最初に基本概念を分析し、次に実践に少し目を向け、最後に興味のある人のためのいくつかの便利なリンクを見てみましょう。
私自身の経験に基づいて、例から始めたいと思います。
写真の中の画像を認識するタスクがあると思いました。 特定の認識メカニズムの実装に入ることなく、画像はこの画像で動作するアルゴリズムに入力され、その後、作業が完了すると結果が得られます。 このアプローチは古典的です。
ここで、元の画像をいくつかの部分に分割し、各部分に対してアルゴリズムを起動したと想像してみましょう。 それは私たちに何を与えましたか？ 第一に、並列作業を考慮して、処理時間が短縮され、第二に、アルゴリズム自体の構造を単純化できます。 すでに悪くない。 他に何？ これには、マネージャーとして機能するエンティティを導入する必要もあります。 さまざまな認識プロセスからデータを収集し、新しいプロセスを作成します。 このアプローチはマルチエージェントです。
ここで、用語について説明します。 マルチエージェント理論の根底にある基本的な概念は、エージェントの概念です。一般的な意味で、それは行動と知覚が可能なあらゆるオブジェクトです。 これに応じて、各エージェントには独自のセンサーセット（エージェントが認識するものとアクチュエーター）があります。 エージェントは何に影響を与えることができますか？ 他のエージェントと環境-エージェントを取り巻くすべてのもの。
エージェントには次のプロパティがあります。
- アクティビティ-つまり 各エージェントは、（内部機能アルゴリズムに従って）アクションを整理および実装できます。
- 自主性-環境からの相対的な独立。
- 目的性-動機付けの独自のソースの存在（各エージェントには機能する特定の目標があります）。
上記のように、各エージェントには目標があり、同じ目標を持つエージェントのグループがエージェントのクラスに結合されます。
基本的な概念を理解したと思います（実際、エージェントの内部構造、メディアのタイプに関してはまだ多くの微妙な点がありますが、すべてを1つの記事にまとめることは不可能です）。
マルチエージェントシステムを使用できる場所。
マルチエージェントシステムの構造は実世界の構造に非常に近いため、MASの範囲は非常に広いです。
- ロボット工学;
- 物流
- 社会的および生物学的システムの研究;
- 情報検索;
- ...
それでは、理論から脱却して、実用的な側面、つまりMACの開発に移りましょう。
ここでは、すべてが私が見たいほど良いわけではありません。 MASを開発するためのシステムに関しては、いくつかの国際標準がありますが、一部は時代遅れで、一部は不完全です。
一般に、MASの開発には、エージェントプラットフォーム（AP）（フレームワークを読む）を使用するか、開発環境を使用するかの2つのオプションがあります。 2番目の場合、すべてが最初の場合よりもはるかに悪く、注目に値するものは見ていません。
エージェントプラットフォームに関しては、かなり優れたソリューションがいくつかあります。 既存のAPを比較した小さな表を示します。
|
| ヒスイ
| コグアール
| アグロブ
| ジェイソン
| ブレーブ
|
| 範囲
| モバイルネットワーク、ウェブ、計画とロジスティクス、研究技術エージェント
| モバイルネットワーク、ウェブ、産業用アプリケーション、軍事用アプリケーション、巨大な分散システム
| 産業用アプリケーション、エンジニアリングシステムモデリング
| 研究プロジェクト
| 仮想世界、人工生命
|
| 技術
| Java SE、Java、FIPA標準をサポート
| Java SE、Java ME
| Java SE
| Java SE
| |
| 拡張性
| すべてのレベルで拡張可能
| すべてのレベルで拡張可能
| いや
| そこにある
| そこにある
|
| プラグインの存在
| 多数
| 多数
| いや
| そこにある
| いや
|
| 統合
| Java EE（JMS、Web ...）、CORBA、
| Java EE（JMS、Web ...）、CORBA、
| 行方不明です
| サシ、ジェイド
| - |
| 追加文書の入手可能性
| +
| - | +
| +
| |
| 免許
| LGPL
| オープンソース（BSDベース）ライセンス
| CPL
| LGPL
| オープンソースライセンス
|
| 方法論
| - | - | - | - | - |
| 視覚化ツール
| - | - | +
| - | +
|
| 開発者ツールキット
| サポートされています
開発の主な段階 | サポートされています
開発の主な段階 | 最小限の
| サポートされています
開発の主な段階 | 最小限の
|
ここでは、いわば、パリ全土のギャロップで、マルチエージェントアプローチの基盤となっています。
誰かがこのトピックに興味があるなら、ここに参考文献のリストがあります（リンクは現状のまま提供されます）：
- エージェントとマルチエージェントシステム（ http://aivanoff.blogspot.com/2007/12/blog-post_18.html ）
- エージェントプラットフォーム：フォレスト内の一部、fire用の一部（ http://aivanoff.blogspot.com/2007/12/blog-post.html ）
- ゴロデツキー、V.I。 マルチエージェントシステム
- ラッセル、S。人工知能：現代のアプローチ
- タラソフ、V。B.エージェント、マルチエージェントシステム、仮想コミュニティ：コンピューターサイエンスと人工知能の戦略的方向性
- 私の卒業証書:)
UPD.1 UFO-招待してくれてありがとう