Штучний інтелект

Анотація: Розглядаються раціональні агенти та системи, що складаються з таких агентів. Агентом вважається автономний об’єкт, який має джерела інформації про навколишнє середовище (наприклад, фізичні датчики) та впливає на це середовище (наприклад, за допомогою виконавчих механізмів). Раціональним агентом називається агент, який заради досягнення поставленої мети здатен діяти ефективно, тобто використовувати стратегії поведінки, близькі до оптимальних. Вважається, що існує функція корисності, яка визначена на множині можливих послідовностей дій агента (агентів, якщо розглядається система агентів) і приймає значення в множині дійсних чисел. Раціональний агент діє таким способом, щоб максимізувати функцію корисності. Системою раціональних агентів називається система, що складається з раціональних агентів, які мають спільну мету і діють оптимальним способом для її досягнення. Агенти діють, використовуючи оптимальний (або близький до оптимального) розв’язок екстремальної задачі, що сформульована для системи. В роботі наводяться приклади систем, що складаються з раціональних агентів. Визначаються основні групи задач і відповідні математичні методи їх розв’язання, що пов’язані з керуванням агентами і системами раціональних агентів: кооперування агентів (створення системи агентів), планування та координація дій агентів, розміщування системи агентів, розпізнавання. Кооперування необхідне, якщо жоден агент не володіє достатнім досвідом, ресурсами та інформацією для розв’язання задачі, натомність різні агенти мають досвід та можливості для розв’язання різних частин проблеми. Плануванням називається розроблення способу дій агентів та всієї системи в майбутньому в залежності від ситуацій, що можуть виникнути, вибір ефективного способу дій, оптимальний розподіл ресурсів. Координацією вважається така організація дій різних агентів, що складають систему, яка забезпечує ефективність роботи цієї системи. Важливими є задачі пошуку оптимального розміщення системи агентів та задачі розпізнаваня стану навколишнього середовища. Наведено приклади таких задач та вказано математичні методи їх розв’язання.

Ключові слова: раціональний агент, система, кооперування, планування, координація, розміщення, розпізнавання

Посилання:

1. Russell S., Norvig, P. Artificial intelligence: a modern approach, 4th Edn. Hoboken, NJ: Pearson, 2021. 1115 p.
2. Dunin-Keplicz B., Verbrugge R. Teamwork in multi-agent systems: a formal approach. John Wiley & Sons, 2010. 224 p.
3. Wooldridge M. An introduction to multiagent systems. John Wiley & Sons, 2009. 348 p.
4. Нова філософська енциклопедія. Том 1. Під ред. Стьопіна В.С. Москва: Мисль, 2010. 744 с.
5. Городецький В.І., Грушинський М.С., Хабалов А.В. Багатоагентні системи. http://www.raai.org/library/ainews /1998/2/GGKHMAS.ZIP.
6. Автоматизовані системи. Терміни та визначення: ДСТУ 2226-93. [Чинний від 1993-04-01]. К.: Держстандарт України, 1993. 86 с. (Національний стандарт України).
7. Durfee E.H., Lesser V.R., Corkill D.D. Trends in cooperative distributed problem solving. IEEE Transactions on knowledge and data engineering. 1989. Vol. 1(1). P. 63–83.
8. Smith R.G., Davis R. Frameworks for cooperation in distributed problem solving. IEEE Transactions on systems, man, and cybernetics. 1981. Vol. 11(1). P. 61–70.
9. Sandholm T., Larson K., Andersson M., Shehory O., Tohmé F. Coalition structure generation with worst case guarantees. Artificial intelligence. 1999. Vol. 111(1–2). P. 209–238.
10. Понтрягін Л.С., Болтянський В.Г., Гамкрелідзе Р.В., Міщенко Є.Ф. Математична теорія оптимальних процесів. Москва: Наука, 1969. 384 с.
11. Болтянський В.Г. Математичні методи оптимального керування. Москва: Наука, 1969. 408 с.
12. Айзекс Р. Диференціальні ігри. Москва: Мир, 1967. 480 с.
13. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Шевкопляс О.В. Теорія ігор. Санкт-Петербург: БХВ-Петербург, 2012. 424 с.
14. Чикрій А.А. Конфліктно керовані процеси. К.: Наук. думка, 1992. 384 с.
15. Красовський М.М., Субботін А.І. Позиційні диференціальні ігри. Москва: Наука, 1974. 455 с.
16. Рихсієв Б.Б. Диференціальні ігри з простим рухом. Ташкент: ФАН, 1989. 232 с.
17. Пашко С.В., Сініцин І.П. Величини прискорення в оптимальних стратегіях переслідування. Проблеми керування та інформатики. 2023. № 2. С. 5–17.
18. Tang S.H., Khaksar W., Ismail N.B., Ariffin M.K. A review on robot motion planning approaches. Pertanika Journal of Science and Technology. 2012. Vol. 20(1). P. 15–29.
19. Durfee E.H. Distributed problem solving and planning. EASSS. 2001, Jan. P. 118–149.
20. Shamma J. Cooperative control of distributed multi-agent systems. John Wiley & Sons, 2008. 435 p.
21. Li H., Karray F., Basir O. A framework for coordinated control of multi-agent systems. Innovations in Multi-Agent Systems and Applications. 2010. № 1. P. 43–67.
22. Моудер Дж., Елмаграбі С. Дослідження операцій, том 2. Моделі та застосування. Москва: Мир, 1981. 684 с.
23. Pashko S., Molyboha A., Zabarankin M., Gorovyy S. Optimal sensor placement for underwater threat detection. Naval Research Logistics. 2008. № 7. P. 684–699.
24. Пашко С.В. Оптимальне розміщення багатосенсорної системи для виявлення загрози. Кібернетика та системний аналіз. 2018. № 2. С. 85–94.
25. Сергієнко І.В. Математичні моделі та методи розв’язування задач дискретної оптимізації. К.: Наук. думка, 1988. 471 с.
26. Пападимітріу Х., Стайгліц К. Комбінаторна оптимізація. Алгоритми і складність. Москва: Мир, 1985. 510 с.
27. Немировський А.С., Юдін Д.Б. Складність задач і ефективність методів оптимізації. Москва: Наука, 1979. 383 с.
28. Карманов В.Г. Математичне програмування. Москва: ФІЗМАТЛІТ, 2004. 264 с.
29. Ляшенко І.М., Карагодова О.О., Чернікова Н.В., Шор Н.З. Лінійне та нелінійне програмування. К.: Вища школа, 1975. 372 с.
30. Михалєвич В.С., Гупал А.М., Норкін В.І. Методи неопуклої оптимізації. Москва: Наука, 1987. 280 с.
31. Васильєв Ф.П. Числові методи розв’язування екстремальних задач. Москва: Наука, 1980. 519 с.
32. Васильєв Ф.П. Методи розв’язування екстремальних задач. Москва: Наука, 1981. 400 с.
33. Поляк Б.Т. Введення в оптимізацію. Москва: Наука, 1979. 384 с.
34. Пшеничний Б.М., Данілін Ю.М. Числові методи в екстремальних задачах. Москва: Наука, 1975. 320 с.
35. Шор Н.З. Методи мінімізації недиференційованих функцій та їх застосування. К.: Наук. думка, 1979. 200 с.
36. Ермольєв Ю.М. Методи стохастичного програмування. Москва: Наука, 1976. 240 с.
37. Ben-Tal A., Ghaoui L., Nemirovskii A. Robust optimization. Princeton University Press, 2009. 542 p.
38. Nesterov Y., Nemirovskii A. Interior-point polynomial algorithms in convex programming. Philadelphia: SIAM, 1994. 405 p.
39. Журавльов Ю.І. Про алгебраїчний підхід до розв’язування задач розпізнавання або класифікації. Проблеми кібернетики: Вип. 33. 1978. С. 5–68.
40. Кендалл М., Стюарт А. Багатовимірний статистичний аналіз і часові ряди. Москва: Наука, 1976. 736 с.
41. Мазуров В.Д. Математичні методи розпізнавання образів. Єкатеринбург: Вид-во Урал. ун-ту, 2010. 101 с.
42. Козел В.О. Методи та етапи автоматичного розпізнавання тексту. Вісник Черкаського університету. Серія прикладна математика. Інформатика. 2010. Випуск 172. C. 75–86.
43. Шалімов І.А., Бессонов М.А. Аналіз стану та перспектив розвитку технологій визначення мови аудіоповідомлення. Праці Науково-дослідного інституту радіо. 2013. № 3. С. 24–31.
44. Вінцюк Т.К. Аналіз, розпізнавання та інтерпретація мовних сигналів. К.: Наук. думка, 1987. 262 с.
45. Волошин Г.Я. Методи розпізнавання образів. Владивосток: ВГУЕС, 2000. 74 с.
46. Довбиш А.С., Шелехов І.В. Основи теорії розпізнавання образів. Суми: Сумський держ. ун-тет, 2015. 108 с.
47. Hsieh C.J., Chang K.W., Lin C.J., Keerthi S.S., Sundararajan S. A dual coordinate descent method for large-scale linear SVM. Proceedings of the 25-th international conference on machine learning (2008 Jul. 5). P. 408–415.
48. Айзерман М.А., Браверман Е.М., Розоноер Л.І. Метод потенціальних функцій в теорії навчання машин. Москва: Наука, 1970. 384 с.
49. Шлезінгер М.І., Главач В.А. Десять лекцій зі статистичного та структурного розпізнавання. К.: Наук. думка, 2004. 546 с.
50. Фу К.С. Структурні методи в розпізнаванні образів. Москва: Мир, 1977. 320 с.
51. Гупал А.М., Пашко С.В., Сергієнко І.В. Ефективність байєсівської процедури класифікації об’єктів. Кібернетика та системний аналіз. 1995. № 4. С. 76–89.
52. Сергієнко І.В., Гупал А.М., Пашко С.В. Про складність задач розпізнавання образів. Кібернетика та системний аналіз. 1996. № 4. С. 70–88.