УДК 004.896

ЗНАКОВЫЙ ПОДХОД К ЗАДАЧЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РОЛЕЙ В КОАЛИЦИИ КОГНИТИВНЫХ АГЕНТОВ

Г.А. Киселёв, А.И. Панов

Аннотация


В настоящей работе рассмотрена задача распределения ролей при составлении общего плана действий в коалиции когнитивных агентов. Когнитивные агенты реализуют основные функции интеллектуального агента с использованием моделей когнитивных функций человека, к которым относятся применяемые в данной работе функции обучения концептуальным знаниям и планирования коллективного поведения. В работе представлен оригинальный метод распределения ролей — алгоритм MultiMAP, основанный на знаковом способе планирования поведения агента. Представлены основные особенности описываемого подхода, включающие способы представления знаний агента о себе и о других агентах, способы знаковой коммуникации и сохранения опыта кооперации с другими агентами. Описаны модельные эксперименты, демонстрирующие основные преимущества представленного подхода и некоторые недостатки, на устранение которых направлена будущая работа в данном направлении.

Ключевые слова


когнитивные агенты; коалиции агентов; планирование; распределение ролей; знак; знаковый подход; теория деятельности

Полный текст:

PDF

Литература


  1. Осипов Г.С., Панов А.И., Чудова Н.В. Управление поведением как функция сознания. I. Картина мира и целеполагание // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2014. № 4. С. 49–62.
  2. Осипов Г.С., Панов А.И., Чудова Н.В. Управление поведением как функция сознания. II. Синтез плана поведения // Известия Российский академии наук. Теория и системы управления. 2015. № 6. С. 47–61.
  3. Леонтьев А.Н. Деятельность. Сознание. Личность: Изд. 2-е. //М.: Политиздат. 1977. 304 с.
  4. Макаров Д.А., Панов А.И., Яковлев К.С. Архитектура многоуровневой интеллектуальной системы управления беспилотными летательными аппаратами // Искусственный интеллект и принятие решений. 2015. № 3. С. 18–33.
  5. Panov A.I. Behavior Planning of Intelligent Agent with Sign World Model // Biol. Inspired Cogn. Archit. 2017. vol. 19. pp. 21–31.
  6. Slaney J., Thiébaux S. Blocks World revisited // Artif. Intell. 2001. vol. 125. no. 1–2. pp. 119–153.
  7. The Foundation for Intelligent Physical Agents – FIPA. URL: http://www.fipa.org (дата обращения: 10.12.2017).
  8. Городецкий В.И. и др. Прикладные многоагентные системы группового управления // Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. № 2. С. 3–24.
  9. Gal Y. et al. Agent decision-making in open mixed networks // Artif. Intell. 2010. vol. 174. no. 18. pp. 1460–1480.
  10. Primeau N. et al. Improving task allocation in risk-aware robotic sensor networks via auction protocol selection // 2016 IEEE 20th Jubilee International Conference on Intelligent Engineering Systems (INES). 2016. pp. 21–26.
  11. Холодкова А.В. Применение агентов в модели договорных сетей // Системы обработки информации. 2012. № 4(102). С. 142-145.
  12. Lorini E., Verdicchio M. Towards a Logical Model of Social Agreement for Agent Societies // Coordination, Organizations, Institutions and Norms in Agent Systems V. 2010. pp. 147–162.
  13. Sabater J., Sierra C. Review on Computational Trust and Reputation Models // Artif. Intell. Rev. 2005. vol. 24. no. 1. pp. 33–60.
  14. Huynh T.D., Jennings N.R., Shadbolt N.R. An integrated trust and reputation model for open multi-agent systems // Auton. Agent. Multi. Agent. Syst. 2006. vol. 13. no. 2. pp. 119–154.
  15. Бурдун И.Е., Бубин А.Р. Исследования и разработки в области мобильной робототехники стайного применения (краткий технический обзор зарубежных публикаций) // Морские информационно-управляющие системы. 2012. № 1. С. 46–56.
  16. Granatyr J. et al. Trust and Reputation Models for Multiagent Systems // ACM Comput. Surv. 2015. vol. 48. no. 2. pp. 1–42.
  17. Serrano E., Rovatsos M., Botia J. A qualitative reputation system for multiagent systems with protocol-based communication // Proceedings of the 11th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems. 2012. vol. 1. pp. 307–314.
  18. Jakubův J., Tožička J., Komenda A. Multiagent Planning by Plan Set Intersection and Plan Verification // Proceedings of the International Conference on Agents and Artificial Intelligence. SCITEPRESS - Science and and Technology Publications. 2015. pp. 173–182.
  19. Kovacs D.L. A Multi-Agent Extension of PDDL3 // ICAPS 2012 Proceedings of the 3rd Workshop on the International Planning Competition (WS-IPC 2012). 2012. pp. 19–37.
  20. Fikes R.E., Nilsson N.J. STRIPS: A new approach to the application of theorem proving to problem solving // Artif. Intell. 1971. vol. 2. no. 3–4. pp. 189–208.
  21. Городецкий В.И., Карсаев О.В., Самойлов В.В., Серебряков С.В. Открытые сети агентов // Труды СПИИРАН. 2007. № 4. С. 11–35.
  22. Городецкий В.И., Карасев О.В. Самоорганизация группового поведения кластера малых спутников распределенной системы наблюдения // Известия ЮФУ. Технические науки. 2017. Т. 187. № 2. С. 234–247.
  23. Kiselev G.A., Panov A.I. Synthesis of the Behavior Plan for Group of Robots with Sign Based World Model // International Conference on Interactive Collaborative Robotics. 2017. pp. 83–94.
  24. Bazenkov N., Korepanov V. Double Best Response as a Network Stability Concept // 7th International Conference on ETwork Games, COntrol and OPtimization (NetGCoop). 2014. pp. 201–207.
  25. Корепанов В.О., Новиков Д.А. Метод рефлексивных разбиений в моделях группового поведения и управления // Проблемы управления. 2011. № 1. C. 21–32.
  26. Gerevini A.E., Long D. Plan Constraints and Preferences in PDDL3 // Technical Report. 2005. 12 p.


Глеб Андреевич Киселёв - программист лаборатории динамических интеллектуальных систем института системного анализа, Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН).
Область научных интересов: многоагентное планирование, целеполагание, когнитивные способы представления знаний.
Число научных публикаций: 3.

Адрес (E-mail): kiselev@isa.ru
Почтовый адрес: пр-т 60-летия Октября, 9, Москва, 117312
Телефон: +7(906)799-3329


Александр Игоревич Панов - к-т техн. наук, старший научный сотрудник лаборатории динамических интеллектуальных систем института системного анализа, Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН), доцент базовой кафедры интеллектуальных технологий системного анализа и управления федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук (ФИЦ ИУ РАН) факультета компьютерных наук, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ).
Область научных интересов: искусственный интеллект, групповая робототехника, планирование, семиотика, моделирование когнитивных функций.
Число научных публикаций: 51.

Адрес (E-mail): pan@isa.ru
Почтовый адрес: пр-т 60-летия Октября, 9, Москва, 117312
Телефон: +79161445255




DOI: http://dx.doi.org/10.15622/sp.57.7

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.