Агент системы анализа сложных изображений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Латынцев, Андрей Александрович

• Латынцев, Андрей Александрович
• кандидат технических наук
• 2006

Оглавление диссертации кандидат технических наук Латынцев, Андрей Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

1. АГЕНТНЫЙ ПОДХОД К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧ.

1.1 Анализ понятия «агент».

1.2 Виды агентных архитектур.

1.2.1 Делиберативная архитектура.

1.2.2 Реактивная архитектура.

1.2.3 Гибридная архитектура.

1.3 Стратегии функционирования мультиагентных систем.

1.4 Агентный подход к анализу изображений.

1.5 Выводы к главе 1.

2. АГЕНТ СИСТЕМЫ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ.

2.1 Понятие агента и его среды.

2.2 Задачи агента и его функциональная модель.

2.3 Структура агента.

2.4 Обобщённый алгоритм работы агента.

2.5 Работа агента в активизированном режиме.

2.6 Функционирование агента при нисходящем анализе.

2.7 Функционирование агента при восходящем анализе.

2.8 Выводы к главе 2.

3. ЭКПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.1. Цели и задачи экспериментального исследования.

3.2. Описание программно - аппаратной системы для проведения эксперимента.

3.3. Описание экспериментального исследования.

3.4 Выводы к главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Агент системы анализа сложных изображений»

Актуальность темы. Автоматическая обработка визуальной информации является важным направлением в области искусственного интеллекта, и ей в последние годы уделяется все возрастающее внимание. Интенсивное освоение космического пространства повышает актуальность задач распознавания и оценки состояния земной поверхности по сигналам, получаемым с различных спутников-наблюдателей. К таким задачам можно отнести: анализ техногенного загрязнения окружающей среды, анализ экологических проблем, мониторинг использования природных ресурсов и контроль выполнения международных соглашений. Задачи распознавания изображений возникают и в смежных прикладных областях: компьютерное зрение, автоматический контроль безопасности дорожного движения, медицинская диагностика, томография и ряд других. Хорошо известно, что решение таких задач связано с обработкой большого объёма информации сложной структуры, которую трудно интерпретировать.

В настоящее время одним из наиболее перспективных подходов к решению сложных задач (которыми, бесспорно, являются и задачи анализа изображений), в области искусственного интеллекта является мультиагентный подход. Сущность мультиагентного подхода к решению задач состоит в том, чтобы редуцировать исходную сложную задачу до некоторой упорядоченной совокупности более простых задач, совокупное решение которых приведёт и к решению исходной сложной задачи. Ответственность за решение каждой такой «простой» задачи возлагается на некоторую относительно «простую» решающую систему, называемую агентом (более простую по сравнению с решающей системой, способной решить исходную сложную задачу самостоятельно). Это позволяет снизить трудоёмкость разработки и модификации решающей системы, необходимой для решения исходной сложной задачи, за счёт того, что она представляется совокупностью относительно простых и однотипных решающих систем. Кроме того, во многих случаях использование мультиагентного подхода позволяет решать задачи более сложные, чем те, которые могут быть решены при помощи классических экспертных систем, например, задачи, обладающие неопределенностью по статической структуре оригинала. Однако, единого мнения относительно интерпретации понятия «агент», являющегося базовым для реализации данного подхода, на текущий момент ещё не сформировано. Нет указания на полный перечень процессов, поддержку которых должны обеспечивать агенты, входящие в состав мультиагентной системы анализа изображений. Не указывается сложность задач, на решение которых должны быть ориентированы отдельные агенты. Невыясненными остаются вопросы относительно структуры таких агентов и состава их внешней среды.

В связи с этим, и в виду актуальности задачи распознавания изображений в целом, разработка агента системы анализа изображений носит актуальный характер.

Цель работы. Целью работы является разработка моделей агента и исследование его свойств, применительно к задаче анализа сложных изображений.

Поставленная цель достигается решением следующих задач:

1. Исследование проблемы анализа изображений.

2. Анализ существующих наработок в теории агента.

3. Определение понятия «агент», применительно к задаче анализа изображений.

4. Описание состава среды агента мультиагентной системы анализа изображений (МСАИ).

5. Выявление видов задач, возникающих перед агентом в такой среде.

6. Разработка функциональной модели агента МСАИ.

7. Разработка структурной модели агента системы анализа изображений.

8. Разработка алгоритма взаимодействия агента с его средой.

Методы исследований. При решении поставленных задач использовались методы: теории распознавания образов, теории классификации, теории решения задач, теории алгоритмов, теории экспертных систем, теории искусственного интеллекта, дискретной математики, а также использовались существующие наработки в теории агента. Проверка теоретических выводов и количественные оценки получены методом имитационного моделирования на ЭВМ.

Научная новизна работы:

1. Разработан состав среды (окружения) агента МСАИ, что позволяет выявить все виды задач, возникающие перед данным агентом в процессе его функционирования в этой среде.

2. Разработана функциональная модель агента, позволяющая описать работу агента, входящего в состав мультиагентной системы анализа изображений (МСАИ).

3. Разработана структурная модель агента МСАИ, являющаяся развитием гибридных архитектур, обеспечивающая агенту МСАИ способность решать задачи, возникающие перед ним в его среде.

4. Разработан алгоритм взаимодействия агента с его средой, позволяющий агенту, в составе МСАИ, решать задачи анализа сложных изображений.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в разработке программно-методического комплекса, реализующего функции агента МСАИ для задачи анализа изображений и позволяющего во взаимодействии с пользователем эмулировать работу коллектива агентов.

Использование результатов диссертации. Основные результаты работы были внедрены в Институте леса им. В.Н. Сукачёва СО РАН.

Личный вклад автора. Выносимые на защиту основные результаты получены автором лично. В работах, опубликованных лично и в соавторстве, автором предложены методические основы, проведены аналитические выкладки и получены расчётные значения.

Апробация работы. Материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались: на семинаре кафедры «Системы искусственного интеллекта» Красноярского государственного технического университета (2005г.); на семинаре кафедры «Информатики и вычислительной техники» Сибирского Аэрокосмического Университета (2005г); на Всероссийской научнометодической конференции «Повышение качества непрерывного, профессионального образования» в г. Красноярске (2005г.); на семинаре лаборатории мониторинга леса в Институте леса им. В.Н. Сукачёва СО РАН (2005г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 7 печатных работ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, трёх глав и заключения. Всего 140 страниц. Библиография содержит 105 наименований.

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Латынцев, Андрей Александрович

3.4 Выводы к главе 3

1. Полученные экспериментальные результаты показывают, что разработанный программно-методический комплекс позволяет, путём формирования пространств агента и выявления их структуры, моделировать работу агентов системы анализа изображений, поскольку всякий агент системы анализа изображений имеет типовую структуру и отличается лишь уникальным составом своей БЗ.

2. На примере работы сформированных агентов уровня примитивов показана работоспособность разработанного алгоритма взаимодействия агента со средой. Показан процесс формирования коллектива агентов уровня примитивов.

3. С возрастанием неоднородности анализируемых данных возрастает и численность горизонтально расположенных агентов коллектива, привлечение которых необходимо для анализа рассматриваемых данных с заданной точностью.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение кратко сформулируем положения, характеризующие научную и практическую значимость работы. К основным научным результатам относятся:

1. Разработан состав среды (окружения) агента МСАИ, что позволяет выявить все виды задач, возникающие перед данным агентом в процессе его функционирования в этой среде.

2. Разработана функциональная модель агента, позволяющая описать работу агента, входящего в состав мультиагентной системы анализа изображений (МСАИ).

3. Разработана структурная модель агента МСАИ, являющаяся развитием гибридных архитектур, обеспечивающая агенту МСАИ способность решать задачи, возникающие перед ним в его среде.

4. Разработан алгоритм взаимодействия агента с его средой, позволяющий агенту, в составе МСАИ, решать задачи анализа сложных изображений.

Практическая ценность диссертационной работы заключается в разработке программно-методического комплекса, реализующего функции агента МСАИ для задачи анализа изображений, и позволяющего во взаимодействии с пользователем эмулировать работу коллектива агентов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Латынцев, Андрей Александрович, 2006 год

1. Алексеев А.В. Интеллектуальные системы принятия проектных решений/ Алексеев А.В., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р. Рига: Зинатне, 1997.

2. Банерджи Р.Б. Теория решения задач как раздел искусственного интеллекта/ Банерджи Р.Б.// ТИИЭР. 1982. - т.70. - №12.

3. Браун Д. Интерактивный анализ компьютерных преступлений/ Браун Д., Гундерсон Д., Эванс М.// Открытые системы. 2000. -№11.

4. Болотова JI. Интеллектуальные информационные технологии (история и тенденции развития)/ Болотова Л., Любкин С., Резер В.// Открытые системы. 2002. - №5.

5. Виноградов А.Н. Интеллектуальная система с динамически изменяющейся целью/ Виноградов А.Н.// Материалы конгресса 1СА1«2001». изд. Физматлит, 2001. - С. 339 -348.

6. Валиев М.К. О сложности верификации динамических свойств многоагентных систем/ Валиев М.К., Дехтярь М.И., Диковский А.Я.// Материалы 1-ой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации» Москва, 2003.

7. Гладун В.П. Системы планирования действий для сложных сред./ Гладун В.П., Ващенко Н.Д., Галаган Н.И. // Кибернетика. 1982. - №5.- С.88-94.

8. Городецкий В.И. Многоагентные системы (обзор) / Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов А.В. // Новости искусственного интеллекта- 1998. №2.

9. Гаврилов А.В. Гибридная экспертная система для профориентации/ Гаврилов А.В.// Сборник научных трудов НГТУ. Новосибирск: изд. НГТУ, 1997. - № 3(8). - С. 123-132.

10. Гаврилов А.В. Архитектура «двухполушарной» экспертной системы./ Гаврилов А.В.// Сборник научных трудов «Системы искусственного интеллекта». Новосибирск, 1993. - С. 10-14.

11. Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы./ Гаврилов А.В., Новицкая Ю.В.// The International Conference "Information systems and technologies" IST'2003. -Novosibirsk, 2003. Vol. 3. - P. 116-122.

12. Гаврилов A.B., Системы Искусственного Интеллекта./ Гаврилов А.В.// -Новосибирск, 2001

13. Городецкий В.И. Многоагентные системы: современное состояние исследований и перспективы применения./ Городецкий В.И.// Новости искусственного интеллекта. -1996. -N 1. -С. 44-59.

14. Гладун В.П. Партнерство с компьютером (человеко-машинные целеустремленные системы)./ Гладун В.П.// изд. Port - Royal, 2000.

15. Джексон П. Введение в экспертные системы, третье издание./ Джексон П.// изд. дом «Вильяме», 2001.

16. Деллинг В. Диалоговые системы "Человек ЭВМ". Адаптация к требованиям пользователя./ Деллинг В., Эссинг Т.Н. - М.:Мир - 1984. -С. 112.

17. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач./ Ефимов Е.И.// -М.: Наука, 1982.

18. Загорулько Ю. А. Общая концепция агентов в системе моделирования SEMP-A./ Загорулько Ю. А., Попов И. Г., Костов Ю. В., Сергеев И. П. //Труды международной научно-практической конференции KDS-2001- СПб, 2001. -Т.1., С.259-267.

19. Загоруйко Н.Г./ Загоруйко Н.Г.// Методы распознавания и их применение. М., 1972.

20. Коутс Р. Интерфейс "Человек-компьютер"/ Коутс Р., Влеймник И.// -М:Мир, 1990. С. 510.

21. Курдюков А.А. Интеллектуальные агенты и их применения в инженерном проектировании/ Курдюков А.А.// Доклады конференции -CAD/CAM/PDM, 2001.

22. Клышинский Э.С. Одна модель построения агента./ Клышинский Э.С.// Труды Международной конференции «Интеллектуальное управление: новые интеллектуальные технологии в задачах управления» (ICIT99). Переславль-Залесский, 1999.

23. Кораблин М.А. Мультиагентная среда для поддержки принятия решений./ Кораблин М.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О.//Труды конференции ICCS 2001. СПб, 2001.

24. Латынцев А.А. Агентный подход к решению задач./ Латынцев А.А.// Материалы всероссийской научно-методической конференции «Повышение качества непрерывного профессионального образования».- Красноярск, 2005. -С. 359-362.

25. Латынцев А.А. Задача обучения агента./ Латынцев А.А.// Материалы всероссийской научно-методической конференции «Повышениекачества непрерывного профессионального образования». Красноярск, 2005. С. 356-358.

26. Латынцев А.А. Модель среды агента мультиагентной системы анализа изображений./ Латынцев А.А.// Материалы межрегиональной научно-практической конференции «Инновационное развитие регионов Сибири». -Красноярск, 2006. 4.1. -С. 157-159.

27. Латынцев А.А. Структура агента мультиагентной системы анализа изображений./ Латынцев А.А.// Материалы межрегиональной научно-практической конференции «Инновационное развитие регионов Сибири». -Красноярск, 2006. -4.1. С. 160-164.

28. Легард Д. Искусственный интеллект для сайта/ Легард Д.// Computerworld. -2001. №14.

29. Морозов А.А. Логическое программирование агентов для поиска и распознавания информации в интернет./ Морозов А.А.// Доклады 11 -й международной конференции «Математические методы распознавания образов» (ММРО-11). Москва, 2003.

30. Ньюэлл А. Информатика как эмпирическое исследование./ Ньюэлл А., Саймон Г.// сборник лекций лауреатов премии Тьюринга М.: Мир, 1985.

31. Нильсон. Н. Искусственный интеллект./Нильсон. Н.// -М:Мир, 1973.

32. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и взгляд в будущее./ Осипов Г.С. // Новости искусственного интеллекта. -2001. -N1.

33. Оделл Д. Агенты и сложные системы/Оделл Д.// Открытые системы. -2002. -№10.

34. Охоцимский Д.Е. Моделирование игры роботов-футболистов в пакете «виртуальный футбол»/ Охоцимский Д.Е., Павловский В.Е., Плахов А.Г., Туганов А.Н., Павловский В.В.// Мехатроника. -2002. -№1. -С.2-5.

35. Попов Э.В. Экспертные системы./ Попов Э.В.// М.: Наука, 1987.

36. Пойа Д. Математическое открытие./ Пойа Д.// М., 1998. - С.448.

37. Попов Э. В. Экспертные системы реального времени./ Попов Э. В.// Открытые системы. —1995. №2.

38. Попов Э.В. Статические и динамические экспертные системы./ Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д.// М.: Финансы и статистика, 1996.

39. Редько В.Г. Многоагентные интернет системы — исследование процессов самообучения и организации. Редько В.Г., Мосалов О.П., Митин Н.А., Бурцев М.С.//, труды 1-ой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». М, 2003.

40. Ржевский Д. Мультиагентные системы в логистике и е-коммерции/ Ржевский Д.// -М.,2001.

41. Скобелев П.О. Самоорганизация и эволюция в открытых мультиагентных системах для холонических предприятий./ Скобелев П.О.// труды Международного конгресса "Искусственный интеллект в 21 веке". Дивноморское, 2001.

42. Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте./ Тарасов В.Б.// Новости искусственного интеллекта. -1998. -N2.

43. Тарасов В.Б. Новые теоретические подходы к построению интеллектуальных организаций./ Тарасов В.Б.// Компьютерная хроника.-1998. №1. С.25-48.

44. Тимофеев А.В. Нейросетевое распределение мульти-агентных потоков данных в глобальных компьютерных сетях./ Тимофеев А.В., Сырцев А.В.//, труды первой Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». -М, 2003.

45. Тарасов В.Б. Концептуальная спецификация многоагентных систем (часть 1)./ Тарасов В.Б., Плесневич Г.С., Авдошин С.М.// Информационные технологии. -2002. №12. -С.25-35.

46. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика./ Тарасов В.Б.// -М.: изд. Эдиториал, 2002.

47. Цибульский Г.М. Символические системы и поиск в задачах анализа и интерпретации изображений./ Цибульский Г.М.// Материалы 4-ой всероссийской конференции "Проблемы информатизации региона". -Красноярск, 1998.

48. Цибульский Г.М. Агент и агентные задачи системы анализа изображений./ Цибульский Г.М., Латынцев А.А.// Электронный журнал "Исследовано в России". -2005. -N3. -С.663-667 http://zhurnal.ape. relarn.ru/articles/2005/060.pdf

49. Цибульский Г.М. Обучение агента системы анализа изображений./ Цибульский Г.М., Латынцев А.А. // Электронный журнал "Исследовано в России". -2005. -N3. -С668-671. http ://zhurnal.ape.relarn.ru /articles /2005/061.pdf

50. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем./ Цыпкин Я.З.// -М., 1970.

51. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах./ Цыпкин Я.З.// М., 1968.

52. Швецов А. Н. Мультиагентная система отдела по работе с обращениями и жалобами граждан./ Швецов А. Н., С. В. Дианов// Информационные технологии. -2003. -№7.

53. Чукин М.Е. Структуры данных для представления изображений./ Чукин М.Е.// Зарубежная радиоэлектроника. -1983. -N 8.

54. Искусственный интеллект: в 3 книгах, кн. 2. Модели и методы, справочник под ред. Э.В.Попова./ Э.В.Попов// М.: Радио и связь, 1990.

55. Построение экспертных систем под ред. Ф. Хейса-Рота / Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермана, Д.Лената// М.: Мир, 1987.

56. Amarel S. Problems of representation in heuristic problem solving: related issues in the development of expert systems/Amarel S.// Rutgers Univ. -1981.

57. Ambros-Ingerson J. Integrating planning, execution and monitoring. / Ambros-Ingerson J., Steel S.//Proceedings of the Seventh National Conference on Artificial Intelligence. St.Paul. MN. -1998 - p.83-88.

58. Bratman M.E. Plans and resource-bounded practical reasoning, Computational Intelligence./ Bratman M.E., Israel D.J., Pollack М.Е./ -1998. -P.349-355.

59. Brooks R.A. Intelligence without Representation./ Brooks R.A.//Artificial Intelligence-1991. -№47. -P.139-159.

60. Brooks R. A. Intelligence Without Reason./ Brooks R. A// Massachusetts Institute of technology. Artifical intelligence laboratory. -1991.

61. Brooks R.A. Elephants don't play chess./ Brooks R.A.// In: P Maes (ed.) Designing Autonomous Agents. -1990. -P. 3-15.

62. Brooks R.A. Intelligence without reason./ Brooks R.A.// In: Proceedings of the Twelfth International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-91). Sydney, 1991. -P 569-595.

63. Colm R., A multi-agent system for intelligent on-line education./ Colm R., Josephine G.// Information Technology Centre National University of Ireland. -Galway, 2001.

64. Cohen P.R. Trial by fire: Understanding the design requirments for agents in complex environments./ Cohen P.R., Greenberg M.L., Howe A.E.// AI Magazine. -1989. -№10(3). -P.32-48.

65. Dekhtyar M. On Feasible Cases of Checking Multi-Agent Systems Behavior./ Dekhtyar M., Dikovsky A., Valiev M.// Theoretical Computer Science, Elsievier Science. -2003. -№1. -V. 303 .

66. Dekhtyar M.I. Complexity of Multi-Agent Systems Behavior./ Dekhtyar M.I., Dikovsky A.J., Valiev M.K.// In: Lect. Notes in AI, №. 2424, 2002.

67. Etzioni O. Building softbots for UNIX./ Etzioni O., Lesh N., Segal. R// AAAI Press, 1994. -pp 9-16,

68. Fay A. Signal und Draht./ Fay A.// Signal und Draht -2000. -N 3, -P. 14-18.

69. Funabashi M. Fuzzy and neural hybrid expert systems: synergetic AI. AI in Japan./ Funabashi M.//. IEEE Expert. -1995. -P. 32-40.

70. Ferguson I.A. Touring Machines: An Architecture for Dynamic, Rational, Mobile Agents./ Ferguson I.A.// PhD Thesis, Cambridge, 1992.

71. Fikes R.E. STRIPS: A new approach to the application of theorem proving to problem solving./ Fikes R.E., Nilsson// Artificial Intelligence -1971. -№5 (2). -P. 189-208.

72. Ferguson I.A. Integrated Control and Coordinated Behaviour: A case for Agent Models./ Ferguson I.A.// In: Intelligent Agents. ECAI-94. -Amsterdam, 1994.

73. Georgeff M.P. Reactive reasoning and planning./ Georgeff M.P., Lansky// In: Proceedings of the Sixth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-87). Seattle, 1987. -P. 677-682.

74. Hayes-Roth В. An architecture for adaptive intelligent systems./ Hayes-Roth B.//Artificial Intelligence.-1995. -N72. -P.329-365.

75. Huang J. An Agent Architecture for Distributed Medical Care./ Huang J., Jennings N.R., Fox J.// In: Intelligent Agents. ECAI-94 -Amsterdam, 1994.

76. Ivkushkin K. MA DAE: MagentA Multi-Agent Desktop Application Engine/ Ivkushkin K., Minakov I., Rzevski G., Skobelev P.// Proceedings of the 3rd International Workshop on Computer Science and Information Technologies CSIT'2001. -Ufa, 2001.

77. Kahn G. The MUD system./ Kahn G., McDermott J.// In Proc. 1st IEEE Conference on Artificial Intelligence Applications, 1984.

78. Kelly K. Out of Control./ Kelly K.// MIT,1994.

79. Maes P. Artificial life meets entertainment: life like autonomous agents./ Maes P.//Communications of the ACM. -1995.-V.38.-Nil. -P.108-114.

80. Maes P. Agent that Reduce Work and Information Overload./ Maes P.// In: Communication of the ACM. -1994. -V.37. -N7. -P. 30-40.

81. Muller J.P. Modelling Reactive Behaviour in Vertically Layered Agent Architectures./ Muller J.P., Pishel M., Thiel M.// In: Intelligent Agents. ECAI-94. -Amsterdam, 1994-P.261-276.

82. Maes P. The dynamics of action selection./ Maes P.// In: Proceedings of the 11-n International Joint Conference on Artificial Intelligent (IJCAI-89). -Detroit, 1989. -P. 991-997.

83. Maes P. Designing Autonomous Agents./ Maes P.// -MIT Press, 1990.

84. Maes P. Situated agents can have goals./ Maes P.// -MIT Press, 1990. -P.115-120.

85. Moser M. G. An Overview of NIKL, the New Implementation of KL-ONE./ Moser M. G.// Technical Report N 5421. -Cambridge MA, 1993.

86. Moore J. D. A unifying view. Machine Learning./ Moore J. D.// MIT Press, 1995. -P. 47-48.

87. Neches R. Explainable (and maintainable) expert systems./ Neches R., Swartout W. R., Moore J.// In Proc. 9th International Joint Conference on Artificial Intelligence. -1985. -P.382-389.

88. Petrie C. What is an agent?/ Petrie C.// Proc. of ECAI-96. -Berlin,1996. -P.41-43.

89. Petrov V.V. Organization in hybrid expert systems./ Petrov V.V., Pavlova N.V.// Doklady Akademii Nauk. -1996. -V 350. -N 4. -P. 465-466.

90. Rzevski G.A. Multi-Agent Models of Networked Organisations./ Rzevski G.A., Skobelev P.O.// New Models of Business: Managerial Aspects and Enabling Technology. -Saint Petersburg, 2001.

91. Rzevski G. Global Information Systems: Agents of Social, Political and Cultural Changes./ Rzevski G.// The Open University Report, 1996. -№ 1

92. Rzevski G. The Concept of Virtual Design Studio./ Rzevski G.// Proc. of the East-West Conference on IT in Design. -Moscow, 1996.

93. Shoham Y. Agent oriented programming./ Shoham Y.// Artificial Intelligence.-1993. -V.60. №1. -P.51-92.

94. Timofeev A.V. Neural Control, Multi-Agent Navigation and Virtual Reality / Timofeev A.V. // IFAC-5 «Non-Linear Control Systems», Saint-Petersburg, 2001.

95. Walker A., Woodridge M. Understanding the emergence of Conventions in Multi-Agent Systems./ Walker A., Woodridge M.// -1995.

96. Wood S. Planning and Decision Making in Dynamic Domains/ Wood, S.// Ellis Horwood, 1993.

97. Wooldridge M. Intelligent agents: theory and practice./ Wooldridge M., Jennings N.R.// The Knowledge Engineering Review, 1995. -V.10(2) -P.115-152.

98. Wooldridge M. Agent theories, architectures and languages: a survey./ Wooldridge M. Jennings N.R.// -1995.

99. Software Agents In Business: Still An Experiment./ -AgentLink. -2003.