Đề cương môn phát triển phần mềm hướng agent

MENU ĐỀ CƯƠNG PT HT HƯỚNG AGENT Giới thiệu ngắn gọn về 5 xu hướng phát triển trong lịch sử tính toán nói chung dẫn đến sự ra đời của công nghệ agent. - 2 Agent là gì? Các đặc trưng cơ bản của agent. Phân biệt tính phản ứng và tính chủ động của agent. 2 Đặc tính xã hội của agent là gì. 2 So sánh agent và đối tượng, hệ đa agent với hệ chuyên gia. 3 Phân biệt hệ thống đa agent dạng Purely Reactive và Perception. 4 Phân biệt các dạng kiến trúc agent 5 Chiến lược ưu thế (dominant strategies) và cân bằng NASH trong tương tác đa agent là gì? 9 Giới thiệu ngắn gọn về các mô hình tương tác kiểu đấu giá và chiến lược ưu thế của agent trong các kiểu đấu giá đó. 10 Thương lượng tự động là gì? Giới thiệu ngắn gọn về mô hình thương lượng song phương. 11 Ngôn ngữ truyền thông đa agent là gì? Thế nào là lý thuyết lời nói – hành động (Speech-act theory). 13 Ontology là gì? Vai trò của ontology trong tương tác đa agent? 15 Các phương pháp biểu diễn ontology. 16 Phương pháp xây dựng ontology tổng quát. 16 Phân loại các mô hình tương tác đa agent. 16 Giới thiệu ngắn gọn các mô hình tương tác sử dụng agent trung gian. 17 Giới thiệu và so sánh KQML và FIPA-ACL. 19 So sánh các cách tiếp cận phát triển phần mềm hướng agent. 20 Giới thiệu ngắn gọn các bước trong MaSE. 21 Goal là gì. Phương pháp xác định và phân rã goal trong MaSE. 22 Phương pháp ánh xạ goal sang role trong MaSE. 22 Phương pháp xác định lớp agent trong MaSE. 23 BT 24 ĐỀ CƯƠNG PT HT HƯỚNG AGENT Câu 1:Giới thiệu ngắn gọn về 5 xu hướng phát triển trong lịch sử tính toán nói chung dẫn đến sự ra đời của công nghệ agent. 5 xu hướng phát triển trong lịch sử tính toán dẫn đến sự ra đời của CN agent Ubiqiulity –Đặc tính có mặt khắp nơi Interconnection – kết hợp Inteligence – Thông minh Delegation- Đại diên/thay thế Human oritentation – hướng con người Câu 2 Agent là gì?Các đặc trưng cơ bản của Agent. Phân biệt tính phản ứng và tính chủ động của agent. định nghĩa agent - agent là một hệ tính toán hoàn chỉnh hay chuơng trình đuợc đặt trong một môi truờng nhất định, có khả năng hoạt động một cách tự chủ và mềm dẻo trong môi truờng đó nhằm đạt đuợc mục đích đã thiết kế - Một agent thông minh là một hệ thống máy tính có khả năng hoạt động linh hoạt và tự chủ trong môi truờng. Linh hoat nghĩa là: Phản ứng, chủ động, mang tính xã hội. Các đặc trưng cơ bản của agent tính tự chủ khả năng phản ứng tính chủ động khả năng xã hội ngoài ra agent còn có một số đặc trưng khác như: Tính thích nghi và tự học hỏi; Bền vững trong quá trình hoạt động, Hoạt động huớng đích, Giao tiếp và cộng tác, Linh hoạt, Tính di động. Phân biệt tính phản ứng và tính chủ động của Agent Tính phản ứng: là khả năng agent có thể nhận biết đuợc môi truờng ( qua bộ phận cảm nhận nào đó) và dựa qua nhận biết đó, agent đáp ứng kịp thời những thay đổi xảy ra trog môi truờng. Tính phản ứng thể hiện rõ nhất ở các agent hoạt động trên các môi trường có tính thay đổi như Internet, môi truờng mạng phân tán, môi truờng vật lý,…Phản ứng của mỗi agent đối với 1 môi truờng bên ngoài đều huớng tới việc thực hiện mục tiêu ( đích) của agent đó. Tính chủ động: khi có sự thay đổi của môi trường, agent không chỉ phản ứng một cách đơn giản mà còn xác định một chuỗi các hành động cần thực hiện, bản thân mỗi agent sẽ chủ động trong việc khởi động và thưcj hiện chuỗi hành động này Câu 3: Đặc tính xã hội của agent là gì? Các agent không chỉ huớng tới đích riêng của mình mà còn có khả năng tuơng tác với các agent khác trong hệ thống để huớng tới đích chung của hệ thống. Các hoạt động tuơng tác này rất đa dạng bao gồm: phối hợp, thuơng lượng, cạnh tranh…. Câu 4: So sánh agent và đối tương? Agent và hệ chuyên gia So sánh agent và đối tượng - Xét theo quan điểm hệ thống, có thể xem mỗi agent cùng là một đối tượng nhưng ở mức trừu tượng cao hơn. - Sự khác biệt giữa Agent và đối tượng thể hiện: Agent Object - Agent có tính tự chủ: các agent có thể tự quyết định hành đọng của mình mà không hành động theo yêu cầu của agent khác. - Agent có tính hướng đích: mỗi agent có một đích riêng và đích của các agent trong một hệ thống có thể thống nhất hay không tương thích với nhau. Do đó agent thường phải thương lượng với nhau một quá trình tương tác. - Agent thông minh, có các hành vi linh hoạt dựa trên các đặc trưng như khả năng phản ứng, khả năng xã hội. - Agent hoạt động: mỗi agent có một hoặc nhiều luồng điều khiển (thread) riêng. - Có khả năng liên hệ với các agent khác để tìm kiếm thông tin cũng như nhờ sự hỗ trợ hay thương lượng. - Agent sử dụng ngôn ngữ thông điệp chung để trao đổi thông tin với các agent khác. - Object thường bị động hay nói cách khác object là các thành phần tĩnh và sự tương tác giữa chúng chỉ thông qua các thông điệp. Object chỉ thực sự hoạt động khi nhận được lời gọi hàm từ các đối tượng khác. - Đối tượng không có mục đích riêng, chúng cùng chia sẻ mục đích chung của cả hệ thống. - Object không có khả năng phản ứng và tính xã hội. - Trong hướng đối tượng cũng có điều khiển theo luồng (thread) nhưng không yêu cầu mỗi đối tượng là có một thread riêng mà ngược lại có nhiều đối tượng chung một thread. - Tương tác thông qua sự kích hoạt lẫn nhau không có sự lan tỏa, khi nhận được yêu cầu, chỉ thực hiện yêu cầu trong khả năng của mình. - Object tương tác với nhau qua các thông điệp và các thông điệp của object chỉ giới hạn trong những class độc lập. 2.Agent và hệ chuyên gia agent ES( hệ chuyên gia) Agent được đặt trong môi trường Agent thì hành động Agent có các đặc trưng riêng như: tự chủ, phản ứng, chủ đồng và tính xã hội - Hệ chuyên gia ( Expert system) :là một hệ thống tập trung giải quyết một vấn đè xác định dựa trên tri thức của chuyên gia về vấn đề đó hoặc đua ra lời khuyên. - ES is disembodied, rather than being situated - ES không tương tác với môi trường nào và không bắt buộc phải tương tác với các agent khác - ES không có hành vi phản ứng, chủ động, tính xã hội( hợp tác, phối hợp, cạnh tranh) Câu 5: Phân biệt hệ thống đa agent dạng Purely Reactive và Perception. 1. Purely Reactive agents: - Một số agent quyết định làm gì mà không cần quan tâm đến lịch sử. Quyết định làm gì của chúng hoàn toàn dựa vào hiện tại, không tham chiến đến trạng thái quá khứ. - Chúng ta gọi những agent này là purely reactive: Action: S à A Trong đó: - S: môi trường . S = {s1,s2,L} - A: tập hành động . A={a1,a2,L} Ví dụ: Máy điều nhiệt là một purely reactive agent. Action(e) = off nếu e = nhiệt độ ok on trường hợp còn lại action(e) = off if e = temperature ok on otherwise e: trạng thái (e E) 2. Perception: (Nhận thức) à Hành động riêng của agent: - Sự tách rời của một chức năng Agent quyết định thành các hệ thống con nhận thức (perception) và hành động (Active). - Hàm see là khả năng của agent để quan sát chính nó trong môi trường, nơi mà các hàm action mô tả quyết định của agent. See action Agent Environment - Đầu ra (output) của hàm see là một percept (kết quả tri giác) see: E à Per - Hàm see là hàm ánh xạ từ các trạng thái của môi trường tới percept và đầu ra của action lúc này là một hàm action: Per* à A cái mà ánh xạ chuỗi cảm nhận đưa ra hành động. (Per* chuyển giá trị cảm nhận vào tập hành động) Per* tập giá trị cảm nhận. - Hai trạng thái môi trường khác nhau được ánh xạ tới cùng một kết quả tri giác (percept). Câu 6: Phân biệt các dạng kiến trúc agent Trả lời: Các dạng kiến trúc Agent: Ø Kiến trúc suy diễn ( Deliberative – Logic Based Architectures): - Dựa trên Symbolic AI : Đây là kiến trúc mà quá trình ra quyết định được thực hiện nhờ suy diễn Logic. - Các phương pháp ra quyết định : Logical Reasoning, Pattern matching, Symbolic manipulation. - Miêu tả đặc trưng của thế giới: + Mục đích cần đạt tới. + Tập miêu tả hành động -> tìm một chuỗi action để đạt tới mục đích. + Sử dụng thuật toán đơn giản + Toạ kế hoạch không hiệu quả. Mô hình kiến trúc: Agent Sensors Ef fec tors World Model Planner Plan Executor * Những hạn chế của kiến thức suy diễn: - Vấn đề Transduction : tốn nhiều thời gian để chuyển đổi tất cả những thông tin cần thiết thành Symbolic Representation, đặc biệt nếu môi trường thay đổi rất nhanh. - Vấn đề Representation: Làm thế nào để World – model đuợc biểu diễn một cách tượng trưng và làm thế nào để Agent có thể suy diễn kịp thời với sự thay đổi thông tin - Cho những kết quả hữu hình: những kết quả sau cùng có thể là vô dụng. (có thể có phần kiến trúc BDI hoặc không) Kiến trúc BDI ( Belief- Desire – Intention: Suy luận thông minh) - Kiến trúc dựa trên quá trình suy luận thông minh (Practical reasoning) trong đó quá trình ra quyết định được tiến hành từng bước, các hành động được thực hiện xuất phát từ yêu cầu của hàm mục tiêu đề ra. - Beliefs : biểu diễn tập các thông tin về Agent biết về môi trường hiện tại của nó ( và có thế một vài trạng thái trong). - Desires: cái xác định động cơ của nó – ví dụ cái nó đang khám phá. -Intentions: biểu diễn những quyết định phải hành động như thế nào để hoàn toàn đạt tới desires của nó. - Mô hình kiến trúc (BDI) + Beliefs = “hiểu biết của Agent” + Desires = “những mục đích của Agent” +Intentions=“những mục đích cần hoàn thành”(tập con của Desires). * Extended : goals, plans. Agent Interaction Plan, schedule, execute BDI reasoner Knowledge Base Action Perception ØKiến trúc phản xạ ( Reactive) - Là kiến trúc mà quá trình ra quyết định được cài đặt một cách trực tiếp, tức là sẽ có một ánh xạ trực tiếp từ tình huống tới hành động. - Sự suy diễn phức tạp có thể dẫn đến không lời giải hay đáp ứng về mặt thời gian. - Cho phép (brooks): + Những kiến trúc thông minh được tạo ra không cần Symbolic (AI) Representation. + Behavior thông minh có thể được tạo ra không cần Explicit abstract symbolic reasioning (AI). + Tính thông minh là thuộc tính nổi bật trong hệ thống phức tạp. + Behavior thông minh là kết quả việc tương tác với môi trường. - Sơ đồ kiến trúc: Agent Sensors Ef f ec t ors Stimulus-response behaviours ..... ...... State 1 State 2 State n Action n Action 2 Action 1 - Đặc thù của Agent phản xạ: Tính phản xạ là một mô hình phản xạ cơ sở của hành động (behavior based model of activity) mô hình thao tác tượng trưng được sử dụng trong sơ đồ. - Ưu điểm: đơn giản, kinh tế, kiểm soát được khả năng tính toán, khả năng chịu lỗi cao. - Nhược điểm: + Nếu Agent không sử dụng mô hình giống như mô hình của môi trương trong đó nó hoạt động thì chúng phải có đầy đủ những thông tin cần thiết bên trong để có thể thực hiện các Action thích hợp. + Hầu hết các Agent đều ra quyết định dựa trên các thông tin mang tính cục bộ của riêng mình. + Các agent đều không có khả năng học từ những kinh nghiệm đã gặp phải cũng như nâng cao khả năng của hệ thống kể cả đã hoạt động trong một thời gian dài. Ø Kiến trúc lai – Hybrid : - Kết hợp tính phản xạ và tính suy diễn. - Subsystem tạo ra những kế hoạch và quyết định sử dụng Symbolic reasoning và phản ứng lại sự kiện nhanh chóng mà không cần những reasoning phức tạp. - Mô hình kiến trúc: (Trang bên) Mô hình kiến trúc Hybrid: Agent Coservation modifications Senso r s Ef fec tors Deliberative component World Model Planner Plan Executor Reactive component ..... ...... State 1 State 2 State n Action n Action 2 Action 1 - Mô hình kiến trúc xây dựng theo kiến trúc lớp : Ngang và dọc + Ưu nhược điểm phân lớp chiều ngang : - Đơn giản. Nếu một Agent có n cách cư xử khác nhau thì sẽ cài đặt mô hình này. - Tuy nhiên luôn có sự tranh giành trong việc ra quyết định, để bảo đảm sự tươg thích ta thường đưa vào một hàm điều khiển trung tâm để quyết định xem lớp nào đang điều khiển hoạt động của Agent. - Có sự tương tác giữa các Action khi thực hiện. - Đây là một vấn đề khó và khi hoạt động có thể gây hiện tượng thắt cổ chai trong quá trình ra quyết định. + Ưu nhược điểm của phân lớp dọc: Sự phức tạp trong tương tác giữa các lớp đã đượ giảm. Luồng điều khiển phải đi qua toàn bộ các lớp vì thế nếu 1 lớp nào đó hoạt động không ổn định sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ hệ thống. Câu 7: Chiến lược ưu thế (dominant strategies) và cân bằng NASH trong tương tác đa agent là gì? 1. Chiến lược ưu thế (dominant strategies) - Cho rằng mỗi agent có thể có 2 hành động C (“cooperate”) và D (“defect”) - Đưa ra một chiến lược cụ thể nào đó (cả C và D) của agent I, sẽ có một số các outcome có thể. - Nói S1 chiếm ưu thế hơn S2 nếu mỗi “outcome” có thể có bởi i khi thực hiện S1 đều ưu thế hơn mỗi “outcome” có thể có bở i khi thực hiện bởi S2. - Một rational agent sẽ không đóng vai trò một chiến lược ưu thế (tức là sẽ không là một ưu thế tối ưu - hoạt động tốt nhất tại thời điểm hiện tại). - Vì thế, trong khi quyết định làm gì, chúng ta cần loại bỏ các chiến lược chiếm ưu thế. - Không may rằng, không phải lúc nào cũng có duy nhất một chiến lược chiếm ưu thế. 2. Cân bằng NASH: - Nói rằng, hai chiến lược S1 và S2 có cần bằng Nash nếu giả thiết rằng: agent i thực hiện S1, agent j không thể thực hiện S2 tốt hơn và giả thiết rằng agent j thực hiện S2, agent i không thể thực hiện S1 tốt hơn. Note: Không agent nào có động cơ (hành động) đi ra khỏi cân bằng Nash: Lưu ý: - Không phải mọi tương tác đều có cân bằng Nash - Một vài tương tác có thể có nhiều hơn một cân bằng Nash. Ví dụ 1: Trong một trò chơi gồm 2 đối thủ cùng chọn “một số bất kì từ 0 à 10. Người nào chọn số lớn hơn sẽ thua và phải trả tiền cho người kia”. Trò chơi này chỉ có một cân bằng duy nhất: cả 2 cùng chọn số 0. Bất kỳ sự lựa chọn nào khác (mà không cần biết sự lựa chọn của đối thủ kia) cũng có thể làm đối thủ thua cuộc. Khi thay đổi luật chơi, mỗi đối thủ sẽ được hưởng số tiền bằng một con số mà cả hai cùng chọn, nếu chọn trùng nhau thì không ai có tiền, ta sẽ có 11 cân bằng Nash. Ví dụ 2: Với vấn đề “Thế trói buộc tiến thoái lưỡng nan của người tù nhân” Song đề này minh họa sự mâu thuẫn giữa hành vi cá nhân, có năng lực suy đoán và lợi ích của việc hợp tác. Vấn đề mấu chốt là mỗi khi đối thủ đều cố gắng tối đa hóa lợi ích của mình mà không quan tâm đến lợi ích của những người khác, tức là đối thủ có tính ích kỷ. Song đề tù nhân có một cân bằng Nash khi cả hai đối thủ đều không tôn trọng giao ước. Tuy nhiên cả 2 đều sai rõ ràng không bằng cả hai cùng hợp tác. Chiến lược hợp tác không bền và một đối thủ có thể làm tốt hơn bằng cách không tôn trọng giao ước trong khi đối thủ của anh ta vẫn hợp tác. Câu 8: Giới thiệu ngắn gọn về các mô hình tương tác kiểu đấu giá và chiến lược ưu thế của agent trong các kiểu đấu giá đó. - Một cuộc đấu giá diễn ra giữa một agent được xem (đóng vai trò) là người bán đấu giá và một sự tụ họp của các agent được biết đến như những người trả giá (trong cuộc đấu giá). - Với những người bán đấu giá thì mục đích của cuộc đấu giá là để (phân phát) háng hóa (sản phẩm) cho một trong số những người trả giá. - Trong hầu hết việc đấu giá, người bán đấu giá thường mong muốn một gía cao nhất (tối đa hóa lợi ích cho mình); những người trả giá lại mong muốn giá trị thấp nhất. à Các tham số của một cuộc đấu giá: 1. Hàng hóa có thể có: - Giá trị riêng - Giá trị chung - Giá trị tương quan 2. Quyết định của người thắng cuộc (trong cuộc đấu giá) có thể: - Giá thứ nhất - Giá thứ hai 3. Trả giá (Đấu giá) có thể: - Open - cry - Đấu giá kín (sealed bid) 4. Sự đấu giá (Sự trả giá) có thể: - One shot - Tăng dần - Giảm dần àCó 4 hình thức đấu giá: - English auctions (Đấu giá kiểu Anh) - Dutch auctions (Đấu giá Hà Lan) - First-Price Sealed Bid (Đấu giá kín nhưng chỉ mua với giá đầu tiên) - Vickrey auctions (Đấu giá Vickrey) * English Auctions (First-Price Open-Cry) - Mỗi người đấu giá tự do để nâng mức giá lên. Khi không có người trả giá cao hơn nữa thì cuộc đấu giá kết thúc và người đấu giá (trả giá) cao nhất sẽ dành được vật đấu giá. - Chiến lược ưu thế cho agent là luôn trả giá nhỏ hơn giá cao nhất ở hiện tại và dừng lại khi đạt được giá thị riêng. * Dutch Auctions (Đấu giá Hà Lan) - Dutch auctions là một ví dụ của các cuộc đấu giá mở giảm dần (open-cry descending auctions) + Người bán đấu giá bắt đầu đưa ra hàng hóa (sản phẩm) ở mức giá ảo cao + Người bán đấu giá giảm dần mức giá được đưa ra tới khi một số agent trả giá bằng giá được đưa ra hiện tại. + Sau đó hàng hóa (sản phẩm) được phân phát cho agent mà (agent) đưa ra giá hợp lý. Chiến lược cho agent: Đấu giá Hà Lan có chiến lược bằng đấu giá kín nhưng chỉ mua với giá đầu tiên. * First-Price Swaled-Bid Auctions (Trả giá kín nhưng chỉ mua với giá thứ nhất) - Là đấu giả kiểu one-shot + Chỉ có một vòng duy nhất. + Người đấu giá chấp nhận đấu giá kín hàng hóa (sản phẩm) + Hàng hóa được phân phát cho agent mà trả giá cao nhất + Người thắng cuộc phải trả giá cao nhất - Trong cuộc đấu giá này thì không có một sự trả giá nào có một chiến lược ưu thế à Chiến lược tốt nhất là: Trả giá thấp hơn giá trị thực. * Vickrey Auctions - Đấu giá là: Giá thứ hai Trả giá kín nhưng chỉ Đấu giá kín mua với giá thứ hai. - Hàng hóa được cấp cho agent trả giá cao nhất: ở mức giá của lần đấu giá cao nhất thứ hai. - Chiến lược chiếm ưu thế cho agent trong đấu giá Vickrey là: trả giá bằng với giá thực của bạn. Câu 9: Thương lượng tự động là gì? Giới thiệu ngắn gọn về mô hình thương lượng song phương. Thương lượng tự động là gì? Thương lượng là một tiến trình đựơc tạo ra bởi hai hay nhiều bên tham gia, mỗi bên tham gia tiến hành đề nghị các yêu cầu và trả lời các yêu cầu cho đối tác nhằm đi đến một thoả thuận chung thoả mãn tất cả các bên . Thương lượng tự động là một quá trình thương lượng, trong đó, người mua và người bán được thay thế bằng các agent. Việc tìm kiếm, mua bán và thoả thuận giữa người mua và người bán được thực hiện tự động bởi các agent. Mô hình thương lượng song phương Thương lượng song phương là dạng thương lượng chỉ có một bên mua và một bên bán tham gia vào quá trình giao dịch. Thương lượng có thể liên quan đến nhiều thuộc tính của hàng hóa như giá bán, chất lượng… Trong thương lượng song phương người ta chia ra 3 cách tiếp cận: Cách tiếp cận dựa trên lý thuyết trò chơi Cách tiêp cận dựa trên Heuristic Cách tiếp cận dựa trên lập luận Mô hình thương lượng song phương àChiến lược thương lượng cho agent bán Trong mô hình thương lượng song phương, agent bán có nhiệm vụ quản lý việc giao dich đồng thời với nhiều khách hàng của mình. Một agent bán được trang bi một tập các tri thức sau: + Tập O=(O1, O2,..., Om} các đơn vị hàng hóa có thể cung cấp, mỗi đơn vị hàng hóa Oi được mô tả thông qua n thuộc tính {o’1,o’2,...o’n} và có một giá trị lợi ích gi nếu bán được đơn vị hàng hóa đó +Một tập R={r1,r2,...,rm} các ràng buộc đối với người mua của các đơn vị hàng hóa. Tập này có miền giá trị kiểu boolean +Một tập C={c1,c2,..cn} các hình thức khuyến mại cho các đơn vị hàng hóa, tập này cũng có giá trị kiểu boolean +Một tập B={B1,B2,..Bk) các khách hang đang thương lượng với agent bán Khi đó, hoạt động thương lượng của agent bán như sau: Quá trình trên có thể diễn ra nhiều lần với một or nhiều agent mua khác nhau àChiến lược thương lượng cho agent mua: Trong mô hình thương lượng song phuong, mỗi agent mua đại diện cho một khách hàng,sẽ thương lượng với một đối tác duy nhất và do đó mỗi agent mua được trag bị các tri thức sau: +Tập A={A1,A2,..,An} các thuộc tính hàng hóa.Mỗi thuộc tính Ai có độ ưu tiên ui tương ứng +Mỗi thuộc tính Ai có một giá trị gọi là ngưỡng nhượng bộ của thuộc tính + Một giá trị ngưỡng chấp nhận đặc trưng cho khả năng chấp nhận của người dùng +Một tập D các cặp thuộc tính và các giá trị của các thuộc tính đã gửi đi cho bên agent bán Quá trình thương lượng của agent mua diễn ra như sau: Câu 10: Ngôn ngữ truyền thông đa agent là gì? Thế nào là lý thuyết lời nói – hành động (Speech-act theory). Ngôn ngữ truyền thông đa agent Các agent trao đổi với nhau thông qua các thông điệp. Khác với các hệ hướng đối tượng trong hệ đa agent không chỉ biểu diễn các lời gọi hàm đơn giản mà còn phải biểu diễn thông tin và tri thức cần trao đổi giữa các agent. Các thông điệp này được biểu diễn theo các ngôn ngữ truyền thông agent (ACL – agent communication language) nhằm: Định nghĩa khuôn dạng các thông điệp để trao đối giữa các agent trong hệ thống Thiết lập một giao thức trao đổi giữa các agent, gồm: định nghĩa các kiểu thông điệp gửi và nhận, các mô hình trao đổi thông điệp giữa các agent Các ngôn ngữ truyền thông đều dựa trên lý thuyết hành động lời nói Lý thuyết hành động lời nói Mỗi speech act có 3 phương diện: Locution (kiểu nói/cách nói): định nghĩa 1 cấu trúc lời nói Illocution (hành vi ngôn ngữ thực hiện bởi người nói) Perlocution ( sức thuyết phục, lôi cuốn của lời nói): kết quả của lời phát biểu Một hành động lời nói ( speech act) đầy đủ không chỉ định nghĩa cấu trúc lời nói mà còn xác định hành động liên quan đến lời nói đó. Ví dụ: John nói với Mary :” Làm ơn, đóng cửa lại” Hành động này bao gồm kiểu diễn đạt( từ ngữ) của chính JohnàLocution Mục đích của thông điệp này như mooth yêu cầu or mệnh lệnhàIllocution Nếu sự việc diễn ra suôn sẻ,( lời nói có sức thuyết phục) thì cửa sẽ được đóngàPerlocution Nhưng mục đích của thông điệp thường không được xác định dễ dàng Ví dụ: “Tôi lạnh” Speech act ở đây có thể xem là 1 khẳng định, 1 yêu cầu cho mượn chiếc áo len or nhu cầu tăng nhiệt độ phòng Đối với các giao tiếp giữa các agent cần đảm bảo rằng không có sự nhập nhằng về loại thông điệp truyền đi. Có 5 kiểu speech act: Representtatives ( Mô tả/diễn tả/ thông báo) Vd: Trời đag mưa ( speech act mag tính chất thông báo về một hiện tượng tự nhiên) Directives (ra lệnh): yêu cầu người nghe làm gì đó Vd: Hãy pha trà Commisive ( hứa hẹn) Expressive ( lời nói mag tính chất biểu cảm) Declarations ( tuyên bố) Lý thuyết lời nói hành động sử dụng thuật ngữ “performative” để xác đinh hành vi ngôn ngữ bởi người nói trong các phát biểu điển hình Nhìn chung một speech act gồm 2 thành phần: Động từ “performative” Ví dụ: yêu cầu, thông báo, hứa hẹn…. Nội dung (content) của speech act Chẳng hạn: Nếu performative = reaquest (yêu cầu) Content =”the door is closed” Speech act =” please close the door” Nếu performative =inform (thông báo) Content =”the door is close” Speech act =” the door is closed” Nếu performative =inquire (Hỏi han/điều tra/thăm dò) Content =” the door is closed” Speech act =” is the door closed?” Tóm lại: Lý thuyết hành động lời nói giúp xác định loại thông điệp bằng cách sử dụng các khái niện của hành vi ngôn ngữ thực hiện bởi người nói mà bộc lộ ý nghĩa của các hành vi giao tiếp của chính nóà hướng tới đích chung của hệ thống Tuy nhiên các thông điệp chứa trong các giao thức có thể có nhiều hơn 1 nghĩa Có thể không có phản hồi đơn giản Hoặc có thể yêu cầu sự phân tích và trợ giúp của các agent khác Câu 11: Ontology là gi? Vai trò của Ontolofy trong tương tác đa agent? 1. Ontology là gì? Ontology là một thuật ngữ của triết học, được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và có nhiều định nghĩa khác nhau về Ontology trong đó định nghĩa của T.Gruber là được chấp nhận rộng rãi nhất. Theo T. Gruber, Ontology là một đặc tả hình thức về khái nhiệm. Các yêu cầu cho biểu diễn Ontology là: - Các khái niệm được dùng trong Ontology và các ràng buộc giữa các khái niệm đó được định nghĩa một cách rõ ràng. - Ontology phải là dạng thông tin sao cho máy có thể hiểu được. - Thông tin biểu diễn trong Ontology phải có tính phổ quát nghĩa là thông tin đó không chỉ cho một thành phần mà cần được chấp nhận bởi một nhóm các thành phần khác nhau. Có thể nói , Ontology xác định tập các thuật ngữ dùng để mô tả và biểu diễn các khái niệm dựa trên mối quan hệ qua lại giữa các khái niệm đó. Các khái niệm trong Ontology giúp cho việc dùng chung và chia sẻ tri thức giữa 2 miền tri thức khác. Trong hệ agent, Ontology biểu diễn thông tin và tri thức về miền quan tâm của các agent nhằm hỗ trợ tương tác. Mỗi Ontology là một cấu trúc phân lớp các khái niệm, thuật ngữ, mối quan hệ giữa khái niệm, thuật ngữ đó. Thông qua Ontology các agent sẽ hiểu được nội dung các thông tin đúp truyền thông mà nó nhận được trong quá trình tương tác. 2. Vai trò của Ontology trong tương tác giữa các agent: Ontology được xem nhưu một khuôn mẫu chung để biểu diễn ngữ nghĩa thông tin trong một miền xác định thông qua một tập khái niệm, các mối quan hệ và một tập các luật được sử dụng để ràng buộc các khái niệm và mối quan hệ cần thiết. Ontology được sử dụng cho các mục đích sau: - Hỗ trợ truyền thông tin giữa con người; giữa con người với máy tính và giữa các hệ thống máy tính độc lập với nhau. - Cho phép các hệ thống sử dụng lại miền tri thức. - Làm cho miền tri thức trở nên rõ ràng hơn. - Phân tích hay kết hợp các miền tri thức nhờ các phép toán. Trong trường hợp sử dụng Ontology để hỗ trợ truyền thông giữa các agent phần mềm thì các Ontology sẽ biểu diễn các khái niệm và các thuật ngữ được sử dụng trong quá trình tương tác giữa các agent cùng với các mối quan hệ cũng như các luật ràng buộc giữa các khái niệm, thuật ngữ đó. Để thực hiện truyền thông giữ các agent, mỗi một agent trong hệ thống phải biết các thông tin: - Khả năng và dịch vụ của các agent khác. - Ontology để định nghĩa các khái niệm trao đổi. - Ngôn ngữ truyền thông agent mà các agent dùng để biểu diễn thông điệp. Như vậy, các agent trong hệ thống phải dùng chung một ngôn ngữ truyền thông để biểu diễn các thông điệp và trong mỗi thông điệp phải có Ontology tương ứng mà agent gửi thông điệp đó sử dụng Câu 12: Các phuơng pháp biểu diễn Ontology? Có hai cách tiếp cận để biểu diễn Ontology: Cách tiếp cận biểu diễn Ontology theo kiểu hình thức: Theo cách tiếp cận này, Ontology sẽ đuợc biểu diễn dựa trên đồ thị từ đó ta có thể xây dựng đuợc cấu trúc đại số với các phép toán trên ontology Cách tiếp cận biểu diễn ontology theo kiểu không hình thức: Theo cách này ontology sẽ đuợc biểu diễn và sử dụng cho phát triển các hệ thống theo một ngôn ngữ nào đó đuợc xây dựng cho mục đích riêng. ( ví dụ : OIL, RDF,DAML,..) hoặc sử dụng trực tiếp ngôn ngữ lập trình ( như Java) Câu 13: Phuơng pháp xây dựng ontology tổng quát Các pha trong quá trình xây dựng ontology tổng quát gồm: Đặc tả Pha này nhằm xác định mục đích và phạm vi của ontology. Mục đích là trả lời cho câu hỏi “ Tại sao ontology đuợc xây dựng?”. Còn phạm vi của Ontolo gy trả lời cho câu hỏi Ontology hứớng tới cái gì, đối tuợng sử dụng ontology là nguời dùng hay trình ứng dụng?” Hình thành khái niệm Buớc này tiến hành tập hợp các khái niệm cần có trong Ontology và mỗi khái niệm đuợc mô tả trong một mô hình khái niệm. Mô hình khái niệm này phải đảm bảo thỏa mãn về tất cả các đặc tả về mục đích và phạm vi của Ontology trong buớc truớc. Hình thức hóa Buớc này nhằm hình thức hóa các khái niệm trong ontology. Buớc này đuợc thực hiện thông qua việc chuyển mô hình khái niệm trong buớc truớc vào một mô hình hình thức Cài đặt Mỗi thành phần trong mô hình ontology hình thức đã có trong buớc truớc sẽ đuợc cài đặt theo một ngôn ngữ biểu diễn ontology nào đó Bảo trì Mỗi thành phần sẽ đuợc cập nhật và sửa đổi để tạo nên ontology hoàn chỉnh Ngoài các pha trên, trong vòng đời phát triển của ontology tổng quát còn có các hoạt động tồn tại song song trong toàn bộ quá trình phát triển của ontology. Các hoạt động này bao gồm: Thu thập tri thức Đánh giá Viết tài liệu Sử dụng lạị Câu 14:Phân loại các mô hình tuơng tác đa agent Dựa vào mục đích của các bên tham gia tuơng tác, có thể chia các hình thức tuơng tác thành hai loại chính: Hợp tác và cạnh tranh hợp tác: hai bên cùng thực hiện một công việc chung( cộng tác) hoặc công việc của bên này là buơc tiền đề cho bên kia ( phối hợp). Hình thức tuơng tác này thuờng xuất hiện khi các agent có chung mục đích, nhiệm vụ hoặc cùng thực hiện một tiến trình phức tạp nhất định. Canh tranh: hai bên cạnh tranh nhau về thông tin, hoặc quyền lợi ( thuơng lượng) hoặc hoàn toàn trái nguợc nhau về lợi ích ( đối đầu) Như vậy, có thể có các loại hình tuơng tác sau: Tuơng tác Hợp tác Cạnh tranh Phối hợp Cộng tác Thuơng luợng Đối đầu Câu 15: Giới thiệu ngắn gọn các mô hình tuơng tác sử dụng agent trung gian Mô hình tuơng tác với Agent trung tâm Trong mô hình này, nhiệm vụ của các agent trung tâm là chủ động liên lạc với các agent khác có dữ liệu hay tri thức cần thiết trong hệ thống. Các dịch vụ mà agent trung tâm có thể cung cấp là: Tự động xác định các dịch vụ thông tin Xác định vai trò của các agent trong hệ thống Tự thu thập va tạo ra thông tin từ các agent cung cấp sau đó gửi trả lại cho các agent yêu cầu Để thực hiện các nhiệm vị trên các agent trung tâm sử dụng mô hình thông tin toàn cục bằg cách thu thập và tích hợp các thông tin cần thiết để giải quyết các yêu cầu có thể chuyển cho các agent phù hợp trong hệ thống để giải quyết.. Như vậy agent trung tâm đóng vai trò là agent trực tiếp quản lý các agent khác lại vừa tự tìm ra thông tin cần thiêt để giải quyết và gửi trả lại kết quả cho các agent yêu cầu. Hiệu quả hoạt động của hệ thống phụ thuộc vào khả năng của agent này. mô hình tuơng tác với agent đối đầu Trong mô hình này, Midagent( agent trung gian) đóng vai trò Agent điều phối ( Brocker Agent). Công việc mà Agent điều phối thực hiện là một phần công việc của agent trung tâm và đuợc biểu diễn như sau: Agent yêu cầu Agent điều phối Agent cung cấp 0: đăng kí, hủy đang kí dịch vụ 2: Yêu cầu dịch vụ và giao tác 4: Trả lại kết quả dịch vụ 3: chuyển kết quả dịch vụ 1: Yêu cầu dich vụ Như vậy trong mô hình tương tác này, bất kì một liên lạc giữa agent yêu cầu và agent cung cấp dều phải thông qua agent điều phối. Mô hình tương tác với agent môi giới Trong mô hình này, Midagent đóng vai trò như một agent môi giới mà nhiệm vị chính của nó là tạo ra cơ chế liên lạc trực tiếp giữa Agent yêu cầu và Agent cung cấp như hình minh họa Agent yêu cầu Agent môi giới Agent cung cấp 0:Đăng kí, hủy đăng kí dịch vụ 1: Yêu cầu dịch vụ 2: Trả lại tên agent cung cấp 4: Trả lại kết quả dịch vụ Khi muốn tham gia vào hệ thống, mỗi agent đăng kí dich vụ môi giới với agent môi giới và trở thành nhà cung cấp dich vụ( agent cung cấp). agent môi giới sẽ cập nhật vào cơ sở tri thức của nó tên và khả năng dịch vị của agent cung cấp. Trong 1 tương tác cụ thể, khi có một agent yêu cầu mọt dịch vụ thì nó sẽ gửi yêu cầu đến agent môi giới, agent môi giới xem xét và gửi cho agent cung cấp tên và địa chỉ của agent cung cấp. quá trình tương tác sau đó sẽ diễn ra trực tiếp giữa agent yêu cầu và agent cung cấp Câu 16: Giới thiệu và so sánh KQML và FIPA-ACL KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) KQML định nghĩa ba mức là mức nội dung, mức thông điệp và mức truyền thông. Mỗi thông điệp KQML định nghĩa một hành động thoại, ngữ nghĩa đi kèm hành động thoại đó, giao thức và một tập các thuộc tính. Cấu trúc chung của một thông điệp KQML như sau (performative-name : sender A : receiver B : content X : language L : ontology N : reply-with W : in-reply-to P) Mỗi một thông điệp KQML tương ứng với một dạng tương tác trong trường performative-name. Có tới 25 dạng tương tác (performative) đã được định nghĩa bao gồm ask-one, advertise, broadcast, insert... Đồng thời, KQML cho phép mở rộng và định nghĩa thêm các dạng tương tác khác khi cần thiết. Trường content mô tả nội dung của thông điệp. Nội dung này có thể rất phức tạp tuỳ thuộc vào nhu cầu trao đổi thông tin của hai agent trong phiên liên lạc đó. Agent nhận sẽ hiểu được nội dung trong trường content bằng cách tham chiếu vào trường ontology của thông điệp mà nó nhận được. KQML cũng định nghĩa các giao thức truyền thông bao gồm cả thứ tự các thông điệp, các perormative. Ví dụ một giao thức truyền thông được định nghĩa trong KQML như Hình 2.1: tell(X) F A B broker(ask(X)) tell(X) advertise(ask(X)) ask(X) FIPA-ACL (Foudation for Intelligent Physical Agent) Là một chuẩn của ACL Có cấu trúc tương tự như KQML + performative: có 20 dạng performative trong FIPA FIPA-ACL cũng dựa trên lý thuyết hành động - lời nói . FIPA-ACL sử dụng XML theo dạng như sau [10]: “ Inform” và Request là hai performative cơ bản trong FIPA-ACL. Ý nghĩa của Inform và Request được xác định 2 phần: + Pre-condition ( điều kiện tiên quyết): những gì phải đúng sự thật để các speech act thành công +rational effect (ảnh hưởng mang tính lý luận): những gì người gửi thông điệp hy vọng mang lại So với KQML, FIPA-ACl linh động hơn và có thể dễ dàng thêm vào các các dạng tương tác mới. Tuy nhiên , FIPA-ACL không định nghĩa các performative theo kiểu sử dụng các thành phần trung gian như trong KQML. Đó là các performative như broker hay advertise. Câu 17 So sánh các cách tiếp cận phát triển phần mềm hướng agent 1. Cách tiếp cận theo Agent và công nghệ agent: - Xuất phát từ nhận định: + Agent có những đặc trưng riêng như tính tự chủ, chủ động, khái niệm phản ứng. Các đặc trưng này là hoàn toàn khác object và tạo cho agent khả năng tương tác chủ động và khả năng suy luận mà object không có. à không thể mô hình hóa agent bằng các phương pháp luận dành cho hướng đối tượng. + Agent hoạt động như một xã hội với các luật chi phối riêng nên có thể xem agent từ các khía cạnh xã hội và sử dụng các khái niệm trừu tượng mức xã hội để mô hình hóa các agent trong hệ thống. - Các khái niệm trừ tượng mức xã hội theo cách tiếp cận này: agent, nhóm (group), tổ chức (organization) - Với cách tiếp cận này, quá trình phát triển hệ thống được phân chia thành 2 pha: + pha phân tích - ứng mô hình tổ chức (organization model) + pha thiết kế - ứng mô hình agent (agent model) Phương pháp luận tiêu biểu theo hướng tiếp cận này: GaiA, SODA, AALAADIN 2. Cách tiếp cận phát triển từ phương hướng đối tượng: - Cách tiếp cận này xem mỗi agent cũng là một đối tượng nhưng ở mức trừu tượng cao hơn. Công cụ sử dụng và biểu diễn đối tượng và phân tích thống kê hệ thống hướng đối tượng UML hoàn toàn có thể mở rộng để biểu diễn các đặc trưng của agent. - Cách tiếp cận này tập trung vào các công việc sau: + phát triển các công cụ dựa trên nền tảng sẵn có của hướng đối tượng để áp dụng cho hệ đa agent. Ví dụ: mở rộng UML à AUML. + Bổ sung các bước, pha mang tính đặc trưng của agent và công nghệ như đích (goal), vai trò (role) và Ontology. - Phương pháp luận tiêu biểu: + MASE (Multiagent System Engenerring) + MASSIVE + KGR 3. Cách tiếp cận dựa trên công nghệ tri thức: - Phương pháp luận này tập trung vào các quá trình thu thập tri thức (Knowledge acquisition), mô hình tri thức (Knowledge modelling) và lập luận được sử dụng bởi các thành phần agent trong hệ thống phần mềm. - Phương pháp luận tiêu biểu: CoMoMAS, MAS_comonKADS. Câu 18: giới thiệu ngắn gọn các bước trong MaSE Gồm 8 bước bao gồm 2 pha, pha phân tích và pha thiết kế. - Pha phân tích: bước 1à5 - Pha thiết kế: bước 5à8 Cụ thể: Bước 1: Xác định các đích. Bước 2: Xây dựng use case Bước 3: Xây dựng Ontology Bước 4: Xây dựng sơ đồ role Bước 5: Xác định các lớp agent Sơ đồ role Sơ đồ task Sơ đồ lớp Agent Hình 4.16: Xác định các lớp agent Trong bước này, các lớp agent sẽ được tạo ra từ các role đã được xác định trong bước 4 của pha phân tích , bao gồm: Phân chia các role cho các lớp agent Xác định các phiên hội thoại xuất hiện giữa các lớp agent. Bước 6: xây dựng các phiên hội thoại Việc chi tiết hoá các phiên hội thoại là nội dung của bước 6 Bước 7: Hoàn thiện các agent chi tiết hoá kiến trúc bên trong của các lớp agent là nội dung của bước 7. à Hai bước tiếp theo này có thể được tiến hành song song. Bước 8: Triển khai hệ thống. Câu 19: Goal là gi? Các bước xác định và phân tích goal trong MaSE * Khái niệm - Đích (goal) là một khái niệm để chỉ mục đích mà hệ thống cần đạt được. + Các goal sẽ phải thực hiện được một hoặc nhiều agent + Đích sẽ được phân rã thành các đích con, các đích con tiếp tục được phân rã và các đích ở mức thấp hơn này sẽ không được coi là đích mà chỉ được xem xét để đưa vào các bước sau của ta phân tích. * Các bước xác định - Để xây dựng cây đích cần xác định: + Tập hợp các đích + Xây dựng cây phân tích cấp đích * Tập hợp đích: - Bước này thực hiện trích các yêu cầu chức năng có trong tài liệu đặc tả hệ thống, mỗi yêu cầu chức năng được mô tả bằng một đích. Các yêu cầu chức năng được xác định bằng cách trả lời câu hỏi “Hệ thống phải làm cái gì?” - Đích đầu tiên xác định một cách trực quan thông qua việc xác định mục tiêu cần đạt được của hệ thống - Các đích tiếp theo được xác định thông qua đích trước bằng cách trả lời câu hỏi “Muốn đạt được đích X thì cần phải có cái gì?” Quá trình này được gọi là quá trình phân rã, từ các đích ban đầu sẽ trở thành các đích con. Quá trình dừng lại khi các chức năng con sinh ra không phải là nhiệm vụ mức hệ thống (không đóng vai trò đích cảu hệ thống). * Tổ chức cây đích: - Một sơ đồ phân cấp đích là một đồ thị có hướng và không có chu trình (dạng tựa hình cây). Trong đó: + Các đỉnh biểu diễn các đích, có tên trùng đích mà nó biểu diễn. + Các mũi tên chỉ ra quan hệ đích cha-con và quan hệ với các đích khác. - Có 2 trường hợp xảy ra: + Nếu đã xác định được đích tổng thể của hệ thống thì đặt nó ở gốc của cây đích. + Nếu đích tổng thể không xác định được trực tiếp từ yêu cầu thì phải kết hợp các đích ở mức cao nhất lại thành một đích tổng thể cho hệ thống. Các đích còn lại có thể phân cấ thành các quan hệ cha-con hoặc ngang hàng bằng cách lặp các thủ tục sau: Bước 1: Các đích được phân rã từ các đích khác trong các bước con trước phải là đích con với đích cha tương ứng. Bước 2: Nếu các đích không được phân rã từ bất kỳ một đích nào, để xác định quan hệ cha-con, thì trả lời câu hỏi “chúng có thực hiện một phần nhiệm vụ cho một đích nào không?”. Nếu có, nó sẽ trở thành đích con của đích mà nó hỗ trợ. Nếu không, phải xem xét lại rằng đích đó có cần thiết cho hệ thống hay không. Nếu không cần thiết thì nó sẽ bị loại bỏ và ngược lại nếu cần thiết nó sẽ tạo một nhánh mới ngay từ nút gốc của cây đích. Câu 20: Phương pháp ánh xạ goal sang role trong MaSE Trả lời: - Input: - Goal hierarchy diagram ( cây phân cấp đích) - Product: - Agent roles - Concurrent Tasks (Tác vụ đồng thời) - Mục tiêu của bước này là chuyển tập các đích (goal) của hệ thống vào tập các role cùng với các nhiệm vụ của nó: Thông thường việc ánh xạ từ đích sang role là tương ứng 1-1, nghĩa là mỗi role thực hiện một đích. - Tuy nhiên, trong một số trường hợp, một role có thể tương ứng với nhiều đích khi các đích này có quan hệ chặt chẽ hoặc gần giống nhau. - Các giao tiếp với bên ngoài sẽ được xây dựng thành một role riêng biệt và hoạt động tương tự như một tương tác từ một nguồn tài nguyên bên ngoài với phần còn lại của hệ thống. Các thành phần được coi là nguồn tài nguyên bên ngoài bao gồm: cơ sở dữ liệu, các file, hệ thống bổ sung và con người. Sau khi xác định các role phù hợp của hệ thống, phải xác định được tập các giao thức giao tiếp ban đầu giữa các role này. - Sơ đồ role ban đầu sẽ được chi tiết hóa bằng cách gán task cho các role. Task là mộ nhiệm vụ cụ thể, chi tiết mà các role phải thực hiện nhằm đạt được đích mà nó có trách nhiệm phải thực hiện. Mỗi task có thể giao tiếp với các task khác để đảm nhiệm đích của chúng. - Các role có thể hoạt động với 2 loại tương tác: 1. Tương tác trong: các tương tác giữa các task trong cùng một role. 2. Tương tác ngoài: các tương tác giữa các task của các role khác nhau. - Thông thường, mỗi đích nên cho tương ứng một task, bởi vì muốn đạt được một đích, thì ít nhất một task cần phải hoàn thành. Câu 21: Phương pháp xác định lớp agent trong MaSE. Input: + Agent roles +Tasks( các tác vụ) Product: + sơ đồ lớp agent và các phiên hội thoại liên lạc giữa chúng Diagram ( Sơ đồ) + Sơ đồ lớp agent Sử dụng role để xác định các agent Mỗi lớp agent sẽ đảm nhiệm 1 hoặc nhiều role Nhiều lớp agent có cùng đảm nhận một role Thông thường là ánh xạ 1-1 ( mỗi role phải đảm nhiệm bởi ít nhất một lớp agent). Trong trường hợp một lớp agent đảm nhiệm nhiều role thì các agent của lớp đó sẽ luân phiên đảm nhiệm công việc cho từng role. Trường hợp này xảy ra khi các role phục vụ cho các đích liên quan chặt chẽ với nhau hoặc co khối lượng tương tác với nhau lớn, chúng được xếp vào cùng một lớp agent nhằm giảm chi phí truyền thông Nhiệm vụ còn lại của bước này là xác định các phiên hội thoại xuất hiện giữa các lớp agent để hoàn thiện sơ đồ lớp agent của hệ thống. Các phiên hội thoại được xác định từ các quan hệ giữa các role mà các lớp agent tương ứng cần thực hiện. Mỗi phiên hội thoại gồm hai sơ đồ lớp truyền thông, một cho bên khởi xướng và một cho bên đáp ứng phiên hội thoại Các phiên hội thoại biểu diễn tương tác giữa các lớp agent diễn ra ở mức ngữ nghĩa thông qua ontology.