نوشته‌ها

♦ عامل های مبتنی بر هدف (goal-based agents)

داشتن اطلاعات در مورد حالت فعلی محیط، همیشه برای تصمیم گیری در مورد عملی که باید انجام گیرد، کافی نیست. به عنوان مثال، در جاده، تاکسی می تواند به چپ، راست یا مستقیم برود. تصمیم گیری درست، به مقصد تاکسی بستگی دارد. به عبارت دیگر، علاوه بر توصیف حالت فعلی، عامل به اطلاعات هدف نیاز دارد که موقعیت مطلوب را توصیف می کند. بعنوان مثال، می توان به مقصد مسافر اشاره کرد. “برنامه عامل” می تواند این اطلاعات را با اطلاعاتی دزبازه نتایج فعالیتهای ممکن ترکیب کندتا فعالیتی را برای رسیدن به هدف انتخاب نماید.

گاهی انتخاب فعالیت در عامل مبتنی بر هدف آسان است (وقتی که رضایت از هدف، بلافاصله از یک فعالیت به دست می آید). گاهی این انتخاب پیچیده خواهد بود (وقتی که عامل باید دنباله های طولانی را در نظر بگیرد تا راهی برای دستیابی به هدف پیدا کند). جست وجو و برنامه ریزی ، حوزه های فرعی AI هستند که دنباله ای از فعالیت ها را برای دستیابی عامل به هدف، پیدا می کنند.

توجه کنید که این نوع تصمیم گیری با “قوانین شرط فعالیت” که شرح آنها گذشت متفاوت است، به طوری که باید آینده را در نظر گرفت: “اگر چنین و چنان کنم، چه اتفاقی می افتد؟” ، “این مراحل مرا خوشحال می کند”. در طراحی های عامل واکنشی، این اطلاعات صریحا نمایش داده نمی شوند، زیرا قوانین داخلی، مستقیما از ادراکات به فعالیت ها نگاشت می شوند. عامل واکنشی، وقتی ترمز می کند که لامپ های ترمز را ببیند. در اصل عامل مبتنی بر هدف نتیجه می گیرد که اگر چراغ ترمز اتومبیل جلویی روشن شود، سرعت آن کاهش می یابد. با توجه به چگونگی تکامل جهان، تنها عملی که منجر به برخورد با اتومبیل دیگر نمیشود، ترمز کردن است.

گرچه عامل مبتنی ببر هدف کارایی چندانی ندارد، قابلیت انعطاف آن بیشتر است. زیرا دانشی که از تصمیمات آن پشتیبانی می کند، صریحا نمایش داده می شود و قابل اصلاح است. برای عامل واکنشی، باید بسیاری از “قوانین شرط فعالیت” را بازنویسی کنیم. رفتار عامل مبتنی بر هدف می تواند تغییر کند تا به هدف مورد نظر برسد.

♦ عامل های مبتنی بر سودمندی (utility-based agents)

در بسیاری از محیط ها، اهداف، برای تولید رفتاری با کیفیت بالا کافی نیستند. بعنوان مثال، چندین دنباله از فعالیت ها وجود دارند که تاکسی را به مقصد می رسانند، اما بعضی از آنها سریع تر، امن تر، مطمئن تر یا ارزانتر از دنباله های دیگر است. اهداف آنها، فقط ملاک ناپخته ای را بین وضعیت “رضایت” و “نارضایتی” ارائه میکنند، در حالیکه معیار کارایی عمومی باید مقایسه ای بین وضعیت های دنیای متفاوت (با دنباله حالات) را براساس چگونگی رضایت عامل، در صورت نائل شدن به هدف ارائه کند.

چون “رضایت” اساس علمی ندارد، دانشمندان کامپیوتر و اقتصاد از واژه ی “سود” یا “سودمندی” استفاده می کنند. “معیار کارایی” به هر دنباله از حالتهای محیط، امتیازی را نسبت می دهد، و به این ترتیب می تواند بین مسیرهای مطلوب تر و نامطلوب برای رسیدن به مقصد تاکسی، تمایز قائل شود. تابع سودمندی عامل، معیار کارایی را در داخل عامل تعیین می کند. اگر “تابع سودمندی داخلی” و “معیار کارایی خارجی” سازگار باشند، آنگاه عاملی که فعالیت هایی را برای ماکزیمم کردن سودمندی خود انتخاب می کند، خردمندانه عمل می کند.

این روش، تنها روش خردمند بودن نیست، اما همانند عامل های مبتنی بر هدف، عامل های مبتنی بر سودمندی از نظر قابلیت انعطاف و یادگیری، امتیازات زیادی دارند. علاوه بر این، در دو مورد اهداف چندان روشن نیستند، ولی عامل مبتنی بر سودمندی هنوز میتواند تصمیمات خردمندانه بگیرد.

اولا، وقتی اهداف با هم متضاد باشند فقط بعضی از آنها قابل دستیابی هستند، که در این مورد تابع سودمندی، توازن مناسبی را بین اهداف متضاد برقرار میکند. ثانیا، وقتی چندین هدف وجود دارند که عامل میتواندبرای دستیابی به آنها کمک کند،ولی هیچ کدام از آنها با اطمینان قابل دستیابی نباشند، تابع سودمندی میتواند احتمال موفقیت اهداف را بر حسب اهمیت آنها ، افزایش دهد.

خاصیت “پاره ای قابل مشاهده” و خاصیت اتفاقی، در سراسر دنیای واقعی وجود دارد. و در نتیجه، تصمیم گیری تحت شرایط عدم اطمینان انجام می شود. از نظر تکنیکی، عامل خردمند مبتنی بر سودمندی، فعالیتی را انتخاب میکند که سود مورد انتظار مربوط به نتایج آن فعالیت، ماکزیمم باشد. منظور از سود مورد انتظارف سودی است که عامل انتظار دارد بطور میانگین، با توجه به احتمالات و سود هر یک از نتایج، به دست آورد. عاملی که دارای یک “تابع سودمندی” صریح است، می تواند تصمیم خردمندانه اتخاذ کند. برای این تصمیم گیری ،از یک الگوریتم همه منظوره استفاده میکند که به تابع سودمندی خاصی بستگی ندارد.

ماهیت محیط های عامل های هوشمند

برای ساخت عاملهای خردمند، ابتدا باید راجع به محیط های کار فکر کنیم که “مسئله هایی” هستند که عاملهای هوشمند باید آنها را حل کنند. ابتدا چگونگی مشخص کردن محیط کار را بررسی میکنیم، سپس نشان خواهیم داد که محیط های کار، تنوع زیادی دارند. هر نوع محیط وظیفه، مستقیما، طراحی مناسب “برنامه ی عامل” را تحت تاثیر قرار میدهد.

تعیین کردن محیط کار

تعیین نوع عامل، معیار کارایی، محیط، حسگرها (سنسورها) و محرک ها را تحت عنوان محیط کار دسته بندی می کنیم. برای خلاصه ، این ها را به نام PEAS می خوانیم. اولین قدم در طراحی عامل، مشخص کردن محیط کار آن است. برای مثال، از مسئله ی “راننده تاکسی خودکار” (اتوماتیک) استفاده میکنیم. توجه کنید که تاکسی خودکار مورد بحث ما، خارج از قابلیت های فناوری فعلی است. وظیفه رانندگی، محدودیتی در ترکیب شرایط ندارد. هر یک از عناصر محیط کار را بیشتر مورد بحث قرار میدهیم.

معیار کارایی مربوط به راننده خودکار چییست؟ کیفیت های مطلوب عبارتنداز: رسیدن به مقصد درست، کم بودن مصرف سوخت و استهلاک، کم کردن زمان مسافرت و هزینه، کم کردن نقض قوانین ترافیک و اذیت کردن سایر رانندگان، حداکثر امنیت و راحتی مسافر، حداکثر سود. بدیهی است که بعضی از این اهداف متضاد هستند و باید متوازن شوند.

محیط تاکسی کجاست؟ هر راننده تاکسی باید با جاده ها سروکار داشته باشد، از جاده های یک طرفه تا بزرگ راه ها. جاده ها شامل ترافیک دیگری است، مثل عابرین پیاده، حیوانات، کارهای جاده ای، اتومبیل پلیس، چاله ها و دست اندازها. تاکسی باید با مسافران واقعی و بالقوه نیز سروکار داشته باشد. انتخاب های اختیاری نیز سر راه تاکسی وجود دارند. تاکسی ممکن است در سمت راست یا چپ حرکت کند، یا در جایی حرکت کند که برف عامل مهمی است. بدیهی است که هر چه محیط محدودتر باشد، مسئله طراحی آسانتر خواهد بود.

محرک هایی که برای راننده خودکار مهیا هستند، شامل آنهایی است که برای راننده انسانی فراهم است: کنترل موتور از طریق گاز، و کنترل مسیر و ترمز. علاوه براین باید با نمایش خروجی در نمایشگر یا دستگاه صوتی، با مسافران صحبت کند، با وسایل نقلیه دیگر ارتباط برقرار کند و غیره.

تاکسی برای رسیدن به هدف خود در محیط رانندگی، باید موقعیت و سرعت فعلی خود را بداند. لذا حسگرهای اصلی آن شامل یک یا چند دوربین تصویربرداری قابل کنترل، سرعت سنج و کیلومتر شمار است. برای کنترل مناسب تاکسی، به خصوص در سر پیچ ها، باید شتاب سنج داشته باشد. باید از وضعیت مکانیکی تاکسی خبر داشته باشد، لذا نیاز به حسگر های موتور، سوخت و سیستم الکتریکی است. باید ابزارهایی داشته باشد که در تاکسی معمولی وجود ندارد: سسیستم ماهواره تعیین موقعیت جهانی (GPS) که اطلاعات مربوط به موقعیت را به همراه یک نقشه در اختیار آن قرار می دهد، حسگرهای مادون قرمز یا سونار، تا فاصله آن را از سایر وسایل نقلیه مشخص کند. نیاز به صفحه کلید یا میکروفون دارد تا با مسافران ارتباط برقرار کند و مسافران مقصد خود را اعلان کنند.

عامل های نرم افزاری (یا روبات های نرم افزاری یا softbots ) در حوزه های وسیع و متعددی وجود دارند. یک روبات نرم افزاری را در نظر بگیرید که برای شبیه سازی پرواز هواپیمای بزرگ طراحی شده است. شبیه ساز شامل محیط پیچیده و با جزئیات زیاد است که حاوی هواپیما ها و عملیات زمینی است و عامل نرم افزاری باید فعالیت های متنوعی را در زمان بی درنگ انتخاب کند. برای این کار باید توانایی پردازش زبان طبیعی را داشته باشد، باید بیاموزد که هر مشتری به چه چیزی علاقمند است، و نقشه اش را بطور پویا (دینامیک) تغییر دهد. اینترنت محیطی است که پیچیدگی آن با دنیای فیزیکی برابری می کند و سکنه ی آن شامل عامل های مصنوعی متعددی هستند.

خواص محیط های کار (task environment)

بدیهی است که حدود محیط های کار AI بسیار گسترده است. می توانیم محیط های کار را به چند بعد تقسیم کنیم. این ابعاد، طراحی مناسب عامل و قابلیت اجرای هر خانواده از تکنیک ها را برای محیط عامل تعیین میکنند. این ابعاد عبارتنداز:

• “کاملا قابل مشاهده” در مقابل “پاره ای قابل مشاهده” (Fully observable vs. partially observable) :

اگر سنسور ها یا حسگرهای عامل، در هر زمان امکان دستیابی کامل به حالت محیط را فراهم کنند، می گوییم آن محیط کاملا قابل مشاهده است. محیط وظیفه، وقتی کاملا قابل مشاهده است که حسگرها تمام جنبه های مرتبط با فعالیت را تشخیص دهند. مرتبط بودن، به معیار کارایی بستگی دارد، محیط های کاملا قابل مشاهده، راحت هستند، زیرا لازم نیست عامل هیچ “حالت داخلی” را برای ردیابی دنیای خارج نگهداری کند. محیط ممکن است به دلیل وجود حسگرهای شلوغ و غیر دقیق ، از دست دادن بخشی از حالت توسط حسگر، کاملا قابل مشاهده نباشد.به عنوان مثال، تاکسی خودکار نمیتواند ببیند که رانندگان دیگر در حال فکر کردن هستند. اگر عامل فاقد سنسور باشد، آنگاه محیط آن غیر قابل مشاهده است. ممکن است تصور کنید که در اینگونه موارد، عامل نتواند به هدف خود برسد، اما اینطور نیست.

• تک عاملی در برابر چند عاملی (Single agent vs. multiagent) :

تمایز بین محیط های تک عاملی و چند عاملی، ساده به نظر می رسد. به عنوان مثال، عاملی که جدول کلمات متقاطع را به تنهایی حل می کند، بدیهی است که در محیط تک عاملی قرار دارد. در حالیکه عاملی که شطرنج بازی میکند در محیط دو عاملی قرار دارد. نکات ظریفی وجود دارد، که باید بررسی شود. اولا توضیح دادیم که چگونه یک موجودیت، به عنوان یک عامل در نظر گرفته می شود، ولی توضیح ندادیم که کدام موجودیت ها باید به عنوان عامل دیده شوند. آیا عامل A (مثل راننده تاکسی) باید با شی ء B (وسیله نقلیه دیگر) به عنوان یک عامل رفتار کند، یا میتواند با آن به عنوان شی ئی برخورد کند که براساس قوانین فیزیکی رفتار می کند، مثل موج ساحل یا حرکت برگها در اثر باد؟ نکته مهم این است که آیا بهتر است رفتار B به عنوان ماکزیمم کننده ی معیار کارایی توصیف شود که مقدار آن به رفتار عامل A بستگی دارد یا خیر. بعنوان مثال، در شطرنج، رقیب موجودیت B سعی میکندمعیار کارایی را به حداکثر برساند، و براساس قاعده شطرنج، معیار کارایی عامل A به حداقل برسد. لذا، شطرنج، یک محیط چند عاملی رقابتی است. از طرف دیگر، در محیط رانندگی تاکسی، اجتناب از تصادف ها، میزان کارایی تمام عامل ها را افزایش می دهد و در نتیجه ، این محیط یک محیط چندعاملی همیاری جزئی است. به این دلیل که، مثلا فقط یک اتومبیل می تواند فضای پارک را به خود اختصاص دهد. مشکلاتی که در طراحی عامل در محیط چند عاملی رخ میدهد، متفاوت از محیط تک عاملی است. به عنوان مثال، در محیط های چند عاملی، ارتباطات غالبا به عنوان رفتار عقلایی عامل ها ظاهر می شود. در بعضی از محیط های رقابتی، رفتار تصادفی، عقلایی است، زیرا مشکلات قابلیت پیش بینی را ندارند. 

• قطعی در مقابل اتفاقی (Deterministic vs. stochastic) :

اگر حالت بعدی محیط کاملا توسط حالت فعلی و عملی که عامل در حال انجام آن است، کاملا قابل تعیین باشد، می گوییم این محیط، قطعی است، وگرنه این محیط اتفاقی است. در اصل، عامل نباید در یک محیط قطعی و کاملا قابل مشاهده، نگران عدم اطمینان باشد. (در تعریف ما، عدم اطمینان ناشی از سایر عامل ها را در محیط چند عامل، نادیده می گیریم؛ بنابراین، در یک بازی حتی اگر هیچ عاملی نتواند فعالیت های عامل های دیگر را پیش بینی کند، این بازی میتواند قطعی باشد). اگر محیط پاره ای قابل مشاهده باشد، ممکن است اتفاقی به نظر برسد. بعضی از وضعیت های واقعی، آنقدر پیچیده هستند که نگهداری تمام جنبه های مشاهده نشده ی آن، غیر ممکن است؛ برای اهداف عملی، باید با آنها بصورت غیر قطعی یا اتفاقی رفتار کرد. اگر محیطی کاملا قابل مشاهده نباشد یا غیر قطعی باشد، می گوییم این محیط غیر قابل اعتماد یا نامطمئن است. منظور از واژه ی “غیر قطعی” این است که عدم اعتماد نسبت به نتایج، بر حسب احتمالات تعیین میشود؛ محیط غیر قطعی، محیطی است که در آن، فعالیت ها بر اساس نتایج ممکن مشخص می گردد، ولی هیچ احتمالی به آنها نسبت داده نمیشود. توصیف های محیط غیر قطعی، معمولا همراه با معیارهای کارایی است که برای موفقیت عامل در تمام نتایج ممکن از فعالیت های خود، ضروری است.

• مرحله ای در مقابل ترتیبی (Episodic vs. sequential) :

در یک محیط کار مرحله ای (تقسیم پذیر) ، تجربه ی عامل به چند بخش اتمیک و یکپارچه تقسیم می شود. در هر مرحله، عامل چیزی را درک میکند و یک عمل را بر اساس آن انجام می دهد. مرحله ی بعدی، به فعالیتهای انجام شده در مراحل قبل بستگی ندارد. بسیاری از وظایف طبقه بندی، مرحله ای هستند. برای مثال، عاملی که باید قطعات معیوب را در خط مونتاژ علامت گذاری کند، براساس قطعه ی فعلی تصمیم میگیرد، و این تصمیم گیری ربطی به تصمیم گیری های قبلی ندارد. علاوه براین،تصمیمی که بر روی قطعه یفعلی گرفته میشود، تاثیری در معیوب بودن قطعه ی بعدی ندارد. از طرف دیگر در محیط های ترتیبی یا پی در پی، تصمیم فعلی میتواند برر تمام تصمیمیات بعدی موثر باشد. شطرنج و رانندگی تاکسی، محیط های ترتیبی دارند: در هر دو مورد فعالیت های کوتاه مدت میتواند نتایج دراز مدتی داشته باشد. محیط های مرحله ای خیلی ساده تر از محیط های ترتیبی هستند، زیرا لازم نیست عامل درباره آینده فکرکند.

• ایستا در مقابل پویا (Static vs. dynamic) :

اگر محیط در طول عمر عامل تغییر کند، می گوییم آن محیط برای آن عامل پویا ، وگرنه ایستا است. کار کردن در محیط های ایستا ساده است، زیرا لازم نیست عامل در هنگام تصمیم گیری، دنیا را ببیند و لازم نیست نسبت به زمان گذشته نگران باشد. محیط های پویا بطور پیوسته از عامل سوال میکنند که چه کاری می خواهد انجام دهد. اگر هنوز تصمیم نگرفته باشد، معنایش این است که تصمیم گرفته است کاری انجام ندهد. اگر محیط با گذر زمان تغییر نکند، ولی امتیازات کارایی عامل تغییر کند، می گوییم محیط نیمه پویا است. رانندگی تاکسی پویا است. اتومبیل های دیگر و خود تاکسی در حال حرکت هستند، در حالیکه الگوریتم رانندگی باید برای مرحله بعدی تصمیم بگیرد. اگر در بازی شطرنج فقط زمان مطرح باشد، نیمه پویا است.

• گسسته در مقابل پیوسته (Discrete vs. continuous) :

تمایز بین وضعیت گسسته و پیوسته می تواند به حالت محیط، اداره کردن زمان، و به ادراکات و فعالیت های عامل اعمال شود. به عنوان مثال، محیط گسسته مثل بازی شطرنج دارای چند حالت مجزای متناهی است. شطرنج دارای مجموعه گسسته ای از ادراکات و فعالیت هاست. رانندگی تاکسی یک مسئله حالت پیوسته و زمان پیوسته است: سرعت و مکان تاکسی و سایر وسایل نقلیه. از طریق بازه ای از مقادیر پیوسته عبور می کند و این کار را بطور یکنواخت در طول زمان انجام می دهد.

• شناخته شده در مقابل ناشناخته (Known vs. unknown) :

به عبارت دقیق تر، این تمایز به خود محیط مربوط نمیشود، بلکه به حالت دانش عامل در مورد “قوانین فیزیکی” محیط مربوط می شود. در محیط شناخته شده، نتایج مربوط به تمام فعالیت ها داده می شود. روشن است اگر محیط ناشناخته باشد عامل باید یاد بگیرد که این محیط چگونه کار می کند، تا بتواند تصمیمات درستی اتخاذ کند. توجه کنید که تمایز بین محیط های شناخته شده و ناشناخته، مثل تمایز بین محیط های کاملا “قابل مشاهده” و “پاره ای قابل مشاهده” نیست. ممکن است یک محیط شناخته شده ، بطور پاره ای قابل مشاهده باشد. برعکس، محیط ناشناخته میتواند کاملا قابل مشاهده باشد.

عامل های هوشمند قسمت ۱
عامل های هوشمند قسمت ۲
عامل های هوشمند قسمت ۳
عامل های هوشمند قسمت ۴
عامل های هوشمند قسمت ۵

عامل‌ های هوشمند

عامل هوشمند یا کارگزار هوشمند (به انگلیسی: Intelligent agent)، در مبحث هوش مصنوعی به موجودی گفته می‌شود که در یک محیط، اطراف خود را شناخته و اعمالی را روی محیط انجام می‌دهد و کلیه اعمالی که انجام می‌دهد در جهت نیل به اهدافش می‌باشد. این سیستم‌ها امکان یادگیری دارند و سپس از دانش اکتسابی خود برای انجام اهداف خود استفاده می‌کنند. این عامل ها ممکن است بسیار ساده یا پیچیده باشند. بطور مثال ماشین‌های کوکی که با برخورد به دیوار، راه خود را عوض می‌کنند نمونه‌ای از عامل های هوشمند هستند.

تعریف عامل:

عامل هر چیزی است که می‌تواند محیطش را از طریق حسگرها درک کند و بر روی محیطش از طریق عمل‌کننده‌ها تأثیر گذارد. یک عامل انسانی دارای حس‌کننده‌هایی از قبیل چشم، گوش، لامسه و امثال آن می‌باشد. و میتوان از دست، پا، صحبت کردن و اعمال ارادی به عنوان عمل‌کننده‌ها نام برد. ورودی یک عامل نرم‌افزاری میتوانند چندین متغیر باشد که مقدار آن‌ها را عامل میخواند سپس بر اساس مکانیزم تصمیم‌گیری یک تصمیم اخذ می‌کند و عملگرهای آن میتوانند دستورهای مقداردهی چند متغیر دیگر باشد. به عنوان مثال فرض کنید یک عامل قرار است متغیر x را بخواند و توان دوم آن را حساب کند و در y قرار دهد. این عامل x را میخوانند و سپس توان دوم آن را حساب می‌کند و در y قرار می‌دهد.

نحوه کار عامل:

یک عامل چگونه باید بفهمد که بهترین عمل ممکن چیست؟ عمل درست عملی است که باعث شود عامل موفق‌ترین باشد. این امر ما را با مسئله تصمیم‌گیری در مورد چگونگی و زمان ارزیابی کردن موفقیت عامل روبرو میکند. اصطلاح میزان کارایی برای موفقیت عامل تعریف می‌کنیم. گفتنی است که میزان کارایی برای عاملهای مختلف متفاوت می‌باشد. نکته خیلی مهم این است که میزان کارایی یک عامل باید بر اساس محیط تعریف شود. به عنوان مثال فرض کنیم که یک عامل کارش جمع‌آوری آشغال‌ها از یک اتاق و دفع آن‌ها باشد، اگر عامل میزان کارایی اش بر حسب اشغال جمع شده تعریف شود آنگاه عامل می‌تواند آشغال‌ها را جمع کند و سپس دوباره در اباق بریزد تا بهترین کارایی را کسب کند. اما اگر میزان کارایی بر اساس محیط تعریف شود آنگاه عامل یک بار کار تمیز کردن را انجام می‌دهد. پس یک عامل محیطش را حس می‌کند و سپس بر اساس آن تصمیم میگیرد. این مستلزم آن است که با عامل خود مختار و انواع محیط‌ها آشنا شویم.

عامل خود مختار

به عاملی خود مختار میگوییم که تصمیم‌گیری اش بر اساس ادراکاتش باشد نه بر اساس دانش تزریق شده به آن. در واقع هر چه دانش قبلی یک عامل بیشتر باشد از خودمختاری آن کاهش مییابد و هر چه دانش قبلی کمتر باشد و مکانیزم یادگیری عامل قوی تر باشد، آن عامل خود مختار تر است.

انواع محیط ها

قابل مشاهده و غیر قابل مشاهده: اگر عامل به کل محیط دسترسی داشته باشد و بتواند آن را حس کند می‌گوییم محیط قابل مشاهده است، در غیر این صورت آن را غیر قابل مشاهده یا تا حدودی قابل مشاهده می نامیم. مثلاً در محیط عامل شطرنج باز کل محیط قابل مشاهده است. طبیعی است که یک مسئله با محیط قابل مشاهده برای طراحان عاملها مطلوب تر می‌باشد.

قطعی و غیر قطعی: اگر بتوان حالت بعدی را از حالت فعلی، عمل فعلی و کنشهایی که تاکنون انجام شده به دست بیاوریم، میگوییم که محیط قطعی است. بازهم میتوان از بازی شطرنج برای محیط قطعی مثال زد، چون با محیط فعلی و حرکت فعلی می‌شود حالت بعدی را به صورت دقیق یافت. قابل توجه است که بدانیم اگر محیط کاملاً قابل مشاهده نباشد آنگاه قطعی نخواهد بود. اما اگر با یک حرکت ممکن باشد به چندین حالت برویم محیط غیر قطعی است.

دوره‌ای یا غیر دوره ای: اگر هر دوره از دوره‌های دیگر مستقل باشد میگوییم محیط دوره‌ای است. مانند دوره‌های مختلف در مذاکرات چند عامله. محیط‌های غیر دوره‌ای به عنوان محیط‌های ترتیبی نیز یاد می‌شوند.

ایستا و پویا: اگر محیط در زمان تصمیم‌گیری عامل تغییر کند آنگاه محیط پویا است. و در غیر آن صورت محیط ایستا است. اما اگر محیط در زمان تصمیم‌گیری ثابت بماند اما زمان، کارایی عامل را کاهش دهد، محیط را نیمه پویا مینامیم.

گسسته و پیوسته: اگر مشاهدات و کنش‌های مختلف مجزا و تعریف شده باشند، محیط پیوسته است. مانند شطرنج. اما یک عامل بهینه ساز معادلات در محیط پیوسته کار میکند.

ساختار عامل های هوشمند

تا کنون در مورد محیط‌ها و کلیات مربوط به عاملها صحبت کردیم. حال نوبت بررسی ساختارهای مختلف عاملها است. مهم‌ترین وظیفه ما طراحی برنامه عامل است. برنامه عامل تابعی است که ادراکات را به یک عمل‌ها نگاشت میکند. معماری عامل ساختاری است که برنامه محاسباتی عامل تر روی آن پیاده‌سازی می‌شود. پس در کل معماری از طریق حسگرها ورودی را میگیرد، توسط برنامه تصمیم می‌گیرد و در نهایت با عملگرها عمل می‌کند و روی محیط تأثیر میگذارد.

عامل های واکنشی ساده

در این گونه عاملها سعی بر این است که به ازای هر حالت ممکن در دنیا یک عمل مناسب انجام دهیم. برای این کار می‌توانیم حالت محیط را در ستون اول یک جدول قرار دهیم و عمل مربوط به آن را در ستون دوم نکه داری کنیم. به چنین عاملی وابسته به جدول نیز می‌گویند. و به این جدول، جدول حالت-قانون نیز میگویند. در همان ابتدا مشخص می‌شود که برای طراحی چنین عاملی محیط باید کاملاً قابل مشاهده باشد. مهمترین مشکلی که در راه طراحی این عامل به وجود می‌آید این است در مسائل دنیای واقعی پر کردن چنین جدولی غیرممکن است. مثلاً برای شطرنج ۳۵۱۰۰ حالت مختلف برای محیط وجود دارد. حال اگر فرض کنیم توانایی پر کردن جدول را داشته باشیم، آنگاه اولا حافظه لازم را نخواهیم داشت و ثانیا جستجو جهت یافتن جواب زمان زیادی خواهد گرفت. ساختار این عامل در شکل زیر دیده می‌شود.

منبع


 به هر موجودیت که از طریق گیرنده ها و سنسورهایش محیط اطراف خود را مشاهده نموده و از طریق اندام های خود در آن محیط عمل مینماید (بر روی آن محیط تاثیر میگذارد) عامل (Agent) میگویند. برای مثال انسان به عنوان یک عامل از گوش ها، چشم ها و دیگر اندام های خود جهت دریافت اطلاعات از محیط استفاده کرده و از طریق دست و پا و زبان  برای عمل نمودن در همان محیط استفاده مینماید. به همین ترتیب یک عامل رباتیک نیز از سنسورهای خود به عنوان دریافت کننده و از بازو های خود به عنوان عمل کننده، در محیط اطراف استفاده مینماید.

ساختار یک عامل

هر موجودیت که نسبت به مشاهدات خود از محیط اطراف واکنش نشان میدهد را عامل مینامند.

عامل هوشمند (Rational Agent)

 عاملی است که در محیط خود کار صحیح را انجام میدهد. قطعا انجام کار صحیح بهتر از انجام کار اشتباه است! اما سوالی که پیش می آید این است که براستی تعریف کار صحیح چیست؟

در حال حاضر میتوان بطور تقریبی اینگونه به این سوال پاسخ داد که کار صحیح کاریست که باعث کسب موفقیت توسط عامل هوشمند میشود. با این حال توجه داشته باشید که همین تعریف تقریبی هم ما را با دو سوال چگونه و چه زمان در ابهام باقی میگذار. اگر اینگونه تفسیر نمایید که چگونه به موفقیت برسیم؟ و چه زمان به موفقیت رسیده ایم؟ این ابهام برای شما ملموس تر خواهد شد.

برای رفع ابهام در مورد موفقیت عامل هوشمند، مفهومی با عنوان اندازه گیری عملکرد یا performance measure تعریف میشود. اندازه گیری عملکرد در واقع مجموعه ای از قوانین هستند که ما به عنوان طراحان یا شاهدان عملکرد عامل هشومند، وضع مینماییم تا بتوانیم عامل هوشمند خود را مورد سنجش قرار دهیم.

فرض کنید که ما بعنوان سازنده، عامل هوشمندی ساخته ایم که در واقع یک ربات نظافت گر خودکار میباشد. برای مثال یک معیار اندازه گیری عملکرد برای این ربات میتواند میزان جمع آوری گرد غبار در طول مدت یک شیفت کاری باشد. یا مثلا برای توانمند تر ساختن ربات میتوان مقدار انرژی الکتریکی مصرف شده و سر و صدای تولید شده توسط آن را به مجموعه معیار های اندازه گیری اضافه نمود. برای مثال میتوانیم بگوئیم اگر ربات ما در طول یک ساعت حداقل  x لیتر غبار جمع آوری و کمتر از y  انرژی مصرف نمود، کار خود به درستی انجام داده است.

تفاوت ِعقلانیت و علم لایتناهی

نکته ای که از اهمیت بسیاری برخوردا است، تمیز دادن بین دو مفهوم عقلانیت و علم لایتناهی میباشد. یک عامل با علم لایتناهی نتیجه خروجی تمامی اعمال خود را میداند که بسیار هم عالی و خوب است! اما در دنیای واقعی عملا همچین عاملی وجود نخواهد داشت! به مثالی که در ادامه آماده توجه فرمایید.

شما در یک منطقه دورافتاده و بی آب و علف هستید که ناگهان یک دختر بسیار زیبا را در طرف دیگر خیابان مشاهده مینمایید. هیچ ماشینی در حال تردد در خیابان نیست و شما نیز مجرد و تنها هستید! بنظر میرسد که با توجه به شرایط اطراف عاقلانه ترین کار این است که از عرض خیابان رد شده، به سراغ دختر زیبا بروید و او را به صرف یک نوشیدنی دعوت نمایید. در همین لحظه در ارتفاع ۳۳۰۰۰ پایی یک هواپیمای بار بری در حال عبور از منطقه شماست که ناگهان درب هواپیما کنده شده و به سمت زمین پرتاب میشود و با شما برخورد میکند. نتیجتا قبل از اینکه شما  به طرف دیگر برسید مانند گوجه فرنگی در کف خیابان له خواهید شد!

سوالی که پیش می آید این است که تصمیم شما برای عبور از خیابان یک تصمیم اشتباه و غیر هوشمندانه بوده است؟ آیا از عمل شما به عنوان یک عمل غیر عقلانی یاد خواهد شد؟

اینجاست که باید بگوییم که در واقع، عقلانیت، با موفقیتی که ناشی از مجموعه مشاهدات عامل است تعریف میشود. (در مثال بالا، شخص عبور کننده توانایی دیدن درب هواپیما را نداشته برای همین تصمیم به عبور از خیابان گرفته است) به زبان دیگر ما نمیتوانیم یک عامل را که به خاطر عدم توانایی در مشاهده تمام محیط اطراف، شکست خورده است، سرزنش نماییم. نتیجه این بحث میتواند این باشد که در شرایط واقعی نمیتوان همیشه از عامل هوشمند خود انتظار داشت که کار صحیح را انجام دهد.

بطور خلاصه میتوان گفت که هوشمند بودن یک موجودیت به چهار عامل بستگی دارد.

اندازه گیری عملکرد که درجات موفقیت را مشخص مینماید.
هر آن چیز که عامل  اخیرا مشاهده و یا در یافت نموده است.توالی مشاهدات.
هر آنچه که عامل از مورد محیط خود میداند.
مجموعه عمل هایی که عامل میتواند در محیط انجام دهد.

عامل هوشمند ایده آل

مجموعه تعاریف و مطالب فوق، ما را به سمت تعرف مفوهم عامل هوشمند ایده آل هدایت مینماید. عامل هوشمند ایده آل، عاملی است که برای هر مجموعه از توالی مشاهدات، با توجه به شواهد موجود در محیط و دانش پیش ساخته خود، آن عملِ مورد انتظاری را انجام دهد که باعث افزایش اندازه عملکرد و یا همان performance measure بشود.

توجه داشته باشید در نگاه اول ممکن است بنظر برسد که این تعریف باعث ساخت عامل های هوشمندانه ای خواهد شد که خود را در شرایطی که به انجام عمل غیر عقلانی ختم میشود قرار خواهد داد. در واقع ممکن است عامل هوشمند به خیال خود در حال افزایش اندازه عملکرد باشد در حالی که برای این افزایش آن از بسیاری از مسائل چشم پوشی نماید.

برای مثال اگر عامل برای عبور از خیابان به طرفین نگاه نکند (در حالی که هدفش عبور از خیابان است) توالی مشاهداتش او را از خطر تصادف با یک کامیون که با سرعت به طرف او می آید آگاه نخواهد کرد. در نتیجه طبق تعریف، عبور از خیابان برای عامل، عملی هوشمندانه به حساب آمده و او به راه خود ادامه خواهد. در صورتی که چنین تفسیری به دو دلیل اشتباه میباشد. اول آنکه بطور کلی ریسک عبور از خیابان بدون نگاه بطرفین بسیار بالا میباشد. دوم آنکه در صورت نتیجه گیری صحیح از تعریف عامل هوشمند ایده آل، چنین عاملی برای افزایش اندازه عملکرد خود باید به طرفین نگاه کند.

نگاشت ایده آل، از توالی مشاهدات به عمل

با توجه به مطالب فوق میتوان نتیجه گیری کرد از آنجا که رفتار عامل ما بر اساس توالی مشاهداتش میباشد، میتوان برای عامل ها با رسم جدول، مشاهده و عمل را به یکدیگر نگاشت نمود. با این حال باید توجه داشت  که برای تمامی عامل ها چنین جدولی بسیار طولانی و یا دارای بی نهایت سطر میباشد مگر آنکه محدودیتی در طول مشاهدات، از طرف طراح برای آن جدول تعیین شده باشد.

به چنین جدولی، جدول “نگاشت مشاهدات به عمل” میگویند. در اصول میتوان با تست اینکه چه عملی برای مشاهدات مناسب است این جدول را تکمیل نمود. باید توجه نمود که اگر میتوانیم از روی نگاشت، عامل هوشمند داشته باشیم از روی نگاشت ایده آل نیز میتوان به عامل هوشمند ایده آل رسید.

البته معنی توضیحات بالا این نیست که ما باید همیشه و بطور ضمنی و دقیق جدولی تهیه نماییم. در واقع در بسیاری از موارد به جای یک جدول ضمنی میتوان از یک تعریف مشخص که خود تولید کننده سطرهای جدول میباشد استفاده نماییم. برای مثال فرض کنید که ما یک عامل هوشمند بسیار ساده داریم که قرار است توان اعداد را محاسبه نمایید. برای طراحی چنین عاملی احتیاجی به ایجاد یک جدول واقعی نخواهیم داشت و عملا میتوان سطرهای این جدول را با فرمول توان یک عدد به عدد دیگر محاسبه نمود.

عامل های هوشمند قسمت ۱
عامل های هوشمند قسمت ۲
عامل های هوشمند قسمت ۳
عامل های هوشمند قسمت ۴
عامل های هوشمند قسمت ۵

مقدمه

کنترل کیفیت (QC) هوشمند – امروزه کمتر کارخانه پیشرفته‌ای وجود دارد که بخشی از خط تولید آن توسط برنامه‌های هوشمند بینایی ماشین کنترل نشود. شرکت بهسان اندیش پیشرو در ارائه راهکارهای هوشمند مبتنی بر پردازش تصویر و بینایی ماشین، مفتخر به حضور در عرصه کنترل کیفیت هوشمند در صنایع می باشد. جهت آشنایی بیشتر با قابلیت ها و مزایای استفاده از پردازش تصویر و بینایی ماشین در حوزه صنعت توجه شما را به خواندن این نوشتار و یا دانلود کاتالوگ از طریق لینک زیر جلب می نماییم:

دانلود کامل کاتالوگ (شامل تصاویر بیشتر جهت آشنایی با موضوع)

 

بینایی ماشین چیست؟

بینایی ماشین (به انگلیسی: Machine vision) شاخه‌ای از علم مهندسی است که به رشته‌های علوم کامپیوتری (Computer science) و علم نورشناسی و مهندسی مکانیک و اتوماسیون صنعتی ارتباط دارد. یکی از مهمترین و پر استفاده‌ترین کاربردهای آن در بازبینی و بررسی کالاهای صنعتی از جمله نیمه هادیها، اتومبیل‌ها، مواد خوراکی و دارو می‌باشد. همانند نیروی انسانی که با چشم غیر مسلح در خط تولید کالاها را برای تعیین کیفیت و نوع ساخت آنها بازبینی می‌کنند، Machine vision از دوربین‌های دیجیتال و دوربین‌های هوشمند و نرم‌افزارهای image processing (پردازش تصویر) برای این کار استفاده می‌کند. دستگاههای مربوطه (Machine vision) برای انجام دادن وظایفی خاص از جمله شمردن اشیاء در بالابرها، خواندن شماره سریالها(Serial numbers)، جستجوی سطح‌های معیوب به کار می‌روند.

بینایی ماشین و کنترل کیفیت

 

مزایای بهره گیری از بینایی ماشین در صنعت

امروزه کمتر کارخانه پیشرفته‌ای وجود دارد که بخشی از خط تولید آن توسط برنامه‌های هوشمند بینایی ماشین کنترل نشود. قابلیت ها و مزایای زیر باعث شده که صنایع و کارخانه‌ها به‌سرعت به سمت پردازش تصویر و بینایی ماشین روی بیاورند:
* ثبت کلیه تصاویر و امکان بررسی سوابق کنترل کیفیت محصول در آینده
* کاهش نیروی انسانی
* ایجاد فضایی کاملا بهداشتی با کاهش دخالت انسان
* اطلاع از کیفیت دستگاههای تولیدی با بررسی میانگین محصولات معیوب
* هزینه نگهداری بسیار پایین
* عدم نیاز به حضور ۲۴ ساعته اپراتور
* امکان شناسایی تخلفات پرسنل
* افزایش سرعت در مرحله کنترل کیفیت

 

کنترل کیفیت در صنعت

 

کاربردهای بینایی ماشین در صنعت

* بررسی مواد اولیه تولید (مثلاً کنترل کیفیت مواد اولیه).
* کنترل موجودی انبار و سیستمهای مدیریتی (شمارش، بارکد خواندن و ذخیره اطلاعات در سیستمهای دیجیتال)
* بررسی کیفیت محصول نهایی تولید شده
* کنترل کیفیت و بهبود محصولات غذایی.
* ماشینی کردن اجزای کوچک صنعتی.
* سیستمهای ایمنی موجود در محیط‌های صنعتی.
* کنترل رباتهای تعقیب خطی که برای حمل بار در کارخانه‌های صنعتی استفاده می‌شوند.

بینایی ماشین و کنترل کیفیت

 

اجزای سیستم بینایی ماشین جهت پیاده سازی کنترل کیفیت هوشمند

اگرچه “بینایی ماشینی” بیشتر به عنوان یک فرآیند در کاربردهای صنعتی شناخته شده است، برای فهرست کردن اجزای سخت‌افزاری و نرم‌افزاری به کار برده شده نیز مفید می‌باشد. معمولاً یک بینایی ماشینی از اجزای زیر ساخته شده است:
۱٫ یک یا چند دوربین دیجیتال یا آنالوگ (سیاه-سفید یا رنگی) با اپتیک مناسب برای گرفتن عکس.
۲٫ واسطه‌ای که عکس‌ها را برای پردازش آماده می‌سازد. برای دوربین‌های آنالوگ این واسطه شامل یک دیجیتال کننده عکس است.

۳٫ یک پردازشگر (گاهی یک PC یا پردازنده تعبیه شده (Embedded Processor) مانند DSP
۴٫ نرم‌افزار Machine vision: این نرم‌افزار امکاناتی برای توسعه یک برنامه نرم‌افزاری که برای کاربردی مشخص شده است را فراهم می‌کند.
۵٫ سخت‌افزار ورودی / خروجی (مثلاً I/O دیجیتال) یا حلقه‌های ارتباطی (مثلاً ارتباط شبکه ای یا RS-232) برای گزارش نتایج.
۶٫ یک دوربین هوشمند: یک وسیله ساده که همه موارد فوق را داراست.
۷٫ لنزهایی که بتواند به مقدار مطلوبی روی سنسور تصویر زوم کند.
۸٫ منابع نوری مناسب و گاهی خیلی مخصوص (مثلاً چراغهای LED، فلورسنت، لامپهای هالوژن و . . .)
۹٫ یک برنامهٔ مشخص که بتواند تصاویر را پردازش کرده و مشخصه‌های مربوط و مناسب را شناسایی کند.
۱۰٫ یک سنسور همزمان ساز برای شناسایی اجزا (گاهی یک سنسور نوری یا یک سنسور مغناطیسی): این سنسور برای راه‌اندازی سیستمٍ استخراج و پردازش تصویر می‌باشد.

هوش‌ازدحامی

هوش ازدحامی یا هوش گروهی (Swarm Intelligence) نوعی روش هوش مصنوعی است که استوار بر رفتارهای گروهی در سامانه‌های نامتمرکز و خودسامانده بنیان شده است. این سامانه‌ها معمولاً از جمعیتی از کنشگران ساده تشکیل شده است که بطور محلی با یکدیگر و با پیرامون خود در همکنشی هستند. با وجود اینکه معمولاً هیچ کنترل تمرکزیافته‌ای، چگونگی رفتار کنش‌گران را به آنها تحمیل نمی‌کند، همکنشیهای محلی آنها به پیدایش رفتاری عمومی می‌انجامد. نمونه‌هایی از چنین سامانه‌ها را می‌توان در طبیعت مشاهده کرد؛ گروه‌های مورچه‌ها، دستهٔ پرندگان، گله‌های حیوانات، انبوه باکتری‌ها و دسته‌های ماهی.

هوش ازدحامی

روباتیک گروهی، کاربردی از اصول هوش مصنوعی گروهی در شمار زیادی از روبات‌های ارزان قیمت است.

مقدمه

فرض کنید شما و گروهی از دوستانتان به دنبال گنج می‌گردید. هر یک از اعضای گروه یک فلزیاب و یک بی‌سیم دارد که می‌تواند مکان و وضعیت کار خود را به همسایگان نزدیک خود اطلاع بدهد. بنابراین شما می‌دانید آیا همسایگانتان از شما به گنج نزدیکترند یا نه؟ پس اگر همسایه‌ای به گنج نزدیکتر بود شما می‌توانید به طرف او حرکت کنید. با چنین کاری شانس شما برای رسیدن به گنج بیشتر می‌شود و همچنین گنج زودتر از زمانی که شما تنها باشید، پیدا می‌شود.

این یک نمونه ساده از رفتار جمعی و گروهی یا Swarm behavior است که افراد برای رسیدن به یک هدف نهایی همکاری می‌کنند. این روش کاراتر از زمانی است که افراد جداگانه کنش کنند. Swarm را می‌توان به صورت مجموعه‌ای سازمان یافته از گماشته (agent)ها یا موجوداتی تعریف کرد که با یکدیگر همکاری می‌کنند. در کاربردهای محاسباتی هوش ازدحامی و گروهی (Swarm Intelligence) از موجودات یا گماشته‌هایی مانند مورچه‌ها، زنبورها، موریانه‌ها، ماهی‌ها، پرندگان، یا حتی چکه‌های آب در رودخانه الگو برداری می‌شود. در این نوع اجتماعات هر یک از موجودات یا گماشته‌ها ساختار نستباً ساده‌ای دارند ولی رفتار گروهی آنها پیچیده به نظر می‌رسد. برای نمونه، در کولونی مورچه‌ها، هر یک از مورچه‌ها یک کار سادهٔ ویژه‌ای را انجام می‌دهد ولی به طور گروهی، کردار و رفتار مورچه‌ها؛ ساختن لانه، نگهبانی از ملکه و نوزادان، پاکداری لانه، یافتن بهترین منابع خوراکی و بهینه‌سازی راهبرد جنگی را تضمین می‌کند. رفتار کلی یک Swarm به گونهٔ غیر خطی از همآمیختگی رفتارهای تک تک اجتماع بدست می‌آید. یا به زبانی دیگر، یک رابطهٔ بسیار پیچیده میان رفتار گروهی و رفتار فردی یک اجتماع وجود دارد.

رفتار گروهی، تنها وابسته به رفتار فردی گماشته‌ها و افراد اجتماع نیست بلکه به چگونگی همکنشی (interaction) و تعامل میان افراد نیز وابسته است. همکنشی بین افراد، تجربهٔ افراد دربارهٔ پیرامون (environment) را افزایش می‌دهد و مایه پیشرفت اجتماع می‌شود. ساختار اجتماعی Swarm بین افراد مجموعه کانالهای ارتباطی ایجاد می‌کند که طی آن افراد می‌توانند به داد و ستد تجربه‌های شخصی بپردازند. مدل‌سازی محاسباتی Swarmها کاربردهای امیدبخش و بسیاری را به ویژه در زمینه بهینه‌سازی (optimization) در پی داشته است. الگوریتهای فزاینده‌ای از بررسی Swarmهای گوناگون پیشنهاد شده‌اند. از این رده، می‌توان به کولونی مورچه‌ها (Ant Colony) و دستهٔ پرندگان (Bird Flocks) اشاره نمود. با اینکه دانش Swarm intelligence، دانشی نو می‌باشد؛ هم اکنون، کاربردهای رو به گسترشی از آن شناخته شده است. با این رشد روزافزون، Swarm intelligence می‌تواند نقش ارزنده‌ای را در دانشهای گوناگون بر دوش بگیرد.

الگوریتمهای هوش ازدحامی

الگوریتم مورچه‌ها

روش بهینه‌سازی گروه مورچه‌ها(Ant Colony Optimization)یکی از زیر شاخه‌های هوش ازدحامی است که در آن از رفتار مورچه‌های واقعی برای یافتن کوناه‌ترین گذرگاه میان لانه و چشمه خوراکی (food source) الگوبرداری شده است. هر مورچه برای یافتن خوراک در گرداگرد لانه به گونه تصادفی حرکت و در طی راه با بهره‌گیری از ماده شیمیایی به نام فرومن، از خود ردی بر جای می‌گذارد. هر چه شمار مورچه‌های گذر کرده از یک گذرگاه بیشتر باشد، میزان فرومن انباشته روی آن گذرگاه نیز افزایش می‌یابد. مورچه‌های دیگر نیز برای گزینش گذرگاه، به میزان فرومن آن می‌نگرند و به احتمال زیاد گذرگاهی را که دارای بیشترین فرومن است بر می‌گزینند. به این شیوه، حلقه بازخور مثبت پدید می‌آید. گذرگاه هرچه کوتاه‌تر باشد، زمان رفت و برگشت کاهش و مورچه بیشتری در یک زمان مشخص از آن می‌گذرد. از این رو، انباشت فرومن آن افزایش می‌یابد.

شایان یادآوری است که گزینش گذرگاه دارای بیشترین فرومن، قطعی نیست و احتمالی است. به همین سبب، امکان یافتن بهترین گشایش (solution) وجود دارد. روش ACO، نوعی فرااکتشافی است که برای یافتن گشایشهای تقریبی برای مسائل بهینه‌سازی آمیختاری (Combinatiorial Optimization) سودمند است. روش ACO، مورچه‌های ساختگی به‌وسیلهٔ حرکت بر روی گرافِ مسئله و با وانهادن (deposit) نشانه‌هایی بر روی گراف، همچون مورچه‌های واقعی که در گذرگاه خود نشانه‌های به جا می‌گذارند، سبب می‌شوند که مورچه‌های ساختگی بعدی بتوانند گشایشهای بهتری را برای مسئله فراهم کنند.

الگوریتم مورچه هاالگوریتم مورچه ها

بهینه‌سازی گروهی ذره

روش بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle swarm optimization) یک الگوریتم جستجوی اجتماعی است که از روی رفتار اجتماعی دسته‌های پرندگان مدل شده است. در ابتدا این الگوریتم به منظور کشف الگوهای حاکم بر پرواز همزمان پرندگان و تغییر ناگهانی مسیر آنها و تغییر شکل بهینهٔ دسته به کار گرفته شد. در PSO، particleها در فضای جستجو جاری می‌شوند. تغییر مکان particleها در فضای جستجو تحت تأثیر تجربه و دانایی خودشان و همسایگانشان است. بنابراین موقعیت دیگر particleهای Swarm روی چگونگی جستجوی یک particle اثر می‌گذارد. نتیجهٔ مدل‌سازی این رفتار اجتماعی فرایند جستجویی است که particleها به سمت نواحی موفق میل می‌کنند. Particleها در Swarm از یکدیگر می‌آموزند و بر مبنای دانایی بدست آمده به سمت بهترین همسایگان خود می‌روند. Particle swarm Optimization Algorithm اساس کار PSO بر این اصل استوار است که در هر لحظه هر particle مکان خود را در فضای جستجو با توجه به بهترین مکانی که تاکنون در آن قرار گرفته است و بهترین مکانی که در کل همسایگی‌اش وجود دارد، تنظیم می‌کند.

فرض کنید می‌خواهیم زوج مرتب [x،y] را طوری بدست آوریم که تابع F(x،y)=x۲+y۲، مینیمم شود. ابتدا نقاطی را به صورت تصادفی در فضای جستجو، روی صفحهٔ x-y انتخاب می‌کنیم. فرض کنید این Swarm را به ۳ همسایگی تقسیم کنیم که در هر همسایگی نقاط موجود با یکدیگر تعامل دارند. در هر همسایگی هر یک از نقاط به سمت بهترین نقطه در آن همسایگی و بهترین مکانی که آن نقطه تاکنون در آن قرار داشته است، حرکت می‌کند. برای حل یک مسئله چند متغیر بهینه‌سازی می‌توان از چند Swarm استفاده کرد که هر یک از Swarmها کار مخصوصی را انجام می‌دهند. این همان ایده‌ای است که Ant colony از آن ریشه می‌گیرد. روش PSO یک الگوریتم روش جستجوی سراسری (global search algorithm) است که با بهری گیری از آن می‌توان با مسائلی که پاسخ آنها یک نقطه یا سطح در فضای n بعدی می‌باشد، برخورد نمود. در اینچنین فضایی، فرضیاتی مطرح می‌شود و یک سرعت ابتدایی به آنها اختصاص داده می‌شود، همچنین کانال‌های ارتباطی بین ذرات درنظر گرفته می‌شود. سپس این ذرات در فضای پاسخ حرکت می‌کنند، و نتایج حاصله بر مبنای یک «ملاک شایستگی» پس از هر بازهٔ زمانی محاسبه می‌شود.

با گذشت زمان، ذره‌ها به سمت ذره‌هایی که دارای سنجه شایستگی بالاتری هستند و در گروه ارتباطی یکسانی قرار دارند، شتاب می‌گیرند. مزیت اصلی این روش بر راهبردهای بهینهسازی دیگر، این است که شمار فراوان ذرات ازدحام کننده، سبب نرمش پذیری و انعطاف روش در برابر مشکل پاسخ بهینه محلی (local optimum) می‌گردد.

بهینه‌سازی ازدحام ذراتبهینه‌سازی ازدحام ذرات

سامانه ایمنی ساختگی (هُنردادار)

این روش (به انگلیسی: Artificial Immune System) از سامانه ایمنی پرهامی (طبیعی) برگرفته شده و با مدل کردن برخی یاخته‌های این سامانه می‌کوشد تا از اینگونه سامانه‌ها در راستای بهینه‌سازی یا یادگیری دستگاه (Machine Learning) بهره بگیرد.

الگوریتمهای بر پایه زنبور

چندین الگوریتم در زمینه الگوبرداری از رفتار گروهی زنبورها در کندو یا بیرون آن به ویژه رفتار آنها در خوراکجویی (foraging) برای بهینه‌سازی پیوسته (continuous optimization) پیشنهاد شده‌اند.

الگوریتم کلونی زنبور عسل

الگوریتم چکه آب‌های هوشمند

الگوریتم چکه آبهای هوشمند بر پایه بررسی رفتار گروهی چکه‌های آب در رودخانه‌ها برای بهینه‌سازی پیشنهاد شده است. این الگوریتم با گسیل کردن چکه‌های هوشمند آب بر روی گراف مسئله (پرسمان)، می‌کوشد راه‌های بهینه تر را برای گذر چکه‌های یاد شده هموارتر گرداند.

الگوریتم چکه آب های هوشمند

کاربردها

گیرایی هوش ازدحامی در فناوری اطلاعات

همگونی‌هایی بین مسائل متفاوت در حوزهٔ فناوری اطلاعات و رفتارهای حشرات اجتماعی وجود دارد:

  • سامانه‌ای توزیع شده از کنشگرهای مستقل و تعامل کننده.
  • اهداف: بهینه‌سازی کارآیی و توان.
  • خود تنظیم بودن در روش‌های کنترل و همکاری به شکل نامتمرکز.
  • توزیع کار و اختصاص وظایف به شکل توزیع شده.
  • تعاملات غیر مستقیم.

گامهای طراحی یک سامانه

گامهای طراحی یک سامانه با کاربردهای فناوری اطلاعات بر پایه هوش مصنوعی گروهی فرآیندی در سه گام است:

  • شناسایی همسانی‌ها: در سامانه‌های IT و طبیعت.
  • فهم: مدلسازی رایانه‌ای روش گروهی طبیعی به شکل واقع‌گرا.
  • مهندسی: ساده‌سازی مدل و تنظیم آن برای کاربردهای IT.

کاربردهای کنونی و آینده

  • مسیریابی در شبکه.
  • سامانه‌های توزیع‌شدهٔ رایانامهای.
  • اختصاص منابع به شکل بهینه.
  • زمان‌بندی وظایف.
  • بهینه‌سازی ترکیبیاتی.
  • روباتیک:
    • بررسی سیستم‌های لوله‌کشی.
    • تعمیرات و نگهداری ماهواره‌ها و کشتی‌ها.
    • روبوت‌های خود-مونتاژ.

منبع


مطالب مرتبط:

الگوریتم کلونی زنبور عسل مصنوعی Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm

مقاله های الگوریتم کلونی زنبور عسل( Artificial Bee Colony (ABC) Algorithm) و کاربردهای آن

سیستم های چندعاملی (Multi Agent Systems)

سیستم های چندعاملی (Multi Agent Systems) یا به اختصار MAS روش نوینی برای حل مسائل و پیاده‌سازی پروژه‌های نرم‌افزاری رایانه‌ای می باشد.

با اینکه زمان زیادی از پیدایش این گونه سیستم‌ها نمی‌گذرد ولی استفاده از روش‌های طراحی بر اساس عامل یکی از موفق‌ترین راه‌حل‌های موجود بوده و حاصل این شیوه طراحی یعنی سیستم‌ حل مسائل به صورت توزیع‌شده از بهترین سیستم‌ها به شمار می‌آید و به عنوان ابزار جدیدی برای حل انواع فرآیندهای انسانی شناخته می‌شود.

این نوع سیستم‌ها نسبت به سیستم‌های معمولی و تک‌عاملی، مزایای زیادی دارند؛ از جمله اینکه در اکثر شرایط کار می‌کنند. به این معنا که چون مغز متفکر واحد ندارند و تصمیم‌گیری در آنها به صورت توزیع‌شده است، چنانچه حتی بخشی از آنها نیز از کار بیفتد باز هم به کار خود ادامه می‌دهند.

همچنین این نوع سیستم‌ها برای محیط‌هایی با مقیاس وسیع(Large Scale) و محیط‌های ناشناخته نیز گزینه مناسبی نسبت به سیستم‌های تک‌عاملی به شمار می‌آیند.

سیستم‌های مبتنی بر عامل، پردازش موازی را آسان کرده و به راحتی موازی می‌شوند. منظور از پردازش موازی این است که به جای انجام یک پروژه با محاسبات زیاد و پردازش‌های سنگین توسط یک پردازشگر، همان پروژه را به پردازش‌‌های کوچکتر با حجم محاسبات کمتر شکسته و آن را توسط چندین عامل انجام دهیم. مثلاً میزی را تصور کنید که برای بلند کردنش به ۱۰۰ نیوتن نیرو احتیاج داریم،

حال هم می‌توانیم آن را توسط یک نفر که توانایی اعمال ۱۰۰ نیوتن نیرو را دارد، بلند کنیم و هم این کار را به کمک چهار نفر که هر کدام ۲۵ نیوتن نیرو به اشتراک می‌گذارند، انجام دهیم. در نتیجه، هزینه‌ها در چنین سیستمی پایین می‌آید و نیازی به صرف هزینه کلان جهت ایجاد امکان پردازش سنگین برای یک عامل نیست.

در این صورت، چندین عامل با قدرت پردازشی کمتر همان کار را حتی سریع‌تر انجام می‌دهند. البته این نوع سیستم‌ها به نوبه خود معایبی نیز دارند که استفاده از آنها را محدود می‌کند. مهمترین عیب این سیستم‌ها، کندی اندک در کار طراحی آنها و موازی‌سازی است که به نتیجه رساندن پروژه را به تعویق می‌اندازد.

تعریف سیستم چندعاملی

قبل از تعریف سیستم مبتنی بر چندعامل، لازم است ابتدا خود عامل را معرفی کنیم. عامل یا agent یک سیستم کامپیوتری‌ است که قادر به انجام اعمال مستقل و خودکار از طرف کاربر یا صاحب خود است. نکته اصلی در مورد عامل‌ها، خودمختاری آنهاست، به این معنا که عامل‌ها قادرند به طور مستقل عمل کنند و کنترلی روی حالات داخلی خود داشته باشند.

بدین ترتیب تعریف دیگری که برای عامل می‌توان داشت این است که یک عامل یک برنامه کامپیوتری‌ است که در بعضی محیط‌ها قادر به انجام کارهای خودمختار یا به اصطلاح autonomous است.

در دسته‌بندی ساده‌ای از عامل‌ها می‌توان به دو نوع عامل اشاره کرد، یکی عامل‌های ساده و کم‌اهمیت‌تر (Trivial Agents) که مثال ساده آن، ترموستات‌ها هستند و دوم عامل‌های هوشمند (Intelligent Agents ) که در واقع همان برنامه کامپیوتری‌ است که در بعضی محیط‌ها قادر به انجام اعمال خودمختار و انعطاف‌پذیر است.
در اینجا منظور از انعطاف‌پذیر، انجام اعمال واکنش‌دار (دارای عکس‌العمل) و پیش‌بینی یک واکنش و انجام زودتر عمل مناسب است.

به عنوان اولین تعریف برای یک سیستم چندعاملی می‌توان گفت: سیستم چندعاملی به سیستمی گفته می‌شود که از تعدادی عامل (agent) تشکیل‌شده‌ است. این عامل‌ها هر کدام به نوبه خود فعل و انفعالات داخلی داشته و در محیط خارج نیز با یکدیگر ارتباط دارند.

در بیشتر موارد، عامل، با داشتن اطلاعات خاص و محرک‌های مختلف، از طرف کاربر عمل می‌کند و در واقع یک عامل، می‌تواند نماینده‌ای از طرف انسان باشد که در محیط‌های مجازی مانند او به تصمیم‌گیری و انجام کارهای مختلف می‌پردازد.

برای داشتن ارتباطات داخلی موفق بین عامل‌ها، آنها نیاز دارند که با یکدیگر همکاری کنند، هماهنگ باشند و مذاکره دوطرفه داشته باشند. درست به همان اندازه که انسان‌ها در ارتباطات روزانه خود با هم ارتباط دارند و به مذاکره و داد و ستد می‌پردازند.

دو مسئله کلیدی در طراحی سیستم های چندعاملی

دو مسئله کلیدی که در طراحی سیستم‌ های چندعاملی مطرح است: اول طراحی عامل و دوم طراحی محیطی برای عملکرد و ارتباط میان عامل‌ها. در طراحی عامل، چگونگی ساخت عاملی که قادر به انجام کارهای مستقل و اعمال خودمختار باشد مدنظر است.

به گونه‌ای که بتواند کارهایی که بر عمده‌اش گذاشته‌ایم را با موفقیت انجام دهد. در طراحی اجتماع یا محیط عامل‌ها، نکته اساسی این است که چگونه عامل‌هایی طراحی کنیم که قادر به برقراری ارتباط با یکدیگر باشند.

منظور از این ارتباط همان همکاری، هماهنگی و مذاکره بین عامل‌هاست. این کار برای انجام موفقیت‌آمیز وظایفی که بر عهده آنها گذاشته‌ایم، ضروری است؛ چرا که همه عامل‌ها اهداف مشترک ندارند یا نمی‌توانند با علایق یکسان ساخته شوند.

مثالی از کاربرد عامل‌ها کنترل سفینه فضایی (Aircraft control) است. وقتی یک کاوشگر فضایی (سفینه فضایی) برای انجام کارهای تحقیقاتی به فضا یا به کرات دیگر عزیمت می‌کند، یک سفر طولانی‌مدت در پیش دارد.

از زمانی که این سفینه و گروه تحقیقاتی، پرواز خود را از سطح کره زمین آغاز می‌کند یک تیم زمینی با تعداد افراد زیاد لازم است تا به طور مدام مراحل پیشرفت و حرکت سفینه را دنبال و بررسی کنند و در مورد حوادث غیرمنتظره که ممکن است برای سفینه پیش‌آید تصمیم بگیرند.

این امر بسیار پرهزینه است و اگر نیاز به تصمیم‌گیری فوری و ضروری داشته ‌باشد کارایی چندانی ندارد. به همین دلیل سازمان‌های هوایی و فضایی مانند NASA به طور جدی مشغول تحقیق و بررسی روی امکان ساخت کاوشگری فضایی هستند که بیشتر خودکار باشد تا بتوانند تنها در مواقع ضروری تصمیمات فوری را به صورت بهینه بگیرند و به نظارت کنترلی و مراقبت ۲۴ساعته از روی زمین نیاز نداشته باشند.

این امر یک افسانه یا داستان نیست و مهندسین NASA مشغول بررسی و ساخت چنین سفینه‌ای بر اساس سیستم های چندعاملی هستند. طبق اطلاعات موجود و خواص سیستم‌ های چندعاملی، برای دستیابی به این هدف عامل‌ها ابزار بسیار مناسبی شناخته شده‌اند.

ارتباط بین عامل ها در سیستم های چند عاملی

دو مثال از کاربرد سیستم‌ های چندعاملی

مثال دیگری از کاربرد عامل‌ها، جست‌وجوی اینترنت است که توسط عامل‌های اینترنتی انجام می‌شود. جست‌وجو در اینترنت برای یافتن جواب یک سئوال خاص، می‌تواند پروسه طولانی و خسته‌کننده‌ای باشد. بنابراین چرا این اجازه را به برنامه‌های کامپیوتری- عامل- ندهیم که عمل جست‌وجو را برای ما انجام دهند.

به عنوان مثال، می‌توان سئوال یا مسئله‌ای را به یک عامل داد که پاسخ آن نیازمند ترکیبی از اطلاعات اینترنتی‌ است و لازم است که منابع مختلفی در وب جست‌وجو شود. این عمل به راحتی می‌تواند توسط برنامه تحت وبی که ما می‌نویسیم و عاملی که بر روی اینترنت ایجاد می‌کنیم، انجام شود.

سئوالی که مطرح می‌شود این است که آیا عامل‌ها همان سیستم خبره هستند ولی با نامی متفاوت؟ ابتدا ببینیم سیستم خبره چیست؟ سیستم خبره، یک برنامه کامپیوتری است که عملیات مربوط به تصمیم‌گیری و استدلال و اظهار نظر در رابطه با یک موضوع را با ترکیبی از اطلاعات، تعقل و دانش و همچنین با در دست داشتن دانش و تجربه یک متخصص انجام می‌دهد و بر این اساس، وظیفه حل مشکلات یا ارائه مشاوره را بر عهده دارد.

سیستم‌های خبره به طور معمول بدون بدنه و ساختاری بیرونی هستند که در یک زمینه خاصی متخصص و یا به اصطلاح خبره می‌شوند. برای مثال سیستم MYCIN نمونه‌ای از یک سیستم خبره است که مطالب زیادی درباره بیماری‌های خونی انسان‌ها می‌داند. در این سیستم، اطلاعات بسیار وسیعی در مورد بیماری‌ها و امراض خونی به فرم یک سری قاعده و دستورات ذخیره شده که می‌تواند با گرفتن مشخصات بیمار و شرایط موجود، نوع بیماری را تشخیص دهد. یک پزشک به راحتی می‌تواند با دادن واقعیت‌های موجود به سیستم، توصیه‌های تخصصی و در اکثر مواقع قابل‌اعتمادی را از این ماشین دریافت کند.
تفاوت اصلی سیستم‌های خبره با سیستم‌ های چندعاملی را می‌توان در دو مورد زیر بیان کرد:

۱- عامل‌ها در محیطی قرار می‌گیرند که می‌توانند روی آن تاثیرگذار باشند و از آن تاثیر بپذیرند؛ در حالی که عملکرد سیستم‌های خبره مانند MYCIN کاملاً مستقل از محیط بوده و از دنیای اطراف آگاه نیست و اطلاعات به دست آمده از سیستم خبره مبتنی بر پایگاه دانش‌اش و سئوالاتی است که از کاربر می‌پرسد.

۲- عامل به عنوان نماینده‌ای از طرف کاربر، عملی را انجام می‌دهد ولی سیستم خبره مانند MYCIN هیچ عملی در محیط یا روی بیمار انجام نمی‌دهد.

یک سیستم خبره به جای انجام عملیات ریاضی و استدلال، بر پایه دانش انسانی تعقل می‌کند. در این روش، دانش در لفاف یک زبان مخصوص، درون برنامه نگهداری می‌شود که به عنوان پایگاه دانش سیستم خبره شناخته می‌شود. پس به زبانی ساده، یک سیستم خبره را می‌توان به صورت زیر تعریف کرد:

سیستم خبره یک برنامه کامپیوتری است که با استفاده از پایگاه دانش و موتور استنتاج یا نتیجه‌گیری خود، دانش و تجربه لازم در مورد یک موضوع مشخص را در کنار دریافت اطلاعات در مورد مسئله یا موقعیت کنونی (که مربوط به دانش خودش است) به کار می‌گیرد و تصمیم‌گیری یا نتیجه‌گیری درستی را که از یک انسان خبره انتظار می‌رود، انجام می‌دهد.
در حالی که عامل یک سیستم کامپیوتری است که قادر به انجام اعمال مستقل و اتوماتیک از طرف کاربر یا صاحب خود است.
پس با مقایسه تعاریف و نحوه عمل و طراحی هر کدام متوجه می‌شویم که این دو سیستم متفاوت‌اند و نباید آنها را درهم آمیخت.

عامل‌های هوشمند و هوش مصنوعی (AI)

سئوالی که در مورد سیستم‌ های چندعاملی و هوش مصنوعی به ذهن می‌آید این است که آیا طراحی سیستم‌ های چندعاملی همان پروژه‌های مطرح در هوش مصنوعی است؟ آیا ساختن یک عامل تماماً همان موضوعات مورد بحث در هوش مصنوعی نیست؟

در جواب باید گفت، هدف هوش مصنوعی، ساختن سیستم‌های هوشمندی است که بتوانند به خوبی زبان طبیعی را بفهمند، احساس را درک کنند و قادر به استفاده از حواس پنج‌گانه انسانی بوده، دارای فکر خلاق باشند و غیره… که کار بسیار مشکلی است. پس آیا ساخت یک عامل توسط الگوریتم‌های هوش مصنوعی که بتواند همه این کارها را انجام دهد، نیازمند حل همه این الگوریتم‌ها نیست؟ مسلماً جواب مثبت است.

ولی ما در هنگام ساخت یک عامل، به طور ساده سیستمی می‌خواهیم که بتواند در یک محیط محدود عمل مناسب و درست را انتخاب کرده و انجام دهد. بنابراین برای ساخت یک عامل ما ملزم به حل همه مسائل موجود در هوش مصنوعی نیستیم.

همانطور که گفته شد با وجود عمر کم سیستم‌های مبتنی بر چندعامل، به دلیل قابلیت بالا در موازی‌سازی، روش طراحی براساس عامل و حل مسائل به صورت توزیع‌شده جزء موفق‌ترین روش‌های حل مسئله است و این سیستم‌ها ابزار بسیار بدیعی برای شبیه‌سازی کامپیوتری فراهم آورده‌اند که می‌تواند نور امیدی برای روشن شدن انواع مسائل مربوط به انسان و زندگی او باشد.
منبع