maisМоделирование и анализ информационных системModeling and Analysis of Information Systems1818-10152313-5417Yaroslavl State University10.18255/1818-1015-2020-4-442-453mais-1435Research ArticleTheory of ComputingАлгоритмы для BDI-агентов, основанные на знанияхKnowledge-based Algorithms for BDI-agentshttps://orcid.org/0000-0001-7515-9647ШиловНиколай ВячеславовичShilovNikolay Vyacheslavovich

Кандидат физико-математических наук, начальник лаборатории

Ph.D. in Mathematics, head of laboratory

shiloviis@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-9734-3808ГаранинаНаталья ОлеговнаGaraninaNatalia Olegovna

Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник

Ph.D. in Mathematics, senior research fellow

garanina@iis.nsk.suУниверситет ИннополисРоссияInnopolis UniversityRussian FederationИнститут систем информатики имени А.П. Ершова СО РАНРоссияA.P. Ershov Institute of Informatics Systems (IIS), Siberian Branch of the Russian Academy of SciencesRussian Federation202019122020274442453Copyright © Шилов Н.В., Гаранина Н.О., 20202020Шилов Н.В., Гаранина Н.О.Shilov N.V., Garanina N.O.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.mais-journal.ru/jour/article/view/1435

Мультиагентный алгоритм — это распределённый алгоритм, основанный на знаниях, который решает некоторую проблему посредством совместной работы агентов. BDI-агент — это агент, обладающий убеждениями (Belief), желаниями (Desire) и намерениями (Intention). С точки зрения такого агента, мультиагентный алгоритм — это алгоритм, основанный на его знаниях и убеждениях, с помощью которого достигается выполнение его желаний посредством последовательного осуществления намерений. Мы считаем также, что агенты реактивны, проактивны и рациональны. В этой статье мы предлагаем и изучаем два мультиагентных алгоритма, которые основаны на знаниях. В частности, мы предлагаем мультиагентный алгоритм для следующей задачи аренды ресурсов. Система состоит из агентов, которые прибывают один за другим в произвольном порядке в ресурсный центр, чтобы арендовать один из предоставляемыхресурсов. Предоставляемые ресурсы пассивны, они образуют облако. Если за ресурс нет конкуренции, то он предоставляется по запросу, и возвращается в облако после использования. Агенты также образуют облако, но когда арендуют нужный ресурс, то сразу же покидают ресурсный центр. Задача состоит в разработке мультиагентного алгоритма, основанного на знаниях, обладающего следующим свойством корректности: каждый прибывающий в ресурсный центр агент рано или поздно арендует какой-либо из запрашиваемых ресурсов без конкуренции за этот ресурс в данный момент.

Multiagent algorithm is a knowledge-based distributed algorithm that solves some problems by means of cooperative work of agents. From an individual agent's perspective, a multiagent algorithm is a reactive and proactive knowledge/believe-based rational algorithm aimed to achieve an agent's own desires. In the paper we study a couple of knowledge-based multiagent algorithms. One particular algorithm is for a system consisting of agents that arrive one by one (in a non-deterministic order) to a resource center to rent (for a while) one of available desired resources. Available resources are passive, they form a cloud; each of the available resources is lent on demand if there is no race for this resource and returns to the cloud after use. Agents also form a cloud but leave the cloud immediately when they rent a desired resource. The problem is to design a knowledge-based multiagent algorithm, which allows each arriving agent eventually to rent some of desired resources (without race for these resources).

мультиагентные системымультиагентные алгоритмыBDI-агентызнания и мненияmultiagent systemsmultiagent algorithmsBDI-agentsknowledge and beliefМинистерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ и АО «Российская венчурная компания» (договор №004/20 от 20.03.2020, ИГК 0000000007119P190002)Ministry of Digital Development, Communications and Mass Media of the Russian Federation and Russian Venture Company (Agreement No. 004/20 dd. 20.03.2020, IGK 0000000007119P190002.ReferencesM. Takada, Distributed Systems: for Fun and Profit. 2013. [Online]. Available: http://book.mixu.net/distsys/.M. Takada, Distributed Systems: for Fun and Profit. 2013. [Online]. Available: http://book.mixu.net/distsys/.A. Tanenbaum and M. van Steen, Distributed Systems: Principles and Paradigms. Prentice-Hall, 2006.A. Tanenbaum and M. van Steen, Distributed Systems: Principles and Paradigms. Prentice-Hall, 2006.M. Wooldridge, An Introduction to Multiagent Systems. John Willey&Sons, 2002.M. Wooldridge, An Introduction to Multiagent Systems. John Willey&Sons, 2002.C. Chappell, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2019, ch. Plato on Knowledge in the Theaetetus. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/plato-theaetetus/.C. Chappell, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2019, ch. Plato on Knowledge in the Theaetetus. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/plato-theaetetus/.J. Ichikawa and M. Steup, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2017, ch. The Analysis of Knowledge. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/knowledge-analysis/.J. Ichikawa and M. Steup, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2017, ch. The Analysis of Knowledge. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/knowledge-analysis/.P. Dutting and A. Geiger, Algorithmic Mechanism Design. Seminar Report, University of Karlsruhe, Fakultat fur Informatik, 2007. [Online]. Available: https://webspace.science.uu.nl/~leeuw112/msagi/mech_design.pdf.P. Dutting and A. Geiger, Algorithmic Mechanism Design. Seminar Report, University of Karlsruhe, Fakultat fur Informatik, 2007. [Online]. Available: https://webspace.science.uu.nl/~leeuw112/msagi/mech_design.pdf.R. Fagin, J. Halpern, Y. Moses, and M. Vardi, Reasoning about Knowledge. MIT Press, 1995.R. Fagin, J. Halpern, Y. Moses, and M. Vardi, Reasoning about Knowledge. MIT Press, 1995.P. Mell and T. Grance, The NIST Definition of Cloud Computing. NIST Special Publication 800-145, 2011. [Online]. Available: http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf.P. Mell and T. Grance, The NIST Definition of Cloud Computing. NIST Special Publication 800-145, 2011. [Online]. Available: http://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/Legacy/SP/nistspecialpublication800-145.pdf.Z. Manna and A. Pnueli, The Temporal Logic of Reactive and Concurrent Systems: Specification. Springer, 2012.Z. Manna and A. Pnueli, The Temporal Logic of Reactive and Concurrent Systems: Specification. Springer, 2012.A. Satekbayeva and N. Shilov, “Some Results on Multiagent Algorithms in Social Computing/Software Context”, Information, vol. 17, no. 1, pp. 229-240, 2014.A. Satekbayeva and N. Shilov, “Some Results on Multiagent Algorithms in Social Computing/Software Context”, Information, vol. 17, no. 1, pp. 229-240, 2014.J. van Benthem, Logical Dynamics of Information and Interaction. Cambridge University Press, 2011.J. van Benthem, Logical Dynamics of Information and Interaction. Cambridge University Press, 2011.N. Alechina and B. Logan, “State of the Art in Logics for Verification of Resource-Bounded Multi-Agent Systems”, in Fields of Logic and Computation III— Essays Dedicated to Yuri Gurevich on the Occasion of His 80th Birthday, ser. LNCS, vol. 12180, Springer, 2020, pp. 9-29.N. Alechina and B. Logan, “State of the Art in Logics for Verification of Resource-Bounded Multi-Agent Systems”, in Fields of Logic and Computation III— Essays Dedicated to Yuri Gurevich on the Occasion of His 80th Birthday, ser. LNCS, vol. 12180, Springer, 2020, pp. 9-29.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.