Средства разработки МАС

В настоящее время основными средствами разработки МАС считаются:

• NetLogo кроссплатформенное программируемое окружение для программирования МАС;

• VisualBots бесплатный мультиагентный симулятор в Microsoft Excel с синтаксисом Visual Basic;

• MASON Java-библиотека для моделирования МАС;

• REPAST набор инструментов для создания систем, основанных на агентах JADE Java библиотека для создания МАС;) SemanticAgent SWRL/JAVA;

• CogniTAO С++ платформа разработки автономных МАС, ориентированная на реальных роботов и виртуальных существ.

Преимуществами МАС является увеличение производительности за счет асинхронного и параллельного исполнения; устойчивость к сбоям и надежность, масштабируемость и гибкость (легко добавлять новых агентов в систему), стоимость.

Основные сферы применения МАС

Многоагентные системы применяются в компьютерных играх, при создании кинофильмов, в оборонных системах, на транспорте, в логистике, геоинформационных системах и др. МАС хорошо зарекомендовали себя в сфере сетевых и мобильных технологий, для обеспечения баланса нагруженности, расширяемости и способности к самовосстановлению. В заключение отметим следующее. В ранние годы ИИ были популярными споры на тему: «Может ли машина мыслить?» и «Что такое интеллектуальная система?». Аналогично, распространение концепции агентов и МАС привело к появлению таких вопросов как «Что такое ИА?», «Чем отличаются агенты от обычных программ или манипуляционных роботов?», «В чем различие между МАС и ЭС?». Компьютерная программа или робот обретают статус агента тогда, когда у них имеются средства оперативного восприятия и интерпретации изменений среды, а также планирования и организации действий. Но это предполагает наличие механизмов мотивации, целеобразования, предвидения и пр. МАС, как и ЭС, имеет базу знаний и подсистему рассуждений. Однако ее знания могут быть локальными, неполными, противоречивыми, нередко обновляются, а рассуждения выполняются ради подготовки действий. В то же время, МАС снабжены развитыми протоколами для переговоров между агентами. Следует также отметить, что развитие МАС существенно расширяет агентно-ориентированный подход в ИИ. Классическая инженерия знаний дополняется методами и моделями общения агентов, эволюции и самоорганизации ИС.

Исследование и программирование алгоритмов распознавания изображений в среде MatLab

В МЕТОДЕ ПО ЛАБАМ СО 107 СТРАНИЦЫ!!! ОЧЕНЬ МНОГО ТЕКСТА!!!