адоволення набору життєвих потреб. Зокрема, тут мова може йти про підтримку необхідного енергетичного балансу або, в більш широкому плані, умовах виживання агента як збереження гомеостазису (що пов'язано зі здібностями визначення та збільшення відстані від кордонів гомеостазиса) [9,13,106]. Наприклад, використовуючи інтегральну формулювання гомеостазиса по Г.А.Голіцину, можна стверджувати, що спонукуваний агент прагне мінімізувати функціонал
=
де yi - відхилення деякої життєво важливою змінною від норми (потреба), ai - вага (суб'єктивна важливість) цієї потреби, t - час, а твір M i=aiyi природно трактувати як спонукання (потяг).
Отже, когнітивні агенти, завдяки їх складності, наявності знань і здібностей до міркувань про свою поведінку і зовнішній середовищі можуть бути більш автономними і працювати відносно незалежно, демонструючи досить гнучку поведінку. Але та ж складність автономних агентів, що виливається у здатність противитися зовнішніх впливів, викликає певні труднощі при організації їх ефективної взаємодії. Тому в складі МАС, побудованої з інтелектуальних агентів, як правило, присутні не більше 7 + 2 автономних одиниць (магічне число Міллера).
Навпаки, досить проста структура реактивних агентів, обумовлює їх жорстку залежність від середовища. Отже, їх можливості порівняно невеликі, коли вони функціонують поодинці і обмежені своїми власними ресурсами. Однак їм легше утворити групу або організацію, здатну гнучко адаптуватися до змін середовища під дією механізму природного відбору. Тому реактивні агенти представляють інтерес не на індивідуальному, а на колективному рівні, причому їх здатності до адаптації й розвитку виникають в результаті локальних взаємодій. Таким чином, реактивні агенти, які майже не мають індивідуальності, розчиняються в загальній масі, але за рахунок свого великого числа і надмірності вони можуть вирішувати складні завдання. У межі, відповідні МАС можуть формуватися в результаті взаємодій без точного визначення окремих агентів. Подібні «хмари» (swarms), складаються із значного числа реактивних агентів, можна порівняти з якимсь надорганізми, взаємна адаптація і кооперація клітин якого дозволяє створити загальну ланцюг зворотного зв'язку, що забезпечує гомеостазіс всієї системи.
Неважко зрозуміти, що поділ агентів на когнітивних і реактивних сходить до двох основних школам класичного ІІ - символьної (спадний проектування інтелектуальних систем) і біонічної (висхідний проектування інтелектуальних систем). З зіставлення характеристик когнітивних і реактивних агентів видно, що синергетичні автономні агенти повинні володіти гібридної архітектурою, що поєднує достоїнства реактивних і когнітивних агентів. У цьому плані в наявності тенденція побудови інтегрованих архітектур агентів, аналогічна сучасним варіантам інтеграції логічних і нейромережевих моделей в ШІ.
Нарешті, ще один тип класифікації, де додатково до біологічному і психологічному рівням агентообразованія вводиться соціальний і використовуються аналогії з тріадою « рослина - тварина - людина », описаний П. Браспеннінгом [45]. На його думку, реактивних, інтенціональних і соціальних агентів можна уподібнити компонентам цієї тріади. Агенти, подібні рослинам, характеризуються реактивністю, виконанням стереотипних програм і посилкою повідомлень іншим агентам і в середу. Агенти, подібні твариною, інтенціональних, здатні вибирати цілі, будувати плани дій і забезпечувати їх виконання. Вони координують свої дії, обмінюючись інформацією про індивідуальні перевагах або завданнях. Нарешті, гуманоїдні агенти, володіючи внутрішніми моделями інших агентів (і здатністю до рефлексії), характеризуються соціальним (рольовим) поведінкою. Складність внутрішніх моделей залежить від рівня знань і досвіду гуманоїдного агента.
2. ЛІНІЙНІ МОДЕЛІ багатоагентних систем
.1 ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ
Лінійне програмування - це розділ методів оптимізації. До завдань лінійного програмування можна віднести завдання: раціонального використання сировини і матеріалів; задачі оптимізації розкрою; оптимізації виробничої програми підприємств; оптимального розміщення і концентрації виробництва; складання оптимального плану перевезень, роботи транспорту; управління виробничими запасами; і багато інших, що належать сфері оптимального планування.
В даний час оптимізація знаходить застосування в науці, техніці і в будь-якій області людської діяльності, особливо, в економіці.
