Samarqand filiali kompyuter injiniringi fakulteti

2. Sun'iy intellektdagi intellektual agentlarning turlari. Intellektual agentlarning sinflari. SIda agentlarning bir nechta tipi mavjud. Masalan:

1. Fizik agent - bu muhit haqidagi axborotlarni sensorlar yordamida qabul qiladi va manipulyatorlar yordamida harakat qiladi.

2. Vaqtli agent - bu vaqt bo’yicha o’zgaradigan axborotlardan foydalanuvchi va ba’zi harakatlarni taklif etuvchi, yoki ma’lumotlarni kompyuter dasturiga yoki insonga taqdim etuvchi va axborotlarni dasturli kiritish orqali oluvchi hisoblanadi. Oddiy dasturli agent matematik ko’rinishda har qanday mos keladigan sezilarli natijani agent bajarishi mumkin bo'lgan harakatga yoki keying harakatlarga ta'sir ko'rsatadigan omil, fikr, funksiya yoki o’zgrmas sifatida tasvirlash mumkin. O'z navbatida, O’A agenti idrok etish natijasini faqat harakatga yo'naltiradi.

Agent tuzilmasi. Hozircha agentlarning xususiyatlari idrok qilishning har

qanday ketma-ketligini agent olganidan keyin, uning tomonidan bajariladigan harakatlarni tahlil qilish asosida qaralgan edi. Endi ularning ichki faoliyati qanday tashkil etilganligini ko'rib chiqamiz. SIning vazifasi - idrok va xatti-harakatlarni aks ettirishda agent funksiyasini ifodalovchi dasturlarni ishlab chiqishdan iborat. Bu holda dastur fizik datchiklar va bajaruvchi mexanizmlardan iborat hisoblash qurilmasi asosida ishlashi taxmin qilinadi. By komponentlar agentning arxitekturasi deb nomlanadi va agent tuzilmasi shartli ravishda quyidagi formula bilan belgilanadi agent = arxitektura + dastur Shubhasiz, tanlangan dastur ushbu arxitektura uchun mos bo'lishi kerak.

Masalan, agar dastur Walk (yurish) kabi harakatlarni bajarish bo'yicha tavsiyalar ishlab chiqsa, u holda arxitekturada tayanch-dvigitelli apparatdan foydalanishni oldindan bilishi tavsiya etiladi. Arxitektura an'anaviy shaxsiy kompyuter bo'lishi mumkin yoki u bir nechta bortli kompyuterlar, videokameralar va boshqa datchiklarga ega robotlashtirilgan avtomashina sifatida amalga oshirilishi mumkin. Umuman olganda, arxitektura datchiklardan olingan idrok natijalarini dasturga, dasturni bajarishga va dastur tomonidan tanlangan harakatlar variantlarini ijro etuvchi mexanizmlarga o'tkazishni ta'minlaydi. Arxitektura shaxsiy kompyuter yoki robot transport vositasi bo'lishi mumkin.

Agent dasturlari. Barcha agent dasturlar bir xil tuzilishga ega: ular
datchiklardan joriy idrok etish natijalarini kirish ma'lumotlari sifatida qabul qiladi
va tanlangan harakat variantini bajaruvchi mexanizmlarga (aktuatorlarga)
qaytaradi. Joriy idrok natijalarini kirish sifatida qabul qiladigan agent dasturi bilan
idrok qilish harakatlarining butun tarixini kirish sifatida qabul qiladigan agent
funksiyasi o'rtasidagi farqni ko’rsatish kerak. Agent dasturi kiruvchi ma’lumotlar
sifatida faqat joriy idrok natijalarini oladi, chunki u o'z muhitidan boshqa hech
narsa o'rgana olmaydi. Agar agentning harakatlari idrok qilish harakatlarining
butun ketma-ketligiga bog'liq bo'lsa, unda agentning o'zi bu his qilish harakatlarining natijalarini eslab qolishi kerak. Deyarli barcha intellectual tizimlarning asosini tashkil etuvchi dasturli agentlarning to'rtta asosiy turi mavjud

- oddiy refleksli agentlar;

- modellarga asoslangan refleksli agentlar;

- maqsad asosida harakat qiluvchi agentlar;

- foyda asosida harakat qiluvchi agentlar.

Oddiy refleksli agentlar. Oddiy agentning ko’rinishi - bu oddiy refleksiv

agent hisoblanadi. Bunday agentlar idrok etishning barcha tarixiy aktlarini inkor
etib, idrok etishning joriy aktlari asosida harakatni tanlaydilar.

Oddiy refleksli agentlari diqqatga sazovor xususiyati bilan ajralib turadi, ular

juda sodda, ammo ular juda cheklangan aqlga ega bo’ladi. Ushbu turdagi agentlar,
agar to'g'ri qaror faqat hozirgi idrokka asoslangan holda, boshqacha aytganda,
muhit to'liq kuzatilgan bo'lsa, ishlaydi. Kichik miqdordagi kuzatilmaslikning joriy etilishi uning ishlashiga jiddiy xalaqit berishi mumkin. Misol. Агент – tozalagich: Qarorlar faqat mavjud joy va unda axlat borligi haqidagi ma'lumotga asoslanadi.
Modelga asoslangan refleksli agentlar. Qisman kuzatish sharoitida ishni
tashkillashtirishning eng samarali usuli - bu joriy vaqtda agent tomonidan idsrok
etilgan ma’lumotlarga mos keluvchi dunyoning qismini kuzatishdan iborat. Bu
shuni anglatadiki, agent idrok qilish aktlari tarixiga bog'liq bo'lgan va shu bilan
birga hech bo'lmaganda hozirgi holatning kuzatib bo'lmaydigan tomonlarini aks
ettiradigan o'ziga xos ichki holatni saqlab turishi kerak. Misol sifatida mashinani
boshqarishda mashina xarakatini bir qatordan boshqasiga o'tish masalasini hal
qilish uchun agent boshqa barcha avtomobillarni bir vaqtning o’zida ko’rolmasa, u
boshqa mashinalarning qaerdaligini kuzatishi kerak. Vaqt o'tishi bilan ushbu ichki
holat haqidagi ma'lumotni yangilash uchun ikki xil ma'lumot agent dasturiga
kodlangan bo'lishi kerak. Birinchidan, mashinalar xarakati holati agentdan bog’liq
bo’lmagan holda o'zgaradi, masalan, oldinda xarakatlanayotgan mashinani quvib
o’tmoqchi bo’lgan mashina oldingi xarakatini o’zgartirib oldingi mashinaga
yaqinlashadi. Ikkinchidan, agentning o'z xatti-harakatlari holatga qanday ta'sir
qilishi to'g'risida ma'lum ma'lumotlar talab qilinadi, masalan, agent rulni soat
yo'nalishi bo'yicha aylantirganda, mashina o'ngga buriladi yoki mashina besh
minut mobaynida shimolga xarakatlangandan keyin u besh minutdan oldingi
holatiga nisbatan 5 kilometr shimolda joylashgan bo’ladi. Bu holatlarning
o’zgarishini mantiqiy sxemalar yoki murakkab ilmiy nazariyalar bilan model
ko’rinishda tasvirlash mumkin. Bunday modeldan foydalanadigan agentga modelga asoslangan agent deyiladi. Modelga asoslangan refleksli agent ichki holat asosida harakat qiladi va hozirgi idrok oldingi ichki holat bilan birlashtirilib, hozirgi holatning yangilangan tavsifini beradi.

Modelga va maqsadga asoslangan agentlar. Muhitning hozirgi holatini

bilish har doim ham nima qilish kerakligi to'g'risida qaror qabul qilish uchun
etarli emas. Masalan, chorrahada taksi chapga, o'ngga yoki to'g'riga harakatlanishi
mumkin. To'g'ri qaror, bu taksining qaerga borishiga bog'liq. Boshqacha qilib
aytganda, agent nafaqat hozirgi holatning tavsifiga, balki yo'lovchini belgilangan
manzilga etkazish kabi istalgan vaziyatlarni tavsiflovchi maqsad haqida ham
ma'lumotga ega bo’lishi zarur. Agent dasturi maqsadni amalga oshiruvchi
harakatlarni tanlash uchun ushbu ma'lumotlarni mumkin bo'lgan harakatlar
natijalari to'g'risidagi ma'lumotlar bilan (refleks agentining ichki holatini yangilash
uchun ishlatilgan ma'lumot bilan) birlashtirishi mumkin. Ba'zan maqsadga asoslangan harakatni tanlash vazifasi oddiy bo’ladi, agarda maqsadga erishish bitta harakatning natijasi bo'lsa, ba'zida bu vazifa yanada qiyinlashadi va bu holda agent maqsadga erishish uchun harakatlarning uzoq ketma-ketliklarini hamda burilashlarni ko'rib chiqishi talab qilinadi.

Qidiruv va rejalashtirish - bu agentga o'z maqsadlariga erishishga imkon

beradigan harakatlar ketma-ketligini ishlab chiqishga imkoniyt yaratuvchi SIning
qism sohalari hisoblandi. Shuni ta’kidlash kerakki, ushbu turdagi qarorlarni qabul qilish tartibi yuqorida tavsiflangan shart-harakatlar qoidalarini qo'llash tartibidan tubdan farq qiladi, chunki u kelajakni o'ylab, ikkita savolga javob berish kerak: "Agar men buni qilsam nima bo'ladi" va "bu menga qoniqishga erishishimga imkon beradimi". Refleksli agentlari loyihalarida bunday ma'lumotlar aniq ko'rsatilmagan, chunki o'rnatilgan qoidalar idrok va harakatlar o'rtasida to'g'ridan-to'g'ri muvofiqlikni o'rnatadi.

Bir qarashda, maqsadga asoslangan agent kamroq samaraliroq bo'lib tuyulsada, u yanada moslashuvchan, chunki uning qarorlariga asoslangan bilim aniq taqdim etiladi va o'zgartirilishi mumkin.

Foydalilikga asoslangan agentlar. Aslida, muhitlarning ko'pchilik
variantlarida yuqori darajali xulq-atvorni shakllantirish uchun faqat maqsadlarga
erishish etarli bo’lmaydi. Masalan, odatda taksining belgilangan joyga etib
borishiga imkon beradigan (va shu bilan qo’yilgan maqsadga erishish)
harakatlarning bir nechta ketma-ketliklari mavjud bo’lib, bular orasida boshqalarga
qaraganda tezroq, xavfsizroq, ishonchli yoki arzonroq borishni ta’minlaydigan
ketma-ketlik mavjud bo’lishi mumkim. Maqsadlarga yo’naltirilganlik holatlar
o'rtasida faqat "erishilgan" va "erishilmagam" kabi qat’iy binar farqni hosil
qilishga imkoniyat yaratsa, u holda samaradorlikning umumiy ko’rsatkichlari turli
holatlarni taqqoslash natijasida ular orasidan agentni qanoatlantiruvchi holatlar
tanlanadi.

Foydalilik funksiya holatni (yoki holatlar ketma-ketligini) agentning

qoniqish darajasiga mos keladigan haqiqiy son bilan ifodalaydi. Foydalilik
funksiyaning to'liq spetsifikatsiyasi maqsadlar natija bermaganda quyidagi ikkita
holatda ratsional qaror qabul qilish imkoniyatini beradi. Birinchidan, shunday
qarama-qarshi maqsadlar mavjud bo'lib, ularning ba'zilariga (masalan, yoki tezlik,
yoki xavfsizlik) erishish mumkin bo'lsa, u holda foydalilik funksiyalar sizga
maqbul murosani topishga imkon beradi. Ikkinchidan, agar agent erishishi mumkin
bo'lgan bir nechta maqsadlar mavjud bo'lsa, ammo ularning hech biri to’liq aniqlik
bilan amalga oshmasa, u holda foydalilik funksiyasi maqsadlarning muhimligini
hisobga olib, yutuqga erishishning ehtimolini baholashning qulay usulidan foydalanishga imkoniyat yaratadi.

Oddiy agentlar. Bunday agentlar joriy bilimlar asosida harakat qiladi. Ularning agentlik funksiyasi “shart-harakat” sxemasiga asoslanadi. IF (shart) THEN harakat Bu funksiya muvaffaqiyatli qo’llaniladi, qachonki bizni o’rab turgan muhitni to’liq nazoratga olish mumkin bo’lsa.

O’rganuvchi agentlar. O’rganuvchi agent(O’A)ning tuzilishini to'rtta
kontseptual tarkibiy qismga bo'lish mumkin. Eng muhim farq takomillashtirishni
amalga oshirishga javob beradigan o’rganuvchi komponent va tashqi harakatlarni
tanlashni ta'minlaydigan samaradorlik komponenti o'rtasida kuzatiladi [25-26].
Samaradorlik komponenti - bu idrok qilingan ma'lumotni qabul qiladigan va
hatti-harakatlarning bajarilishi haqida qaror qabul qiladigan agentning qismi
hisoblanadi. O’rganuvchi komponent agentning qanday harakatlanishini baholash
uchun tanqidchining fikridan teskari aloqa yordamida foydalanadi va kelajakda
samaraliroq harakatlanish uchun samaradorlilik komponentni qanday o'zgartirish
kerakligini aniqlaydi. O’rganuvchi komponentning loyixasi samaradorlik komponenti loyixasiga juda bog'liq bo’ladi. Tanqidchi o'rganuvchi komponentga samaradorlik standartining doimiyligini hisobga olib agentning qanchalik yaxshi harakatlanayotgani haqida ma’lumot berib turadi. Agentning muvaffaqiyatli harakatlanishi uchun idrok etilgan natijalar emas, balki tanqidchi zarur. Masalan, shaxmat dasturida raqibini mag'lubiyatga uchratganligini ko'rsatuvchi yaxshi natijalar olinishi mumkin, ammo buning yaxshi natija ekanligini aniqlash uchun samaradorlik standarti talab qilinadi; idrok qilingan ma'lumotlarning o'zi bu haqda hech qanday natija bermaydi. Bunda samaradorlik standarti doimiy bo'lishi muhim hisoblanadi. Aslida, ushbu standartni agent uchun mutlaqo tashqi ko'rinish sifatida qarash kerak, chunki agent uni o'z xattiharakatlariga mos kelishi uchun o'zgartira olmasligi kerak.

O’Aining oxirgi komponenti muammolar generatori hisoblanadi. Uning

vazifasi yangi va muhim tajribani olishga olib keladigan harakatlarni taklif
qilishdir. Gap shundaki, agar samaradorlik komponenti o’zini namoyon qilsa, u
holda agent o’z bilimi nuqtai nazaridan eng yaxshi deb hisoblangan harakatlarni
bajarishni davom ettiradi. Agar agent ozgina tajriba o'tkazishga tayyor bo’lsa va
qisqa muddatda bajargan harakatlari unchalik optimal bo’lmasa, u holda agent
uzoq muddatli kelajak nuqtai nazardan ancha yaxshi harakatlarni aniqlay oladi.
Muammo generatori bunday izlanish harakatlarini taklif qilish uchun mo’ljallangan. Ba'zi adabiyotlarda O’Alar avtonom IAlar (angl. autonomous intelligent agents) deb ham ataladi, bu ularning mustaqilligi va o'rganish hamda o'zgaruvchan sharoitlarga moslashish qobiliyatini anglatadi. Nikolay Kasabov [27] fikriga ko'ra,

IAlar tizimi quyidagi qobiliyatlarni namoyon qilishi kerak:

• аtrof-muhit bilan o'zaro munosabat jarayonida o'rganish va rivojlantirish;

• real vaqt rejimiga moslashish;

• katta hajmli ma'lumotlarga asoslanib tez o'rganish;

• muammolarni hal qilishning yangi usullariga bosqichma-bosqich

moslashish;

• misollar bazasini to'ldirish qobiliyatiga ega bo'lish;

• tez va uzoq xotirani, yoshni va boshqalarni modellashtirish parametrlariga
ega bo’lish;

• xulq, xato va muvaffaqiyat nuqtai nazaridan o'zini tahlil qilish.

Subagentlar. IA o’zining vazifasini faol bajarish uchun ko’plab
subagentlarni o’z ichiga oluvchi ierarxik tuzilmaga ega bo’ladi. Subagentlar IAlar
tarkibiga kiradi va ular quyi pog’onadagi qayta ishlash va bajarish funksiyalarini
amalga oshiradi. IAlar va subagentlar birgalikda murakkab masalalarni bajarishda to’liq tizimni tashkil etadi.

Subagentlarning bir nechta tipi mavjud [25-26]:

1) Vaqtli agentlar-tezkor qaror qabul qilish uchun;

2) Fazoli agentlar-haqiqiy olam bilan o’zaro aloqa qilish uchun;

3) Sensorli agentlar-sensorli signallarni qayta ishlash uchun;

4) Qayta ishlaydigan agentlar - nutqni tanish tipidagi muammolarni yechadi;

5) Qaror qabul qiluvchi agentlar-muammolar bo’yicha qaror qabul qilish
uchun;

6) O’Alar - boshqa IAlar uchun strukturalar va ma’lumotlar bazasini yaratish

uchun;

7) Dunyoviy agentlar-avtonom ravishda harakat qilish maqsadida o’zida

barcha qolgan agentlarni birlashtirish uchun.

Bilimlarga asoslangan agentlar. Bilimlarga asoslangan ixtiyoriy agentning

asosiy komponenti uning bilimlar bazasi hisoblanadi. Bilimlar bazasini yangi
bilimlar bilan to’ldirib borish va bilimlar bazasidagi mavjud bilimlarni
o’zgartirishning ma’lum uslubi (dasturi) mavjud bo’lishi kerak. Bilimlar bazasidagi
bilimlar mantiqiy mulohazalar sifatida qaraladi va ular ustida mantiqiy amallarni
qo’llab mantiqiy xulosalar hosil qilinadi. Bunday mantiqiy amallarni bajarish
uchun maxsus Tell va Ask dasturlaridan foydalaniladi. Bu dasturlar mavjud
bilimlarga mantiqiy amallarni qo’llab yangi mantiqiy xulosalarni hosil qiladi. Tell
va Ask dasturlaridan foydalanuvchi agent dasturining ishlashi uch qadamdan
iborat. Birinchi qadamda - Tell funksiyasi yordamida qabul qilingan ma’lumotlar
bilimlar bazasiga joylashtiriladi, ikkinchi qadamda - Ask funksiyasi yordamida
qanday harakatni amalga oshirish kerakligi haqida bilimlar bazasiga so’rov
yuboriladi. Ushbu so’rovga javob berish jarayonida tashqi olamning joriy holati
bo’yicha mukammal fikrlashlar o’kaziladi, mumkin bo’lgan harakatlar ketmaketligi asosida olingan natijalar tahlil qilinadi. Uchinchidan, agent Tell funksiyasi
yordamida o’zining tanlagan variantini ro’yxatga oladi va o’z harakatini bajaradi.
Tell funksiyasi o’zining navbatdagi amali yordamida action harakatining haqiqiy
bajarilganligi haqida bilimlar bazasiga ma’lumot yuboradi.
Kompyuter sohasidagi intellektual agentlar. Bu sohada asosan to’rtta tipli IAlar mavjud [28]:

1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar [28];

2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar;

3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar [28];

4. Axborotlarni oluvchi agentlar.

1. Sotish bilan shug’ullanuvchi robotlar-tarmoq resurslaridan (ko’proq

intenetdan) sotiladigan tovarlar va xizmat ko’rsatish to’g’risidagi axborotlarni
to’playdi. Bunday robotlar xo’jalik tovarlari, ya’ni kompakt-disklar, kitoblar, elektr
tovarlari va boshqa tovarlarni sotish uchun samarali ishlaydi. Bunday robotlarga misol sifatida Amazon.com ni keltirish mumkin.

2. Foydalanuvchiga mo’ljallangan yoki personal agentlar-bu sizning

nomingizdan sizning qiziqishingizga qarab harakat qiluvchi IA hisoblanadi.

Bunday agentlar quyidagi topshiriqlarni bajaradi:  sizning pochtangizni tekshiradi, ularni muhimligi bo’yicha saralaydi, keladigan xat to’g’risida sizni xabardor qiladi;

 kompyuter o’yinlarida sizning opponentingiz sifatida o’ynaydi;

 yangiliklarni to’playdi;

 tanlangan fan bo’yicha axborotlarni izlaydi;

 mustaqil ravishda web-shakllarni to’ldiradi va kelajakda foydalanish uchun

axborotlarni saqlaydi;

 web - sahifalarni ko’rib chiqadi va tayanch axborotlarni yoritadi;

 siz bilan turli mavzularda bahslashadi.

3. Boshqaruvchi va kuzatuvchi agentlar-bu kuzatishni amalga oshiradi va

hisobotlarni jo’natadi. Masalan, “NASA’s Jet Propulsion Laboratory” da
inventarlar, rejalashtirish, jadval tuzish holatlarini kuzatuvchi agent bor. Bunday
agentlar kompyuter tarmoqlarini kuzatadilar va tarmoqga ulangan har bir
kompyuter konfigurasiyasini nazorat qiladi.

4. Axborotlarni oluvchi agentlar-bu ma’lumotlar omborida harakat qilib

ma’lumotlarni yig’ish bilan shug’ullandi. Ma’lumotlar ombori turli manbalardan
olingan axborotlarni o’zida birlashtiradi. Axborotlarni yig’ish -bu kelajakda
foydalanish uchun ma’lumotlarni qidirish jarayoni, masalan, sotuvni ko’paytirish
yoki sotib oluvchilarni jalb etish.

Dasturli agentlar. Bunday agentlarni sinflashda quyidagi asosiy

alomatlardan foydalaniladi [25-26]:

1) tashqi muhit haqidagi ichki tasvirlashlarning rivojlanish darajasi;

2) munosabat uslubi.

Birinchi alomat bo’yicha agentli dasturlar intellektual (kognitivli,

fikrlovchi) va reaktiv agentlarga bo’linadi. Intellektual agentlar o’zida mavjud bilimlar bazasiga, harakatlarni fikrlash va tahlil qilishning mavjudligi uchun tashqi muhitni yaxshi va simvolli modellashtirish qobiliyatiga ega bo’ladi.
Reaktivli agentlar tashqi olam haqida umuman yoki cheklangan tasavvurga
ega va bashorat qilish ko’lami juda cheklangan bo’ladi. Ular o’zining harakatini
rejalashtirish qobiliyatiga ega bo’lmaydi, tashqi olam ta’siriga kuchli bog’langan
bo’ladi. Ular fikrlashdan foydalanmaydi va shaxsiy resurslarga han ega bo’lmaydi.
Kognitivli agentlar reaktivli agentlarga nisbatan tashqi olam to’g’risida
ko’proq tasavvurga ega bo’ladilar. Bunga ular o’zlaridagi mavjud bilimlar bazasi
va masalani yechishning mexanizmlari yordamida erishadilar. Kognitivli agentlar
tashqi olamni ichki tasavvur etish va fikrlash qobiliyatlarining rivojlanganligi
sababli turli holatlarni saqlash va tahlil qilish, o’z harakatiga ta’sir etuvchi turli
holatlarni bashorat qilish, o’z harakatlaridan kelib chiqib kelajakda qanday harakat
qilishni rejalashtirish uchun xulosa chiqarish qobiliyatlariga ega. Mobilli agentlar-bu tarmoq bo’yicha ko’chib yuradigan dastur hisoblanadi. Ular o’zining harakatini bajarish uchun kliyent kompyuterdan chiqadi va masofaviy serverga ko’chadi, undan keyin yana orqaga qaytadi. Mobil agentlar KTlar uchun istiqboli porloq hisoblanadi, lekin hozirgi vaqtda ularni yaratishning alohida standartlari mavjud emas, bir qator muammolar, ya’ni tarmoq bo’yicha siljishning rasmiy uslublari, tarmoq bo’yicha beriladigan viruslardan himoyalash, agentlar tomonidan shaxsiy mulk huquqiga rioya qilish, axborotlarning maxfiyligini saqlash kabilar o’z yechimini topaolmayapti.

Dasturli agentlarga misollar. 1) IBM firmasi tomonidan ishlab chiqilgan

ABE (Agent Building Environment) agentlarni yaratish muhiti - IAlarga
asoslangan hamda mavjud ilovalarni yangi agentlar bilan to’ldiruvchi ilovalarni
yaratish uchun qo’llaniladi. Bunda IA muhit shartlarini kuzatadi, qoidalar asosida
qaror qabul qiladi va natijada ba’zi harakatlarni bajaradi. 2) Bits & Pixels firmasi tomonidan ishlab chiqilgan Intelligent Agent Library maxsuloti agentlarning o’zaro aloqasini va agentlar guruhini qurishni ta’minlash uchun qo’llaniladi. U KQML tiliga asoslangan va Web-ilovalarda ishlaydigan agentlarning namunaviy misollarini o’z ichiga olgan. Bu ilova mobil agentlarni yaratishda qo’llaniladi.

Foydalanilgan adabiyotlar:

1.