Multi-agent simulation system of navigation equipment test stand. Modeling of electrical and mechanical parts

Abstract

A MAS is a system made up of multiple interacting software programs or robots called agents. These agents can be simple or complex. They can sense their environment, can be the physical world or a computer simulation, learn and adapt based on their experiences, can communicate with other agents. Agents in a MAS can communicate, cooperate, coordinate, and compete with each other to accomplish individual or collective tasks. MAS finds applications in various domains such as robotics, distributed systems, economics, traffic management, and social simulation. It allows modeling complex systems where individual components have their own goals, knowledge, and capabilities, leading to emergent behaviors and system-level functionalities that may not be achievable by individual agents alone. MAS typically involves studying agent architectures, communication protocols, coordination mechanisms, negotiation strategies, and decision-making processes. Research in MAS aims to understand how to design, develop, and manage systems composed of multiple autonomous agents to achieve efficient, robust, and adaptive behavior. MAS are used to solve problems that are too complex for a single agent to handle. Each robot could be an agent, with its own sensors to navigate the environment and avoid obstacles, and the ability to communicate with other robots to divvy up the cleaning tasks. MAS offer a powerful and versatile approach to tackling complex problems. Their scalability, flexibility, and robustness make them well-suited for a wide range of applications, from self-driving cars to financial markets. As research in artificial intelligence continues to advance, multi-agent systems are poised to play an increasingly important role in shaping the future.

MAS — це система, що складається з кількох взаємодіючих програм або роботів, які називаються агентами. Ці агенти можуть бути простими або складними. Вони можуть відчувати навколишнє середовище, можуть бути фізичним світом або комп’ютерною симуляцією, навчатися та адаптуватися на основі свого досвіду, можуть спілкуватися з іншими агентами. Агенти в MAS можуть спілкуватися, співпрацювати, координувати та конкурувати один з одним для виконання індивідуальних або колективних завдань. MAS знаходить застосування в різних областях, таких як робототехніка, розподілені системи, економіка, управління трафіком і соціальне моделювання. Це дозволяє моделювати складні системи, у яких окремі компоненти мають свої власні цілі, знання та можливості, що призводить до нових дій і функціональних можливостей системного рівня, які можуть бути недоступні окремим агентам. MAS зазвичай передбачає вивчення архітектур агентів, протоколів зв’язку, механізмів координації, стратегій переговорів і процесів прийняття рішень. Дослідження в MAS мають на меті зрозуміти, як проектувати, розробляти та керувати системами, що складаються з кількох автономних агентів, щоб досягти ефективної, надійної та адаптивної поведінки. MAS використовуються для вирішення проблем, надто складних для вирішення одним агентом. Кожен робот може бути агентом із власними датчиками, щоб орієнтуватися в навколишньому середовищі й уникати перешкод, а також здатністю спілкуватися з іншими роботами, щоб розподіляти завдання прибирання. MAS пропонує потужний і універсальний підхід до вирішення складних проблем. Завдяки їх масштабованості, гнучкості та надійності вони добре підходять для широкого спектру застосувань, від безпілотних автомобілів до фінансових ринків. Оскільки дослідження штучного інтелекту продовжують просуватися, багатоагентні системи готові відігравати все більш важливу роль у формуванні майбутнього.