Алгоритмы для BDI-агентов, основанные на знаниях
https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-4-442-453
Аннотация
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.
Об авторах
Николай Вячеславович ШиловРоссия
Кандидат физико-математических наук, начальник лаборатории
Наталья Олеговна Гаранина
Россия
Кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник
Список литературы
1. M. Takada, Distributed Systems: for Fun and Profit. 2013. [Online]. Available: http://book.mixu.net/distsys/.
2. A. Tanenbaum and M. van Steen, Distributed Systems: Principles and Paradigms. Prentice-Hall, 2006.
3. M. Wooldridge, An Introduction to Multiagent Systems. John Willey&Sons, 2002.
4. C. Chappell, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2019, ch. Plato on Knowledge in the Theaetetus. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/plato-theaetetus/.
5. J. Ichikawa and M. Steup, Stanford Encyclopedia of Philosophy. 2017, ch. The Analysis of Knowledge. [Online]. Available: http://plato.stanford.edu/entries/knowledge-analysis/.
6. 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.
7. R. Fagin, J. Halpern, Y. Moses, and M. Vardi, Reasoning about Knowledge. MIT Press, 1995.
8. 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.
9. Z. Manna and A. Pnueli, The Temporal Logic of Reactive and Concurrent Systems: Specification. Springer, 2012.
10. A. Satekbayeva and N. Shilov, “Some Results on Multiagent Algorithms in Social Computing/Software Context”, Information, vol. 17, no. 1, pp. 229-240, 2014.
11. J. van Benthem, Logical Dynamics of Information and Interaction. Cambridge University Press, 2011.
12. 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.
Рецензия
Для цитирования:
Шилов Н.В., Гаранина Н.О. Алгоритмы для BDI-агентов, основанные на знаниях. Моделирование и анализ информационных систем. 2020;27(4):442-453. https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-4-442-453
For citation:
Shilov N.V., Garanina N.O. Knowledge-based Algorithms for BDI-agents. Modeling and Analysis of Information Systems. 2020;27(4):442-453. (In Russ.) https://doi.org/10.18255/1818-1015-2020-4-442-453