Многоагентные системы. 
Коллективное поведение роботов. 
Желаемое и действительное

Теория многоагентных систем (МАС) естественным образом претендует на то, чтобы стать основой для реализации коллективного поведения роботов. Действительно, понимая под агентом некую «разумную» сущность, способную к рациональному поведению, и в качестве которой может выступать робот, можно поставить знак равенства между МАС и задачей согласованного коллективного поведения технических устройств.

Наиболее близкими к теории МАС можно считать задачи организации командной работы. При этом следует различать командную работу роботов от иных видов скоординированного поведения типа альянсов и коалиций. Командная работа — это такое поведение, которое целиком подчинено достижению общей командной цели.

Речь идет о том, что в команде ее участники (роботы, агенты) берут на себя обязательство стремиться к достижению командной цели, а сама цель системы декомпозируется (в пространстве и времени) на множество взаимосвязанных подцелей, достижение которых возлагается на различных агентов команды. Разумеется, распределение подцелей между членами команды, а также координация их поведения должны выполняться средствами самой команды, без какого-либо внешнего вмешательства.

Агент, как сущность, помимо прочего характеризуется такими свойствами, как наличие общих и индивидуальных обязательств и намерений, способностью к планированию, коммуникации, согласованию и т. д. Поэтому в МАС активно применяются такие теории, как теория общих намерений, теория общих планов, теория игр и т. п.

Теория игр. Многие ситуации, возникающие в МАС, имеют аналоги в теории игр. Речь идет прежде всего о кооперативных играх, о формировании различных стратегий переговоров, игры в размещения и др.

Теория общих намерений. Основными понятиями теории общих намерений [Cohen a.o., 1991] являются:

события — связаны с конкретным агентом или объектом внешнего мира;

убеждения — утверждения, в истинности которых агент убежден в текущий момент времени;

цели — некоторые состояния агента, которые он стремится достичь;

взаимные убеждения — складываются из убеждений группы агентов.

Для описания поведения команды агентов используются как индивидуальные, так и общие обязательства и соглашения.

Соглашения — это условия, при которых агент должен придерживаться своих обязательств, выраженных в терминах долговременной цели.

В свою очередь общие (коллективные) обязательства и соглашения определяются так, чтобы они описывали действия группы агентов, как одного агента. Поэтому эти обязательства и соглашения определяются через понятие «конечной цели» агента.

Разумеется, для коллективной работы между общими и индивидуальными намерениями агента должна существовать тесная связь.

Слабость теории общих намерений заключается в том, что она не конкретизирует алгоритмические средства планирования командной работы и не определяет средства для динамического пересмотра плана и обновления его оставшейся части. Теория предлагает только общие принципы организации командной работы, что позволяет лишь построить протокол взаимодействия членов команды — т.н. протоколом общих намерений.

Теория общих планов, напротив, ориентирована прежде всего на построение конкретных планов, а не на формирование команды и общей дисциплины взаимодействия агентов. Теория использует понятие общих и индивидуальных обязательств и соглашений.

Базовые понятия теории: групповой план и индивидуальные ментальные понятия агентов. Согласование же индивидуальных действий и планов групп агентов выходит за рамки теории.

Итак, недостатком теории общих планов является отсутствие конкретизации способа построения общего плана.

Комбинированные модели. Разумеется, имеются попытки создания различного рода комбинированных моделей командной работы агентов, которые объединяли бы достоинства теории общих планов и теории соглашений.

Например, комбинированная модель [Tambe, 97] на верхнем уровне использует понятия общих обязательств и общих намерений команды агентов, взятые из теории общих намерений. При этом понятие общих намерений используется в этой теории для описания поведения команды агентов в терминах конкретных операторов, что характерно для теории общих планов.

Однако и эта модель не предоставляет возможности динамического изменения плана и коллективной обработки непредвиденных ситуаций.

Основные проблемы и ограниченность применения подобного рода теорий хорошо иллюстрируется следующими вполне конкретными и реальными ситуациями [Городецкий и др., 2011]:

Агент не в состоянии выполнить назначенное действие (исчерпан ресурс, действие не может быть выполнено в новых условиях изменившейся среды и др.), но переназначение действия другому агенту в теории общих планов не предусмотрено.

Требуемое действие может оказаться невыполнимым для агентов, и тогда нужно выбирать новый план достижения цели (в теории общих намерений такая ситуация приведет состоянию «цель недостижима»).

Возникновение непредвиденной ситуации при исполнении действия (например, агент сообщил, что он начал исполнение действия, однако в ожидаемый момент не появилось свидетельств, что действие закончено).

Коллективная обработка непредвиденных ситуаций и возможность изменения сценариев вообще не рассматривается в известных работах. Более того, известные методы не рассчитаны на специфику командной работы агентов в условиях противодействия.

Языковые проблемы. Основные трудности создания коллективных систем, согласованно решающих общие задачи, носят прежде всего языковый характер.

Существует целый ряд формальных языков для описания взаимосвязанных потоков действий (работ). Это сети Петри, цепи процессов, управляемых событиями (Event-Driven Process Chain), сети потоков работ (Workflow Net) и т. д. Общие недостатки существующих формальных языков связаны с тем, что ни один из них не обладает выразительными возможностями, необходимыми для спецификации планов командного поведения агентов. В той или иной степени для этих языков характерно:

отсутствие явного представления данных, которые используются и порождаются потоками действий;

ограничения на возможности обмена сообщениями и ряд других;

слабые возможности по описанию временных аспектов, в частности, временной синхронизации процессов и игнорирование продолжительности процессов во времени;

отсутствие возможности выбора альтернативного сценария поведения в реальном времени, если такая необходимость возникла.

Поэтому очевидно, что в теории МАС именно разработке новых языков посвящено большое количество работ. Например, в [Городецкий, 2010] предлагается следующая модель описания и планирования командной работы агентов.

Как и в теории общих намерений, для формирования команд агентов используется протокол общих намерений, определяющий обязательства и соглашения агентов команды.

Как и в теории общих планов, используются понятия группового плана и индивидуального планов, а также понятие действия. Все множество возможных планов представляется в т.н. сценарной базе знаний. При этом разные агенты могут иметь разные базы, что может отражать различие их способностей решать те или иные задачи.

Исполнение сценария командной работы есть пошаговый процесс исполнения частично упорядоченной во времени последовательности действий.

Для описания сценарных баз знаний разработан специальный язык описания процессов, который построен на основе существующих языков описания сложных процессов («потоков работ»), разработанных для описания бизнес-процессов. При этом каждое сложное действие представляется синтаксической структурой сценарной базы знаний. На рис. 6, а приведен простой пример синтаксической модели сценарной базы знаний. Здесь определено множество возможных вариантов для достижения цели X₄ из начального состояния X₁: (A₁ A₃ A₄), (A₂ A₃ A₄), (A₃ A₂ A₄), (A₃ A₁ A₄) и (A₃ A₅).

Пример системы. В [Городецкий, 2010] описана командная работа подводных роботов при охране припортовой зоны подводного пространства.

Подводное пространство припортовой зоны патрулируется несколькими автономными подводными роботами (АПР). Каждому из них назначена траектория патрулирования. АПР могут связываться между собой, а также с центром управления (ЦУ).

Каждый АПР имеет средства обнаружения подводных объектов и средства их активного зондирования с целью идентификации типа (мина, пловец, безопасный объект и др.). Если АПР обнаруживает неизвестный объект, то он формирует команду (используя протокол общих намерений) для его более глубокого совместного исследования. АПР принимают на себя обязательства и соглашения, а также договариваются о зонах и ракурсах съемки объекта. Затем в течение какого-то времени АПР команды автономно решают задачи, принимают локальные решения и пересылают их АПР-инициатору.

На рис. 6, б приведен фрагмент сценарной базы знаний для командной работы АПР по идентификации обнаруженного неизвестного объекта (сценарий «Идентификация объекта»).

а) б) Рис. 6. а) пример синтаксической модели сценарной базы знаний; б) фрагмент сценарной базы знаний «Идентификация объекта»

Итак, говоря о технологии МАС применительно к задаче коллективного управления роботами, можно сделать следующие выводы:

Теория МАС — это прежде всего некая общая парадигма, технология решения задачи. В этом смысле теория МАС претендует на некоторую общность, комплексность.

Основной упор делается на описание сценариев взаимодействия роботов как агентов.

Подразумевается, что участниками коллектива являются интеллектуальные, сложные роботы.