Страница 135

Страница 135: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

import com.toshiba.beegent. xml. *;

import com.toshiba.beegent.util. *;

public class AW2 extends AgentWrapper {

public static void main (StringC] argv) throws Exception {

AW2 aw = new AW2();

aw.setName ("bidder");

aw.printLog (true);

aw.setPassword ("kawamura");

aw.addPublicIPStates ,();

aw.startIP ();

}

}

Каждое состояние в протоколе взаимодействия является экземпляром класса AwrlPState, фрагмент описания которого приведен ниже.

class AwrlPStatel extends AwrlPState {

AwrlPStateSI () { super ("INIT"); }

public void action () {

XmlAcl xa = null;

…………………………………

while ( waitXML (0) ){

xa = getXML ();

perf = xa.getTag2Value ("performative");

sender = xa. getTag2Value ("sender")';

action = xa.getTag2Value ("action");

if (perf.equals ("cfp")) break;

}

// Send XML/ACL

int rand = new Random (System.currentTimeMillis()). nextlnt ();

int dice = Math.abs (rand) % 3;

switch (dice) {

case 0: // generate Refuse performative

setPostcond ("INIT");

break;

………………………………………………

default:

setPostcond ("INIT");

 return;

}

if ( IsendXML (xa) )

Debug.printLog (getMyname (), "Failed to send XML/ACL");

}

}

Наиболее интересны и важны здесь «петля» ожидания сообщений и оператор switch, в теле которого собственно и специфицируется поведение как последовательность действий, направленных в данном случае на формирование соответствующего перформатива.

Анализ этого фрагмента и других примеров реализации поведения агентов в системе Bee-gent позволяет сделать следующие выводы. Агентная библиотека фирмы Toshiba является достаточно развитой и отвечает основным требованиям к компонентам программного обеспечения данного класса. Перформативы XML/ ACL более высокого, по сравнению с KQML, уровня. Для спецификации протоколов взаимодействия предлагается использовать язык программирования, а не представления знаний. На уровне технологии имеется достаточно четкая структура представления поведения агентов. Учитывая то, что языком реализации поведения в данном случае является Java, система Bee-gent ориентирована на компиляцию программ, а не интерпретацию спецификаций, как это происходит в случае системы AgentBuilder.

Выше мы обсудили два подхода к разработке и реализации MAC, которые отражают разные концы спектра инструментов, используемых в этой области.

Суммируя все вышесказанное, можно отметить, что в настоящее время в работах по созданию инструментария явно фиксируется тенденция использования методов и средств ИИ, ориентированных на поддержку процессов проектирования программных агентов и MAC в целом.

При этом задача построения технологий нового поколения для создания MAC может быть решена на основе совместного использования опыта разработчиков MAC и методологий обработки знаний, заимствованных из ИИ [Guarino et al., 1995b]. Для этого прежде всего необходимо адаптировать методы и средства проектирования и реализации прикладных интеллектуальных систем в новую проблемную область: разработку мультиагентных систем нового поколения. Очевидно, что спецификация процесса разработки MAC на основе методов проектирования баз знаний в такой технологии предполагает:

• эксплицитное представление в БЗ архитектуры проектируемой MAC;

• явную спецификацию архитектуры отдельных типов агентов, «задействованных» в рамках проектируемой MAC;

• описание в виде специальных баз знаний модели (схемы) всех знаний, необходимых каждому агенту для реализации поставленных перед ним целей;

• анализ используемых в настоящее время при реализации MAC систем классов и соответствующих программных библиотек с целью явной спецификации соответствия между элементами архитектуры проектируемой MAC и ее компонентами и программными единицами, реализующими их;

• формальную спецификацию (на уровне соответствующей системы представления и манипулирования знаниями) специальной машины вывода (решателя), целью которой является переход от спецификации MAC к ее реализации.

Учитывая вышесказанное, можно констатировать, что1 процесс разработки MAC при этом хорошо коррелирует с соответствующим процессом создания сложных программных систем, но отличается дополнительными фазами, связанными с наличием независимых компонентов (агентов), взаимодействующих с пользователем и друг с другом.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 135: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем