Środowiska wieloagentowe w MATLAB mogą mieć różną strukturę czasową i sposób wykonywania akcji. Pierwszym typem są środowiska z uniwersalnym czasem próbkowania, gdzie wszyscy agenci wykonują swoje akcje jednocześnie w tym samym kroku czasowym. Drugim typem są środowiska działające na zasadzie tur (turn-based), w których tylko jedna grupa agentów działa na dany moment, a grupy wykonują swoje kroki naprzemiennie. W obu tych typach specyfikacje obserwacji i akcji są przechowywane w tablicach komórkowych, gdzie każdy element odpowiada jednemu agentowi.

Do tworzenia środowisk wieloagentowych o uniwersalnym czasie próbkowania stosuje się funkcję rlMultiAgentFunctionEnv(), natomiast do środowisk działających na zasadzie tur – rlTurnBasedFunctionEnv(). Aby skonfigurować opcje treningu agentów w takich środowiskach, wykorzystywany jest obiekt rlMultiAgentTrainingOptions. Pozwala on określić, czy agenci mają być trenowani w trybie zdecentralizowanym, gdzie każdy uczy się na podstawie własnych doświadczeń, czy scentralizowanym, gdzie agenci dzielą się doświadczeniami i uczą się wspólnie. Proces treningu i symulacji realizowany jest przy pomocy funkcji train() oraz sim(). Postęp treningu można wizualizować za pomocą Reinforcement Learning Training Manager.

Tworzenie niestandardowych środowisk funkcji w MATLAB wymaga modyfikacji szablonu klasy środowiska, który można wygenerować przez funkcję rlCreateEnvTemplate(). Pozwala to na znacznie większą elastyczność niż proste pisanie funkcji step() i reset(), gdyż można dodawać własne właściwości czy metody, np. do wizualizacji środowiska w trakcie działania.

Innym podejściem jest wykorzystanie środowisk Simulink, które mogą obsługiwać wieloczęstotliwościowe wykonanie agentów, gdzie każdy agent może działać z indywidualną częstotliwością próbkowania. To rozwiązanie jest szczególnie użyteczne przy złożonych systemach sterowania.

Na przykładzie projektu sterowania silnikiem DC środowisko funkcji można zdefiniować przez dwie podstawowe funkcje: reset() i step(). Funkcja reset() inicjalizuje środowisko, ustawiając jego stan początkowy, który dla silnika DC obejmuje losową wartość kąta obrotu θ (theta), prędkość kątową dθ (dtheta) oraz wektor stanu początkowego. Funkcja step() przyjmuje działanie (w tym przypadku napięcie sterujące), aktualny stan, a zwraca kolejny stan, obserwację, nagrodę oraz informację o zakończeniu epizodu.

W przypadku sterowania silnikiem DC założono maksymalną prędkość obrotową 50 RPM oraz próbkowanie co 20 ms. Próg tolerancji błędu kąta wynosi 2 stopnie (0,035 rad). Jeśli silnik utrzymuje się w granicach tego błędu, otrzymuje nagrodę 1, w przeciwnym razie karę -1. Ponadto, funkcja step() zawiera mechanizm sprawdzający poprawność akcji — napięcie sterujące musi mieścić się w zakresie od -50 do 50.

Implementacja funkcji step() opiera się na modelu PD regulatora, gdzie wartość przyspieszenia kątowego jest sumą napięcia sterującego oraz proporcjonalnej i różniczkowej części sprzężenia zwrotnego względem kąta i prędkości kątowej. Następnie metoda Eulera pozwala wyliczyć nowy stan silnika.

Ważne jest, aby podczas projektowania środowiska brać pod uwagę odpowiedni dobór parametrów fizycznych i próbkowania, aby odzwierciedlić realistyczne zachowanie systemu oraz zapewnić stabilność treningu agenta. Ponadto, kontrola zakresu akcji i dokładne definiowanie warunków zakończenia epizodu pozwalają na właściwe kształtowanie funkcji nagrody, co jest kluczowe dla efektywnego uczenia się przez agenta.

Dodatkowo warto pamiętać, że wybór pomiędzy trybem zdecentralizowanym a scentralizowanym treningu agentów wpływa na złożoność implementacji oraz efektywność uczenia. Tryb zdecentralizowany może lepiej sprawdzić się w systemach o dużej liczbie agentów, gdzie komunikacja jest ograniczona, natomiast tryb scentralizowany pozwala na szybsze zbieżności dzięki współdzieleniu informacji.

Ponadto, tworzenie niestandardowych środowisk w MATLAB daje możliwość integracji z zaawansowanymi metodami wizualizacji i analiz, co ułatwia diagnozowanie problemów podczas treningu i dostosowywanie parametrów środowiska do specyficznych wymagań aplikacji.

Jak zorganizować dane wejściowe i wyjściowe dla modelu ANFIS w MATLAB-ie?

W MATLAB-ie struktura danych wejściowych lub testowych jest reprezentowana w postaci macierzy o wymiarach M × N, gdzie M oznacza liczbę wierszy, a N liczbę kolumn. Wartości w każdej kolumnie odpowiadają danym wejściowym, a ostatnia kolumna zawiera dane wyjściowe. W praktyce oznacza to, że M to liczba punktów danych (wierszy), a N to suma kolumn zawierających zarówno dane wejściowe, jak i wyjściowe. Na przykład, w projekcie predykcji cen akcji, mamy pięć zestawów danych: daty, ceny otwarcia (OPEN), najwyższe ceny (HIGH), najniższe ceny (LOW) oraz wolumen obrotu (VOLUME), które traktujemy jako dane wejściowe, natomiast cena zamknięcia (CLOSE) stanowi dane wyjściowe. Zestaw danych Google Stock Price, zawierający 1258 punktów danych, dostarcza 1258 wierszy dla każdej kolumny, a każdy wiersz reprezentuje jeden punkt danych. Tak zorganizowane dane muszą zostać podzielone na dwie części: dane treningowe (600 pierwszych punktów) i dane testowe (kolejne 600 punktów).

W celu dalszego przetwarzania danych, w tym przypadku normalizacji, należy pamiętać, że nie interesują nas bezwzględne wartości cen akcji, lecz ich relatywne zmiany w czasie. Tylko w ten sposób możliwe jest podejmowanie decyzji o kupnie lub sprzedaży akcji na podstawie ich szczytów i minimów w danym okresie.

W kodzie MATLAB-a, aby uzyskać dane do trenowania i testowania modelu ANFIS, używamy funkcji readtable(), aby wczytać dane z pliku CSV. Każda kolumna jest następnie przekształcana w tablicę liczb za pomocą funkcji table2array(). Dodatkowo, kolumna zawierająca wolumen obrotu jest najpierw konwertowana na wartości numeryczne za pomocą funkcji str2double(), ponieważ początkowo przechowywana jest w formacie komórki (cell array). Po przekształceniu danych na odpowiedni format, każda z kolumn (ceny otwarcia, najwyższe, najniższe, wolumen i cena zamknięcia) zostaje znormalizowana przez podzielenie jej wartości przez maksimum w tej kolumnie. Tak przygotowane dane są gotowe do utworzenia macierzy danych treningowych oraz testowych.

Warto również pamiętać, że dane muszą być odpowiednio podzielone na dwie części. Pierwsza część (pierwsze 600 wierszy) stanowi dane treningowe, druga (kolejne 600 wierszy) dane testowe. Dane muszą być zapisane w formacie, który pozwoli na ich późniejsze wykorzystanie w trakcie procesu trenowania modelu ANFIS. Wartości zapisujemy w plikach tekstowych o rozszerzeniu .dat, co umożliwia ich łatwe załadowanie w MATLAB-ie.

Normalizacja danych jest kluczowa dla zapewnienia, że model ANFIS będzie trenowany na danych o podobnej skali. Bez tego kroku model mógłby przywiązywać nadmierną wagę do jednej z cech, co mogłoby negatywnie wpłynąć na jego dokładność. Proces normalizacji sprawia, że model analizuje zmiany w danych, a nie ich absolutne wartości, co jest bardziej przydatne przy prognozowaniu cen akcji.

Po przygotowaniu danych można przejść do stworzenia modelu ANFIS. W MATLAB-ie istnieje narzędzie o nazwie Neuro-Fuzzy Designer, które umożliwia projektowanie, trenowanie i testowanie modeli ANFIS bez konieczności pisania kodu. To narzędzie, dzięki prostemu interfejsowi graficznemu, pozwala na szybkie przeprowadzenie całego procesu. Wystarczy załadować przygotowane dane treningowe i testowe, wybrać odpowiednie parametry modelu, a następnie rozpocząć proces treningu. Model ANFIS, dzięki swojej strukturze neuro-fuzzy, jest w stanie dostarczyć dokładne prognozy cen akcji, uwzględniając zarówno aspekty nieliniowe, jak i niepewność w danych.

Ważne jest, aby podczas pracy z modelem ANFIS dobrze zrozumieć rolę każdego z etapów w procesie przygotowywania danych. Zrozumienie, jak działa normalizacja i jak wpływa na proces uczenia, jest kluczowe dla uzyskania dokładnych prognoz. Ponadto, należy pamiętać, że model ANFIS jest tylko jednym z wielu podejść do prognozowania cen akcji, a jego skuteczność zależy od jakości danych, odpowiedniego doboru parametrów oraz algorytmu uczenia.

Jak działają agenci uczący się w kontekście sztucznej inteligencji?

Agenci uczący się są jednym z najbardziej zaawansowanych i wszechstronnych typów agentów sztucznej inteligencji (SI). Składają się z kilku kluczowych elementów, które współpracują ze sobą w celu zapewnienia efektywnego uczenia się na podstawie doświadczeń oraz dostosowywania swojego działania do zmieniających się warunków.

Pierwszym z tych elementów jest element uczenia. Jego zadaniem jest umożliwienie agentowi uczenia się na podstawie poprzednich doświadczeń. Tylko dzięki temu elementowi agent może rozpoznać, które działania przyniosły pozytywne rezultaty, a które wymagają modyfikacji w przyszłości. Kolejnym istotnym elementem jest krytyk, który ocenia działanie agenta, udzielając mu informacji zwrotnej. Krytyk pełni kluczową rolę, pomagając agentowi zrozumieć, jak dobrze wykonuje swoje zadania oraz wskazując, które strategie są bardziej efektywne.

Z kolei element wydajności decyduje o zewnętrznym działaniu, które agent powinien podjąć na podstawie swoich obserwacji i oceny krytyka. To element, który w praktyce wdraża decyzje podejmowane przez agenta, implementując je w rzeczywistości, np. poprzez sterowanie robotem, systemem lub urządzeniem. Ostatnim ważnym składnikiem jest generator problemów, który pełni rolę pomocniczą. Jego zadaniem jest sugerowanie nowych strategii oraz zapisywanie historii działań agenta. Dzięki niemu agent nie tylko uczy się z doświadczeń, ale również może rozwijać swoje umiejętności w nowych obszarach, które wcześniej mogły zostać pominięte.

W kontekście bardziej ogólnym, agenci inteligentni (IA) opierają swoje działania na dwóch podstawowych komponentach: jednostce percepcyjnej oraz jednostce działania. Jednostka percepcyjna zbiera informacje z otoczenia, wykorzystując do tego różnego rodzaju czujniki, natomiast jednostka działania przetwarza te informacje i, na podstawie wcześniej ustalonych reguł, przekształca je w konkretne działania, które są wykonywane przez odpowiednie wykonawcze elementy systemu. Oba te elementy współdziałają ze sobą, umożliwiając agentowi podejmowanie decyzji i realizowanie celów, jakie zostały mu przypisane.

Agenci uczący się, dzięki swojej zdolności do samodzielnego uczenia się i dostosowywania, są niezwykle potężni. Ich zdolność do dostosowywania się do zmieniającego się środowiska oraz do samodzielnego rozwiązywania problemów sprawia, że znajdują zastosowanie w wielu dziedzinach. Od robotów przemysłowych, przez pojazdy autonomiczne, aż po zaawansowane systemy zarządzania w opiece zdrowotnej – agenci uczący się stają się kluczowym elementem nowoczesnych technologii.

Jednym z największych atutów agentów uczących się jest ich zdolność do automatycznego doskonalenia swojego zachowania w miarę gromadzenia doświadczeń. Dzięki temu mogą działać w skomplikowanych, dynamicznych środowiskach, które wymagają ciągłego dostosowywania do nowych wyzwań. Z kolei w kontekście bardziej ogólnym, sztuczna inteligencja jako całość przekształca tradycyjne metody obliczeniowe, umożliwiając szereg nowych zastosowań, które zmieniają sposób funkcjonowania wielu branż.

Współczesne zastosowania sztucznej inteligencji obejmują szeroki wachlarz dziedzin. Wśród najważniejszych należy wymienić roboty przemysłowe, pojazdy autonomiczne, inteligentne asystenty, zarządzanie opieką zdrowotną, automatyczne inwestowanie finansowe, chatboty marketingowe czy monitoring mediów społecznościowych. W każdym z tych przypadków, technologia SI pozwala na automatyzację, poprawę efektywności i optymalizację procesów, które wcześniej wymagały intensywnego zaangażowania człowieka.

Warto także zwrócić uwagę na wyzwania związane z rozwojem sztucznej inteligencji. Choć technologia ta niesie ze sobą liczne korzyści, takie jak zmniejszenie błędów ludzkich, zwiększenie precyzji działań, czy usprawnienie procesów decyzyjnych, to równocześnie wiąże się z pewnymi ryzykami. Należy do nich m.in. zagrożenie związane z niekontrolowanym rozwojem AI, które może prowadzić do utraty miejsc pracy, nadużyć danych osobowych czy wreszcie zagrożeń dla prywatności. Istnieje również ryzyko, że AI, mimo swojej zaawansowanej zdolności do rozwiązywania problemów, będzie ograniczona do rutynowych, niekreatywnych działań, a także pozbawiona ludzkich emocji i empatii.

Z drugiej strony, AI ma potencjał do rozwiązywania coraz bardziej złożonych problemów, takich jak analiza dużych zbiorów danych, rozpoznawanie wzorców w obrazach czy automatyczne zarządzanie skomplikowanymi procesami. Jej zastosowanie w diagnostyce medycznej, rozwoju pojazdów autonomicznych czy zarządzaniu zasobami w czasie rzeczywistym jest nieocenione. Jednakże, każda technologia, niezależnie od swojego potencjału, wymaga odpowiedzialnego podejścia oraz systematycznego nadzoru, aby zminimalizować ryzyko jej nieprawidłowego użycia.

Technologie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego nie tylko rewolucjonizują przemiany w wielu dziedzinach, ale również zmieniają sam sposób myślenia o rozwiązywaniu problemów. Dzięki agentom uczącym się, które mogą nieustannie udoskonalać swoje umiejętności i dostosowywać się do zmieniających się warunków, przyszłość rozwoju AI staje się coraz bardziej ekscytująca. Jednak przy tej całej obietnicy, niezwykle ważne jest odpowiedzialne zarządzanie tymi technologiami, aby mogły one służyć ludzkości w sposób bezpieczny i efektywny.

Jak manipulacja przewodnictwem elektrycznym wpływa na właściwości materiałów kompozytowych?
Jak tworzyć logikę sterowania w PLC z wykorzystaniem bloków funkcyjnych?
Jak osiągnąć wysoką przewodność cieplną w kompozytach polimerowych z grafenem i ceramiką?