1 Einleitung

1.1 Vorbemerkungen zum Inhalt

Das Gebiet der Multiagentensysteme ist riesig, denn es gibt sehr viele Forschungsdisziplinen, deren Ergebnisse für Multiagentensysteme benutzt werden. Einige davon sind die klassische Künstliche Intelligenz¹ (wiederum ein Fach, in das viele Informatik-fremde Wissensgebiete wie Psychologie, Kognitionswissenschaften, Linguistik und Philosophie eingehen), Soziologie, Organisationslehre, Verhaltensforschung und Robotik. Da außerdem Multiagentensysteme typischerweise äußerst komplex sind und bei deren Konstruktion sehr viel beachtet werden muß, kann ich im Folgenden nur einen winzigen Einblick in dieses Gebiet geben, der von Vollständigkeit weit entfernt ist.

Aus diesem Grunde habe ich mich außerdem entschlossen, nur zwei kurze Beispiele für Verwirklichungen von Teilaspekten von Multiagentensystemen im Roboterfußball vorzustellen. Zum einen müssen zunächst die grundlegenden Konzepte und Aspekte vorgestellt werden, um überhaupt zu verstehen, was bei der Konstruktion eines Multiagentensystems alles beachtet werden muß. Zum anderen sind die existierenden Systeme so komplex und auf bestimmte Anwendungen und Einsatzumgebungen spezialisiert, daß deren Betrachtung die Kenntnis der grundlegenden Prinzipien voraussetzt und die Erkenntnisse meist nicht auf andere Systeme übertragbar sind.

Im zweiten Teil der Einleitung wird zunächst der Begriff "Multiagentensystem“ definiert und kurz erklärt. Außerdem wird das Thema dieses Papiers näher eingegrenzt.

Kapitel 2 ist dem Hauptthema dieses Papiers, den verschiedenen Aspekten der Koordination zwischen Agenten, gewidmet:

Zunächst wird in Kapitel 2.1 eine mögliche Klassifikation der verschiedenen Arten von Koordination vorgestellt.

Dann wird in Kapitel 2.2 ein Blick auf Organisationsformen in Betrieben, also "natürliche Agentengesellschaften“, als ein natürliches Vorbild von Multiagentensystemen geworfen.

Kapitel 2.3 geht näher auf verschiedene Aspekte von "künstlichen Agentengesellschaften“ ein, nämlich in Kapitel 2.3.1 auf die zu koordinierenden Entitäten, in Kapitel 2.3.2 auf verschiedene Möglichkeiten, Koordination zu erreichen, in Kapitel 2.3.3 auf die Frage, wie mehrere Agenten koordiniert planen können, in Kapitel 2.3.4 auf die Kommunikation zwischen den Agenten und in Kapitel 2.3.5 auf die Frage, wie maschinelles Lernen in Multiagentensystemen verwirklicht werden kann.

Kapitel 3 stellt schließlich kurz die Umgebung des Roboterfußballs in der MiroSot-Liga vor, um dann jeweils ein Beispiel für Kooperation und für Lernen in Multiagentensystemen in dieser Umgebung anzusprechen.

Kapitel 4 gibt ein kurzes Fazit und einen Ausblick auf vielversprechende Forschungsfelder im Bereich der Multiagentensysteme und in Kapitel 5 wird Literatur zum Thema aufgeführt.

1.2 Was ist ein Multiagentensystem?

Zunächst eine Definition des Begriffs Multiagentensystem (von Alan Bond und Les Gasser in [1]):

"Multi Agent Systems are concerned with coordinating intelligent behavior among a collection of autonomous intelligent agents, how they coordinate their knowledge, goals, skills, and plans joinly to take action or solve problems.“

Das heißt, es geht bei Multiagentensystemen zunächst, wie der Name schon andeutet, um eine Menge von autonomen intelligenten Agenten². Des weiteren geht es um die Frage, wie diese Agenten ihr Wissen und ihre Ziele, Fähigkeiten und Pläne koordinieren können, wie sie also ihr Zusammenleben und gemeinsames Handeln regeln können.

Daraus ergeben sich für die Konstruktion eines Multiagentensystems zwei grundsätzliche Probleme:

1. Wie müssen die Agenten aufgebaut sein und

2. wie soll ihre Koordination geregelt werden,

damit das Zusammenleben möglichst konfliktfrei und die Erreichung gemeinsamer Ziele möglichst effizient vonstatten geht.

In den folgenden Kapiteln wird es nur um die zweite Frage gehen³.