Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

агентно-ориентированных приложений на базе AgentBuilder ToolKit

 

Данная модель получила название Reticular Agent Mental Model (RAMM) и является развитием модели Шохама (Shoham) [Shoham, 1993], где все действия выполняются только как результат определенных обязательств. В рамках RAMM эта идея расширена до уровня общих правил поведения, которые определяют причину действия агента в каждой точке его функционирования. При этом правила поведения фиксируют множество возможных «откликов» агента на текущее состояние среды так, как это предписывается полаганиями.

Для спецификации поведения агентов в системе AgentBuilder используется специальный объектно-ориентированный язык RADL (Reticular Agent Definition Language). Правила поведения в этом языке могут рассматриваться как конструкции вида WHEN-IF-THEN.

 

 

Рис. 9.2. Модель «жизненного цикла» агента в системе AgentBuilder

 

WHEN-часть правила адресована новым событиям, возникающим в окружении агента и включает новые сообщения, полученные от других агентов.

IF-часть сравнивает текущую ментальную модель с условиями применимости правила. Образцы в IF-части работают на намерениях, полаганиях, обязательствах и возможностях, определенных в ментальной модели.

THEN-часть определяет действия в ответ на текущие события и состояния ментальной модели и внешнего окружения. Они могут включать обновление ментальной модели, коммуникативные и внутренние действия.

Общий формат правил поведения следующий:

 

NAME имя правила

WHENMessage Condition(s)

IF Mental Condition(s)

THENPrivate Action(s); Mental Change(s); Message Action(s)

 

Для иллюстрации возможностей этого языка рассмотрим пример правила «Движение-Вперед-На-Зеленый-Свет» из предметной области «Управление автомобилем», взятый из руководства пользователя [AgentBuilder, 1999].

 

NAME "Greenlight Move Forward Rule"

WHEN

?KQMLMessage.Performative EQUALS TELL

?KQMLMessage.Sender EQUALS "stoplight-agent"

?KQMLMessage.Content EQUALS String

?KQMLMessage.Ontology EQUALS "Stoplight"

IF

?KQMLMessage.Content EQUALS "stoplight-green"

?KQMLMessage.Status EQUALS "stoppedAtRedLight"

currentMotion.Content EQUALS "stoplight-green"

currentLocation EQUALS nextlntersection

NOT(currentLocation EQUALS destination)

FOR_ALL (?BlockedIntersection,

NOT(?BlockedIntersection. Location EQUALS currentLocation))

THEN

DO (Go(trafficSpeed))

DO ($nextlntersection =

getNextIntersection (currentLocation,

currentMotion.Direction))

ASSERT (SET_VALUE_OF currentMotion.Status TO moving)

ASSERT (SET_VALUE_OF nextlntersection TO Snextlntersection)

SEND (performative = REPLY, receiver = "stoplight-agent",

content = "acknowledged",

in-reply-to = ?KQMLMessage.Reply-with)

 

Как следует из данного примера, в языке RADL активно используются образцы, имеются достаточно развитые средства работы с переменными и представительный набор действий, включающий формирование перформативов языка KQML [Labrou et al., 1997]. Структуры данных, на которых «работает» данный язык, являются, по существу, фреймами, а сами правила — суть продукции специального вида. Язык поддержан на инструментальном уровне системой специальных язы-ково-ориентированных редакторов.

Спецификация поведения агентов и их ментальных моделей составляет специальный файл (agent definition file), который используется совместно с классами и методами из библиотеки действий агентов и библиотеки интерфейсов. Этот файл интерпретируется в рамках компонента Reticular's Run-Time Agent Engine, являющегося частью окружения периода исполнения AgentBuilder.

Оценивая подход к спецификации моделей поведения агентов, используемый в AgentBuilder, можно констатировать, что в целом это серьезная система представления и манипулирования знаниями, ориентированная на описание моделей типа RAMM. Вместе с тем в данной модели отсутствуют средства эксплицитного управления выводом, которые могли бы существенно увеличить функциональную мощность языка. Нет в модели и средств явной фиксации состояния агента, отличных от флагов и/или значений переменных. Не вполне ясно и то, как в спецификации моделей поведения могут быть учтены разные, но одновременно сосуществующие «линии поведения», что характерно для действительно интеллектуальных агентов. Не вполне обоснованным представляется и использование режима интерпретации для реализации поведения агентов.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 |