Информационни технологии & Интернет

IBM ABLE e разпределена софтуерна среда, базирана на Java. Характеристиките на Java го правят подходящ за създаване на агенти. По- важните му особености са: преносимост на кода, поддръжка на обектно-ориентирани техники, естествена поддръжка на много „нишки” на работа и др.
В състава на ABLE се включват: редактор на агенти (Able Agent Editor), редактор на правила (Able Rule Editor), език за създаване на правила (Able Rule Language), компонентна библиотека от единици за изграждане на агенти, средства за наблюдение на състояния, богат набор от примери и др.

AbleBean са стандартните JavaBean компоненти, използвани в средата на ABLE.
Отделните ABLE компоненти (AbleBean) са включени в хоризонтални панели за данни (Data), за обучение (Learning), за правила (Rules), за агенти (Agents), образци (Samples) и т.н.

Kъм кoмпонентите за данни спадат:

• AbleImport чете данни от текстови файлове с разделител интервал, запетая или знак за табулация;
• AbleDBImport чете данни от SQL база данни;
• AbleFilter – филтрира, трансформира и скалира данните като използва определени спецификации;
• AbleExport записва данните в текстов файл с разделители интервал, запетая или знак за табулация;
• AbleDBExport записва данните в SQL база данни.

AbleTimeSeriesFilter натрупва данни, нужни за прогнозиране на бъдещи стойности.

ABLE компоненти за обучение:

1. Back Propagation прилага едноименния алгоритъм за обучение на невронни мрежи (НМ);
2. Decision tree поддържа класификация, базирана на дърво на решенията с използване на С4.5 алгоритъм;
3. Naive Bayes поддържа обучение от дискретни данни с използване на подхода на Бейс;
4. Radial Basis Function използва радиални базисни фунцкии за настройка на теглата в отделното скрито ниво на невронни мрежи;
5. Self-Organizing Map клъстеризира данните с използване на Гаусова функция;
6. Temporal Difference Learning използва подпомагано обучение за прогнозиране и метода “спускане по градиента” за настройка на теглата;
7. Nearest Neighbors класифицира образците съгласно най-близката съседна стойност.

IBM ABLE компонентите на правилата са свързани с машината за намиране на решение (на извод). Те включват:

• “Обратно” интерпретиране на if-then правила;
• Дърво на решенията;
• “Право” интерпретиране на if-then правила;
• “Право” интерпретиране с работна памет;
• „Право” интерпретиране с работна памет и Rete- базирана съпоставка по образци;
• Размита логика обработваща if-then правила, с лингвистични променливи и някои типове размити множества;
• Логическа обработка на правила от предикатната логика с използване на механизъм за възврат (backtracking);
• Обработка на скрипт за if-then правила, if-then-else, while-do, do-while правила.

Агентите, които се изграждат за изпълнение на стандартни функции, са следните видове:

• Genetic search управлява популация от генетични обекти, които представляват членовете на популацията. Те изпълняват специализирани оператори.Селекцията на операторите е по метода на рулетката. При репродукцията се използва елитизъм.
• Следващите три невронни агента дават възможност за сегментация, класификация и прогнозиране на средата, описана от данните.
• Neural classifier (невронен класификатор) използва невронна мрежа с обучаващ алгоритъм back propagation.
• Neural clustering (невронен клъстеризатор) използва невронна мрежа и самоорганизиращи се карти за клъстеризиране или сегментиране на данните.
• Neural prediction (прогнозиращ невронен агент) използва невронна мрежа с обучаващ алгоритъм backpropagation за изграждане на регресионни модели.
• Rule съдържа набор правила, чиито блокове се обработват, когато се изпълняват кореспондиращите агентни методи
• Script използва езика ARL за дефиниране на завършено агентно поведение
• JavaScript е за дефиниране на завършено агентно поведение
• RemoteAgent е агент, който може да “обвие” (wrapper) всеки Able компонент за отдалечен достъп
• Autotune е съставен от едноименния агент и контролерите: Neural2WayLoadBalanceController, BasicNeuralAutotuneController, Fuzzy2Way LoadBalanceController.
• Conversation включва агента AblePlatformConversationAgent и AutoConversationSetup и DefaultDecisionMaker ABLE компоненти
• PetriNet се използва за изобразяване на работни потоци и симулации

AbleBeans се свързват чрез използване на три метода:

1. Поток от данни (буферно свързване). Всяка AbleBean може да има входящ и изходящ буфер, които са вградени като Java обекти. Данните постъпват от входния буфер, обработват се и се разполагат в изходния буфер.
2. Събития. AbleBeans поддържат синхронна и асинхронна обработка на събития, като всяка от единиците има опашка, в която получава съобщение или искания за обработка на действия. Всяко събитие съдържа флаг (true/false), който индикира дали събитието ще се подържа синхронно или асинхронно;
3. Свойства (properties). Използва се за синхронизиране на две различни свойства в две различни Able единици. За свързване на два компонента се взема от контекстното меню на първия Connect и се избира компонент, с който се прави връзката. Тя се визуализира като линия. От меню View се настройва режима за показване.

В ABLE се предлагат стандартни агентни услуги, някои от които са:

• Осигуряване на уникално име за всеки регистриран в платформата агент;
• Механизъм за комуникация между агенти, включващ Java RMI и HTTP;
• Установяване на мястото на регистриране на агента и предоставяне на информацията на други агенти;
• Преместване на агенти от една система към друга върху платформата на ABLE и др.

Сходни статии:

1. JADE (Java Agent Development Framework) JADE (Java Agent Development Framework) e софтуерна среда за създаване на МАС и посредник между операционната система и приложенията – мидълуер. Тя е съобразена със стандартите на FIPA. С терминът...
2. Програмиране на Java, основи на Java Йерархия на класовете за събития Моделът на делегиране за събития дефинира голям брой класове за събития. йерархия: Повечето от класовете за събития се намират в пакета java.awt.event Най горния клас...
3. Средства на JAVA за достъп до бази данни. Потребителски JSP тагове Стандарт JDBC JDBC (Java DataBase Connectivity) е стандарт, осигуряващ платформено независим достъп до релационни бази данни посредством заявки, реализирани по стандарта SQL. Средствата на JDBC API нямат отношение към стандартизацията...
4. J2EE 1.2 пакет за разработка на софтуер за Java J2EE 1.2 пакета за разработка на софтуер за Java платформата е издаден през 1999 година от Sun Microsystems. Това е и първата корпоративна версия. Следващата версия J2EE 1.3 е обявена...