マルチエージェントシステムの概要
マルチエージェントシステムは、複数のエージェント(AIキャラクター、ロボット、仮想キャラクターなど)が相互作用し、共同作業や競争、協力などの目標を達成するために協力して行動するシステムであり、ゲームやシミュレーション、ロボティクスなどの領域で広く使用されているものとなる。
マルチエージェントシステムは、個々のエージェントが自律的に行動し、周囲の状況や他のエージェントとの相互作用に応じて意思決定を行う。エージェントは情報を共有し、相互にコミュニケーションを取り合い、合意を形成したり競合したりしながら、システム全体の目標を達成する。
マルチエージェントシステムの設計と実装には以下のようないくつかの要素が含まれる。
- エージェントの振る舞い: 各エージェントは、自身の目標や行動を制御するための振る舞いを持つ。これには、行動木やステートマシン、強化学習などのアルゴリズムを使用することがある。
- 環境モデル: エージェントは、周囲の環境に関する情報を収集するためのセンサーや観測モジュールを持っている。これにより、エージェントは他のエージェントや物体との相互作用を理解し、適切な行動を選択できる。
- コミュニケーション: エージェントは、他のエージェントと情報や意図を共有するためのコミュニケーションメカニズムを使用する。これにより、共同作業や協力、競争などの相互作用を容易にすることができるようになる。
- 協調・競合メカニズム: マルチエージェントシステムでは、エージェント同士の協調や競合を管理するメカニズムが重要となる。これには、交渉、競争、協力、分散問題解決などの手法が使用される。
マルチエージェントシステムは、現実世界の複雑な問題を解決するために使用されることがある。これには例えば、交通シミュレーション、経済モデリング、群衆の振る舞いモデリングなどが挙げられる。また、ゲームでは、協力プレイや対戦プレイ、NPCの振る舞いなどに応用される。
Unityを使用してマルチエージェントシステムを実装する場合、上記の要素を考慮しながら、各エージェントの制御や相互作用、情報共有などをプログラムする必要があり、ゲームオブジェクトやコンポーネントを使用してエージェントを表現し、シミュレーションや競合のルールを実装することも重要となる。
セマンティックウェブ技術の概要
セマンティックウェブ技術は、情報の意味や関係性をコンピュータが理解しやすくするための技術の集合体となる。この技術を用いることで、ウェブ上の情報を機械が解釈できる形式で表現し、リソース間の関連性を明確にすることで、情報の統合、検索、解析をより効果的に行うことができるようになる。
セマンティックウェブ技術の主要な要素は以下のようになる。
- RDF(Resource Description Framework): RDFは、情報を表現するためのデータモデルとなる。これは主語-述語-目的語（Subject-Predicate-Object）のトリプル形式で情報を表現し、リソース間の関係性を記述したもので、RDFは、リソースの識別、属性の表現、関係性の表現などを可能にする。
- OWL(Web Ontology Language): OWLは、セマンティックウェブ上でオントロジー(概念とその関連性の形式化)を表現するための言語となる。OWLを使用すると、リソース間の関係性や階層構造を定義し、意味的な関連性を表現できる。これにより、情報の一貫性や推論を実現できる。
- SPARQL(SPARQL Protocol and RDF Query Language): SPARQLは、RDFデータに対してクエリを実行するためのクエリ言語となる。SPARQLを使用すると、RDFデータから特定の情報を抽出したり、関連するリソースを検索したりすることができる。
- リンクドデータ(Linked Data): リンクドデータは、セマンティックウェブの原則の一つであり、異なるデータソースのリソース間の関連性を明示的に表現する方法となる。リンクドデータは、RDF形式のデータを公開し、他のデータソースとリンクすることで、グローバルな情報ネットワークを構築する。
セマンティックウェブ技術は、情報の統合や検索、知識ベースの構築、データの相互運用性の向上など、さまざまな応用領域で利用されている。これらの例として、企業のデータ統合、文化遺産のデジタルアーカイブ、医療データの統合と解析などが挙げられ、また、セマンティックウェブ技術は、AIや機械学習のための知識グラフ構築や自然言語処理の基盤としても利用されている。
セマンティックウェブのアプローチをエージェントシステムに組み込む
セマンティックウェブのアプローチをエージェントシステムに組み込むことで、エージェント間の情報共有や協調を強化し、より柔軟で効果的なエージェントベースのシステムを実現することができる。
以下に、セマンティックウェブをエージェントシステムに組み込むためのアプローチのいくつかについて述べる。
- RDFを使用した情報表現: エージェントが持つ情報や知識をRDF形式で表現する。RDFは主語-述語-目的語のトリプル形式で情報を表現するため、エージェントの知識を構造化し、関連性を明示的に表現することができる。これにより、他のエージェントとの情報共有や協調が容易になる。
- オントロジーの使用: エージェント間の相互理解を深めるために、共有のオントロジー(概念とその関連性の形式化)を使用する。オントロジーは、共通の語彙や関係性を定義するための形式的なモデルであり、エージェント間のコミュニケーションや推論をサポートする。
- SPARQLを使用した情報検索: セマンティックウェブのクエリ言語であるSPARQLを使用して、エージェントが必要な情報を検索することができる。エージェントはRDFデータに対してSPARQLクエリを実行し、他のエージェントや外部データソースから必要な情報を取得することができる。
- リンクドデータの活用: リンクドデータの原則を活用し、エージェントが異なるデータソースとのリンクを形成する。これによりエージェントは他のエージェントやデータソースとの関連性を明示的に表現し、情報の相互運用性を高めることができる。
これらのアプローチを組み合わせることで、エージェント間の情報共有や協調が容易になり、エージェントはセマンティックウェブの技術を活用して、より豊富な情報と関連性を持つ知識ベースを構築し、より柔軟で効果的な意思決定や行動を行うことができるようになる。
エージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジション
Agent-Based Semantic Web Service Compositionより。
セマンティックウェブの基本的な目的は、既存のウェブ上に、ウェブコンテンツの高度な自動処理を可能にする層を作り、人間とソフトウェアの両方によるデータの共有と処理をさらに可能にすることである。セマンティックウェブサービスは、特定のタスクを実行するために使用できる、自己充足的で再利用可能なソフトウェアコンポーネントとして定義することができる。
現実のシナリオでは、単一のサービスコンポーネントだけではクライアントの要求を満たすことができない。このような場合、最も適切なサービスコンポーネントを選択するためにサービス発見と選択が使用され、次に要求されたタスクに従って選択されたサービスコンポーネントの集合体を生成するためにサービス構成が使用される。セマンティックウェブサービスコンポジションを提供する様々なタイプのアプローチがある。
ここでは、主にエージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジションに注目する。マルチエージェントベースのセマンティックWebサービス構成は，マルチエージェントシステムをサービス構成システムとみなすことができるという議論に基づいており，そこでは，異なる関与するエージェントが異なる個々のサービスを表現している．サービスは、自己充足的なソフトウェアコンポーネントとして実装されたインテリジェントなエージェント能力とみなされる。
本書は以下のように構成されている。第1章では，Web，セマンティックWebサービス，セマンティックWebサービスコンポジション，オントロジーなど，セマンティックWebに関連する基本的なトピックを簡単に紹介する．第2章では、エージェント、マルチエージェントシステム、ネゴシエーションといった用語の一般的な紹介がなされている。第3章では、エージェントベースのサービス構成の基本について述べる。また、文献にあるマルチエージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジションアプローチの概要を説明する。また、本章では、エージェントベースのセマンティックWebサービス合成のモデルを、基本的に合成プロセスにおけるコーディネータエージェントの使用に関して、事前に提示する。また，最も適切なサービスプロバイダエージェントを選択するために，様々なサービス品質（QoS）パラメータとエージェントの認知パラメータを定式化したサービス選択モデルの概要も示している．第4章では、まず、多属性交渉の簡単な議論と、利用可能な多属性交渉アプローチの概要が示されている。エージェントベース、効用ベース、多属性ネゴシエーションアプローチは、セマンティックウェブサービス間のネゴシエーションを提供する。セマンティックWebサービス間のネゴシエーションを提供するエージェントベースのユーティリティベースの多属性ネゴシエーションアプローチが詳細に記述されている。最後に、第5章では、交渉合意ベースのセマンティックウェブサービス選択・構成アプローチを提案した。また、交渉合意書の評価を用いた多属性交渉に基づくサービス選択を提供する数学的モデルも提案されている。本書が入門的な参考書となるだけでなく、読者がこのトピックを幅広く深く理解できることを期待している。
1 Introduction
イントロダクション
セマンティックウェブとは、現在のウェブを拡張したもので、情報に明確な意味を与えることで、コンピュータと人間が協調して作業できるようにしたものである。セマンティックウェブは階層化されたアーキテクチャを持つ。アーキテクチャの様々な層は、下方互換性と上方部分理解の原則に従っている。セマンティックウェブ言語には、RDF、RDF-S、DAML- ONT (DARPA Agent Markup Language-Ontology) 、OIL (Ontology Inference Layer)、DAML ? OIL、OWL (Web Ontology Language)、DAML-S、OWL-S。セマンティックウェブサービスは、セマンティックアノテーションによってウェブサービスを拡張することで得ることができる。サービスに関する様々なプロセスは、サービスの発見、選択、構成、呼び出し、監視である。この章では、セマンティックウェブに関連する基本的なトピックのいくつかを非常に簡単に紹介した。
1.1 Semantic Web
1.2 Web Versus Semantic Web
1.3 Layered Architecture of Semantic Web
1.4 Semantic Web Service
1.5 Semantic Web Service Composition
1.6 Ontology
References
2 Semantic Web Agents
セマンティックウェブエージェント
エージェントとは、自律性、社会性、反応性、積極性、時間的連続性、目標指向性などの特性を持つソフトウェアの断片を指す。マルチエージェントシステムは、互いに相互作用することができる多数のエージェントから構成される。このようなシステムでは、エージェントは互いに協力し、調整し、交渉することが可能である。セマンティックウェブベースのシステムにおける様々な活動は、セマンティックウェブエージェントによって行われる。これらのエージェント間の依存関係は、ネゴシエーションのプロセスを用いて管理される。交渉とは、エージェントのグループが、ある事柄について相互に受け入れ可能な合意に至るプロセスである。この章では、エージェント、マルチエージェントシステム、および交渉という用語の一般的な紹介を行った。
2.1 SemanticWebAgents
2.2 Multi-AgentSystems
2.3 Negotiation
References
3 Agent-Based Semantic Web Service Selection and Composition
エージェントベースのセマンティックWebサービス選択と合成
エージェントベースのサービス構成システムは，サービスを知的なエージェント能力として考える．このシステムでは，マルチエージェントシステムを，異なるエージェントが異なる個々のサービスを表現するセマンティックWebサービス構成システムとして考える．本章では，エージェントベースサービスコンポジションの基本を説明する．また、文献で利用可能なマルチエージェントベースのセマンティックウェブサービスコンポジションアプローチのいくつかの概要が示されている。また、本章では、エージェントベースのセマンティックWebサービス合成のモデルを、基本的に合成プロセスにおけるコーディネータエージェントの使用によって変化させる。ここで、コーディネータエージェントとは、合成プロセスに関わるすべての異なる活動を制御し、調整することができる任意のエージェントのことである。また、最も適切なサービスプロバイダエージェントを選択するために、様々なサービス品質（QoS）パラメータとエージェントの認知パラメータを定式化したサービス選択モデルの概要も紹介する。
3.1 Agent-Based Semantic Web Service Composition
3.2 Overview of Some Works on Agent-Based SWSComposition
3.3 Multi-Agent-Based Semantic Web Service CompositionModel
3.4 Quality of Service and Cognitive Parameters-Based ServiceSelectionModel
4 Multi-Attribute Negotiation Between Semantic Web Agents
セマンティックウェブエージェント間の多属性ネゴシエーション
現実の場面では、複数の問題を同時に解決するための交渉が行われることがよくある。同じように、ウェブサービスプロバイダーエージェントを選択する前の交渉は、ウェブサービスの複数の属性に基づいて行われます。このように、複数の属性に関わる問題に対して、2つ以上の当事者が共同で意思決定を行い、その結果、相互に受け入れられる合意を得るプロセスを多属性交渉と呼びます。本章では、多属性ネゴシエーションについて簡単に説明した後、利用可能な多属性ネゴシエーションアプローチの概要を紹介する。セマンティックWebサービス間のネゴシエーションを提供するエージェントベース、ユーティリティベース、多属性ネゴシエーションアプローチが詳細に説明されている。このアプローチはまた、効用計算のための形式化されたモデリングと、交渉の異なるステップにおける提案の生成プロセスを提示する。
4.1 Multi-Attribute Negotiation
4.2 Overview of Some Multi-Attribute Negotiation Approaches
4.3 AMulti-AttributeNegotiationApproach
5 A Multi-Agent Negotiation-Based Approach to Selection and Composition of Semantic Web Services
マルチエージェント交渉に基づくセマンティックWebサービスの選択と合成のためのアプローチ
セマンティックウェブサービス構成プロセスにおいて、サービス要求者と様々なサービス提供者との交渉の結果得られた交渉合意書の評価は、最適なサービス提供者の選択に利用することができる。本章では、同じ目的のためのセマンティックウェブサービス構成モデルを提示する。また、交渉合意書の評価を用いた多属性交渉に基づくサービス選択を提供する数学的モデルも提案した。提案されたサービス選択モデルおよびサービス構成モデルに基づいて、プロトタイプシステムが実装された。
5.1 Introduction
5.2 RelatedWorks
5.3 Negotiation-Agreement Based Composition Model
5.4 Negotiation-Agreement Based Selection Model
5.4.1 Calculation of Index of Selection
5.5 Evaluation
5.6 Implementation
参考情報と図書
エージェント技術に全般に関しては”人工生命とエージェント技術“、”マルチエージェントシステム入門“、またシミュレーションへの適用に関しては”PyhtonによるMAS(マルチエージェントシミュレーションシステム)“も参照のこと。
Sematic Webサービスに関しては”
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