Caracterizarea sumara a sistemelor multiagent

Tuturor sistemelor traditionale, chiar si sistemelor de managementul cunostintelor trebuie sa li se integreze sisteme multiagent, pentru a crea infrastructura inteligenta.

Un sistem multi-agent poate fi privit ca un sistem in evolutie in care fiecare agent desfasoara o activitate independenta. Modelul bazat pe agenti poate fi asemanat cu un model care are la baza principiile dinamicii populatiei si de stabilitate. În cadrul unui sistem multi-agent, fiecare agent isi desfasoara activitatea, teoretic, independent de existenta celorlalti agenti.

Sistemele multi-agent sau paradigmele care au la baza agentii sunt instrumente foarte folositoare pentru modelarea sistemelor de informatie distribuita cu o interactiune sincrona sau asincrona.

Teoria sistemelor multi-agent este o consecinta logica a dorintei de a dezvolta sisteme inteligente. În prezent, nu exista o metodologie care sa permita o metoda de analiza, specificare, proiectare si implementare a unui sistem multi-agent. Pentru specificarea completa a unui sistem multi-agent este necesara definirea cunostintelor si comportamentului intern al agentilor si modul de interactiune cu ceilalti agenti cu care coexista in cadrul sistemului multi-agent.

În cadrul sistemului multi-agent, intentiile agentului pot fi definite ca un scop ce trebuie atins in momentul realizarii unui set de actiuni. "Cunostinta" (know-how) unui agent este abilitatea sau potentialul de a executa o actiune sau un set de actiuni, si in acelasi timp de a emana inteligenta ca urmare a rezultatelor obtinute

Un sistem multiagent este un sistem distribuit, format dintr-o colectie de agenti autonomi care interactioneaza intr-un mediu comun, fiecare agent avand cunostinte, capacitati de actiune si scopuri proprii. Un ansamblu de agenti ( care reprezinta entitati active ), opereaza intr-un mediu, un spatiu prevazut cu metrica, asupra unor obiecte ( care sunt entitati pasive, adica pot fi create, distruse si modificate de catre agenti ) pe baza unui ansamblu de relatii care uneste obiectele intre ele, folosind operatori care au sarcina de a reprezenta aplicarea acestor operatii. Daca numarul de agenti este egal cu numarul   de obiecte si mediul este o multime vida ( adica robotii sunt interconectati numai intre ei ), atunci avem un sistem multiagent pur comunicant. În constructia sistemelor multiagent s-a impus o noua paradigma metodologica de programare, AOP - adica Agent Oriented Programming, care poate fi vazuta ca o specializare a paradigmei programarii orientate pe obiecte, OOP ( Object Oriented Programing ). În AOP starile modulelor ( numite mentale ) sunt convingeri, intentii etc. Pentru a preveni haosul, pentru a rezolva constrangerile de mediu, in conditiile in care agentii au diferite capacitati si posibilitati de expertiza, actiunile agentilor fiind uneori interdependente, este necesara coordonarea, care uneori impune proiectarea unui agent coordonator. Coordonarea se poate face prin partajarea de task-uri si prin partajarea de rezultate. Astfel se pot enumera exemple de situatii in care se impune o cooperare intre agenti in caz de conflict.

Exemplul 1. Un agent cere ajutorul altui agent, acesta fiind un exemplu de partajare de sarcina.

Exemplu 2. La un agent sosesc rezultate referitoare la o informatie de la diferiti agenti, acesta fiind caz de cooperare de tip partajare de rezultate.

Exemplul 3. Un agent nu obtine o informatie pe care o cere de la alt agent. În acest caz coordonatorul trebuind sa gaseasca un alt plan de rezolvare pentru acel task. Rezulta ca intre agenti poate avea loc o negociere, adica un schimb de mesaje bazat pe un protocol, destinat stabilirii unui acord in situatii conflictuale.

Sistemele multi-agent modeleaza un sistem interactiv printr-o colectie de agenti specializati care produc si reactioneaza la stimuli existenti in cadrul sistemului.Sistemele multi-agent modeleaza un sistem interactiv prin intermediul unor unitati computationale specializate numite agenti. Un agent se afla la un moment dat intr-o stare, poseda o baza de cunostinte (expertiza), si este capabil sa initieze sau sa raspunda la actiuni.

Agentii inteligenti

Termenul de agent a fost introdus datorita faptului ca pentru un numar tot mai mare de aplicatii era necesara existenta unor sisteme care pot decide in mod independent ceea ce au nevoie in vederea indeplinirii obiectivelor pentru care au fost proiectate. Asemenea sisteme sunt cunoscute si sub denumirea de agenti. Agentii care trebuie sa detina capacitatea de a opera intr-un mod robust in medii caracterizate de schimbari marapide, cu o evolutie imprevizibila, in care o exista posibilitate foarte mare ca actiunile executate sa nu aiba efectul dorit, sunt cunoscuti sub denumirea de agenti inteligenti, sau in unele cazuri, agenti autonomi.

Un agent reprezinta un sistem capabil sa execute actiuni in mod flexibil si autonom pentru indeplinirea obiectivelor, prin flexibilitate intelegandu-se detinerea unor proprietati precum:

reactivitate: un agent inteligent are capacitatea sa perceapa starea mediului si de a raspunde acestor schimbari prin executarea unor actiuni specifice. Aceasta caracteristica corespunde existentei buclei feedback, in cadrul sistemelor dinamice.

pro-activitate: un agent inteligent are un comportament orientat catre indeplinirea scopurilor pentru care a fost proiectat.

abilitate sociala un agent inteligent este capabil sa interactioneze cu alti agenti(eventual operatori umani) pentru indeplinirea fie a scopurilor proprii, fie a scopurilor comune.

Conform definitiei formulate de catre cercetatorii Franklin si Graesser, un agent inteligent reprezinta un sistem situat intr-un mediu(si integrat in cadrul acestuia) ce dispune de modalitati de preluare a informatiilor  care-i caracterizeaza evolutia si exercita actiuni asupra lui, de-a lungul timpului, in vederea atingerii scopurilor pe care le are, dar si pentru anticiparea traiectoriei de evolutie a sistemului.

Caracteristici ale agentilor inteligenti:

autonomie: capacitatea de a-si controla propriile actiuni. Poate realiza sarcini atat pe baza instructiunilor utilizatorilor umani sau a altor agenti, cat si independent.

caracter adaptiv: agentii trebuie sa aiba capacitatea sa se adapteze mediului extern, pe baza interactiunilor cu informatiile, obiectele, alti agenti sau Internet.

caracter social: fiecare agent isi urmareste propriile obiective bazate pe reguli. Dar cel mai adesea este membru al unui sistem multiagent. Agentii comunica, colaboreaza si concureaza cu alti agenti, in numele utilizatorului lor.

mobilitate agentii sunt capabili sa migreze de pe un sistem pe altul, in cadrul unei retele, cu scopul indeplinirii propriilor sarcini.

orientare pe obiectiv agentii sunt construiti cu un anumit scop si actioneaza pentru indeplinirea acelui obiectiv.

caracter de comunicare agentii au capacitatea de comunicare cu oamenii sau cu alti agenti prin intermediul unor protocoale cum ar fi limbajul de comunicare al agentilor(agent communication language -ACL-).

caracter impersonal: agentii nu au sentimente, emotii, subiectivitate sau preferinte.

inteligenta agentii expun un comportament inteligent, utilizand euristici si procesare de limbaj natural.

Agentii sunt sisteme informatice care se comporta asemeni unor alte entitati intr-o maniera autonoma, executa diverse actiuni avand un anumit nivel de reactie si etaleaza atribute precum invatarea, cooperarea si mobilitatea, asistand utilizatorii in activitatile lor.

Aplicatii ale agentilor inteligenti:

agenti de interfata: monitorizeaza comportamentul utilizatorilor pe o perioada de timp, in vederea personalizarii interfetei aplicatiei dupa nevoile si preferintele utilizatorului.

agenti de forare si filtrare utilizati pentru cautarea si obtinerea informatiilor pe baza interogarilor utilizatorilor. Ajuta utlizatorii la clasificarea, sortarea, organizarea si localizarea informatiilor din diferite surse.

agenti de planificare sprijina colaborarea si comunicarea dintre membrii unei echipe.

agenti mediatori: sprijina colaborarea dintre cumparatori si furnizori si care creaza o piata virtuala, care se ocupa de cautari, negocieri, comenzi electronice.

agenti de cumparaturi: cunoscuti sub denumirea de shopbots sunt proiectati pentru a ajuta utlizatorul sa obtina cea mai buna afacere cu un minim de effort.

agenti de e-commerce sunt dezvoltati pentru a oferi ajutor vanzatorilor sau pentru a usura desfasurarea tranzactiilor.

agenti de suport de decizie: detin acces la bazele de date si furnizeaza sprijin in procesele pentru luarea deciziilor.

agenti asistenti personali: furnizeaza servicii personalizate, individuale.

agenti de management al retelei: monitorizeaza, aloca, coordoneaza serviciile retelei prin intermediul intranetului si Internetului.

agenti de extragere a datelor(data mining): utilizeaza instrumente de analiza pentru identificarea formelor si a evenimentelor critice dintr-o baza de date sau de pe web.

agenti de clasificare cauta in mod automat Internetul si creaza categorii de informatii si servicii, asemanatoare celor utilizate de Google sau alte motoare de cautare.

Descrierea sistemelor multiagent

Sistemele multi-agent sunt folosite in proiectarea unor sisteme software interactive care se bazeaza pe functionarea intr-un sistem stimul-raspuns. Sistemele multi-agent modeleaza un sistem interactiv printr-o colectie de agenti specializati care produc si reactioneaza la stimuli existenti in cadrul sistemului. Sistemele multi-agent modeleaza un sistem interactiv prin intermediul unor unitati computationale specializate numite agenti. Un agent se afla la un moment dat intr-o stare, poseda o baza de cunostinte si este capabil sa initieze sau sa raspunda la actiuni.

Un sistem multi-agent poate fi privit ca un sistem in evolutie in care fiecare agent desfasoara o activitate independenta. În cadrul unui sistem multi-agent, fiecare agent isi desfasoara activitatea, teoretic, independent de existenta celorlalti agenti. Sistemele multi-agent sunt instrumente foarte folositoare pentru modelarea sistemelor de informatie distribuita cu o interactiune sincrona sau asincrona.

Teoria sistemelor multi-agent este o consecinta logica a dorintei de a dezvolta sisteme inteligente. În prezent, nu exista o metodologie care sa permita o metoda de analiza, specificare, proiectare si implementare a unui sistem multi-agent. Pentru specificarea completa a unui sistem multi-agent este necesara definirea cunostintelor si comportamentului intern al agentilor si modul de interactiune cu ceilalti agenti cu care coexista in cadrul sistemului multi-agent. În cadrul sistemului multi-agent, intentiile agentului pot fi definite ca un scop ce trebuie atins in momentul realizarii unui set de actiuni. "Cunostinta" (know-how) unui agent este abilitatea sau potentialul de a executa o actiune sau un set de actiuni, si in acelasi timp de a emana inteligenta ca urmare a rezultatelor obtinute.

Caracteristicile sistemelor multi-agent sunt urmatoarele:

- fiecare agent poseda informatii sau capabilitati incomplete;

- nu exista un control global al sistemului;

- datele sunt descentralizate;

- calculul se desfasoara in maniera asincrona.

Functionarea unui sistem multi-agent

Toate actiunile sau sarcinile pe care un agent le poate indeplini in cadrul sistemului in care exista, sunt cerute de catre un alt agent care coexista in acelasi mediu. Functionalitatea unui agent este definita in concordanta cu rolul sau in cadrul sistemului.

Fiecare agent memoeraza intern, in structura sa, un set de cunostinte despre sistemul in care 'traieste'. Controlul agentului este realizat in stransa legatura cu specificatia task-urilor pe care trebuie sa le duca la bun sfarsit si a strategiilor pe care le foloseste. Modul de definire a scopurilor, planurilor, strategiilor este diferit in functie de rolul ficarui agent. Agentii reusesc sa convietuiasca in cadrul aceluiasi sistem printr-un mecanism de comunicare care este bazat pe transmiterea unor mesaje intr-o maniera sincrona sau asincrona. Acest proces de comunicare dintre agenti se supune unor reguli precise:

- agentii sunt conectati prin legaturi de comunicatie unidirectionale destinate transmiterii de mesaje discrete;

- se presupune ca nu exista intarziere in transmisia-receptia unui mesaj;

- in momentul receptiei unui mesaj, agentul receptor cunoaste provenienta mesajului (agentul care a emis mesajul);

- exista definita o relatie de ordine in ceea ce priveste emisia-receptia mesajelor;

- se presupune ca transportul mesajelor este fiabil.

Pe langa acest schimb de mesaje, trebuie realizata o intelegere intre agenti pentru satisfacerea constrangerilor la care sunt supusi datorita coexistentei in cadrul aceluiasi sistem. Acest lucru se realizeaza printr-un proces de negociere format din coordonare si cooperare. Cooperarea se refera la faptul ca solutia unei probleme este rezultatul unei interactiuni cooperative la care participa toti agentii. Coordonarea dintre grupele de agenti permite analiza task-urilor ce trebuie realizate si asignarea proceselor grupelor de agenti fara a duplica volumul de munca. Sistemul multi-agent poate fi folosit pentru a simula orice mediu cooperativ, indiferent de complexitate.

Fiecare parte componenta a sistemelor multi-agent participa dinamic in beneficiul tuturor:

- agentii individuali nu trebuie sa tina o istorie a informatiilor obtinute de la alti agenti;

- datorita procesului continuu de emitere sau de consumare de informatii, informatiile ce circula in sistem nu sunt invechite;

- replicarea informatiei este evitata, mentinandu-se in acest mod consistenta in cadrul sistemului;

- modelul bazat pe multi-agenti este scalabil deoarece numarul agentilor este sau poate fi intr-o continua schimbare.

Principalele abilitati ale unui sistem multiagent sunt:

- de a rezolva probleme prea extinse pentru un singur agent centralizat

- de a obtine solutii pentru probleme distribuite de ordin esential, ca de exemplu controlul traficului aerian cu mai multi agenti

- de a mari viteza, increderea si extensibilitatea ( de a schimba numarul de procesoare destinate unei probleme ), de a tolera cunostinte nesigure.

Modelul sistemului multi-agent poate fi folosit pentru a simula orice mediu cooperativ, indiferent de complexitate.

În acest sens, sistemele multi-agent profita de participarea dinamica a fiecarei parti componente in beneficiul tuturor:

- agentii individuali nu trebuie sa tina o istorie a informatiilor obtinute de la alti agenti;

- datorita procesului continuu de emitere sau de consumare de informatii, informatiile vehiculate in sistem nu sunt invechite;

- replicarea informatiei este evitata, mentinandu-se in acest mod consistenta in cadrul sistemului;

- modelul bazat pe multi-agenti este scalabil deoarece numarul agentilor este sau poate fi intr-o continua schimbare.

Modele multi-agent care implementeaza sisteme cu o arhitectura modulara paralela propaga conceptul de unitati de interactiune si cooperare.

Aplicabiliatea modelelor multi-agent

Modularitatea si paralelismul sunt mecanisme care sprijina proiectarea iterativa a interfetelor utilizator, a aplicatiilor distribuite si pentru manipularea dialogurilor multithread :

- suport pentru proiectare iterativa: un agent defineste unitatea modularitate. Ca urmare a implementarii acestui concept, este posibil sa se modifice comportarea agentului fara a pune in pericol integritatea sistemului.

- suport pentru aplicatii distribuite: agentul defineste unitatea in cazul procesarii. De aceea este posibil ca agentul sa isi manifeste comportamentul pe procesoare diferite decat pe cel pe care a fost creat.

- suport pentru manipularea dialogurilor multithread un agent poate fi asociat fiecarui fir de executie (thread). Deoarece starea este mentinuta local de catre agent, interactiunea dintre agent si utilizator poate fi suspendata pana in momentul in care utilizatorul doreste reluarea activitatii. În cazurile in care un fir de executie (thread) este prea complex pentru a fi modelat printr-un singur agent, atunci este posibil ca problema sa fie realizata de o colectie de agentii (cooperare intr-un sistem multi-agent).

În plus, pentru a proiecta interfete utilizator performante, modelul multi-agent poate fi implementat foarte usor prin paradigmele limbajelor orientate pe obiecte. Acest lucru poate fi realizat prin asocierea "clasa obiect" - "agent", unde operatorii clasei si atributele clasei modeleaza setul de actiuni (reguli) si starea agentului. Un obiect si un agent sunt unitati de procesare specializate, ambii decizand propria stare.

În decursul timpului au fost dezvoltate o serie de modele multi-agent pe baza paradigmelor limbajelor de programare obiectuale. Fiecare model dezvoltat are in componenta sa agenti reactivi. MVC (Goldberg, 1984) si PAC (Coutaz, 1987) sunt modele multi-agent. Interviews (Linton, 1986) si Ad'da (Ilog, 1989) sunt exemple de unelte care au la baza modelul multi-agent. Serpent (Bass & Coutaz, 1991) si Sassafras (Hill, 1987) sunt nuclee run-time (run-time kernels) si generatoare de interfete utilizator care au incorporat modelul multi-agent.