Теоретические аспекты квантования баз знаний в мультиагентных системах

Аннотация

Постановка проблемы: интенсивное использование беспроводных и мобильных сетей связи в распределенных информационно-телекоммуникационных системах и автоматизированных системах управления технологическими процессами промышленных корпораций приводит к формированию в архитектуре таких систем новых концептуальных сущностей, называемых агентами, которыми необходимо управлять в реальном масштабе времени. При оценке эффективности многоагентных систем на первый план выходит коммуникационная сложность взаимодействия агентов, напрямую зависящая от количества адаптируемых при коммуникации параметров. Для интеллектуальных агентов основными проблемами в данном случае являются, с одной стороны, требование к быстрой адаптации и самоадаптации параметров их баз знаний, а с другой - необходимость обеспечения целостности и защищенности как данных, так и знаний агентов. Цель исследования: разработка теоретических и алгоритмических механизмов мягкого квантования аддитивных продукционных баз знаний агентов, обеспечивающих снижение как вычислительной, так и коммуникационной сложности взаимодействия интеллектуальных агентов. Результаты: доказан ряд утверждений, которые позволяют выполнять изоморфные преобразования классических аддитивных нечетких моделей, функционирующих в поле вещественных чисел, в их аналоги, способные функционировать в конечных полях Галуа. Показан гомеоморфизм (топологический изоморфизм) рассматриваемых нечетких и нейронечетких моделей. На базе доказанных утверждений разработан алгоритм мягкого квантования нечетких импликаций. Сущность предложенного алгоритма мягкого квантования заключается в гибком управлении топологией нейронечетких иерархических моделей при сохранении заданной точности аппроксимации контролируемых агентом параметров. Новизна подхода состоит в том, что доказана принципиальная возможность адекватного квантования аддитивных продукционных баз знаний. Разработан механизм автоматического регулирования количества параметров оптимизации баз знаний, к которым относятся число термов лингвистических переменных, число параметров адаптации каждого лингвистического терма, количество уровней иерархии аддитивной нечеткой модели. Для этого в качестве ограничений приняты допущения о непрерывном покрытии пространства решений (континуум) термами лингвистических переменных нечетких импликаций. Показано, что для обеспечения континуума при квантовании достаточно регулировать характеристику поля Галуа. Практическая значимость: разработанный метод мягкого квантования нечетких импликаций, во-первых, позволит существенно (на порядки) снизить объем базы знаний, необходимой агентам для принятия адекватных решений, тем самым упростить вычислительную и коммуникационную сложность взаимодействия агентов; во-вторых, даст возможность регулировать уровень защиты данных и знаний агентов.