Мультиагентні системи (МАС) належать до розподілених систем штучного інтелекту. По суті мультиагентні системи являють собою вільно пов’язані мережі засобів вирішення проблем, що працюють разом з метою вирішити проблеми, які виходять за межі їхніх індивідуальних можливостей.
Мультиагентні системи – системи, що компонуються з автономних компонентів багаторазового використання і для яких характерні такі риси:
- кожний агент не має достатньо можливостей самостійно вирішити проблему;
- не існує глобальної системи управління;
- дані є децентралізованими;
- обчислення є асинхронними.
Розробка мультиагентних систем потребує проектування:
- архітектури агентів - для забезпечення можливостей сприйняття середовища, дій і мислення агентів;
- архітектури систем агентів – для полегшення дії і взаємодії агентів у середовищі, в якому вони знаходяться, та використання доступних послуг і можливостей;
- інфраструктури агентів – забезпечення правил обміну повідомленнями і знаннями між агентами для правильного їх розуміння агентами. Для цього агенти використовують спеціальні онтології (специфікації опису понять), протоколи (мови) зв’язку, інфраструктури зв’язків (канали), протоколи взаємодій.
Перед агентами в рамках МАС стоять завдання:
- Пошук агентів для співпраці. При цьому використовуються механізми презентації, пошуку, управління і використання послуг і інформації, що надаються агентами.
- Взаємодія агентів для розподілу інформації, знань та завдань з метою досягнення власних цілей.
Переваги використання мультиагентних систем:
- Відмовостійкість – агентам властивий розподілений механізм, тому система, що складається з автономних агентів, не виходитиме з ладу, коли один або більше компонентів пошкоджений.
- Модульне програмне забезпечення та масштабована архітектура – можливість приєднання агента до системи або виключення його з системи відповідно до поточних потреб і завдань системи.
- Самоконфігурування – можливість автоматичного переналаштування системи у відповідь на збурення від оточення або переміщення інших агентів.
- Зменшення витрат на програмне забезпечення - оскільки воно стає більш модульним, час його розробки та складність зменшуються.
- Зменшення витрат на апаратне забезпечення – використовуються більш дешеві технічні засоби.
- Зменшення кількості операцій зв’язку – забезпечується передаванням іншим агентам тільки високорівневих часткових рішень.
- Гнучкість системи – досягається динамічним об’єднанням агентів з різними можливостями для розв’язання поточних проблем.
Приклади мультиагентних систем
Програмні агенти використовуються у багатьох галузях: управлінні підприємствами та виробничими процесами; плануванні рухом транспорту (повітряного, залізничного, автомобільного); аналізі та пошуку економічної інформації; навчанні; бізнесі, електронній комерції тощо. У галузі управління виробництвом першим застосуванням МАС є YAMS (Yet Another Manufacturing System).
4.1. В електронній комерції інтелектуальні агенти широко застосовуються для порівняння умов продажу товарів у магазинах, для організації індивідуального обслуговування замовника. Програмні агенти здатні навчатися з часом: вони запам'ятовують переваги покупця, його традиційні шаблони пошуку, зроблені ним раніше покупки - все це спрямоване на поліпшення обслуговування замовника.
Є різні програмні реалізації агентних систем е-комерції. Наприклад, модель СВВ (Consumer Buying Behavior Model) охоплює шість стадій і дає змогу розподіляти за типами системи електронної комерції, відповідно до функцій програмних агентів, які вони виконують в е-комерції:
- ідентифікація потреб - на цій фазі покупець отримує детальну інформацію про товари/послуги;
- брокеринг товарів - фаза пошуку інформації з метою оцінки альтернативних товарів/послуг на основі критеріїв, заданих покупцем;
- торговий брокеринг - фаза вибору продавця, який пропонує покупцеві товари/послуги на основі критеріїв покупця (ціна, гарантії, строк доставки, репутація продавця);
- переговори - фаза погодження умов угоди (переговори можуть мати різну тривалість і складність);
- платежі і доставка продукції - ця фаза відбувається після укладення угоди купівлі-продажу;
- обслуговування та моніторинг - післяпродажна фаза у процесі обслуговування.
Інтелектуальна система прогнозування цін (Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України)
Особливості системи:
- основним джерелом вхідної інформації для функціонування моделі є Інтернет, причому пошук інформації є активним, з використанням мультиагентних систем;
- модель прогнозування вибирається з бази методів та моделей, виходячи зі специфіки конкретного об’єкту та задачі – система серед усіх методів прогнозування дозволяє вибрати оптимальний;
- Інтернет також є основним джерелом інформації для побудови бази знань про об’єкт.
Система має такі функції:
- збирання даних про ціни та продажі на світових ринках;
- відслідковування та візуалізація динаміки цін;
- задачі розпізнавання, класифікації та обробки статистичної інформації;
- графічний аналіз даних;
- моделювання і прогнозування цін;
- генерація вариантів приняття комерційних рішень в умовах ризику та невизначеності;
- пропозиції про оптимальні умови угод про ф’ючерні та форвардні закупки;
- проектування баз даних та знань про стан процесів управління ресурсами;
- моделі та методи інтелектуального аналізу даних.
