Сиписок литературы от Сергея Сергеевича. СИИ. 9 семестр.

 

Архив примеров с лабораторных (папки demos и examples).
Саму открытую среду Jason можно получить на http://jason.sourceforge.net/ (последняя на данный момент версия - 1.3.10 от 30.08.2013, брать отсюда). Нормально чувствует себя как под Linux, так и под Windows (что в общем-то неудивительно). Распаковать, запустить bin/jason.bat для Windows, bin/jason.sh для Linux, предварительно установив Java JDK (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html, OpenJDK тоже подойдёт), если у вас его ещё нет. Логика агентов пишется на AgentSpeak-е, среда их обитания - на Java.

Также была рекомендована следующая литература:

1. "Введение в разработку многоагентных систем в среде Jason. Основы программирования на языке AgentSpeak". С.С. Смирнов, В.А. Смольянинова, МИРЭА, 2009.
2. "Введение в мультиагентные системы" ("An Introduction to Multiagent Systems"), Майкл Вулдридж (Michael Wooldridge), англ.

Вторая книга во вложениях, первая доступна в дампе под именем 9 семестр/СИИ/Пособие_по_jason_(итог).doc. Я думаю автора первой книги мы сможем отблагодарить, раз уж пункт продажи закрыт
И да, пора начать задумываться над темой для курсовой. Возможности потрясают воображение. Привет хаскеллистам и явистам

 

Давайте обсудим тут Ваши предложения по поводу тем индивидуальной работы.

 

Нужна область в которой взаимодействуют несколько агентов? Сколько минимум агентов должно быть?

Новым клиентам - мобильник в подарок!
Получили телефон, не заплатив ни гроша? Так оплатите подключение!
Хоть это и позиционируется как доброе дело для клиентов в итоге становится понятно, что думают они только о своей выгоде.
Сенсей : Общество, охваченное лихорадкой "добро напоказ", бросает меня в отчаянье!

 

Тут дело не в количестве, а в "интересности" решения задачи с точки зрения многоагентного подхода.
Пусть будет так:
Агенты могут быть достаточно простыми, но их должно быть "много" (>5).
Или они могут иметь "сложное поведение", но их может быть "мало" (>1).

Предлагайте, усложнить тему не сложно

 

Выходные даннные пособия.
ББК 32.973.26_018.1
Я7
С50
УДК 004.432(075)
ISBN 978-5-7339-0741-3

 

Это как понять? В библиотеке так и спросить?

 

Думаю, что показать вот эти все данные, а они сами решат, что им из этого нужно

Согласно сайту библиотеки, там есть
на абонементе 12
в читальном зале 5 штук

 

Уважаемые студенты!
Занятия 19 октября переносятся на 2-ю пару (10.45)

 

Я прошу прощения, обстоятельства изменились.

9го ноября занятия БУДУТ, но 16го отменяются.

С уважением.

 

Информация обновилась, см. выше!

 

Отлично, мы уже договорились с Воронковым об отмене занятия. Супер расклад.

 

Объясняю ситуацию.
Начальник пытается отправить меня в командировку, но никак не согласует время с принимающей стороной.
В эту субботу (16 ноября) занятия будут.

 

Был задан вопрос относительно использования императивов askOne и askAll.
Поясню на примере.

Допустим, есть 2 агента – Том и Боб.

Программа Тома – 2 убеждения


Программа Боба



В данном случае Боб запрашивает у Тома одно любое убеждение, подходящее под шаблон
price(car,X). Программа Боба прерывается, пока Том не ответит. Том отвечает автоматически. Ответ Тома price(car,1) помещается в переменную А. Если у Тома нет запрашиваемой информации, то в А поместится false.

Eсли Бобу в план !start написать команду

то программа Боба прерывается,он будет ждать ответа 1000 миллисекунд, если за это время Том не ответит, то переменная А станет равна false и программа Боба продолжится.

Eсли Бобу в план !start написать команду

то это означает, что Боб запрашивает у Тома все варианты, подходящие под
шаблон price(car,X). Боб отвечает автоматически, его ответ представляет собой
список убеждений, который помещается в переменную А. Программа Боба прерывается, пока Том не ответит. Если у Тома нет подходящей информации, то в переменную А помещается пустой список [].

Также можно написать и – вариант askAll с фиксированный временем ожидания.

Это все правильно, если агенты дружественны друг к другу.

Однако, если они эгоистичные, то они не обязаны автоматически отвечать
на императивы askOne и askAll. Предположим, что Том не дружит с Бобом, поэтому он ему ничего не скажет. Но дружит с Питером. Тогда, чтобы Том отвечал только Питеру, добавим в программу Тома следующий код.



В этом коде перехватывается стандартное событие возникновения задачи по обработке KQML-сообщения
!kqml_received.



Это были варианты синхронного общения. Но общение может быть и асинхронным.

Eсли Бобу в план !start написать команду
, то это асинхронное обращение к Тому, т.е. программа Боба не прерывается. Ответ от Тома, в таком случае, должен быть обработан как событие возникновения нового убеждения price(car,X).
Программа Боба получается следующей.




Чтобы Том мог ответить Бобу на асинхронный запрос, он должен перехватывать возникновение KQML-сообщения. Тогде в программу Тома должен входить план.

 

Уважаемые студенты!
Могу, наконец, с уверенностью сказать, что в субботу 23 ноября занятия не состоятся.
Однако просто отменять их нельзя, поэтому запланируем их как добавочное время на будущие субботы.

 

Уточнение про использование askOne и aslAll.
Если команды используются в синхронном режиме, то программа агента прерывается, если план, который вызвал askAll или askOne, снабжен аннотацией [atomic].
В противном случае прерывается выполнение только данного плана, а на прочие события агент продолжает реагировать.


Завтрашнее занятие будет посвящено Вашим практическим вопросам и заслушиванию Ваших докладов, готовьтесь.

 

Сегодня стоит кого-то ждать?

 

В субботу 28го последний шанс что-то показать. Потом только на консультации...

 

Уважаемые студенты!
Поздравляем вас с Новым годом и Рождеством!

Желаем вам успешно ответить на следующие вопросы.

Вопросы по курсу «Системы искусственного интеллекта»
(дневное отделение, 2013г.)

1.Инженерия знаний:
- понятие знака, его структура – концепт, денотат, синтаксис, семантика, прагматика, треугольник Фреге, четырехугольник Поспелова.
- предметная область, модель предметной области, концептуальная модель предметной области, ситуационное пространство, постановка задачи для интеллектуальной системы, понятие решения задачи для интеллектуальной системы;
2. Экспертные системы (ЭС):
- определение, назначение ЭС;
- обобщенная структура прикладной ЭС;
- диаграмма процесса разработки прикладной ЭС;
- алгоритм методики концептуального анализа структур действий, применяемой при разработке прикладной ЭС;
- обобщенная структурная схема инструментальной ЭС;
- механизм логического вывода в ЭС;
- классификация моделей представления знаний в ЭС, их достоинства и недостатки, примеры формализации знаний;
- структурная схема механизма логического вывода в прямом направлении;
- достоинства и недостатки ЭС;
2. Нечеткая логика:
- понятие нечеткого множества, функция принадлежности и способы ее задания;
- операции над нечеткими множествами и варианты их вычисления;
- нечеткие отношения, операции над нечеткими отношениями;
- лингвистическая переменная, нечеткая база правил;
- структурная схема ЭС на основе нечеткой логики, назначение и варианты работы отдельных блоков ЭС на основе нечеткой логики (правила суперпозиции, модификации, дефазификации), отладка ЭС на основе нечеткой логики.
3.Онтологии как модель представления знаний:
- определение, назначение, предпосылки возникновения, структура, виды онтологий;
- отличие онтологий от баз данных;
- отличие онтологий от других моделей представления знаний;
- инструментарий для разработки и обработки онтологий (на примере системы Protege);
- достоинства и недостатки онтологий;
- примеры существующих онтологических систем.
4.Агенты и многоагентные системы (МАС):
- определения, обобщенная структурная схема агента и МАС;
- области применения агентов и МАС, примеры агентов;
- среды функционирования агентов (определение, свойства среды функционирования, примеры сред, обладающих разными свойствами);
- отличие понятий «агент» от понятий «объект» (в ООП) и «экспертная система»;
- варианты структурной организации агентов: структурные схемы простого рефлексного агента, агента с моделью внешней среды, агента с функцией полезности, обучающегося агента, сравнение их функциональных возможностей;
- критерии целесообразности применения многоагентного подхода для решения задач;
- типичные проблемы, встающие перед разработчиком МАС;
- BDI-модель агента, обоснование целесообразности ее использования на примерах, уровни целеустремленности агентов;
- алгоритмы принятия решений агентом на основе BDI-модели;
- модификация методики концептуального анализа структур действий применительно к разработке МАС (расширение графического языка);
- трансформация концептуальных структур, описывающих действия агентов, в программный код на языке AgentSpeak;
-проблема кооперации агентов: необходимость кооперации, общие свойства протоколов ведения переговоров, необходимые составляющие переговорного процесса;
- аукционы как переговоры с целью распределения ресурсов, классификация аукционов, основные варианты проведения аукционов – английский, голландский; проблемы лжи и сговора при проведении аукционов;
- задачно-ориентированные переговоры: формализация переговорного процесса и стратегия ведение переговоров по протоколу последовательных уступок;
- механизмы координации агентов: круглый стол, доска объявлений, CNP-протокол;
- языки коммуникации агентов (KIF, KQML), назначение, примеры сообщений;
- мобильные агенты: определение, назначение, обобщенная структурная схема, основные понятия теории мобильных агентов, пример решения за- дачи;
- структура МАС в среде Jason: структура программы агента, структура программы среды функционирования, структура файла проекта.

 

Моя работа. Отчёт и программа.

AGM-88 H.A.R.M.

бывший awp1404