CC BY
111Решетневские чтения. 2018
УДК 681.3
ОБЗОР И СРАВНЕНИЕ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ
Е. А. Бежитская, С. С. Бежитский, П. И. Казанцева
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Рассматриваются программные средства реализации многоагентных систем. Приведены основные характеристики, преимущества и особенности программных средств разработки многоагентных систем.
Ключевые слова: многоагентная система, программное обеспечение, системы искусственного интеллекта.
SOFTWARE COMPORISON FOR MULTIAGENT SYSTEMS IMPLEMENTATION
E. A. Bezhitskaya, S. S. Bezhitskiy, P. I. Кжайсеуа
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
Software tools for implementation of multi-agent systems are considered. The main characteristics, advantages and features of considered software are given.
Keywords: multiagent system, implementation software, artificial intelligence systems.
Мультиагентный подход - это перспективный и многобещающий способ решения сложной прикладной задачи, (или проблемы) в результате взаимодействия агентов. В последние годы технологии искусственного интеллекта, используемые данный подход выделены в самостоятельный обширный раздел искусственного интеллекта - swarm intelligence. Разработка многоагентных систем на базе технологий искусственного интеллекта особенно интенсивно развивается в области мобильных приложений, в области облачных сервисов, коллективной робототехники, человеко-машинных робототехнических систем и других актуальных приложениях [1].
Главной особенностью многоагентных систем и технологий является переход от пассивных сущностей, описываемых в виде классов объектов, представленных в классическом подходе, к активным сущностям, которые описываются в прикладных системах в виде агентов. Агенты прикладных систем в соответствии с их предназначением могут представ-
лять самые разнообразные сущности предметных областей. Например, такими сущностями могут быть люди, организации, поставщики, заказчики, транспортные средства, станки, проекты, заказы, продукты и т. п. Под активностью сущностей подразумевается способность агентов моделировать (имитировать) в программных системах поведение этих сущностей.
Минимальный набор базовых характеристик произвольного агента включает такие свойства, как активность, автономность, общительность, целенаправленность [2].
Общие сведения о наиболее известных средствах разработки мультиагентных систем [3; 4] представлены в таблице.
После анализа вышеперечисленных средств выбрано лучшее. Выбор среды разработки осуществлен при помощи метода иерархий Т. Саати. Метод анализа иерархий (МАИ) широко используется специалистами на практике, когда необходимо выбрать решение, которое оценивается качественно, а не количественно.
Сведения о средствах разработки мультиагентных систем
№ п/п Наименование среды Лицензия Поддерживаемые языки программирования
1 JADE LGPL V 2 Java
2 MadKIT LGPL и GPL JVM (Java 2)
3 AgentBuilder Закрытая Java; С; С + +
4 Cougaar COSL Java
5 NetLogo Free, not open source NetLogo
6 VisualBots Неизвестно Visual Basic
7 MASON Бесплатная лицензия для учебных заведений Java
8 REPAST BSD Java; Python; Visual Basic; Net; C + +
Математические методы моделирования, управления и анализа данных
Вес
Rf PAST ! »JADE
12%
------■ M ad К IT
JADE
MASON ^^ЛЯ^^^^
15% jfl^^^b " Age,UBU
■ NetLogo
'U¿BOti ^ ^Sr Ма(Н ■ VistulBo
_ ^И ■ MASON
NetLogo ^ЩЩ I AgentBuilder
13% --o« « REPAST
Cougaar I
14%
Приоритеты для альтернатив
На основе метода анализа иерархий было выполнено сравнение альтернатив из таблицы по следующим критериям: наличие лицензии Free или LGPL, поддержка языка программирования Java, возможность создания приложения под Android, наличие достаточного описания в научной литературе, наличие примеров.
Наглядно полученные приоритеты для альтернатив представлены на рисунке.
Легко заметить, что наилучшим вариантом для пользователя выбора средства разработки МАС является среда JADE, которую можно интегрировать с Eclipse. Данная среда поддерживает язык Java и позволяет создавать приложения на основе мультиа-гентных систем, функционирующих на различных аппаратных платформах.
Отметим, что в рамках мультиагентных технологий человек выступает лишь оператором, который задает агентам исходные данные, а они самостоятельно выдают ему оптимальное решение поставленной задачи. В данный момент используются примитивные агенты (smart agents), которые по отдельности мало отличаются от обычных программ, однако при командном взаимодействии данные агенты достигают очень высокого результата в различных решениях интеллектуальных задач [5; 6].
Библиографические ссылки
1. Городецкий В. И., Скобелев П. О. Многоагент-ные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива // Труды СПИИРАН. 2017. № 6 (55). С. 11-45.
2. Карсаев О. В., Конющий В. Г. Многоагентные системы и средства из разработки // Труды СПИИ-РАН. 2009. Вып. S. С. 234-254.
3. Мовчан А. Г. Сравнительный анализ средств разработки мультиагентных систем // Концепт : научно-методический электронный журнал. 2016. Т. 11. С. 2546-2550.
4. Сравнение средств разработки для создания мультиагентных систем [Электронный ресурс]. URL:
Шр8://ги^ШреШа.о^М1к1/Сравнение_средств_разраб отки_для_создания_мультиагентных_систем (дата обращения: 31.08.2018).
5. Исследование эффективности многоагентного алгоритма решения задач глобальной поисковой оптимизации большой размерности / В. В. Становов [и др.] // Системы управления и информационные технологии. 2015. Т. 62, № 4. С. 94-100.
6. Многоагентный алгоритм проектирования баз нечеких правил для задач классификации / В. В. Становов [и др.] // Вестник СибГАУ. 2015. Т. 16, № 4. С. 842-848.
References
1. Gorodeskiy V. I., Skobelev P. O. Muti-agent tech-noligies for industial applications: reality and perspective // Proceedings of SPIIRAS. 2017. № 6 (55). P. 11-45. (In Russ.)
2. Karsaev O. V., Konyshyi V. G. Muti-agent systems and tools for implementation // Proceedings of SPIIRAS. 2009. № 8. P. 234-254. (In Russ.)
3. Movchan A. G. Software comparison analysis for multi-agent systems implementation // Scientific and methodical electronic journal «Kospept». 2016. Vol. 11. P. 2546-2550. (In Russ.)
4. Implementation tools comparison for multi-agent systems developing. Available at: https://ru.wikipedia.org/wiki/Сравнение_средств_разраб отки_для_создания_мультиагентных_систем (accessed: 31.08.2018). (In Russ.)
5. A study on efficiency of the multiagent optimization algorithm for high-dimensional global search optimization problem solving / V. V. Stanovov [et al.] // Control systems and information technologies. 2015. Vol. 62, № 4. P. 94-100. (In Russ.)
6. Mnogoagentnyy algoritm proyektirovaniya baz nechekikh pravil dlya zadach klassifikatsii / V. V. Stanovov [et al.] // Vestnik SibSAU. 2015. Vol. 16, № 4. Р. 842-848.
© Бежитская Е. А., Бежитский С. С., Казанцева П. И., 2018
