Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 182 стр.

агент может об этом не знать и, обладая ими, должен быть убежден в своей готовности
решать на основе этих знаний новые задачи);
       - осознанность текущей цели (полная ясность в отношении совокупности задач или
функций, на выполнение которых направлено текущее поведение агента);
       - способность проявлять (иметь) желание (осознаваемая постоянно или в течение
некоторого времени совокупность мотиваций к достижению определенного состояния или
совершению определенных действий);
       - способность осознавать свою обязанность по отношению к другим агентам МАС
(задачи, которые получены от других агентов и по разным причинам еще не выполнены,
воспринимаются как обязательства, которые должны быть выполнены при первой
возможности);
       - способность проявлять намерения (наличие возможности и умения выстраивать
систему приоритетов в отношении очередности выполнения обязательств перед другими
агентами).
       Иногда к этим свойствам добавляют и другие свойства, которые могут быть
обеспечены повышенной сложностью алгоритмов операционного, аналитического и
поведенческого толка, реализуемых программами конкретного типа агентов. При описании
таких свойств хотелось бы иметь более ясную и недвусмысленную их трактовку в
современной литературе по МАС.
       Различают три базовых типа архитектуры МАС:
       - архитектура, основанная на принципах и методах работы со знаниями;
       - архитектура, основанная на поведенческих моделях;
       - гибридные построения, сочетающие в различных соотношениях особенности двух
первых архитектур.
       Системы, построенные в соответствии с методами и принципами обработки знаний,
используют традиционные для ИИС модели преставления знаний и методы их обработки
(анализа и синтеза). Правда, если вдуматься в приведенную трактовку основных свойств
интеллектуальных агентов, то станет ясно, что выразительные возможности логики
предикатов первого порядка могут оказаться недостаточными для их описания. В связи с
этим и другими обстоятельствами, в МАС данного типа архитектуры применяются более
сложные, чем одноместные предикаты, логические выражения и структуры. Хотя это и не
избавляет от недостатка, присущего продукционным моделям, – отсутствие возможности
эффективного обучения. Агенты систем данного типа архитектуры работают с
использованием устоявшейся модели окружающей среды, составленной в символьной
форме, а решения принимают на основе формальных рассуждений и по аналогии с
известными примерами и образами. В теории МАС такие агенты называются
делиберативными.
       В системах, построенных на поведенческих моделях, главным образующим понятием
является «ситуация», в которой оказался агент, и «побудительный мотив» к выработке
адекватного этой ситуации действия или поведения («реакция») агента. Поведенческие
модели чаще всего строятся на правилах выработки адекватных реакций. Или, если
разнообразие ситуаций не катастрофично – применяются алгоритмы, позволяющие создать
конечный автомат с ограниченными возможностями. Агенты МАС данного типа называются
реактивными, а их реакция на тот или иной побудительный мотив всегда рассматривается
как результат соотнесения состояния внешней среды и внутреннего состояния агента.
       Наиболее перспективны гибридные МАС (это весьма похоже на ситуацию с выбором
типа ИИС), сочетающие «лучшие» качества поведенческих и продукционных моделей.
Гибридные МАС часто используют принцип специализации своих агентов. Примечательно,
что БЗ агентов таких систем имеет знания трех уровней – о предметной области, о
возможных взаимодействиях с другими агентами (если своих недостаточно) и специальные
знания, обеспечивающие оптимальное управление системой


                                                                                 217