Software & Systems

Интенсивное развитие вычислительной техники оказывает сильное влияние на процесс трансформации все большей доли труда из области переработки вещества и энергии в область поиска, хранения, переработки и передачи информации. В связи с этим чрезвычайно актуальна проблема удовлетворения потребностей в информации ученых-исследователей фундаментальных и прикладных наук и специалистов-практиков (инженеров) различных отраслей экономики. Для решения возникшей проблемы появились разработки по созданию специальных БД физических знаний, представленных особым структурированным образом (в виде физических эффектов (ФЭ)), обеспечивающих их удобное использование. На кафедре САПР и ПК Волгоградского государственного технического университета была разработана обобщенная модель описания ФЭ, создана БД ФЭ и реализованы автоматизированные системы обработки БД ФЭ [1–5]. Опыт внедрения и эксплуатации данных систем показал необходимость их объединения в единый программный комплекс.

Модель многоагентной системы

Для решения задачи интеграции автоматизированных сиcтем обработки БД ФЭ авторами предлагается подход, основанный на реализации приложения в виде многоагентной системы (МАС), представляющей собой открытую систему децентрализованного решения задач, образованную несколькими взаимодействующими агентами. В МАС имеет место спонтанное распределение задач, возникающее непосредственно в процессе взаимодействия агентов.

На основе теории многоагентого подхода [6] применительно к данной предметной области предлагается модель МАС:

МАС=,                                            (1)

где А – множество агентов, функционирующих в МАС; O – множество операций обработки БД ФЭ, которые поддерживаются МАС; R – множество отношений между агентами; P – множество типов взаимодействий агентов (коммуникативных актов, образующих протокол коммуникации в МАС); L – язык обмена сообщениями в МАС.

МАС представляет собой одноуровневую структуру, вследствие чего в ней определены только горизонтальные отношения между агентами: координация, сотрудничество или кооперация.

Агенты функционируют в среде, в которую, помимо агентов, входят следующие компоненты: БД ФЭ, внешние источники информации (файловая система, Интернет) и пользователи.

Модель агента предлагается описывать следующим образом:

A=,                              (2)

где AID – идентификатор агента; AT – тип агента; AO – подмножество операций обработки БД ФЭ; AST – множество состояний агента; AAC – множество действий агента.

Агент может находиться в одном из множества состояний AST={«Свободен», «Выполнение задачи», «Ожидание завершения работы исполнителя», «Участие в аукционе», «Передача результата», «Передача задачи»}.

Множество действий агента задается множеством AAC={«Выполнить операцию обработки», «Передать результаты выполненной операции», «Создать аукцион», «Выбрать исполнителя», «Передать исполнителю задание», «Участвовать в аукционе», «Поиск аукционов», «Отменить выполнение задания исполнителем»}.

В случае неспособности агента самостоятельно решать задачи возникает необходимость в кооперации агентов. Для этого агенту нужно найти другого агента в МАС, который поможет решить задачу. Первый агент выступает в роли заказчика, второй – исполнителя. Заказчик является ини- циатором диалога взаимодействия с другими агентами. Следует отметить, что исполнитель может частично решить задачу или в процессе выполнения ему тоже потребуется помощь других агентов.

Согласно теории речевых актов [7], каждое отдельное взаимодействие между агентами обозначается как акт взаимодействия. В одном акте взаимодействия агент может иметь только одну роль. При этом роль заказчика может иметь только один агент, а исполнителей может быть один или более. Тогда взаимодействие осуществляется по следующему сценарию:

–      у заказчика возникает необходимость найти другого агента для решения своей задачи;

–      агент опрашивает других агентов с целью найти исполнителей;

–      после того как найден один или более исполнителей, агент передает им свою задачу;

–      заказчик ожидает результата от исполнителей;

–      после достижения одним из исполнителей положительного результата (решение найдено) заказчик посылает другим исполнителям сигнал о необходимости отменить задачу;

–      заказчик анализирует полученный результат.

Для реализации выявленных этапов взаимодействия авторами используется модель контрактных сетей (Contract Net Protocol) [8].

Протокол контрактных сетей предназначен для координации в системах распределенного решения проблем. Каждый узел контрактной сети способен выполнять определенные задачи. Если в процессе решения один узел (заказчик) не в состоянии решить некоторую задачу, он ищет другой подходящий узел, который способен ее решить. При этом он рассылает объявление потенциальным подрядчикам (contractors) о вакансии на выполнение некоторого договора. Если на это объявление отвечают несколько узлов, заказчик, пользуясь некоторым критерием, выбирает наиболее подходящего (или несколько) подрядчика. В результате торгов заказчик и подрядчик заключают договор (contract).

Для реализации взаимодействия использовался язык ACL (Agent Communication Language) [9]. Он основан на использовании теории речевых актов и представляет собой многоуровневую структуру, в которой выделяются три уровня: содержание – смысловая часть сообщения, содержащая описание на любом языке; коммуникационная часть – описание основных параметров передачи сообщения (получатель, отправитель и другие); уровень сообщения – включает определение особенностей взаимодействия между агентами.

Предложенная модель МАС позволяет:

–      интегрировать автоматизированные системы обработки БД ФЭ за счет разработки открытой распределенной системы, образованной несколькими взаимодействующими агентами;

–      расширять функциональность системы за счет внедрения новых агентов; архитектура системы остается неизменной; функционирование существующих агентов при этом не нарушается;

–      автоматически решать проблему актуальности данных, используя единую БД ФЭ;

–      создавать новый экземпляр агента при увеличении нагрузки на МАС, так как в МАС может быть зарегистрировано несколько агентов одного типа, например несколько агентов полнотекстового поиска;

–      менять состав агентов-исполнителей, взаимодействуя по принципу проведения аукциона; при этом агенту не нужно запоминать агентов, зарегистрированных в МАС; исполнители первыми инициализируют взаимодействие с заказчиком.

Интегрированная система обработки ФЭ

На основе разработанных моделей МАС и агента авторами была реализована интегрированная система обработки БД ФЭ, получившая название «Софи II» (общая архитектура системы представлена на рисунке 1) [10]. «Софи II» реализо- вана как приложение для ОС Windows, которое выполняется в среде .NET Framework.

Система состоит из нескольких модулей. Модуль МАС является центральным, принимает на входе запросы пользователей и возвращает результаты, непосредственно взаимодействуя с БД ФЭ. Модуль реализован как МАС на платформе AgentService.

Для управления МАС используется модуль администрирования. Он позволяет запускать и останавливать МАС, исследовать ее состояние, регистрировать агентов, управлять жизненным циклом агента, наблюдать за состоянием агента.

Модуль администрирования БД ФЭ содержит инструментарий для управления массивом ФЭ: добавление, удаление, редактирование описаний ФЭ, редактирование тезаурусов.

На рисунке 2 показана диаграмма вариантов использования системы «Софи II» в нотации UML.

При проектировании МАС использовался стандарт FIPA, регламентирующий ее общую архитектуру, способы взаимодействия агентов, жизненный цикл агента.

Для разработки агента выбрана вертикальная многоуровневая архитектура.

Обобщенная архитектура агента включает три уровня. На первом уровне расположен модуль управления кооперацией (МУК). Он управляет взаимодействием агента с другими агентами. Входы и выходы МУК непосредственно соединены с входами и выходами агента. Работа модуля реализована в виде набора правил, активируемых входящим сообщением или командой от модуля управления задачами (МУЗ). Модуль управляет состоянием агента. Также МУК выполняет преобразование входящих запросов в команды к МУЗ и формирование исходящих сообщений.

На втором уровне расположен МУЗ. Модуль отвечает за весь процесс решения задачи. К МУЗ поступают команды от МУК. Это может быть новый запрос от заказчика или ответ от исполнителя, решения которого ожидает МУЗ. МУЗ является автономным модулем, способным формировать команды к МУК. Например, по истечении времени ожидания результата от агента исполнителя. Таким образом, МУЗ реализует целенаправленное поведение агента, способного эффективно достигать поставленных целей.

Непосредственно с МУЗ взаимодействует модуль исполнения задачи (МИЗ). Он отвечает за решение задач агентом. Каждый тип агента решает определенную задачу, поэтому у каждого типа агента МИЗ имеет свою реализацию. К МИЗ поступают команды от МУЗ. При нахождении решения задачи МИЗ формирует ответ к МУЗ. При необходимости МИЗ может формировать команды к МУЗ. Например, МИЗ агента АС-ФПД формирует команды поиска ФЭ в процессе своей работы.

Для оценки эффективности использованного многоагентного подхода авторами разработан и встроен новый агент. Результаты показывают, что «Софи II» позволила в 4 раза сократить время на внедрение нового метода обработки ФЭ, поскольку доработка и внедрение агента не потребовали существенных доработок системы и изменения структуры БД ФЭ.

Литература

1.     Фоменков С.А., Давыдов Д.А., Камаев В.А. Моделирование и автоматизированное использование структурированных физических знаний: монография. М.: Машиностроение-1, 2004. 278 с.

2.     Яровенко В.А., Фоменков С.А. Совершенствование модели представления и средств управления массивом данных физических эффектов // Вестн. компьютер. и информ. технологий. 2010. № 9. C. 28–31.

3.     Герасимов А.М., Колчин П.А., Фоменков С.А. Автоматизированная система поиска физических эффектов «Полезный эффект» // Программные продукты и системы. 2007. № 4. C. 38–39.

4.     Камаев В.А., Фоменков С.А., Петрухин А.В., Давы- дов Д.А. Архитектура автоматизированной системы концептуального проектирования СОФИ // Программные продукты и системы. 1999. № 2. C. 30–34.

5.     Коробкин Д.М., Фоменков С.А. Программный комплекс поддержки процесса формирования информационного обеспечения фонда физических эффектов // Научно-техничес­кие ведомости СПбГПУ: сер. Информатика. Телекоммуникации. Управление. СПб: СПбГПУ, 2009. № 6. С. 306–310.

6.     Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. 2004. URL: http://www.yugzone.ru/x/tara­sov-v-b-ot-mnogoagentnykh-sistem-k-intellektual-nym-organiza­csiyam (дата обращения: 15.05.2013).

7.     Тарасов В.Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте. 1998. URL: http://www.raai.org/ library/ainews/1998/2/TARASOV.ZIP (дата обращения: 15.05.2013).

8.     FIPA Contract Net Interaction Protocol Specification. 2001. URL: http://www.fipa.org/specs/fipa00029 (дата обраще­ния: 15.05.2013).

9.     Guerin F. Specifying Agent Communication Languages. 2002. URL: http://www.lirmm.fr/~cerri/TEACHING%20/tea­ching02/guerin/thesis.pdf (дата обращения: 15.05.2013).

10.  Яровенко В.А., Фоменков С.А. Формирование интегрированной системы обработки структурированных физических знаний с применением мультиагентного подхода // Вестн. компьютер. и информ. технологий. 2012. № 7. C. 33–36.

References

1.     Fomenkov S.A., Davydov D.A., Kamaev V.A. Modeliro­vanie i avtomatizirovannoe ispolzovanie strukturirovannykh fizi­cheskikh znaniy [Modeling and automated using structured physical knoledge]. Monograph, Moscow, Mashinostroenie-1 Publ., 2004, 278 p.

2.     Yarovenko V.A., Fomenkov S.A. Improving the presentation model and data arrays management tools of physical effects. Vestnik kompyuternykh i informatsionnykh tekhnologiy [Herald of computer and information technologies]. 2010, no. 9, pp. 28–31 (in Russ.).

3.     Gerasimov A.M., Kolchin P.A., Fomenkov S.A. The automated system for physical effects search “Polezny effekt”. Programmnye produkty i sistemy [Software & Systems]. 2007, no. 4, pp. 38–39 (in Russ.).

4.     Kamaev V.A., Fomenkov S.A., Petruhin A.V., Davy- dov D.A. The architecture of the automated system for conceptual design “Sophie II”.  Programmnye produkty i sistemy [Software & Systems]. 1999, no. 2, pp. 30–34 (in Russ.).

5.     Korobkin D.M., Fomenkov S.A. Data support program complex for physical effects fund. Nauchno-tekhnicheskie vedo­mosti SPbGPU. Ser. Informatika. Telekommunikacii. Upravlenie [St. Petersburg State Polytechnical Univ. Journ. Computer Science: Telecommunications and Control Systems]. St. Petersburg, St. Petersburg State Polytechnical Univ. Publ., 2009, no. 6, pp. 306–310 (in Russ.).

6.     Tarasov V.B. Ot mnogoagentnykh sistem k intellektualnym organizatsiyam: filosofiya, psikhologiya, informatika [From multi-agent systems to intelligent organizations: philosophy, psychology, computer science]. 2004, available at: http://www.yugzone.ru/x/ta­rasov-v-b-ot-mnogoagentnykh-sistem-k-intellektual-nym-organiza­csiyam (accessed May 15, 2013).

7.     Tarasov V.B. Agents, multy-agent systems, virtual communities: strategic direction in computer science and artificial intelligence. 1998, available at: http://www.raai.org/library/ainews/1998/ 2/TARASOV.ZIP (accessed May 15, 2013).

8.     FIPA Contract Net Interaction Protocol Specification. 2001, available at: http://www.fipa.org/specs/fipa00029 (accessed May 15, 2013).

9.     Guerin F. Specifying Agent Communication Languages. 2002, available at: http://www.lirmm.fr/~cerri/TEACHING%20/ teaching02/ guerin/thesis.pdf (accessed May 15, 2013).

10.  Yarovenko V.A., Fomenkov S.A. Forming integrated system for structured physical knowledge processing using multy-agent approach. Vestnik kompyuternykh i informatsionnykh tekhno­logiy [Herald of computer and information technologies]. 2012, no. 7, pp. 33–36 (in Russ.).