Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wydział Ekonomii, Zarządzania i Turystyki Katedra Ekonometrii i Informatyki http://keii.ue.wroc.pl Projektowanie systemów logistycznych – wykład – – laboratoria –

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Wprowadzenie Idea powstania agenta jako internetowego spersonalizowanego „szperacza” pojawiła się wraz z upowszechnieniem komputerów oraz rozwojem internetu około 1994 roku. Istnieją sytuacje, w których człowiek nie jest w stanie reagować odpowiednio szybko (w przypadku zbyt dużej ilości złożonych i różnorodnych danych) lub nie jest w stanie reagować w ogóle (np. w przypadku sond kosmicznych, których programy muszą podejmować decyzje nie czekając aż dotrze do nich sygnał). W powyższych oraz wielu innych sytuacjach z powodzeniem zastosowanie znajduje tzw. podejście agentowe, w którym tzw. agenty realizują elementarne działania składowe. Oznacza to, iż obok klasycznego modelowania symulacyjnego (dyskretnego, ciągłego), sposobem odwzorowania rzeczywistości jest modelowanie agentowe, które obecnie znajduje zastosowania w wielu dziedzinach gospodarczych (ekonomii, zarządzaniu), zastosowaniach technicznych, społecznych i innych.

Agent, system, symulacja (wielo)agentowa – definicje Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Agent, system, symulacja (wielo)agentowa – definicje W literaturze przedmiotu trudno znaleźć pojedynczą, powszechnie zaakceptowaną oraz uniwersalną definicję agenta. W sensie ogólnym agentem może być osoba, automat, urządzenie, oprogramowanie (lub kombinacja tych elementów) wykonująca określone działanie. Na poziomie fizycznym (najniższym) agenci mogą reprezentować pieszych, pojazdy, roboty, itp.; na środkowym poziomie klientów, a na najwyższym np. konkurujące między sobą przedsiębiorstwa. Agent może reprezentować obiekty o różnych kształtach i rozmiarach. W technologii informacyjnej agent jest systemem informatycznym (komputerowym) umieszczonym w pewnym otoczeniu-środowisku (zazwyczaj środowisku obliczeniowym), który jest zdolny do wykonywania działań, w celu realizacji zdefiniowanych i zaprogramowanych zadań. System (wielo)agentowy to system, w którym grupa współdziałających agentów dąży do osiągnięcia pewnego zbioru celów lub wykonuje pewien zbiór zadań. Symulacja (wielo)agentowa to projektowanie modelu logicznego systemu rzeczywistego (lub problemu decyzyjnego) z wykorzystaniem modelu opartego na środowisku agentowym.

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Agent – inne definicje Agent – cokolwiek, co może być uznane jako obserwujące otoczenie poprzez sensory i działające w ramach tegoż otoczenia poprzez efektory [Russel i Norvig]. Agent – jednostka programowa podejmująca działania w imieniu użytkownika lub innych programów, w pewnym stopniu niezależna lub autonomiczna, która działając stosuje pewną wiedzę lub reprezentację celów lub potrzeb użytkownika [IBM]. Agent – zamknięty system komputerowy znajdujący się w pewnym otoczeniu posiadający umiejętności elastycznego działania w tymże otoczeniu, działania polegającego na wypełnieniu celów, dla jakich został stworzony [Wooldridge]. Działanie agentów wykorzystuje programowanie agentowe, które jest wyższym poziomem abstrakcji od programowania obiektowego.

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Własności agentów Agenci w złożonych systemach są komponentami odpowiadającymi za podejmowanie decyzji. Posiadają zawsze zestaw reguł lub wzorców zachowania, które pozwalają na przyjmowanie i przetwarzanie informacji z otoczenia. Najczęściej wymienianą własnością agentów jest ich autonomia. Pozostałe cechy zależą od rozważanego obszaru zastosowań; niekiedy najważniejsza może być np. zdolność uczenia się danego agenta, w innych sytuacjach zdolność ta nie tylko nie jest istotna, lecz może być wręcz niepożądana. Własności agentów: autonomia – agent dokonuje samodzielnie wyboru planu działania, dzięki zaimplementowa-nym metodom sztucznej inteligencji (systemy regułowe, sieci neuronowe, logika rozmyta), reaktywność – agent identyfikuje zmiany w otoczeniu oraz jest zdolny na nie reagować (np. w robotyce odpowiednio skonstruowany robot wyposażony w układ sensorowy rejestruje, identyfikuje i analizuje zmiany otoczenia), adaptowalność – agent posiada umiejętności dostosowania się do zmian w otoczeniu, wykorzystując doświadczenie pozyskane w procesie analizowania sygnałów z otoczenia, ciągłość działania – agent pozyskuje wiedzę (uczy się) w sposób ciągły przez interakcje z użytkownikiem systemu lub innymi agentami (np. przez obserwacje i naśladowanie użytkownika, otrzymywanie jawnych instrukcji od użytkownika, wykorzystywanie porad lub podobieństwa zachowań innych agentów),

Własności agentów Własności agentów – c.d: Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Własności agentów Własności agentów – c.d: celowość działania – agent dąży do osiągnięcia wyznaczonego celu lub stanu finalnego określając swoje zachowania i podejmując odpowiednie decyzje, otwartość – agent jest systemem otwartym w powiązaniu, interakcjach i komunikacji z innymi systemami, zdolność do współdziałania – agent ma zdolność współdziałania (współpracy, kooperacji) z innymi agentami w celu rozwiązania postawionego przed nim problemu (zdolność do działania w układzie wieloagentowym), mobilność – agent ma możliwości przemieszczania się np. między rożnymi punktami (hostami) w sieci komputerowej, dzięki czemu istnieje możliwość ograniczenia komunikacji w sieci (np. zadania są wykonywane na komputerze klienta bez konieczności przesyłania poleceń z/do tego komputera), możliwość wnioskowania (element inteligencji) – agent wykorzystuje metody przechowywania wiedzy i wnioskowania dzięki czemu uczy się, a następnie podejmuje decyzje, ograniczona racjonalność – agent działa w sposób optymalny z punktu widzenia swoich celów i zasobów, zatem pełna racjonalność jest ograniczona (sytuacja podobna do podejmowania decyzji przez człowieka).

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Atrybuty agentów Oprócz charakterystyk zachowania, określających co agent robi, agenci posiadają również określone atrybuty, które definiują czym (lub kim) jest agent. Atrybuty mogą by różne w zależności od agenta. Najczęściej, gdy agenci reprezentują ludzi, określa się ich przez pryzmat wieku, płci, dochodu i preferencji. Gdy agenci odpowiadają całym organizacjom, opisuje się ich poprzez ilość zasobów, wielkość oraz tolerancję na ryzyko. Wiele atrybutów, zwłaszcza wyrażonych w formie liczbowej jest bardzo prostych do określenia i zaimplementowania. Atrybuty takie jak preferencje są dużo bardziej skomplikowane i muszą by definiowane na wielu poziomach.

Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych Systemy oparte na technologii agentowej posiadają bardzo szerokie zastosowania. Wspomagają działania w życiu codziennym jak i znajdują zastosowanie w przedsiębiorstwach produkcyjnych. Ich uniwersalność sprawia, że często użytkownicy systemów nie są świadomi, że do budowy danego systemu została wykorzystana technologia agentowa. Przykładowe zastosowania systemów (wielo)agentowych: Handel elektroniczny i rynki elektroniczne, gdzie kupujące i sprzedające agenty nabywają i sprzedają towary w imieniu ich użytkowników. Monitorowanie i zarządzanie sieciami telekomunikacyjnymi, gdzie agenty odpowiadają np. za przekazanie rozmowy, przełączanie czy transmisję. Modelowanie i optymalizacja systemów transportowych, gdzie agenty reprezentują np. pojazdy transportujące lub przewożone towary czy klientów. Przetwarzanie informacji w środowiskach informacyjnych typu internet, gdzie wielu agentów odpowiada np. za filtrowanie informacji czy jej gromadzenie. Organizacja ruchu miejskiego czy powietrznego, gdzie agenty odpowiadają za odpowiednie interpretowanie danych pojawiających się w różnych punktach pomiarowych.

Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. Przykładowe zastosowania systemów (wielo)agentowych: Zautomatyzowanie planów spotkań, gdzie agenty działając w imieniu ich użytkowników ustalają szczegóły spotkań takie jak miejsce, czas oraz porządek spotkania. Optymalizacja przemysłowych procesów produkcyjnych, gdzie agenci reprezentują agregaty produkcyjne lub przedsiębiorstwa. Analiza procesów biznesowych wewnątrz lub pomiędzy przedsiębiorstwami, gdzie agenty reprezentują ludzi lub różne wydziały zaangażowane w te procesy na różnych etapach i różnych poziomach. Elektroniczna rozrywka i interakcyjne, z wirtualną rzeczywistością, w tym m.in. gry komputerowe, w których animowane agenty wyposażone w różne charaktery grają przeciwko sobie lub przeciwko ludziom. Badanie społecznych aspektów inteligencji i symulacja złożonych społecznych zjawisk takich jak ewolucja ról, norm i struktur organizacyjnych, gdzie agenty spełniają rolę członków naturalnej społeczności będącej przedmiotem rozważań.

Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. Systemy (wielo)agentowe znalazły zastosowanie w trzech obszarach informatyki: 1. W zarządzaniu informacją. Są to systemy działające zazwyczaj lokalnie. Wykonują one na zlecenie użytkownika zadania z zakresu: kompleksowego zarządzania i filtrowania poczty elektronicznej, planowania dnia (uwzględniając możliwość komunikowania się agentów w celu uzgodnienia terminu spotkania itp.), indywidualizowania dostarczanej informacji (np. filtrowanie linków zwróconych przez wyszukiwarkę internetową), agenci monitorujący i zarządzający. Przykładem mogą tutaj być agenci monitorujący giełdę papierów wartościowych oraz w razie potrzeby zlecający kupno/sprzedaż akcji. 2. W systemach rozproszonych. Systemy agentowe działające w internecie pozwalają w prosty sposób: monitorować sieć i prowadzić statystyki jej użycia, poszukiwać ściśle określonych informacji w internecie, poszukiwać nowych dziedzin wiedzy w internecie, obsługiwać sklepy internetowe, porównywać ceny.

Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Zastosowania agentów – systemów (wielo)agentowych – c.d. 3. W modelowaniu systemów złożonych. Systemy agentowe znajdują zastosowanie w symulowaniu zjawisk świata rzeczywistego. Pozwalają między innymi: modelować zachowanie klienta w czasie negocjacji cenowych, modelować procesy zarządzania produkcją, inne. Istnieje wiele innych zastosowań systemów agentowych związanych z ich możliwościami. Systemy agentowe mogą być wykorzystane między innymi w celu niszczenia innych systemów (wirusy), a także zbierania informacji o użytkownikach (spyware).

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Podsumowanie Analiza złożonych systemów informatycznych może zostać znacznie uproszczona za sprawą zastosowania agentowego podejścia do projektowanego systemu (symulacji). W ramach symulacji, większy system można podzielić na mniejszych niezależnych agentów. Taki sposób dekompozycji problemu jest znacznie bardziej naturalny niż stosowany przy podejściu obiektowym, ponieważ zdekomponowane mniejsze systemy agentowe istnieją niezależnie. Przykładowo, naturalnym wydaje się podział struktury dużego przedsiębiorstwa na agentów reprezentujących poszczególne działy tego przedsiębiorstwa (niż w przypadku programowania obiektowego na obiekty). Podejście agentowe pozwala w sposób oczywisty i naturalny uogólniać problemy złożone, czyli wprowadzać poziomy abstrakcji. Złożone struktury informatyczne można wstępnie modelować jako system agentowy o bardziej ogólne sformułowanych celach. Ich sprecyzowanie może nastąpić podczas dekompozycji systemu na mniejsze systemy agentowe. Podejście agentowe pozwala znacznie uprościć modelowanie komunikacji między fragmentami systemu, traktowanymi jako agentów. Komunikację taką można potraktować jako wymianę danych między dwoma agentami. Sposób ich przesyłania, przyczyny oraz sposób reagowania na informacje może zostać w prosty sposób modelowany przy użyciu metod komunikacji charakterystycznej dla agentów.

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Podsumowanie Z analizy przykładowych zastosowań symulacji (wielo)agentowej w biznesie wynika, że powinna być ona używana, kiedy system ewoluuje w czasie w sposób niemożliwy do przewidzenia na podstawie znajomości zachowań indywidualnych elementów tego systemu. W oczywisty sposób symulacja (wielo)agentowa jest stosowana gdy: problem ma naturalną reprezentację w postaci współdziałających agentów, w systemie mieszczą się decyzje i zachowania, które mogą zostać zdefiniowane w ściśle ograniczonych ramach, istnieje konieczność adaptacji agentów i zmian ich zachowania, istnieje konieczność zaistnienia dynamicznych relacji między agentami, problem zawiera w sobie czynnik przestrzenny, przeszłość może stanowić niewystarczające przesłanki do przewidywania przyszłości.

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu Pytania?