Višeagentski sustavi - FERjan/petrimas/download/MASv10.pdfInterakcija i kooperacija Raspodjela zadataka Koordinacija Literatura višeagentski jednoagentski Zavod za elektroniku, mikroelektroniku,

1

Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave

21. veljače, 2003.

Višeagentski sustavi“No agent is an island”

Jan Š[email protected]

v1.0


PREGLED

UvodArhitektura agenataModeliranje ponašanjaSpoznaja i konacijaOrganizacijaKomunikacijaInterakcija i kooperacija Raspodjela zadataka Koordinacija Literatura

višeagentski

jednoagentski


UVOD

Definicija MAS-aNeke vrste MAS-aKada možemo reći da je sustav MAS?Razine pristupaTaksonomija agenataPrimjeri agenata na temelju taksonomijeKontinuiranost podjele kognitivno/reaktivnoFormalni jezici višeagentskih sustavaSrodna područjaTrendovi razvojaPodručja primjene…


Definicija MAS-a

Višeagentski sustav� engl. multi-agent system, MAS

MAS = (E, O, A, R, Op, L)

E – okolinaO – objekti u okoliniA – agenti, također objekti (A⊆⊆⊆⊆O, card(A) > 1)R – relacije između objekataOp – operacije agenata nad objektimaL – zakoni svijeta [laws of universe]


Neke vrste MAS-a

Communcating MAS� komunikacija između agenata u vidu poruka

Purely communicating MAS� agenti samo komuniciraju� prostor je prazan (E=∅)� nema drugih objekata osim agenata (A=O)� R ==> mreža računala

Situated MAS� agenti smješteni u okolinu E� postoji metrika u E

Purely situated MAS� nema poruka, signali se šire kroz medij okoline


Kada možemo reći da je sustav MAS?

Ako postoji paralelizam…� paralelno djelovanje autonomnih agenata� pokušavaju ostvariti cilj ili zadovoljiti ‘satisfaction function’

… i ako postoji interakcija� sofisticiran mehanizam interakcije==> komunikacijski protokol==> mehanizam interakcije s okolinom

2


Razine pristupa

Mikro-socijalna razina� razmatranje interakcije manjeg broja agenata (2 ili više)==> DAI

Razina grupa� razmatranje struktura složenijih organizacija� diferencijacija uloga agenata� nastajanje (engl. emergence) organizacijskih struktura

Razina globalnih društava (populacija)� razmatranje dinamike velike grupe agenata� opća struktura sustava i njegova evaluacija==> AL


Taksonomija agenata

Osnovna podjela - prema spoznaji o okolini� kognitivni - simbolična i eksplicitna predodžba svijeta� reaktivni - znanje integrirano u senzorno-motorne

sposobnosti

Prema vođenju (konaciji)� teleonomični - tendencije su eksplicitno izražene u agentu� refleksni - tendencije dolaze iz okoline

Prema odbairu akcija (postojanju memorije)� histerezni - odabir akcije na temelju prethodnog stanja,

iskustva iz prošlosti koriste za predviđanje budućnosti� tropizni - vođeni lokalnim stanjem svijeta, bez memorije,

bez izričito formuliranog cilja ==> situated action


Taksonomija agenata (nast.)

Tropizam ==> ReaktivnostKognitivizam ==> Histereza

C H

R T

Predstavljanje Unutarnje stanje

eksplicitno

nemaimplicitno

ima


Primjeri agenata na temelju taksonomije

Intentional (rational) agents [deliberative agents]� kognitivni teleonomički agenti==> interesantni u okviru DAI

Module-based agents� kognitivni refleksni agenti� ‘pomoćni agenti’

Drive-based agents� reaktivni teleonomični agenti

(Tropistic) agents� reaktivni refleksni agenti==> interesantni u okviru AL


Kontinuiranost podjele kognitivno/reaktivno

potpuno reaktivni

potpuno kognitivni

nema predstavljanja

samo simboličkone-simboličko

simboličko numeričko


Oblikovanje i izgradnja agenata i MAS-a

Teorija agenata

Arhitektura Jezici L1, L2, …

3


Formalni jezici višeagentskih sustava

Specifikacija i formalizacija (L5)� modalna logika, …

Predstavljanje znanja (L4)� produkcijska pravila, BB, semantičke mreže, okviri,

Petrijeve mreže, …� uvijek postoji kod MAS-a s kognitivnim agentima

Opis ponašanja agenata i okoline (L3)� Petrijeve mreže, produkcijska pravila, konačni automati,

BRIC model, …Komunikacija (L2)� KQML, ACL, …

Programska izvedba (L1)� IDL, C++, …


Srodna područja

MAS

AL

DAI

Distr.sust.

Automatika

Robotika

DPS

Bio

Soc

react

cogn

…

…


Trendovi razvoja

Američki DAI pravac � Lesser, Durfee, Conry, …� manji broj kognitivnih agenata

Racionalni agenti� Shoham, Georgeff i Rao, Jenning i Wooldridge, Singh,

Sadek, Galliers, Werner, Chaib-Draa, …� formalizmi autonomnih racionalnih agenata� temelji na BDI teoriji (Cohen, Levesque)� KQML, ACL

Teorija govornih činova + MAS� Moulin i Cloutier, Brassac, …� definiranje komunikacijskih protokola

DAI + teorija igara� Rosenschein, Zlotkin, Klaus, …


Trendovi razvoja (nast.)

Petrijeve mreže + MAS� Estraillier, Ferber, Pinson, Haddad, Azema, …� koriste formalizme iz područja porazdijeljenih sustava� analizu, dizajn i vrednovanje MAS-a� osobito Petrijeve mreže

Reaktivni agenti� Brooks, Steels, Denenborg, Ferber, Drogul, Demazeau,

Bourgine, Meyes, Matarić, …� pristup sa stajališta AL: study of collective phenomena� SWARM intelligence, ANIMATS, stanični automati

Učenje + MAS


Područja primjene

Problem solving� (porazdijeljeno) rješavanje (porazdijeljenih) problema

Višeagentske simulacije� mikroanalitički modeli, mikro-svjetovi, eko-sustavi� STARLOGO (Resnick)

Izgradnja umjetnih svjetova� analiza interakcije, razrada metoda kooperacije i sl.

Kolektivna robotika� konkretni fizički agenti u stvarnoj ogolini� 2 domene: celularna i mobilna robotika

Oblikovanje programa� stvaranje porazdijeljenih programskih rješenja � mogu evoluirati kroz interakciju, adaptaciju i reprodukciju==> AOP - AGENT0 (Shoham); MetateM (Fisher)


Resnick - Kornjače, termiti i prometne gužve

Centralised mindset� ljudi su skloniji centraliziranom načinu razmišljanja� “watchmaker argument” (W. Paley, 1802.)� ego-centriran model psihe� teorije konspiracije� jata ptica

Mnogi fenomeni jesu centralizirani, ali mnogi nisu…� “nevidljiva ruka” Adama Smitha (“The Wealth of Nations”)� Darwinova teorija evolucije (“Origin of Species”)� …

==> Paradigm shift� korisno je (ili barem zanimljivo) promijeniti način na koji

razmišljamo

4


Resnick - Kornjače, termiti i prometne gužve (nast.)

Pozitivna povratna veza� osnovni mehanizam samo-organizirajućih sustava� mehanizam eksploatacije

Slučajnost� do uređenja se dolazi iz slučajnog početnog stanja� mehanizam eksploracije� omogućava pronalaženje globalnog optimuma

Ponašanje individue ≠≠≠≠ ponašanje grupe� objekti na jednoj razini često se ponašaju potpuno

drugačije od objekta druge razineMijena nastalih objekataOkolina je aktivna� okolina utječe i ograničava ponašanje agenata


Konkretna primjena (Demazeau, 2000.)

Oblikovanje sustava pomoću računala (CAD)Računalni i robotski vid <==Sustavi potpore odlučivanjuElektroničko poslovanjeObrada prirodnog jezika <==Nadgledanje mreže računalaAutomatizacija ureda i kućeRobotika (upravljanje) <==Simulacije društava <==Usmjeravanje (telekomunikacije)Upravljanje prometom…


Momenti svojstveni višeagentskim sustavima

Među-agentska komunikacijaMikroteorije i vjerovanjaKooperacijaNatjecanjeOrganizacija društvaIzranjajuća svojstva


ARHITEKTURA AGENATA

Kategorije arhitekturaAgenti temeljeni na logiciBDI arhitektureTeorija intencijeFormalizam intencijeSlojevite arhitektureArhitekture reaktivnih agenataArhitekture temeljene na MAS-ima


Kategorije arhitektura (Wooldridge, 1999.)

(prema načinu odabira akcije) action:P→→→→A

Agenti temeljeni na logici� odluke su teoremi u nekoj logici

BDI arhitekture(Belief-Desire-Intention)� manipulacija podatkovnih struktura koje predstavljaju

vjerovanja, htjenja i intencijeSlojevite arhitekture� programski slojevi za različite razine apstrakcije problema

Arhitekture reaktivnih agenata� izravno preslikavanje percepcije u akciju

Arhitekture temeljene na MAS-ima


Agenti temeljeni na logici

Agent kao sustav za dokazivanje teorema� formalan sustav {Γ, L}; A skup akcija;

Γ├─L a∈∈∈∈A

Najčešće nemonotoni i modalni sustavi� MetateM (AOL) – situation calculus (Fisher, 1982.)� CONGOLOG – vremenska logika (Lesperance, 1996.)

Produkcijski sustaviClassifier-based systems� produkcijski sustavi + GA = adaptacija� Wilson, 1991.

5


BDI arhitekture (Georgeff i Rao, 1991.)

Pristup temeljen na teoriji intencije (Bratman)� slično teoriji Cohen-Levesque (koriste samo 2 modaliteta)

Osnovni modaliteti: B (belief), D (desire), I (intention)

Agent generira opcije djelovanja (==> D) � na temelju onog u što vjeruje, a u smjeru svojih intencija

Intencije stalno nadopunjuje (==> filtriranje)� ovisno o trenutnim intencijama, opcijama i vjerovanjima� neke intencije opet će generirati nove opcije==> konkretizacija opcija do izvršivih intencija

Izvršivu intenciju preslikava u akcijuVjerovanja modificira na temelju percepcije


BDI arhitekture (nast.)

B ⊆⊆⊆⊆ BelD ⊆⊆⊆⊆ DesI ⊆⊆⊆⊆ Int

BR: Bel××××P→→→→BelDG: Bel××××Int →→→→DesF: Bel××××Des××××Int →→→→IntExec: Int →→→→A

DG

ExecD

Senzori

B BR

I

P

F

A


Teorija intencije (Bratman, 1987.)

Intencija povezuje vjerovanja i ciljeve s akcijom

Povezana s konceptom vremena

Nužne značajke teorije intencije� agent želi ostvariti intencije, koje su izvorišta problema� njima “filtrira” nove (nekonfliktne) intencije� prati uspjehe svojih intencija, eventualno pokušava ponovo� vjeruje da su one moguće� ne vjeruje da ih neće uspjeti provesti� vjeruje da će ih uspjeti provesti pod određenim uvjetima� ne mora imati intenciju uzrokovati njihove popratne pojave


Formalizam intencije (Cohen & Levesque, 1990.)

Više-modalna logika� (BEL x ϕ) ; agent x vjeruje ϕ ==> KD45� (HAPPENS α) ; slijedeća akcija je α� (GOAL x ϕ) ; cilj agenta x je ϕ ==> KD� (DONE α) ; α se upravo dogodio

Dodatni operatori� α; α’ ; nakon α slijedi α’� α? ; akcija testiranja α

Operatori vremenske logike� ◊α = ∃x (HAPPENS x; α?) ; jednom u budućnosti� □α = ¬◊¬α ; uvijek� LATER(α) = ¬p ∧ ◊p ; striktni ◊� (BEFORE p q) = … ; p vrijedi prije q


Formalizam intencije (nast.)

Perzistentan cilj� (P-GOAL x p) =

(GOAL x (LATER p)) ∧ (BEL x ¬p) ∧ ; cilj i vjerovanje(BEFORE ; odustajanje

((BEL x p) ∨ (BEL x □¬p)) ; gotov ili nemoguć¬(GOAL x (LATER p))

)

Fanatična intenzija� (FAN-INTEND x α) =

(P-GOAL x (DONE x (BEL x (HAPPENS α))?; α

))

…


Digresija – aksiomi modalne logike

(K) □(A →→→→ B) →→→→ (□A →→→→ □B) ; distributivnost(D) □A →→→→ ¬¬¬¬□¬¬¬¬A ; ne-kontraditkornost

□A →→→→ ◊A(4) □A →→→→ □□A ; pozitivna introspekcija(5) ¬¬¬¬□A →→→→ □¬¬¬¬□A ; negativna introspekcija(T) □A →→→→ A ; aksiom istinitosti

¬¬¬¬□A <=> ◊¬¬¬¬A¬¬¬¬◊A <=> □¬¬¬¬A ==> ◊ = ¬¬¬¬□¬¬¬¬

6


Slojevite arhitekture

Horizontalne� upravljački tok je horizontalan

Vertikalne jednoprolazne� upravljački tok prolazi slijedno kroz sve slojeve� posljednji sloj generira akciju

Vertikalne dvoprolazne� prvi: uspon informacijskog toka do viših razina apstrakcije� drugi: silazak upravljačkog toka i konkretizacija do akcije� analogija s društvenom organizacijom

Horizontalni tok <==> Vertikalna funkcija modulaVertikalni tok <==> Horizontalna funkcija modula


Slojevite arhitekture (nast.)

sloj 1

sloj 2

...

sloj n

P A

sloj 1

sloj 2

…

sloj n

P

A

sloj 1

sloj 2

…

sloj n

P A

HT (VF) V1T (HF) V2T (HF)


Primjer 1: Modularna horizontalna (Mueller, 1996.) …

==> V2T (HF)

Ciljevi

Odlučivanje

KR

Percepcija

Planiranje

Izvršavanje

Okolina

P

A


Primjer 2: Competitive tasks (Drogoul i Ferber, 1992.)

==> HT (VF)

Obnavljanje

Istraživanje

Senzori

IzvršavanjePodizanje objekta

Okolina

P

A

Selektor


Arhitekture reaktivnih agenata

Konektivističke arhitekture (ANN)� predefiniranih težina: Braitenberg, 1984.; …� BP: Lin, 1992. � GA: Todd i Miller, 1991.; Cliff 1993.; …

Arhitekture temeljene na dinamičkim sustavima� Steels, 1994.

Subsumption arhitecture <==� Brooks, 1986.


Primjer: Subsumption architecture (Brooks, 1986.)

==> slojevita arh.

Okolina

Kartografiranje

Istraživanje

Slučajno kretanje

Senzori

Izvršavanje

Izbjeg. kolizije InhibicijaIII ⊆⊆⊆⊆ R××××R

A

P

7


Arhitekture temeljene na MAS-ima

Agent je MAS� ponašanje agenta rezultat je aktivnosti unutar MAS-a� arhitektura agenta <==> organizacija MAS

Minsky, 1986.� The Society of the Mind

Denett, 1991.� “multiple drafts” model svijesti

==> Noetic agents


PONAŠAJNI MODELI

Modeliranje akcijeSTRIPS operatoriAkcija kao rezultat pojedinih utjecajaAkcija kao računalni procesPetrijeve mrežeBRIC


Modeliranje akcije

Transformacija globalnog stanja� STRIPS operatori, …

Rezultat pojedinih utjecaja� model utjecaj/reakcija (engl. influence/reaction)

Računalni proces� FSM, Petrijeve mreže, …� BRIC

…


STRIPS operatori

Svijet� stanje svijeta prikazano je kao skup atomičkih formula

Operatori� ostvaruju prijelaz u novo stanje� oblik: precondition, delete-list, add-list

Nedostaci� statičnost� sekvencijalnost� univerzalnost

==> akcija izravno mijenja svijet� komplikacije kod modeliranja heterogenog MAS-a


Akcija kao rezultat pojedinih utjecaja

Razdvajamo utjecaje agenata od stanja svijeta� stanje svijeta mijenja se primjenom određenih zakona� isti zakoni primjenjuju se na utjecaje svakog agenta� razlikujemo svojstva agenata (utjecaje) i okoline (reakcije)

==> influence/reaction model

A1

A2 ΣΣΣΣ

Zakonisvijeta L Okolina

Utjecaj

Utjecaj

AkcijaReakcija


Akcija kao računalni proces

FSM� ograničenost s obzirom na jezik� nedostatak paralelizma (kombinatorna eksplozija)

ATN� nedostatak paralelizma

Petrijeve mreže (PN)� obojane� predikatne� stohastičke� sinkrone� vremenske� …

8


Petrijeve mreže

PN C = (P, T, I, O)

P - konačan skup mjestaT - konačan skup tranzicija, P∩∩∩∩T=∅∅∅∅I: T→→→→P∞∞∞∞ - ulazna funkcijaO: T→→→→P∞∞∞∞ - izlazna funkcija

Graf G = (V, A)

V = P∪∪∪∪T - skup čvorovaA - višekratni skup usmjerenih bridova

∀∀∀∀ai∈∈∈∈A {ai=(vj, vk) �� [(vj∈∈∈∈P)∧∧∧∧(vk∈∈∈∈T)]∨∨∨∨ [(vj∈∈∈∈T)∧∧∧∧(vk∈∈∈∈P)]}


Petrijeve mreže (nast.)

µµµµ: P→→→→N+ - označavanje PN C = (P, T, I, O)

Omogućavanje tranzicije tj∈∈∈∈T∀∀∀∀pi∈∈∈∈P ≥≥≥≥ #(pi, I(tj))

Paljenje tranzicije tj∈∈∈∈T rezultira novim označavanjemµµµµ’(pi) = µµµµ(pi) - #(pi, I(tj)) + #(pi, O(tj))

Nedeterminističke� bilo koja omogućena tranzicija može paliti


Petrijeve mreže (nast.)

Ekpresivnost ==> PNL (Petri Net Language)� između regularnih i kontekstno ovisnih jezika

Petrijeve mreže + inhibitorski brid ==> T0� ekspresivnost ekvivalentna Turingovu stroju

Prednosti� pogodne za modeliranje paralelizma� proširive do željenog stupnja složenosti� u potpunosti matematički formalizirane

Nedostaci (s aspekta MAS-a)� složenost modela interesantnih u praksi

==> BRIC


BRIC (Ferber, 1999.)

Basic Representation of Interactive Components� formalizam na razini višoj od razine PN� modeliranje ponašanja cijelog MAS-a (A, O, E, …)� BRIC komponente

Grafički jezik visoke razine� opisuje modularnu strukturu BRIC komponenti

Obojane PN� opisuju ponašanje BRIC komponenti

Vrste BRIC komponenti� složena � elementarna – opisana pomoću obojane PN� primitiv – eksterna funkcionalnost


BRIC – primjer situiranog MAS-a

A – akcija R – reakcijaI – utjecaj P – percepcijaC – konzumacija

Sinkronizator

S(R)E(R)

E(A)

Okolina

P

C

I

Percepcija

Znanje + KonacijaC

I

P

S(P)

Agent 2 …

…


ORGANIZACIJA MAS-a

Što je organizacija MAS-a?Relacije među agentimaPristupi analizi organizacije MAS-aFunkcionalna analizaStrukturalna analiza Parametri konkretizacijePenta-dimenzijski pristup

9


Što je organizacija MAS-a?

Organizacijsku strukturu čini� skup agenata okarakteriziranih ulogama� relacije R između tih uloga

Konkretizacija organizacijske strukture� iz apstraktne organizacijske strukture izvodi se konkretna� definiraju se agenti za pojedine uloge� opisuju se relacije između njih

Razine organizacije� svaka organizacija agregacija je elemenata niže razine� ujedno je i komponenta organizacije više razine� najniže: elementarna komponenta� najviše: općeniti MAS


Relacije među agentima

Poznanstvo� minimalna relacija

Komunikacijska veza� mogućnost adresiranja drugog agenta

Podređenost� dinamička ili statička

Operativna veza� uvjet obavljanje zadatka je rezultat rada drugog agenta

Informacijska veza� agent ovisi o znanju drugog agenta

Konfliktna veza� konflikt nad resursom

Natjecateljska veza� nekompatibilni ciljevi


Pristupi analizi organizacije MAS-a

Funkcionalna analiza� funkcije organizacije pridružuju se ulogama agenata� mogu biti centralizirane ili distribuirane među agentima

Strukturalna analiza� orijentacija sustava� način uparivanja (uloga-agent, agent-agent)� relacija podređenosti� nastanak

Parametri konkretizacije� stupanj specijalizacije� stupanj redundancije


Funkcijska analiza

Reprezentacijska funkcija� predstavljanje okoline i drugih organizacija, pamćenje

Organizacijska funkcija� upravljanje organizacijom (koordinacija, suradnja)

Konativna funkcija� motivacijska funkcija, odlučivanje

Produktivna funkcija� karakteristična uloga ovisi o primjeni MAS-a

Interakcijska funkcija� perceptivna i izvršna funkcija

Vegetativna funkcija� očuvanje strukture i očuvanje agenata koji je sačinjavaju� održavanje resursa


Penta-dimenzijski pristup

Fizička dimenzija (ϕϕϕϕ)� implementacija arhitektura

Socijalna dimenzija (σσσσ)� uloga organizacije u višim organizacijskim strukturama

Relacijska dimenzija (αααα)� interakcija s organizacijama na istoj razini

Dimenzija okoline (χχχχ)� percepcija okoline i utjecaj na istu putem akcija

Refleksivna dimenzija (ωωωω)� meta aspekti organizacije: predodžba o sebi samoj,

sakupljanje znanja, održavanje strukture


Penta-dimenzijski pristup (nast.)

σσσσ

ωωωωαααα χχχχ

ϕϕϕϕ

σσσσ


ϕϕϕϕ

σσσσ


ϕϕϕϕ

društvo

komponente

razina n+1

razina n

10


Strukturalna analiza – orijentacija sustava

Objektna� svaki agent je jedan objekt problema

Prostorna� svaki agent je jedan dio prostora problema

Funkcijska� svaki agent je jedna faza problema� vertikalna: funkciji pridružujemo jednu složena aktivnost==> više kognitivni agenti� horizontalna: naglašava ono što dijele vert. funkcije==> više reaktivni agenti


Strukturalna an. - sparivanje, podređenost, nastanak

Fiksirano uparivanje� agenti imaju ulogu od koje ne zastranjuju

Promjenjivo uparivanje� promjenjivo unutar zadanih okvira � potreba za prilagodbom može biti endogena ili egzogena

Evolucijsko uparivanje

Hijerarhijska organizacijaRavnopravna [egalitarian] organizacija

Prethodno definirana organizacija� nastaje apriorno od strane dizajnera

Izranjajuća [emergent] organizacija� tipično reaktivni sustavi


Parametri konkretizacije

a∈∈∈∈A - agentiT - zadatakS - skup vještina; ST⊆⊆⊆⊆S, Sa ⊆⊆⊆⊆S

Stupanj specijalizacije� ∈[0, 1], uz card(ST∩Sa)≥1� 0 – totitpotentan za T� 1 – specijaliziran za t∈T

Stupanj redundancije� ∈[0, 1], uz card(As)≥1� 0 – jedan agent može S� 1 – svi agenti mogu S

==> cilj: optimizacija µµµµ(R, H)

card(ST) – card(ST∩Sa)card(ST) – 1HT

a=

card(AS) – 1card(A) – 1Rs=


KOMUNIKACIJA

SignalKategorije komunikacijeFunkcije komunikacijeKooperativno načelo komunikacijeTeorija govornih činovaKomponente govornog činaIshod govornog činaKonverzacijaGovorni činovi za konkretan MASPrimjer definicije performativeKomunikacijski jezici agenata…


Signal

Osnovni primitiv komunikacije� promjena ili trag u okolini na nekoj osnovi (mehaničkoj,

elektro-magnetskoj, kemijskoj i sl.)� propagira se prema nekim pravilima� sam po sebi nema značenja

Vezivanje značenja uz signal� mora se moći percipirati� mora se moći interpretirati

==> znak [sign]� kognitivna interpretacija signala� u kontekstu kognitivne znanosti ==> simbol

==> stimulus� reaktivna interpretacija signala


Signal (nast.)

Lingvistički znakovi� osnovni primitivi komunikacije kognitivnih agenata

Indicije� konstrukcija hipoteza na temelju nastale situacije� kognitivni proces abdukcije

Stimulus

Znak [Sign]

Signal

- kognitivni agenti

- reaktivni agenti

percept

percept

lingvistički znak, indicija, ...

11


Kategorije komunikacije

(id) <F> : <T> << <poruka> ; F,T ⊆⊆⊆⊆ A

Veza pošiljatelj-primatelj� point-to-point mode, card(T)=1� broadcast

Priroda komunikacijskog medija� izravno usmjeravanje (komunikacijski kanal)==> sadržaj je skriven od neadresiranih agenata� propagacija signala==> intenzitet se smanjuje s udaljenošću, ∼d ili ∼d2

� oglasna ploča

redukcija intenziteta signala ==> topološke razliketopološke razlike ==> socijalne (ponašajne) razlike


Kategorije komunikacije (nast.)

Namjera za komunikacijom� komunikacija s namjerom� incidentna

Incidentna komunikacija� poruka je odaslana nenamjerno, npr. tragovi� semantika je vezana uz stanje u kojem se pošiljatelj nalazi� interpretacija je proizvoljna i ovisi o primatelju

Dennett (1983.) definira stupnjeve intencije� 0 – X šalje M jer X percipira S� 1 – X šalje M za Y jer X želi da Y učini P� 2 – X šalje M za Y jer X želi da Y vjeruje P� 3 – X šalje M za Y jer X želi da Y vjeruje da Z vjeruje P� ... izvana gledano nije moguće odrediti stupanj intencije!


Funkcije komunikacije (Jakobson, 1963.)

Izražajna� indicira stanje, namjeru, ciljeve i vjerovanja agenata� sinkronizacija, koordinacija i usklađivanje vjerovanja� “This is my state, this is what I think, these are my beliefs”

Konativna� zapovijed ili zahtjev od pošiljatelja k primatelju� “Do this”, “Answer my question”

Referentna� podaci o činjenicama svijeta ili o trećoj strani� “Here’s the way it is”

Fatična� uspostava, održavanje (prolongacija) i prekid komunikacije� “I wish to communicate with you”, “Acknowledged”, “Hello”


Funkcije komunikacije (nast.)

Poetična (estetična)� naglašavanje samih poruka� nije (još) u domeni MAS-a

Paralingvistička� o porukama koje su bile ili će biti poslane� “Why are you asking me this?”, “Be more precise”

Metakonceptualna� stvaranje zajedničkog lingvističkog i konceptualnog spoja� teško izvedivo u MAS-ima� “By X I mean Y”

Jedna poruka općenito ima više funkcija� razlikujemo primarnu i sekundarnu funkciju� svaka poruka ima istovremeno izražajnu i fatičnu funkciju


Funkcije komunikacije (nast.)

(M1) B : A << Koji x-evi zadovoljavaju P(x)?

Primarna funkcija� konativna (zahtjev od agenta B agentu A)

Sekundarna funkcija� izražajna (B želi nešto saznati)� fatična (B želi nastaviti dijalog)


Kooperativno načelo konverzacije (Grice, 1975.)

Konverzacija� sastoji se od konverzacijskih doprinosa i nekog smjera� sudionici se implicitno dogovaraju oko smjera konverzacije� sudionici imaju slijediti 4 osnovne maksime

(1) Maksima kvantitete� doprinos treba biti informativan koliko je potrebno

(2) Maksima kvalitete� doprinos mora biti istinit ili poduprijet činjenicama� MAS ==> honesty postulate

(3) Maksima relacije� doprinos mora biti relevantan za konverzaciju

(4) Maksima načina� valja izbjegavati višeznačnosti i nejasnoće

12


Teorija govornih činova [speech acts theory]

Teorija iz filozofije jezika (pragmatike)� značajna za analizu p-2-p simboličke komunikacije MAS-a� pet osnovnih činova (Searle 1979., Vanderveken 1988.)

Tvrdnje [assertive]� daju informaciju o stanju svijeta

Direktive [directive]� zahtjevi [interrogatives] i upute [exercitives]

Obećanja [promissive]� obvezivanje na izvršavanje nekog čina u budućnosti

Ekspresije [expressive]� agentu daju informacije o o mentalnom stanju pošiljatelja

Deklaracije [declarative]� čin koji nastupa samim davanjem izjave


Komponente govornog čina

Lokutorna� fizičko generiranje izjave (izgovaranjem ili pisanjem)� po pravilima gramatike i leksike

Ilokutorna� provođenje govornog čina� karakterizirana ilokutornom silom (performativom)� ilokutorna sila primjenjuje se na propoziciju (sadržaj)� npr. Tvrdnja(pada kiša), Pitanje(pada kiša)

<performativa>(<sadržaj>)

Perlokutorna� učinak kojeg ilokutorna komponenta ima na primatelja� npr. uvjeravanje, plašenje, motiviranje, …


Ishod govornog čina (Vanderveken 1988.)

Uspjeh [success]� odnosi se samo na ilokutornu komponentu� uspijeva li provedba govornog čina?� ispravno poslana poruka, ispravno primljena, primatelj

razumije jezik pošiljatelja, primatelj ispravno tumači poruku

Zadovoljenje [satisfaction]� odnosi se na perlokutornu komponentu� mijenja li se stanje svijeta u skladu s govornim činom?� npr. agent odgovara, čini ono što se od njega zahtijeva, …

Neuspjeh [failure]� prije uspjeha� nakon uspjeha umjesto zadovoljenja


Konverzacija

Teorija konverzacijskih poveznica� Möschler (1985.), Trognon i Brassac (1988.)� proširenje teorije govornih činova� govorni čin predstavlja elementarnu jedinicu konverzacije� teorija suviše napredna za današnje MAS-e

Komunikacijski protokol� jednostavnije proširenje teorije govornih činova� definira valjan slijed poruka ==> stanja i prijelazi� konverzacija počinje jednim od osnovnih govornih činova� u svakom stanju postoji reducirani skup mogućih činova� poruke mijenjaju interna stanja interlokutora

==> FSM (Winograd i Flores, 1986.)==> Petrijeve mreže


Govorni činovi za konkretan MAS

Odabir performativa� ovisi o karakteristikama agenata� npr. performativa koja odgovara govornom činu obećanja

nije potrebana ako se agenti ne mogu obvezivati

Primjer skupa performativa (Ferber)� tvrdnja - Assert() � direktiva - Question(), Request()� obećanje - OfferService()� ekspresija - KnowHowDo(), ProposeHypothesis()

Specijalizacija performativa� pod-tipove dobivamo povezivanjem s objektom ili akcijom� npr. RequestSolve()


Primjer definicije performative

A: B << Request(P)

Uvjet� goal(A, C) ∧ ; cilj od A jest C=true

believe(A, exec(P) => C) ∧ ; pa treba obaviti Pbelieve (A, wantDo(B, P)) ∧ ; B hoće obaviti P[believe (A, ¬competent(A, P)) ∨ ; A ne zna ili¬wantDo(A, P)] ; ne želi obaviti sam

Uspjeh� B: A<< AcceptDo(P) ; B pristaje obaviti P

→ commit(B, A, P) ; A dodaje u listu

13


Primjer definicije performative (nast.)

Zadovoljenje� B: A<< NotificationEndAction(P) ; B je obavio P

→ believe(A, C) ; A vjeruje da jest C

Neuspjeh� B: A<< RefuseDo(P) ; B odbija obaviti P

→ believe[A, ¬competent(B, P) ∨ ; A vjeruje da B ne zna¬wantDo(B, P)] ; ili ne želi obaviti P

� B: A<< FailureDo(P) ; B ne uspijeva→ traži objašnjenje

+ Pripadna konverzacijska struktura� opisana npr. pomoću Petrijeve mreže


Komunikacijski jezici agenata

Agent Communication Languages (ACL)� agenti komuniciraju na višoj razini� jezici temeljeni na teoriji govornih činova

Slojevi� vanjski sloj: parametri komunikacije� sloj poruke: performative, protokoli� sloj sadržaja: ontologija, jezik

Ontologija (u AI) = specifikacija konceptualizacije� opis znanih koncepata i znanih međusobnih relacija� omogućavaju agentima razmjenu znanja� agenti se moraju obvezati koristiti određenu ontologiju� analogno dogovoru oko vokabulara


ARPA KQML

Knowledge Query and Manipulation Language� u okviru projekta “Knowledge Sharing Initiative”� HL komunikacijski standard� definira jezik i protokol� ima omogućiti kooperaciju kognitivnih agenata� komplementaran pristup porazdijeljenom računarstvu s

OMG-ov ORB-om (CORBA standard)� sadržava (proširiv) skup od 40-tak performativa

Kritika Cohena i Levesqua (1995.)� višeznačnost i nepreciznost� beskorisne i nekoherentne performative� nedostajuće performative (kategorija obećanja ne postoji)


FIPA ACL

Agent Communication Language� FIPA = Foundation for Intelligent Physical Agents (1996.)� sadržava skup od 20 performativa

Struktura poruke� (inform ; performativa

:sender agent1:receiver hpl-auction-server:content

(price (bid good02) 150) ; sadržaj:in-reply-to round-4:reply-with bid04:language sl:ontology hpl-auction

)


Predstavljanje znanja u ACL

KQML i FIPA ACL neovisni su o sadržaju poruke� oba jezika definiraju format sadržaja� “:language” oznaka� uz KQML obično je to KIF, a uz FIPA ACL obično SL

KIF = Knowledge Interchange Format� temelji se na FOPL + metaznanje (operator ‘ )

SL = Semantic Language (Sadek, 1991.)� temelji se na modalnoj logici prvog reda� modaliteti: vjerovanje (B), nesigurnost (U) i želja (C)� Bip – “i vjeruje da jest p”� Uip – “i nije siguran u p, no vjeruje da je vjerojatniji od ¬p”� Cip – “i želi da p vrijedi”� semantika B operatora ==> KD45


ACM vs. KQML

Sličnosti� oba temeljena na teoriji govornih činova� slične sintakse (S-izrazi kao u LISP-u)

Razlike� performative KQML-a potječu iz prirodnog jezika, dok su u

ACL-u one rezultat istraživanja Davida Sadeka i imaju formalno definiranu semantiku

� KQML obuhvaća više aspekata među-agentskekomunikacije, npr. multi-response, dok ACL sve kategorije osim osnovnih obrađuje na razini jezika sadržaja

14


INTERAKCIJA I KOOPERACIJA

Osnovni elementi interakcijeKategorije interakcijeProučavanje situacija nekompatibilnih ciljeva?Aspekti kooperacijeKooperacija kao htjenje agenata?Indikatori kooperacijeOsnovne zadaće kooperacijeTehnike kooperacijeŠto sačinjava kooperaciju?Odnos kooperacije i koordinacijeTaksonomija koordinacije/kooperacije…


Osnovni elementi interakcije

Ciljevi agenata� nekompatibilni ako postizanje jednog onemogućava

postizanje drugog� kompatibilni ==> kooperacija ili indiferencija� nekompatibilni ==> antagonizam

Vještine agenata (engl. skills, capacity)� pojedine zadatke agent može riješiti sam� potrebna je interakcija s drugim agentima

Resursi okoline� ograničenost resursa dovodi do konflikata� nastupaju bez obzira na kompatibilnost ciljeva� izbjegavanje konflikata ==> koordinacija� razrješavanje konflikata ==> arbitraža i pregovaranje


Kategorije interakcije

C R S---------------1 1 1 ; nezavisnost1 1 0 ; jednostavna suradnja1 0 1 ; ometanje1 0 0 ; koordinirana suradnja0 1 1 ; pojedinačno natjecanje0 1 0 ; grupno natjecanje0 0 1 ; pojedinačni konflikti0 0 0 ; grupni konflikti

C ≡ kompatibilnost cilja; R ≡ dovoljno resursa; S ≡ dovoljno vještina

kooperacija

antagonizam


Proučavanje situacija nekompatibilnih ciljeva?

Mnogi modeli koji se bave suradnjom/ometanjem (tj. MAS-ima s kompatibilnim ciljevima) na mikro-planu uključuju antagonističke situacije

==> nije dovoljno baviti se samo onim situacijama u kojima su ciljevi agenata kompatibilni !


Aspekti kooperacije

Učinkovitost� upravo zbog kooperacije agenti mogu postići više nego

što je zbroj njihovih pojedinačnih akcija

Nužnost� upravo zato što ih je mnogo, oni moraju koordinirati svoje

akcije i rješavati konflikte


Kooperacija kao htjenje agenata?

Kognitivni agent� agenti mogu kooperirati u smislu da imaju kompatibilan cilj� ukupna učinkovitost može biti manja nego da svaki radi

posebno ==> situacija “majstora i šegrta”

Reaktivni agenti� nemaju cilja� naizgled nema niti kooperacije� u praksi ipak moguće (npr. mravi, termiti)� kooperacija postoji premda ne postoji namjera� “pozitivan učinak interakcije agenata”, “sekundarni efekt”

Kooperaciju treba promatrati A POSTERIORI !� vanjski promatrač uočava ponašanje agenata i rezultat

15


Indikatori kooperacije (Ferber, 1999.)

Agenti kooperiraju ako

(1) Učinkovitost raste� dodajemo jednog novog agenta� grupna se učinkovitost povećava

i/ili

(2) Izbjegavaju se konflikti� agenti izbjegavaju potencijalne konflikte� agenti rješavaju nastale konflikte

==> Drugačiji pristup kooperaciji od BDI pristupa


Osnovne zadaće kooperacije

Povećanje sposobnosti preživljavanja� engl. survival capacity� preživljavanje individue i kolektiva

Povećanje učinkovitosti� kvantitativno i kvalitativno (npr. razvoj nove vještine)� kvantitativno povećanje kao posljedica kvalitativnog

pojačanja ==> kataliza� kvalitativno povećanje kao posljedica kvantitativnog

pojačanja ==> efekt mase

Rješavanje konflikata� agenti istovremeno žele pristupiti jednom resursu� indikatori – brojači konfliktnih situacija


Tehnike kooperacije

Grupiranje & multiplikacija� fizičko grupiranje agenata

Komunikacija� kognitivni sustavi: poruke� reaktivni sustavi: rasprostiranje signala

Specijalizacija� proces prilagodbe agenta njegovu zadatku

Suradnja [collaboration]� više agenata zajednički radi na istome cilju� dijeljenje zadataka i resursa

Koordinacija� postupci bez kojih produktivne akcije nisu moguće

Rješavanje konflikata� arbitraža & pregovori, hijerarhijska struktura


Što sačinjava kooperaciju?

==> situacija interakcije koja objedinjuje ove tehnike

raspodjela zadatka i resursa

koordinacija akcija

arbitraža, pregovori, hijerarhija

Suradnja Koordinacija Rj. konflikata

Kooperacija


Odnos kooperacije i koordinacije (Durfee, 2001.)

Koordinacija akcija ne implicira kooperaciju…� koordinacija radi ostvarivanja prednosti nad drugim

agentom (antagonistička situacija)� koordinacija bez znanja drugog agenta

… ali kooperacija implicira koordinaciju

Koordinacija

Kooperacija


Taksonomija koordinacije (Huhns, Stephens)

Kooperacija� koordinacija agenata kompatibilnog cilja

Koordinacija

Kooperacija

Planiranje

Natjecanje

Pregovor

Porazdijeljeno Centralizirano

16


Taksonomija kooperacije (Franklin, 1997.)

MAS

Kooperativan

Diskretan Izranjajući Komunicirajući Prešutan

Promišljen Pregovarajući

Nezavisan


Izranjajuća vs. promišljena kooperacija

Izranjajuća kooperacija� agenti ne kooperiraju eksplicitno� iznimno učinkovita i elegantna, uz uvjet da je mehanizam

vješto konstruiran� tradicionalno primjenjivana na homogene grupe/popul.� oslanja se na visok stupanj redundancije� inspirirana ponašanjem životinja

Promišljena kooperacija [deliberative, intentional]� agenti kooperiraju eksplicitno i s namjerom� uključuje komunikaciju vezanu uz zadatak� bolja za zadatke kakve rješavaju ljudi


Prednosti kooperativnog MAS-a

Obavljanje inače neizvedivog zadatka� kvalitativna prednost

Povećanje produktivnosti svakog agenta� više no linearno u odnosu na broj agenata� kvantitativna prednost

Povećanje odnosa #zadataka/∆∆∆∆t� kvantitativna prednost

Bolje korištenje resursa� kvantitativna prednost

==> prednosti su i kvalitativne i kvantitativne


Skalabilnost kooperacije (Durfee, 2001.)

S obzirom na značajke populacije agenata� veličina� heterogenost� složenost konativne komponente (teže predvidivo)

S obzirom na značajke okoline i zadatka� stupanj interakcije� dinamičnost� porazdijeljenost

S obzirom na značajke rezultata� kvaliteta (visoka, zadovoljavajuća)� robusnost� udio neproduktivnih akcija (overhead)


RASPODJELA ZADATAKA

Što je raspodjela zadatka?Načini raspodjele zadatakaRaspodjela putem središnjeg posrednikaMreža poznanstavaMreža ugovora


Što je raspodjela zadatka?

Organizacijski mehanizam� kombinira vještine više agenata

Ako je zadatak prezahtjevan za jednog agenta� napravi dekompozicija zadatka na pod-zadatke� raspodijeli pod-zadatke� eventualno stopi rezultate pod-zadataka u jedan

Funkcija sustava raspodjele zadatka� povezivanje agenta klijenta i agenta izvršitelja� problem povezivanja [connection problem]� uloga se općenito određuje dinamički� moguće su i druge pomoćne uloge (npr. broker)

17


Načini raspodjele zadataka

Centralizirana raspodjela� nametnuta (hijerarhijska organizacija na više razina) ==> prema relaciji podređenosti� putem posrednika (ravnopravna organizacija)

Porazdijeljena raspodjela� mreža poznanstava [acquaintance network]==> prema relaciji poznanstva� zahtjev za ponudama (mreža ugovora)

Izranjajuća (emergent) raspodjela


Načini raspodjele zadataka (nast.)

Raspodjela

Predefinirana Izranjajuća

Centralizirana Porazdijeljena

Poznanstva Mreža ugovoraNametnuta Posrednik


Raspodjela putem središnjeg posrednika - postupak

c: b << RequestA(T, c) ; zahtjev posredniku b; c,b∈A

Posrednik generira kandidate AS⊂⊂⊂⊂A\{c,b}� agenti koji imaju sve potrebne vještine, As= {x∈A|ST⊆Sx}

Posrednik računa funkciju cijene P:A→ℜ→ℜ→ℜ→ℜ� računa P(x), ∀x∈AS� P može biti poznata, procijenjena ili ustanovljena

b: AS << Request(T, c) ; prosljeđivanje

Posrednik nastoji minimizirati trošak komunikacije� npr. najprije šalje zahtjev agentima s malom cijenom P


Postupak raspodjele putem posrednika (nast.)

AR: b << Refuse(T, c) ; moguće odbijanje; AR⊆AS

AA: b << Accept(T, c) ; prihvaćanje; AA=AS\AR

Ako AA=∅∅∅∅� niti jedan agent ne prihvaća zadatak T� ili agenti nemaju potrebne vještine (AS=0 � AA=0)

b: c << Impossible(T) ; ne žele/mogu izvršiti T

Inače posrednik odabire izvršitelja� izvršitelj e∈AA ima najmanju cijenu, tj. e=argminx[P(x)]

b: c << AcceptA(T, e) ; obavijesti naručiteljab: e << Accept(T, c) ; eventualno obveži izvršitelja


Raspodjela putem središnjeg posrednika (nast.)

Koherentnost� posrednik može ažurirati popis vještina agenata

Optimizacija� putem funkcije cijene P

Osjetljivost� kvar posrednika uzrokuje kolaps sustava

Usko grlo� pad učinkovitosti s porastom broja agenata i broja zahtjeva

Ukupan broj poruka: ααααn·(2 + 2ββββn)·k� α, β - potencijalan udio naručitelja i izvršitelja� n - broj agenata, k - broj zahtjeva u jedinici vremena

==> O(n2)


Mreža poznanstava

Svaki agent pohranjuje tablicu vještina� binarna relacija T⊆S×A’, A’⊆A� (si, aj)∈T ako i samo ako si∈Saj

Npr.ST = {s2, s3} ==> HT

a1 = 0HT

a2 > 1HT

a3 = HTa4 = 1

Izravna raspodjela� zahtjev se može uputiti samo poznatom agentu

Raspodjela delegiranjem� pretraživanje temeljeno na paralelnom pretraživanju grafa

0 1 1 01 0 1 01 0 0 1

s1s2s3

a1 a2 a3 a4

18


Mreža poznanstava – izravna raspodjela

Svaki agent je sam svoj posrednik� problematično kad agent ne zna agenta sposobnog za T

==> dodavanje središnjeg posrednika� alternativno slanje zahtjeva posredniku� ne predstavlja više usko grlo jer je broj zahtjeva manji� posrednik može ažurirati tablice pojedinih agenata

==> korištenje istinski porazdijeljenog rješenja …


Mreža poznanstava – raspodjela delegiranjem

Izravno slanje zahtjeva poznatim agentima� u prvoj iteraciji agent je sam svoj posrednik, tj. b=c

c: AS << Request(T, b, c) ; c∈A, AS⊆A\{c}, b=c

Agenti evaluiraju zahtjev (T, b, c)� interno pohranjuju da je zahtjev za izvršenjem T razmotren� Ex - inicijalno prazan skup razmotrenih zadataka agenta x� Es←Es∪T, ∀s∈AS

Nastaje podjela agenata� agenti sa svim potrebnim vještinama, AA= {x∈AS|ST⊆Sx}� nekompetentni agenti, AR=AS\AA


Mreža poznanstava – raspodjela delegiranjem (nast.)

Kompetentni agent a∈∈∈∈AA prihvaća zahtjev (T, b, c)� uz uvjet da ga već nije prihvatio, tj. E(a)=0

a : c << Accept(T, a) ; izravna ponuda naručitelju

Signalizira posredniku kraj protokola

a : b << Acknowledge(T, b) ; bez obzira na E(a)

Klijent općenito dobiva više ponuda� agenti prije obvezivanja na T čekaju potvrdu od klijenta� klijent potvrđuje prvu pristiglu ponudu

c: e << Accept(T, c) ; izvršitelj e∈AA


Mreža poznanstava – raspodjela delegiranjem (nast.)

Nekompetentni agent r∈∈∈∈AR delegira zahtjev (T, b, c)� uz uvjet da ga već nije razmatrao, tj. E(r)=0, r∈AR� svim nenavedenim agentima koje poznaje, tj. AD(r)⊆A\{b,c}� AD(r) je moguće ∅

r: AD(r) << Request(T, r, c) ; delegiranje

Signalizira posredniku kraj protokola� odmah, ako nije delegirao (AD(r)=∅ ili E(r)=1)� nakon što svi delegirani agenti signaliziraju kraj protokola

r : b << Acknowledge(T, b) ; kraj protokola


Mreža ugovora (Smith, 1980.)

Postupak inspiriran mehanizmom tržišta� klijent sklapa ugovor s agentom koji daje najbolju ponudu

Klijent (menedžer) šalje zahtjev za ponudama� zahtjev sadrži opis zadatka T� šalje se ili svima ili selektivno prema nekom kriteriju

Agenti razmatraju zahtjev i šalju ponude� agent nije prisiljen poslati ponudu

Klijent razmatra ponude� agentu s najboljom ponudom šalje prijedlog ugovora

Uspostava ugovora� agent zaprima prijedlog i potvrđuje ugovor� moguće je da agent ne potvrdi ugovor� klijent tada ponavlja postupak s preostalim ponudama


Mreža ugovora – prosljeđivanje zahtjeva

Povezivanje klijenta s agentima ponuditeljima� degenerirani slučaj: klijent izravno zna sve ponuditelje� općenito: delegiranje ili topologija prstena

Delegiranje zahtjeva za ponudom� načelno jednako delegiranju kod mreže poznanstava� agenti klijentu šalju svoje ponude� klijent nakon što sakupi sve ponude započinje evaluaciju

Topologija prstena [token ring]� agenti se stavljaju na sabirnicu� poruke se prosljeđuju uvijek u sitom smjeru� svaki agent zaprima zahtjev, dodaje ponudu u skup

ponuda, i prosljeđuje idućem agentu na sabirnici� postupak ne iskorištava paralelizam

19


Mreža ugovora – prosljeđivanje zahtjeva (nast.)

Redukcija #poruka uporabom priručne memorije� Van Parunak, 1990.� tehnika analogna mehanizmu priručne memorije� klijent šalje zahtjev za ponudama� interno pohranjuje listu agenata koji su odgovorili s

ponudom� kada se pojavi sličan zadatak, klijent ponude šalje samo

agentima s liste� ako lista degenerira na jednog jedinog agenta, klijent mu

odmah može poslati prijedlog ugovora

Održavanje koherentnosti� agenti izlaze iz sustava ili u njega ulaze� njihove se vještine mijenjaju� agenti moraju o promjenama obavijestiti sve klijente


Mreža ugovora – rok natječaja

Klijent čeka sve ponude prije evaluacije� svi agenti moraju odgovoriti, čak i oni koji a priori nisu

zainteresirani obaviti zadatak==> zagušenje mreže poruka tipa “Not interested”� agent koji ne odgovori radi kvara blokira cijeli sustav

Uvođenje roka natječaja� nezainteresirani agenti ne odgovaraju na zahtjev� klijent evaluira zahtjev nakon isteka roka

Prilagodba roka natječaja� rok se produljuje (u idućoj iteraciji) ako nakon njegova

isteka stigne mnogo ponuda� rok se skraćuje (u idućoj iteraciji) ako je od zadnje ponude

pa do njegova isteka proteklo mnogo vremena


KOORDINACIJA

Što je koordinacija?Situacije koje iziskuju koordinacijuZnačajke sustava koordinacijeOsnovni oblici koordinacijeNačini planiranja u višeagentskim sustavima


Što je koordinacija?

Jedna od osnovnih metoda kooperacije

Koordinacijske aktivnosti� pomoćne aktivnosti u okviru organizacijskog sustava� nisu izravno produktivne

Usklađivanje ponašanja agenata� u vremenu i prostoru� postizanje veće učinkovitosti ili� smanjivanje broja konfliktnih situacija


Situacije koje iziskuju koordinaciju

Međuovisnost o informacijama/rezultatima� informacijska/operativna relacija među agentima

Ograničenost resursa� vrijeme, prostor, energija, alati, materijali, …� potrošni ili nepotrošni

Optimizacija cijene� smanjivanje cijene eliminacijom redundantnih akcija� udruživanje zadataka

Međuovisnost ciljeva� zadaci koji se dobivaju dekompozicijom međusobno

kompatibilnih ciljeva dvaju agenata zahtijevaju usklađivanje u vremenu i/ili prostoru


Značajke sustava koordinacije

Odziv� sustav treba promptno reagirati na događaj� događaj može biti predvidiv ili nepredvidiv� poželjno je da sustav što manje promišlja ==> ‘wired-up’ sustav (reaktivan)

Prilagodljivost� sustav mora biti dorastao neočekivanim događajima

Predvidljivost� utvrđivanje budućeg stanja svijeta s nekom preciznošću� anticipirajući sustavi: koordinacija planiranjem� reaktivni sustavi: reaktivna koordinacija i sinkronizacija

Kvaliteta� rezultiraju li postupci optimalnoj iskoristivosti resursa?

20


Značajke sustava koordinacije (nast.)

Izbjegavanje/rješavanje konflikata� akcije treba koordinirati tako da do konflikta ne dođe� ako nastupi konflikt, nesposobnost razrješavanja dovodi

do potpunog zastoja sustavaBroj agenata� poželjno je da je koordinacijski mehanizam skalabilan s

brojem agenataHeterogenost� koordinacija agenata različitih sposobnosti percepcije,

komunikacije i zaključivanjaOpćenitost� mehanizam koji je nezavisan od domene je prilagodljiv� no što je mehanizam općenitiji, to je manje učinkovit


Osnovni oblici koordinacije

Sinkronizacija� koordinacija propisuje pravilno nizanje akcija u vremenu

Planiranje� faza 1: generiranje mogućih planova� faza 2: odabir plana i njegovo izvršavanje� faza 2 uključuje koordinaciju s drugim agentima� dinamička revizija planova kod promjenjive okoline� neprikladno za nepredvidive ili iznimno složene situacije

Reaktivna koordinacija� mehanizam koordinacije ugrađen u reaktivnog agenta� agent je koordiniran na razini preslikavanja action:P→A

Regulacija� pravila ponašanja s kojima se izbjegavaju konflikti� npr. pravilo desne strane u prometu


Načini planiranja u višeagentskim sustavima

Središnje planiranje� jedan agent generira planove svih drugih agenata

Središnja koordinacija parcijalnih planova� svaki agent stvara parcijalni plan� plan uzima u obzir cilj samo agenta koji ga je generirao� središnji agent provodi koordinaciju parcijalnih planova� konstruira zajednički plan kao sintezu parcijalnih planova

Porazdijeljeno planiranje� agenti međusobno usklađuju svoje parcijalne planove


LITERATURA

[1] J. Ferber. Multi-Agent Systems: An Introduciton to Distributed Artificial Intelligence. Addison-Wesley, 1999.

[2] G. Weiss. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. The MIT Press, 1999.

[3] M.J. Wooldridge, N.R. Jennings. “Agent Theories, Architectures, and Languages: A Survey.” 1999.

[4] J.L. Peterson. Petri Net Theory and Modeling of Systems. Prentice-Hall, 1981.

[5] Y.U. Cao, A.S. Fukunaga, A.B. Kahng. “Cooperative Mobile Robotics: Antecedents and Directions.” In IEEE/RSJ IROS, 1995.

[6] J.E. Doran, S. Franklin, N.R. Jennings, T.J. Norman. “On Cooperation in Multi-Agent Systems, Workshop on Foundations of Multi-Agent Systems.” 1996.


LITERATURA

[7] A.S. Rao, M.P. Georgeff. “Modeling Rational Agents within a BDI-Architecture.” Techical Note 14, 1991.

[8] E.H. Durfee. “Scaling Up Agent Coordination Strategies.” IEEE Computer Magazine, Vol.34, No.7, 2001.

[9] S.J. Russell, P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 1995.

[10] M. Resnick. Turtles, Termites and Traffic Jams: Explorations in Massively Parallel Microworlds. The MIT press, 1994.

[11] FIPA. Agent Communication Language: Specification.Geneva, Switzerland, 1997.

[12] DARPA KSI Working Group. Specification of the KQML Agent-Communication Language. 1993.


LITERATURA

[13] L.E. Parker. “ALLIANCE: An Architecture for Fault Tolerant Multi-Robot Cooperation.” Oak Ridge National Laboratory, 1998.

[14] M.J. Matarić. “Interaction and Intelligent Behavior.” PhD Thesis, MIT, 1994.

[15] J. Kennedy, R.C. Eberhard, Y. Shi. Swarm Intelligence. Morgan Kaufmann, 2001.

[16] B.P. Gerkey, M.J. Matarić. “Sold!: Auction Methods for Multirobot Coordination.” IEEE Trans. on Robotics and Automation, Vol.18, No.5, October 2002, pp. 758-768.

[17] N. Bensaid, P. Mathieu. “A Framwork for Cooperation in Hierarchical Multi-Agent Systems.”

21


LITERATURA

[18] K.T. Seow, K.Y. How. “Collaborative Assignement: A Multiagent Negotiation Approach Using MDI Concepts.” In Proc. of ACM Agents and Multiagent Systems 2002, pp. 256-263.

[19] D. Jung, G. Cheng, A. Zelinsky. “Experiments in Realising Cooperation between Autonomous Mobile Robots.” Tech. Report, 1997.

[20] R. Kakehi, M. Tokoro. “A negotiation Protocol for Conflict Resolution in Multi-Agent Environments.” In Proc. of the International Conference Intelligent Cooperative Information Systems, Rotterdam, The Netherlands, 1993., pp 185-196.

[21] P.R. Cohen, H. Levesque. “Intention is Choice with Commitment.” Artificial Intelligence, Vol.42, 1990, pp. 213-261.


LITERATURA

[22] J. Garson. "Modal Logic." The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Winter 2001 Edition), Edward N. Zalta (ed.).

[23] M. Wooldridge, N.R. Jennings. “Pitfalls of Agent-Oriented Development.” In Proc. of ACM Autonomous Agents, 1998, pp. 358-391.

[24] A. Wallis, Z. Haag, R. Foley. “A Multi-Agent Framework for Distributed Collaborative Design.” In Proc. of the IEEE WETICE, 1998. pp. 282-287.

Documents

Višeagentski sustavi - FERjan/petrimas/download/MASv10.pdfInterakcija i kooperacija Raspodjela zadataka Koordinacija Literatura višeagentski jednoagentski Zavod za elektroniku, mikroelektroniku,