При этом в качестве ограничений оптимизационной задачи используются знания агента о среде и о себе самом .
При этом решение принимается, исходя из принципа максимизации сальдо биоэнергии агента к моменту времени :
где - прогноз изменения состояния биоэнергии агента в момент времени t.
Сущность решения оптимизационной задачи в данном случае состоит в подборе последовательности (плана) действий , выполнение которой в условиях наступления ситуации , доставляет максимум сальдо биоэнергии , которое в этом случае можно записать как функцию от :
.
Таким образом, постановку задачи поиска оптимального плана действия агента, можно записать в виде:
.(1)
В данной работе мы не рассматриваем структуру функции и формализмы модуля принятия решений, осуществляющего синтез решений.
Далее мы рассмотрим, как изменяется эта постановка в случае погружения обобщенного агента в интеллектуальную среду обитания.
Пусть в системе ИСО находятся одновременно агенты из множества: и пусть каждый из них стремится решить задачу вида (1).
Проблема состоит в том, чтобы определить, задачу какого вида должна решать ИСО для того, чтобы максимально полно и эффективно обеспечить экономические потребности наибольшего количества пользователей и их представителей - гетерогенных агентов.
Следует отметить, что даже в системах ИСО локального масштаба, очевидно, наличие конфликта интересов пользователей - ведь речь идет об экономической составляющей поведений, основной специфической чертой которого, как мы выяснили, является конкуренция и борьба за ресурсы.
Таким образом, выбор критериев оптимальности и синтез методов решения задач в системе поддержки экономических интересов ИСО будет далеко не тривиальным.
В качестве наиболее простого варианта можно указать на критерий максимизации общего сальдо биоэнергии всех агентов системы:
где - целевая функция системе поддержки экономических интересов ИСО, а - ее знания о реальном мире и об агентах.
Заключение
В ходе выполнения работы получены следующие результаты:
- разработана обобщенная архитектура системы ИСО, основанная на применении гетерогенных мультиагентных систем;
- разработана модель обобщенного агента в составе гетерогенной системы;
- дана постановка оптимизационной задачи формирования экономического поведения обобщенного агента;
- дана постановка задачи оптимизации системой ИСО сальдо биоэнергии всех агентов, находящихся в сфере ее действия;
- разработана структурно-функциональная схема ИСПР агента в составе ИСО.
Литература
1. Hirchleifer J. The Expanded Domain of Economics. - American Economic Review, December. 1985, V.75.
2. Snidaro L., Foresti G.L.. «Knowledge representation for ambient security», Department of Mathematics and Computer Science, University of Udine, Italy, 2007.
3. Spanoudakis G., Gуmez A.M., Kokolakis S., (Eds.) «Security and Dependability for Ambient Intelligence», Advances in Information Security, Vol. 45, 2009, IX, 392 p. 80 illus., 30 in color., Hardcover.
4. Башоров З. А., Макаревич О. Б., Нагоев З. В., Мультиагентная система обволакивающей безопасности на основе автономных программных агентов и мобильных роботов. - Материалы XI Международной научно-практической конференции "Информационная безопасность 2010". Ч. 1. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - 256 с., с.153-157.
5. Маршалл А. Принципы политической экономии: Пер. с англ. М.: Прогресс, 1983. T.I.
6. Заславская Т.Н., Рывкина Р.В. Социология экономической жизни. Новосибирск, 1991. С.51.
7. Нагоев З. В. Моделирование целенаправленного поведения в мультиагентных системах на основе принципа биоэнергетической оптимальности. - Материалы международной научно-технической конференции «Инновационные технологии XXI века в управлении, информатике и образовании», КБГУ, 2008.
8. Роббинс Л. Предмет экономической науки // 1 THESIS, 1993. Зима. T.I. Вып.1.
9. Смельсер Н.Дж. Социология экономической жизни. Перевод ГПНТБ №11304. Новосибирск, 1985. С.51.