Agent và công nghệ agent

Agent là một đối tượng mà có ảnh hưởng hay có khả năng và có quyền để tác động hay đại diện cho một đối tượng khác."  Russel và Norvig: "Một agent có thể được xét tới bởi khả năng nhận

Trang 1

AGENT VÀ CÔNG NGHỆ AGENT

Chương I:

Giáo viên: Hồ Kim Giàu

HỌC VIỆN BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Khoa Công nghệ thông tin

Nha Trang, tháng 10/2011

Trang 2

MỤC ĐÍCH MÔN HỌC

 Cung cấp:

 Khái niệm, đặc điểm, phân loại, kiến trúc về Agent

 Các hệ Agent, đa Agent và Giao thức giao tiếp

 Công cụ xây dựng các hệ Agent

=> Định hướng:

 Phát triển phần mềm dựa Agent

 Tiếp cận phân tích và phát triển phần mềm hướng Agent.

Trang 3

YÊU CẦU

Học về CNPM

Lập trình hướng đối tượng

Trí tuệ nhân tạo

Ngôn ngữ lập trình C++, Visual Basic

Đồ án môn học

Trang 4

NỘI DUNG

I Đặc trưng của các hệ phần mềm phức tạp.II.Khái niệm agent và các đặc trưng của agent.III So sánh agent và đối tượng

IV Kiến trúc của agent

Trang 5

I Đặc trưng của các hệ phần mềm phức tạp.

Khối lượng công việc cần xử lý ngày càng lớn.

Yêu cầu về tính chính xác ngày càng cao.

Yêu cầu về tính mở và phân tán.

Yêu cầu tính độc lập cao giữa các thành phần trong hệ thống.

Trang 6

II.Khái niệm agent và các đặc trưng của agent

 Theo từ điển Heritage của Mỹ:

" Agent là một đối tượng mà có ảnh hưởng hay có khả năng và có quyền để tác động hay đại diện cho một đối tượng khác."

 Russel và Norvig:

"Một agent có thể được xét tới bởi khả năng nhận thức về môi trường nó đang tồn tại qua bộ cảm biến (sensor) và khả năng tác động lên môi trường đó qua cơ quan phản ứng (effector )."

 Theo Pattie Maes

“Agent tự chủ là các hệ tính toán tồn tại trong môi trường động và phức tạp, tri giác và hành động tự chủ trong môi trường này, qua đó hình dung được nhiệm vụ hoặc mục đích của mình."

AGENT ?

Trang 7

=> Agent là một hệ tính toán hoàn chỉnh hay chương trình

được đặt trong một môi trường nhất định, có khả năng hoạt

động một cách tự chủ và mềm dẻo trong môi trường đó

nhằm đạt được mục đích đã thiết kế

AGENT ?

Trang 8

Một Agent là một đơn vị phần cứng hay phổ thông hơn là hệthống máy tính dựa trên phần mềm có các thuộc tính sau:

Trang 9

Agent có thể hành động trong những khoảng thời giantương đối dài.

Không cần sự can thiệp của con người

Có khả năng kiểm soát nhất định đối với hành động và trạngthái bên trong của mình

Agent được định nghĩa dựa trên tính tự chủ là “một thực thể

có khả năng kiểm soát hành động một cách độc lập với các thực thể khác, trừ khi cần phải trao đổi thông tin vì agent không có đủ tri thức để hoàn thành công việc”.

Tính tự chủ - Autonomy

Trang 10

Khả năng tri giác được môi trường (thế giới thực, người sửdụng, các agent khác, Internet ) phản ứng kịp thời trongmột thời gian nhất định nào đó.

Agent có khả năng phản ứng lại các tác động từ môi trường theo một cơ chế nào đó.

Agent có khả năng suy diễn từ sự kiện và trạng thái trong để

ra quyết định.

Tính phản ứng (reactivity)

Trang 11

Agent không chỉ phản ứng lại môi trường, chúng có thểhành động có mục đích và chủ động tranh thủ thời cơ để đạtđược mục đích đó.

Agent có khả năng suy diễn và lập kế hoạch từ thông tin vàtri thức mà nó thu nhận được

Từ mục tiêu, agent xác định các hành động cần thiết và nóthực hiện một cách linh hoạt, có tính toán và chủ đích chođến lúc đạt được mục tiêu đề ra

Ví dụ:

Agent cần hoàn thành mục tiêu x, nó lập kế hoạch bao gồmcác trạng thái trung gian y,z phải đi qua và xác định cáchành động để chuyển từ trạng thái này sang trạng tháikhác

Tính chủ động (pro-activeness)

Trang 12

Agent có thể tương tác với những agent khác hay con người

để hoàn thành công việc riêng của mình hay trợ giúp cácagent khác trong những hoạt động nào đó

Một vài mục tiêu có thể thu được với sự phối hợp của cácagent khác => MultiAgent (đa Agent)

Tính cộng đồng (Social Ability )

Trang 13

Tính linh hoạt: trong việc phản ứng lại các tác động từ môitrường bên ngoài Agent không thực hiện các hành độngmột cách máy móc mà có sự lựa chọn thích hợp.

Tính thích nghi: là khả năng tự thay đổi để thích ứng vớimôi trường và theo ý muốn của người sử dụng

Tính liên tục theo thời gian : Agent về mặt hệ thống là mộttiến trình hoạt động liên tục

Các đặc điểm khác

Trang 14

Khả năng agent xuyên qua các mạng truyền thông điện tử.

Cho phép gửi các chuỗi thông điệp thông qua mạng

Ví dụ:

Nếu agent di động hoạt động tự chủ, người sử dụng không cầnyêu cầu duy trì kết nối mạng liên tục Thay vào đó, có thểcung cấp cho agent nhiệm vụ, gửi nó thông qua mạng và rời

bỏ kết nối mạng

Khi agent thu được kết quả yêu cầu, tự động thông báongược trở lại bằng việc thiết lập kết nối mạng cho người sửdụng hoặc chờ sự lựa chọn mạng tiếp theo của người sửdụng

Tính di động

Trang 15

 Là các thực thể có thể tính toán được

 Được gói gọn trong một vài trạng thái

Có thể thực hiện các hành động hay các phương thức đểthay đổi trạng thái

 Liên lạc thông qua việc gửi các thông điệp

III So sánh agent và object?

Trang 16

Agent có tính tự chủ:

 Agent có khả năng tự chủ hơn object.

 Tự quyết định có thực hiện hay không một hành động hay một yêu cầu từ một agent khác.

 Agent là thông minh:

 Khả năng linh động trong hành vi (phản xạ + tự chủ và cộng đồng).

 Mô hình đối tượng chuẩn không có những kiểu hành vi như vậy;

Trang 17

Tuyến điều khiển

 Chương trình hướng đối tượng có một tuyến điều khiển riêng lẻ.

 Mỗi Object có một tuyến điều khiển riêng của mình.

Agent:

 Một hệ thống đa agent là đa tuyến.

 Mỗi agent được giả sử là có ít nhất một tuyến điều khiển tự chủ.

Object điều khiển thông qua các trạng thái bên trong nhưngkhông qua hành vi của nó

Các object khác có thể gọi các phương thức chung của nó

Trang 18

Pattie Maes

 Một phương pháp học đặc biệt để xây dựng agents.

 Nó chỉ rõ làm thế nào agent có thể được tách ra thành cấu trúc của

1 tập các modules thành phần và làm thế nào những modules đó có thể tương tác với nhau.

 Toàn bộ tập modules và sự tương tác giữa chúng cho ta câu trả lời làm thế nào mà những dữ liệu cảm biến và trạng thái hiện tại của agent xác định actions và những trạng thái trong tiếp theo của agent.

 Một kiến trúc bao gồm các kỹ thuật và thuật toán hỗ trợ cho phương pháp này.

Định nghĩa 1

Trang 19

Kaelbling

 Một tập hợp đặc biệt các software (or hardware) modules, được thiết kế đặc trưng bởi những hộp với những mũi tên để chỉ ra dữ liệu và dòng điều khiển giữa các modules.

 Một cách nhìn trừu tượng hơn với kiến trúc agent là một phương pháp chung để thiết kế được những modules riêng biệt cho những nhiệm vụ cụ thể.

Định nghĩa 2

Trang 20

Mô tả các trạng thái trong của agent

Cấu trúc dữ liệu của nó

Thao tác có thể thực hiện trên các cấu trúc

Luồng điều khiển giữa các cấu trúc dữ liệu

Kiến trúc agent khác nhau trên nhiều khía cạnh khác nhau

về cấu trúc dữ liệu và thuật toán được biểu diễn bên trongagent

Kiến trúc Agent?

Trang 21

Deliberative (Kiến trúc suy diễn)

 Logic-Based Architectures

 Belief-desire-intension BDI (Suy luận thông minh)

Reactive (Kiến trúc phản xạ)

Hybrid (Kiến trúc lai)

Layered architectures (Kiến trúc lớp)

Phân loại kiến trúc Agent?

Trang 22

Dựa trên symbolic AI

Kiến trúc mà quá trình ra quyết định được thực hiện nhờsuy diễn logic

Trang 23

a Symbolic description of World

Trang 24

b Belief-desire-intension (BDI - Suy luận thông minh)

 Kiến trúc dựa trên quá trình suy luận thông minh, trong đó

quá trình ra quyết định được tiến hành từng bước, các hànhđộng được thực hiện xuất phát từ yêu cầu của hàm mụctiêu đề ra

 Beliefs: Biểu diễn tập các thông tin mà agent biết về môi

trường hiện tại của nó (và có thể một vài trạng thái trong),

 Desires: Xác định động cơ của nó.

 Intentions: Biểu diễn những quyết định phải hành động

như thế nào để hoàn toàn đạt tới desires của nó (committeddesires)

1 Kiến trúc suy diễn

Trang 25

b Belief-desire-intension (BDI - Suy luận thông minh)

 Beliefs = “hiểu biêt của agent”

 Desires = “những mục đích của agent”

 Intentions = “những mục đích cần hoàn thành” (tập con

của desires)

Trang 26

Các thành phần của agent BDI

 Tập các niềm tin hiện tại (belief): biểu diễn tập các thông

tin mà agent biết được về môi trường hiện tại của nó

 Hàm thu nhận tri thức từ môi trường (belief revision

function) thu nhận thông tin mới, cùng với niềm tin đã cótạo ra những hiểu biết mới về môi trường

 Hàm sinh các lựa chọn (option generation function): đưa

ra các lựa chọn có thể có đối với agent (desire) dựa trênhiểu biết đang có về môi trường và mong muốn của nó

Trang 27

Các tuỳ chọn hiện tại (set of current options) biểu diễn tậpcác hành động mà agent có thể thực hiện

Hàm lọc (filter function): biểu diễn cho quá trình cân nhắccủa agent để chọn ra mong muốn dựa trên những điều kiệnđang có, đang biết

Tập các mong muốn (intention): biểu diễn mong muốn hiệntại của agent

Hàm chọn hành động để thực hiện (action selectionfunction): xác định hành động sẽ được thực hiện

Trang 28

Những hạn chế của kiến trúc suy diễn

Vấn đề Transduction

Tốn nhiều thời gian để chuyển đổi tất cả những thông tin cầnthiết thành symbolic representation, đặc biệt nếu môi trườngthay đổi rất nhanh

Vấn đề representation

Làm thế nào để world-model được biểu diễn một cách tượngtrưng và làm thế nào để agent có thể suy diễn kịp thời với sựthay đổi thông tin

Trang 29

Là kiến trúc mà quá trình ra quyết định được cài đặt mộtcách trực tiếp, tức là sẽ có một ánh xạ trực tiếp từ tìnhhuống tới hành động

Không suy luận phức tạp

Sự suy diễn phức tạp có thể dẫn đến không lời giải hay đápứng về mặt thời gian

2 Kiến trúc phản xạ

Trang 30

Những kiến trúc thông minh có thể được tạo ra không cầnsymbolic (AI) representation

Behavior thông minh có thể được tạo ra không cần explicitabstract symbolic reasoning (AI) mechanisms

Tính thông minh là thuộc tính nổi bật trong hệ thống phứctạp

Behavior thông minh là kết quả của việc tương tác với môitrường

Trang 31

Trang 32

Các thành phần của Perception (tri giác):

Ngữ nghĩa học của đầu vào agent

Tập kiến thức cơ sở

A specification of state transitions

 Actions được tạo ra bởi ngữ nghĩa của đầu ra agent (reaction).

 Tất cả vận dụng symbolic được thực hiện trong thời gian dịch.

Trang 33

Trang 34

Ưu điểm

Đơn giản

Kinh tế

Kiểm soát được khả năng tính toán

Khả năng chịu lỗi cao

Trang 35

Trang 36

Nhược điểm

Nếu agent không sử dụng mô hình giống như mô hình củamôi trường trong đó nó hoạt động thì chúng phải có đầy đủnhững thông tin cần thiết bên trong để có thể thực hiện cácaction thích hợp

Hầu hết các agent đều ra quyết định dựa trên các thông tinmang tính cục bộ của riêng mình

Các agent đều không có khả năng học từ những kinhnghiệm đã gặp phải cũng như nâng cao khả năng của hệthống kể cả đã hoạt động trong một thời gian dài

Trang 37

Trang 38

3 Kiến trúc lai - Hybrid

Trang 39

Phân lớp theo chiều ngang

Phân lớp theo chiều dọc

 1 chiều

 2 chiều

4 Kiến trúc lớp

Trang 40

1 Phân lớp theo chiều ngang (horizontal layering)

 Trong kiến trúc này tất cả các thành phần trên các lớp đều

tiếp xúc trực tiếp tới đầu vào và đầu ra

 Mỗi thành phần trên một lớp có thể coi là một agent

Trang 41

1 Phân lớp theo chiều ngang (horizontal layering)

Ưu, nhược điểm

 Đơn giản Nếu ta cần một agent có n cách cư xử khác nhau thì sẽ cài

đặt mô hình này.

 Tuy nhiên luôn có sự tranh giành trong việc ra quyết định, để đảm

bảo sự tương thính ta thường đưa vào một hàm điều khiển trung tâm (mediator) để quyết định xem lớp nào đang điều khiển hoạt động của agent.

 Giả sử trong mô hình của ta có n lớp và mỗi lớp có thể thực hiện m

action khác nhau vậy có nghĩa là có thể có đến mn khả năng tương

tác lẫn nhau.

 Theo quan điểm thiết kế thì đây là một vấn đề khó và khi hoạt động

có thể gây ra hiện tượng thắt cổ chai (bottleneck) trong quá trình ra quyết định.

Trang 42

2 Phân lớp theo chiều dọc (vertical layering)

 Kiến trúc chỉ có hai thành phần tiếp xúc với đầu vào và

đầu ra, ta có thể coi như là một agent

 Đơn giản hơn rất nhiều so với phân lớp theo chiều ngang

Trang 43

Trang 44

Ưu nhược điểm

 Sự phức tạp trong tương tác giữa các lớp đã được giảm

 Luồng điều khiển phải đi qua toàn bộ các lớp vì thế nếu

một lớp nào đó hoạt động không ổn định sẽ ảnh hưởng đếntoàn bộ hệ thống

Trang 45

Chọn một kiến trúc Agent

Thảo luận

“Agent của tôi lưu trữ thông

tin về môi trường Dựa trên

những hiểu biết đó nó tạo ra

reasoning và planning.”

“Agent của tôi quan sátmôi trường Nó nhận ranhững thay đổi của môitrường, cái mà sẽ bắt đầucác hành vi của nó.”

Agent suy diễn Agent phản xạ

Trang 46

Hướng dẫn nghiên cứu

1 Agent là gì? Các đặc trưng về Agent

2 Agent và Object khác nhau như thế nào?

3 Trình bày kiến trúc suy diễn

4 Trình bày kiến trúc phản xạ

5 Trình bày kiến trúc lớp

Định dạng
Số trang	46
Dung lượng	3,39 MB