Использование мультиагентных технологий в управлении

Мультиагентный подход

Для решения задач управления и распределенного взаимодействия в различных областях научно-практической деятельности в последнее десятилетие все чаще применяются мулътиагентные системы и технологии, включая разработку автоматизированных систем управления, адаптивную подстройку нейронных сетей, управление перегрузкой в вычислительных сетях и сетях связи, управление взаимодействием групп мобильных роботов и многое другое.

В основе мультиагентного подхода лежит понятие мобильного программного агента, который реализован и функционирует как самостоятельная специализированная компьютерная программа или «активный» (адаптивный) элемент системы искусственного интеллекта.

Изначально, до появления соответствующих информационных технологий, «агентом» был человек, которому делегировалась часть полномочий — как в выполнении конкретных функций, так и в принятии решений в пределах его полномочий. Агенты представляли свои компании, от имени и по поручению которых они взаимодействовали между собой и с контрагентами при выполнении определенной бизнес-задачи. Отметим, что такие системы наследовали многие черты «бюрократической» организации, включая централизацию управления, статичную структуру и узкоспециализированную агентную функциональность. В частности, базовый агент (резидент) получал от руководства компании задачу, декомпозировал ее и распределял подзадачи между другими агентами, после чего получал результат и принимал решение — при этом, как правило, большинство агентов занимались исключительно сбором и поставкой информации.

На смену таким системам, копирующим централизованную иерархию, быстро пришли распределенные системы, в которых знания и ресурсы распределялись между достаточно «самостоятельными» агентами, но сохранялся общий орган командного управления, принимающий решения в критических или конфликтных ситуациях. Дальнейшим шагом в этом направлении стала парадигма полностью децентрализованных систем, в которых управление происходит только за счет локальных взаимодействий между агентами. При этом узкая функциональная ориентация агента на решение какой-то одной отдельной части общей задачи постепенно стала уступать место универсальной целостности и автономности. Примерами таких децентрализованных организаций в живой природе отчасти могут служить колонии насекомых, например пчел или муравьев.

Суть использования мулътиагентных технологий заключается в принципиально новом методе решения задач. В отличие от классического способа, когда проводится поиск некоторого четко определенного (детерминированного) алгоритма, позволяющего найти наилучшее решение проблемы, в мультиагентных системах решение получается автоматически в результате взаимодействия множества самостоятельных целенаправленных программных модулей — программных агентов. Ключевая особенность в этом случае — динамика и непредсказуемость процесса принятия решений. На практике это означает, что оптимальное решение достигается за счет многочисленных взаимодействий, которые практически невозможно, отследить. Но это и не требуется, поскольку агентам ставят цели, которые они должны достигать, но не предопределяют жестких сценариев их достижения.

Эти сценарии формируются и исполняются агентами самостоятельно. На каждом шаге агенты рассматривают входы и выходы в «обслуживаемой» системе и реагируют на непредсказуемые события (повышение степени неопределенности, незапланированное изменение ситуации, различные сбои, изменения). Реакция может быть самостоятельной, или осуществляться во взаимодействии с оператором. Таким образом, мультиагентный «интеллект» — это не специально сконструированный уникальный блок — решатель задач определенного класса, добавленный к системе, а адаптивная система, которая самостоятельно «отыскивает» наилучшие пути решения поставленной задачи.