CC BY
29
Секция ««Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
УДК 004.853
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ НА ЛОГИЧЕСКИХ СХЕМАХ С ПОМОЩЬЮ ГЕНЕТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: apelsin.93@mail.ru
Предложен метод проектирования интеллектуальных агентов, основанных на логических схемах при помощи генетического программирования.
Ключевые слова: интеллектуальные агенты, генетическое программирование, логические схемы.
In this paper method of designing intelligent agents based on logic circuits using genetic programming was proposed.
Keywords: intelligent agents, genetic programming, logic circuits.
Интеллектуальные информационные технологии (ИИТ) широко и успешно используются для решения различных практических задач. [1]. Интеллектуальные агенты одно из относительно недавних достижений ИИТ. В искусственном интеллекте под данным термином понимаются интеллектуальные сущности (программы) [2], получающие через систему сенсоров, сведенья об окружающей среде, об протекающих процессах и результатах управления, а также имеющие доступ к управлению через систему ауктуаторов (исполнительные механизмы). При этом поведение агентов всегда направлены на достижение какой-либо цели [3]. На рис. 1 приведена схема такого агента.
Ю. В. Казанцева, Л. В. Липинский
INTELLIGENT AGENTS DESIGN BASED ON THE LOGIC CIRCUIT BY MEANS OF THE GENETIC PROGRAMMING
Y. V. Kazantseva, L. V. Lipinskij
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: apelsin.93@mail.ru
л
Сенсоры
Восприятие
Модуль принятия решения
Окружающая среда
т
Актуатор
Действия
>
У
Рис. 1. Взаимодействие агента с окружающей средой
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2016. Том 1
Одним из методов построения агентов являются формирования агентов, при помощи логических схем (рис. 2). В этом случае агент имеет множество утверждений формальной логики, описывающих причинно-следственными связи с окружающей среды, а также определения возможных переходов внешней среды при совершении агентом определенного действия, рассматриваемого как множество логических следствий из множества утверждений, интерпретируемых на текущем состоянии внешней среды как истинные, в предположении, что агент выполнил действие.
События Действия
Рис. 2. Пример обобщенной логической схемы агента
Для автоматизированного формирования агента при помощи генетического программирования необходимо представить агента в виде дерева [4]. В данной задаче удобно представлять индивида в виде набора деревьев (как показано на рис.3). Каждое дерево отвечает за вывод по конкретному действию. Индивид состоит из стольких деревьев, сколько действий может совершить агент. Функциональное множество агента будет включать в себя логические операторы такие как И, ИЛИ, обратная связь, отрицание. Терминальное множество состоит из событий, которые может регистрировать агент.
Рис. 3. Представление индивида
Особенностью алгоритма будет являться то, что основные эволюционные операторы, такие как инициализация, скрещивание, мутация, будут работать с генотипом, представленным не одним деревом, а сразу несколькими. Процесс инициализации и мутации практически не изменяется.
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
А вот при скрещивании, обмен фрагментами генетического кода происходит только между деревьями, соответствующими одним и тем же действиям. Оценка пригодности производится при помощи модели среды функционирования агента. Агенту выделяются ресурсы на функционирование и формируется логическая схема на основе оцениваемого индивида. После завершения работы агента измеряется степень успешности его действий и представляется в виде пригодности для эволюционного алгоритма.
Рассмотренный метод формирования интеллектуальных агентов имеет широкий спектр применения начиная от простых компьютерных игр заканчивая возможностью управление беспилотного аппарата.
Библиографические ссылки
1. Липинский Л. В.. Семенкин Е. С. Алгоритмы генетического программирования для формирования интеллектуальных информационных технологий. Красноярск, 2006.
2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М. : Вильямс, 2006. С.282-331.
3. Бугайченко Д. Ю., Соловьев И. П. Абстрактная архитектура интеллектуального агента и методы ее реализации. 2005.
4. Липинский Л. В., Семенкин Е. С. Автоматизация проектирования интеллектуальных информационных технологий методом генетического программирования. М. : Физматлит, 2006.
© Казанцева Ю. В., Липинский Л. В., 2016
