Z izboljšanjem poslovnih procesov s pomočjo agentnih tehnologij se je ukvarjala vrsta raziskovalcev, vendar k temu cilju pristopajo na drugačne načine.

V agentnih modelih je agent entiteta, ki se samostojno odloča o akcijah, potrebnih za doseganje cilja.

Spoznali smo, da obstaja vrsta orodij za modeliranje agentnih modelov bioloških sistemov.

Slednje bi se lahko odražalo v poudarjanju neodvisnega modela jaza in z njim povezanih agentnih osebnostnih potez.

Sledi izbira ustreznega modelnega pristopa, ki lahko temelji na statističnih metodah, strojnem učenju, agentnih modelih ali kombinaciji več pristopov.

Simulacija agentnih modelov običajno pripelje do večjega števila sočasno obstoječih entitet.

Seznam osnovnih agentnih akcij v nekem časovnem intervalu.

Rezultat modeliranja je večagentni model, ki: • opisuje zaporedja agentnih akcij, ki so del večagentne strategije.

Prva so sinhronizacijski problemi pri usklajevanju skupnih aktivnosti, saj časovno prepleteno izvajanje agentnih akcij vpliva na potek vseh akcij.

Pripravili smo pregled orodij za izdelavo agentnih modelov.

Pri zasnovi in oblikovanju agentnih modelov smo morali najprej zbrati vse potrebne podatke.

Pri validaciji agentnih modelov se največkrat zanašamo na validacijo preko mnenj ekspertov.

Pregled bomo začeli z modeliranjem v preprostejših agentnih domenah.

Predstavitev z uporabo hierarhije agentnih vlog omogoča učinkovit popis celotnega spektra možnih agentnih obnašanj.

Posledično zato poznavanje vseh agentnih akcij v nekem trenutku ne omogoča točnega poznavanja sledečega stanja sistema.

Posamezniki z visokim samospoštovanjem pa naj bi se dojemali kot boljši od drugih tako pri agentnih kot tudi komunih lastnostih.

Poleg tega bi lahko procesne agente implementirali s pomočjo različnih agentnih platform, ki so danes na voljo.

Osnova agentnih in večagentnih sistemov je koncept agenta, zato ga najprej predstavimo.