Диссертация (1172898), страница 7
Текст из файла (страница 7)
На данном этапе выполнена реализация агента декомпозиции исходнойсхемы электроэнергетических систем по уровням напряжения. Проведено сравнение расчетов общей схемы сети с расчетами получившихся подсистем. Результатывычислительного эксперимента представлены в статье для демонстрации корректной работы системы. Новизна работы заключается в применении многоагентногоподхода для решения задач в области энергетики и использовании событийногомоделирования на основе Joiner-сетей для описания сценариев.В статье [41] рассматриваются особенности реализации многоагентной системы, связывающей интеллектуальных агентов научно-образовательной деятельности с репозиторием научно-образовательных объектов и сервисов. Представленаинтеграция распределенных в вычислительной сети разнородных источников знаний и сервисов для реализации коллективного доступа к нему различных категорийучастников научно-образовательных процессов на основе многоагентного и онтологического подходов.
Предлагаемая в работе организация информационно-образовательного пространства на основе многоагентного и онтологического подходовпозволяет осуществлять интенсивное и динамичное наращивание научно-образовательного контента и создаст условия для развития виртуальной академическоймобильности преподавателей, научных работников и обучающихся.В публикации [42] предлагается формальный способ представления желанийи намерений интеллектуального агента и выбора решения в группе таких агентов37при возникновении новой задачи на основе использования понятия решетки.
В данной работе рассматривается вопрос об изменении задачи интеллектуальногоагента, принадлежащего группе одного типа объектов, в случае, когда намеренияразных агентов этой группы ранжируются в соответствии с разными критериями.Для того чтобы сравнивать предпочтения, характеризующиеся разными критериями, и выбирать объект для решения новой задачи, предлагается использовать аппарат теории решеток.В работе [43] рассматривается проблема управления взаимодействия персонала в интеллектуальных организациях при решении ими творческих задач в условиях неопределенности внешней среды и риска. Показано, что рост суверенностисубъектов управления при этом, требует особых форм управления со стороны менеджеров верхнего уровня, основанных на дальновидных формах развития мотивации, креативности агентов.В статье [44] предложено семейство многоагентных систем, в которое входятважные модели, применяемые в естественных науках; эвристические оптимизационные алгоритмы, такие как генетические алгоритмы и алгоритмы «роя частиц»;модели типа «хищник-жертва»; модели распространения вирусов и др.
Показанасвязь систем данного семейства с Марковскими процессами. Исследован ряд конкретных моделей и алгоритмов: модель сегрегации Шеллинга, игра с логлинейнымправилом принятия решения, алгоритм имитации отжига. Показана возможностьих формального представления в виде однородной цепи Маркова, построены альтернативные доказательства вероятностных оценок их поведения, что позволилообъяснить ряд закономерностей, определяющих различные аспекты поведения такого рода моделей. Реализован программный комплекс, который предоставляетвозможность легко создавать программные модели многоагентных систем, описанных в терминах рассматриваемого в диссертации семейства, содержит средствауправления системами и средства исследования процессов их функционирования.Проведено сравнение с рядом известных многоагентных программных платформ.Построена многоагентная модель развития транспортной сети в условиях изменяющихся грузопотоков и конкуренции между операторами перевозок.
Реализован38комплекс программ, предназначенный для моделирования возможных путей развития Мировой хозяйственной системы, анализа и визуализации исходных статистических данных и полученных результатов.В публикации [45] рассматриваются принципы построения агентно-ориентированной системы имитационного моделирования. Известно, что агентные моделирасширяют возможности применения метода имитационного моделирования прирешении ряда задач, которые методами системной динамики или событийно-ориентированного моделирования решены быть не могли.
Особое внимание при проектировании агентно-ориентированной системы имитации авторы уделяют проблемам реализации распределенного моделирования, реализации интеллектуальных агентов и использованию онтологий на всех этапах имитационного моделирования.В работе [46] разработаны теоретические модели, объединенные в многоагентную систему для моделирования действий оперативных подразделений пожарной охраны при тушении пожаров в социальных зданиях, оснащенных системами и средствами мониторинга состояния пожара. Отношение количества когнитивных и реактивных агентов, совокупность правил их взаимодействия определяют, что по общей классификации созданная МАС являться «интеллектуальноймногоагентной системой», в которой процессы управления реализуются попринципу «искусственная жизнь». Выбор модульной структуры построения МАСпозволяет наращивать ее возможности путем внедрения новых математических моделей и реализующих их программных модулей.В статье [47] рассматриваются подходы к определению типа интеллектуальных агентов и состояния многоагентной системы, основанные на теории нечеткихмножеств и нечеткой логике.
Описываемые в работе понятия и методы иллюстрируются на примерах определения типа агентов и приведения многоагентной системы в состояние компромисса. Также в статье сформулированы производные отназванных задач, актуальные при разработке моделей межагентного взаимодействия. Нечеткая логика является удобным средством обучения и мониторинга39МАС. Управление на основе нечеткой логики позволяет сформировать базу нечетких правил для осуществления оптимальных управляющих воздействий на ИА сцелью разрешения конфликтов и противоречий, возникающих в МАС. При этомоптимальным решением является внедрение формулы управления в антропоморфную сущность ИА с тем, чтобы ее действие было неявным: «Мне никто не даеткоманд, но мое поведение управляется моей собственной концепцией Я, содержащей принципы, согласно которым я должен вести себя именно так, а не иначе».В публикации [48] рассмотрены методы управления конфликтом в МАС.Показано что несмотря на то, что выбор метода зависит от типа конфликта, все жеиспользуется совокупность всех методов.
Описанные методы имеют общие черты,такие как: последовательные уступки, итерационность и косвенное или прямоевмешательство в конфликт третьей стороны, которая исключает его путем согласования поведенческих стратегий агентов к компромиссу.В работе [49] показаны модели конфликта, в которых агенты рассмотреныразличными описаниями собственных знаний о ситуации в целом, формализованными в виде линейных когнитивных карт.
Также продемонстрированы эффекты,которые возникают при работе агентов с несогласованными представлениями. Этопозволило решать задачи информационного управления на когнитивных картах,управление может осуществляться как агентами, так и внешними сторонами длядостижения собственных целей.В статье [50] рассмотрен подход к созданию интеллектуальных агентных систем для решении задач, возникающих при управлении территорией муниципального уровня.
Основной особенностью работы является использование ГИС при построении МАС для осуществления интеллектуального анализа данных.В публикации [51] показано использование МАС для обеспеченья безопасности крупномасштабных военных и транспортных систем. Рассматриваются аспекты обеспечения процесса безопасного функционирования МАС, в частности,анализа рисков: определение различных причинно-следственных связей, в результате чего функционирование системы может привести к опасным последствиям.40Показаны проблемы анализа опасностей МАС и описываются требования, предъявляемые к любому методу, направленному на решение определенных задач.Создано программное средство SimHAZAN, представляющее автоматизированный подход анализа опасностей для МАС, позволяющий избежать некоторыхпроблем, связанных с существующими методами (таблица 1.4).Таблица 1.4 – Обзор научных работ по проблемам управления пожарной безопасностьюс использованием многоагентного подходаНаименованиеАвторыАнализМАСМатмодельМАС1Реализацияинструментальногокомплекса DISIT для построения мультиагентных системСистема физическойзащиты на основеагентно-ориентированного подхода и нечеткой логикиПрименение интеллектуальныхметодовпредставления информации для управлениярисками информационной безопасности взащищённых мультисервисных сетях специального назначенияАгентно-ориентированные системы: отформальных моделейк промышленным приложениям2Швецов А.Н.,СергушичеваМ.А.,Сорокин С.И.Компьютерная реализацияЕсть/нетЕсть Есть/нет /нет345Есть Нет ЕстьТарасов А.Д.ЕстьЕстьЕстьАгеев С.А.ЕстьЕстьНетШвецов А.Н.ЕстьЕстьЕстьПримечание641Продолжение таблицы 1.41Подход к построениюавтоматизированнойсистемы управленияинформационной безопасностью предприятияНечеткие методы согласованного управления в многоагентныхсистемах2Цыбулин А.М.МутовкинаН.
Ю.,Кузнецов В. Н.,Клюшин А. Ю.,Палюх Б. В.Структурасистемы Козьминых Н.М.информационной поддержки управленческих решений на основе агентно-ориентированного подходаМодель адаптивного Еременко Ю.И.,поведенияагентом Доронина Е.Г.мультиагентнойсистемы управления экологической безопасностьюАгентные технологии Абросимов В.К.,мониторинга районов Гончаренко В.И.чрезвычайных ситуацийРазработка техноло- Богатиков В.Н.,гии оценки состояния Маслов А.А.,промышленныхси- Власов А.В.,стем на основе показа- Кайчёнов А.В.,теля безопасности и Пискарева А.Д.принятие решений целеустремлённого поведения агентаМногоагентныеси- Вяткин А.Ю.,стемы как возмож- Смирнов Д.В.,ностьреализации Кочетов И.А.СППРИерархическаярас- Сергушичевапределенная система М.А.,поддержки управле- Швецов А.Н.ния техническим обслуживанием и ремонтом энергооборудования3Нет4Нет5НетЕстьЕстьНетЕстьЕстьНетЕстьЕстьНетЕстьНетНетЕстьЕстьНетЕстьНетНетЕстьЕстьЕсть642Продолжение таблицы 1.41Агентная система моделированиядинамики состояний сложных технических систем2Берман А.Ф.,НиколайчукО.А.,Павлов А.И.3Есть4Есть5Нет6Использована системаимитационного моделирования динамикисостояниясложных техническихсистемИспользование инструментальная проблемноориентированная средаАgentITS.
(Интересныйанализ МАС)Описан метод причинно-следственногомоделирования (выделен как отдельный, а некак вспомогательный)Агентно-ориентироЗайцев Е.И.ваннаятехнологияразработки распределенных интеллектуальных системПричинно-следствен- Карнаухов А.В.ноемоделированиекак общий метод описания и исследованияявлений в сложныхиерархически организованных системахМультиагентный под- Чиркунов К.С.ход и моделированиеповедения взаимодействующих иерархических систем экономической природыЕстьНетНетНетНетНетЕстьНетНетЭволюционно-генетические и бионическиеметоды моделирования коллективного интеллекта в системахуправления и поддержки принятия решенийИнструментарий исследования команд интеллектуальных агентовИнтеллектуальныетехнологии и системыискусственного интеллекта для поддержкипринятия решенийИспользованиеjade(java agent developmentenvironment) для разработки компьютерных систем поддержкидистанционного обучения агентного типаКарелин В.П.,Протасов В.И.НетНетНетНикляев И.Ю.ЕстьНетНетПредложена концепцияпрограммного продукта.Карелин В.П.ЕстьНетНетГлибовец Н.Н.ЕстьЕстьЕстьОбосновывается необходимость созданияСППР с использованием новейших технологий.Предложен агентныйподход к созданиюкомпьютерной системыподдержки дистанционного обучения.Разработан программный инструментарийaMoSe для планирования и моделированияхода выполнения государственно-частныхпроектовМАС рассматривается сточки зрения направления «роевого интеллекта»43Продолжение таблицы 1.41Исследование эффектасамоорганизациивкомпьютерных системах поддержки принятия решения на примере многоагентныхсистемКомпьютерныесистемы поддержки принятия управленческихрешенийКонцепция субъектноориентированногоуправления в социальных и экономическихсистемах2Кириков И.А.,КолесниковА.В.,Листопад С.В.3Есть4Есть5Нет6Самоорганизация вМАСТрахтенгерцЭ.А.НетНетНетХаритонов В.А.,Алексеев А.О.НетНетНетМетодика поддержкипринятия управленческих решений в системеуправленияохраной трудаМногоагентная технология экспертной критики для интеллектуальнойподдержкипринятия решенийЯговкин Н.Г.,Кривова М.А.НетНетНетКотенко И.В.,Лихванцев Н.А.НетЕстьНетМультиагентная информационно-аналитическая среда поддержкиуправлениярегиональной безопасностью «безопасныйвиртуальный регион»Мультиагентные технологии анализа и оптимизации функционирования предприятий отраслиОткрытыемультиагентные системы дляподдержки процессовпринятия решений приуправлении предприятиямиМаслобоев А.В.НетЕстьНетПоказана актуальностьприменения компьютерных систем дляСППРПредставлена концепции субъектноориентированногоуправления в социальных и экономическихсистемахМетодика прошла апробацию на ряде крупныхэнергетических инефтегазовых предприятийИспользование автономно в виде многоагентной системы экспертной критики –агентов экспертнойкритики.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
