Е.Н. Владимирская
Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е.
Жуковского «ХАИ», Харьков, Украина
catherine.vladimirskaya@gmail.com
В настоящее время для решения сложных задач управления распределенными бизнес-процессами целесообразно использовать такие взаимодополняющие подходы, как сервис-ориентированный и агентный. Мультиагентные системы(МАС) строятся из множества взаимодействующих агентов и интегрируют в себе достижения последних десятилетий в сфере искусственного интеллекта, параллельных вычислений и телекоммуникаций. Рассмотрение задач, связанных с распределенным накоплением, обработкой и использованием знаний в МАС, приводит к необходимости расширения и детализации классической агентной архитектуры и использованию современных информационных технологий для реализации механизмов интеграции с существующими информационными системами и web-приложениями.
Направление «МАС» распределенного искусственного интеллекта рассматривает решение одной задачи несколькими интеллектуальными подсистемами. Для решения задачи агенты могут взаимодействовать между собой, с пользователями, а также с другими информационными системами ресурсами сети Интернет. Перспективным представляется взаимодействие агентов в сфере Semantic Web – расширении классического веба, где информация более пригодна для машинной обработки. Таким образом, актуальным и важным является создание архитектуры и средств для организации взаимодействия и управления агентами, где бы агенты могли обмениваться сообщениями с использованием заранее определенных словарей, где возможно было бы производить подбор необходимых сервисов и информационных ресурсов, а также использовать многие другие возможности Semantic Web.
Некоторые проблемы организации функционирования агентов можно решить, опираясь на готовые базовые решения – агентные платформы, реализующие основные механизмы, обеспечивающие работу МАС. В настоящее время существует множество агентных платформ, как коммерческих, так и с открытым исходным кодом. Для решения поставленных задач выбрана платформа Jade[2]. Данная платформа и ее расширения предоставляют различные средства для обеспечения функционирования агентов в рамках парадигмы Semantic Web. Платформа Jade обеспечивает поддержку онтологий (пакет jade.content), при этом информация об онтологиях представлена в виде java-объектов. Более эффективным представляется использование библиотеки AgentOWL[3], которая поддерживает RDF/OWL модели для агентов Jade. Описание модели знаний агента(«generic agent model» [3]) основано на пяти основных элементах: Resources, Actions, Actors, Context и Events. Поддерживается обмен сообщениями в формате RDF/OWL, включение полученной информации в модель. Для того чтобы агенты могли функционировать в контексте Semantic Web, им добавляются методы работы с построенной моделью знаний, а также методы обработки и отправки сообщений в формате OWL и SPARQL. В AgentOWL используется библиотека проекта Jena[4], поэтому данный подход легко расширять новыми возможностями работы с онтологической моделью знаний, используя Jena API.
Рассмотрение агентов в контексте Semantic Web ведет к необходимости интеграции МАС с веб-приложениями, в частности, создания веб-интерфейса для агентов. Существует несколько готовых подходов, которые облегчают решение данной задачи. Подход JadeGateway[5] обеспечивает взаимодействие между внешним приложением и платформой Jade. Все служебные классы доступны в пакете jade.wrapper.gateway. Основное назначение – создание веб-интерфейса для агентов, при этом агент контролирует все запросы к странице. Основной принцип подхода заключается в применении цепочки: servlet – gatewayagent – МАС. Другой подход – проект Jade4spring – обеспечивает легкую интеграцию контейнеров агентов Jade и фреймворка Spring[6]. Такой подход позволяет эффективно использовать агентов в контексте веб-приложения. Визуализацию онтологических моделей предлагается осуществлять с использованием Flare Prefuse [7]. Flare представляет собой ActionScript библиотеку для создания визуализаций, которые выполняются в Adobe Flash Player. Для преобразования OWL в формат, требуемый для Flare, используется OWL2Prefuse[8]. Используя библиотеку Flare можно получить OWL-граф, информация о котором сохраняется в формате SWF. Объект SWF встраивается на страницу, при этом необходимо обеспечить обмен информации между указанным объектом и агентами, запущенными в контексте веб-приложения, для обеспечения динамической визуализации онтологических моделей.
Рассмотренные программные решения и технологии позволяют создавать мультиагентные системы для решения различных задач в рамках парадигмы Semantic Web. Основные преимущества от применения предлагаемых решений можно получить для таких предметных областей как электронное обучение, электронная коммерция, а также в сферах общественного и ассоциативного обслуживания, где важным фактором является распараллеливание задач и взаимодействие агентов для достижения поставленных пользователем целей. С помощью описанного подхода разработана мультиагентная система для управления контекстной рекламой в Интернет.
Список литературы
1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – СПб.: Питер, 2003.
2. Fabio Bellifemine, Giovanni Caire, Tiziana Trucco (TILAB, formerly CSELT), Giovanni Rimassa (University of Parma) . JADE PROGRAMMER’S GUIDE, 2006.
3. Michal Laclavik, Marian Babik, Zoltan Balogh, Ladislav Hluchy AgentOWL: Semantic Knowledge Model and Agent Architecture In Computing and Informatics. Vol. 25, no. 5 (2006), p. 419-437. ISSN 1335-9150, Chapters 1, 4, 5.
4. Jena, HP Labs Semantic Web Toolkit. http://jena.sourceforge.net/.
5. Viktor Kelemen “Accessing a JADE MAS from a Servlet using the JadeGateway” http://jade.tilab.com/doc/tutorials/JadeGateway.pdf
6. Spring, the leading platform to build and run enterprise Java applications http://www.springsource.org/.
7. Flare: data vizualization for the web. http://flare.prefuse.org/.
8. OWL2Prefuse. http://owl2prefuse.sourceforge.net/.
Международная научно-практическая конференция «Веб-программирование и Интернет-технологии WebConf09″: Сб. матер. Междунар. науч.-практ. конф. Минск, 8-10 июня 2009г.- Мн.: Институт математики НАН Беларуси, 2009.-112с.
