CONSIDERAŢII PRIVIND APLICABILITATEA SISTEMELOR MULTI-AGENT ÎN NOUA ECONOMIE SPECIFICĂ SOCIETĂŢII CUNOAŞTERII

drd. Mădălina CUC^
dr. Adrian SĂNDIŢĂ^

Abstract. Scopul acestui articol este de a arăta modul prin care sistemele multi-agent pot face aplicarea vectorilor tehnologici asupra Societăţii Informaţionale pentru transformarea acesteia în Societatea Cunoaşterii în contextul BIG DATA şi IoT (Internet of Things). Sunt descrise mediile de lucru, comportamentul şi coordonarea sistemelor multi-agent, cu evidenţierea proprietăţilor acestora, a modului de utilizare al acestora, a modului de comunicare dintre agenţi, precum şi exemple practice de agenţi utilizaţi în diverse sisteme informaţionale.

Arhitectura unui agent de învăţare

Contextul transformării Societăţii Informaţionale în Societatea Cunoaşterii din perspectivă economică. Un aspect important al cunoaşterii este acela de factor economic¹. În ultimii 50 de ani, observă Laurence Prusak², factorii de producţie au fost munca, pământul şi capitalul, neglijându-se rolul cunoaşterii privit ca factor de producţie, diferit de cei enumeraţi anterior, cunoaşterea reprezentând un capital intelectual, ceea ce învaţă o organizaţie: „nu există niciun alt avantaj sustenabil decât ceea ce o firmă ştie, cum poate utiliza ceea ce ştie şi cât de repede poate învăţa ceva nou”. Teoria clasică a cunoaşterii face faţă cu greu acestor lucruri noi, iar autori precum Roger E. Bohn remarcă „acum este important să înţelegem cunoaşterea tehnologică”, adică cunoaşterea despre modul de a produce bunuri şi servicii, făcând o distincţie între date şi informaţii pe de o parte, între informaţii şi cunoaştere pe de altă parte³. Datele sunt generate de măsurarea unuia sau a mai multor parametri / variabile. Informaţiile sunt date organizate şi/sau structurate, folosite într-un anumit context şi având un înţeles. Informaţia arată starea sistemului informaţional / de producţie sau a unei părţi a lui. Cunoaşterea caută să înţeleagă procesul, să producă asociaţii cauzale, să facă predicţii, să ia decizii prescriptive.

CONCLUZII ŞI DIRECŢII DE DEZVOLTARE

Agenţii inteligenţi au capacitatea de a dobândi cunoştinţe prin intermediul proceselor de soluţionare a problemelor. Studiul comportamentului social al agenţilor în ştiinţa cognitivă este o parte importantă din domeniul agenţilor inteligenţi. Necesitatea de a folosi agenţi provine din complexitatea sistemelor informaţionale de mari dimensiuni, ce ridică problemele de design pe care tehnologia convenţională nu reuşeşte să le abordeze.

Un sistem multi-agent este folosit pentru a rezolva o problemă complexă, care nu poate fi rezolvată de către o entitate unică a sistemului. Coordonarea comportamentelor agenţilor independenţi este o parte centrală a proiectării sistemului multi-agent. Sistemele multi-agent sunt adesea folosite pentru a modela sistemele distribuite slab cuplate, cu control descentralizat şi alocare de date. În aceste sisteme, agenţii de comunicare reprezintă expertiza distribuită pentru rezolvarea problemelor. Agenţii au capacitatea de a procesa eficient datele locale şi de a comunica cu alţi agenţi atunci când este necesar, în cazul în care sarcinile cu care se confruntă sunt dincolo de domeniul lor de cunoştinţe. Sisteme multi-agent pot fi utilizate într-un spectru larg de aplicaţii, cum ar fi e-commerce, e-learning, de comunicare, data mining, simulare, robotică, sisteme de transport şi de grid computing.

Direcţii de dezvoltare: Negocierea este unul dintre subiectele de cercetare cheie pentru sistemele multi-agent. Datorită naturii lor, agenţii trebuie să cadă de acord şi să colaboreze între ei în scopul îndeplinirii sarcinilor comune. Negocierile sunt adesea modelate ca interacţiuni între agenţi auto-interesaţi. În prezent, cercetătorii încearcă să construiască protocoale mai complexe şi mai sofisticate bazate pe licitaţii.