Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Простая автономность




 

Поскольку наш простой класс агента не требует выполнения традиционного «цикла активизации», нам нужны другие средства, которые бы периодически активизировали агент без вмешательства человека. Возможны ситуации, когда агент нужно запускать на выполнение лишь иногда или только при определенных условиях. Среды UNIX/Linux оснащены утилитой crontab,которая представляет собой пользовательский интерфейс «хрон-систе м ы» (xpon— это де м он ОС UNIX, исполняющий предписанные команды в соответствии со строго определенными значениями даты и времени, указанными в спе циально м файле с именем crontab).Утилита crontabпозволяет организовать периодическое выполнение одной или нескольких программ. Задания для утилиты crontabможно назначать с указанием месяца, дня недели, дня (месяца), часов и минут. Для использования утилиты crontabв нашем случае необходимо создать текстовый файл, который будет содержать график активизации агента. Записи этого файла должны иметь следующий формат:

м инуты часы день м есяц день недели ко м анда

Каждый эле м ент записи м ожет прини м ать следую щ ие значения:

минуты 0-59

часы 0-23

день 1-31

месяц 1-12

день недели 1-7 (1 — понедельник, 7 — воскресенье)

команда может быть любой UNIX/Linux-командой, а также именем файла,

который содержит агенты

Созданный в таком формате текстовый файл передается «хрон-системе» с помощью слелующей команды:

$crontab NameOfCronFile

Например, предположи м, у нас есть файл activate.agent,содержи м ое которо г о и м еет такой вид.

Agentl

Agent2

* * 1 12 * agent3

После выпол н ения crontab-ко м анды $crontabactivate.agent

агент agentl будет активизироваться каждый день в 8:15, агент agent2 — каждое воскресенье в 21:00, а агент agent3— каждый раз при наступлении первого декабря. Хрон-файлы можно при необходимости добавлять или удалять. Хрон-файлы могут содержать ссылки на другие хрон-задания, позволяя таким образом агенту «самому» перепланировать свою работу. Так, для обеспечения чрезвычайно гибкой, динамичной и надежной процедуры активизации агентов можно использовать сценарии оболочки в сочетании с утилитой crontab. Чтобы получить полное описание утилиты crontab, обратитесь к оперативным страницам руководства (manpages— г ипертекстовые страницы консультативной инфор м ации, поясняю щ ие действие конкретных ко м анд): $mancrontab или $manat

Средства crontab и at представляют собой простейший способ автоматизации или регулярного запуска агентов, который не требует постоянного выполнения циклов активизации. Эти утилиты надежны и гибки. Однако для реализации автоматической активизации агента также можно использовать хранилище, или репозиторий, реализаций и брокер объектных запросов (object request brokers — ORB), который мы рассматривали в главе 8. Стандартные CORBA-реализации также предоставляют средства организации событийных циклов.



12.5. Мультиагентные системы

Мультиагентные системы— это системы, в которых задействовано несколько агентов, обладающих способностью в процессе решения некоторой задачи взаимодействовать, сотрудничать, «договариваться» или соперничать. У С++-разработчика программного обеспечения есть несколько вариантов для реализации мультиагентных систем. Агенты можно реализовать в отдельных потоках выполнения с помощью API-интерфейса POSIX thread. В этом случае одна программа разбивается на несколько потоков, каждый из которых содержит один или несколько агентов. Следовательно, агенты одного потока будут разделять одно и то же адресное пространство. Это позволяет агентам легко взаимодействовать путем использования глобальных переменных и простой передачи параметров. Если компьютер, на котором выполняется программа, содержит несколько процессоров, то агенты могут выполняться параллельно. В этом случае каждый агент должен быть оснащен объектами синхронизации (см. главы 5 и 11) и компонентами обработки исключительных ситуаций (см. главу7). Мультиагентные системы, реализованные посредством многопоточности, представляют самое простое решение, но тем не менее ограничивающее агентов рамками одного компьютера. Более гибкий подход к созданию мультиагентных систем предоставляет CORBA-реализация. Стандарт CORBA (помимо ядра спецификации CORBA) содержит спецификацию мультиагентного средства (multi-agent facility— MAF). MICO-реализацию, которую мы используем в CORBA-примерах этой книги, можно применять для реализации агентов, которые способны взаимодействовать через сети Internet, intranet и локальные сети. С++-привязка CORBA-стандарта имеет полную поддержку объектно-ориентированного представления и, следовательно, поддержку агентно-ориентированного программирования. В главе 13 мы рассмотрим, как можно использовать библиотеки PVM и MPI для поддержки агентов в контексте параллельного и распределенного программирования.



 

 

Резюме

 

Агенты — это рациональные объекты. Агентно-ориентированное программирование — это свежий взгляд на старые проблемы декомпозиции, взаимодействия и синхронизации, которые являются обязательной частью каждого проекта параллельного или распределенного программирования. С++-поддержка перегрузки операторов контейнеров и шаблонов обеспечивает эффективные средства реализации широкого диапазона классов агентов. Будущие системы с массовым параллелизмом и большие распределенные системы будут опираться на агентно-ориентированные реализации поскольку практически не существует других путей построения таких систем. Несмотря на «вводный» характер примеров создания агентов, представленных в этой главе, они вполне обеспечивают основу для понимания практических принципов построения агентных систем. Для развертывания мультиагентных систем можно использовать об щ е д оступные и популярные библиотеки POSIX thread API, MICO, PVM и MPI. Мультиагентные системы можно использовать д ля реализации решений, которые требуют параллельного или распределенного программирования. В этой книге представлены два основных варианта архитектуры для параллельного и распределенного программирования: первый представляют агенты, а второй — «классные доски» (которые предполагают использование агентов). О том, как использовать «классные доски» для реализации решений параллельного и распределенного программирования, мы поговорим в следующей главе.

 

 

Реализация технологии «классной доски» с использованием PVM-средств, потоков и компонентов

 

«Человеческий разум гораздо сложнее, чем любой компьютер, но будущая цель развития компьютерной техники — достичь уровня «мышления» не отдельного индивидуума, а умственного потенциала целого общества...»

Тимоти Фeppиc(Timothy Ferhs), The Universe and Eye

 

Одна из основных целей в параллельном программировании — разбить всю работу, предусмотренную для выполнения программой, на множество задач, которые могут при необходимости выполняться с определенной степенью параллелизма. Эта цель труднодостижима. Довольно сложно так провести декомпозицию работ (Work Breakdown Structure— WBS), чтобы создать соответствующий фундамент для параллелизма и обеспечить корректные и эффективные результаты работы. Для достижения этой цели мы используем методы моделирования и специальные архитектурные решения. На практике на этапе моделирования самой задачи и ее решения стараются выявить естественный параллелизм. Не следует в решение вносить параллелизм искусственно. Если задача и ее решение смоделированы надлежащим образом, то необходимый параллелизм обнаружится сам собой. Архитектура «классной доски» облегчает такой процесс моделирования. В частности, модель «классной доски» позволяет организовать и концептуализировать параллельность и взаимодействие компонентов в системе, которая требует применения параллельного или распределенного программирования.

 

Модель «классной доски»

 

Модель «классной доски» — это технология совместного решения задач. «Классная доска» используется для регистрации и координации действий, а также организации взаимодействия между двумя или больше программными решателями задач. Таким образом, в модели «классной доски» существует два основных типа компонентов: «классная доска» и решатели задач.

«Классная доска» представл я ет собой централизованный объект, к которому имеет доступ каждый из решателей задач. Решатели задач могут считывать содержимое «классной доски» и изменять его. Содержимое «классной доски» в различные моменты времени различно. Исходное содержимое «классной доски» включает задачу, которую необходимо решить, а также информацию, представляющую начальное состояние задачи, ее ограничения, цели и требования. По мере того как решатели задач продвигаются к получению решения, на «классной доске» фиксируются промежуточные результаты, гипотезы и выводы. Промежуточные результаты, записанные одним решателем задач, могут действовать как катализатор для других решателей задач, считывающих содержимое «классной доски». На «классную доску» записываются предварительные решения. Решения, признанные неудовлетворительными, «стираются», и процесс поиска новых решений продолжается. В отличие от сеансов непосредственной связи, решатели задач используют «классную доску» не только для передачи частичных результатов, но и поиска друг друга. В некоторых конфигурациях «классная доска» действует как рефери, информируя решателей задач о факте достижения решения или выдавал сигнал начать либо завершить работу. «Классная доска»— это активный объект, а не просто область памяти. В некоторых случаях «классная доска» определяет, каких решателей задач нужно привлечь и какое ее содержимое следует принять или отвергнуть. «Классная доска» может преобразовывать или интерпретировать результаты, полученные от решателей задач одной группы, чтобы ими могли воспользоваться решатели задач другой группы.

Решатель задач — это про г раммное средство, которое обычно обладает специальными знаниями или возможностями обработки получаемой информации в пределах некоторой предметной области. Решатель задач может быть довольно простой функцией, которая, например, переводит значение температуры по Цельсию в значение по Фаренгейту, или достаточно сложным интеллектуальным агентом, который обрабатывает медицинские диагнозы. В модели «классной доски» эти решатели задач называются источниками знаний. Чтобы решить задачу с использованием «классной доски», необходимо наличие двух или больше источников знаний, которые обычно обладают различной специализацией. Модель «классной доски» более подходит для задач, разделяемых на отдельные подзадачи, которые можно решать независимо (или почти независимо) от других. В базовой конфигурации архитектуры «классной доски» каждый решатель занимается «своей» частью задачи, т.е. он «видит» только часть общей задачи, с которой работает. Если решение одной части задачи зависит от решения другой ее части, то «классная доска» используется для координации действий решателей задач и объединения частных решений. Решатели задач, задействованные в архитектуре «классной доски», не должны быть одинаковыми. Каждый из них может быть реализован по своему. Например, одни решатели задач могут быть реализованы с использованием объектно-ориентированных технологий, а другие — как функции. Более того, решатели задач могут использовать совершенно различные парадигмы решения. Например, решатель А для решения своей подзадачи может применять метод обратного построения цепочки (т.е. ведения рассуждений от целевой гипотезы к исходным посылкам), а решатель В — метод от противного. При этом также необязательно, чтобы решатели задач были реализованы с помощью одного и того же языка программирования.

Модель «классной доски» не определяет никакой конкретной структуры ни для самой «классной доски», ни для источников знаний. Как правило, структура «классной доски» зависит от конкретной задачи.1 [22]Реализация источников знаний также зависит от специфики решаемой задачи. «Классная доска» — это концептуальная модель, описывающая отношения без представления структуры самой «классной доски» и источников знаний. Модель «классной доски» не диктует количество используемых источников знаний или их назначение. «Классная доска» может быть единственным глобальным или распределенным объектом, компоненты которого расположены на нескольких компьютерах. Системы «классной доски» могут состоять из нескольких «классных досок», и каждая из них «занимается» решением определенной части исходной задачи. Это делает модель «классной доски» чрезвычайно гибкой. Модель «классной доски» поддерживает параллельное и распределенное программирование. Во-первых, источники знаний, работая над решением части общей задачи, могут выполняться одновременно. Во-вторых, источники знаний могут быть реализованы в различных потоках или отдельных процессах одного или нескольких компьютеров.

«Классная доска» может быть разделена на несколько отдельных частей, позволяющих параллельный доступ со стороны нескольких источников знаний. «Классная доска» легко поддерживает такие архитектурные варианты, как CREW (concurrent read, exclusive write — параллельное чтение и монопольнал запись), EREW (exclusive read, exclusive write — монопольное чтение и монопольная запись) и MIMD (multiple-instruction, multiple-data — множество потоков данных и множество потоков команд). Мы реализуем «классную доску» как глобальный объект или коллекцию объектов, а источники знаний — как отдельные потоки. Поскольку потоки разделяют одно и то же адресное пространство, к «классной доске», реализованной как глобальный объект или семейство объектов, будут получать доступ все потоковые источники знаний. Если источники знаний реализовать как отдельные процессы, выполняющиеся на одном или нескольких компьютерах, то «классную доску» имеет смысл реализовать как CORBA-объект или как коллекцию CORBA-объектов. Вспомните, что CORBA-объекты можно использовать для поддержки как параллельной, так и распределенной модели вычислений. Здесь мы используем технологию CORBA для поддержки «классной доски» как разновидность распределенной памяти, совместно используемой задачами, выполняющимися в различных адресных пространствах. Эти задачи могут быть PVM-типа (Рагаllеl Virtual Machine — параллельная виртуальная машина), задачами, порождаемыми традиционными fork-exec-вызовами функций, или задачами, порождаемыми библиотечными функциями posix_spawn (). Две конфигурации памяти для реализации технологии «классной доски» показаны на рис. 13.1.

В обоих случаях (см. рис. 13.1) все источники знаний имеют доступ к «классной доске». Источники знаний, размещенные в различных адресных пространствах, должны иметь сетевую связь с «классной доской», реализованной как один или несколько CORBA-объектов. Если источники зна н ий реализова н ы как PVM-задачи. то их связь с «классной доской» можно построить на основе передачи сооб щ ений. Такая конфигурация обеспечивает чрезвычайно гибкую модель решения задач.

 

 

  Рис.13.1. Две конфигурации памяти для реализации технологии «классной доски» (ИЗ — источник знаний)

 

 

Методы структурирования «классной доски»

 

Методов структурирования «классной доски» не существует. Однако большинство реализаций этой технологии имеют определенные характеристики и атрибуты. Исходное содержимое «классной доски» обычно включает часть пространства решения задачи. Пространство решений должно содержать все частные и полное решения задачи. Например, предположим, что у нас есть механизм поиска изображений автомобилей в Internet. Этот механизм поиска может обрабатывать растровое или векторное изображение, чтобы определить, содержит ли оно изображение автомобиля, и если содержит, то отвечает ли оно параметрам поиска. Допустим, этот механизм поиска разработан с использованием модели «классной доски». Каждый источник знаний имеет свою специфику: один — специалист в области идентификации изображений покрышек, другой — идентифицирует зеркала задней обзорности, третий — эксперт по дверным ручкам для автомобилей и т.д. Каждая деталь автомобиля представляет малую часть пространства решений. Одни части пространства решений содержат полное изображение автомобиля с различных точек зрения (т.е. сверху, снизу, под углом 45° и т.д.), а другие — только отдельные детали автомобилей, например, фронтальную и заднюю части, крышу или багажник. На «классной доске» размещается растровое или векторное изображение, и отдельные источники знаний пытаются идентифицировать детали изображения, которые могут быть частями автомобиля. Если некоторая часть пространства решений совпадает с какой-нибудь частью изображения, эта часть изображения будет записана в другую часть «классной доски» как частное решение. Один источник знаний может поместить на «классную доску» дверную ручку идентифицируемого автомобиля, другой — дверцу. Если эти две части информации оказались на «классной доске», то какой-нибудь третий источник знаний может использовать эту информацию как вспомогательную при идентификации передней части автомобиля в исследуемом изображении. После того как будет идентифицирована передняя часть, она также размещается на «классной доске». Каждый из этих различных способов идентификации изображения автомобиля представляет часть пространства решений.

Пространство решений иногда организуется иерархически. В нашем примере с автомобилем на вершине иерархии могут находиться полные изображения автомобиля, следующий уровень может состоять из различных видов передних и задних частей, еще один уровень может содержать двери, багажники, капоты, ветровые стекла и колеса. Каждый уровень описывает в этом случае меньшее, возможно, менее характерное изображение некоторой части автомобиля. Источники знаний могут работать одновременно на нескольких уровнях иерархии. Пространство решений также можно организовать в виде графа, в котором каждый узел представляет некоторую часть решения, а каждое ребро — отношения между двумя частными решениями. Пространство решений может быть представлено в виде одной или нескольких матриц, а каждый элемент матрицы будет содержать в этом случае полное или частное решение. Представление пространства решений— это важный компонент архитектуры «классной доски». Именно характер задачи часто определяет, как должно быть распределено пространство решений. Помимо компонента пространства решений, «классная доска» обычно имеет один или несколько компонентов (эвристических) правил. Компонент правил используется для определения того, какие источники знаний стоит использовать и какие решения принимать или отвергать. Компонент правил можно также применить для перевода частных решений с одного уровня иерархии пространства решений на другой. Компонент правил позволяет назначать приоритеты источникам знаний. Некоторые источники знаний могут «зайти в тупик». «Классная доска» может «снять отметку» с одной группы источников знаний в пользу другой, а также использовать компонент правил, чтобы предложить источникам знаний более потенциально подходящие гипотезы на основе уже сгенерированных частных гипотез. Помимо пространства решений и компонента правил, «классная доска» часто содержит начальные значения, значения ограничений и вспомогательные цели. В некоторых случаях «классная доска» может содержать одну или несколько очередей событий, используемых для приема входных данных либо из пространства задачи, либо от источников знаний. Логическая схема базовой архитектуры «классной доски» показана на рис. 13.2.

 

  Рис. 13.2. Логическая схема базовой архитектуры «классной доски»

«Классная доска» (см. рис. 13.2) имеет ряд сегментов, а каждый сегмент — различные реализации. Это говорит о том, что «классная доска» — это нечто большее, чем просто область глобальной памяти или традиционные базы данных. Хотя на рис. 13.2 показаны только основные компоненты, которые имеют многие «классные доски», этот вид архитектуры не ограничивается таким составом. К числу дополнительных компонентов потенциально можно отнести модели контекстов задачи и модели предметной области, которые могут оказаться полезными для решателей задач при навигации по пространству решений. С++-поддержка объектно-ориентированного проектирования и программирования прекрасно сочетается с требованиями гибкости, которые обычно предъявляются к модели «классной доски». Большинство архитектур «классной доски» может быть смоделировано с использованием С++-классов. Вспомните, что классы можно использовать для моделирования человека, местности, предмета или идеи, а»классные доски» используются для решения задач, в которых часто участвуют люди, местности, предметы или идеи. Поэтому весьма уместно применять С++-классы для моделирования объектов, которые содержит «классная доска». В своих реализациях модели «классной доски» мы используем преимущества контейнерных С++-классов и стандартных алгоритмов. Помимо встроенных классов, мы создаем интерфейсные классы для мьютексов и других переменных синхронизации, используемых в реализации «классной доски». Поскольку к «классной доске» могут получить доступ сразу несколько источников знаний одновре м енно, это означает, что она является критически м раздело м, доступ к которо м у нуждается в синхронизации. Поэто м у в м есте с дру г и м и ко м понента м и «классной доски» м ы буде м испо л ьзовать здесь и объекты синхронизации.

 


mylektsii.ru - Мои Лекции - 2015-2019 год. (0.009 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал