Авторы |
Юрий Владимирович Дубенко, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры информатики и вычислительной техники, Кубанский государственный технологический университет (Россия, г. Краснодар, ул. Московская, 2), E-mail: scorpioncool1@yandex.ru
Евгений Евгеньевич Дышкант, кандидат технических наук, доцент кафедры внутризаводского электрооборудования и автоматики, Армавирский механико технологический институт (филиал) Кубанского государственного технологического университета (Россия, Краснодарский край, г. Армавир, ул. Кирова, 127), E-mail: ed0802@yandex.ru
Владислав Анатольевич Демидов, аспирант, Кубанский государственный технологический университет (Россия, г. Краснодар, ул. Московская, 2), E-mail: demidov_vladislav96@mail.ru
|
Аннотация |
Актуальность и цели. Архитектура многоагентной системы (МАС) – это множество связей между агентами, их ролей, а также правил, регламентирующих их поведение. От выбора архитектуры во многом зависит эффективность МАС. В процессе функционирования возможны ситуации, требующие оперативной модификации архитектуры МАС (изменение параметров окружающей среды, неисправность и выход из строя агентов). Вариативность условий функционирования агентов (различные варианты окружающей среды, типы задач) требует большей гибкости при настройке архитектуры МАС, что не могут обеспечить существующие решения. Объектом исследования являются многоагентные системы. Предмет исследования – методы формирования архитектуры МАС. Цель – разработка метода синтеза и автоматической адаптации архитектуры иерархической МАС. Материалы и методы. Использованы методы парадигмы обучения с подкреплением, генетический алгоритм. Результаты. Разработан метод синтеза и автоматической адаптации архитектуры иерархической МАС, характеризующийся автоматической модификацией множества связей агентов в процессе функционирования МАС (а также базовых правил, определяющих условия возникновения связей), возможностью определения оптимальных параметров МАС для конкретной окружающей среды с помощью генетического алгоритма, а также способностью к моделированию нескольких типов архитектур МАС. Выводы. Разработанный метод может найти свое практическое применение при реализации следующих задач: обследование (или патрулирование) мобильными роботами инфраструктурных объектов; реализация искусственного интеллекта в компьютерных играх.
|
Ключевые слова
|
многоагентная система, архитектура, адаптация, агент, иерархия, связь, генетический алгоритм
|