Теория и методика профессионального образования - Педагогические науки - Сортировка материалов по секциям - Конференции - Академия наук
Приветствую Вас, Гость! Регистрация RSS

Академия наук

Суббота, 03.12.2016
Главная » Статьи » Сортировка материалов по секциям » Педагогические науки

Теория и методика профессионального образования
Використання мультиагентних систем у навчальному процесі
 
Автори:
 
Іванова Марина Олександрівна, Стахановський навчально-науковий інститут гірничих та освітніх технологій
 
Лавриненко Наталя Володимирівна, Стахановський навчально-науковий інститут гірничих та освітніх технологій
 
Ми знаємо безліч прикладів того, як з маленьких складових формуються великі і складні речі, об’єднуючись у систему. Величезні молекули утворюються з окремих атомів, професійні співтовариства утворюються з окремих людей. У кожній мережі існують вузли, які об’єднуються зв’язками. Вузли можуть бути амінокислотами, людьми, фірмами або веб-сторінками. Зв’язки можуть бути телефонними лініями, листами, оптоволоконними лініями. З точки зору мережі, не має ніякого значення, з чого складаються вузли і з’єднання. Ми можемо побачити Мережу у безлічі явищ, що оточують нас. Мережеві структури оточують нас всюди. Це і транспортні мережі: водного, залізничного, автотранспортного і повітряного сполучення; газо-, нафто- і водопроводи. До недавнього часу складні мережі описувалися на основі припущення, що існує середня для усієї мережі вірогідність утворення зв’язку між двома вузлами. На основі цього припущення може існувати тільки досить рівномірна мережа, в якій усі елементи мають приблизно однакове число зв’язків. Сучасне ПО, наприклад, корпоративного рівня, неймовірно складне. Посилює справу «масштабний чинник» – чим більше система, тим швидше росте її складність, оскільки росте число зв’язків між частинами.
Мультиагентні системи (МАС) є одним із способів спростити систему, оскільки дозволяє скоротити число внутрішніх зв’язків в системі (якщо подумати, то це можна сказати майже про будь-яку досить автономну систему штучного інтелекту).
Очевидно, що мультиагентні системи досить сильно відрізняються від класичних систем. І, хоча первинною метою була саме паралельна обробка завдань штучного інтелекту, зараз основний акцент робиться на роздільній обробці (на відміну від паралельної системи штучного інтелекту, агенти частіше вирішують не однакові завдання, у тому числі конкурують один з одним) і «соціальній» поведінці агентів. Цікаво, що МАС дозволяють вважати людину таким же агентом.
Стрімкий розвиток комп’ютерних технологій відкриває нові можливості в області побудови математичних моделей і стає причиною появи нового інструменту, такого як імітаційне моделювання. Імітаційне моделювання активно використовується в процесі розробки складних систем.
За допомогою спеціалізованих інструментів моделюється поведінка майбутньої системи. Це дає можливість при проектуванні, розробці архітектури в режимі реального часу проаналізувати роботу системи, а також змінити її параметри «на льоту».
Мультиагентні системи створені для вирішення різних завдань штучного інтелекту, в яких є присутніми декілька учасників.
Отже, мультиагентні системи можна використати для реалізації задач:
  в навчальному процесі, наприклад, для вирішення задач комівояжера з вищої математики, або реалізувати процес навчання учнів молодших класів для вивчення правил дорожнього руху;
  в економіці, для діагностики поведінки ринку прибутку/збутку;
  в науковому середовищі, наприклад, для вирішення задач управління космічними апаратами, планування їх дій, координації руху.
Агент в МАС – це особливий компонент, який здатен сприймати своє оточення через сенсори і змінювати його своїми діями.
Основною ланкою мультиагентної системи є інтелект. Інтелект – це здатність системи домагатися мети або проявляти певну поведінку в умовах невизначеності ситуації, викликаної якими-небудь непередбачуваними подіями.
В цілому, мультиагентні технології забезпечують наступні важливі переваги:
  є інноваційними продуктами нового покоління і несуть в собі якісно нові можливості: добре відомі або нові складні проблеми вирішуються новим, продуктивним і ефективним способом;
  характеризуються гнучкістю: вони працюють, динамічно реагуючи на зміни і постійно покращуючи рішення в реальному часі;
  інтелектуальні: агенти не лише наслідують задані процеси, але і аналізують ситуацію і шукають спосіб рішення задачі;
  мають високу продуктивність;
  характеризуються високою швидкістю реакції на події і швидкістю знаходження рішення задачі;
  дозволяють коригувати результати роботи системи;
  сприяють розвитку вміння прогнозування, передбачення;
  здатні навчатися.
Отже, при використанні МАС у навчальному процесі студенти мають можливість моделювання і вивчення об’єктів і явищ у їх взаємозв’язку з урахуванням впливу багатьох чинників на явища, що досліджуються.
Таким чином, агентно-орієнтовні середовища можуть служити ефективними засобами вивчення, дослідження і рішення складних проблем в широкому спектрі предметних областей.
 
Література:
1.Соловей О.Ю., Авилов К.К. Агентные модели: анализ подходов и возможности приложения к эпидемиологии. / ИВМ РАН, Россия. 2012.
2.Інтернет-ресурс: http://www.uic.unn.ru/pustyn/cgi-bin/htconvert.cgi?netlogo.txt
3.Інтернет-ресурс: http://ru.wikipedia.org/ (онлайн енциклопедія).
Категория: Педагогические науки | Добавил: Иван155 (24.04.2013)
Просмотров: 489 | Рейтинг: 5.0/1
Всего комментариев: 0
Добавлять комментарии могут только зарегистрированные пользователи.
[ Регистрация | Вход ]