Symulacja modelowania środowiska analizy zadań

Analiza zadań, modelowanie środowiska i symulacja (TAEMS lub TÆMS) to język modelowania niezależny od domeny problemu, używany do opisywania struktur zadań i działań inteligentnych agentów w zakresie rozwiązywania problemów w środowisku wieloagentowym.

Inteligentny agent działa w środowiskach, w których:

może być wymagane udzielenie odpowiedzi w określonych terminach
informacje wymagane do optymalnego wykonania zadania obliczeniowego mogą nie być dostępne
wyniki obliczeń wielu agentów do współzależnych podproblemów mogą wymagać agregacji w celu rozwiązania celu wysokiego poziomu
agent może jednocześnie przyczyniać się do rozwiązania wielu celów

Zadania

Język modelowania reprezentuje strukturę zadań, dzięki czemu inteligentny agent może wnioskować o swoich potencjalnych działaniach w kontekście swojego środowiska pracy. Inteligentny agent musi określić, jakie cele można i należy osiągnąć oraz jakie działania są potrzebne, aby te cele osiągnąć. Obejmuje to określenie implikacji tych działań oraz działań wykonywanych przez inne czynniki w środowisku.

Język modelowania reprezentuje strukturę zadań, w tym ilościową reprezentację złożonych wzajemnych relacji między zadaniami, z modelem struktury zadań podzielonym na generatywne, obiektywne i subiektywne punkty widzenia. Generatywny punkt widzenia opisuje cechy statystyczne wymagane do wygenerowania obiektywnych i subiektywnych epizodów w środowisku; jest to generator obciążenia. Obiektywny punkt widzenia to rzeczywiste, realne struktury zadań, które są obecne w odcinku. Subiektywny punkt widzenia to pogląd, jaki agenci mają na obiektywną rzeczywistość.

Koordynacja

Koordynacja agentów jest realizowana przez rodzinę algorytmów Generalized Partial Global Planning (GPGP), które są używane do reagowania na określone cechy struktury zadań. GPGP to kooperacyjny (zorientowany na pracę zespołową) komponent koordynacyjny zbudowany z modułowych mechanizmów, które działają w połączeniu z w pełni funkcjonalnym agentem z lokalnym harmonogramem, ale go nie zastępują. GPGP może być dostosowany do różnych domen problemowych, umożliwia heterogeniczność agentów, wymienia globalne informacje, komunikuje się na wielu poziomach abstrakcji i pozwala na użycie oddzielnego lokalnego komponentu planowania.

Zobacz też

^ Keith S. Decker (1995). „Analiza zorientowana na środowisko i projektowanie mechanizmów koordynacji” (PDF) . doktorat Praca magisterska na Uniwersytecie Massachusetts: Raport techniczny UMass CMPSCI 95-69 . Uniwersytet Delaware.
Bibliografia _ Wiktor Lesser; Regisa Vincenta; Toma Wagnera; Anita Raja; Shelley Zhang; Keitha Deckera; Alana Garveya (1999). „Biała księga Taemsa” (PDF) . Laboratorium systemów wieloagentowych: University of Massachusetts.

[1] Keith S. Decker (1995). „Analiza zorientowana na środowisko i projektowanie mechanizmów koordynacji” (PDF) . doktorat Praca magisterska na Uniwersytecie Massachusetts: Raport techniczny UMass CMPSCI 95-69 . Uniwersytet Delaware.

[2] Bibliografia _ Wiktor Lesser; Regisa Vincenta; Toma Wagnera; Anita Raja; Shelley Zhang; Keitha Deckera; Alana Garveya (1999). „Biała księga Taemsa” (PDF) . Laboratorium systemów wieloagentowych: University of Massachusetts.