Модель целеполагания в многоагентной системе с ограниченным ресурсом времени
Аннотация
Рассмотрена концепция модели целеполагания при моделировании рассуждений когнитивных агентов в динамических системах жесткого реального времени. Для систем жесткого реального времени при решении задач важно уметь оценивать количество времени, имеющегося в их распоряжении на обдумывание до того момента, когда думать уже будет поздно. Для этого необходимо уметь соотносить по времени шаги и результаты проводимых рассуждений с событиями, происходящими во внешней среде. Рассуждения такого типа получили название рассуждений во времени. Для их формализации предложены формализмы активной логики. Как модель дедукции активная логика характеризуется языком, множествами дедуктивных правил и наблюдений. Использование функции наблюдения позволяет моделировать динамическую среду, информация о которой поступает к агенту по мере происходящих в этой среде изменений. Рассуждение во времени характеризуется выполнением циклов дедукции (шагами), играющими роль временного эталона. Знания агента ассоциируются с индексом шага, на котором они были впервые получены. Наблюдения могут осуществляться на любом шаге дедуктивного процесса, результатом чего служит формула, выражающая некоторое утверждение и ассоциированная с соответствующим шагом. Для построения модели целеполагания при решении задач в жестком реальном времени введена логическая система (металогика знаний) для формализации метарассуждений в общем случае нескольких интеллектуальных агентов о стоящих перед ними задачах, собственных знаниях и возможностях решения этих задач во взаимодействии с другими агентами с учетом имеющегося у каждого из агентов ограниченного ресурса времени. Процесс целеполагания дает ответ на вопрос о том, какие подцели и в какой последовательности в данный момент времени должны быть достигнуты для того, чтобы за приемлемое время была достигнута главная цель, стоящая перед многоагентной системой. В зависимости от текущей ситуации и по мере поступления дополнительной информации этот ответ может меняться, поскольку назначенные цели могут отменяться и назначаться новые. Показан язык металогики знаний как объединение трех языков: языка проблемной области, агентов и метаязыка, из которых последние два являются многосортными. Язык агентов содержит специальные предикатные символы для рассуждения о целях, связанных с ними задачах, структуре этих задач, возможных способах и допустимых предельных сроках их решения. Метаязык позволяет выражать общие утверждения о рассуждениях агентов. Представлены формальные теории, образующие систему металогики знаний.
Литература
2. Фоминых И.Б., Виньков М.М. Функционирование когнитивного агента при возникновении аномальных ситуаций в жестком реальном времени // Вестник РГУПС. 2013. № 3 (51). С. 50—53.
3. Bhatia M. е. а. Handling Uncertainty with Active Logic // Proc. AAAI Fall Symp. Uncertainty of Communication. 2001. Рр. 84—107.
4. Anderson M.L., Lee B. Empirical Results for the use of Meta-language in Dialog Management // Proc. 26 th Annual Conf. Cognitive Sci. Soc, 2004.
5. Cox R. Metareasoning: а Manifesto // BBN Techn. Memo TM-2028. 2007. V. 2028. Pp. 1—4.
6. Elgot-Drapkin J. Step Logic: Reasoning Situated in Time. Colledge-Park: University of Maryland, 1988.
7. Виньков М.М. Активная логика с точки зрения фундированной семантики логических программ с приоритетами // КИИ-2004: Сб. науч. трудов IX Национ. конф. с междунар. участием. М.: Физматлит, 2004. Т. 1. C. 86—94.
8. Vinkov M.M., Fominykh I.B. Argumentation Semantics for Active Logic Step Theories with Granulation of Time // Proc. Sci. and Techn. Information. 2016. V. 43. No. 5—6. Pp. 346—350.
9. Fagin R., Halpern J.Y. Belief, Awareness and Limited Reasoning // Artificial Intelligence. 1988. V. 34. Pp. 39 —–76.
10. Purang K. e. a. Practical Reasoning and Plan Executing with Active Logic // Proc. IJCAI'99 Workshop on Practical Reasoning and Rationality. 1999. Pp. 30—38.
11. Perlis D., Purang K., Purushothaman D., Andersen C., Traum D. Modeling Time and Meta-reasoning in Dialog Via Active Logic // Working Notes AAAI Fall Symp. Psychological Models of Communication. 2005. Рp. 84—93.
12. Purang K. Systems that Detect and Repair Their Own Mistakes. Colledge-Park: University of Maryland,2001.
13. Barwise J. On the Model Theory of Common Knowledge, the Situation in Logic // CSLI lectures notes. Center of the Study of Language and Information, 1989. Pp. 201—220.
14. Levesque H. A logic of Implicit and Explicit Belief // Proc. AAAI-84 (Austin, TX). 1984. Pp. 198—202.
15. Alechina N., Logan B., Whitsey M. A Complete and Decidable Logic for Resource-bounded Agents // Proc. Third Intern. Joint Conf. on Autonomous Agents and Multi-agent Systems, 2004. V. 2. Pp. 606—613.
16. Liu C., Orgun M.A. Verification of Reactive Systems Using Temporal Logic with Clocks // Theoretical Computer Sci. 1999. V. 220. Pp. 377—408.
---
Для цитирования: Фоминых И.Б., Романчук С.В., Алексеев Н.П. Модель целеполагания в многоагентной системе с ограниченным ресурсом времени // Вестник МЭИ. 2018. № 5. С. 73—78. DOI: 10.24160/1993-6982-2018-5-73-78.
#
1. Fominykh I.B., Vin'kov M.M., Pozhidaev A.K. Aktivnaya Logika i Logicheskoe Programmirovanie. Programmnye Produkty i Sistemy. 2015;3:42—48. (in Russian).
2. Fominykh I.B., Vin'kov M.M. Funktsionirovanie Kognitivnogo Agenta pri Vozniknovenii Anomal'nykh Situatsiy v Zhestkom Real'nom Vremeni. Vestnik RGUPS. 2013;3 (51):50—53. (in Russian).
3. Bhatia M. e. a. Handling Uncertainty with Active Logic. Proc. AAAI Fall Symp. Uncertainty of Communication. 2001:84—107.
4. Anderson M.L., Lee B. Empirical Results for the use of Meta-language in Dialog Management. Proc. 26 th Annual Conf. Cognitive Sci. Soc, 2004.
5. Cox R. Metareasoning: a Manifesto. BBN Techn. Memo TM-2028. 2007;2028:1—4.
6. Elgot-Drapkin J. Step Logic: Reasoning Situated in Time. Colledge-Park: University of Maryland, 1988.
7. Vin'kov M.M. Aktivnaya Logika s Tochki Zreniya Fundirovannoy Semantiki Logicheskikh Programm s Prioritetami. KII-2004: Sb. Nauch. Trudov IX Natsion. Konf. s Mezhdunar. uchastiem. M.: Fizmatlit, 2004;1:86—94. (in Russian).
8. Vinkov M.M., Fominykh I.B. Argumentation Semantics for Active Logic Step Theories with Granulation of Time. Proc. Sci. and Techn. Information. 2016;43; 5—6:346—350.
9. Fagin R., Halpern J.Y. Belief, Awareness and Limited Reasoning. Artificial Intelligence. 1988;34:39 —76.
10. Purang K. e. a. Practical Reasoning and Plan Executing with Active Logic. Proc. IJCAI'99 Workshop on Practical Reasoning and Rationality. 1999:30—38.
11. Perlis D., Purang K., Purushothaman D., Ander- sen C., Traum D. Modeling Time and Meta-reasoning in Dialog Via Active Logic. Working Notes AAAI Fall Symp. Psychological Models of Communication. 2005:84—93.
12. Purang K. Systems that Detect and Repair Their Own Mistakes. Colledge-Park: University of Maryland, 2001.
13. Barwise J. On the Model Theory of Common Knowledge, the Situation in Logic. CSLI lectures notes. Center of the Study of Language and Information, 1989:201—220.
14. Levesque H. A logic of Implicit and Explicit Belief. Proc. AAAI-84 (Austin, TX). 1984:198—202.
15. Alechina N., Logan B., Whitsey M. A Complete and Decidable Logic for Resource-bounded Agents. Proc. Third Intern. Joint Conf. on Autonomous Agents and Multi-agent Systems, 2004;2:606—613.
16. Liu C., Orgun M.A. Verification of Reactive Systems Using Temporal Logic with Clocks. Theoretical Computer Sci. 1999;220:377—408.
---
For citation: Fominykh I.B., Romanchuk S.V., Alekseev N.P. The Goal-Setting Model in a Multiagent Hard Real-Time System. MPEI Vestnik. 2018;5:73—78. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2018-5-73-78.
