Книга «Живая организация». Какие бывают агенты

В дополнение к посту об агентах , которые используются при создании моделей общественных и хозяйственных систем, считаю нужным привести удобную для понимания классификацию.

Агенты условно можно разделить на простые и сложные. Также авторы книги выделяют еще системы агентов.

Простые агенты – это программы, которые занимаются проверкой и фильтрацией информации. Ничего особо интересного о таких программах сказать нельзя. Автоматизация и упрощение рутинной работы – вот то, для чего создаются такие цифровые помощники.

Сложные агенты – виртуальные лаборатории и миры, которые помогают исследователям сократить время на поиски решения насущных задач.

В качестве примера использования сложных агентов можно привести исследования компании Physiome Sciences, которая использовала компьютерные модели лекарственных препаратов и клеток для разработки виртуального клинического испытания, которое может тестировать композиции препаратов и исследовать их воздействие.

Подход Physiome позволяет исследователям начать «производить» препарат еще на стадии его открытия. Они создают компьютерную модель важных аспектов окружения — клеток, определенных органов и целых систем организма, например эндокринной или иммунной системы, и создают протопрепарат, способный на них воздействовать. Такая виртуальная «лаборатория жидкостных технологий» формирует достаточно многомерное окружение, позволяя исследователям немедленно моделировать клинические испытания, быстро регулируя параметры препарата так, чтобы повысить вероятность успеха. Этот «сухой», лабораторный эксперимент проводится параллельно с «живыми» испытаниями. Он использует в виртуальной среде версии принципов общей эволюции (комбинаторная химия, направленная эволюция), чтобы ускорить обнаружение препарата.

Системы агентов – совокупность программных объектов, которые используются не для автоматизации процессов, а для более глубокого понимания сложных систем. Система настраивается с помощью создания правил.

Наглядный пример – имитация поведения птичьей стаи. Этот пример приводится в книге.

Птичья стая — это система агентов, следующих правилам поведения. Стая внезапно устремляется вниз, поворачивает, рассеивается, чтобы не столкнуться с каким-то объектом, а затем снова восстанавливает свой порядок, мгновенно меняя направление. Это очень сложное поведение, и в птичьей стае нет заметного лидера.


Уже в конце 80-х годов прошлого века программисты научились моделировать системы с небольшим количеством элементов и набором правил.

В 1986 г., в одной из самых ранних компьютерных моделей, исследователь Крейг Рейнольдс воссоздал поведение птичьей стаи с помощью основанной на агентах модели под названием Boids. Он снабдил каждый агент всего тремя руководящими правилами поведения:

• не сталкивайтесь с соседями по стае;
• двигайтесь в том же направлении, что и ближайшие соседи по стае;
• меняйте свое положение в пространстве согласно положению ближайших соседей по стае.

В 1992 г. кинорежиссер Тим Бартон сделал проект Boids звездным. Он использовал эту технику для создания стай летучих мышей и пингвинов в фильме «Бэтмен возвращается». «Смоделированные трехмерные изображения пингвинов были размножены. Стая двигалась в определенном направлении, и толкотня пингвинов, когда они шагали по заснеженной улице, возникла сама собой, ее никто специально не создавал».

Еще один пример создания массовых сцен–спецэффекты в сериале «Игра престолов». Создатели популярной киноэпопеи применяют алгоритмы для имитации толп на улицах городов.



Как видите, получается естественно и зрелищно.

На сегодня всё. Продолжение разбора книги – в следующих постах.