Введение 3
Постановка задачи 4
Обзор литературы 5
Глава 1. Обзор предметной области 6
1.1. Мультиагентная система 6
1.2. Координация 6
1.3. Роевой интеллект 8
Глава 2. Алгоритм Рейнольдса 10
Глава 3. Решение поставленной задачи 15
3.1. Реализация базовых правил 17
3.2. Реализация дополнительных правил 19
Результаты 23
Заключение 31
Список литературы 32
Моделирование поведения групп интеллектуальных сущностей является одной из наиболее масштабных задач такого глобального направления современных исследований, как «искусственный интеллект». Группа взаимодействующих между собой сущностей называется мультиагентной системой [1]. Стремительное развитие областей робототехники, киноиндустрии и компьютерных игр вызывает актуальность поиска наиболее удачного решения задач по реализации как взаимодействия агентов внутри мультиагентной системы, так и взаимодействия нескольких таких систем между собой.
Из задач, где мультиагентные системы наиболее популярны, стоит отметить: сбор и обработка информации, автоматизация управления сложными системами, компьютерное моделирование. Мультиагентные системы основаны на взаимодействии множества интеллектуальных агентов. Одно из ключевых полезных свойств агентов — это интеллектуальное поведение [2], которое может быть заложено в каждого из них в соответствии с общим подходом к решению задачи, в рамках которой требуется взаимодействие многих агентов, работающих параллельно.
На сегодня, реализация поведения системы агентов имеет множество вариантов решений [3], большинство из которых упираются на организацию движений группы через поведение внутренних агентов. В данной работе рассмотрена модель организации движений нескольких таких групп, где в качестве агентов выступают мультиагентные системы, т. е. поведение группы зависит от поведения как внутригрупповых агентов, так и от поведения агентов внешних систем.
В рамках данной работы была решена задача по построению компьютерной модели поведения групп агентов, покрывающей реализацию как взаимодействия агентов внутри мультиагентной системы, так и взаимодействия мультиагентных систем между собой. При решении были задействованы алгоритм Рейнольдса, легший в основу построенной модели и игрового движок Unity3D, использовавшийся для компьютерного моделирования.
Полученная модель реалистично отображает взаимодействие как между объектами внутри конкретной группы (мультиагентной системы), так и между объектами различных мультиагентных систем. Модель в перспективе может быть использована для визуализации поведения между любым количеством систем и дополнена другими правилами, такими как:
• поиск укрытий;
• построение наиболее эффективного маршрута передвижения;
• разделение на несколько групп, для более эффективного поиска пищи и побега/преследования.
Человеческое общество можно также считать мультиагентной системой, что позволит в дальнейшем, при совершенствовании, расширить данную модель на случай взаимодействия нескольких групп людей между собой и применять для моделирование самых различных жизненных ситуаций.
