Процессы управления и устойчивость
жүктеу/скачать 30,48 Mb. Pdf көрінісі
|
|
¥HI0HQUGVQwQ²Uht¨PdY Y#¦ihfhysiqeQfsr¨t%gpupv¤eQw`v¤eQupurr%v¤e~¨r%w`fhgpv0upfhyQismBk¢yQ v¤¤i1g %fhyQili}oe#ept%gv¤eQupfhgpj¤r%oe~¨r¨rlIpppppppppppppppppppppppppphs ¥VV¶lUht¤¯ºW`Y Y¦¹qr%upfhgpim yQ~%g %v¤r@o e ¨r¨g ´ysu %yQiGe ¨ ¨m¦gh eºfhgpysj¤r¨r %gt%gpfhv¤r¨k}i %ygpupfsieppppppppppppppppppppppppppppppppppppphs ¥B0Hs²T%VQwQHlY abY ¤qr¨ eQj¤ ¨m¦gyQf%gpj%e~¨r¨r¢ e"!0´ p$#®®iqeQfhj¤r¨~eQirnrnr¨k¢i1yQ g¨r%j¨yQiGe ¨r%gBppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppphQ 'Spwt¨T%H`Y DeY
#qupfhyQg¨t¨r¨ihysupfse¨ysj¤r%fhi1yQi|rej¨yQiGe ¨r%wyf%j¤rºr%uf%yQ¨s opyQiGe ¨r¨r`feQj%e¨%g¨s ¨mBk¢ur%upfhgpi&pppppppppppppppppppppppppppp®sqh xtsV¿lT¨t¨R¨SIT¨UGVºlY W`Ycngpfhyp%r%v¤e«eysj¨ir%j¨yQiGe ¨r%wysdsj%eQopyQiGeQfhg¨s %yQy f%j¨yQ~%gpupue eysu %yQihgfeQj%e¨%g¨s ¨mBk¢fhgk0 %yQ%yQpr¨gnppppppppppppppppGsqs¸ xt¤¯¨HQP0%VQwYY±gpv0ysfhysj¤m¦gºeQuf%gpv¨fsm j%eQopj%eQdsysfhv¤rur%upfhgpiXi1yQ ¨r%fhyQ j¤r¨ ¨pe%%wj%eQuf%j¨gIg&% ¨ %yQg')(r¨ ej%eQupfhj¤¤v¨fs¤j¤m¤pppppppppppppph¬s xV QFIVQwQVP¢xyY eYyQ %fhgpv0upfs %yQ®ysj¤r%g %fsr%j¨yQiGe ¨ ¨mBg3fhgpoep¤j¤Gu«j¤Gupupv0yQy w¤om¦v¤eBppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppIh¬Q x1¿lUGVQwuYYhedsgpuf%gt%g ¨r%gBdsgpopyQfeQu %ysupfsr}iiqe%ysdsgpfs ¨mBklr¨ %fhgpj¤ %gpf&dheQoek#e ¨ ¨mBkeppppppppppppppppppppppppppppppppppppppps¸Q §S QvQS®VQwQHXY eY ismBt¨r%u%g ¨r¨r pv0uf%yQ %g ¨~¨re¨s %yQ®fhj¤r¨yQ %ysi1gpfhj¤r¨ t%gpupv¤r¨k B ϕ
µHQ¿lUht¨TxyY eY¨j¤r%i1g %g ¨r%ge %gg%j¨yQ ¨ ¨mBk¢upgpfhgg`f%j¤r`j%eQopj%eQdsysfhv0ge¨yQ j¤r%fhiqei&r¨j¨g10¤isr%j¨fs0e¨s ¨mBg¤fhdsyQ20%pppppppppppppppppppppppssq µS®Grut¨T%VQwnµlY Y4j¨gIupfseis%g ¨r%g&%gpv0ur¨gºi`f%j0w¤i1yQgºoe#ept%g}i1ysj%eyQ %yQpr¨t%gpupv0yQy}e e¨r%oe0%¦ e¨r%ouupysupfseis ¨mBknu%yQiupppppppppppppppph0p 6
µVv%Hs²pVQw¢YY &q¤³¨T¨¶lthµlYyQ %fhgpv0upfs %ysgi1ypg¨r%j¨yQiGe ¨r%g%%w`f%j¨yQ j¨gpupur¨is %yQy&uIeQfsr%w¢fe¨r%fhj¨yQismBkr%opysdsj%eQg ¨r¨g&pppppppppppppppphs EG²HQUGVQw}eY ¦¦Y4¹yQihj¨gpi1g ¨ ¨m¦gli1gpfhyp%mf%gpj¨gk0iGeQfse ¨os®s0 %v¤~¨r¨gni¹
X
1Hhwt¨ª%UGH³«W`Y eY¡ 0g %gpj¤r%j¨yQiGe ¨r%gh %gpysfhj¤r¨~eQfhg¨s ¨mBk@iqeQfhj¤r¨~6upy»uf%g ~¨re¨s ¨m¦ir uihyQg%upfsiGeQir yp%r%j¨yQiGe ¨r%g r gpv0yp%r%j¨yQiGe ¨r%g !0´ p$#®®iqeQfhj¤r¨~}ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppGQ qSsrSITSIªXYeY¦Âuf%yQ¨hopyQiGe ¨r%gºfhgk0 %yQ%yQpr¨g
r pof£¢%%w ysj¤pe ¨r%oe~¨r¨r #e%g ¨ %yQy eir¨ ¨r%upfhj¤r%j¨yQiGe ¨r%w ¤1¡
j%eQo¨r¨t¨ ¨mBk fsr¨f%yQippppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppGs¬ 1V¶lT¨t¨UGVQwQH¦xyY eYysif¨hefhgpj¤ %ysg1i1ypg¨r%j¨yQiGe ¨r%g1e¨ysj¤r%fhi1yQi¦0f%j%eis %g ¨r%wuuf%j¨yQp %ysopysi¢ppppppppppppppppppppppppppppppppppppphs E&§lt¤¯hW`Y xyYcnypg¨ur%upfhgpimyQf¨r%ue ¨r%w«r@e e¨r%oeihj¨gIyQ %ysu %yQy v0yp#ej¨gpu¤j¨upyQi uP£¢pppppppppppppppppppppppppppppppppppppp sh
¼%HQ¶&HQEpVQw@eY Y
j%eQufeQj%e¨%g¨r¨iGe ¨r¨rbdQm¦upfhj¤mBk£f%j¨gpysdsj%eQopyQiGe ¨r¨g )¤j¤hg4ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsh ¼S®#S¤¯¨VQwlY Y1¦¨ysj¤r%fhi3dQm¦upfhj¨yQyhupgi1g %fsr%j¨yQiGe ¨r%wºr%opysdsj%eQg ¨r¨g %gism¦j¨yQis %g ¨ %yQy}fhgpv0upfseepppppppppppppppppppppppppppppppppGQ ÀB%ª#SpwlYY¨zeQopj%eQdsysfhv¤e&ur%upfhgpim60f%j%eis%g ¨r%w¢dQr%o %gpu¥¤hf%j¨yQ~%gpupueQiru r%uf%yQ¨hopyQiGe ¨r%gpixr X QTU@hc)h! SYX ¦ ( V!W hFIPTU@g&PTUeQsQppppppppppppppp Gs¬ §©¨
5§84AB¥¨¥«(¤¡47%A ¡
)1¡4¡ $l'¥%(0)$l
(0"#¥%$&#$l ¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤¤)§ t%B9%!%!')(0" Y
'T%!j 2yY
oPRqfPTU©VBS@X qfb
$h!U@PRcSdPRqIgIX U@hqf`iPRq0SS©VBU@bPTS U@h` V!b!U@X
QRfW S@pU@P
¢¨V!c)PA hq7q¨VBS@X g&Pog3VBS@PTUoQTpQRW Pog¦X
S@e7cpcS@PR` Ipq¨V!`iX QRcBpppppGhqh wQvEQ%VQwQHxyY eYpz{gp|g ¨r%gqr¨ %fhgj%e¨s %yQy¤j%eis %g ¨r%w¦%%wihgpj¨yw¤fs %ysupfsr %gpj%eQopysj¨g ¨r%w¢upfhj%ekGyQihyQg`v0ysife ¨r¨r`ppppppppppppppppppppppppphG¬s uv%t%HQT%VQw¢Y Y4ednyp% %ysi@v¤eQupupg&v0ysyQf%gpj%eQfsr¨is ¨mBkn%ruegpj¨g ¨~¨re¨s ¨mBkr¨jeppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsG¬Q ¦T%v%t%HQT%VQwlµlY eY 4µSI¶eVQwQHeY Y¨~%g %v¤e uegpv¨fsr¨is %ysupfsr¢ysj¨ypupv0yQg ur%upfhgpimfeQupueQr%j¨upv0yQyeihfhysi1ysdQr¨¨s %yQy}fhj%e %uf%ysj¨fse{Ippppppppppp½h¸h DSs%VT%V²pVQwQH£lY abY ¥V¤%t¨T eY eY&Âupu%gIyQiGe ¨r%gi1ypg%gg upfhj%ekGyQ iGe ¨r%wlppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppph¸s¸ D¦VFIvHQT%VQwQHY eY¦% ehfhgpysj¨gpiqehi«fhgpysj¤r¨rd %gt%gpfhv0yQgdysfs %ysur%fhg¨s %yQg iGeQ %ysupfsrv¨j¤r%fhgpj¤r%giIpppppppppppppppppppppppppppppppppppp hs
D¦VVQwªVQwQH3xyY eY
`¥E "!B¶lt¨T3W`Y eYlysupfhj¨ysg ¨r%g6eQdsupyQ%efs %yQy£j%eis %yQihgpur%w i fhgpysj¨gpfsr%v0yQr¨j¨yQihyQg i1ypg¨r i1yQ %yQf%yQ¨r%upfsr¨t%gpupv0yQg v0yQ %v¤¤j¨g ¨~¨r¨ru¤ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppQs Bt0¨UGVQwQHb§lY eY %VV HQT¨t¨T §lY
xyY Á EQrHQU 'lY lYned¢yQf%fsr%iqe¨s %ysi e¨ysj¤r%fhi1g j%eQuf%j¨gIg%g ¨r%w fhj¨gk0feQj%eQi1gpfhj¤r¨t%gpupv0yQy j¨gpu¤j¨uepppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsQh¬ HSFIVQw`Y lY HI%T%HhSpw¢Y abY{¦% e¢r¨j%enu&ism¦dsysj¨ysi e%yQyQihyQgur¨ upfhgpimhppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp¤Gpsp HQT¤%hUGVQwQH`Y DeY#¡r¨ eQir¨t%gpupv0ysgysir¨ ¨r%j¨yQiGe ¨r%g}j¨gp|g ¨r¨gyii1ypg%w0k upyQihi1gpupfs %yQy}ysu¤gpupfsis%g ¨r%wf%j¨ysgpv¨fhyQippppppppppppppppppppppphGpq 7
HI%T%HhSpw¦Y abY
sWnSIT¨t%²pVQwQH¦¦Y YÂuj%e¦ysj¤pe ¨r%oe~¨r¨rupyQihi1gpupfs %yQyf%j¨gI% f%j¤r%w¤fsr%wq¤ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsGp HI%T%HhSpwY abY ¦t%v³s%¶&V`¼#Y µlY¨¦% e%r¨ eQir¨t%gpupv¤eQw}r¨j%ef%yQr%upv¤euppsss HI%T%HhSpwuY abY 1V¤%VQw%0SpwY abY0¦% er¨j¨yQiGeQw}oe#epte(pv0yQ%yQpr¨t%gpupv0yQ y&i1yQ ¨r%fhysj¤r¨ ¨peppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsQ¸ Hs²s0HQ¶&VQwxyY 4Y%c`eQfhgpiqeQfsr¨t%gpupv¤eQw¢i1ypg¨&0f%j%eis%g ¨r%woefeQueQirpppGQ0p %t¨ªHQPn¥lY §lY
4xH%H SpSpw¢Y Y¤c¢ %yQys|eyQiGeQwnr¨j%eep¤v¤~¨r%yQ eu0te upfsr%gpi N f%j¨yp#eis~%yQipppppppppppppppppppppppppppppppppppppQs¸ SIT¨U0Spwt¨R¢§lY Y #VQwQHY ¥lY¡ g %yQihysgef%yQihgIg ¨r%g¦%r¨%gpj%e eiGe%efs %ysij¤mB %v0gef%j¤r¢Gu%yQisr¨r¢%ruegpj¨g ¨~¨re~¨r¨rnf%ysfhj¨gpdQr%fhg%gg}IpppppppG ³¨¶lR0t¨T Y eY
±eQj¨yp% eQw fhgpysj¨gpiqe i yp% %yQg upfhyk0eQupfsr¨t%gpupv0yQg r¨j¨g#pppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp®hq ¥e¨t0rVQwQH¢Y §lY0¥qm¦dsysj¢yQf%fsr%iqe¨s %yQyk0r%ir¨t%gpupv0yQyupysupfseiGeuiGeQj¤r¨iGe gpi1yQguysupfhj¨yQr%fhg¨s %yQgnupfse¨r¢f%yQism¦|g ¨ %yQgf%j¨yQt¨ %ysupfsrppppppppphsQ ¥e¨t0rVQwQHY §lY{c¢ %yQysv¨j¤r%fhgpj¤re¨s ¨mBgyism¦dsysjº e`ysu %yQihg} %gpv0ysfhysj¤mBk eQdsysj¨yQiihoer%i %yuoeisr%ur%i1yQglr¨ eysj¨iqe~¨r¨r&ysduysfs %ysur%fhg¨s %yQgiGeQ %yQ upfsr`v¨j¤r%fhgpj¤r%gippppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppGss ¥V
p%VQwQ²UGH³`§lY eY0°{gpysj¨gpfsr%v0yQr¨j¨yQiGeQwli1ypg¨lupysv¨j%eQg ¨r%w}ism¦dsj¨ysupyQi ihj¨gI% ¨mBkihgpgpupfsi}ieQfhi1ysuegpj¤pppppppppppppppppppppppppppppsQ ¥V
%rut¨T%H}abY Y¨¦% eoe#epte&iqeQv¨j¨y pv0yQ %ysir¨t%gpupv0yQyl0f%j%eis%g ¨r%weIp¤QqQ ¥V¤%t¨T¢eY eY ¥EGv¤³¨¿&VQwQH¢¼#Y ¦¦YsÂupu%gIyQiGe ¨r%gBj¤0f¨f%yQismBkj¨gp|g ¨r¨g}i Gu%yQisr%w0k} %gt%gpfhv¤r¨k&#e ¨ ¨mBkpppppppppppppppppppppppppppppppQqs ¥VT%²¶&HQT¨¶lt¨T%VQw3Y xyY
xH%H SpSpwXY Y&ysif%j¨ysir%upu %ysgj¨gp|g ¨r%g i %r¨ eQir¨t%gpupv0yQg i1ypg¨rxeQv¤~¨r%yQ ¨r%j¨yQiGe ¨ %yQgxr%j¨im uv¨j¨gI%r%fhyQ iGe ¨r%gpi¢pppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp¤s¬ 'S!@T¨t¨T%H¢¦¦Y Y±ysj¨ir%j¨yQiGe ¨ %ysgl er%i1g ¨h|gpg&u®wGj¨y}i`v0ysyQf%gpj%eQfsr¨is ¨mBkr¨j%ek¢ppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp0s¬Q¸ xH%H SpSpwlY Y qHsvR¨SIT¨UGVeY abYQyQ %v¤¤j¨g %fs eQwoe#epteeur¨ ¨k¤j¨yQ ¨r%oe ~¨r¨r`j%eQdsysfsm6upgpj¤ihgpj¨yQi&r`r¤gpif%ysfhg %fs ¨mBgne e¨r%o4ppppppppppppppppsQ¸sq BF %V¤¨t¨TÀlY eY%ed&yQf%fsr%iqe¨s %ysupfsrnj%e%re¨s %yQg`upfhj%eQfhgpr¨r}pppppppsQ¸s %VV HQT¨t¨Td§lY xyY
1uSvV²SpSpwlW`Y W`Y
¢Á EQrHQU 'lY
lY j¨ysupfhgg%|eQwi1yQ g¨&r¨j¤m@ eism¦r¨iGe ¨r%gi}u¨0teQg !®G´¨¥# ¤&%r¨ eQir%v¤rpppppppppphQh¬ ruts%T%VQwQHeY Y{j¤r%i1g %g ¨r%gj%eQuf%j¨gIg%g ¨r%w0 %v¤~¨r%yQ e%yQiiºr¨ e %upyQihyQgiqeQfhgpiqeQfsr%v0gqppppppppppppppppppppppppppppppppppppqss ruts%T%VQwQHl§lY eY ¦¼%HI0HQ¿lT¨t¨T%H`Y lY #f%j¨ysg ¨ %ysgi1yp%rr¨~¨r%j¨yQiGe ¨ %ysg N ®wGj¨yi}v0ysyQf%gpj%eQfsr¨is ¨mBkn°Bur¨j%ek n ¨r¨~Bppppppppppppppppppp½qsQ ¶&HI%ª#SpwlY Y¨qpe¨r%fseQj¤ ¨m¦go ept%g ¨r%wr¨juu %gIg¨r%im¦irismBr¨j¤mB |eQirrnf%yQ %w¤fsr%gej%eQopj¤¤|eQegy&r¨j¨ysv¤epppppppppppppppppppppsqss ¶}SIT¨t¨T3µlY §lYexysdsysu %yQiGe ¨r%xfhgk0 ¨r¨t%gpupv0yQy»e e¨r%oedi@f%j¨yQ~%gpupupg f%j¤r¨ %w¤fsr%w&j¨gp|g ¨r%wpppppppppppppppppppppppppppppppppppppppq0pp ¶eVUGHQT&µlY eYÂu eysj¨iqe~¨r%yQ ¨ ¨m¦gj%eis %yQihgpur%wiuv0ysi1i0 ¨r%v¤e~¨r%yQ ¨ ¨mBk ur%upfhgpiqekepppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppp¤q0p¸ ¼¨t0rV! SpSpwQHYY
3ut¨¶eVQw4Y xyY3ur¨¨s %y}fhj%e %or%fsr¨is ¨mBk¢dQr¨ eQj¤ ¨mBk ysfs %ys|g ¨r%w0kBpppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppppsqh 8
1. Математическая теория процессов управления
Бугайченко Д.Ю. Санкт-Петербургский государственный университет Математическая модель интеллектуального агента Рекомендовано к публикации доцентом Соловьевым И.П. Введение. Одной из основных особенностей большинства совре- менных информационных систем является то, что они не предна- значены для самостоятельного принятия решения в тех или иных ситуациях. Предположительно, все возможные варианты поведения таких систем должны быть спроектированы человеком и заложены в них на этапе разработки. Попадание подобной системы в усло- вия, не учтенные её разработчиками, может приводить к аварий- ному завершению или более тяжелым последствиям, вплоть до по- вреждения дорогостоящего оборудования и даже гибели людей. В то же время экспоненциальный рост вычислительных возможностей со- временных процессоров ведет к непрерывному росту спектра задач, поддающихся полной или частичной автоматизации, и увеличению их сложности. В таких условиях становится всё сложнее учитывать все особенности поведения систем на этапе их разработки, а также увеличивается вероятность ошибок в системах, в том числе и крити- ческих. Особенно остро эта проблема проявляется при разработке систем управления сложными устройствами или комплексами, так как в этом случае системе приходится взаимодействовать с многогранным, сложным и плохо предсказуемым реальным миром. В этом случае вероятность того, что в процессе своей работы система встретится с не предусмотренными изначально её разработчиками ситуациями весьма велика, а последствия некорректного поведения системы мо- гут быть очень тяжелыми. Одним из подходов, направленных на решение этой проблемы, является агентно-ориентированное программирование и применение мультиагентных систем. Можно сформулировать следующее опреде- ление агента, адаптированное многими современными исследовате- лями.
Определение 1 [1]. Агент – вычислительная система, помещен- ная во внешнюю среду, способная взаимодействовать с ней, совершая 9
автономные рациональные действия для достижения определенных целей.
Важным отличительным свойством концепции агента являет- ся наличие внешней среды, с которой агент способен взаимодей- ствовать, но не обладает возможностью её контролировать, поэтому агент всегда должен быть готов к тому, что предпринятые им дей- ствия не приведут к желаемым результатам. Таким образом, агент является системой, способной адекватно реагировать на изменения внешней среды, не предусмотренные явно его поведенческими меха- низмами. Именно это свойство и делает концепцию агента привлека- тельным инструментом для решения управления сложными устрой- ствами и комплексами. Математическая модель агента является удобным инструментом, позволяющим проектировать поведение агентов с использованием четких формальных методов, а затем проверять корректность полу- ченных систем с использованием методов автоматической проверки корректности. В основе приведенной математической модели интеллектуально- го агента лежат работы М. Вулдриджа и Н. Дженингса [1–3]. В дан- ной работе мы предложим несколько расширений классических ме- тодов, позволяющих описывать такие особенности поведения интел- лектуального агента как целеполагание и прогнозирование, аккуму- ляцию опыта, а также планирование. 1. Базовый агент. Для начала предположим, что внешняя сре- да агента может быть описана с помощью множества S состояний среды. Возможные действия агента описываются с помощью множе- ства A действий. Агент может представляться как функция action : S → A. Таким образом, выбор конкретного действия из множества воз- можных агент осуществляет, основываясь на текущем состоянии внешней среды, а также истории, описывающей все предыдущие со- стояния. Недетерминированное поведение внешней среды в этом слу- чае можно описать следующей функцией env : S × A → 2 S .
мости от своего текущего состояния и выбранного агентом действия среда может перейти в одно состояние из определенного множества. 10
2. Восприятие. Часто для описания агента удобно использовать модель восприятия окружающей среды. Для этого необходимо вве- сти множество P возможных восприятий и функцию see : S → P , описывающую, каким образом определенные состояния среды вос- принимаются агентом. В этом случае агент может быть описан с помощью функции action : P → A, т.е. действие такого агента определяется в общем случае текущим восприятием состояния внешней среды, а также множеством преды- дущих восприятий. Модель восприятия обладает следующим важным свойством: ¬(see(s
1 ) = see(s 2 ) ⇒ s
1 = s
2 ), т.е. разные состояния среды могут одинаково восприниматься агентом. Таким образом, модель воспри- ятия позволяет явно отразить следующие два аспекта деятельности агента: • неполнота информации – как правило, агенту доступна лишь частичная информация, позволяющая сделать вывод о том, что внешняя среда находится в одном из состояний класса; • избыточность информации – с другой стороны, обычно для принятия решения полная информация о состоянии внешней среды и не требуется. 3. Агент с состоянием. Еще одной интересной модификацией математической модели является агент с состоянием. Такой агент содержит некоторые внутренние структуры данных, которые он мо- дифицирует в зависимости от восприятия текущего состояния внеш- ней среды, и на основе полученных результатов выбирает действие. Для формализации этого процесса введем множество I внутренних состояний агента и функцию ref ine : I × P → I, (1)
отвечающую за обновление внутреннего состояния в соответствии с текущим восприятием среды. Агент же в этом случае будет описы- ваться с помощью функции action : I → A, т.е. действие будет выбираться на основе текущего внутреннего со- стояния. При этом выбор действия на самом деле осуществляется с 11
помощью суперпозиции функций action(ref ine(i, see(s))). Для кор- ректного описания поведения агента с состоянием необходимо опре- делить начальное состояние i 0 . Тогда изменение внутреннего состоя- ния агента и выбор действия будет происходить следующим образом: i n+1 = ref ine(i n , see(s n )), a
n = action(ref ine(i n , see(s
n ))), ∀n ∈ N. Состояние позволяет основывать выбор действия не на последо- вательности входных данных переменной длины, а на одном кон- кретном элементе состояния, что является важным свойством с точ- ки зрения практической реализации. 4. Накопление опыта. Описанная выше математическая мо- дель обладает одним существенным недостатком – определенный таким образом агент не получает информации о совершенных им самим действиях, что резко ограничивает его возможности в накоп- лении опыта и анализе потенциальных последствий его действий. Одним из решений этой проблемы является включение информации о совершаемых действиях явно во входные данные функции выбора действия
action : P × A → A. Для агента с состоянием анализ и накопление опыта осуществ- ляются функцией обновления состояния (1), следовательно, инфор- мацию о действиях агента логичнее обрабатывать именно с её помо- щью: ref ine : I × P × A → I. 5. Управляемый целями агент. В этом разделе рассмотрим такое важное отличительное свойство интеллектуального агента, как жүктеу/скачать 30,48 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|