Software & Systems

Многоагентные технологии широко используются в конструировании программных компонентов интеллектуальных информационных систем, начиная от решения задач выборки информации, распознавания образов и вплоть до решения задач когнитивных наук, в том числе при конструировании экспертных систем (ЭС) [1].

ЭС являются программами для производства знаний в узкоспециализированных предметно-ориентированных областях профессионального знания. ЭС могут стать эффективными активными компонентами пополнения хранилищ знаний (ХЗ) центров профессиональной компетенции (ЦПК), предназначенных, в частности, для эксплуатации в среде Интернет. ЦПК являются местом сбора, хранения, обработки и производства новых профессиональных знаний.

В настоящей статье обсуждается программная архитектура ЭС, предназначенных для активного взаимодействия с ХЗ ЦПК.

ХЗ рассматривается как предметно-ориенти­рованная, интегрированная, поддерживающая временные ряды данных электронная коллекция, которая содержит данные, знания, процедуры генерирования знаний и используется для анализа и исследования данных, производства новых знаний и поддержки принятия решений. Архитектура ХЗ для предметно-ориентированных систем научной осведомленности как узлов распределенного центра профессиональной компетенции в сети Интернет рассмотрена в [2]. На рисунке 1 показано позиционирование ЭС в общей архитектуре ХЗ.

Основное назначение ЭС – производство новых предметно-ориентированных знаний и данных. БЗ ЭС, как и сама система, является составной частью программной архитектуры ХЗ. ЭС представляет собой активный элемент ХЗ, который помогает пользователям наполнять ХЗ новыми профессиональными данными.

Программная архитектура встроенных в портал ЭС. Предназначенные для функционирования в среде Интернет ЭС конструируются в виде набора интеллектуальных программных агентов – автономных программ с определенным поведением. Под агентом понимается вычислительная система, помещенная во внешнюю среду, способная взаимодействовать с ней, совершая автономные рациональные действия для достижения определенных целей [3].

Абстрактно агент может быть представлен функцией

action: S→A,                                                         (1)

где внешняя среда описывается множеством состояний среды S, а возможные действия агента описываются множеством действий А.

Резидентные агенты – это интеллектуальные агенты. Они имеют свою БЗ и механизм вывода для принятия решений. Резидентный агент является, как правило, агентом с состоянием: он обладает внутренней структурой данных, которая может быть модифицирована в зависимости от восприятия текущего состояния внешней среды. Таким образом, текущее состояние внешней среды влияет на выбор действий агента.

Пусть I – множество внутренних состояний агента, P – множество возможных восприятий окружающей среды. Тогда резидентного агента можно представить парой функций: функцией, отвечающей за изменение внутреннего состояния, refine: I´P®I и функцией действия action: I®A.

Реактивные агенты-вычислители не имеют своей БЗ и функционируют по схеме «условие–действие». Они принимают входные данные, обрабатывают их и возвращают ответ резидентному агенту. Действие этих агентов определяется текущим состоянием и может быть представлено функцией (1).

Реактивные обучаемые агенты имеют свою БЗ и наделены возможностью ее обучения и расширения. Обучение агента выполняется в автономном режиме с участием эксперта или без него. Возможность использования накопленного опыта агентом может быть представлена функцией action: S´A®A.

Отметим, что условие автономности обучения предполагает пассивность агента в обучении, такого агента нельзя считать самообучающимся, поскольку он только периодически повышает свою квалификацию.

Поисковый агент предназначен для поиска и извлечения необходимых данных из БД и БЗ ХЗ и может быть представлен функцией (1).

На рисунке 2 схематично показана многоагентная программная архитектура встроенной в портал ЭС.

На приведенной схеме программные агенты функционируют в рамках простой модели «запрос–ответ–соглашение». После получения входных данных производится опрос резидентных агентов.

Резидентные агенты на основе полученных ответов принимают решение, какому агенту поручить выполнение предусмотренных в ЭС действий. После опроса агентов формируется матрица ответов, на основе анализа которой решается, какому агенту отдать выполнение задачи. При некоторых условиях решение задачи может быть отдано двум агентам.

ЭС оценки энергии диссоциации связи по кинетическим данным. Реализация рассмотренной многоагентной архитектуры ЭС была выполнена на портале системы научной осведомленности по физической химии радикальных реакций. На рисунке 3 приведена многоагентная архитектура ЭС оценки энергии диссоциации связей органических молекул по кинетическим данным в радикальных реакциях.

Энергия диссоциации связи является одной из фундаментальных характеристик молекулы и влияет на скорость протекания химической реакции, которая описывается совокупностью характеристик: константой скорости реакции, энергией активации реакции, показателем частоты соударений реагирующих ингредиентов и температурой (кинетическими данными).

Как видно из рисунка 3, ЭС обслуживают следующие агенты.

·     Агент типа A1 выполняет поиск в базе расчетных данных; он предлагает свои услуги, если в базе расчетных данных ХЗ по энергиям диссоциации связей имеются данные.

·     Агент типа A2 выполняет поиск в базе экспериментальных данных ХЗ: предлагает свои услуги, если в базе экспериментальных данных по энергиям диссоциации связей имеются данные.

·     Агент типа A3 выполняет оценку энергии диссоциации связи молекулы на основе эмпирической модели радикальных реакций [4]: он предлагает свои услуги, если вектор входных параметров содержит достаточно данных для проведения расчета. Оценка реакционной способности может быть выполнена в жидкой и в газовой фазах.

·     Агент типа A4 использует для оценки энергии диссоциации связи молекулы обученную искусственную нейронную сеть; он принимает решение об оказании своих услуг, если его обученная искусственная нейронная сеть отвечает заданным входным данным. Агент имеет возможность переобучать свою сеть в автономном режиме.

·     Интеллектуальный агент-резидент анализирует входные данные, выбирает агентов-исполни­телей, оценивает полученный результат и возвращает его на интерфейс ЭС.

·     Пользователь с помощью интерфейса ЭС может сохранить полученный результат в базе расчетных данных, заполнив специальную анкету проведения расчета.

Для представления знаний в БЗ интеллектуального агента-резидента используется продукционная модель, то есть знания представляются в виде продукций: (i):Q; P; AÞB; N, где i – имя продукции; Q – сфера применения продукции; P − условие применимости ядра продукции; AÞB − ядро продукции; N – постусловия продукции. В БЗ продукция представляется в виде таблиц правил и фактов. Таблица правил содержит ядра продукций в виде пары объектов <условие>–<вывод>, например: ЕСЛИ радикал = алкильный И молекул = парафин, ТО класс = R1+R1H. Таблицы фактов содержат описания параметров класса, радикала и молекулы.

Для представления внутренних состояний и возможных действий в зависимости от текущего состояния внешней среды используется внутренняя структура в виде матрицы «состояние–дей­ствие». История изменений внутреннего состояния резидентного агента сохраняется в его БЗ для обеспечения возможности возврата к предыдущему состоянию, если текущие действия агента признаются экспертом (человеком) неадекватными.

Подытоживая, отметим, что авторами разработан прототип оригинальной, встроенной в портал гибридной ЭС, который использует модули, основанные на выведенных из данных правилах, и обученные искусственные нейронные сети.

Разработана многоагентная архитектура ЭС, являющаяся составной частью хранилища предметно-ориентированных знаний для сбора, хранения, выборки, производства и распространения профессиональных знаний в сети Интернет.

ЭС оценки энергии диссоциации органических молекул в радикальных реакциях позволяет профессиональным исследователям в среде Интернет проводить оценку энергии диссоциации связей органических молекул по кинетическим данным в радикальных реакциях в жидкой и газовой фазах, а преподавателям, студентам и аспирантам соответствующих специальностей использовать настоящую систему в качестве активного справочного пособия.

Созданный прототип ЭС и ее основные компоненты могут по соответствующей адаптации составить основу при создании активных компонент распределенных сетей для сбора, хранения, извлечения, интеллектуального анализа, распространения и производства знаний в узкоспециализированных областях исследований и технологий.

Литература

1. Wooldridge M., Jennings N.R., editors. Intelligent Agents–Theories, Architectures, and Languages. Lecture Notes in Artificial Intelligence. V. 890. Springer-Verlag, January 1995. 407 p.

2. Туманов В.Е. Производство знаний в предметно-ориентированной системе научной осведомленности // Программные продукты и системы. 2008. № 4. С. 93–95.

3. Wooldridge M., Jennings N. Intelligent Agents: Theory and Practice // Knowledge Engineering Review. 1995. № 10 (2).

4. Туманов В.Е., Кромкин Е.А., Денисов Е.Т. Оцен- ка энергий диссоциации С-Н-связей в кислородсодер- жащих соединениях по кинетическим данным радикаль- ных реакций отрыва // Изв. АН. Сер. Химическая. 2002. № 9. С. 1508–1516.