Программные продукты и системы

Экономика любого современного государства определяется наличием сформированной развитой телекоммуникационной системы, являющейся одним из показателей инвестиционного климата и инновационного развития страны. Телекоммуникационная отрасль имеет важное значение для процесса развития информационного общества в России, предполагающего широкое использование информационных ресурсов населением, органами государственной власти и предприятиями.

Более того, телекоммуникационная отрасль является высокотехнологичной и наукоемкой. Она позволяет создавать условия для развития инфраструктуры, удовлетворяющей потребности в информации всех участников экономических отношений.

Одним из важных факторов роста конкурентоспособности телекоммуникационных предприятий является их способность быстро реагировать на динамические колебания внешней среды, обусловленные такими факторами, как интенсификация инновационных процессов, появление новых условий государственного отраслевого регулирования и другие. Необходимость осуществлять свою деятельность в условиях быстрого развития и смены лидирующих технологий и роста конкуренции требует от телекоммуникационных предприятий гибкости и оперативности принятия решений. Реализация большого количества различных невзаимосвязанных операций и сложность технологической инфраструктуры формируют препятствия для принятия эффективных и оперативных решений. В этих условиях целесообразно использование компьютерных систем поддержки принятия решений (СППР).

Среди способов построения таких систем следует отметить использование имитационных моделей телекоммуникационных предприятий. Их применение обеспечит получение набора данных, на основе которых можно осуществлять обос- нованный выбор управленческих решений из множества альтернативных вариантов исходя из производственных и финансовых возможностей объекта моделирования. Наиболее актуальная парадигма имитационного моделирования – мультиагентное моделирование [1, 2].

Модели агентов, описывающие субъективные характеристики их поведения, составляют мультиагентную модель сложной системы, отражающую динамику отношений агентов с учетом возможности определения и прогнозирования состояния всей системы [2–4].

Задачами моделирования телекоммуникационного предприятия являются прогнозирование показателей рынка, выбор маркетинговой стратегии и решений по отдельным элементам комплекса маркетинга 4p (продукт, цена, распределение, продвижение телекоммуникационных услуг).

В общем случае мультиагентная модель телекоммуникационного рынка [5, 6] может быть представлена кортежем следующего вида:

MS =  .

Остановимся на представленных элементах.

1. A – множество агентов системы

A = {Апредприятие}.

2. Е – множество агентов внешней среды

E = {Eконкур, Епотреб}.

3. D – акты взаимодействия между агентами D={D1, D2, D3, D4}, где D1 – множество коммуникативных актов, имитирующих передачу информации; D2 – множество актов, имитирующих управление одних агентов другими; D3 – множество актов, имитирующих поиск потенциальных поставщиков услуг; D4 – множество актов, имитирующих запрос на подключение к предприятию-поставщику.

4. Gi={G1, G2…} – цели (стратегии) предприятия, например, G1 – максимизация прибыли от продаж в регионе; G2 – минимизация расходов на формирование инфраструктуры в регионе.

5. G0={G01, G02…} – цели агентов внешней среды (конкурентов); G01 – максимизация прибыли от продаж; G02 – минимизация расходов на формирование инфраструктуры в регионе.

Процесс построения мультиагентных систем включает следующие этапы: анализ, проектирование, реализация, отладка, тестирование. Программная реализация имитационной мультиагентной модели предполагает модульную структуру, будет выполнена на объектно-ориентированном языке Java с использованием средства разработки Eclipse и СУБД Microsoft Structured Query Lan­guage Server.

На рисунке 1 представлена диаграмма классов мультиагентной модели управления инновационной деятельностью телекоммуникационного предприятия в нотации UML [7].

Как видно из рисунка 1, клиентами телекоммуникационного предприятия являются физические лица, которые определяются персональными данными, а также юридические лица, которые характеризуются наименованием, ИНН. Каждый агент-клиент использует возможность получения рекламного сообщения от компании или ее конкурента: подключение услуги (перечень услуг заранее определен, при подключении с клиента списывается определенная сумма денег), отключение услуги. Пока клиент не отключил услугу, денежные средства за пользование подключенными услугами списываются автоматически раз в месяц (таймер модельного времени в простейшем случае отсчитывает дни).

Программная реализация агентов «физическое лицо», «юридическое лицо» (как подкласс), «клиент» представлена в листингах программы 1 а, б, в соответственно.

Листинг 1а. Программная реализация агента «физическое лицо»

package agents;

import java.util.List;

public class Customer_FL extends Customer{

public String FIO;

      public Customer_FL(String FIO, int NumDog, int money, List usl) {

             super(NumDog, money, usl);

             this.FIO=FIO;

      }

      public String getFIO() {

             return FIO;

             }

}

Листинг 1б. Программная реализация агента «юридическое лицо»

package agents;

import java.util.List;

public class Customer_UL extends Customer {

      public String name;

      public int INN;

public Customer_UL(String name, int INN, int NumDog, int money, List usl) {

             super(NumDog, money, usl);

             this.name=name;

             this.INN=INN;

      }

public String getName(){

      return name;

}

public int getINN(){

      return INN;

}

}

Листинг 1в. Программная реализация агента «клиент»

package agents;

import java.util.List;

public class Customer {

 int NumDog;

 int money;

 List usl;

final String usl1="Подключение интернет";

final String usl2="Подключение домашнего цифрового ТВ";

final String usl3="Подключение телефонии";

final String usl4="Комплексный пакет";

final int money1=600; final int money2=400; final int money3=800; final int money4=1600;

public Customer(int NumDog, int money, List usl){

      this.NumDog=NumDog;       this.money=money;   this.usl=usl;}

public int getnumDog() { return NumDog;       }

public int getmon() { return money;      }

public List OpredUsl() { return usl;  }

public void getUsl(String usl){

      if (usl==usl1) {

             this.money=this.money-money1; this.usl.add(usl1);   }

      if (usl==usl2) {

             this.money=this.money-money2; this.usl.add(usl2);   }

      if (usl==usl3) {

             this.money=this.money-money3; this.usl.add(usl3);   }

      if (usl==usl4) {

             this.money=this.money-money4; this.usl.add(usl4);

      }}}

Листинг 2. Программная реализация агента «предприятие»

package agents;

import java.util.List;

public class enterprise {

private String name;

private int INN;

private List uslugi;

private int Budget;

private String Strateg;

public enterprise (String name, int INN,  List uslugi, int Budget, String Strateg) {

      this.name=name;

      this.INN=INN;

      this.uslugi=uslugi;  

      this.Budget=Budget;

      this.Strateg=Strateg;}

public String getname() {

      return name;}

public int getINN() {

      return INN;}

public List getUsl() {

      return uslugi;}

public int getBud() {

      return Budget;}

public String getStrat() {

      return Strateg;}

public void setname(String name) {

      this.name=name;}

}

На рисунке 2 представлена архитектура созданной СППР с использованием мультиагентного моделирования.

Разработанная СППР по управлению инновационной деятельностью телекоммуникационных предприятий представляет собой сложный программный комплекс информационно-вычисли­тельных модулей, связь между которыми осуществляется посредством обмена информацией с использованием XML-сообщений. Данный подход к интеграции предполагает организацию взаимодействия систем по принципу «каждая с каждой», без применения специализированного промежуточного ПО. При небольшом количестве связываемых систем (не более 5) и неполной их интеграции (выбор информации и процесс передачи данных инициируются пользователем) данный подход является достаточно эффективным [8].

Литература

1.     Андреев В.В., Минаков И.А., Пшеничников В.В., Симонова Е.В., Скобелев П.О. Основы построения мультиагентных систем. Самара: Изд-во Поволжской гос. акад. телекоммуникаций и информатики, 2007. 151 с.

2.     Борщев А.В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Exponenta Pro. 2008. № 3–4. С. 38–47.

3.     Аксенов К.А., Гончарова Н.В. Динамическое моделирование мультиагентных процессов преобразования ресурсов. Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2006. 311 с.

4.     Солодуха Т.В. Мультиагентные системы в экономике. URL: 2009.it-edu.ru/docs/Sekzii_4-5/20_Soloduha_125347536356 9911.doc (дата обращения: 03.09.2014).

5.     Гимаров В.А., Гимаров В.В., Дли М.И., Иванова И.В. Модели поведения агентов для мультиагентной системы управления телекоммуникационным предприятием // Научное обозрение. 2013. № 12. С. 223–226.

6.     Дли М.И., Гимаров В.В., Иванова И.В. Иерархические мультиагентные модели для управления телекоммуникационным предприятием // Журнал правовых и экономических исследований. 2012. № 4. С. 86–89.

7.     Фаулер М., Скотт К. UML. Основы. СПб: Символ-Плюс, 2002. 192 с.

8.     Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов М.: Инфра-М, 2012. 254 с.

References

1.  Andreev V.V., Minakov I.A., Pshenichnikov V.V., Simonova E.V., Skobelev P.O.  Osnovy postroeniya
multiagentnykh sistem  [The  Basics  of  Creating Multiagent Systems]. The Povolzhskaya State Academy of Telecom-munication and Informatics Publ., 2007, 151 p.

2.  Borshchev A.V. Practical agent simulation and its place in analyst’s arsenal.  Exponenta Pro. 2008, no. 3–4,
pp. 38–47 (in Russ.).

3.  Aksenov K.A., Goncharova N.V.  Dinamicheskoe modelirovanie multiagentnykh  protsessov preobrazovaniya
resursov  [Dynamic  Simulation  of  Multiagent Processes  of  Resources Transformation]. Ekaterinburg, UGTU-UPI
Publ., 2006, 311 p.

4.  Solodukha T.V. Multiagentnye sistemy v ekonomike [Multiagent Systems in Economics]. Available at: 2009.it-edu.ru/docs/Sekzii_4-5/20_Soloduha_1253475363569911.doc (accessed September 03, 2014).

5.  Gimarov V.A., Gimarov V.V., Dli M.I., Ivanova I.V. Agents behavior patterns for multiagent control system of
a telecommunications company. Nauchnoe obozrenie [Science Review]. 2013, no. 12, pp. 223–226 (in Russ.).

6.  Dli M.I., Gimarov V.V., Ivanova I.V.  Hierarchical  multiagent models for managing in a telecommunications
company.  Zhurnal pravovykh i ekonomicheskikh issledovany  [Journ. of Legal and Economic Studies]. 2012,  no. 4,
pp. 86–89 (in Russ.).

7.  Fauler M., Skott K. UML. Osnovy [UML. The Basics]. St. Petersburg, Simvol-Plyus Publ., 2002, 192 p.

8.  Lyichkina N.N.  Imitatsionnoe modelirovanie ekonomicheskikh protsessov  [Simulation  Modeling of  Economi-cal Processes]. Moscow, Infra-M Publ., 2012, 254 p.