Диссертация (1172898), страница 6
Текст из файла (страница 6)
Рассмотрены подходы к созданию теории сетевых систем коллективного интеллекта.В публикации [27] предлагается способ описания и анализа поведения интеллектуальных агентов в команде. Рассмотрены некоторые особенности агентноговзаимодействия, представление знаний о которых затруднено, и сделан вывод онеобходимости разработки нового языка представления знаний. Разработан синтаксис языка представления знаний, рассмотрены его отличительные особенности.Предложен концепт программного инструмента анализа поведения команд агентов, основанных на знаниях.В работе [28] обосновывается необходимость интеллектуализации информационных и организационных процессов в управлении социально-экономическимисистемами, необходимость построения и внедрения методов и систем искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных технологий поддержки принятия решений.
Приведены составляющие информационных технологий бизнес-интеллекта иуправления знаниями. Рассмотрены понятия «интеллект», «интеллектуальная система», их свойства и особенности, направления моделирования мышления. Рассмотрены цели и задачи, которые ставятся перед теорией ИИ, основные подсистемы, входящие в систему ИИ. Приведены основные принципы построения нечетких интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений.32В статье [29] проанализированы особенности агентных технологий и перспективы их использования для разработки сложных многопользовательских программных систем.
Предложен агентный подход к созданию компьютерной системы поддержки дистанционного обучения. Описано использование инструментария (JADE) для создания прототипа такой системы.В публикации [30] на примере многоагентной системы рассмотрено созданиеинтеллектуальной компьютерной системы поддержки принятия решений с самоорганизацией на основе анализа взаимодействия участников. Представлена универсальная структура системы, реализующей данный подход. Приведены результатытестирования различных типов архитектур на предмет вероятности возникновениясинергетического эффекта и оценки его влияния на качество решения сложных задач.
Показано, что именно эффект самоорганизации в системах поддержки принятия решений обусловливает высокое качество решений, предлагаемых такими системами. Представлен алгоритм определения типа архитектуры МАС по степенисогласованности взаимодействия агентов, а также многоагентная система с самоорганизацией.В работе [31] формулируются задачи компьютерных систем поддержкипринятия решений, рассматриваются факторы, влияющие на возможности такихсистем, и трудности, возникающие при их реализации и применении. Обсуждаютсяметоды компьютерного анализа ситуаций, компьютерной генерации и оценкивозможных решений, моделирования принимаемых решений и компьютернойподдержки согласования групповых решений.
Показываются возможности этихсистем.В статье [32] обсуждаются основания субъектно-ориентированного управления в социальных и экономических системах. Первое основание строится на субъективности любого управления в социальных и экономических системах, поскольку все подобные системы управляются людьми, служат людям или затрагивают их интересы.
Второе основание исходит из того, что своей эффективностиуправление обязано феномену ментальной деятельности субъекта управления, заключающейся в способности видеть будущее окружающего мира через множество33целей, осуществлять ранжирование и осознанный выбор целей и способов их достижения в соответствии со своими предпочтениями, коммуникативного общенияна естественном языке для развития эмерджентности организационных систем.Третье основание предусматривает развитие особых свойств человека, составляющих феномен его субъективной деятельности, на основе перехода от описательныхмоделей поведения человека к формальным моделям в задачах формирования целей управления и от формальных моделей к описательным – в задачах выбора действий субъекта управления.
Четвертое основание заключается в необходимостиустранения сложившегося разрыва между описательными и математическими теориями управления, субъектно-ориентированным обоснованием целей управленияи выбора действий. Пятое основание в пользу развития новой математическойуправленческой дисциплины предполагает возможности исследования достаточноширокого спектра управленческих явлений в социальных и экономических системах, конструктивно оперируя базовыми понятиями и объектами субъектно-ориентированного управления, что соответствует построению нового раздела математики – исчислению моделей предпочтений.В публикации [33] разработана методика, позволяющая оценить влияние различных факторов на состояние условий и охрану труда в организации и на этойоснове осуществлять поддержку принятия решений для формирования эффективного управляющего воздействия.
Разработанная методика позволяет оцениватьвлияние различных факторов на состояние условий и охрану труда в организации,что позволяет производить научно обоснованную поддержку принятия управленческих решений в системе управления охраной труда и вырабатывать эффективноеуправляющее воздействие в случае выявления нарушений.В работе [34] рассматривается применение специально интегрируемых в традиционные системы автоматизированного проектирования или используемых автономно в виде многоагентной системы экспертной критики агентов экспертнойкритики (АЭК), основанных на формализованных знаниях проектировщиков имногоагентной технологии. АЭК как согласованная система агентов принадлежитк данному классу многоагентных систем. Они получают на входе описание задачи34и (или) предложенный проектировщиком вариант решения или действия, а в качестве результата генерируют критику решений и действий.
Подобная критика воздействует на проектировщиков с целью интенсификации их творческих возможностей, что позволяет направлять их последующие действия, ограждать от совершения ошибок в рассуждениях или действиях и реализовать корректировку неверных(нерациональных) решений. АЭК в большей степени ориентированы на поддержкуработы проектировщиков-экспертов.В статье [35] для информационной поддержки принятия решений и повышения уровня координации субъектов региональной безопасности разработан прототип сетецентрической мультиагентной информационно-аналитической среды поддержки управления региональной безопасностью «Безопасный виртуальный регион» с унифицированной точкой доступа на основе веб-технологий.
Ядро и компоненты распределенной информационной среды образуют иерархическое виртуальное пространство региона как интеграционную площадку для проблемно-ориентированных ситуационно-коалиционных мультиагентных систем поддержкиуправления рискоустойчивым региональным развитием.В публикации [36] рассмотрена задача анализа и оптимизации функционирования предприятия. Предложено в качестве инструментария моделирования и поддержки принятия решений использовать мультиагентные технологии.
Определеныпроблемы, которые сопровождают процесс моделирования, построены модели сиспользованием продукционных правил и разработан метод оптимизации на основе изменения множества задач, структуры производства и стратегии управленияпредприятием.В статье [37] рассмотрены основные принципы построения открытых мультиагентных систем для поддержки процессов принятия решений, базирующиеся намеханизмах самоорганизации и эволюции.
Рассмотрены особенности применяемого холистического подхода к построению указанных систем, представленаструктура разработанных инструментальных средств для их реализации, а такжепоказаны примеры применения указанных систем в области управления предприятиями, логистики и электронной коммерции.35Работа [38] посвящается рассмотрению проблем и состоянию моделей представления знаний в системах принятия решений.
Предлагаются способы организации моделей представления предметных знаний в интегрированных системах поддержки управленческих решений. Рассмотрены модели и подходы к организациизнаний, показано, что процесс проектирования ИСППР требует применения различных моделей знаний, поэтому при создании архитектуры информационных систем необходимо обеспечить эффективное использование всех имеющихся в системе видов знаний для поддержки управления процессами принятия решений.
Разделение знаний по уровням представления обеспечивает расширение области применимости системы и позволяет:ускорить процесс в целом за счет уменьшения времени принятия реше-ния на трудноформализуемых этапах;улучшить качество принятия решений за счет использования накоплен-ного опыта;уменьшить влияние субъекта (пользователя) на процесс принятия ре-шений.В публикации [39] описаны нечеткие генетические алгоритмы в информационных технологиях. При применении генетических алгоритмов все переменные задачи оптимизации должны быть определенным образом закодированы. Сущностькодирования заключается в преобразовании любого числового значения в некоторую последовательность символов конечного алфавита, состоящего обычно из небольшого числа элементов. Показана модель нечеткого генетического алгоритма.Структура каждого агента может быть условно обозначена следующей формулой: Агент = Архитектура + Программа.Применение принципов построения многоагентных систем к задаче синтезаархитектуры прикладной подсистемы оптимизации позволяет организовать распараллеливание основных технологических процессов при поиске и выборе решенийи предложить архитектуру подсистемы оптимизации.36В работе [40] описывается предлагаемая авторами методика построения многоагентных систем для решения энергетических задач, в частности, задачу оценивания состояний электроэнергетических систем.
Методика включает в себя использование агентных сценариев для формирования пользователем последовательностивызова тех или иных агентов. Для описания сценариев применяются событийныемодели на основе Joiner-сетей, в которых процессы функционирования каждогоагента являются узлами сети, а события являются сигналами о прекращении выполнения процессов. В статье описывается разработка многоагентной системы оценивания состояний электроэнергетических систем с использованием предлагаемойметодики.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
