advertise laitec sharif univercity تبلیغات در سایت سورس کد تبلیغات در سایت سورس کد
دانلود مجموعه 70 پروژه مفید و کاربردی سی شارپ #C

دانلود مجموعه 70 پروژه مفید و کاربردی سی شارپ #C

9500 تومان
دانلود پروژه آموزش چندرسانه ای با دایرکتور Director

دانلود پروژه آموزش چندرسانه ای با دایرکتور Director

3000 تومان
دانلود سورس پروژه TSP با الگوریتم مورچگان Ants

دانلود سورس پروژه TSP با الگوریتم مورچگان Ants

4800 تومان
دانلود PDF مجموعه 300 نکته جالب برنامه نویسی در سی شارپ #C

دانلود PDF مجموعه 300 نکته جالب برنامه نویسی در سی شارپ #C

3000 تومان
سورس پروژه دفترچه تلفن ساده در سی شارپ #c و بانک Access

سورس پروژه دفترچه تلفن ساده در سی شارپ #c و بانک Access

3000 تومان

ساختار عامل های هوشمند

کار هوش مصنوعی (AI) طراحی برنامه ی عامل است که تابع عامل را پیاده سازی میکند، این تابع ادراکات را به فعالیت ها نگاشت میکند. در ادامه در مورد عملکرد داخلی عامل های هوشمند بحث می کنیم.
ساختار عامل های هوشمند

تاکنون رفتار عامل ها را توصیف کردیم. رفتار ، عملی است که پس از هر دنباله از ادراکات صورت می گیرد. اکنون در مورد عملکرد داخلی عامل ها بحث می کنیم. کار AI طراحی برنامه ی عامل است که "تابع عامل" را پیاده سازی می کند. تابع عامل، ادراکات را به فعالیت ها نگاشت می کند. فرض میکنیم این برنامه بر روی یک دستگاه محاسباتی با حسگرها و محرک های فیزیکی، یعنی معماری اجرا می شود: برنامه + معماری = عامل

بدیهی است برنامه ای که انتخاب می کنیم باید با معماری تناسب داشته باشد. اگر برنامه بخواهد فعالیتی مثل راه رفتن را انجام دهد، معماری باید دارای پا باشد. معماری ممکن است یک pc معمولی، اتومبیل روباتیک با چند کامپیوتر، دوربین و سایر حسگر ها باشد. بطور کلی معماری، از طریق حسگرهای موجود درک می کند، برنامه را اجرا می کند، و انتخاب های فعالیت برنامه را به محرک ها ارسال می کند.

♦ برنامه های عامل  (agent programs)

برنامه های عامل درک فعلی را به عنوان ورودی از حسگرها (سنسورها) می پذیرند، و فعالیت را از طریق محرک ها انجام می دهند. توجه داشته باشید که ، برنامه عامل درک فعلی را به عنوان ورودی می گیرد، ولی تابع عامل کل سابقه درک را دریافت میکند. برنامه ی عامل، فقط درک فعلی را به عنوان ورودی می پذیرد، زیرا هیچ چیز دیگری از محیط در دسترس نیست. اگر فعالیت های عامل ، به کل "دنباله ی ادراک" بستگی داشته باشد، عامل باید کل ادراک ها را به یاد بیاورد. 

برنامه  عامل، از طریق شبه کد ساده ای توصیف میشود. بعنوان مثال، شکل زیر یک برنامه عامل ساده را نشان میدهد که "دنباله ادراک" را ردیابی کرده از آن به عنوان شاخصی در جدول فعالیت ها استفاده می کند تا تصمیم بگیرد چه کاری باید انجام دهد. این جدول، تابع عاملی را صریحا نشان میدهد که در برنامه ی عامل گنجانده شده است. برای ساخت عامل خردمند، باید جدولی بسازیم که برای هر دنباله ی ادراک ممکن ، دارای فعالیت های مناسبی باشد.

function TABLE-DRIVEN-AGENT (percept) returns an action
  presistent: percepts, a sequence, initially empty table, a table of actions, indexed by percept sequences, initially fully specified

    
  append percept to end of percepts
  action <-- LOOKUP(percepts,table)

  return action
برای هر درک جدید فراخوانی می شود و هر بار فعالیتی را بر می گرداند. با استفاده از ساختمان داده های خود، دنباله ادراک را ردیابی می کند  TABLE-DRIVEN-AGENTبرنامه 

 

برنامه TABLE-DRIVEN-AGENT  تابع عامل مطلوب را پیاده سازی میکند. چالش مهم AI، چگونگی نوشتن برنامه ای است که با استفاده از یک کد کوچک (به جای جدول بزرگ)، رفتار عقلایی را انجام دهد. مثال های زیادی داریم که نشان می دهد، این کار امکان پذیر است. به عنوان مثال، جدول های بزرگ ریشه دوم که قبل از دهه 1970 توسط مهندسین و دانش آموزان مورد استفاده قرار گرفت، جای خود را به یک برنامه  5 خطی داده است که از روش نیوتن استفاده میکند و در ماشین حساب های الکترونیکی قابل استفاده است. AI همان کاری را انجام می دهد که نیوتن برای ریشه دوم انجام میدهد.

در ادامه، چهار نوع برنامه عامل را بررسی می کنیم که قواعد مربوط به تمام سیستم های هوشمند را دربر می گیرد. هر نوع برنامه ی عامل, اجزای خاصی را به روش های خاصی با هم ترکیب میکند تا فعالیت را  انجام دهد.

♦ عامل های واکنشی ساده (simple reflex agents)

ساده ترین نوع عامل ها، عامل واکنشی ساده است. این عامل ها فعالیت ها را بر اساس درک فعلی و بدون در نظر گرفتن سابقه ی ادراک، انتخاب میکنند. فرض کنید راننده ی تاکسی خودکار هستید. اگر اتومبیل جلویی ترمز کند و چراغ ترمز آن روشن شود، باید آن را تشخیص دهید و ترمز کنید. به عبارت دیگر ، برخی پردازش ها بر روی دریافت اطلاعات تصویر ورودی صورت می گیرد تا شرایطی که ما آن را "ترمزکردن اتومبیل جلویی" می نامیم رخ دهد، سپس این رویداد موجب فعال شدن برخی اتصالات موجود در برنامه عامل خواهد شد و عمل "اقدام به ترمز" را فعال می سازد. این اتصال را قانون شرط فعالیت یا قانون شرط کنش می نامیم: اگر اتومبیل جلویی ترمز کرد آنگاه اقدام به ترمز کن. 

انسان نیز  چنین اتصالاتی دارد، که بعضی از آنها پاسخ های آموخته شده هستند (مثل رانندگی) و بعضی دیگر غریزی هستند (مثل بستن چشم هنگام نزدیک شدن شی ء ای به آن). روش کلی و قابل انعطاف این است که یک مفسر همه منظوره برای قوانین شرط فعالیت ساخته شود و سپس مجموعه ای از قوانین برای محیط های کار خاص ایجاد گردد. در شکل زیر، برنامه ی عامل نشان داده شده است که خیلی ساده است. تابع INTERPRET-INPUT با استفاده از ادراک، یک توصیف انتزاعی از حالت فعلی ایجاد میکند، و تابع RULE-MATCH اولین قانون موجود در مجموعه ای از قوانین را بر می گرداند که با توصیف حالت خاص مطابقت دارد:

function  SIMPLE-REFLEX-AGENT (percept) returns an action
  presistent: ruless, a set of condition-action rules
    
  state <-- INTEERPRET-INPUT (percept)
  rule <-- RULE-MATCH (state,rules)
  action <-- rule.ACTION

  return action
عامل واکنشی ساده براساس قانونی عمل می کند که شرط آن با حالت فعلی که توسط ادراک تعریف شده است، تطبیق می کند.

 

 "عامل های واکنشی ساده"، خواص ساده ولی هوش اندکی دارند. عامل تعریف شده در شکل بالا در صورتی کار میکند که تصمیم درستی براساس ادراک فعلی اتخاذ گردد. یعنی در صورتیکه محیط کاملا قابل مشاهده باشد. حتی عدم قابلیت مشاهده ی کوچک نیز ممکن است مشکلاتی را ایجاد کند.

اجتناب از حلقه های بی نهایت، در صورتی ممکن است که عامل بتواند فعالیت خود را تصادفی کند. در بعضی موارد، "عامل واکنشی ساده ی تصادفی" ممکن است مثل "عامل واکنشی ساده ی قطعی" عمل کند. رفتار تصادفی درست، در بعضی از محیط های چند عاملی میتواند عقلایی باشد. در محیط های تک عاملی، فعالیت تصادفی معمولا عقلایی نیست. این روش، در بعضی از وضعیت ها به عامل واکنشی ساده کمک می کند. اما در اغلب موارد، با استفاده از عامل های قطعی تخصصی، بهتر می توان عمل کرد.

♦ عامل های واکنشی مبتنی بر مدل (model-based reflex  agents)

موثرترین راه برای اداره کردن محیط "پاره ای قابل مشاهده" این است که عامل، بخشی از دنیایی را که فعلا نمیتواند ببیند، نگهداری کند. یعنی عامل باید حالت داخلی را ذخیره کند که به سابقه ی ادراک بستگی دارد و در نتیجه، بعضی از جنبه های مشاهده نشده ی حالت فعلی را منعکس می سازد. برای مسئله ترمز کردن، حالت داخلی چندان گران نیست، زیرا فریم قبلی دوربین، به عامل اجازه می دهد که تشخیص دهد چه زمانی دو لامپ قرمز موجود در لبه های اتومبیل همزمان خاموش یا روشن می شوند. برای کارهای دیگر رانندگی، مثل تغییر مسیر، عامل باید بداند که اتومبیل های دیگر در کجا قرار دارند (اگر نمیتواند همزمان آنها را ببیند).

تغییر این اطلاعات داخلی با مرور زمان، مستلزم دو نوع دانش است که باید در برنامه عامل کدنویسی شود. اولا باید بدانیم که دنیا چگونه مستقل از عامل تکامل می یابد. ثانیا، باید بدانیم که فعالیت های عامل، چه تاثیری در دنیا دارد. این دانش درباره ی "چگونگی عملکرد جهان" چه به صورت مدارهای منطقی ساده پیاده سازی شود یا به صورت تئوری های علمی، مدلی از دنیا نام دارد. عاملی که از چنین مدلی استفاده میکند، عامل مبتنی بر مدل نام دارد. برنامه عامل در شکل زیر نشان داده شده است. بخش جالب، تابع UPDATE-STATE است که مسئول ایجاد توصیف جدیدی از حالت داخلی است. جزئیات چگونگی نمایش مدل ها و حالت ها، به نوع محیط و فناوری استفاده شده در طراحی عامل بستگی دارد.

function  MODEL-BASED-REFLEX-AGENT (percept) returns an action
  presistent: state, the agent's current conception of the world state
              model, a description of how the next state depends on current state and action
              rules, a set of condition-action rules 
              action, the most recent action, initially none
  
  state <-- UPDATE-STATE (state, action, peercept, model)
  rule <-- RULE-MATCH (state,rules)
  action <-- rule.ACTION

  return action
عامل واکنشی مبتنی بر مدل، حالت فعلی دنیا را با یک مدل داخلی ردیابی، و همانند عامل واکنشی ساده، فعالیتی را انتخاب میکند.

 

♦ 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. 

 



0
نظرات

نظر خود را ارسال کنید



نام:
ایمیل:
دیدگاه:
captcha
کد امنیتی :


advertise
ساختار عامل ها چیستساختار عامل های هوشمند هوش مصنوعیساختار عامل های هوشمند چگونه استآشنایی با ساختار عامل های هوشمند هوش مصنوعیstructure of agentsاشنایی با ساختار عامل ها در AIآشنایی با ساختار عامل های خردمندساختار عامل های هوش مصنوعیتبلیغات ارزان سایت آموزش برنامه نویسیتبلیغات مخصوص طراحان وب سایتتبلیغات در سایت برنامه نویسیتبلیغات اینترنتی برای برنامه نویساندر آغوش مینیمالیسممنوی همبرگر با سه خط افقی که روی یکدیگر قرار گرفته اند نشانه چیست؟ سوئیچ به یک ستون واحدتبدیل متن ساده به وبلاگ و سایت های پویا با React.jsکتابخانه sass برای استفاده آسان تر از آنکتابخانه سطح بالا برای اتوماتیک سازی اعمال مرورگر لیست برچسب ها
تمامی حقوق این سایت اعم از محتوی ، تصاویر ، قالب و ... متعلق به گروه مهندسی وب سایت سورس کد می باشد.
SourceCodes.ir ، افقی روشن برای برنامه نویسان ، از مبتدی تا حرفه ای

سفارش پروژه در سورس کد

پیشنهادات ویژه سورس کد

پکیج ویژه پروژه پایانی رشته کامپیوتر دانلود مجموعه 70 پروژه کاربردی سی شارپ وب سایت فروشگاه با php