Архитектура системы принятия решений интеллектуального

УДК 004.4(06) Технологии разработки программных систем
М.Л. ПЛЕССЕР
Московский инженерно-физический институт (государственный университет)
АРХИТЕКТУРА СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АГЕНТА
Рассматривается архитектура системы, принимающей решения о действиях
интеллектуального агента, действующего в составе коллектива агентов в
полностью наблюдаемой недетерминированной динамической среде.
При решении задачи построения системы принятия решений
интеллектуального агента неизбежно возникает вопрос выбора
архитектуры, позволяющей гибко сочетать все реализуемые аспекты
поведения агента. При этом одним из наиболее важных аспектов является
сочетание
целеполагающей
и
реактивной
функций
агента,
осуществляющего деятельность в динамической недетерменированной
среде.
В данной работе предлагается вариант реализации архитектуры
интеллектуального агента, в которой совмещение этих двух функций
осуществляется через динамическое изменение плана, сформированного
агентом для реализации заданной цели. На рис 1. показаны основные
компоненты системы и взаимосвязи между ними.
База знаний
Интерпретатор
Система
рассуждений
Библиотека ситуаций
Планировщик
Библиотека правил
интергации
рекомендаций
Интегратор
рекомендаций
Библиотека действий
Интерпретатор
действий
Модель мира
Сенсоры
Библиотека правил
рассуждения
Рабочая память
Текущая
деятельность
Исполнитель
Рис. 1. Диаграмма взаимосвязи компонент системы принятия решений
ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 2
38
УДК 004.4(06) Технологии разработки программных систем
В крупноблочной перспективе данная архитектура имеет двумерную
организацию:
вдоль
горизонтальной
и
вертикальной
осей.
Горизонтальный срез системы отвечает архитектуре классической
динамической системы, основанной на знаниях [1]. В вертикальном срезе
архитектура системы определяет сверху вниз последовательный переход
от чисто делиберативных компонент с неопределенным временем реакции
к чисто реактивным компонентам реального времени.
Принцип принятия решений основывается на выборе стереотипных
методов достижения цели в соответствии с распознанной стереотипной
исходной ситуацией. При этом сам метод определяется как сценарий –
нечеткий параметризуемый граф с узлами действиями и связками И-ИЛИЗАТЕМ, а признаком ситуации – результат интерпретации нечеткого
идентифицирующего предиката [2] на модели мира агента.
Для упрощения поиска вводится «Система рассуждений»,
осуществляющая нереактивный вывод производных фактов модели мира
на основе системы нечетких продукционных правил.
Для разрешения конфликтов между текущей деятельностью (в том
числе запланированной) агента и рекомендуемой «Интегратор
рекомендаций» определяет меру совместимости действий на всех уровнях
иерархического плана, после чего производит перепланирование с
возможной отменой, совмещением или откладыванием задач. При этом
стек задач моделируется упорядочиванием при составлении плана.
«Интерпретатор действий» осуществляет итерирование плана по ходу
выполнения определенных в нем задач внешними исполнителями. При
этом внешними исполнителями могут являться как объекты,
осуществляющие низкоуровневое управление самим агентом, так и
подчиненные агенты в централизованной системе или действующие в его
интересах агенты в децентрализованной системе.
Использование предложенного подхода позволило построить гибкую
систему принятия решений интеллектуальным агентом, при помощи
которой была произведена имитация действий танковых подразделений в
ходе оборонительного и наступательного боя.
Список литературы
1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.. : Пер.
с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006 – 1408 с.
2. Лю Б., Теория и практика неопределенного программирования. : Пер. с англ. – М.:
БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005 – 416 с.
ISBN 5-7262-0710-6. НАУЧНАЯ СЕССИЯ МИФИ-2007. Том 2
39