На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
09 Сентября 2024

Модели и методы согласованного управления в многоагентных системах

Models and methods of coordinated management in multi-agent systems
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2012 год. [ на стр. 255-259 ]
Аннотация:Сформулирована проблема системного анализа моделей и методов согласованного управления в многоагентных системах, рассматриваемых как интеллектуальные активные системы, раскрыто содержание их понятий. Дана характеристика методов согласованного управления как совокупности формализованных и неформализованных методов системного анализа. Приведены основные классы моделей поведения в человеко-машинных системах согласованного управления и принятия решений. Разработаны нечеткие алгоритмы, реализуемые группой исследования операций с использованием ЭВМ, формирования, выравнивания и анализа моделей целеустремленного поведения агентов и модели поведения интеллектуальной активной системы. Последняя представляет интерактивную человеко-машинную систему моделирования согласованной оптимизации в расплывчатых условиях.
Abstract:The problem system analysis of models and methods coordinated management in multi-agent systems is formulated. This systems are intellectual active systems. Matter of theory multi-agent systems are uncovered. Character of methods coordinated management is presented as totality of formalize and not formalize methods of system analysis. Basic classis of conduct models in systems man–machine of coordinated management and adoption decisions are presented. Fuzzy algorithms are elaborated, which are realizing of group by investigation of operations with computers and model of conduct of intellectual active system. This system is interactive system man-machine of modeling coordinated optimization in diffuse conditions.
Авторы: Кузнецов В.Н. (is@tstu.tver.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия, доктор технических наук, Клюшин А.Ю. (klalex@inbox.ru) - Тверской государственный технический университет (доцент), Тверь, Россия, кандидат технических наук, Кузнецов Г.В. (bua-tstu@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет, г. Тверь (студент), Тверь, Россия, доктор технических наук, Мутовкина Н.Ю. (bua-tstu@yandex.ru) - Тверской государственный технический университет (доцент), г. Тверь, Россия, кандидат технических наук
Ключевые слова: модели поведения и методы согласованного управления, системный анализ проблем согласованного управления, согласованное управление, интеллектуальные активные системы, многоагентные системы
Keywords: models of conduct and methods coordinated management, system analysis of problems coordinated management, coordinated management, intellectual active systems, multiagent systems
Количество просмотров: 10420
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (9.63Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.26Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Рассматриваемая в данной работе проблема – совершенствование управления и принятия решений в сложных системах с использованием теории управления, принятия решений, методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки и ЭВМ, которые относятся к инструментам. В сложных системах управления персонал использует собственные модели поведения (управления и принятия решений) и свои инструменты. В нашей стране эти модели были сформированы в советский и в постсоветский периоды (чаще всего в предпринимательской теневой структуре, в процессе деловых игр). Это обусловило негативное отношение руководства и персонала большинства сложных систем к данной проблеме. Изменить ситуацию может только системный анализ моделей поведения, управления и принятия решений в сложных системах управления.

Методы согласованного управления в расплывчатых условиях

Системный анализ проблем согласованного управления в условиях использования информации различной физической природы сводится к системному анализу согласованного управления и согласованной оптимизации в расплывчатых условиях. Последний, в свою очередь, предполагает синтез формальных процедур теории игр, основ математической теории активных систем, теории управления, исследования операций, теории принятия решений, а также прикладной математики и неформальных процедур. К неформальным процедурам относятся идеи и языковые модели теории управления, исследования операций, теории принятия решений, социальных и экономических наук, экономической статистики, экономического анализа, социологии и психологии, социальной психологии, психологии труда, психологии воли, психологии мотивации и мотивов, психологии эмоций и чувств, психологии общения, психологии влияния. Особое значение имеют модели согласованного управления в практике трудовой деятельности, в том числе в управлении и принятии управленческих решений.

Синтез формальных и неформальных процедур осуществляется за счет применения концепции расплывчатости, объединяющей нечеткость, случайность, нечеткую статистику и статистическую нечеткость; расплывчатых понятий, суждений, предположений и убеждений. Применяются также нечеткая и индуктивная логика, алгебра логики, логика целей и логика убеждений в расплывчатых условиях, правдоподобные рассуждения и принятие решений в нечетких и расплывчатых условиях; измерение, описание и обработка субъективной информации. Синтез начинается с разработки моделей описания, имеющих формальные и неформальные компоненты, и моделей описания оценок эффективности решения задач согласованного управления и согласованной оптимизации в расплывчатых условиях.

Синтез проводится с помощью компьютерных моделей решения задач управления. Основой таких задач являются различные варианты моделей описания с варьируемыми параметрами и компьютерного эксперимента. Для реализации моделей описания и компьютерного эксперимента используются методы математического и сетевого программирования, анализа и синтеза сложных систем, теории выбора и т.д., методы измерения, описания, использования и обработки субъективной информации. Разрабатываются компьютерные модели согласованного управления и согласованной оптимизации, нечеткие алгоритмы и расплывчатые алгоритмические предписания компьютерных экспериментов. Осуществляются комплексная оценка полезности в расплывчатых условиях и интерактивная многозначная оценка полезности с использованием расплывчатых отношений.

Системный анализ проблем согласованного управления в условиях использования информации различной физической природы реализуется интеллектуальными информационными управляющими системами решения проблем согласованного управления [1, 2]. Они включают в себя руководство и его окружение (подсистема орга- низационного управления и принятия управлен- ческих решений), исследователя или группу исследования операций, компьютерную модель и человеко-машинную систему моделирования (машинный эксперимент).

Метод согласованного управления в расплывчатых условиях [3] заключается в объединении формальных процедур оптимизации, эвристических процедур согласования в расплывчатых условиях (нечеткие алгоритмы и расплывчатые алгоритмические предписания), компьютерного эксперимента и мягких вычислений, эвристической процедуры нечеткой и расплывчатой оценки метода. Метод должен обеспечить получение нового знания, конкретной информационной технологии и полезность получаемых с помощью этой технологии решений (то есть быть лучше применяемых и приносить пользу на практике). Системообразующими методами являются концепции системного анализа, которым соответствуют названия классов методов.

В настоящее время можно выделить следующие классы методов [3].

1.     Методы объединения формальных и эвристических процедур теории управления, теории активных систем, исследования операций и принятия решений и процедур, применяемых в практике управления и принятия управленческих решений.

2.     Методы, объединяющие методы первого класса и определенные, выбранные исследователем или группой операций идеи гуманитарных наук.

3.     Методы, основанные на описании (с помощью системного анализа согласованного управления в расплывчатых условиях) решения актуальных проблем и задач гуманитарных наук.

4.     Методы, основанные на использовании моделей согласованного поведения, то есть моделей поведения в человеко-машинных системах согласованного управления и системах принятия решений, моделей поведения в многоагентных системах.

5.     Методы системного анализа согласованной оптимизации в расплывчатых условиях моделей поведения в многоагентных системах.

Модели поведения интеллектуальных активных систем и ее агентов

Модели поведения могут строить как сами агенты, так и исследователь операций или группа исследования операций [4]. Исследователь операций применяет принцип дополнительности синергетического искусственного интеллекта, предполагающий объединение различных по уровню формализации моделей и методов, а также инструментов их исследования. Достоверность результатов исследования заменяется оценками их полезности. Кроме применяемых в теории активных систем теории игр и теории принятия решений, используется системный анализ проблем принятия решений, объединяющий как формальные, так и неформальные процедуры.

Применяется целостная телеологическая концепция целеустремленного поведения как основа отбора, обработки, анализа и интерпретации информации для извлечения семантики и построения моделей поведения. Это связано с тем, что поведение человека изучают психологи, социальные психологи, антропологи, социологи, политологи, философы, психиатры, специалисты по управлению в социальных и экономических системах. Однако их подходы и концепции разные и часто непримиримые. Это делает невозможным их объединение в одно направление и использование при моделировании поведения. В отличие от них целостная телеологическая концепция целеустремленного поведения дает полное представление о поведении человека, не противоречащее представлениям теории активных систем.

На этой основе разработано нечеткое описание таких составляющих моделей поведения целеустремленных систем, как модели ситуаций выбора, модели продвижения к задачам, целям и идеалу, модели разбора проблемных ситуаций, модели креативных процессов и общения агентов.

Рассмотрены синергетические модели, а также методы и технологии их выявления, построения и передачи целеустремленным агентам интеллектуальных активных систем. Например, были построены модели поведения агентов с учетом субъективных представлений о ситуации выбо- ра [1, 4, 5].

Для нечеткого описания поведения интеллектуальной активной системы в целом и выравнивания моделей поведения агентов использованы методы системного анализа согласованной оптимизации в расплывчатых условиях.

Применение методов нейролингвистического программирования дает для моделирования поведения измерительный инструментарий и методы передачи знаний о моделях. Это прежде всего понятия о репрезентативной системе человека, глубинных и поверхностных структурах данных его нервной системы, языковые модели, измерение чувств и убеждений. Нейролингвистическое программирование предоставляет методологию организации экспериментальных исследований, технологию сбора и обработки данных, построения на их основе многоуровневых моделей поведения и передачу знаний о них обучаемым специалистам.

Для анализа проблем безопасности и выживаемости интеллектуальной активной системы, связанных с неоднородностью агентов и отдаленным (вне чувств агентов) будущим, были рассмотрены основные модели духовно-нравствен­но­го поведения. Их анализ показал, что эти модели являются моделями целеустремленного поведения, которые включают как материальные, так и духовные составляющие модели. В основе их построения лежит принцип открытого информационного управления.

Системный анализ проблем управления поведением агентов интеллектуальной активной системы

Введем в рассмотрение синергетические модели материально-духовного целеустремленного поведения [4]. Синергетические модели поведения объединяют все преимущества рассмотренных моделей.

С психологической точки зрения мозг имеет несколько уровней обработки информации. Уровень с большим номером определяет уровни с меньшим номером.

1-й уровень. Окружение и контекст: страна, регион, рынок, организация и т.д.

2-й уровень. Поведение: действия и результаты (материальные и духовные). Результаты – потребности, результаты – мотивы, результаты – санкции. Результаты целеустремленного продвижения – задачи, цели и идеал (материальные, определяющие качество жизни, и духовные, определяющие безопасность жизни).

3-й уровень. Способности и свойства: интеллектуальные, когнитивные, лингвистические, поведенческие.

4-й уровень. Чувства, материальные и духовные ценности, убеждения и вера как совокупность эмоционально окрашенных убеждений.

5-й уровень. Идентификация: национальность, класс, имущественное положение, профессия, отношение к власти, возрастная категория и т.д.

6-й уровень. Духовность: общение и межсубъектные чувства агентов. Духовность враждующих, сотрудничающих, кооперирующихся, соревнующихся, конкурирующих или безразличных сторон. Это уровень согласования или рассогласования всех составляющих модели интеллектуальной активной системы или уровень выравнивания моделей поведения агентов.

Настоящая многоуровневая модель целеустремленного материально-духовного поведения описывается для прошлого, настоящего, ближайшего и отдаленного будущего с помощью правдоподобных рассуждений (понятия об элементах модели, суждения об их свойствах и отношениях, об отношениях уровней, выводы о ценностях и убеждениях, об идентификации и духовности) и индуктивной логики. Разработан инструментарий мягких вычислений для нечеткой оценки вероятности правдоподобности этих рассуждений и их анализа с использованием параметров распределений функций принадлежности.

Синергетические модели поведения формируются группой исследования операций в процессе интерактивного системного анализа поведения с использованием языковых моделей поведения (паттернов). Осуществляется их структуризация на элементы и составляющие в соответствии с целями исследования. Проводятся лингвистическая, логическая, математическая формализация этих составляющих, построение репрезентативных и компьютерных моделей поведения. Разработаны нечеткие алгоритмы, реализуемые группой исследования операций с использованием ЭВМ, формирования, выравнивания и анализа моделей целеустремленного поведения агентов и модели поведения интеллектуальной активной системы. Последняя представляет интерактивную человеко-машинную систему моделирования согласованной оптимизации в расплывчатых условиях.

Принцип открытого информационного управления

Рассмотрим двухуровневую многоагентную (активную) систему с несколькими агентами и центром информационного управления. Агент сообщает центру оценки s параметров своей модели ситуации выбора (например тип агента) rÎW, а центр формирует и передает агенту сообщение xÎX c информацией о способах действия, сообщения uÎU с инструкцией, мотивацией и аргументацией. Эти сообщения являются информационными управляющими воздействиями центра и изменяют параметры агента r(u). Интересы агента и центра выражаются их целевыми функциями f(x, y, r(u))=j(x, y*(x, r(u))) и F(x, y, r(u))=Y(x, y*(x, r(u))). Предполагается рациональное поведение агента, то есть выбор им способа действия .

В этом случае, применяя принцип открыто- го управления, можно записать принцип откры- того информационного управления следующим образом:

Последнее выражение описывает условия согласования, которое осуществляется в процессе информационного взаимодействия центра и агента.

На основе результатов исследования в теории активных систем механизмов открытого управления можно утверждать, что в активной системе с одним активным элементом для любой задачи информационного управления существует эквивалентная задача согласованного информационного управления, решение которой не менее эффективно решения любой задачи информационного управления.

Можно предложить достаточно простой метод реализации принципа открытого информационного управления для двухуровневой активной системы с одним агентом и центром, заключающийся в реализации следующей интерактивной схемы.

1. Сообщение агентом оценки s.

2. Разработка центром сообщений x и u из условия, что y*=x. Это предположение основано на уверенности центра информационного управления в том, что для " x*ÎX найдется такое u*ÎU, что f(x*, y*, r(u*))= В этом случае центр определяет х* из условия Y(x, y=x)® и , проектирует u* на основе s и x*, обеспечивающее y*=x*.

3. Информационное взаимодействие центра и агента, в процессе которого центр осуществляет модификацию (управление) сообщений (вопросы–ответы, выступления, отзывы, аргументация) u** из условия y*=x*.

4. Выбор агентом y*.

5. Если y*¹x*, процесс продолжается, агент сообщает новую оценку, а центр корректирует x* и u** из условия y*=x*.

На основе применения принципа открытого информационного управления и синергетических моделей поведения агентов активной системы можно получить постановки задач открытого информационного управления и модели описания их решений.

Решение подобных задач предполагает разработку методов

–      идентификации и построения моделей ситуаций выбора управляющих решений целеустремленных субъектов на основе ретроспективной, текущей, экспертной и субъективной информации;

–      согласованной оптимизации представлений целеустремленных субъектов о ситуациях выбора управляющих решений;

–      генерации и отображения сообщений о ситуациях выбора управляющих решений целеустремленными субъектами и методов управления этими сообщениями.

Кроме того, имеется возможность разработки организационных сетей и сценариев коммуникации, а также взаимодействия целеустремленных субъектов в процессе принятия управляющих решений.

Литература

1.     Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н. Информационно-управ­ляющие системы принятия решений целеустремленными субъектами // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление: Системный анализ и управление. 2008. № 6 (55). С. 97–104.

2.     Кузнецов В.Н., Мартынов Д.В., Пашаев Ф.А. Информационно-управляющие системы принятия решений целеустремленными субъектами // Системы управления и информационные технологии. 2012. № 2.1 (48). С. 158–164.

3.     Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н., Мутовкина Н.Ю. Системный анализ согласованного управления в интеллектуальных активных системах // Современные сложные системы управления (Х НТСS¢2012): матер. Междунар. науч.-технич. конф. Старый Оскол: ТНТ, 2012. С. 224–227.

4.     Бурков В.Н., Кузнецов В.Н., Мартынов Д.В. Модели поведения агентов активной системы // Современные сложные системы управления (Х НТСS¢2012): матер. Междунар. науч.-технич. конф. Старый Оскол: ТНТ, 2012. С. 203–206.

5.     Мутовкина Н.Ю., Кузнецов В.Н. Применение метода и модели согласованной оптимизации при разработке информационно-управляющей системы развития промышленного предприятия // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 1.3 (31). С. 389–394.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3353
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (9.63Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.26Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2012 год. [ на стр. 255-259 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: