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Beispiele fur reaktive Agenten, die in einer Schichtenarchitektur implementiert
sind, sowie Hinweise auf weitere Arbeiten sind z.B. in [224] oder in [244] zu finden.
Die Starke des reaktiven Ansatzes liegt vor allen Dingen in seiner geringen
Komplexitat (Abarbeitung und Vergleich der Regeln benotigen maximal O(n
2
)
Operationen, wobei n die Anzahl der Regeln ist), die schnelle und agile und oft
kostengunstige Agenten hervorbringt. Damit wird ein großes Problem logikbasier-
ter Agenten gelost. Werden Teile des Entscheidungsprozesses sogar in der Hard-
ware codiert, so erreicht man fast konstante Reaktionszeiten. Als weiterer Vorteil
kann die direkte Kontrolle uber das Verhalten des Agenten gesehen werden, denn
grundsatzlich lasst sich jedes Verhalten des Agenten direkt aus der implementierten
Schichtenarchitektur ableiten.
Letzteres kann aber auch als Nachteil reaktiver Architekturen verstanden wer-
den. Im Umkehrschluss bedeutet dies namlich, dass jedes Verhaltensmuster des
Agenten vorhergesehen und vom Programmierer konsistent in die Schichtenarchi-
tektur implementiert werden muss. Abgesehen vom nicht unerheblichen Aufwand
muss man sich zudem die Frage stellen, ob dies wirklich verlasslich moglich ist.
Denn der Verzicht auf symbolische Wissensreprasentation unter Verwendung des
Emergenz-Prinzips bedeutet letztendlich die Aufgabe eines vollstandig verstehba-
ren (und damit kontrollierbaren!) Agenten-Verhaltens.
Mit ahnlichen Problemen muss man bei allen Schichtenarchitekturen rechnen,
deren Grundidee in der Implementierung von Basis-Funktionalitaten in separaten
Schichten besteht. Die nach diesem sehr popularen Konzept gestalteten Agenten
verfugen in der Regel z.B. sowohl uber reaktive und proaktive Schichten als auch
uber Schichten, die fur die sozialen Kontakte des Agenten zustandig sind. Allerdings
fehlt auch hier ein klares semantisches Modell, das das Agentenverhalten beschreibt,
insbesondere in Bezug auf den Ablauf der Interaktionen zwischen Schichten. Jede
Schicht stellt ja eine weitgehend unabhangige Komponente dar, fur ein optimales
Verhalten des Agenten mussen die Funktionalitaten der Schichten jedoch koordiniert
werden.
12.4
Logikbasierte Agenten
Der Einfachheit und Direktheit von Problemlosungen, die bei reaktiven Agen-
ten im Vordergrund stehen, steht der Wunsch nach komplexeren, selbstandigeren
Handlungsfolgen der Agenten entgegen, die eine abstraktere, deklarative Problem-
bewaltigung ermoglichen und dem Modellierer somit Arbeit abnehmen. Damit die
erwunschte und eingeraumte großere Selbstandigkeit eines Agenten nicht zum Ver-
lust seiner Verlasslichkeit fuhrt, mussen seine Entscheidungen durch eine Logik kon-
trolliert werden.
Der traditionelle Ansatz der KI, intelligentes Verhalten lasse sich grundsatzlich
durch Verarbeitung von symbolisch reprasentiertem Wissen implementieren, findet
ihren Niederschlag im Konzept des logikbasierten Agenten [83, 134]. Der interne
Zustand eines solchen Agenten besteht aus einer Menge (pradikaten-)logischer For-
meln. So konnte
locked(door42)
das Wissen des Agenten, Tur Nr. 42 sei abgeschlos-
sen, ausdrucken. Zu beachten ist allerdings, dass die Formeln des inneren Zustands
