston MA, 2009.
4. Wooldridge M. An Introduction to Multi-Agent Systems. 2nd ed. New York: John Wiley and
Sons, 2009.
5. 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.
6. Brooks R. Intelligence Without Representation, Artificial Intelligence, 1991, Vol. 47, pp. 139-159.
7. Holland, J.H. Adaptation in Natural and Artificial Systems. Ann Arbor: The University of
Michigan Press, 1975.
8. 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.
9. Langton C. (Ed.). Artificial Life. New York: Addison-Wesley, 1988.
10. 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.
11. 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.
12. Bonabeau E., Dorigo M., Theraulaz G. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems.
New York: Oxford University Press, 1999.
13. Gladkov L.A., Kureychik V.M., Kureychik V.V., Sorokoletov P.V. Bioinspirirovannye metody v
optimizatsii [Bioinspired methods in optimization]. Moscow: Fizmatlit, 2009.
14. 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.
15. Tarasov B.B. Voskhodyashchee i niskhodyashchee proektirovanie mnogoagentnykh sistem
[Upstream and downstream design of multi-agent systems], Problemy upravleniya i
modelirovaniya v slozhnykh sistemakh [Problems of management and modeling in complex
systems]. Samara: Samarskiy nauchnyy tsentr RAN, 1999, pp. 268-274.
16. 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.
17. Shoham Y. Agent Oriented Programming, Artificial Intelligence, 1993, Vol. 60, No. 1, pp. 51-92.
18. 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.
19. Prangishvili I.V. Sistemnyy podkhod i obshchesistmenye zakonomernosti [System approach
and system-wide regularities]. 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., Kureychik V.V., Kureychik V.M. Geneticheskie algoritmy [Genetic algorithm].
Moscow: Fizmatlit, 2010.
Опубликован
2020-11-22
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И НЕЧЕТКИЕ СИСТЕМЫ