बहु-एजेंट प्रणाली

एक मल्टी-एजेंट सिस्टम (एमएएस या सेल्फ-आर्गनाइज्ड सिस्टम) कंप्यूटराइज्ड सिस्टम है जो अनेक इंटरैक्टिंग इंटेलिजेंस एजेंट से बना होता है। इस प्रकार से मल्टी-एजेंट सिस्टम उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जिन्हें हल करना किसी व्यक्तिगत एजेंट या मोनोलिथिक सिस्टम के लिए कठिन  या असंभव है। इसलिए इंटेलिजेंस में वैज्ञानिक पद्धति, फ़ंक्शन (कंप्यूटर विज्ञान), एल्गोरिदमिक खोज दृष्टिकोण, एल्गोरिदम या रिइंफोर्समेंट लर्निंग सम्मिलित हो सकता है। अधिक ओवरलैप के अतिरिक्त, मल्टी-एजेंट सिस्टम प्रायः एजेंट-आधारित मॉडल (एबीएम) के समान नहीं होता है। इस प्रकार से एबीएम का लक्ष्य विशिष्ट व्यावहारिक या इंजीनियरिंग समस्याओं को हल करने के अतिरिक्त, सामान्यतः  नेचुरल सिस्टम में सरल नियमों का पालन करने वाले एजेंटों (जिन्हें इंटेलिजेंस होने की आवश्यकता नहीं है) के सामूहिक व्यवहार में व्याख्यात्मक अंतर्दृष्टि की खोज करना है। एबीएम की शब्दावली विज्ञान में और एमएएस की इंजीनियरिंग और टेक्नोलॉजी में अधिक बार उपयोग की जाती है। ऐसे अनुप्रयोग जहां मल्टी-एजेंट सिस्टम अनुसंधान उचित दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है, उनमें ऑनलाइन ट्रेडिंग , आपदा प्रतिक्रिया,  टारगेट सर्विलांस और सामाजिक स्ट्रक्चर मॉडलिंग सम्मिलित है।

संकल्पना
इस प्रकार से मल्टी-एजेंट सिस्टम में एजेंट और उनके बायोफिजिकल वातावरण सम्मिलित होते हैं। सामान्यतः मल्टी-एजेंट सिस्टम अनुसंधान सॉफ्टवेयर एजेंटों को संदर्भित करता है। चूंकि, मल्टी-एजेंट सिस्टम में एजेंट समान रूप से रोबोट, ह्यूमन्स या ह्यूमन्स टीम भी हो सकते हैं। एक मल्टी-एजेंट सिस्टम में संयुक्त ह्यूमन्स-एजेंट टीमें सम्मिलित हो सकती हैं।

अतः एजेंटों को सरल से सम्मिश्र तक के प्रकारों में विभाजित किया जा सकता है। श्रेणियों में सम्मिलित हैं:
 * निष्क्रिय एजेंट या बिना लक्ष्य वाला एजेंट (जैसे किसी साधारण सिमुलेशन में बाधा, सेब या कुंजी)
 * सक्रिय एजेंट सरल लक्ष्यों के साथ (जैसे झुंड में पक्षी, या लोटका-वोल्टेरा में वोल्फ-शीप प्रेय-प्रिडेटर-प्रेय-प्रिडेटरी मॉडल)
 * संज्ञानात्मक एजेंट (सम्मिश्र गणना)

एजेंट वातावरण को इसमें विभाजित किया जा सकता है:
 * आभासी
 * पृथक
 * निरंतर

एजेंट वातावरण को पहुंच जैसे गुणों के अनुसार भी व्यवस्थित किया जा सकता है (क्या पर्यावरण के बारे में पूर्ण जानकारी एकत्रित करना संभव है), नियतिवाद (क्या कोई कार्रवाई निश्चित प्रभाव का कारण बनती है), गतिशीलता (कितनी संस्थाएं इस समय पर्यावरण को प्रभावित करती हैं), विसंगति (क्या पर्यावरण में संभावित कार्यों की संख्या सीमित है), प्रासंगिकता (क्या निश्चित समय अवधि में एजेंट की गतिविधियां अन्य अवधियों को प्रभावित करती हैं), और आयामीता (क्या स्थानिक विशेषताएँ पर्यावरण के महत्वपूर्ण कारक हैं और एजेंट अपने निर्णय लेने में स्थान पर विचार करता है)। और एजेंट की क्रियाएँ को सामान्यतः  उपयुक्त मिडलवेयर के माध्यम से मध्यस्थ किया जाता है। यह मिडलवेयर मल्टी-एजेंट सिस्टम के लिए प्रथम श्रेणी का डिज़ाइन एब्स्ट्रैक्शन प्रदान करता है, जो संसाधन पहुंच और एजेंट समन्वय को नियंत्रित करने के साधन प्रदान करता है।

विशेषताएँ
इस प्रकार से एक मल्टी-एजेंट सिस्टम में एजेंटों की अनेक महत्वपूर्ण विशेषताएं होती हैं:
 * स्वायत्तता: एजेंट कम से कम आंशिक रूप से स्वतंत्र, आत्म-जागरूक, ऑटोनोमस एजेंट
 * स्थानीय विचार: किसी भी एजेंट के पास पूर्ण वैश्विक दृष्टिकोण नहीं होता है, या किसी एजेंट के लिए इस तरह के ज्ञान का लाभ उठाने के लिए सिस्टम अधिक सम्मिश्र है
 * विकेंद्रीकरण: किसी भी एजेंट को नियंत्रण के रूप में नामित नहीं किया गया है (या सिस्टम को प्रभावी रूप से मोनोलिथिक सिस्टम में परिवर्तित कर दिया गया है)

सेल्फ-आर्गनाइज्ड और सेल्फ-डायरेक्शन
मल्टी-एजेंट प्रणालियाँ सेल्फ-आर्गनाइज्ड के साथ-साथ स्व-दिशा और अन्य नियंत्रण सिद्धांत और संबंधित सम्मिश्र व्यवहार प्रकट कर सकती हैं, तब भी जब उनके सभी एजेंटों की व्यक्तिगत स्ट्रेटेजीज सरल है। जब एजेंट सिस्टम के कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल की बाधाओं के अन्दर  किसी भी एग्रीड लैंग्वेज  का उपयोग करके ज्ञान साझा कर सकते हैं, तो दृष्टिकोण सामान्य सुधार का कारण बन सकता है। उदाहरण  नॉलेज क्वेरी मैनिपुलेशन लैंग्वेज  (केक्यूएमएल ) या एजेंट कम्युनिकेशन लैंग्वेज (एसीएल) हैं।

सिस्टम प्रतिमान
अनेक एमएएस को कंप्यूटर सिमुलेशन में लागू किया जाता है, जो सिस्टम को अलग-अलग समय चरणों के माध्यम से आगे बढ़ाता है। एमएएस घटक सामान्यतः भारित अनुरोध आव्यूह  का उपयोग करके कम्युनिकेशन करते हैं, उदाहरण के लिए। गति-VERY_IMPORTANT: न्यूनतम=45 मील प्रति घंटा, पथ की लंबाई-MEDIUM_IMPORTANCE: अधिकतम=60 अपेक्षितअधिकतम=40, अधिकतम-वजन-महत्वहीन अनुबंध प्राथमिकता-नियमित और भारित प्रतिक्रिया आव्यूह, उदा. गति-न्यूनतम:50 लेकिन केवल अगर मौसम धूपदार हो, पथ की लंबाई: धूप के लिए 25 / बरसात के लिए 46 अनुबंध प्राथमिकता-नियमित ध्यान दें - एम्बुलेंस इस प्राथमिकता को खत्म कर देगी और आपको इंतजार करना होगा

चुनौती-प्रतिक्रिया-अनुबंध योजना एमएएस प्रणालियों में आम है, जहां अन्य घटकों, विकसित अनुबंधों और घटक एल्गोरिदम के प्रतिबंध सेटों पर भी विचार करना।
 * सबसे पहले कौन कर सकता है? प्रश्न वितरित है.
 * केवल संबंधित घटक ही प्रतिक्रिया देते हैं: मैं इस कीमत पर कर सकता हूं।
 * अंत में, अनुबंध स्थापित किया जाता है, सामान्यतः पक्षों के बीच अनेक  छोटे कम्युनिकेशन चरणों में,

एमएएस के साथ सामान्यतः उपयोग किया जाने वाला अन्य प्रतिमान फेरोमोन है, जहां घटक अन्य आस-पास के घटकों के लिए जानकारी छोड़ते हैं। ये फेरोमोन समय के साथ वाष्पित/केंद्रित हो सकते हैं, यानी उनका मान घट (या बढ़) सकता है।

गुण
एमएएस बिना किसी हस्तक्षेप के अपनी समस्याओं का सबसे अच्छा समाधान ढूंढते हैं। यहां भौतिक घटनाओं के साथ उच्च समानता है, जैसे कि ऊर्जा न्यूनीकरण, जहां भौतिक वस्तुएं भौतिक रूप से बाधित दुनिया के अन्दर सबसे कम संभव ऊर्जा तक पहुंचने की प्रवृत्ति रखती हैं। उदाहरण के लिए: सुबह किसी महानगर में प्रवेश करने वाली अनेक  कारें शाम को उसी महानगर से निकलने के लिए उपलब्ध होंगी।

सिस्टम मुख्य रूप से घटकों की अतिरेक के कारण दोषों के प्रसार को रोकते हैं, स्वयं ठीक हो जाते हैं और दोष सहिष्णु होते हैं।

अनुसंधान
मल्टी-एजेंट सिस्टम का अध्ययन एकल-एजेंट और मल्टीपल-एजेंट सिस्टम दोनों के लिए परिष्कृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता समस्या-समाधान और नियंत्रण आर्किटेक्चर के विकास और विश्लेषण से संबंधित है। शोध विषयों में सम्मिलित हैं:
 * एजेंट-उन्मुख सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग
 * विश्वास, इच्छाएँ और इरादे (बीडीआई सॉफ्टवेयर एजेंट)
 * सर्वसम्मति की गतिशीलता
 * वितरित बाधा अनुकूलन (डीसीओपी)
 * संगठन
 * कम्युनिकेशन
 * बातचीत
 * सहयोगात्मक वितरित समस्या समाधान
 * मल्टी-एजेंट लर्निंग
 * एजेंट खनन
 * वैज्ञानिक समुदाय (जैसे, जैविक झुंड, भाषा विकास और अर्थशास्त्र पर)
 * निर्भरता और दोष-सहिष्णुता
 * रोबोटिक्स, मल्टी-रोबोट सिस्टम (एमआरएस), रोबोटिक क्लस्टर

फ्रेमवर्क
ऐसे ढाँचे उभरे हैं जो सामान्य मानकों को लागू करते हैं (जैसे कि इंटेलिजेंट फिजिकल एजेंटों के लिए फाउंडेशन और लक्ष्य प्रबंधन समूह MASIF) मानक) ये ढाँचे उदा. जावा एजेंट डेवलपमेंट फ्रेमवर्क, समय बचाएं और एमएएस विकास के मानकीकरण में सहायता करें। चूंकि वर्तमान में, FIPA या OMG की ओर से कोई मानक सक्रिय रूप से बनाए नहीं रखा गया है। औद्योगिक संदर्भ में सॉफ्टवेयर एजेंटों के आगे विकास के प्रयास औद्योगिक एजेंटों पर आईईईई आईईएस तकनीकी समिति में किए जाते हैं।

अनुप्रयोग
एमएएस को न केवल अकादमिक अनुसंधान में, बल्कि उद्योग में भी लागू किया गया है। एमएएस को वास्तविक दुनिया में कंप्यूटर गेम जैसे ग्राफिकल अनुप्रयोगों में लागू किया जाता है। फिल्मों में एजेंट सिस्टम का उपयोग किया गया है। स्वचालित और गतिशील लोड संतुलन, उच्च स्केलेबिलिटी और सेल्फ-हीलिंग नेटवर्क प्राप्त करने के लिए नेटवर्किंग और मोबाइल प्रौद्योगिकियों में इसके उपयोग की व्यापक रूप से वकालत की जाती है। इनका उपयोग समन्वित रक्षा प्रणालियों के लिए किया जा रहा है।

अन्य अनुप्रयोगों परिवहन सम्मिलित है, तर्कशास्र सा, ग्राफिक्स, विनिर्माण, बिजली व्यवस्था, स्मार्ट ग्रिड और भौगोलिक सूचना सिस्टम.

इसके अलावा, वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता#एजेंट और मल्टी-एजेंट सिस्टम|मल्टी-एजेंट सिस्टम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एमएएआई) का उपयोग समाजों को अनुकरण करने के लिए किया जाता है, जिसका उद्देश्य जलवायु, ऊर्जा, महामारी विज्ञान, संघर्ष प्रबंधन, बाल दुर्व्यवहार, .... के क्षेत्रों में सहायक होता है। मल्टी-एजेंट सिस्टम मॉडल का उपयोग करने पर काम करने वाले कुछ संगठनों में सेंटर फॉर मॉडलिंग सोशल सिस्टम्स, सेंटर फॉर रिसर्च इन सोशल सिमुलेशन, सेंटर फॉर पॉलिसी मॉडलिंग, सोसाइटी फॉर मॉडलिंग एंड सिमुलेशन इंटरनेशनल सम्मिलित हैं।

नियंत्रित स्वायत्त वाहनों के साथ वाहन यातायात को भीड़ की गतिशीलता को सम्मिलित करते हुए एक मल्टी-एजेंट सिस्टम के रूप में मॉडलिंग किया जा सकता है।

हॉलरबैक एट अल. स्वतंत्र एजेंटों पर आधारित वाहन-अंडर-टेस्ट और सूक्ष्म यातायात सिमुलेशन के डिजिटल ट्विन के माध्यम से स्वचालित ड्राइविंग सिस्टम के विकास और सत्यापन के लिए एजेंट-आधारित दृष्टिकोण के अनुप्रयोग पर चर्चा की गई। वेमो ने स्व-चालित कार ों के लिए एल्गोरिदम का परीक्षण करने के लिए मल्टी-एजेंट सिमुलेशन वातावरण कारक्राफ्ट बनाया है। यह ह्यूमन्स चालकों, पैदल चलने वालों और स्वचालित वाहनों के बीच यातायात इंटरैक्शन का अनुकरण करता है। वास्तविक ह्यूमन्स व्यवहार के आंकड़ों के आधार पर कृत्रिम एजेंटों द्वारा लोगों के व्यवहार की नकल की जाती है।

यह भी देखें

 * एजेंट-आधारित मॉडलिंग सॉफ़्टवेयर की तुलना
 * एजेंट-आधारित कम्प्यूटेशनल अर्थशास्त्र (एसीई)
 * कृत्रिम मस्तिष्क
 * कृत्रिम होशियारी
 * कृत्रिम जीवन
 * कृत्रिम जीवन ढाँचा
 * कृत्रिम दर्शन
 * ऐ प्रमुख
 * ब्लैक बॉक्स
 * ब्लैकबोर्ड प्रणाली
 * जटिल प्रणालियाँ
 * असतत घटना अनुकरण
 * वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता
 * उद्भव
 * विकासवादी संगणना
 * अनुकूल कृत्रिम बुद्धिमत्ता
 * खेल सिद्धांत
 * मतिभ्रम (कृत्रिम बुद्धि)
 * मानव-आधारित आनुवंशिक एल्गोरिथ्म
 * हाइब्रिड बुद्धिमान प्रणाली
 * ज्ञान क्वेरी और हेरफेर भाषा (KQML)
 * माइक्रोबियल बुद्धि
 * मल्टी-एजेंट योजना
 * मल्टी-एजेंट सुदृढीकरण सीखना
 * पैटर्न-उन्मुख मॉडलिंग
 * प्लैटबॉक्स प्रोजेक्ट
 * सुदृढीकरण सीखना
 * वैज्ञानिक समुदाय रूपक
 * स्व-पुन: कॉन्फ़िगर करने वाला मॉड्यूलर रोबोट
 * नकली वास्तविकता
 * सामाजिक अनुकरण
 * सॉफ्टवेयर एजेंट
 * सॉफ्टवेयर बॉट
 * झुंड खुफिया
 * झुंड रोबोटिक्स

अग्रिम पठन

 * The Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (JAAMAS)
 * Whitestein Series in Software Agent Technologies and Autonomic Computing, published by Springer Science+Business Media Group
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * The Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (JAAMAS)
 * Whitestein Series in Software Agent Technologies and Autonomic Computing, published by Springer Science+Business Media Group
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Whitestein Series in Software Agent Technologies and Autonomic Computing, published by Springer Science+Business Media Group
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Whitestein Series in Software Agent Technologies and Autonomic Computing, published by Springer Science+Business Media Group
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Whitestein Series in Software Agent Technologies and Autonomic Computing, published by Springer Science+Business Media Group
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.
 * Cao, Longbing, Gorodetsky, Vladimir, Mitkas, Pericles A. (2009). Agent Mining: The Synergy of Agents and Data Mining, IEEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 3, 64-72.