О И Федяев, Т Е Жабская - Архитектура и функционирование программных агентов в обучающей системе многоагентного типа - страница 1

Страницы:
1  2 

Архитектура и функционирование программных агентов в обучающей системе многоагентного типа

Федяев О. И., Жабская Т. Е. Донецкий национальный технический университет fedyaev@r5.dgtu.donetsk.ua

 

Abstract

 

Fedyaev O., Zhabskaya T. Program agent architecture and functioning in multi-agent learning system. The submitted article considers agent-oriented models of the students' subject process studies, agents' intelligent architecture and agents' interaction organization in the tutorial system. The suggested MAS architecture will provide autonomy, individuality and state of distribution carrying out educational-methodological duties of all the education process participants at the department level.

Введение

Установленные в настоящее время формы получения высшего образования не позволяют своевременно     реагировать     на изменение

,

индивидуальные возможности и желания студентов в освоении дисциплины за ускоренное время (экстерном), предполагают обязательное личное присутствие преподавателя на всех этапах передачи и контроля усвоения знаний, жесткую привязку студентов к расписанию занятий. Студенту   не   всегда  разрешают  работать по

,

общения с преподавателем, несмотря на полноценное учебно-методическое обеспечение, практически сложно получить хороший уровень знаний по предметам. Современная тенденция в инженерном образовании характеризуется внедрением индивидуальных образовательных ,

изменениям конъюнктуры рынка. Поэтому классические схемы централизованного управления образованием с жесткой структурой должны позволять трансформироваться в более гибкие схемы [1].

Учебный процесс формально может быть описан следующими компонентами:

( ),

;

субъектов

УП = (S, K, R, Act, I, T, U), где S ={М, (Хь X2,...,Xn), ((LbL2,...Lm), (PbP2,...,Pk)), (Yb Y2,...,Yi)> - множество субъектов учебного процесса; K - среда в которой функционирует данный R - ,

учебного процесса (горизонтальные:
лектор-ассистент, лектор-диспетчер;
вертикальные: студент-лектор, студент-ассистент,
-                         );
    ct - ,

выполняемых       субъектами;       I - множество установленных видов общения и взаимодействий ;занятий;   U - состояние   выполнения учебного плана студентом (экзаменационные ведомости, - ). Ставится       цель       создать такую компьютерную   среду   обучения (виртуальную ),

(R)

устраняются жесткие пространственно-временные

( ).

Для     решения     поставленной задачи предложена многоагентная модель виртуальной [1]:

агентов среда

УП = {S, K, R, Act, I, U} К' = {А, Е, R, Act, Com, Org}, где   А   -   множество программных субъектов   учебного   процесса, E функционирования агентов, R - отношения между

,     om -Org - формируемая

,   Act -совместных действий коммуникативные действия .

Такая  среда может быть  построена на - , использующего     принципы распределенного искусственного интеллекта [1, 2, 3].

 

Агентно-ориентированное моделирование процесса изучения дисциплины

Для        разработки многоагентного

,

обучения на кафедральном уровне, был проведен -

области образовательного процесса по методологии Gaia [4]. С помощью этой методологии разработаны модели, необходимые для описания виртуальной кафедры и последующей программной реализации.

,

Gaia,

моделями:       моделью       ролей, моделью

, ,,                        [5].            . 1

взаимосвязи и содержание моделей при агентно­


.


М о де ль ролен

ІСхема роли Лаборанті

Ьхемаооли Лектор

^хемаропи СтіШЕНТ


Рольї Ропь2


Пред­исловие

Пост­условие

I------------------ v

{X}    Y=XX) {У}

1 - -

процесса обучения

Воспроизведение функций кафедры ВУЗа является     сложной     задачей,     которую в

Gaia,

рассматривать как организацию множества
действительно          существующих и

:            , ,

, .

Поскольку   роль   является абстрактным описанием   функций   должностного   лица, то каждая роль характеризуется самостоятельными ( ),

( ),

отношении необходимых для её выполнения ресурсов и обязательствами, которые определяют "жизненный    цикл"    роли    и описываются

[5].

модели ролей состоит в формальном описании содержания всех ролей организации.

На следующем этапе анализа рассматривались основные виды и назначения общения между ролями. Для каждого вида общения составлен отдельный протокол, который определяет последовательность действий ролей при взаимодействии и необходимые данные. Совокупность всех протоколов взаимодействий между ролями образует модель взаимодействий.

Модель    агентов    предназначена для определения используемых в системе агентных .

.

ролей в один агентный тип улучшает понимание функционального     назначения     агентов и способствует   повышению   эффективности их

.

системы представляется деревом агентных типов (    . 1),

,

, .

типах агентов и их количестве в многоагентной ( ).

В модели функционирования для каждого агента   определены   действия,   которые ими должны     выполняться     в    соответствии с обязательствами жизнеспособности . , ,

функционирования определены входные и выходные данные, пред- и постусловия, в зависимости от которых агент инициирует выполнение и определяет завершение функции. Входные и выходные данные для функции получаются из активностей ролей. Для функций, реализующих протоколы взаимодействия, они определены данными обмена между агентами.

В модели связей отражены возможные коммуникативные связи между агентами. Она сформирована на основе модели ролей, модели

(    . 1).

связей представлена в виде ориентированного графа. Узлы соответствуют типам агентов, а дуги - . коммуникации   между  агентами предполагают передачу сообщений между агентами в обоих

.

составлен список агентов с которым возможно установление односторонних или двусторонних .

-

модели позволяют системно перейти от этапа постановки задачи к этапу программной реализации компьютерной среды с элементами квазиреального общения между субъектами учебного процесса изучения дисциплин кафедры.

 

Организация взаимодействия агентов

Поскольку учебный процесс основан на общении преподавателя со студентами, то работа MAC обучения построена на общении агентов [6]. Для каждого вида общения, определенного названием протокола в модели ролей, составлен

.

протоколов   взаимодействия   ролей составляет . .2

пример протокола взаимодействия между ролями СТУДЕНТ и ЛЕКТОР при запросе лекции. В начале агент Студент формирует запрос на лекцию и отправляет сообщение Лектору со своими данными и темой запрашиваемой лекции. Лектор принимает сообщение Студента и возвращает ему лекционный материал.

агентами в разнородной, распределенной и динамичной среде благодаря присвоению перформативам семантики сообщений.

,

,

запросы и ответы в формате сообщений языка KQML.

,

Агент Лектор

взаимодействия ролей разработаны сообщения в

Агент Студент

Получатель: Лектор

Про

Запр>

Перформатнв: ask-one

оситъ пе.

Онтология: Уче6ная_дисципш.на

Содержимое: данные студента, тема пещш

Метка для ответа: lecture-request

 

Получатель: Студент

Про

Запр>

Перформатнв: tell

оситъ пе.

Содер

хция

Ответ на метку: lecture-request


Онтология: Уче6ная_дисципш.на

жнмое: пе;

 

Запрос лекционного материала

допуск к работе

СТУДЕНТ

ЛЕКТОР

 

сформировать запрос на лекцию

данные студента тема яекцш.

 

Предоставить лекционный материал

данные студента тема яекцш.

ЛЕКТОР

СТУДЕНТ

 

предоставляет выбранную лекцию

яекщонный материая

2 -

изучение

Для реализации общения между агентами
выбран язык коммуникации агентов
KQML [7],
который предлагает формат сообщений и
протоколы управления сообщениями для
совместного        использования знаний

интеллектуальными     агентами      во время .

KQML

теории  речевых  актов  с учётом требований, предъявляемых к языкам коммуникации агентов. Его      широкое      применение обусловлено :

•синтаксис языка достаточно прост для грамматического разбора сообщений; •

( ),

;

У У

3 -

коммуникации агентов

 

KQML. ,

Студентом    лекции    у    Лектора общение осуществляется посредством показанных на рис. 3 .

Архитектура интеллектуального агента

Поскольку       программным агентам делегируются выполнение полномочий субъектов

,

имитировать разумные рассуждения, которые в определенной     степени     соответствуют их

.

профессиональной деятельности каждый программный агент должен обладать знаниями о порученных должностных обязанностях, знаниями  об  агентах,  с  которыми возможно

, , поведение     в     плане     выполнения своих .

, , автономности, активности и коммуникабельности, архитектура программного агента должна иметь внутренние механизмы мотивации, которые задаются ментальными свойствами, такими как , ,

.

В связи с этим, задача выбора адекватной архитектуры агентов рассматривалась с учётом перечисленных требований и содержания ролей, возложенных на программных агентов. Из существующей классификации для создаваемой системы больше подходит архитектура, основанная на классических принципах искусственного интеллекта, т. е. архитектура интеллектуального агента на основе продукционных правил (рис. 4).


 

Ментальная модель

Полномочии агента

 

 

Внешняя среда

 

Рисунок 4 - Архитектура интеллектуального агента

Ментальная модель обеспечивает агента знаниями о среде и способностью рассуждений, а полномочия дают ему способность действовать и взаимодействовать со своим окружением. Процессор агента выполняет следующие функции: в момент запуска агента на выполнение инициализирует его начальную ментальную ,

агента принимает входящие сообщения, определяет применимые правила поведения, выполняет указанные в соответствующем правиле , .

Главной составляющей ментальной модели агента являются убеждения. Убеждения представляют знания агента о текущем состоянии его внутреннего и внешнего мира и могут обновляются по мере поступления новой информации из внешней среды.

Следующей ментальной составляющей агента являются способности, которые используются агентом для связи действия с необходимыми для их выполнимости условиями ( ).

,

удовлетворены     до     выполнения действия.

,

материала является факт выбора студентом вида занятия (а именно - лекции) и темы лекции. Списком    способностей    агента определены

,

,

.

сохраняются на протяжении всего его жизненного .

,

истинности предусловий способностей, что повлияет на выполнение действий агента.

В обязательства включены соглашения о

,

.

изменяться в течение его жизненного цикла.

Очень важной составляющей ментальной модели являются правила поведения агента. Они построены на основе модели функционирования и представлены в форме продукционных правил WHEN-IF-THEN, определяющие поведение агента в различных ситуациях. Эти правила определяют реакцию агента на внешние события и обновления его собственной ментальной модели в течение его жизненного цикла. Первая часть WHEN , которые происходят в среде агента и содержит условия приёма входящих сообщений, получаемых от других агентов. Вторая часть IF

модель с условиями, которые требуются для того,
чтобы правило было применимым. Конструкция
IF - ,
,                                                           .
THEN-

часть    определяет    действия    и ментальные,

сообщение и состояния ментальной модели. На рис. 5 показан пример правила для отправления агентом Студент сообщения агенту Лектор о предоставлении лекции на изучение. В данном

WHEN

поскольку оно не связано с приёмом входящего сообщения. Для того чтобы правило сработало, агент Студент должен быть убеждённым в том, что студент выбрал   лекцию как вид занятия и

. IF-

его убеждения видзанятия со значением
"лекция" и
выбор_темы лекции со значеним
"сделан". Если результат сопоставления истинен,
то выполняются действия, определенные в части
THEN.       Эти        действия формируют

NAME Запрос лекции WHEN

IF (Бид_занята^"лекция") AND (вьібор_темьі_лекции = сделан) THEN

Mess age.Получатель:= Лектор

Message.nepdpopbiaTiiB:= "ask-one"

Message.npoTOKon:= "Запросить лекцию"

M ess age.Онтология:= "Учебная_дисциплина"

Me ss age.С одержимое" данные_студента, тема_лекции

Mess age.Метка_дгш_ о теє та: = "lecture-request"

SEND(Message)________________________________

5 -соответствующее сообщение агенту Лектор, которое отправляется методом SEND().

На   рис.   6   показано   правило приёма лектором     сообщения     от     студента на . WHEN-часть  определяет  условия  приёма входящего ,

, ,

.

,     , THEN­, , данный студент запросил лекцию по выбранной теме на изучение, формирует соответствующее сообщение     студенту     и    отправляет его.

NAME Прием запроса на лекцию WHEN

Страницы:
1  2 


Похожие статьи

О И Федяев, Т Е Жабская - Архитектура и функционирование программных агентов в обучающей системе многоагентного типа