Регистрация / Вход
Прислать материал

Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов

Фамилия
Журавлёв
Имя
Андрей
Отчество
Алексеевич
Номинация
Информационные технологии
Институт
Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления (ИТАСУ)
Кафедра
Инженерной кибернетики
Академическая группа
ММ-14-2
Научный руководитель
к.т.н., доцент Курочкин И.И.
Название тезиса
Моделирование конкурентной среды интеллектуальных агентов
Тезис

В настоящее время все большую актуальность принимают технологии, связанные с искусственным интеллектом. Современные методы искусственного интеллекта тесно связаны с агентными сетями, где агентами считается всё, что может воспринимать среду, в которой он находится, с помощью датчиков, и воздействовать на неё некими исполнительными механизмами. Наиболее востребованным типом агентов являются агенты, не владеющие полной информацией о среде, ввиду практической невозможности полного описания сложных сред, которые составляют подавляющую часть задач моделирования [1].

Взята модель замкнутой конкурентной мультиагентной среды со следующими характеристиками:

  • Двумерное пространство с заданными размерами.
  • Настраиваемое количество агентов, положение которых характеризуется координатами.
  • Настраиваемое количество пищи, положение которой характеризуется координатами.

Начальное положение агентов и пищи определяется случайно. Задача агента состоит в выживании, так как каждый агент, по истечении некоторого времени после последнего поедания пищи, умирает. Сенсоры агента получают сигналы о наличии пищи поблизости, расстояние до неё, угол между векторами движения агента и вектором, направленным на пищу и информацию о нахождении других агентов поблизости. Область видимости агентом ограничена и настраиваема –  до 165 градусов перед собой. Агент поедает пищу при приближении к ней на расстояние ε. Количество агентов и пищи может измеряться десятками [2].

Одим из механизмов управления агентами является искусственная нейронная сеть [3]. Выход нейронной сети определяет поведение каждого агента. В любой момент времени можно оценить качество состояния системы по следующим критериям:

  • Скорость «поедания» пищи;
  • Средняя скорость агента;
  • Количество агентов.

Особый интерес представляет собой случаи, когда один или несколько показателей системы стремятся к определённому значению.

В дальнейшей работе планируется реализация и исследование описанной среды.

Ссылки

  1. Рассел С., Норвиг П.- Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.
  2. Редько, В. Г. - От моделей поведения к искусственному интеллекту
  3. Хайкин С. - Нейронные сети полный курс, 2-е изд.