тарасов

2.Нетрадиционные логики: расширенная логическая матрица. Логическое описание интенциональных характеристик агентов. Пример бимодального описания. (книжка Тарасова, страница 204)

Нетрадиционные логики = Не-факторы + исключения логических законов

Неклассическая импликация:

Релевантная логика

Паранепротиворечивая логика

Немонотонные логики

Динамическая логика

Нет закона исключенного третьего:

Интуиционистская логика

Конструктивная логика

Логика квантовой механики (Квантовая логика)

Логическая матрица:

универсальная алгебра с сигнатурой Ω. Иными словами, логическая матрица задает алгебраическое представление логики. Отметим, что в логической матрице Тарского предполагается возможность получения истинностной оценки высказывания вне зависимости от контекста, от условий оценки.

Алгебраическое представление булевой логики имеет вид LM2 = ({0,1},{¬,∩,U,->},{1}), где {0,1}- множество, состоящее из двух значений истинности; {1}-выделенное значение истинности;¬- одноместная, а ∩,U,-> суть двухместные операции над значениями истинности (отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация соответственно). Примером расширения классической логической матрицы является

логическая матрица для произвольной модальной логики (- сильный положительный модальный оператор)

а примером переосмысления - логическая матрица для нечеткой логики, основанной на треугольных нормах T и треугольных конормах SLMGFL = ([0,1],n,Т,S,I,[α,1]), где n -

некоторая операция отрицания, например n(x)=1-x,x[0,1], а I(x,y)=S(n(x),y), x,y[0,1].

Итак, возможны следующие основные пути модификации классической логической матрицы

1.Описание обобщенных значений истинности в интервале [0,1], решетке, бирешетке.

2.Допущение нечетких и лингвистических значений истинности, т.е. применение лингвистической переменной ИСТИННОСТЬ [Заде,1976].

3.Функционально-аксиоматическое задание операций над значениями истинности.

4.Рассмотрение не одного, а двух и более выделенных (квазивыделенных) значений истинности.

5.Применение логических (псевдологических) матриц для анализа не только описаний, но и предписаний, оценок, норм.

Одной из важнейших, квалификационных характеристик агентов, отличающих их от любых других программных систем, в частности объектов в объектно-ориентированном программировании, является наличие у них хотя бы в зачаточном виде ментальных свойств (интенциональных характеристик).

Далее в качестве родового понятия, объединяющего все механизмы побуждения к деятельности и достижения цели, будем использовать термин “интенция”. С античных времен интенции являются объектом пристального внимания ученых. Схоласты, Брентано, а затем Гуссерль подчеркивали, что интенциональность есть фундаментальное отличие между физическим и психическим. Все психические явления (и только они) отмечены печатью интенциональности.

Под интенцией понимается любая устремленность к деятельности, направленность на решение задачи. Интенция реализует определенное психическое состояние.

Главной идеей логического подхода в МАС является представление характеристик агента в виде логической теории. При этом основные работы логической школы моделирования агентов можно подразделить на два класса: а) расширение классической и многосортной логик с помощью предикатов высокого порядка; б) обобщение модальных логик, история которых в первую очередь связана с именами К.Льюиса, С. Крипке и И.Хинтикки.

Модальные логики, в которых для описания агентов наряду с обычными высказываниями (предикатами) допускаются модальности типа “возможно” и “необходимо” (алетическая логика), “известно” и “неизвестно” (эпистемическая логика), “верит (убежден) и не верит” (доксастическая логика), “желает” и “не желает” (оптитативная логика) “обязательно” и “разрешено” (деонтическая логика), “всегда” и “иногда” (временная логика) и т.д., представляют собой расширения классической логики.

Базовый алфавит языка для моделирования интенциональных характеристик агентов включает множество символов и правила построения формул. Основными символами являются:

•переменные: х, у, z…

•предикаты: р, q, r,...

•агенты: …

•логические операции: , …

•кванторы: ...

Правила построения формул таковы:

а) есть формула;

б) если р и q — формулы, то p, р q , р q, р q также формулы;

в) если р — формула, то и также формулы.

Тогда каждое интенциональное состояние может быть описано в виде состояние (агент, формула). Так намерение агента совершить действие (достичь цели) обозначается в виде IntAct (а, х). Исчисление предикатов первого порядка не обеспечивает адекватного выражения многих ментальных понятий,

например таких, как утверждение “агент убежден, что у агента имеется намерение выполнить действие х”. Поэтому в теории агентов применяются неклассические логики, и в первую очередь, модальные логики. В случае модальных логик дополнительно к вышеуказанным символам вводятся сильный оператор и слабый оператор . Они обычно удовлетворяют принципу двойственности р = p. Для эпистемической логики = KN и KN(a, р) означает “Агент а знает, что р”. Аналогичную интерпретацию базовых аксиом можно указать и для доксастической логики, когда = BEL, причем BEL (а, р) интерпретируется как “агент а убежден, что формула р истинна”. Впоследствии некоторые из подобных убеждений могут оказаться ложными, а другие — истинными.

Экзаменационный билет №8

1.Рассмотрите классификацию языков разработки агентов. Какие типы средств программирования агентов Вам известны? Дайте примеры и опишите основные свойства языков программирования/ коммуникации агентов.

а) языки и программные средства реализации агентов; б) языки коммуникации агентов; в) языки описания поведения агентов и законов среды;

г) языки представления и управления знаниями; д) языки формализации и спецификации агентов и МАС.

На самом абстрактном уровне находятся математические языки, служащие для формализации агентов и МАС, которые рассматриваются как метаязыки по отношению к другим типам языков. В частности, понятие “реактивный агент” можно описать на базе теории клеточных автоматов, или нейронных сетей, а для моделирования понятий “убеждений” и “желаний” агентов могут служить расширенные модальные логики.

Воснову описания МАС как “коллективного агента” может положить язык теории множеств и отношений, модели теории организаций или теории игр, и т. п.

Языки, ориентированные на знания, используются интеллектуальными агентами для описания внутренних моделей внешнего мира, проведения рассуждений и формирования прогнозов, исходя из имеющейся информации. К этой группе относятся языки представления знаний (семантические сети, фреймы, продукционные правила, логика предикатов), языки интеграции знаний (например, механизм “доски объявлений”), языки обмена знаниями между различными программами (язык KIF). Среди языков описания поведения агентов следует отметить классические формализмы теории коллективного поведения автоматов и сетей Петри.

Вконтексте практического построения агентов и МАС главную роль играют инструментальные средства программирования и коммуникации агентов. Языки коммуникации (ACL, KQML) и координации агентов (AgenTalk) обеспечивают согласованное взаимодействие агентов — циркуляцию информации, передачу запросов услуг, реализуют механизмы переговоров, поддерживают сотрудничество между агентами, направленное на достижение общей цели и, как следствие, формирование коллективов агентов

Программные средства, применяемые для реализации агентов, делятся на три основных класса: 1) языки программирования; 2) библиотеки разработки агентов; 3) среды разработки агентов. При программировании агентов чаще всего применяются языки объектно-ориентированного программирования (Си++ и, в первую очередь, Java), реже используются символьные языки и языки логического программирования (LISP, Oz). Начинают появляться специализированные языки программирования агентов, например, Telescript

Среди имеющихся на рынке библиотек агентов следует отметить Intelligent Agent Library, систему Кайса, разработанную фирмой Fujitsu и Agentx — сеть высокоэффективных библиотек распределенных вычислений в программной среде Java, предложенную фирмой International Knowledge Systems

Одной из самых известных и уже зарекомендовавших себя интегрированных сред для разработки интеллектуальных программных агентов является AgentBuilder фирмы Reticular Systems, Inc. Это средство состоит из двух основных компонентов: инструментария (Toolkit) и исполнительной системы. Инструментарий вкпючает: а) средства управления процессом разработки программного обеспечения, основанного на агентах; б) средства анализа области функционирования агента; в) средства проектирования и разработки сетей из взаимодействующих агентов; г) средства моделирования поведения отдельных агентов; д) средства отладки и тестирования программных агентов. Исполнительная система содержит машину агента (agent engine), формирующую среду для реализации программных агентов. Агенты, разработанные с помощью среды AgentBuilder, взаимодействуют на языке KQM L, в основе которого лежат примитивные действия — перформативы.

Среда разработки агентов АВЕ (Agent Building Environment), построенная фирмой IBM, представляет собой инструментарий для создания приложений, основанных на интеллектуальных агентах, а также добавления новых агентов в уже существующие приложения. Здесь интеллектуальный агент отслеживает условия среды, принимает решения на основе правил, и в результате выполняет некоторое действие.

2.Какие стратегии взаимодействия агентов Вам известны? Как их можно моделировать? Каковы причины и условия кооперации агентов?

Процесс формирования взаимодействия в МАС можно охарактеризовать с помощью четырех основных критериев:

совместимость целей или намерений агентов;

отношение агентов к ресурсам;

опыт агентов; связанный с некоторой проблемной областью;

обязательства агентов друг перед другом.

Понятие кооперации агентов играет центральную роль в МАС. Кооперация между агентами означает их коллективную работу в интересах получения совместных результатов. Именно кооперация приводит к синергетическим эффектам при объединении отдельных агентов в МАС. По сути, это основная форма социального поведения и организации взаимодействия между агентами, характеризуемая объединением их усилий для достижения совместной цели при одновременном разделении между ними функций и обязанностей. Поэтому в теории агентов понятие общей цели, на выполнение которой направлены действия агентов, играет ведущую роль. Это понятие обозначает предпочитаемое будущее состояние мира, соответствующее целям отдельных агентов и определяемое на их основе.

Формирование совместной цели возможно в двух различных случаях:

•цели отдельных агентов близки или практически совпадают,

•цель, сформированная одним агентом, полностью принимается другими агентами.

В общем случае понятие кооперации можно определить формулой: кооперация = сотрудничество +

координация действий + разрешение конфликтов

Главные преимущества от кооперации агентов таковы:

1.Возможность совместного решения задачи, которую нельзя решить в одиночку .

2.Повышение эффективности и производительности каждого агента.

3.Увеличение качества общего решения за счет роста числа и более детальной проработки частных решений, обмена информацией между агентами.

4.Увеличение вероятности того, что решение будет найдено, благодаря объединению различных точек зрения, и пр.

Необходимыми предпосылками и условиями кооперации агентов: выступают: а) мотивация к объединению индивидуальных усилий; б) географическое сближение, объединение и размножение агентов; в) коммуникация; г) сотрудничество и координация действий; д) специализация;

е) переговоры между агентами.

Экзаменационный билет №9

1.Дайте классификацию многозначных логик для моделирования агентов. Треугольник Васильева и его многомерная («воображаемая») логика. Трехзначная логика Бочвара. Внешние и внутренние операции.

Трехзначная система Бочвара Д.А

Система создавалась Бочваром Д.А. для разрешения парадоксов классической математической логики методом формального доказательства бессмысленности определенных высказываний.

разделил высказывания на имеющие смысл («истина» или «ложь») и бессмысленные

«истина» за R или 1,

«ложь» – F или 3,

«бессмысленность» – S или 2,

ввел отрицание

внутреннее – «~а»,

внешнее отрицание – «┐а»,

«ā» – внутреннее отрицание внешнего утверждения,

«≡» – внешняя равнозначность,

«↔» – внешняя равносильность

2.Укажите основные виды сред функционирования МАС? Как описываются закрытые, открытые и трансформируемые среды? Какие языки моделирования агентов соответствуют закрытым средам?

Базовыми критериями для организационного проектирования могут служить: управление (власть), ресурсы (собственность) и интенсивность взаимодействия предприятия с внешними партнерами (степень открытости организации как сложной системы). Власть является основным системообразующим фактором любой организации. Она представлена структурами управления: централизованное управление на основе вертикальных связей влечет за собой классическую иерархическую организационную структуру, изображаемую в виде дерева, а децентрализованное управление с преобладанием горизонтальных связей порождает сетевые структуры. Установление некоторого “разумного компромисса” между децентрализацией и централизацией по сути означает поиск наилучшего соотношения между числом горизонтальных и вертикальных связей.

Способность организации производить продукцию или оказывать услуги, удовлетворяющие клиентов, тесно связана с наличием у него некоторой собственности (ресурсов) и характером ее распределения. В классической экономике дилемма “полного сосредоточения — полного распределения ресурсов” отображает предпочитаемую экономическую модель организации, например, государственное предприятие или акционерное общество. Аналогично, по характеру распределения и использования ресурсов можно выделить различные типы искусственных организаций: виртуальные ассоциации, объединяющие равноправных агентов-владельцев ресурсов; виртуальные пулы, включающие разнородных агентов, которые

распределяют ресурсы в единый фонд по установленной пропорции, виртуальные концерны, характеризуемые делегированием полномочий центру и сосредоточением ресурсов агентов.

Наконец, открытый или закрытый характер искусственной организации может определяться по критерию интенсивности (и направленности) ее взаимодействия с внешней средой. В плане интенсивности взаимодействия могут быть частыми, периодическими или, наоборот, редкими, эпизодическими. С точки зрения направленности, стратегии взаимодействия организаций как социальных агентов могут определяться конкурентной или организационной рациональностью. В первом случае властвуют отношения конкуренции, часты конфликты, приводящие к подчинению одной организацией другой (или даже к ликвидации последней). Во втором случае преобладают кооперативные взаимодействия между организациями, направленные на проведение согласованных действий или выработку компромисса. По сути, такие взаимодействия выражает тип социального поведения, который можно грубо оценить соотношением между числом внешних и внутренних связей. Когда это соотношение (т.е. число внешних горизонтальных связей) мало, то у организации преобладает “эгоцентрическое” поведение и приоритет отдается стратегиям конкурентной рациональности. С его увеличением все большую роль в организационном поведении начинают играть стратегии компромисса и сотрудничества. Однако, когда число внешних связей становится соизмеримым с числом внутренних, организация оказывается на грани распада. Здесь также следует найти эффективную степень открытости организации.

Экзаменационный билет №10

1.В чем заключаются идеи логического проектирования агентов? Дайте пример описания интенциональных характеристик агента средствами модальной логики и вариант интерпретации предпочтений агента в модели возможных миров? Как расширить классическую логику предикатов и модальную логику с помощью теории нечетких множеств, мер возможности и необходимости. Примеры правил правдоподобного вывода.

Билет 7.

главной идеей логического подхода в построении МАС является представление характеристик агента в виде логической теории. Агенты, построенные на расширении классической логики высказываний, используют в своих рассуждениях такие расширения классической логики высказываний как «возможно» - «необходимо», «известно» - «неизвестно» и т. д. К примеру, логический язык для описания поведения агента у П.Коэна и А.Левека помимо операторов логики первого порядка включает четыре базовых модальных оператора: Happens, Done, Bel и Goal .Подобные операторы позволяют связать убеждения с действиями и целями во времени. Семантика задается через множество возможных миров, где мир определяется как дискретная последовательность событий, расширяемая в прошлое и в будущее.

развивается подход на основе двух модальных операторов Bel и Agree для формализации ментальных характеристик – убеждения (believe)и согласия (agree) – ) – и двух модальных операторов для описания действий Happens (действие произойдет) и Done (действие уже произошло). Предполагается, что мир w в любой момент времени описывается множеством пропозиций, представленных в модальной логике. Задаются также следующие типы действий - предварительные условия, тело действий и последствия. В свою очередь, в [70] строится ситуативная модальная логика на основе четырех модальностей, связанных с убежденностью агента a в своих знаниях: Know (a, p, s), Believes (a, p, s), Kwhether (a, p, s), Doubts (a, p, s),

где Оператор (a, p, s) читается как: агент a убежден с некоторым уровнем определенности (знает, уверен, сомневается), что в ситуации s имеет место p. Берутся также три модальности, характеризующие целенаправленное поведение: Want (a, p, s), Indif (a, p, s) и Wantstock (a, p, s). Далее рассмотрим логическую школу построения агентов на примере BDI– архитектуры интеллектуального агента.

Будем задавать семантику моделей агентов на основе модальных логик с помощью модифицированных

моделей Крипке Kr = (W, А, R, ), где W — множество возможных миров, А = {}, i = 1,...,n — множество агентов, R W W — бинарное отношение достижимости между мирами, зависящее от агентов из А, а функция ставит в соответствие каждой формуле р и миру значение истинности (истина,

ложь), т. е. : W Р {0, 1}. Здесь ( P, w) = 1 тогда и только тогда, когда (р, w) = 0, а (р q, w) = 1 тогда и только тогда, когда (р, w) = 1 и (q, w) = 1.

С целью пояснить место отношения достижимости, возьмем в качестве примера интенциональных характеристик убеждения BEL агента. Их можно представить с помощью совокупности миров, в которых распределены его предпочтения. Пусть агент а работает с множеством возможных миров W. Рассматривая

знания и предпочтения агента, из множества W можно выделить подмножество на котором агент концентрирует свое внимание. Это подмножество содержит миры, совместимые с тем, что агент знает (в

чем он убежден) в мире . Тогда соотнесение подмножества , агента а и мира означает

введение некоторого отношения R. Здесь миры из — это такие миры, с которыми находится в отношении R.

Будем полагать, что агент определенно убежден в формуле р тогда и только тогда, когда эта формула истинна во всех возможных мирах связанных с исходным миром , т.е.

тогда и только тогда, когда .

Стандартная аксиоматика логики знаний агента приведена ниже.

()( ) (7.3)

(7.4)

(7.5)

(7.6)

(7.7)

если p, то p

Интерпретация этих аксиом такова.

К: Замкнутость знаний агента относительно операции импликации, т. е агент знает все следствия, вытекающие из его знаний

Т: Аксиома истинности знания: “То, что агент знает, истинно”

D: Аксиома непротиворечивости знаний агента: если агент знает об истинности некоторого высказывания, то противоположное высказывание ложно

PI (4): Аксиома позитивной интроспекции: “агент знает, что он знает”

NI (5): Аксиома негативной интроспекции: “агент знает, что он не знает”

Rl: Правило вывода: “агент знает каждое истинное высказывание и все тавтологии”.

2. Чем отличаются горизонтальные организации от расширенных организаций?

Смотри Билет №3

Расширенная организация также не являясь монолитной, имеет от крытую, неоднородную и переменную сетевую структуру, где в центральном узле (коллективный агент-владелец ресурсов), сосредоточены

важнейшие, стратегические ресурсы, знания и процессы, формирующие организационное ядро, а остальные, менее важные компоненты или наиболее рутинные работы и процессы выводятся наружу и доверяются внешним партнерам. Такую организацию можно сравнить с “мозгом”, возбуждения от которого поступают на внешние “эффекторы”.

Периферийные узлы сети могут работать, в основном используя идеи и ресурсы, поставляемые центральным узлом. Подобные стратегии позволяют собрать воедино и более эффективно расходовать ограниченные ресурсы, а также непосредственно распространять среди относительно простых периферийных агентов уникальные знания и опыт “высокоинтеллектуального” центрального агента.

В то же время, здесь относительная простота периферийных агентов, их хорошая обучаемость и высокий эволюционный потенциал способствуют достижению высокой реактивности всей организации и, как следствие, преимуществ в конкурентной борьбе.

Нельзя не отметить, что концепция расширенной организации далеко выходит за рамки простого переноса рутинных работ или использования периферийными узлами наиболее передового опыта, распространяемого по сети. Речь идет о создании гибкой эволюционной организации с переменной, настраиваемой на среду структурой, организация: модель взаимодействия цент состояшей из автономных агентов, число и свойства которых зависят от практических требований и решаемых задач. Такая сеть должна обладать возможностями динамической самореорганизации в интересах оперативной адаптации к быстро меняющейся среде.

Экзаменационный билет №11

1.Опишите основные положения теории и механизмы коммуникации агентов? Дайте пример централизованной опосредованной модели коммуникации на основе «доски объявлений».

См билеты 6,8

Взаимодействия между агентами могут иметь различную степень сложности. К простейшим видам взаимодействия агентов относится их связь через сообщения от среды, как это делается в моделях коллективного поведения автоматов. Следующими по уровню сложности являются отношения взаимодействия между слабо персонифицированными агентами (например, на основе механизма “доски объявлений”)

Сложнее организовать коммуникацию между персонифицированными агентами. Здесь ведущую роль начинают играть отношения кооперации, координации и коалиции. В такие отношения вступают агенты, занятые совместным решением задач или планирующие свою деятельность с учетом деятельности других агентов. И, наконец, особое место занимают отношения неоднородности и конфликтности на множестве агентов. Переход от однородных агентов к взаимодействию неоднородных агентов позволяет решать задачи,

которые однородный коллектив в принципе решить не может, а конфликты в ряде случаев могут рассматриваться как положительное явление при организации коллективного поведения агентов, способствуя достижению общей цели

Способы коммуникации между агентами делятся на непосредственные и опосредованные. Практическая реализация различных вариантов коммуникации агентов чаще всего сводится к двум механизмам:

а) механизму доски объявлений, обеспечивающему опосредованную, но централизованную коммуникацию; б) механизму посылки сообщений, определяющему прямую и децентрализованную коммуникацию.

Механизм опосредованной коммуникации реализуется с помощью архитектуры “доски объявлений” (blackboard). Здесь основная идея состоит в воспроизведении взаимодействия нескольких агентов посредством доски объявлений, на которой написаны все известные сведения и указаны решаемые задачи. Агенты в зависимости от их опыта пытаются заполнить доску объявлений. При этом доска объявлений рассматривается как промежуточный модуль — посредник для осуществления различных взаимодействий между агентами.

принципе модель доски объявлений состоит из трех частей:

а) источников знаний;

б) структуры данных типа доски объявлений;

в) механизма управления.

Управляющий компонент должен решать, какой агент (источник знаний) имеет доступ к доске объявлений в данный момент времени.

Впостроенных таким образом распределенных интеллектуальных системах базы знаний разбиваются на отдельные независимые модули знаний, ориентированные на конкретную задачу и соответствующие компетенции данного агента. Эти модули знаний разделяются на два основных класса: 1) модули стратегий, служащие для планирования и управления процессом решения задачи; 2) модули тактик (активации правил), обеспечивающие реализацию стратегий и выполнение действий.

Общая архитектура доски объявлений не накладывает никаких ограничений на способ представления знаний. Эти модули могут функционировать на основе правил, фреймов, сетей, сценариев и т.д., а могут быть и простыми интерфейсами для обычных алгоритмических программ.

Доска объявлений должна содержать область прохождения сообщений, информацию о процессе решения задачи и состоянии агентов. Область сообщений обеспечивает механизм коммуникации, обмена запросами для различных модулей знаний. В простейшем случае доска объявлений имеет статическую структуру, включающую слоты для всех модулей знаний, и разбита на уровни, которые отражают различные степени абстракции в описании рассматриваемой задачи. В слоты помещается описание различных гипотез и вариантов коммуникации. При работе интеллектуальной системы различные модули знаний независимо порождают, обновляют и оценивают эти гипотезы, относящиеся к проблемной области.

С доской объявлений связан также специальный модуль — схема доски объявлений, охватывающая декларативные знания о содержимом, организации и использовании доски объявлений. В этом модуле также хранится информация о том, какие модули знаний имеют дело с различными слотами. Эта информация служит для интеграции различных компонентов МАС; Таким образом, обеспечивается механизм интерпретации доски объявлений и посылки новых сообщений.

Всоответствии с рассматриваемым подходом базовая операционная стратегия системы состоит в выдвижении и обосновании гипотез (предположений). Различные агенты (источники знаний) определяют, как сформулировать и доказать гипотезу (стратегический уровень) и как, в дальнейшем, провести ее пошаговую верификацию (тактический уровень). Тогда механизм вывода состоит из двух компонентов: список (последовательность) задач и монитор.

Всписок (agenda) включаются все задачи, которые рассматриваются системой в текущий период времени. В любой момент времени в нем содержатся все задачи, выполняемые на основе данных с доски объявлений. Монитор используется для контроля всего процесса решения задачи. Он сортирует задачи из списка и эвристическим путем выбирает следующую задачу для выполнения. Монитор осуществляет проверку доски объявлений и области сообщений после работы каждого модуля знаний, анализируя слоты доски