для цього можуть використовуватись і стандартні процедури, зокрема, RPC. Але агентний підхід має більш природну і просту модель розподіленої асинхронної взаємодії, що є важливим для автоматизації завдань мережевої конфігурації, пошуку і керування ресурсами. У них агенти грають також роль представників (proxies) при міжпроцесорній взаємодії [5]. Локалізація алгоритмів у точках, де забезпечується ефективний доступ до оперативних даних, дозволяє зменшити затримки при передачі даних через мережу, а також розширити можливості із захисту даних від несанкціонованого використання.
Сам антропоморфний термін «агент» припускає реалізацію тих або інших інтелектуальних функцій і потребує використання спеціальних інструментальних засобів. Нотація нової мови програмування Java добре узгоджується з цією концепцією агентів, коли основні функції керування та взаємодії реалізуються через передачу коду, через мережу в машинонезалежній формі. Виконання коду відбувається на основі віртуальної машинної мови, на якій написана програма. У цих умовах агент повинен:
планувати дії;
функціонувати відповідно до плану;
змінювати план, виходячи з поточного стану мережі;
функціонувати, виходячи зі зміненого плану.
Специфікація плану може бути задана за допомогою лінгвістичних аргументів/параметрів, або як набір цілей, сформованих у вигляді правил. Тому сам механізм планування може мати ієрархічний характер, що дає змогу розділити процедуру планування на метарівень і базовий. На метарівні використовується об'єктно-інтерактивний протокол, що забезпечує асоціативний доступ до ресурсів шляхом модифікації дерева синтаксичного розбору вхідних запитів. На оперативному рівні формується послідовність процедур, що забезпечують безпосередню взаємодію з керованими ресурсами.
Описана вище технологія має ряд переваг порівняно з традиційними методами типу вилученого виклику процедур або RPC. За допомогою переміщення керуючої програми в точку, де локалізовані необхідні ресурси, агент може взаємодіяти з ними без передачі проміжних даних через мережу, тим самим істотно знижуючи вимоги до пропускної здатності мережі. Здатність до аналізу та адаптації до поточного стану дає змогу вибирати момент передачі даних через мережу таким чином, щоб уникнути перевантаження або порушення заданих вимог до якості мережевого сервісу.
Таким чином, мобільні інтелектуальні агенти стають засобом реалізації нової універсальної парадигми створення розподілених мережевих додатків.
На відміну від традиційної мережевої архітектури, де існує чітка регламентація правил взаємодії між рівнями, у новій архітектурі зворотний зв'язок формується в процесі взаємодії агентів [1].
Складний характер цих процесів визначається рядом факторів:
неструктурованим характером розташування інформаційних ресурсів у мережі;
використанням технології пакетної комутації разом з методами статистичного мультиплексування даних;
необхідністю підтримувати різні класи сервісу в рамках єдиної транспортної мережевої інфраструктури.
Треба відзначити, що як самі комп'ютери, так і комп'ютерні мережі, інтегровані з інформаційними системами, - це лише засоби сформульованих вище завдань.
Ці завдання можуть бути розділені на дві групи:
створення глобальної універсальної інфраструктури доступу до інформації, яку можна зберігати й обробляти за допомогою комп'ютерів;
побудова систем доступу до різних інформаційних ресурсів за індивідуально сформованими запитами користувачів.
І якщо рішення першої групи завдань, як показує досвід створення Інтернету, є можливим на шляху інтеграції існуючих інформаційних і телекомунікаційних технологій, то для рішення другої групи завдань необхідний розвиток методів інтелектуального керування в розподілених ієрархічних системах, орієнтованих на обробку та передачу цифрової інформації.
Список використаних джерел
Anken, C. S. Information Understanding [Electronic resource] / C. S. An- ken: Introduction for 5 th Anniversary Information Workshop / The Information Institute. Air Force Research Laboratory (AFRL) Information Directorate. - Rome: NY USA, 2002. - Mode of access: http://www. rl. af. mil/ rrs/Info_Inst/docs/briefings_2002/IU_II_workshop. ppt, free. Title from the screen.
Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) Documentation [Electronic resource]. - Mode of access: http://www. fipa. org,2002, free. Title from the screen.
Goossenaerts, J. and Pelletier, C. Enterprise ontologies and knowledge management [Text] / J. Goossenaerts and C. Pelletier: Proceedings of the 7 th International Conference on Concurrent Enterprising «Engeneering the
Knowledge Economy through Co operation». - Trento, Italy: IOS Press, Amsterdam, Holland, 1998. - P. 3-15.
Multiagent Systems: a Modern Approach to Distributed Artifical Intelligence [Text] / [Ed. by G. Weiss]. - Cambridge, Massachusetts, London: The MIT Press, 2000.
O'Leary, D. E. Different firms, different ontologies, and no one best ontology [Text] / D. E . O'L eary // IEEE Intelligent Systems . - 200 0, September/October. - P. 72-78.