Модели, методы и программные средства организации взаимодействия интеллектуальных агентов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат технических наук Паронджанов, Сергей Сергеевич

• Паронджанов, Сергей Сергеевич
• кандидат технических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат технических наук Паронджанов, Сергей Сергеевич

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ.

1. ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯМНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ.

1.1. Области применения и требования, предъявляемые к многоагентным системам и интеллектуальным агентам.

1.1.1. Области применения многоагентных систем.

1.1.2. Требования к многоагентным системам и интеллектуальным агентам.10 —

1.2. Модели и архитектуры интеллектуальных агентов.

1.2.1. Онтологии моделей и архитектур интеллектуальных агентов.

1.2.2. Модели интеллектуальных агентов.

1.2.3. Архитектуры интеллектуальных агентов.

1.2.4. Сравнительный анализ архитектур интеллектуальных агентов.

1.2.5. Сопоставление моделей агентов и архитектур.

1.3. Взаимодействие интеллектуальных агентов в многоагентных системах.

1.3.1. Модели и методы взаимодействия агентов.

1.3.2. Взаимодействие программных систем с конечными пользователями.

1.3.3. Сравнение моделей взаимодействия интеллектуальных агентов.

1.3.4. Языки взаимодействия агентов в многоагентных системах.

1.4. Инструментальные средства проектирования агентов и MAC.

1.4.1. Требования, предъявляемые к языкам и инструментальным средствам построения агентов.

1.4.2. Среды разработки агентов и MAC.

1.5. Постановка задачи диссертационного исследования.

Выводы.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОРГАНИЗАЦИИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ" ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ И ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ, ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ.

2.1. Модель интеллектуального агента.

2.1.1. Модель представления планов участников взаимодействия.

2.1.2. Метод расчета продолжительности решения задачи.

2.2. Проблемная область.

2.3. Глобальная структура диалога.72"

2.3.1. Алгоритм выбора задач, решение которых требуется для достижения цели.

2.4. Тематическая структура диалога.

2.4.1. Алгоритм выявления взаимосвязей с задачами других агентов.

2.4.2. Методы составления совместного плана.

2.4.3. Методы выполнения совместного плана.

2.5. Локальная структура диалога.

2.5.1. Алгоритм построения последовательности коммуникативных действий агентов.

2.6. Языки взаимодействия агентов.

2.7. Построение имитационной модели процессов взаимодействия интеллектуальных агентов.

2.7.1. Формальное описание имитационной модели взаимодействия.

2.7.2. Особенности имитационного моделирования взаимодействия агентов в среде G2.

2.7.3. Построение сценария имитационного эксперимента.

Выводы.

3. ПОСТРОЕНИЕ СИСТЕМЫ,ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯМНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ.

3.1. Особенности проектирования архитектуры системы имитационного моделирования процессов взаимодействия агентов.

3.1.1. Архитектура подсистемы задания параметров моделирования.

3.1.2. Архитектура агента.

3.1.3. Архитектура планировщика.

3.1.4. Архитектура подсистемы доставки и обработки сообщений.

3.1.5. Архитектура подсистемы анализа результатов и хранения статистики.

3.2. Реализация системы имитационного моделирования процессов взаимодействия интеллектуальных агентов.

3.3. Реализация алгоритмов работы с моделями.

3.3.1. Реализация алгоритма планирования.'.

3.3.2. Реализация алгоритма координации.

3.3.3. Реализация алгоритма формирования последовательности коммуникативных действий на основе локальной структуры диалога.

3.3.4. Реализация алгоритма выбора задач, необходимых для достижения цели.

3.4. Реализация подсистемы доставки п обработки сообщений.

3.4.1. Компонент «Мост».

3.4.2. Компонент «Транслятор».

3.4.3. Компонент «Обработчик сообщений пользователя».

3.4.4. Компонент «Имя Машины».

3.4.5. Компонент «Сервер Имен».

3.4.6. Компонент «Отправитель».

3.4.7. Компонент «Приемник».

3.4.8. Компонент «Обработчик сообщений».

3.4.9. Компонент «Интерфейс пользователя».

3.4.10. Обработка ошибок.

3.5. Реализация пользовательского интерфейса системы имитационного моделирования процессов взаимодействия агентов.

3.6. Описание элементов меню основных классов.

3.7. Технические характеристики программного обеспечения.

Выводы.

4. АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ, МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ.

4.1. Прототип MAC управления инвестиционными проектами.

4.2. Прототип MAC для решения задач контроля состояния химически опасных объектов города Москвы.

4.3. Прототип MAC оперативного биллинга.

4.4. Прототип MAC «Транспортный паспорт региона».

4.5. Демонстрационный прототип MAC управления силами и средствами объектовой охраны.

Выводы.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели, методы и программные средства организации взаимодействия интеллектуальных агентов»

Актуальность темы. Многоагентные системы (MAC) - это новая технология, формируемая на стыке искусственного интеллекта (ИИ), общей теории систем, информационных и телекоммуникационных технологий. Разработка технологии создания MAC представляет собой одну из наиболее важных и многообещающих областей развития интеллектуальных информационных технологий.

Актуальность распределенного ИИ и MAC определяется сложностью современных организационных и технических систем, разнообразием, сложностью и распределенностью решаемых задач, огромными объемами потоков информации и высокими требованиями к времени обработки информации. Централизованное управление в них становится неэффективным из-за того, что слишком много времени тратится на передачу в центр информации и принятие соответствующих решений. Агентно-ориентированный подход находит широкое применение в различных областях, требующих решения сложных распределенных задач, таких как совмещенное проектирование изделий, реинжиниринг бизнеса и построение виртуальных предприятий, имитационное моделирование интегрированных производственных систем и электронная торговля, организация работы коллективов роботов и распределенная (совмещенная) разработка компьютерных программ.

Теоретические исследования в области MAC ведутся в основном по следующим направлениям: теория агентов; коллективное поведение агентов; архитектура агентов и MAC; методы, языки и средства коммуникации агентов; языки реализации агентов; средства поддержки миграции агентов по сети. В практических задачах построения MAC определяющее значение имеют инструментальные средства и языки построения таких систем, представляющие собой многослойную структуру, включающую пять слоев: языки реализации агентов и MAC; языки коммуникации агентов; языки описания поведения агентов и законов среды; языки, представления и управления знаниями; языки формализации и спецификации агентов и MAC. Значительный вклад в исследования в области MAC и интеллектуальных агентов внесли отечественные ученые Д.А. Поспелов, Г.С. Осипов, Э.В. Попов, M.JI. Цетлин, В.И. Городецкий, И.В. Котенко, Г.В. Рыбина, П.О. Скобелев, А.В. Смирнов, B.JI. Стефанюк, В.Б. Тарасов, В.Ф. Хорошевский и другие, а также целый ряд зарубежных ученых М. Вулдридж, И. Демазо, Н. Дженнингс, Т. Кинни, П. Маэс, Ж.-П. Мюллер, Ж. Фербе, Б. Хейес-Рот, К. Хьюитт, К. Цетнарович и др.

Наибольшую сложность в теоретических исследованиях и практических реализациях современных MAC представляют вопросы, связанные с процессами взаимодействия агентов при коллективном решении задач реальной практической сложности и значимости, поскольку каждый агент, решающий конкретную подзадачу, имеет лишь частичное представление об общей задаче и должен постоянно взаимодействовать с другими агентами. Однако, именно процессы взаимодействия агентов, особенно интеллектуальных агентов, являются наименее изученными и исследованными в контексте MAC, что объясняется: наличием неформальных описаний семантики и прагматики языков взаимодействия агентов, практическим отсутствием моделей диалогов/полилогов агентов, логически несовместимыми сценариями коммуникации, обилием разнородных компонентов обработки сообщений и т.д.

Поэтому проблема построения моделей взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC является в настоящее время наиболее актуальной в теории и технологии MAC.

Цель исследований. Целью диссертации является исследование и разработка моделей, методов и программных средств организации взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие основные задачи.

1. На основе анализа существующих подходов к построению современных MAC и исследованию организации взаимодействия между интеллектуальными агентами впервые построены онтологии моделей и архитектур интеллектуальных агентов и MAC, с учетом специфики процессов взаимодействия агентов.

2. Проведен эволюционный анализ опыта исследований и разработок в области человеко-машинных интерфейсов на естественном языке и интеллектуальных диалоговых систем и выбрана базисная модель общения, позволяющая- в отличие от традиционных моделей коммуникаций агентов поддерживать достаточно сложные процессы взаимодействия агентов за счет учета знаний о проблемной области (ПрО), языке, структуре диалога и коммуникативной среде.

3. Построена универсальная модель взаимодействия интеллектуальных агентов и предложены оригинальные методы и алгоритмы реализации всех компонентов модели.

4. Разработаны модели интеллектуальных агентов, модели и методы, взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC и способы их настройки на различные среды.

5. Выполнен анализ системных требований и проектирование инструментальных программных средств поддержки построения архитектур агентов и организации их взаимодействия.

6. Разработаны инструментальные программные средства системы имитационного моделирования взаимодействия интеллектуальных агентов (система ИМВИА).

7. Проведена экспериментальная апробация предложенных моделей, методов, архитектур и разработанных инструментальных программных средств для различных ПрО, в том числе в виде прототипов MAC для задач контроля состояния химически опасных объектов, оперативного биллинга, инвестиционного планирования и др.

Объект исследования. Объектом исследования являются интеллектуальные агенты и MAC.

Предмет исследования. Предметом исследования являются модели взаимодействия и архитектуры интеллектуальных агентов в MAC.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использованы методы ИИ (модели и методы представления и обработки знаний, методы инженерии знаний), имитационное моделирование, теория множеств, теория графов, теория построения трансляторов, технология разработки программного обеспечения.

Научная новизна результатов работы. В диссертации получены следующие новые результаты.

1. Предложены методы и алгоритмы построения модели взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC, расширяющей возможности традиционных моделей коммуникации агентов за счет учета знаний о ПрО и языке взаимодействия, ПрО других агентов, а также знаний о структуре взаимодействия на глобальном, тематическом и локальном уровнях.

2. На основе развития HTN-формализма предложена расширенная модель представления планов агента, дополненная введением в описание вершин сети функций качества, а также разработаны оригинальные алгоритмы планирования, координации, разрешения конфликтов, построения последовательности коммуникативных действий агентов и определения совокупности задач, решение которых требуется для достижения цели взаимодействия.

3". Предложены оригинальные методы представления и реализации тематической и локальной структуры диалога/полилога интеллектуальных агентов на основе использования эвристических моделей решения типовых задач и формализма раскрашенных сетей Петри.

4. Впервые исследована и показана возможность применения методов имитационного моделирования, обеспечивающих поддержку процессов взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC, как основного инструмента концептуального проектирования и прототипирования сложных объектов.

5. Разработаны инструментальные программные средства системы имитационного моделирования процессов взаимодействия интеллектуальных агентов (система ИМВИА) и методические рекомендации по их применению, на основе которых построены прототипы MAC для различных ПрО.

Практическая значимость результатов* работы. Практическая значимость результатов диссертации непосредственно связана с созданием новой технологии 21-го века - технологии MAC, поскольку разработка мощных архитектур интеллектуальных агентов и обеспечение эффективных процессов коммуникации агентов являются наиболее важными задачами при разработке любой MAC для таких практически значимых задач как распределенное проектирование изделий, моделирование интегрированных производственных систем, реинжиниринг бизнеса, организация работы коллектива роботов, Интернет-приложения и т.п.

Апробация разработанных моделей, методов и инструментальных программных средств при создании нескольких прототипов MAC для различных ПрО (телекоммуникации, мониторинг химически опасных объектов, инвестиционное планирования, и др.) подтвердила практическую значимость результатов диссертации. На защиту выносятся.

1. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов в MAC.

2. Методы и алгоритмы реализации всех компонентов модели взаимодействия интеллектуальных агентов.

3. Комплекс инструментальных программных средств имитационного моделирования процессов взаимодействия интеллектуальных агентов (система ИМВИА).

Достоверность полученных результатов. Достоверность научных результатов подтверждена экспериментальными данными проведенного тестирования разработанных программных средств, а также соответствующими актами о внедрении и использовании результатов диссертации.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях и семинарах: «8-ая Национальная конференция по искусственному интеллекту - КИИ-2002» (Коломна, 2002); «11-ая Национальная конференция по искусственному интеллекту - КИИ-2008» (Дубна, 2008); Международный научно-технический семинар "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 2000-2002, 2005, 2008); «Научная сессия МИФИ» (Москва, 2002-2008).

Реализация результатов работы. Результаты диссертации использовались в НИР, выполненных при поддержке РФФИ (проекты № 00-01-00679, № 03-01-00924, № 06-0100242) в лаборатории "Системы искусственного интеллекта" кафедры Кибернетики МИФИ и в учебном процессе для практической поддержки курса «Динамические интеллектуальные системы» на кафедре Кибернетики МИФИ.

Результаты диссертационного исследования также использованы при разработке ряда прототипов MAC, в частности: MAC оперативного биллинга, MAC для решения задач контроля состояния химически опасных объектов г. Москвы, MAC управления инвестиционными проектами, MAC управления силами объектовой охраны.

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 17 печатных работах, в том числе одна статья в журнале, включенном ВАК РФ в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырёх разделов, заключения, списка использованной литературы (102 наименования) и 6 приложений. Основная часть диссертации содержит 135 страниц машинописного текста, включая 55 рисунков, 16 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей», Паронджанов, Сергей Сергеевич

Выводы

1. Проведена апробация предложенных моделей, методов и разработанных инструментальных программных средств при создании нескольких прототипов MAC.

2. Проведенные эксперименты показали возможность использования разработанных моделей, методов и программных средств при проектировании и реализации промышленных MAC и их отдельных компонентов для различных ПрО.

3. Разработанный прототип MAC управления силами и средствами объектовой охраны использовался в качестве системы-тренажера по технологии моделирования компонентов MAC по курсу «Динамические интеллектуальные системы», читаемого на кафедре Кибернетики МИФИ

4. Разработанные модели, методы и результаты прототипирования использовались в проектировании и разработке системы контроля и передачи данных о состоянии химически опасных объектов «Объект-округ», автоматизированной системы управления инвестиционным планированием, системы оперативного биллинга, а также макета информационно-аналитической системы «Транспортный комплекс региона» .

Заключение

В диссертации представлены материалы, посвященные решению актуальной научной проблемы, связанной с созданием нового класса динамических интеллектуальных систем - многоагентных систем (MAC) для задач реальной практической сложности и значимости. В центре внимания работы находились проблемы, которые до настоящего времени мало исследовались в отечественной и зарубежной практике разработки MAC ввиду их достаточной сложности и неформализованное™, поскольку вопросы организации взаимодействия интеллектуальных программ-агентов в процессе коллективного решения задач затрагивают целый ряд задач из смежных областей (теория речевых актов, когнитология, психология, планирование и т.д.).

Выдвинутые и защищаемые основные научно-технические результаты, полученные в диссертации, заключаются в следующем:

1. В результате совместного использования методов инженерии знаний, интеллектуальных диалоговых систем и информационного подхода впервые проведены анализ и обобщение моделей и архитектур интеллектуальных агентов и исследованы особенности процессов взаимодействия агентов при коллективном решении задач в MAC.

2. На основе эволюционного развития, формальной спецификации и расширения, компонентов выбранных базисных моделей взаимодействия агентов предложены методы и алгоритмы их реализации с целью построения модели взаимодействия агентов, учитывающей такие факторы как зависимость структуры диалога/полилога от решаемых в ходе взаимодействия задач (тематическая структура диалога), текущего контекста диалога (локальная структура диалога), специфика языка взаимодействия агентов и др.

3. Предложена оригинальная модель интеллектуального агента, отличающаяся тем, что позволяет представлять агента как участника взаимодействия, обладающего знаниями о языке взаимодействия и ПрО других агентов, а также знаниями о структуре взаимодействия на глобальном, тематическом и локальном уровнях.

4. На основе развития HTN-формализма предложена расширенная модель представления планов агента, дополненная введением в описание вершин сети функций качества, что позволяет осуществлять процесс планирования как максимизацию функции качества корневой вершины, а также разработаны оригинальные алгоритмы планирования, координации, разрешения конфликтов, построения последовательности коммуникативных действий агентов и определения совокупности задач, решение которых требуется для достижения цели взаимодействия.

5. Предложены оригинальные методы представления и реализации тематической и локальной структуры диалога/полилога агентов на основе использования эвристических моделей решения типовых задач и формализма раскрашенных сетей Петри.

6. Впервые показаны целесообразность и эффективность применения методов имитационного моделирования как основного инструмента концептуального проектирования и прототипирования оригинальных объектов проектирования типа программных компонентов, обеспечивающих поддержку процессов взаимодействия агентов в MAC (включая архитектуру агента), а также разработаны язык описания сценариев имитационных экспериментов и средства его реализации в среде G2.

7. На основе предложенных в диссертации моделей, методов и алгоритмов разработаны инструментальные программные средства для системы имитационного моделирования процессов взаимодействия агентов (ИМВИА).

8. Проведена апробация предложенных моделей, методов и разработанных инструментальных программных средств при создании нескольких прототипов MAC (для решения задач контроля состояния химически опасных объектов г. Москвы, для проектирования и разработки MAC управления инвестиционными проектами и др).

9. Проведенные эксперименты показали возможность использования разработанных моделей, методов и программных средств при проектировании и реализации промышленных MAC и их отдельных компонентов для различных ПрО.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Паронджанов, Сергей Сергеевич, 2008 год

1. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика//М.: Эдиториал УРСС (Науки об искусственном), 2002. 352 с.

2. Jennings N., Wooldridge М. Applications of Agent Technology//In N. R. Jennings and M. Wooldridge, editors, Agent Technology: Foundations, Applications, and Markets. Springer-Verlag, March 1998. 325 p.

3. Laffey Т., Cox P., Schmidt J., Kao S., Read J„ Real-time knowledge-based systems/Ml Magazine, 1988. 9(1). P. 27-45.

4. Городецкий В.И, Грушинский М.С, Хабалов А.С. Многоагентные системы//Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 64-116.

5. Wooldridge М. Intelligent Agents// In G. Weiss, editor: Multiagent Systems, The MIT Press, April 1999. 51 p.

6. Shoham Y., Tannenholtz M. On Social Laws for Artificial Agent Societies: Off-Line Design//Artificial Intelligence. 1995. Vol.73, №1/2. P.231-252.

7. Гаврилова T.A., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем//СПб.: Питер, 2001. 382 с.

8. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю., Ельцов А.С., Митусов А.Ю., Павлов А.О. Имитационное моделирование интеллектуальных агентов средствами системы С2//Научная сессия МИФИ-2002. Сборник научных трудов. В 14 томах. М.:МИФИ, 2002. Т.З. С. 105-106.

9. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и ИИ//Новости искуственного интеллекта. М.: РАИИ, 1998. №2. С.5-63

10. Emerson Е. A. Temporal and modal logic//In J. van Leeuwen, editor, Handbook of Theoretical Computer Science: Volume B, Formal Models and Semantics, Elsevier Science Publishers and MIT Press, Amsterdam and Cambridge, MA, 1990. P. 995-1072.

11. J. M. Jones. Introduction to Decision Theory//Richard D. Irwin, Inc., Homewood, Illinois, 1977. 369 p.

12. Antonisse J. and Wechsler H. Integrating perception, action and learning//SIGART Bulleting 2, 1991. P. 25-28.

13. Muller, J.P., Pischel M., Thiel M. Modeling Reactive Behaviour in Vertically Layered Agent Architectures // Intelligent Agents / Ed. By M. Wooldridge and N.R. Jennings. Berlin: Springer-Verlag. 1995. P. 261-276.

14. Carbonell, J. G., Knoblock, C. A., Minton, S. PRODIGY: An Integrated Architecture for Prodigy//In K. VanLehn (ed.), Architectures for Intelligence, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, N.J. 1991. P. 241-278

15. Brooks, R. A. Intelligence without representation//Artificial Intelligence, 1987. 47. P. 139159.

16. Langely, P., McKusick, K.B., Allen, J.A.,Iba, W.F., Thompson, K. A design for the ICARUS Architecture//SIGART Bulletin 2, 1991. P. 104-109.

17. Hayes-Roth B. Making intelligent systems adaptive/УК. VanLehn (ed.), Architectures for Intelligence, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, 1991. P. 301-321.

18. Collins, G., Birnbaum, L, Kurwich, B. and Freed, M. Model-based integration of planning and learning//SIGART Bulletin 2, 1991. P. 56-60.

19. Vere, S. Organization of the Basic Agent//SIGART Bulletin 2, 1991. P. 151-155.

20. Drummond, M., Bresina, J., Kedar, S. The entropy reduction engine: Integrating planning, scheduling, and controV/SIGART Bulletin 2, 1991. P. 61-65.

21. Schoppers, M. Universal Plans for Reactive Robots in Unpredictable Environments//Proc. of the IEEE. Vol. 77, No. 1. (January). 1987. P. 81-98.

22. Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения//М.:Наука. 1987. 286 с.

23. Holland J. Н. Adaptation in Natural and Artificial Systems//Ann Arbor: The Univercity of Michigan Press, 1992. 228 p.

24. Barbucheanu M., Fox M.S. The Architecture of Agent Building Shell//IBM Centre for Advanced Studies Conference archive Proceedings of the 1995 conference of the Centre for Advanced Studies on Collaborative research. Canada. 1995. lip.

25. Moffat D., Frijda N. H. Where there's a WILL there's an Agent//Intelligent Agents — Theories, Architecture and Languages. Berlin: Springer, 1994. P 245-260.

26. Simon, H. Cognitive Architectures in a rational analysis: comment//In K. VanLehn (ed.), Architectures for Intelligence, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, N.J. 1991. P. 25-39.

27. Newell A. Unified Theories of Cognition//Harvard University Press. Cambridge, Massachusetts. 1990. P.17-36.

28. Попов Э.В., Общение с ЭВМ на естественном языке// М.:Наука, 1982. 360 с.

29. Преображенский А.Б., Рыбипа Г.В. Архитектура и принципы построения интеллектуальных диалоговых систем//М.: МИФИ, 1989. 80 с.

30. Дракин В.И., Попов Э.В., Преображенский А.Б., Общение конечных пользователей с системами обработки данных//М.: Радио и Связь, 1988. 288 с.

31. Рыбина Г.В., Естественно-языковая система для автоматизации расчетных работ в САПР и АСУ ТП//Прикладные и экспериментальные лингвистические процессоры. Новосибирск: ВЦ СО АН СССР, 1982. С. 60-75.

32. Muller J.P. A Cooperation Model for Autonomous Agents//Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages (ATAL96), Budapest, Hungary, 1996, P. 135-147.

33. Barbuceanu M., Fox M. S. Conflict Management with a Credibility/Deniability Model//In S. Lander Proceedings of AAAI-94 Workshop on Models of Conflict Management for Cooperative Problem Solving, AAAI Technical Report, 1994. 17 p.

34. Рыбина Г.В. Основы теории и технологии построения интеллектуальных диалоговых систем//Курс лекций. М.: МИФИ, 2005. 132 с.

35. Рыбина Г.В., Петухов Д.М. Модель взаимодействия интеллектуальных агентов//Труды Международной научно-практической конференции KDS-2001 "Знание-Диалог-Решение". С.-Петербург: СЗГЗТУ, 2001. Т.2. С.548-553.

36. Рыбина Г.В., Модель диалога в естественно-языковой системе ДИСАР// Автоматизированная информационная технология, М.: Издат-во «Энергоатомиздат», 1990. С. 29-36.

37. Преображенский А.Б., Рыбина Г.В., Хорошевский В.Ф., Генерация многоцелевых интеллектуальных вопрос-ответных систем//Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1979. №6. С. 142-151.

38. Койт М. Управление процессом общения в диалоговой системе//Труды международного семинара Диалог'99. В 2 томах. Таруса, 1999. Т. 2. С. 124-129.

39. Labrou Y., Finin Т., A proposal for a new KQML specification//TR CS-97-03. February 3, 1997. 46 p.

40. Genesereth M., Fikes E. Knowledge Interchange Format, Version 3.0//Refcrence Manual, Computer Science Department. Stanford University, Technical Report Logic-92-1. June 1992. 165 p.

41. Finnin Т., McKay D., Fritzson R. An overview of KQML: A knowledge query and manipulation language//The DARPA Knowledge Sharing Initiative External Interfaces Working Group 1992. 34 P.

42. Питц-Моултис H., Кирк 4., XML//CII6.: БХВ-Петербург, 2001. 736 с.

43. Barbosa, Fernanda, Cunha, Jos. A coordination language for collective agent based systems: GroupLog//ACM Symposium on Applied computing SAC'2000 Villa Olmo, Como, Italy, 2000. P. 189-195.

44. Паронджанов С.С., Егоров М.В. Особенности реализации транслятора языка KIF//HoBbie информационные технологии. Тезисы докладов VIII международной студенческой школы-семинара. М.: МГИЭМ, 2000. С. 17.

45. Erol К., Hendler J., Nau D. HTN planning: Complexity and expressiv-ity//In Proceedings of the 12th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-94). 1994. P. 94-173.

46. Erol K., Hendler J., Nau D. UMCP: A sound and complete procedure for hierarchical task-network planning//In Proc. 2nd Intl. Conf. on A.I. Planning Systems, June 1994. P. 249-254.

47. Рыбина Г.В., Использование методов имитационного моделирования при создании интегрированных экспертных систем реального времени//Известия РАН. Теория и системы управления. №5. 2000. С. 182-191.

48. Рыбина Г.В. Автоматизированное построение баз знаний для интегрированных экспертных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 1998. №5. С. 152-166

49. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. М.: ООО Издательство «Научтехлитиздат», 2008. 482 с.

50. Дж. Питерсон. Теория сетей Петри и моделирование систем//Пер. с англ., М.: Мир, 1984. 264 с.

51. Woods W.A. Transition Network Grammars for Natural Language Analysis//Communications of the Association for Computing Machinery. 1976. 13(10). P. 591— 606.

52. Casey B.E., Dasarathy M. Modelling and Validating the Man-mashine Interface//Software Practice and Experience. 1982. Vol. 12, № 6. P. 557-569.

53. Емельянов B.B., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО//М.: АВИК, 1998. 427 с.

54. Берзин В.Ю., Паронджанов С.С., Матюхин Д.А. Способ семантической интерпретации языка взаимодействия интеллектуальных агентов системы «ИМВИА»//Научная сессия МИФИ-2003. Сборник научных трудов. В 14 томах. М.: МИФИ, 2003. Т.З. С. 170-171.

55. Паронджанов С.С., Матюхин Д.А. Разработка модуля семантической интерпретации языка взаимодействия системы «ИМВИА»//Научная сессия МИФИ-2004. Сборник научных трудов. В 15 томах. М.:МИФИ, 2004. Т.З. С. 92-94.

56. Берзин В.Ю., Паронджанов С.С. Применение интеллектуальных агентов для решения ресурсных конфликтов//Научная сессия МИФИ-2005. Сборник научных трудов. В 15 томах. М.: МИФИ, 2005. Т.З. С. 202-203.

57. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю., Митусов А.Ю. Об одном подходе к имитационному моделированию интеллектуальных агентов//Научная сессия МИФИ-2003. Сборник научных трудов. В 14 томах. М.: МИФИ, 2003. Т.З. С. 56-57.

58. Keith S. Decker and Victor R. Lesser. Quantitative modeling of complex computational task cnvironments//In Proceedings of the Eleventh National Conference on Artificial Intelligence, , Washington, July 1993. P. 217-224.

59. Alan Garvey, Marty Humphrey, and Victor Lesser. Task interdependencies in design-to-time real-time scheduling//In Proceedings of the Eleventh National Conference on Artificial Intelligence, Washington, July 1993. P. 580-585.

60. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы// Москва: "Финансы и статистика", 1996. 320с.

61. Рыбина Г.В., Петухов Д.М., Берзин В.Ю. О некоторых подходах к построению многоагентных систем//Научная сессия МИФИ-2000. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2000. Т.З. С. 97-98.

62. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю. Модель диалога интеллектуальных агентов//Труды Международного семинара Диалог'02 по компьютерной лингвистике и её приложениям в двух томах. Под ред. А.С. Нариньяни. М.: Наука, 2002, Т.2. С.477-483.

63. Рыбина Г.В., Гриценко Ф.А. Некоторые подходы к построению модели взаимодействия интеллектуальных агентов//Научная сессия МИФИ-2001. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2001. Т.З. С.144-145.

64. Матвеев А.А., Новиков Д.А., Цветков А.В. Модели и методы управления портфелями проектов//М.: ПМСОФТ, 2005. 206 с.

65. Рыбина Г.В., Берзин В.Ю., Паронджанов С.С. Перспективы применения многоагентных систем при решении задач инвестиционного плапирования//Научная сессия МИФИ-2006. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2006. Т.З. С. 206-207.

66. Паронджанов С.С. Перспективы применения многоагентных систем для решения задач контроля состояния химически опасных объектов города Москвы//Научная сессия МИФИ-2008. Сборник научных трудов. В 15 томах. М.: МИФИ, 2008. Т. 10. С. 205-206.

67. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С., Берзин В.Ю. Использование многоагентного подхода при построении систем инвестиционного планирования//Научная сессия МИФИ-2007. Сборник научных трудов. М.: МИФИ, 2007. Т.З. С. 135-136.

68. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Модели, методы и программные средства поддержки взаимодействия интеллектуальных агентов//Информационные технологии и вычислительные системы.2008. №З.С.22-29.1. Интернет-источники

69. FIPA98 Specifications. Part 12. Ontology Service: http://www.cset.it/fipa

70. Retsina Agent Architecture: http://www-2.cs.emu.edu/~softagents/retsina agent arch.htm 1

71. MeeSook Hyun, Eric W. Miller, Joseph Phillips, Ryan Smith. Cognitive Architectures. University of Michigan, http://ai.eecs.umich.edu/cogarch2/index.html

72. TELESCRIPT. Object-Oriented, remote programming language: http://hopl.murdoch.edu.au/showlanguage.prx?exp;=2565&language=TELESCRIPT

73. AgentBuilder: http://www.agentbuilder.com/

74. Bee-gent, Bonding and Encapsulation Enhancement aGENT: http://www.toshiba.co.jp/rdc/beegent/

75. Distributed, Environment-Centered Agent Framework: http://www.cis.udel.edu/~decaf

76. G2 Platform: http://www.gensym.com/?p=whatitisg2

77. Инструментальные средства G2 создания экспертных систем реального времени: http ://infogoz.vimi. ru/otct/Info goz/KN6/138 .htm