The study of Multi-agent systems ha

The study of Multi-agent systems has started with limited number of agents, mainly
because of the capacity of computers. Since this limitation has been reduced with the
advent of new technology, it is now possible to build new large scale systems. Two
ways can be chosen to model agents, one is to build high complex cognitive agents,
and the other is to build agents with low level behaviors and to study multi-agent
systems with a large number of agents. It is on that second aspect we are interested in.
The research interest about the analysis and the control of such massive multi-agent
systems has increased this last decade in many field of research. However methods or
systems are less frequently proposed. Some approaches have been presented in order
to control multi-agent systems based on "Manual tuning", emergence based theory, or
genetic algorithms. If manual tuning is suitable to control or to analyze the behavior
of couple of agents, it is almost impossible to apply it to massive multi-agent systems.
Emergence based theories describe a control from bottom (agents) to top (system). By
modifying the agents' cooperative behaviors to resolve local conflicts, one expects
that the system will get the proper global behavior [4]. It seems to be difficult in some
cases to associate local behavior to global behavior, especially if we consider massive
multi-agent systems composed by large diversity of agents. The genetic approach was recently proposed to explore a large space of cooperative possibilities among agents
[5]. This interesting approach proposes a way to control the global behavior using
fitness value. However it is difficult to understand the relationship between fitness
and overall behavior that emerge from the systems.
Another approach using concept of morphology originally describe by [2] have been
proposed in order to analyze and to control and massive multi-agent systems [6]. The
underlying idea is to describe state of agent organization, by projecting the state of
the agent organization in an abstract geometrical space from various measurements
made at the agent level. This projection is called morphology. The main system
hypothesis is to consider that the shapes representing the system's states are correlated
to the system's behavior. It has been shown that using this architecture, it is possible
to control the population of an organization. This approach shows the possibility to
perform an analysis of organizations from top (system) to bottom (agents) in order to
control global behavior.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu của hệ thống đại lý đa đã bắt đầu với một số giới hạn của các đại lý, chủ yếu làvì công suất máy tính. Kể từ khi sự hạn chế này đã được giảm với cácra đời của công nghệ mới, nó là bây giờ có thể để xây dựng hệ thống quy mô lớn mới. Haicách có thể được chọn cho các đại lý mô hình, một là để xây dựng cao đại lý nhận thức phức tạp,và khác là để xây dựng các đại lý với hành vi cấp thấp và nghiên cứu nhiều đại lýHệ thống với một số lớn các đại lý. Đó là ngày thứ hai khía cạnh đó chúng tôi đang quan tâm đến.Sự quan tâm nghiên cứu về việc phân tích và kiểm soát của đại lý đa lớnHệ thống đã tăng lên cuối thập kỷ này trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Tuy nhiên phương pháp hoặcHệ thống ít thường xuyên được đề xuất. Một số phương pháp tiếp cận đã được trình bày theo thứ tựđể kiểm soát hệ thống đại lý đa dựa trên "Điều chỉnh hướng dẫn sử dụng", nổi lên dựa trên lý thuyết, hoặcthuật toán di truyền. Nếu điều chỉnh hướng dẫn sử dụng là thích hợp để kiểm soát hoặc để phân tích hành vicủa cặp vợ chồng của các đại lý, nó là hầu như không thể áp dụng nó để lớn nhiều đại lý hệ thống.Nổi lên dựa trên lý thuyết mô tả một điều khiển từ dưới (đại lý) để đầu (hệ thống). BởiSửa đổi các đại lý hành vi hợp tác để giải quyết xung đột địa phương, một hy vọngrằng hệ thống sẽ nhận được hành vi toàn cầu thích hợp [4]. Nó có vẻ là khó khăn trong một sốtrường hợp để kết hợp các hành vi địa phương đến hành vi toàn cầu, đặc biệt là nếu chúng ta xem xét lớnHệ thống đại lý đa sáng tác bởi sự đa dạng lớn của đại lý. Phương pháp tiếp cận di truyền mới được đề xuất để khám phá một không gian rộng lớn của các khả năng hợp tác giữa các đại lý[5]. cách tiếp cận thú vị này đề xuất một cách để kiểm soát các hành vi toàn cầu bằng cách sử dụnggiá trị thể dục. Tuy nhiên nó là khó khăn để hiểu mối quan hệ giữa thể dụcvà tổng thể hành vi mà nổi lên từ các hệ thống.Một cách tiếp cận bằng cách sử dụng các khái niệm của hình thái học ban đầu được mô tả bởi [2] cóđề xuất trong trật tự để phân tích và kiểm soát và hệ thống đại lý đa lớn [6]. Cáccơ bản ý tưởng là để mô tả trạng thái của đại lý tổ chức, bởi quy hoạch bangtổ chức đại lý trong một không gian hình học trừu tượng từ các phép đothực hiện ở cấp độ đại lý. Phép chiếu này được gọi là hình thái học. Hệ thống chínhgiả thuyết là để xem xét rằng các hình dạng đại diện cho tiểu bang của hệ thống tương quanhành vi của hệ thống. Nó đã được chỉ ra rằng sử dụng kiến trúc này, nó có thểđể kiểm soát dân số là một tổ chức. Cách tiếp cận này cho thấy khả năngthực hiện một phân tích của các tổ chức từ đầu (hệ thống) để rớt (đại lý) đểkiểm soát hành vi toàn cầu.

Kết quả (Việt) 2:

Các nghiên cứu về hệ thống Multi-đại lý đã bắt đầu với số lượng hạn chế của các đại lý, chủ yếu là
bởi vì công suất của máy tính. Kể từ khi giới hạn này đã được giảm với
đời của công nghệ mới, bây giờ có thể để xây dựng hệ thống quy mô lớn mới. Hai
cách có thể được lựa chọn để mô hình đại lý, một là để xây dựng các đại lý nhận thức phức tạp cao,
và khác là xây dựng các đại lý với hành vi cấp độ thấp và để nghiên cứu đa đại lý
hệ thống với một số lượng lớn các đại lý. Đó là trên khía cạnh thứ hai, chúng tôi đang quan tâm.
Sự quan tâm nghiên cứu về phân tích và kiểm soát như nhiều đại lý lớn
các hệ thống đã tăng lên trong thập kỷ cuối cùng này trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu. Tuy nhiên phương pháp hoặc
hệ thống ít thường xuyên được đề xuất. Một số phương pháp đã được trình bày theo thứ
để điều khiển các hệ thống đa agent dựa trên "điều chỉnh bằng tay", lý thuyết xuất dựa, hoặc
các thuật toán di truyền. Nếu điều chỉnh hướng dẫn phù hợp để kiểm soát hoặc để phân tích hành vi
của vài đại lý, đó là hầu như không thể áp dụng cho hệ thống đa agent lớn.
Sự xuất hiện các lý thuyết dựa trên mô tả một điều khiển từ đáy (đại lý) đầu trang (hệ thống). By
sửa đổi hành vi hợp tác của các đại lý để giải quyết các cuộc xung đột địa phương, một hy vọng
rằng hệ thống sẽ nhận được hành vi toàn cầu thích hợp [4]. Nó có vẻ là khó khăn trong một số
trường hợp để kết hợp hành vi địa phương đến hành vi trên toàn cầu, đặc biệt là nếu chúng ta xem xét hàng loạt
các hệ thống đa agent sáng tác bởi sự đa dạng lớn của các đại lý. Các phương pháp di truyền mới đây đã được đề xuất để khám phá một không gian rộng lớn của những khả năng hợp tác giữa các đại lý
[5]. Cách tiếp cận thú vị này đề xuất một cách để kiểm soát hành vi toàn cầu bằng cách sử dụng
giá trị thể dục. Tuy nhiên rất khó để hiểu được mối quan hệ giữa tập thể dục
và hành vi tổng thể mà nổi lên từ hệ thống.
Một cách tiếp cận sử dụng khái niệm về hình thái ban đầu được mô tả bởi [2] đã được
đề xuất để phân tích và kiểm soát và hệ thống đa agent lớn [6] . Các
ý tưởng cơ bản là để mô tả trạng thái của tổ chức đại diện, bằng cách chiếu trạng thái của
các tổ chức đại lý trong một không gian hình học trừu tượng từ các phép đo khác nhau
được thực hiện ở cấp đại lý. Dự báo này được gọi là hình thái. Hệ thống chính
giả thuyết là phải xem xét rằng các hình đại diện cho quốc gia của hệ thống có tương quan
với hành vi của hệ thống. Nó đã được chứng minh rằng việc sử dụng kiến trúc này, nó có thể
để kiểm soát dân số của một tổ chức. Cách tiếp cận này cho thấy khả năng để
thực hiện một phân tích của các tổ chức từ đầu (hệ thống) để dưới cùng (đại lý) để
kiểm soát hành vi toàn cầu.