Patarakin: 1 версия импортирована

2026-02-17T09:03:53Z

1 версия импортирована

← Предыдущая версия	Версия от 12:03, 17 февраля 2026
(нет различий)

ru_wikipedia>Хоть кто-то: оформление, kirlat

2026-01-21T19:47:17Z

оформление, kirlat

Новая страница

[[Файл:IntelligentAgent-SimpleReflex.png|thumb|right|Обычный агент]]
[[Файл:IntelligentAgent-Learning.svg|thumb|right|Обучающийся агент]]
'''Многоагентная система''' (МАЅ, {{lang-en|Multi-agent system}}) — система, образованная несколькими взаимодействующими [[Интеллектуальный агент|интеллектуальными агентами]]. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или {{не переведено|монолитная система|монолитной системы|en|Monolithic system}}. Примерами таких задач являются онлайн-торговля<ref>Alex Rogers and E. David and J.Schiff and N.R. Jennings. [http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12716/ The Effects of Proxy Bidding and Minimum Bid Increments within eBay Auctions] {{Wayback|url=http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12716/ |date=20100402101304 }}, ACM Transactions on the Web, 2007</ref>, ликвидация чрезвычайных ситуаций<ref>Nathan Schurr and Janusz Marecki and Milind Tambe and Paul Scerri et.al. [http://citeseer.ist.psu.edu/article/schurr05future.html The Future of Disaster Response: Humans Working with Multiagent Teams using DEFACTO] {{Wayback|url=http://citeseer.ist.psu.edu/article/schurr05future.html |date=20090319083623 }}, 2005.</ref>, и моделирование социальных структур<ref>Ron Sun and Isaac Naveh. [http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/5.html Simulating Organizational Decision-Making Using a Cognitively Realistic Agent Model] {{Wayback|url=http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/5.html |date=20100820035303 }}, Journal of Artificial Societies and Social Simulation.</ref>.

== Обзор ==
В многоагентной системе агенты имеют несколько важных характеристик<ref>Michael Wooldridge, ''An Introduction to MultiAgent Systems'', John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.</ref>:

* '''Автономность''': агенты, хотя бы частично, [[:en:Autonomous agent|независимы]]
* '''Ограниченность представления''': ни у одного из агентов нет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы знание о ней имело практическое применение для агента.
* '''[[Децентрализация]]''': нет агентов, управляющих всей системой<ref>
Liviu Panait, Sean Luke: Cooperative Multi-Agent Learning: The State of the Art. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 11(3): 387—434 (2005)</ref>

Обычно в многоагентных системах исследуются [[Программа (компьютер)|программные]] агенты. Тем не менее, составляющими мультиагентной системы могут также быть [[робот]]ы, люди или команды людей. Также, многоагентные системы могут содержать и смешанные команды.

В многоагентных системах может проявляться [[самоорганизация]] и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста. Это лежит в основе так называемого [[Роевой интеллект|роевого интеллекта]].

Агенты могут обмениваться полученными знаниями, используя некоторый специальный язык и подчиняясь установленным правилам «общения» ([[Протокол передачи данных|протоколам]]) в системе. Примерами таких языков являются [[:en:KQML|Knowledge Query Manipulation Language]] ([[KQML]]) и [[:en:Agent Communication Language|FIPA’s Agent Communication Language]] (ACL). Такие языки позволяют агентам не просто обмениваться данными, а вести «диалог», включающий запросы, ответы, согласия, отказы и согласование действий.

== Изучение многоагентных систем ==
Изучение многоагентных систем связано с решением проблем [[Искусственный интеллект|искусственного интеллекта]].

Темы для исследования в рамках МАС:
# знания, желания и намерения ([[:en:BDI software agent|BDI]]),
# кооперация и координация,
# организация,
# коммуникация,
# согласование,
# распределенное решение,
# [[:en:cooperative distributed problem solving|распределенное решение задач]],
# мультиагентное обучение
# надёжность и устойчивость к сбоям

== Парадигмы многоагентных систем ==
Многие МАС имеют компьютерные реализации, основанные на пошаговом [[Имитационное моделирование|имитационном моделировании]]. Компоненты МАС обычно взаимодействуют через весовую матрицу запросов,
Speed-VERY_IMPORTANT: min=45 mph,
Path length-MEDIUM_IMPORTANCE: max=60 expectedMax=40,
Max-Weight-UNIMPORTANT
Contract Priority-REGULAR
и матрицу ответов,
Speed-min:50 but only if weather sunny,
Path length:25 for sunny / 46 for rainy
Contract Priority-REGULAR
note - ambulance will override this priority and you'll have to wait

Модель «Запрос — Ответ — Соглашение» — обычное явление для МАС. Схема реализуется за несколько шагов:
# сначала всем задаётся вопрос наподобие: «Кто может мне помочь?»
# на что только «способные» отвечают «Я смогу, за такую-то цену»
# в конечном итоге, устанавливается «соглашение»
Для последнего шага обычно требуется ещё несколько (более мелких) актов обмена информацией. При этом принимаются во внимание другие компоненты, в том числе уже достигнутые «соглашения» и ограничения среды.

Другой часто используемой парадигмой в МАС является «феромон», где компоненты «оставляют» информацию для следующих в очереди или ближайших компонентов. Такие «феромоны» могут испаряться со временем, то есть их значения могут изменяться со временем.

== Свойства ==
МАС также относятся к [[Самоорганизация|самоорганизующимся системам]], так как в них ищется оптимальное решение задачи без внешнего вмешательства. Под оптимальным решением понимается решение, на которое потрачено наименьшее количество энергии в условиях ограниченных ресурсов.

Главное достоинство МАС — это гибкость. Многоагентная система может быть дополнена и модифицирована без переписывания значительной части программы.
Также эти системы обладают способностью к самовосстановлению и обладают устойчивостью к сбоям, благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации.

== Применение МАС ==
Многоагентные системы применяются в нашей жизни в графических приложениях, например, в [[Компьютерная игра|компьютерных играх]]. Агентные системы также были использованы в фильмах<ref>[[:en:Massive (software)|Massive]], [http://www.massivesoftware.com/showcase/film/ Film showcase] {{Wayback|url=http://www.massivesoftware.com/showcase/film/ |date=20080415081617 }}</ref>. Теория МАС используется в составных системах обороны.
Также МАС применяются в транспорте, логистике, графике, [[Геоинформационная система|геоинформационных системах]], робототехнике и многих других. Многоагентные системы хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения автоматического и динамического баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению.

== См. также ==
* [[Агентное моделирование]]
* [[Сложная система]]
* [[Эволюционное моделирование]]
* [[Самоорганизация]]
* [[Программный агент]]
* [[Консенсус в распределённых вычислениях]]
* [[Эмерджентность]]

== Примечания ==
{{примечания}}

== Литература ==
* Michael Wooldridge, ''An Introduction to MultiAgent Systems'', John Wiley & Sons Ltd, 2002, paperback, 366 pages, ISBN 0-471-49691-X.
* Carl Hewitt and Jeff Inman. ''DAI Betwixt and Between: From «Intelligent Agents» to Open Systems Science'' IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. Nov./Dec. 1991.
* ''The Journal of Autonomous Agents and Multiagent Systems'', Publisher: Springer Science+Business Media B.V., formerly Kluwer Academic Publishers B.V. [http://www.springerlink.com/app/home/journal.asp?wasp=1f1b3716d3d0466b8ab8af5930d8cf68&referrer=parent&backto=linkingpublicationresults,1:102852,1]{{Недоступная ссылка|date=Декабрь 2019 |bot=InternetArchiveBot }}
* Gerhard Weiss, ed. by, ''Multiagent Systems, A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence'', MIT Press, 1999, ISBN 0-262-23203-0.
* Jacques Ferber, ''Multi-Agent Systems: An Introduction to Artificial Intelligence'', Addison-Wesley, 1999, ISBN 0-201-36048-9.
* Sun, Ron, (2006). «Cognition and Multi-Agent Interaction». Cambridge University Press. http://www.cambridge.org/uk/catalogue/catalogue.asp?isbn=0521839645
* José M. Vidal, ''[https://web.archive.org/web/20080411080359/http://www.multiagent.com/fmas Fundamentals of Multiagent Systems: with NetLogo Examples]''.
* [http://www.csit.narod.ru/subject/mag_SShI/mono.pdf Субботін С. О., Олійник А. О., Олійник О. О. Неітеративні, еволюційні та мультиагентні методи синтезу нечіткологічних і нейромережних моделей: Монографія / Під заг. ред. С. О. Субботіна. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2009. — 375 с.]

== Ссылки ==
* [http://www.aiportal.ru/articles/multiagent-systems Многоагентные системы] на «Портале искусственного интеллекта»
* [http://www.swarm.org/wiki/Main_Page SwarmWiki], общий ресурс для агентного моделирования.

{{Искусственный интеллект}}

[[Категория:Агентный подход]]
[[Категория:Робототехника]]

Многоагентная система - История изменений

Patarakin: 1 версия импортирована

ru_wikipedia>Хоть кто-то: оформление, kirlat