I. Tổng Quan Hệ Thống Mô Phỏng Đa Tác Nhân Khái Niệm Vai Trò
Sự phát triển của các hệ thống thích nghi đã chứng minh tầm quan trọng của việc áp dụng các mô hình hệ thống đa tác nhân (MAS) vào mô phỏng. Các kỹ thuật mô phỏng truyền thống thường bị giới hạn trong các miền tĩnh. Ngược lại, mô phỏng dựa trên MAS mang lại những thuộc tính mong muốn như tính mới nổi, tự tổ chức, học hỏi và khả năng thích ứng. Điều này cho phép mô hình hóa và hiểu các miền ứng dụng phức tạp trong thế giới thực. Nhiều hệ thống mô phỏng dựa trên tác nhân đã được mô tả trong các tài liệu, bao gồm MASON, Swarm, Repast, Ethos, Ascape, AgentSheets, XRaptor, CORMAS, SimAgent và SeSAm. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống này thường bị giới hạn trong các ứng dụng cụ thể và khó điều chỉnh cho các miền khác. Ngoài ra, các hệ thống này không phân tách rõ ràng giữa trách nhiệm của tác nhân và môi trường. Các nhà nghiên cứu đồng ý rằng đây là một điểm yếu đáng kể trong MAS và gần đây đã tổ chức các hội thảo dành riêng cho việc khám phá môi trường như các thực thể hạng nhất. Theo Steiner, R.L. (2006), việc tách biệt tác nhân khỏi trách nhiệm môi trường giúp cả hai trở nên mạnh mẽ và dễ thích ứng hơn.
1.1. Định Nghĩa Hệ Thống Đa Tác Nhân MAS và Ứng Dụng
Một hệ thống đa tác nhân (MAS) bao gồm một số tác nhân tương tác với nhau. Các tác nhân tương tác thay mặt cho người dùng với các mục tiêu và động cơ khác nhau. Để tương tác thành công, chúng cần khả năng hợp tác, phối hợp và đàm phán với nhau. Mô phỏng đa tác nhân là một mô phỏng máy tính dành riêng cho MAS. Trong những năm gần đây, sự quan tâm đến môi trường cho MAS đã tăng lên rất nhiều. Một hội thảo mới, Environments for Multiagent Systems (E4MAS), bắt đầu vào năm 2004 như một phần của hội nghị Autonomous Agents for Multi-agent Systems (AAMAS). Hội thảo năm 2004 đã dẫn đến cuộc khảo sát của Weyns và cộng sự. Cuộc khảo sát này mô tả các MAS khác nhau từ góc độ môi trường.
1.2. Môi Trường Hạng Nhất trong Mô Phỏng Đa Tác Nhân
Ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng môi trường nên được coi là một thực thể hạng nhất. Một thực thể hạng nhất là một khối xây dựng chương trình, một phần mềm độc lập cung cấp một cơ chế trừu tượng hóa hoặc ẩn thông tin để việc triển khai một mô-đun có thể được thay đổi mà không yêu cầu bất kỳ thay đổi nào đối với các mô-đun khác. Do đó, vì môi trường chỉ mới được đề xuất gần đây như vậy, nên số lượng kỹ thuật và do đó, số lượng kiến trúc tập trung vào chủ đề này còn hạn chế. Do đó, để thảo luận về hiện trạng, trước tiên chúng ta thảo luận về các phân loại hiện có của môi trường MAS.
II. Phân Loại Môi Trường trong Hệ Thống Mô Phỏng Đa Tác Nhân
Các môi trường có thể được phân loại thành ba loại rộng: Môi trường khái niệm, Tuplespace và Môi trường Metric. Môi trường khái niệm mang tính tổ chức và tương ứng với danh mục cơ sở hạ tầng giữa các tác nhân của Weyns, nơi môi trường là một lớp tổ chức. Các tổ chức dựa trên các khái niệm như vai trò, nhóm, cộng đồng, v.v. Các ví dụ về loại này được tìm thấy trong MMASS, AGR (trước đây gọi là Aalaadin), MOCA và MadKit, dựa trên AGR. Ví dụ, trong AGR, nhà thiết kế trước tiên tập trung vào cấp độ tổ chức bằng cách chỉ định các cấu trúc và mô hình hoạt động giữa các tác nhân. Điều này dựa trên các trừu tượng như nhóm, vai trò, giao thức tương tác, v.v. Sau đó, nhà phát triển tập trung vào kiến trúc bên trong của tác nhân. Do đó, môi trường chỉ được coi là một "nhóm" mà tác nhân tương tác với các tác nhân khác. Các nhóm có thể thay đổi trong quá trình thực hiện, do đó, môi trường không cố định.
2.1. Môi Trường Khái Niệm Tổ Chức và Tương Tác Tác Nhân
Các môi trường khái niệm tập trung vào các khía cạnh tổ chức của hệ thống đa tác nhân. Chúng thường dựa trên các khái niệm như vai trò, nhóm và cộng đồng. Trong các môi trường này, các tác nhân tương tác với nhau trong một cấu trúc tổ chức được xác định trước. Ví dụ, trong AGR, nhà thiết kế tập trung vào việc xác định cấu trúc và mô hình hoạt động giữa các tác nhân. Môi trường được coi là một "nhóm" mà các tác nhân tương tác với nhau. Các nhóm có thể thay đổi trong quá trình thực hiện, do đó môi trường không cố định.
2.2. Môi Trường Tuplespace Chia Sẻ Dữ Liệu và Giao Tiếp
Các môi trường dựa trên Tuple tập trung vào các mô hình tính toán phân tán. Ví dụ, các tác nhân trong môi trường này giao tiếp bằng cách đặt các bộ dữ liệu vào và loại bỏ chúng khỏi một không gian dùng chung. Các ví dụ về loại này bao gồm MARS, JavaSpaces, ObjectPlaces, EgoSpaces, TOTA và LIME. TOTA là một phần mềm trung gian duy trì các bộ dữ liệu phân tán. Javaspaces là cơ sở cho công nghệ Jini của Sun và cung cấp khả năng truy cập từ xa vào các không gian bộ dữ liệu có thể thực hiện các giao dịch phân tán trên không gian bộ dữ liệu. ObjectPlaces, EgoSpaces và TOTA đều cung cấp các cơ chế để chia sẻ các bộ dữ liệu trên các không gian bộ dữ liệu. Trong Lime, mỗi tác nhân mang môi trường của nó được nhúng bên trong chúng. Khi nhiều tác nhân ở trên cùng một máy chủ, môi trường không gian bộ dữ liệu của chúng được hợp nhất, tạo ra ảo giác về một không gian bộ dữ liệu được chia sẻ.
2.3. Môi Trường Metric Lưới Không Gian và Mô Phỏng Vật Lý
Các công cụ thuộc danh mục này xem môi trường như một cấu trúc giống như lưới, hai chiều hoặc ba chiều. Một số có cơ sở trong Cellular Automata, điều này làm cho chúng phù hợp để đại diện cho một sự trừu tượng của một môi trường vật lý. Hầu hết các công cụ mô phỏng dựa trên tác nhân đều thuộc nhóm này. EthoModelling Framework và AgentSheets đại diện cho môi trường như một lưới hai chiều. Tuy nhiên, những công trình này coi môi trường như một thực thể tập trung, thụ động, thiếu các đại diện cho các đối tượng nằm trong đó. MASON, Swarm và Repast là những công cụ cũng trình bày môi trường như một lưới hai chiều và sẽ được thảo luận sau trong Chương. Ngoài ra, AKIRA, có môi trường có thể được biểu diễn theo số liệu, có các quy tắc và động lực có thể được sử dụng để mô hình hóa nó như một tác nhân đơn giản. AKIRA chia sẻ thông tin thông qua một bảng đen và, trong khi môi trường chịu trách nhiệm cho các chức năng hệ thống đơn giản, nó dường như được triển khai như một daemon duy nhất.
III. Kiến Trúc Hệ Thống Tác Nhân Môi Trường AES Đề Xuất
Công trình này trình bày ý tưởng rằng các tác nhân và môi trường đóng một vai trò quan trọng như nhau trong thiết kế MAS và đề xuất một kiến trúc cho Hệ thống Tác nhân - Môi trường (AES). Môi trường được coi là các thực thể hạng nhất và đề xuất một đặc tả, thiết kế và triển khai của môi trường DIVAs. DIVAs là một công cụ mô phỏng đa tác nhân quy mô lớn, trong đó các tác nhân đại diện cho các thực thể xã hội và môi trường là một thế giới nhân tạo. Kiến trúc dựa trên các khái niệm kỹ thuật phần mềm như tách biệt các mối quan tâm, tính mô-đun và ẩn thông tin. Điều này dẫn đến các hệ thống có khả năng thích ứng có thể hỗ trợ nhiều miền ứng dụng. Một Đặc tả và một Công cụ Mô phỏng minh họa khả năng áp dụng các kết quả cho các vấn đề khác nhau.
3.1. Định Nghĩa và Đặc Điểm của Hệ Thống Tác Nhân Môi Trường AES
Khái niệm AES đặc biệt hữu ích khi a) môi trường là động và phân tán, b) môi trường bao gồm các thực thể không phải là tác nhân và c) các tác nhân không thể có cái nhìn đầy đủ về môi trường tại bất kỳ thời điểm nào. Như vậy, AES là tập hợp con của MAS và tập hợp siêu của các công cụ mô phỏng tác nhân. Các khái niệm được minh họa thông qua môi trường DIVAs. DIVAs (hoặc Dynamic Information Visualization of Agent systems) là một công cụ mô phỏng xã hội, trong đó môi trường là một bản đồ địa lý bao gồm một đồ thị có các nút chỉ ra các địa điểm và các cạnh đại diện cho các con đường giữa các địa điểm.
3.2. Các Nguyên Tắc Thiết Kế Kiến Trúc AES Tách Biệt và Mô đun
Bằng cách tách biệt tác nhân khỏi trách nhiệm môi trường, cả môi trường và tác nhân đều trở nên mạnh mẽ và dễ thích ứng hơn. Sự phân tách rõ ràng về nhiệm vụ và trách nhiệm dẫn đến giảm sự ghép nối không cần thiết và một kiến trúc dễ hiểu, mở rộng và tái sử dụng hơn. Các công cụ Mô phỏng Đa Tác nhân mới sử dụng nguyên tắc này. Hơn nữa, các tác nhân và môi trường đóng một vai trò quan trọng như nhau, và đề xuất một định nghĩa cho Hệ thống Tác nhân - Môi trường (AES).
IV. Các Cấp Độ và Quan Điểm Trừu Tượng cho Hệ Thống AES
Môi trường và tác nhân được thảo luận từ các cấp độ trừu tượng khác nhau và đề xuất các mô hình cho các quan điểm dữ liệu, chức năng, hành vi và cấu trúc. Các mô hình này cung cấp một khuôn khổ để hiểu và thiết kế các hệ thống AES phức tạp. Việc sử dụng các cấp độ trừu tượng khác nhau cho phép các nhà thiết kế tập trung vào các khía cạnh khác nhau của hệ thống, từ các chi tiết triển khai đến các khái niệm cấp cao. Các quan điểm dữ liệu, chức năng, hành vi và cấu trúc cung cấp một cách toàn diện để mô tả hệ thống từ các góc độ khác nhau.
4.1. Mô Hình Dữ Liệu Chức Năng Hành Vi và Cấu Trúc trong AES
Các mô hình dữ liệu xác định cấu trúc và loại dữ liệu được sử dụng trong hệ thống. Các mô hình chức năng mô tả các chức năng mà hệ thống thực hiện. Các mô hình hành vi mô tả cách hệ thống hoạt động theo thời gian. Các mô hình cấu trúc mô tả cấu trúc của hệ thống và các thành phần của nó. Bằng cách sử dụng các mô hình này, các nhà thiết kế có thể tạo ra một mô tả đầy đủ và chính xác về hệ thống.
4.2. Áp Dụng Các Mô Hình Trừu Tượng vào Thiết Kế Hệ Thống AES
Việc áp dụng các mô hình trừu tượng vào thiết kế hệ thống AES cho phép các nhà thiết kế tập trung vào các khía cạnh quan trọng nhất của hệ thống. Bằng cách sử dụng các mô hình dữ liệu, chức năng, hành vi và cấu trúc, các nhà thiết kế có thể tạo ra một mô tả đầy đủ và chính xác về hệ thống. Điều này giúp đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng các yêu cầu của nó và có thể được triển khai thành công.
V. Kiến Trúc Hệ Thống DIVAs Ứng Dụng AES trong Mô Phỏng Xã Hội
Hệ thống DIVAs được thảo luận. DIVAs (hoặc Dynamic Information Visualization of Agent systems) là một công cụ mô phỏng xã hội, trong đó môi trường là một bản đồ địa lý bao gồm một đồ thị có các nút chỉ ra các địa điểm và các cạnh đại diện cho các con đường giữa các địa điểm. Kiến trúc của môi trường DIVAs được xem xét. DIVAs là một công cụ mô phỏng xã hội, trong đó môi trường là một bản đồ địa lý bao gồm một đồ thị có các nút chỉ ra các địa điểm và các cạnh đại diện cho các con đường giữa các địa điểm.
5.1. Tổng Quan về Hệ Thống DIVAs và Mục Tiêu Mô Phỏng
DIVAs là một công cụ mô phỏng xã hội được thiết kế để mô hình hóa và mô phỏng các hệ thống xã hội phức tạp. Nó sử dụng một kiến trúc AES, trong đó các tác nhân đại diện cho các thực thể xã hội và môi trường là một bản đồ địa lý. Mục tiêu của DIVAs là cung cấp một nền tảng để nghiên cứu và hiểu các hiện tượng xã hội như lan truyền thông tin, hình thành ý kiến và hành vi tập thể.
5.2. Cấu Trúc Môi Trường DIVAs Bản Đồ Địa Lý và Tương Tác
Môi trường DIVAs được biểu diễn bằng một bản đồ địa lý bao gồm một đồ thị có các nút chỉ ra các địa điểm và các cạnh đại diện cho các con đường giữa các địa điểm. Các tác nhân có thể di chuyển trên bản đồ và tương tác với nhau và với môi trường. Cấu trúc này cho phép mô hình hóa các tương tác không gian và xã hội trong hệ thống.
VI. Công Cụ Đặc Tả Môi Trường Thiết Kế và Triển Khai DIVAs
Việc triển khai Công cụ Đặc tả được giới thiệu. Công cụ này cho phép các nhà thiết kế chỉ định các đặc tính của môi trường DIVAs. Công cụ Đặc tả cho phép các nhà thiết kế tạo và sửa đổi môi trường DIVAs một cách trực quan. Công cụ này cung cấp một giao diện đồ họa cho phép các nhà thiết kế chỉ định các đặc tính của môi trường, chẳng hạn như kích thước, hình dạng và các đối tượng chứa trong đó.
6.1. Giao Diện và Chức Năng của Công Cụ Đặc Tả Môi Trường
Công cụ Đặc tả cung cấp một giao diện thân thiện với người dùng cho phép các nhà thiết kế tạo và sửa đổi môi trường DIVAs một cách dễ dàng. Công cụ này cung cấp một loạt các chức năng, bao gồm khả năng thêm, xóa và sửa đổi các đối tượng trong môi trường, cũng như khả năng chỉ định các đặc tính của các đối tượng này.
6.2. Liên Kết Thiết Kế và Triển Khai trong Công Cụ Đặc Tả
Công cụ Đặc tả giúp liên kết thiết kế và triển khai bằng cách cho phép các nhà thiết kế chỉ định các đặc tính của môi trường một cách trực quan. Sau đó, các đặc tính này có thể được sử dụng để tạo ra một triển khai của môi trường. Điều này giúp đảm bảo rằng môi trường được triển khai phù hợp với thiết kế.
