タスク分析環境モデリングシミュレーション

タスク分析、環境モデリング、シミュレーション（TAEMSまたはTÆMS）は、マルチエージェント環境におけるインテリジェントエージェントのタスク構造と問題解決活動を記述するために使用される、問題領域に依存しないモデリング言語です。 ^[1]^[2]

インテリジェントエージェントは、次のような環境で動作します。

特定の期限までに回答が求められる場合がある
計算タスクの最適なパフォーマンスに必要な情報が利用できない可能性がある
相互依存するサブ問題に対する複数のエージェントの計算結果は、高レベルの目標を達成するために集約する必要があるかもしれない。
エージェントは複数の目標の解決に同時に貢献している可能性がある

タスク

モデリング言語はタスク構造を表し、インテリジェントエージェントが作業環境のコンテキストで潜在的なアクションを推論できるようにします。インテリジェントエージェントは、達成できる目標と達成すべき目標、およびそれらの目標を達成するために必要なアクションを決定する必要があります。これには、それらのアクションの影響と、環境内の他のエージェントによって実行されるアクションの影響を決定することが含まれます。

モデリング言語は、複雑なタスクの相互関係を定量的に表現するタスク構造を表します。タスク構造モデルは、生成的、客観的、および主観的な観点に分かれています。生成的観点は、環境内で客観的および主観的なエピソードを生成するために必要な統計特性を記述します。つまり、ワークロードジェネレータです。客観的観点は、エピソード内に存在する実際の、現実の、インスタンス化されたタスク構造です。主観的観点は、エージェントが客観的な現実に対して持つ視点です。

調整

エージェントの調整は、タスク構造の特定の機能に対応するために使用される一般化部分グローバルプランニング (GPGP) アルゴリズムファミリによって実行されます。GPGP は、ローカルスケジューラを備えた完全に機能するエージェントと連携して動作する (ただし、エージェントを置き換えるわけではない) モジュラーメカニズムで構築された、協調的 (チーム指向) 調整コンポーネントです。GPGP は、さまざまな問題領域に適応でき、エージェントの異質性を許可し、グローバル情報を交換し、複数の抽象化レベルで通信し、別のローカルスケジューリングコンポーネントを使用できます。

参照

参考文献

^ Keith S. Decker (1995)。「環境中心の分析と調整メカニズムの設計」(PDF)。マサチューセッツ大学博士論文: UMass CMPSCI 技術レポート 95-69。デラウェア大学。
^ Bryan Horling、Victor Lesser、Regis Vincent、Tom Wagner、Anita Raja、Shelley Zhang、Keith Decker、Alan Garvey (1999)。「The Taems White Paper」(PDF)。マルチエージェントシステムラボ: マサチューセッツ大学。

[1] Keith S. Decker (1995)。「環境中心の分析と調整メカニズムの設計」(PDF)。マサチューセッツ大学博士論文: UMass CMPSCI 技術レポート 95-69。デラウェア大学。

[2] Bryan Horling、Victor Lesser、Regis Vincent、Tom Wagner、Anita Raja、Shelley Zhang、Keith Decker、Alan Garvey (1999)。「The Taems White Paper」(PDF)。マルチエージェントシステムラボ: マサチューセッツ大学。