Agenten - Methoden Wissensbasierter Systeme - page 410

Agenten. Typischerweise wird dies in dezentraler Weise durch Kommunikation rea-
lisiert. Damit die Interaktionen zwischen den Agenten erfolgreich verlaufen, muss je-
der Agent uber Wissen bezuglich der Modelle und Rollen anderer Agenten verfugen.
Dieses Wissen reduziert die Unsicherheit, die sich aus der Existenz anderer Agenten
in derselben Umgebung zwangslaufig ergibt. Daruber hinaus muss der Agent dar-
auf vertrauen konnen, dass seine Mit-Agenten sich an gewisse Spielregeln halten,
die durch Konventionen festgelegt werden [106].
Auch das Design des einzelnen Agenten wird durch das Paradigma des Mul-
tiagentensystems beeinflusst. Die Notwendigkeit des Austausches von Informatio-
nen durch Kommunikation erfordert eine explizite Behandlung von Wissen und
fuhrt damit eher zu deklarativen, transparenten Ansatzen als zu prozeduralen. Der
Wissenszustand eines einzelnen Agenten in einem Multiagentensystem muss jedoch
nicht nur an die Anderungen der Umgebung angepasst werden, die sich durch die
Handlungen der Agenten ergeben. Auch das kommunizierte Wissen der anderen
Agenten fuhrt in der Regel zu Wissensanderungen, und zwar im Hinblick sowohl
auf den Inhalt der Information selbst als auch auf die Tatsache, dass diese Infor-
mation kommuniziert und damit anderen Agenten des Systems zuganglich gemacht
wurde. Daraus ergibt sich die Notwendigkeit, nicht nur die Aktionen, sondern auch
das Wissen der einzelnen Agenten zu koordinieren und miteinander konsistent zu
halten. In [101] wird ein Truth Maintenance-System (vgl. Kapitel 7) fur Multiagen-
tensysteme vorgestellt.
Das in Abschnitt 12.5 vorgestellte BDI-Modell eines Agenten erfullt mit seiner
expliziten Reprasentation von subjektivem Wissen, Absichten und Praferenzen (in
Form von Wunschen) wichtige Voraussetzungen, die ein fur ein Multiagentensystem
geeignetes Agentenmodell haben sollte. Uber diesen individuellen Kontext hinaus
bestimmt jedoch auch der soziale Kontext das Verhalten eines Agenten in einem
Multiagentensystem. Dieser soziale Kontext wird durch die Gruppe definiert, zu der
ein Agent gehort und die den Spielraum seiner Handlungen mitbestimmt [77, 105].
Als Angehoriger unterschiedlicher Gruppen kann ein Agent verschiedene Rollen in
einer Agentengesellschaft spielen und dabei vielschichtige Zielsetzungen verfolgen.
Um diese komplexen sozialen Beziehungen modellieren zu konnen, werden auch
Erkenntnisse aus der Soziologie und der Organisationstheorie verwendet [102, 38].
Mit diesem Ausblick auf Multiagentensysteme schließen wir das Kapitel uber
Agenten ab, in dem wir wichtige Basiseigenschaften von Agentenmodellen vorge-
stellt und insbesondere die Rolle von Wissen und Logik angesprochen haben. Zu
diesem aktiven Gebiet existiert eine uberaus umfangreiche Literatur; hier stellen
z.B. [246, 240] lesenswerte Standardwerke dar, die bezuglich Themen und Veroffent-
lichungen einen guten Uberblick vermitteln. Aktuelle Entwicklungen lassen sich auf
zahlreichen Konferenzen zum Thema Agenten und Multiagentensysteme verfolgen
(z.B. [53]). Prominente Beispiele fur Multiagentensysteme sind die Mannschaften
der Fußballroboter, die in realen Umgebungen Plane erstellen, ausfuhren und andern
und daruber mit ihren Teamkollegen kommunizieren [167].