Патраков П.А.
МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА *
Аннотация:
в статье рассматриваются основные принципы и технологии многоагентных систем искусственного интеллекта (MAS), а также их применение в различных областях. Многоагентные системы представляют собой структуру, в которой множество автономных агентов взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой для достижения общих целей. Описаны ключевые характеристики таких систем, включая автономность агентов, распределённость обработки данных и гибкость в адаптации к изменяющимся условиям. Рассмотрены различные архитектуры многоагентных систем, а также области их применения, такие как робототехника, экономика, управление инфраструктурой и искусственный интеллект. В статье также приведены преимущества и недостатки многоагентных систем, такие как высокая масштабируемость и сложность координации, а также вызовы, связанные с прогнозированием поведения агентов.
Ключевые слова:
многоагентная система, искусственный интеллект, агент, архитектура, мониторинг
Многоагентные системы (MAS, Multi-Agent Systems) представляют собой технологию, в рамках которой множество автономных агентов взаимодействуют друг с другом и с окружающей средой с целью достижения поставленных целей или решения сложных задач. Каждый агент в системе является самостоятельной единицей, обладающей определёнными возможностями для принятия решений, а также ограничениями, которые зависят от окружающих факторов и взаимодействия с другими агентами.1. Что такое многоагентная система?Многоагентные системы искусственного интеллекта основаны на принципе распределённого интеллекта, где задачи не решаются центральным управляющим элементом, а разлагаются на несколько агентов, каждый из которых решает свою часть проблемы. Это приводит к повышению гибкости системы и возможности обработки данных в реальном времени с учётом множества факторов.В многоагентной системе каждый агент может быть либо программным обеспечением, либо роботом, либо иной автономной сущностью, способной обмениваться информацией с другими агентами. Они могут работать совместно для выполнения задач, которые требуют коллективных усилий, или же конкурировать друг с другом за ресурсы.2. Принципы работы многоагентных систем. Многоагентные системы характеризуются несколькими важными принципами:• Автономность агентов. Каждый агент в системе может принимать решения независимо от других агентов, на основе информации, которую он собирает из окружающей среды или получает от других агентов.• Взаимодействие агентов. Агенты могут обмениваться информацией для координации своих действий, решения совместных задач или достижения общих целей. Взаимодействие может быть как прямым, так и косвенным (например, через общие ресурсы или пространство).• Распределённость. В отличие от централизованных систем, где управление и обработка данных происходят через центральное вычислительное устройство, в многоагентных системах обработка информации происходит распределённо между всеми агентами. Это позволяет системе быть более устойчивой и масштабируемой.• Гибкость. Многоагентные системы легко адаптируются к изменениям внешней среды и могут быть динамически перестроены в зависимости от изменений в задачах или в данных.3. Архитектуры многоагентных систем. Существует несколько архитектур для создания многоагентных систем:• Дискретные многоагентные системы. Каждый агент функционирует в отдельной ячейке или шаге, и взаимодействие происходит на основе заранее определённых правил. Эти системы хорошо подходят для задач с чёткими, предсказуемыми правилами и ограничениями.• Непрерывные многоагентные системы. В этих системах агенты взаимодействуют в реальном времени, без явных шагов или этапов. Такие системы часто используются в приложениях, где требуется высокоскоростная обработка данных и принятие решений в реальном времени.• Гибридные системы. В этих системах сочетаются элементы как дискретных, так и непрерывных систем, что позволяет использовать лучшие практики для различных типов задач.4. Применение многоагентных систем. Многоагентные системы находят широкое применение в различных областях, включая:4.1. Робототехника. В робототехнике многоагентные системы используются для создания групп роботов, которые могут работать вместе для выполнения сложных задач, таких как поисково-спасательные операции, работа в опасных или труднодоступных местах, а также в сельском и промышленном производстве. Каждый робот в таком коллективе может быть ответственен за выполнение своей части задачи, что повышает эффективность работы всей системы.4.2. Экономика и бизнес. В бизнесе и экономике многоагентные системы применяются для моделирования рыночных механизмов и анализа поведения участников рынка. С помощью таких систем можно исследовать, как взаимодействие между агентами (например, покупателями и продавцами) влияет на экономику в целом. Также такие системы используются для разработки интеллектуальных торговых систем, оптимизации логистики и управления цепочками поставок.4.3. Управление и мониторинг. Многоагентные системы применяются для мониторинга и управления крупными инфраструктурными объектами, такими как электросети, транспортные системы и города. В таких системах агенты могут автоматически анализировать данные с датчиков, прогнозировать нагрузки, принимать решения о перераспределении ресурсов и даже предотвращать аварии, взаимодействуя с другими агентами в системе.4.4. Искусственный интеллект и машинное обучение. Многоагентные системы активно применяются в задачах искусственного интеллекта и машинного обучения, где важно создать среды с динамичным, многозадачным взаимодействием. Например, многоагентные системы используются для обучения агентов, которые должны работать в изменяющихся условиях, принимать решения на основе ограниченной информации и взаимодействовать с другими агентами.5. Преимущества и недостатки многоагентных систем. Преимущества:• Гибкость и масштабируемость. Многоагентные системы могут быть легко масштабированы, добавляя новые агенты в систему без значительных изменений в архитектуре.• Распределённая обработка данных. Система не зависит от одного централизованного узла, что повышает устойчивость к сбоям.• Эффективность. Агенты могут работать параллельно, что позволяет ускорить выполнение сложных задач.Недостатки:• Сложность в координации. Когда агентов много, координация их действий становится сложной задачей, особенно в случае конфликтов интересов или неопределённых условий.• Невозможность точного предсказания поведения. В некоторых случаях предсказать поведение всей системы достаточно трудно из-за автономности агентов и их взаимодействий.• Необходимость в сложных алгоритмах. Для разработки эффективных многоагентных систем требуется использование сложных алгоритмов для управления взаимодействиями и решения задач координации.Заключение. Многоагентные системы искусственного интеллекта представляют собой мощный инструмент для решения множества задач в различных областях. Они позволяют создавать высокоэффективные, гибкие и масштабируемые решения для проблем, требующих распределённой обработки информации. Однако для успешного использования многоагентных систем необходимо учитывать сложности, связанные с их координацией и взаимодействием, а также разработать эффективные алгоритмы для управления такими системами.
Номер журнала Вестник науки №5 (86) том 2
Ссылка для цитирования:
Патраков П.А. МНОГОАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Вестник науки №5 (86) том 2. С. 874 - 879. 2025 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/22936 (дата обращения: 20.07.2025 г.)
Вестник науки © 2025. 16+