Мультиагентные платформы и их применение в сетевых задачах

Санкт-Петербургский  государственный университет

Математико-механический факультет

Кафедра системного программирования

 «Мультиагентные платформы  и их применение в сетевых  задачах»

Дипломная работа студента 545 группы

Вольфсона Г.И.

Научный руководитель,

профессор       А.Н. Терехов

 

Рецензент,

доктор наук                         М.Б. Ярошевская

 

«Допустить к защите»

Заведующий кафедрой,

профессор                  А.Н. Терехов

Санкт-Петербург

2013 г.

Содержание

Стр.

1. Введение______________________________________ 3       
2. Исследование предметной области________________ 5

2.1. Агенты. Основные понятия___________________ 5

2.2. Интеллектуальные агенты____________________ 7

2.3. Понятие мультагентной системы_______________8

2.4. Технологии создания мультиагентной системы__10

2.5. Обзор существующих методов________________11

    3. Разработка  мультиагентной системы______________12 3.1. Выбор мультиагентной платформы____________12 3.2. Особенности платформы JASDK_____________ 14

3.3. API-интерфейсы аглетов_____________________16

3.4. Реализация  мобильности аглетов______________18

    4. Реализация прототипов_________________________21

4.1. Простейший  агент__________________________21

      5. Область применения___________________________23

      6. Заключение__________________________________25

      7. Список литературы____________________________26     

      Приложение 1__________________________________27

      Приложение 2__________________________________28       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Введение

 

За последние 10 лет развитие телекоммуникационных технологий привело к возникновению концепций кросс-платформенных, распределенных и интеллектуальных программных систем. Такие системы могут быть реализованы разными способами, но именно мультиагентные системы (МАС) концентрируют все необходимые для таких технологий свойства с наибольшей выразительностью и полнотой. Результаты внедрения агентных технологий подтвердили предсказанную этому направлению перспективность [1].

 

Технология и теория агентов  продолжают развиваться в рамках исследовательских и коммерческих проектов. Особое внимание уделяется интеграции методов искусственного интеллекта, которые до настоящего времени находили применение преимущественно в исследовательских работах, в реальные коммерческие приложения (персональные помощники, обработчики почты, программы для электронной коммерции, компьютерные игры, системы управления и контроля сложными процессами в медицине, промышленности, системы для поиска и обработки информации).

 
Концепция агентов, разработанная в рамках мультиагентных технологий и МАС, предполагает наличие активности, то есть способности программы самостоятельно реагировать на внешние события и выбирать соответствующие действия. Сегодня агентные технологии предлагают различные типы агентов, модели их поведения и свойства, семейство архитектур и библиотеки компонентов, ориентированные на современные требования, такие, например, как распределенность, автономность и др.

 

В настоящее время агенты используются в различных научных областях. С помощью агентных технологий крайне эффективно решаются, например, как задача поиска информации, так и задача создания искусственного собеседника.

 

В последнее время все более  актуальными становятся задачи, связанные  с управлением сетевым трафиком в крупных сетях. Сети используются практически всеми разветвленными структурами, как управленческими, так и коммерческими.

 

В связи с этим растет спрос на обслуживание подобных сетей. Крайне важно уметь оперативно собирать и обрабатывать большие потоки информации внутри сети. Наиболее важными в данном контексте являются задачи мониторинга (сбора и обработки информации) и диспетчеризации (выработки управляющих решений и их реализации). С решением этих задач сталкивается любая компания, создающая свою систему обслуживания некоторой сети.

 

Целью настоящей дипломной работы была реализация агентного подхода к вышеуказанной проблеме дистанционного управления сетевым трафиком.

 

 

 

 

 

 

 

Задачами настоящей работы были:

 

• Исследование предметной области
• Обзор и анализ технологий агентного программирования
• Рассмотрение и анализ существующих методов достижения поставленной цели
• Выбор мультиагентной платформы
• Выработка критериев выбора мультиагентной платформы
• Анализ и оценка наиболее известных мультиагентных платформ по выработанным критериям
• Осуществление выбора платформы, в наибольшей степени удовлетворяющей целям настоящей работы
• Разработка прототипов
• Разработка интеллектуального агента
• Разработка мобильного агента
• Применение в коммерческой задаче

 

 

Данная работа обладает научной  новизной, так как агентный подход к решению задач дистанционного управления сетевым трафиком применяется впервые.

 

Практическое значение настоящей  работы состоит в возможности  ее применения в различных проектах, связанных с мониторингом и диспетчеризацией сетей.

 

Данная работа, выполненная на 33 страницах, состоит из введения, 4 глав, заключения и двух приложений. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Исследование предметной  области

 

1. Агенты. Основные понятия.

 

Практически во всех работах, где дается определение, что такое агент и каковы его базисные свойства, общим местом стало замечание об отсутствии единого мнения по этому поводу. Фактически, используя понятие “агент”, каждый автор определяет своего агента с конкретным набором свойств. Понятие агента используется в разных областях, например, на производстве агентом может называться робот, а в области телекоммуникаций - программа и т. п. Как следствие, в зависимости от среды обитания агенты обладают разными свойствами. Поэтому в процессе разработки и реализации систем в рамках данного направления появилось множество типов агентов, например: автономные агенты, мобильные агенты, персональные ассистенты, интеллектуальные агенты, социальные агенты и т.д. [2]

 
Таким образом, вместо единственного  определения базового агента, имеется множество определений производных типов. Учитывая вышесказанное, понятие агента целесообразно трактовать как мета-имя или класс, который включает множество подклассов [Nwana, 1996]. Ряд определений агентов, данных разными исследователями, представлен в работе [Franklin, Graesser, 1996]. Можно остановиться на следующей нейтральной концепции:  

Агент - это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем [2].  

Агенты описываются также рядом свойств, которые характеризуют понятие агента. Обычно агент обладает набором из следующих свойств [3]:

• адаптивность: агент обладает способностью обучаться
• автономность: агент работает как самостоятельная программа, ставя себе цели и выполняя действия для достижения этих целей
• коллаборативность: агент может взаимодействовать с другими агентами несколькими способами, например, играя роль поставщика/потребителя информации или одновременно обе эти роли.
• способность к рассуждениям: агенты могут обладать частичными знаниями или механизмами вывода, например, знаниями, как приводить данные из различных источников к одному виду. Агенты могут специализироваться на конкретной предметной области.
• коммуникативность: агенты могут общаться с другими агентами
• мобильность: способность к передачи кода агента с одного сервера на другой

Свойства агента (объекта) описываются исходной системой, а правила поведения – порождающей системой.

 

Состояние объекта определяется перечнем его свойств с текущими значениями.

 

Как правило, каждый агент (модуль) работает с определенной метафорой, определяющей функции и особенности исполнителя (человека). Идея каждой метафоры – это инструментальная система (прототип), отражающая схему взаимодействия между исполнителями в данной ситуации [3].

 

 

Агенты бывают простые, смышленые  и интеллектуальные. Интеллектуальные агенты отличаются от первых двух типов  тем, что они способны обучаться, а также поддерживают real-time исполнения.

 

В дальнейшем мы будем рассматривать  только интеллектуальных агентов.

Для них необходимо не только наличие целей функционирования, но и возможность использования достаточно сложных знаний о среде, партнерах и о себе.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Интеллектуальные агенты. Назначение и свойства.

 

Под интеллектуальным агентом в информатике и искусственном интеллекте

понимаются любые физические или  виртуальные единицы, способные, по крайней мере, поддерживать взаимодействие с окружающим миром, получая от него информацию, и, реагируя на нее своими действиями, проявлять собственную инициативу, посылать и получать сообщения от других агентов и вступать с ними во взаимодействие, действовать без вмешательства извне, в том числе и без вмешательства человека.

 

Интеллектуальные агенты, обладая  развитым внутренним представлением

внешней среды и возможностями  рассуждений, способны запоминать и анализировать различные ситуации, предвидеть возможные реакции на свои действия, делать из этого выводы, полезные для дальнейших действий, и в результате прогнозировать свое будущее и изменения внешней среды. Интеллектуальные способности позволяют таким агентам строить виртуальные миры, работая в которых, они формируют планы действий.

 

Интеллектуальный агент должен обладать следующими свойствами [4]:

 

• автономность – способность функционировать без вмешательства со стороны своего владельца и осуществлять контроль внутреннего состояния и своих действий;

• социальное поведение – возможность взаимодействия и коммуникации с

другими агентами;

• реактивность – адекватное восприятие среды и соответствующие реакции

на ее изменения;

• активность – способность генерировать цели и действовать рациональным

образом для их достижения;

• базовые знания – знания агента о себе, окружающей среде, включая других агентов, которые не меняются в рамках жизненного цикла агента;

• убеждения – переменная часть базовых знаний, которые могут меняться во

времени, хотя агент может об этом не знать и продолжать их использовать для своих целей;

• цели – совокупность состояний, на достижение которых направлено текущее поведение агента;

• желания – состояния и/или ситуации, достижение которых для агента важно;

• обязательства – задачи, которые берет на себя агент по просьбе и/или поручению других агентов;

• намерения – то, что агент должен делать в силу своих обязательств и/или

желаний.

 

Иногда в этот же перечень добавляются  и такие свойства, как рациональность, правдивость, благожелательность, а также мобильность, хотя последнее характерно не только для интеллектуальных агентов.

 

 

 

 

 

 

3. Понятие мультиагентной системы. Архитектуры МАС.

 

Мультиагентная система (далее  – МАС) – есть совокупность нескольких агентов.

 

В зависимости от концепции, выбранной для организации MAC, обычно выделяются три базовых класса архитектур [1]:

 

• архитектуры, которые базируются на принципах и методах работы со знаниями;

• архитектуры, основанные на поведенческих моделях типа «стимул-

реакция»;

• гибридные архитектуры.

 

 

Архитектуры MAC и их характеристики, широко используемые в настоящее

время, представлены в  таблице [5]:

 

Архитектуры MAC и их характеристики

Архитектура	Представление знаний	Модель  мира	Решатель
Интеллектуальная	Символьное	Исчисление	Логический
Реактивная	Автоматное	Граф	Автомат
Гибридная	Смешанное	Гибридная	Машина вывода

 

Организация MAC на принципах  искусственного интеллекта имеет преимущества с точки зрения удобства использования методов и средств символьного представления знаний, разработанных в рамках искусственного интеллекта. Но в то же время создание точной и полной модели представления мира, процессов и механизмов рассуждения в нем представляют здесь существенные трудности.

 

Гибридные архитектуры  позволяют гибко комбинировать  возможности всех

подходов. Вот почему в последнее время явно прослеживается тенденция разработки

и использования именно гибридных МАС-архитектур и систем агентов.