Sun'iy intellektdagi intellektual agentlarning turlari

2. Sun'iy intellektdagi intellektual agentlarning turlari. Intellektual agentlarning
sinflari. SIda agentlarning bir nechta tipi mavjud. Masalan:
1. Fizik agent - bu muhit haqidagi axborotlarni sensorlar yordamida qabul qiladi va
manipulyatorlar yordamida harakat qiladi.
2. Vaqtli agent - bu vaqt bo’yicha o’zgaradigan axborotlardan foydalanuvchi va
ba’zi harakatlarni taklif etuvchi, yoki ma’lumotlarni kompyuter dasturiga yoki
insonga taqdim etuvchi va axborotlarni dasturli kiritish orqali oluvchi hisoblanadi.
Oddiy dasturli agent matematik ko’rinishda har qanday mos keladigan sezilarli
natijani agent bajarishi mumkin bo'lgan harakatga yoki keying harakatlarga ta'sir
ko'rsatadigan omil, fikr, funksiya yoki o’zgrmas sifatida tasvirlash mumkin. O'z
navbatida, O’A agenti idrok etish natijasini faqat harakatga yo'naltiradi.
Agent tuzilmasi. Hozircha agentlarning xususiyatlari idrok qilishning har
qanday ketma-ketligini agent olganidan keyin, uning tomonidan bajariladigan
harakatlarni tahlil qilish asosida qaralgan edi. Endi ularning ichki faoliyati qanday
tashkil etilganligini ko'rib chiqamiz. SIning vazifasi - idrok va xatti-harakatlarni aks
ettirishda agent funksiyasini ifodalovchi dasturlarni ishlab chiqishdan iborat. Bu
holda dastur fizik datchiklar va bajaruvchi mexanizmlardan iborat hisoblash
qurilmasi asosida ishlashi taxmin qilinadi. By komponentlar agentning arxitekturasi
deb nomlanadi va agent tuzilmasi shartli ravishda quyidagi formula bilan belgilanadi
agent = arxitektura + dastur Shubhasiz, tanlangan dastur ushbu arxitektura uchun
mos bo'lishi kerak.
Masalan, agar dastur Walk (yurish) kabi harakatlarni bajarish bo'yicha tavsiyalar
ishlab chiqsa, u holda arxitekturada tayanch-dvigitelli apparatdan foydalanishni
oldindan bilishi tavsiya etiladi. Arxitektura an'anaviy shaxsiy kompyuter bo'lishi
mumkin yoki u bir nechta bortli kompyuterlar, videokameralar va boshqa
datchiklarga ega robotlashtirilgan avtomashina sifatida amalga oshirilishi mumkin.
Umuman olganda, arxitektura datchiklardan olingan idrok natijalarini dasturga,
dasturni bajarishga va dastur tomonidan tanlangan harakatlar variantlarini ijro
etuvchi mexanizmlarga o'tkazishni ta'minlaydi. Arxitektura shaxsiy kompyuter yoki
robot transport vositasi bo'lishi mumkin.
Agent dasturlari. Barcha agent dasturlar bir xil tuzilishga ega: ular
datchiklardan joriy idrok etish natijalarini kirish ma'lumotlari sifatida qabul qiladi
va tanlangan harakat variantini bajaruvchi mexanizmlarga (aktuatorlarga)
qaytaradi. Joriy idrok natijalarini kirish sifatida qabul qiladigan agent dasturi bilan
idrok qilish harakatlarining butun tarixini kirish sifatida qabul qiladigan agent
funksiyasi o'rtasidagi farqni ko’rsatish kerak. Agent dasturi kiruvchi ma’lumotlar
sifatida faqat joriy idrok natijalarini oladi, chunki u o'z muhitidan boshqa hech
narsa o'rgana olmaydi. Agar agentning harakatlari idrok qilish harakatlarining
butun ketma-ketligiga bog'liq bo'lsa, unda agentning o'zi bu his qilish
harakatlarining natijalarini eslab qolishi kerak. Deyarli barcha intellectual
tizimlarning asosini tashkil etuvchi dasturli agentlarning to'rtta asosiy turi mavjud
- oddiy refleksli agentlar;
- modellarga asoslangan refleksli agentlar;
- maqsad asosida harakat qiluvchi agentlar;
- foyda asosida harakat qiluvchi agentlar.
Oddiy refleksli agentlar. Oddiy agentning ko’rinishi - bu oddiy refleksiv
agent hisoblanadi. Bunday agentlar idrok etishning barcha tarixiy aktlarini inkor
etib, idrok etishning joriy aktlari asosida harakatni tanlaydilar.
Oddiy refleksli agentlari diqqatga sazovor xususiyati bilan ajralib turadi, ular
juda sodda, ammo ular juda cheklangan aqlga ega bo’ladi. Ushbu turdagi agentlar,
agar to'g'ri qaror faqat hozirgi idrokka asoslangan holda, boshqacha aytganda,
muhit to'liq kuzatilgan bo'lsa, ishlaydi. Kichik miqdordagi kuzatilmaslikning joriy
etilishi uning ishlashiga jiddiy xalaqit berishi mumkin. Misol. Агент – tozalagich:
Qarorlar faqat mavjud joy va unda axlat borligi haqidagi ma'lumotga asoslanadi.
Modelga asoslangan refleksli agentlar. Qisman kuzatish sharoitida ishni
tashkillashtirishning eng samarali usuli - bu joriy vaqtda agent tomonidan idsrok
etilgan ma’lumotlarga mos keluvchi dunyoning qismini kuzatishdan iborat. Bu
shuni anglatadiki, agent idrok qilish aktlari tarixiga bog'liq bo'lgan va shu bilan
birga hech bo'lmaganda hozirgi holatning kuzatib bo'lmaydigan tomonlarini aks
ettiradigan o'ziga xos ichki holatni saqlab turishi kerak. Misol sifatida mashinani
boshqarishda mashina xarakatini bir qatordan boshqasiga o'tish masalasini hal
qilish uchun agent boshqa barcha avtomobillarni bir vaqtning o’zida ko’rolmasa, u
boshqa mashinalarning qaerdaligini kuzatishi kerak. Vaqt o'tishi bilan ushbu ichki
holat haqidagi ma'lumotni yangilash uchun ikki xil ma'lumot agent dasturiga
kodlangan bo'lishi kerak. Birinchidan, mashinalar xarakati holati agentdan bog’liq
bo’lmagan holda o'zgaradi, masalan, oldinda xarakatlanayotgan mashinani quvib
o’tmoqchi bo’lgan mashina oldingi xarakatini o’zgartirib oldingi mashinaga
yaqinlashadi. Ikkinchidan, agentning o'z xatti-harakatlari holatga qanday ta'sir
qilishi to'g'risida ma'lum ma'lumotlar talab qilinadi, masalan, agent rulni soat
yo'nalishi bo'yicha aylantirganda, mashina o'ngga buriladi yoki mashina besh
minut mobaynida shimolga xarakatlangandan keyin u besh minutdan oldingi
holatiga nisbatan 5 kilometr shimolda joylashgan bo’ladi. Bu holatlarning
o’zgarishini mantiqiy sxemalar yoki murakkab ilmiy nazariyalar bilan model
ko’rinishda tasvirlash mumkin. Bunday modeldan foydalanadigan agentga modelga
asoslangan agent deyiladi. Modelga asoslangan refleksli agent ichki holat asosida
harakat qiladi va hozirgi idrok oldingi ichki holat bilan birlashtirilib, hozirgi
holatning yangilangan tavsifini beradi.
Modelga va maqsadga asoslangan agentlar. Muhitning hozirgi holatini
bilish har doim ham nima qilish kerakligi to'g'risida qaror qabul qilish uchun
etarli emas. Masalan, chorrahada taksi chapga, o'ngga yoki to'g'riga harakatlanishi
mumkin. To'g'ri qaror, bu taksining qaerga borishiga bog'liq. Boshqacha qilib
aytganda, agent nafaqat hozirgi holatning tavsifiga, balki yo'lovchini belgilangan
manzilga etkazish kabi istalgan vaziyatlarni tavsiflovchi maqsad haqida ham
ma'lumotga ega bo’lishi zarur. Agent dasturi maqsadni amalga oshiruvchi
harakatlarni tanlash uchun ushbu ma'lumotlarni mumkin bo'lgan harakatlar
natijalari to'g'risidagi ma'lumotlar bilan (refleks agentining ichki holatini yangilash
uchun ishlatilgan ma'lumot bilan) birlashtirishi mumkin. Ba'zan maqsadga
asoslangan harakatni tanlash vazifasi oddiy bo’ladi, agarda maqsadga erishish bitta
harakatning natijasi bo'lsa, ba'zida bu vazifa yanada qiyinlashadi va bu holda agent
maqsadga erishish uchun harakatlarning uzoq ketma-ketliklarini hamda
burilashlarni ko'rib chiqishi talab qilinadi.
Qidiruv va rejalashtirish - bu agentga o'z maqsadlariga erishishga imkon
beradigan harakatlar ketma-ketligini ishlab chiqishga imkoniyt yaratuvchi SIning
qism sohalari hisoblandi. Shuni ta’kidlash kerakki, ushbu turdagi qarorlarni qabul
qilish tartibi yuqorida tavsiflangan shart-harakatlar qoidalarini qo'llash tartibidan
tubdan farq qiladi, chunki u kelajakni o'ylab, ikkita savolga javob berish kerak:
"Agar men buni qilsam nima bo'ladi" va "bu menga qoniqishga erishishimga imkon
beradimi". Refleksli agentlari loyihalarida bunday ma'lumotlar aniq ko'rsatilmagan,
chunki o'rnatilgan qoidalar idrok va harakatlar o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri
muvofiqlikni o'rnatadi.
Bir qarashda, maqsadga asoslangan agent kamroq samaraliroq bo'lib tuyulsada, u
yanada moslashuvchan, chunki uning qarorlariga asoslangan bilim aniq taqdim
etiladi va o'zgartirilishi mumkin.
Foydalilikga
asoslangan
agentlar.
Aslida,
muhitlarning
ko'pchilik
variantlarida yuqori darajali xulq-atvorni shakllantirish uchun faqat maqsadlarga
erishish etarli bo’lmaydi. Masalan, odatda taksining belgilangan joyga etib
borishiga imkon beradigan (va shu bilan qo’yilgan maqsadga erishish)
harakatlarning bir nechta ketma-ketliklari mavjud bo’lib, bular orasida boshqalarga
qaraganda tezroq, xavfsizroq, ishonchli yoki arzonroq borishni ta’minlaydigan
ketma-ketlik mavjud bo’lishi mumkim. Maqsadlarga yo’naltirilganlik holatlar
o'rtasida faqat "erishilgan" va "erishilmagam" kabi qat’iy binar farqni hosil
qilishga imkoniyat yaratsa, u holda samaradorlikning umumiy ko’rsatkichlari turli
holatlarni taqqoslash natijasida ular orasidan agentni qanoatlantiruvchi holatlar
tanlanadi.
Foydalilik
funksiya
holatni
(yoki
holatlar
ketma-ketligini)
agentning
qoniqish darajasiga mos keladigan haqiqiy son bilan ifodalaydi. Foydalilik
funksiyaning to'liq spetsifikatsiyasi maqsadlar natija bermaganda quyidagi ikkita
holatda ratsional qaror qabul qilish imkoniyatini beradi. Birinchidan, shunday
qarama-qarshi maqsadlar mavjud bo'lib, ularning ba'zilariga (masalan, yoki tezlik,
yoki xavfsizlik) erishish mumkin bo'lsa, u holda foydalilik funksiyalar sizga
maqbul murosani topishga imkon beradi. Ikkinchidan, agar agent erishishi mumkin
bo'lgan bir nechta maqsadlar mavjud bo'lsa, ammo ularning hech biri to’liq aniqlik
bilan amalga oshmasa, u holda foydalilik funksiyasi maqsadlarning muhimligini
hisobga olib, yutuqga erishishning ehtimolini baholashning qulay usulidan
foydalanishga imkoniyat yaratadi.
Oddiy agentlar. Bunday agentlar joriy bilimlar asosida harakat qiladi. Ularning
agentlik funksiyasi “shart-harakat” sxemasiga asoslanadi. IF (shart) THEN harakat
Bu funksiya muvaffaqiyatli qo’llaniladi, qachonki bizni o’rab turgan muhitni to’liq
nazoratga olish mumkin bo’lsa.
O’rganuvchi
agentlar.
O’rganuvchi
agent(O’A)ning
tuzilishini
to'rtta
kontseptual tarkibiy qismga bo'lish mumkin. Eng muhim farq takomillashtirishni
amalga oshirishga javob beradigan o’rganuvchi komponent va tashqi harakatlarni
tanlashni ta'minlaydigan samaradorlik komponenti o'rtasida kuzatiladi [25-26].
Samaradorlik komponenti - bu idrok qilingan ma'lumotni qabul qiladigan va
hatti-harakatlarning bajarilishi haqida qaror qabul qiladigan agentning qismi
hisoblanadi. O’rganuvchi komponent agentning qanday harakatlanishini baholash
uchun tanqidchining fikridan teskari aloqa yordamida foydalanadi va kelajakda
samaraliroq harakatlanish uchun samaradorlilik komponentni qanday o'zgartirish
kerakligini aniqlaydi. O’rganuvchi komponentning loyixasi samaradorlik
komponenti loyixasiga juda bog'liq bo’ladi. Tanqidchi o'rganuvchi komponentga
samaradorlik standartining doimiyligini hisobga olib agentning qanchalik yaxshi
harakatlanayotgani haqida ma’lumot berib turadi. Agentning muvaffaqiyatli
harakatlanishi uchun idrok etilgan natijalar emas, balki tanqidchi zarur. Masalan,
shaxmat dasturida raqibini mag'lubiyatga uchratganligini ko'rsatuvchi yaxshi
natijalar olinishi mumkin, ammo buning yaxshi natija ekanligini aniqlash uchun
samaradorlik standarti talab qilinadi; idrok qilingan ma'lumotlarning o'zi bu haqda
hech qanday natija bermaydi. Bunda samaradorlik standarti doimiy bo'lishi muhim
hisoblanadi. Aslida, ushbu standartni agent uchun mutlaqo tashqi ko'rinish sifatida
qarash kerak, chunki agent uni o'z xattiharakatlariga mos kelishi uchun o'zgartira
olmasligi kerak.
O’Aining oxirgi komponenti muammolar generatori hisoblanadi. Uning
vazifasi yangi va muhim tajribani olishga olib keladigan harakatlarni taklif
qilishdir. Gap shundaki, agar samaradorlik komponenti o’zini namoyon qilsa, u
holda agent o’z bilimi nuqtai nazaridan eng yaxshi deb hisoblangan harakatlarni
bajarishni davom ettiradi. Agar agent ozgina tajriba o'tkazishga tayyor bo’lsa va
qisqa muddatda bajargan harakatlari unchalik optimal bo’lmasa, u holda agent
uzoq muddatli kelajak nuqtai nazardan ancha yaxshi harakatlarni aniqlay oladi.
Muammo generatori bunday izlanish harakatlarini taklif qilish uchun mo’ljallangan.
Ba'zi adabiyotlarda O’Alar avtonom IAlar (angl. autonomous intelligent agents) deb
ham ataladi, bu ularning mustaqilligi va o'rganish hamda o'zgaruvchan sharoitlarga
moslashish qobiliyatini anglatadi. Nikolay Kasabov [27] fikriga ko'ra,
IAlar tizimi quyidagi qobiliyatlarni namoyon qilishi kerak:
• аtrof-muhit bilan o'zaro munosabat jarayonida o'rganish va rivojlantirish;
• real vaqt rejimiga moslashish;
• katta hajmli ma'lumotlarga asoslanib tez o'rganish;
•
muammolarni
hal
qilishning
yangi
usullariga
bosqichma-bosqich
moslashish;
• misollar bazasini to'ldirish qobiliyatiga ega bo'lish;
• tez va uzoq xotirani, yoshni va boshqalarni modellashtirish parametrlariga
ega bo’lish;
• xulq, xato va muvaffaqiyat nuqtai nazaridan o'zini tahlil qilish.
Subagentlar.
IA
o’zining
vazifasini
faol
bajarish
uchun
ko’plab
subagentlarni o’z ichiga oluvchi ierarxik tuzilmaga ega bo’ladi. Subagentlar IAlar
tarkibiga kiradi va ular quyi pog’onadagi qayta ishlash va bajarish funksiyalarini
amalga oshiradi. IAlar va subagentlar birgalikda murakkab masalalarni bajarishda
to’liq tizimni tashkil etadi.
Subagentlarning bir nechta tipi mavjud [25-26]:
1) Vaqtli agentlar-tezkor qaror qabul qilish uchun;
2) Fazoli agentlar-haqiqiy olam bilan o’zaro aloqa qilish uchun;
3) Sensorli agentlar-sensorli signallarni qayta ishlash uchun;
4) Qayta ishlaydigan agentlar - nutqni tanish tipidagi muammolarni yechadi;
5) Qaror qabul qiluvchi agentlar-muammolar bo’yicha qaror qabul qilish
uchun;
6) O’Alar - boshqa IAlar uchun strukturalar va ma’lumotlar bazasini yaratish
uchun;
7) Dunyoviy agentlar-avtonom ravishda harakat qilish maqsadida o’zida
barcha qolgan agentlarni birlashtirish uchun.
Bilimlarga asoslangan agentlar. Bilimlarga asoslangan ixtiyoriy agentning
asosiy komponenti uning bilimlar bazasi hisoblanadi. Bilimlar bazasini yangi
bilimlar bilan to’ldirib borish va bilimlar bazasidagi mavjud bilimlarni
o’zgartirishning ma’lum uslubi (dasturi) mavjud bo’lishi kerak. Bilimlar bazasidagi
bilimlar mantiqiy mulohazalar sifatida qaraladi va ular ustida mantiqiy amallarni
qo’llab mantiqiy xulosalar hosil qilinadi. Bunday mantiqiy amallarni bajarish
uchun maxsus Tell va Ask dasturlaridan foydalaniladi. Bu dasturlar mavjud
bilimlarga mantiqiy amallarni qo’llab yangi mantiqiy xulosalarni hosil qiladi. Tell
va Ask dasturlaridan foydalanuvchi agent dasturining ishlashi uch qadamdan
iborat. Birinchi qadamda - Tell funksiyasi yordamida qabul qilingan ma’lumotlar
bilimlar bazasiga joylashtiriladi, ikkinchi qadamda - Ask funksiyasi yordamida
qanday harakatni amalga oshirish kerakligi haqida bilimlar bazasiga so’rov
yuboriladi. Ushbu so’rovga javob berish jarayonida tashqi olamning joriy holati
bo’yicha mukammal fikrlashlar o’kaziladi, mumkin bo’lgan harakatlar ketmaketligi
asosida olingan natijalar tahlil qilinadi. Uchinchidan, agent Tell funksiyasi
yordamida o’zining tanlagan variantini ro’yxatga oladi va o’z harakatini bajaradi.
Tell funksiyasi o’zining navbatdagi amali yordamida action harakatining haqiqiy
bajarilganligi
haqida
bilimlar
bazasiga
ma’lumot
yuboradi.
Kompyuter sohasidagi intellektual agentlar. Bu sohada asosan to’rtta tipli IAlar
mavjud [28]:
1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar [28];
2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar;
3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar [28];
4. Axborotlarni oluvchi agentlar.
1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar-tarmoq resurslaridan (ko’proq
intenetdan) sotiladigan tovarlar va xizmat ko’rsatish to’g’risidagi axborotlarni
to’playdi. Bunday robotlar xo’jalik tovarlari, ya’ni kompakt-disklar, kitoblar, elektr
tovarlari va boshqa tovarlarni sotish uchun samarali ishlaydi. Bunday robotlarga
misol sifatida Amazon.com ni keltirish mumkin.
2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar-bu sizning
nomingizdan sizning qiziqishingizga qarab harakat qiluvchi IA hisoblanadi.
Bunday agentlar quyidagi topshiriqlarni bajaradi: sizning pochtangizni tekshiradi,
ularni muhimligi bo’yicha saralaydi, keladigan xat to’g’risida sizni xabardor qiladi;
kompyuter o’yinlarida sizning opponentingiz sifatida o’ynaydi;
yangiliklarni to’playdi;
tanlangan fan bo’yicha axborotlarni izlaydi;
mustaqil ravishda web-shakllarni to’ldiradi va kelajakda foydalanish uchun
axborotlarni saqlaydi;
web - sahifalarni ko’rib chiqadi va tayanch axborotlarni yoritadi;
siz bilan turli mavzularda bahslashadi.
3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar-bu kuzatishni amalga oshiradi va
hisobotlarni jo’natadi. Masalan, “NASA’s Jet Propulsion Laboratory” da
inventarlar, rejalashtirish, jadval tuzish holatlarini kuzatuvchi agent bor. Bunday
agentlar kompyuter tarmoqlarini kuzatadilar va tarmoqga ulangan har bir
kompyuter konfigurasiyasini nazorat qiladi.
4. Axborotlarni oluvchi agentlar-bu ma’lumotlar omborida harakat qilib
ma’lumotlarni yig’ish bilan shug’ullandi. Ma’lumotlar ombori turli manbalardan
olingan axborotlarni o’zida birlashtiradi. Axborotlarni yig’ish -bu kelajakda
foydalanish uchun ma’lumotlarni qidirish jarayoni, masalan, sotuvni ko’paytirish
yoki sotib oluvchilarni jalb etish.
Dasturli agentlar. Bunday agentlarni sinflashda quyidagi asosiy
alomatlardan foydalaniladi [25-26]:
1) tashqi muhit haqidagi ichki tasvirlashlarning rivojlanish darajasi;
2) munosabat uslubi.
Birinchi alomat bo’yicha agentli dasturlar intellektual (kognitivli,
fikrlovchi) va reaktiv agentlarga bo’linadi. Intellektual agentlar o’zida mavjud
bilimlar bazasiga, harakatlarni fikrlash va tahlil qilishning mavjudligi uchun tashqi
muhitni yaxshi va simvolli modellashtirish qobiliyatiga ega bo’ladi.
Reaktivli agentlar tashqi olam haqida umuman yoki cheklangan tasavvurga
ega va bashorat qilish ko’lami juda cheklangan bo’ladi. Ular o’zining harakatini
rejalashtirish qobiliyatiga ega bo’lmaydi, tashqi olam ta’siriga kuchli bog’langan
bo’ladi. Ular fikrlashdan foydalanmaydi va shaxsiy resurslarga han ega bo’lmaydi.
Kognitivli agentlar reaktivli agentlarga nisbatan tashqi olam to’g’risida
ko’proq tasavvurga ega bo’ladilar. Bunga ular o’zlaridagi mavjud bilimlar bazasi
va masalani yechishning mexanizmlari yordamida erishadilar. Kognitivli agentlar
tashqi olamni ichki tasavvur etish va fikrlash qobiliyatlarining rivojlanganligi
sababli turli holatlarni saqlash va tahlil qilish, o’z harakatiga ta’sir etuvchi turli
holatlarni bashorat qilish, o’z harakatlaridan kelib chiqib kelajakda qanday harakat
qilishni rejalashtirish uchun xulosa chiqarish qobiliyatlariga ega. Mobilli agentlar-
bu tarmoq bo’yicha ko’chib yuradigan dastur hisoblanadi. Ular o’zining harakatini
bajarish uchun kliyent kompyuterdan chiqadi va masofaviy serverga ko’chadi,
undan keyin yana orqaga qaytadi. Mobil agentlar KTlar uchun istiqboli porloq
hisoblanadi, lekin hozirgi vaqtda ularni yaratishning alohida standartlari mavjud
emas, bir qator muammolar, ya’ni tarmoq bo’yicha siljishning rasmiy uslublari,
tarmoq bo’yicha beriladigan viruslardan himoyalash, agentlar tomonidan shaxsiy
mulk huquqiga rioya qilish, axborotlarning maxfiyligini saqlash kabilar o’z
yechimini topaolmayapti.
Dasturli agentlarga misollar. 1) IBM firmasi tomonidan ishlab chiqilgan
ABE (Agent Building Environment) agentlarni yaratish muhiti - IAlarga
asoslangan hamda mavjud ilovalarni yangi agentlar bilan to’ldiruvchi ilovalarni
yaratish uchun qo’llaniladi. Bunda IA muhit shartlarini kuzatadi, qoidalar asosida
qaror qabul qiladi va natijada ba’zi harakatlarni bajaradi. 2) Bits & Pixels firmasi
tomonidan ishlab chiqilgan Intelligent Agent Library maxsuloti agentlarning o’zaro
aloqasini va agentlar guruhini qurishni ta’minlash uchun qo’llaniladi. U KQML
tiliga asoslangan va Web-ilovalarda ishlaydigan agentlarning namunaviy misollarini
o’z ichiga olgan. Bu ilova mobil agentlarni yaratishda qo’llaniladi.
Foydalanilgan adabiyotlar:
1.
http://fayllar.org
2. Тожибоев И. Т. Краевые задачи в специальной области для уравнения
смешанного типа //Вестник Томского государственного университета.
Математика и механика. – 2018. – №. 56. – С. 17-28.
3. Mirzapolatovich E. O., Eralievich T. A., Mavlonzhonovich M. M. Analysis
of Static Characteristics Optoelectronic Level Converters Liquids and Gases
Based on Hollow Light Guides //EUROPEAN JOURNAL OF
INNOVATION IN NONFORMAL EDUCATION. – 2022. – Т. 2. – №. 6. –
С. 29-31.
|