Моделирование моделирования среды анализа задач - Википедия - Task analysis environment modeling simulation

Анализ задач, моделирование среды и симуляция (TAEMS или TÆMS) не зависит от предметной области язык моделирования используется для описания структуры задач и решение проблем деятельность интеллектуальных агентов в многоагентной среде.^[1][2]

Интеллектуальный агент работает в средах, где:

• могут потребоваться ответы в определенные сроки
• информация, необходимая для оптимального выполнения вычислительной задачи, может быть недоступна
• результаты вычислений нескольких агентов для взаимозависимых подзадач, возможно, потребуется объединить вместе для решения высокоуровневой цели
• агент может одновременно вносить вклад в решение нескольких целей

Задачи

Язык моделирования представляет структуру задачи, чтобы интеллектуальный агент мог рассуждать о своих потенциальных действиях в контексте своей рабочей среды. Интеллектуальный агент должен определить, какие цели могут и должны быть достигнуты и какие действия необходимы для достижения этих целей. Это включает определение последствий этих действий и действий, выполняемых другими агентами в среде.

Язык моделирования представляет структуру задачи, включая количественное представление взаимосвязей сложных задач, при этом модель структуры задачи разделена на генеративную, объективную и субъективную точки зрения. Генеративная точка зрения описывает статистические характеристики, необходимые для создания объективных и субъективных эпизодов в окружающей среде; это генератор рабочей нагрузки. Объективная точка зрения - это актуальные, реальные, конкретные структуры задач, которые присутствуют в эпизоде. Субъективная точка зрения - это точка зрения агентов на объективную реальность.

Координация

Координация агентов осуществляется семейством алгоритмов Generalized Partial Global Planning (GPGP), которые используются для реагирования на определенные особенности структуры задачи. GPGP - это кооперативный (ориентированный на команду) компонент координации, который построен из модульных механизмов, которые работают вместе с полнофункциональным агентом локальным планировщиком, но не заменяют его. GPGP можно адаптировать к различным областям проблем, он допускает неоднородность агентов, обменивается глобальной информацией, общается на нескольких уровнях абстракции и позволяет использовать отдельный локальный компонент планирования.

Смотрите также

• Автоматизированное планирование и составление графиков
• Многоагентное планирование
• Многоагентные системы
• Программный агент
• Распределенный искусственный интеллект
• Совместное распределенное решение проблем
• Полоски
• Иерархическая сеть задач

Рекомендации