Формальные спецификации активных программных компонентов мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ

УДК 004.8:004.9

ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ А.В. Маслобоев

Для реализации мультиагентной системы информационно-аналитической поддержки инновационной деятельности разработаны акторные модели функционирования программных агентов в виртуальной бизнес-среде развития инноваций. Модели представляют собой формальную спецификацию агентов системы. Предложено унифицированное описание моделей и алгоритмов функционирования агентов различных типов субъектов инноваций в терминах концептуальной модели мультиагентной виртуальной бизнес-среды. Комбинирование различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечило унифицированное описание процессов взаимодействия агентов в виртуальной бизнес-среде, что упрощает программную реализацию процедур обработки концептуальной модели и дает возможность более «тонкой» настройки агентов на условия конкретной задачи.

Ключевые слова: концептуальное моделирование, мультиагентная система, информационная поддержка, инновационная деятельность, виртуальная бизнес-среда.

Введение

Развитие инновационной деятельности является одним из путей преодоления последствий мирового экономического кризиса как на национальном, так и на региональном уровне. Поэтому научные исследования, направленные на совершенствование управления инновационными процессами, имеют высокую практическую значимость. В настоящее время задача создания информационной инфраструктуры поддержки инновационной деятельности не ограничивается простым накоплением все больших и больших объемов информации. Для реализации потенциала инновационного развития необходимы методы и средства обработки информации, направленные на автоматизацию различных аспектов инновационной деятельности, на облегчение и повышение эффективности анализа результативности инноваций. Эффективным средством решения подобных задач, согласно [1], является представление экспертных знаний о предметной области в виде формализованных концептуальных моделей и онтологий, а также имитационное моделирование инновационных процессов. Для этого необходимо создать соответствующие проблемно-ориентированные модели и информационные технологии.

В работе предложены формальные спецификации (акторные модели) активных программных компонентов мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций. Интеграция различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечивает возможность создания унифицированного описания агентов и процессов их самоорганизации в открытых одноранговых проблемно-ориентированных системах информационно-аналитической поддержки.

Структура мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций

Компонентами информационной среды развития инноваций являются, во-первых, открытый, расширяемый и доступный широкому кругу субъектов инновационной деятельности пул информационных ресурсов инноваций, во-вторых - методы и программно-технические средства полной или частичной автоматизированной обработки этих

8

ресурсов. Эти два компонента образуют верхний уровень информационной среды развития инноваций - виртуальную бизнес-среду (ВБС) инновационной деятельности. В терминах информационных систем виртуальная бизнес-среда представляет собой проблемно-ориентированную надстройку над базовой информационно-коммуникационной инфраструктурой. Последняя при этом обеспечивает эффективные информационные коммуникации, централизованные или распределенные хранение и доступ к данным, тогда как в рамках ВБС осуществляется проблемно-ориентированная обработка информации, решение задач, сформулированных в терминах предметной области.

В условиях распределенности и открытости информационной среды инноваций особенную важность приобретает задача обеспечения единого структурного представления такой среды. Эту задачу позволяет решить агентно-ориентированная концептуальная модель виртуальной бизнес-среды (КМ ВБС) [2]. Модель определяет состав и взаимосвязи элементов ВБС, а также обеспечивает базу для формализованного описания инновационных предложений с целью их последующего использования в процессе автоматизированного синтеза и анализа инновационных структур. Агентная ориентированность выражается в том, что в модель явно включено формализованное описание программных агентов, представляющих в виртуальной среде реальных участников инновационных бизнес-процессов.

Формальная модель интеллектуального агента в терминах КМ ВБС

Агенты (акторы) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций представляют интересы субъектов инноваций S и характеризуются множеством инновационных предложений - BI, которые они представляют в виртуальной среде, множеством базовых организационных структур - ORGA, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, и внутренней структурой - С4, описывающей функциональное устройство агента:

A = S, BI, ORGA, CA }.

Организационная структура актора формально описывается в виде

ORGA = (gA , RLA, CPA, ACTA, STRA, L, ST, SL, Tj,

где G - дерево целей агента, которые он должен достичь для решения поставленной перед ним задачи; RLA - множество ролей агента, в которых он должен выступать для достижения соответствующих целей; CPA - множество навыков и способностей агента, которыми он должен обладать для исполнения соответствующей роли; ACTA -

множество действий; STR A - множество стратегий поведения агента в направлении

ASAS A S достижения соответствующих целей, причем G = G , RL = RL , CP = CP ,

ACTA = ACTS и STRA = STRS; L - множество языков; ST - множество состояний агента; SL - множество законов (правил) и ограничений функционирования агента, причем ограничение задается парой (act, ф), закон sl есть множество ограничений

{act i, ф ¿), Vactj е ACT, фу е L, st |= ф; T - обобщенная функция переходов

T: ST х ACT х SL ^ 2ST , удовлетворяющая следующим условиям: а) для любых st е ST, act е ACT, sl е SL, если состояние st удовлетворяет ограничению ф, st |= ф, и

пара (act, ф е sl, то T^st, act, sl} = ф ; б) для любых st е ST, act е ACT, sl\ е SL, sl2 е SL , если slj > sl2, то T(st, act, sl^j e T^st,act, s^).

Все агенты системы используют для взаимодействия друг с другом и построения общих и локальных планов действий иерархическую систему языков:

L = { L0 ,L1 ,L2 ),

где Lq - язык исполнительного уровня (определяется используемыми сетевыми сервисами); L\ - язык локального планирования, предназначенный для построения плана

действий агента; L2 ,Lj^J - язык составления общих планов и взаимодействия с

другими агентами; L2 - язык взаимодействия участников бизнес-процессов, а

LA = {cmd, rep, lang) - язык взаимодействия участников бизнес-процессов и их агентов; cmd - язык запросов (управления агентом), rep - форматированные результаты работы, lang - язык взаимодействия агентов (ACL - agent communication language);

Внутренняя структура агента (актора), определяющая его функциональное устройство, описывается в виде CA = (K, M, P, R, I, C), где K - ментальная подсистема; M - подсистема моделирования (имитационный аппарат - комплекс системно-динамических моделей, с помощью которого агент становится способным прогонять внутри себя сценарии развития инновационных процессов и поведения конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации); P - подсистема анализа и планирования; R - реактивная подсистема; I -подсистема координации и взаимодействия; C - подсистема коммуникаций.

Акторные модели функционирования интеллектуальных агентов в ВБС

На сегодняшний день одной из практических задач построения открытых много-агентных систем, согласно [3], является формализация и спецификация агентов и МАС, а также разработка моделей и методов коммуникации (диалога) агентов и средств унифицированного описания их поведения и поддержки миграции по сети. Для формализации и спецификации агентов, а также для унифицированного описания процессов их взаимодействия в МАС используется различные научные парадигмы: концептуальное моделирование [2], автоматный подход [4], аппарат нечетких отношений [5], логическое [6] и алгебраическое программирование [7], теория рефлексивных игр [8].

В теории агентов актор - это агент, обладающий некоторым поведением и имеющий свой почтовый ящик в сети как средство коммуникации с другими агентами системы (обмен сообщениями) [5]. В настоящей работе под актором понимается сущность, выполняющая заданную роль в системе. Роль актора в системе определяется типом и текущими целями участника инновационного процесса (инноватора, инвестора, производителя и т.д.), которого представляет актор. Каждой роли соответствует своя модель функционирования (модель поведения). Акторы (активные агенты) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций задаются множествами, включающими идентификаторы субъекта инноваций и ассоциированными с его текущей ролью в системе инновационными предложениями, структурированными наборами целей и функций.

Тип (роль) агента субъекта инноваций определяется набором функций F = {fi}, i = 1, Q , которые он выполняет в системе, g :

RLA ^ F . Множество действий

агента, ACTA = {acta } i = 1, D, называется планом действий агента. План действий агента определенного типа в конкретной ситуации образует стратегию поведения актора в системе, которую он должен реализовать для достижения поставленных перед ним це-

лей - например, поиск партнеров по бизнесу при заданных условиях и (или) формирование экономически эффективных инновационных структур, и зависит от его текущего состояния. Каждое действие агента представляет собой набор примитивных операций -

acta = {pr® } i е I, j e J .

Состояние i -го агента зависит от состояния среды функционирования STebbc и

состояния других агентов системы, которые оцениваются им с помощью подсистемы имитационного моделирования (имитационного аппарата):

rA . orrA

v: STC ^ STf х STEbec , i = 1, R, j = 1, W, i * j.

Поведение агента определяется его текущим состоянием STA, ролью (типом)

агента в системе RLA, набором действий, которые агент может выполнять, ACTA, состоянием внешней среды STebc , состоянием окружения (других агентов), целью агента GA в текущий момент времени T и условиями W(х), при которых актор изменяет свое состояние:

ua=ft (sta, ria, acta, stebbc , ga ,w (х) r^)) i e n ,

где ЯЬА = {"1®} у = 1, Ъ - множество типов агентов в системе; $>ТА = {^а} у = 1,М -множество состояний агента (определяется на основе анализа параметров модели среды и моделей поведения других агентов); АСТА = {гс^у} у = 1,Б - множество действий,

которые выполняет агент, находясь в определенном состоянии; 0А = {г®} у = 1, Р -

множество целей агента; я(у) - результат выполнения плана действий или функций поведения актора.

Тогда формализованное представление поведения агентов для разных типов субъектов инноваций в терминах КМ ВБС в виде акторной модели (рис. 1) выглядит следующим образом:

АМ = {иг}, I е N,

где и® = £ (а, , ас^, 8ТЕ^с (х) ,Р (у)) ,1 е N - множество функций поведения

агента определенного типа.

Агент *ВБС (Актор)

Рис. 1. Акторная модель агента субъекта инноваций определенного типа

Условия Ж(х), при которых акторы изменяют свое состояние, определяются внешними по отношению к акторам характеристиками экономической среды развития инновации. К ним относятся макроэкономические, региональные и отраслевые факторы: темпы роста экономики страны (ВВП и ВНП), уровень инфляции, инвестиционный климат в регионе, уровень безработицы, уровень доходов населения, уровень развития инфраструктуры региона, уровень конкурентной борьбы, деловая репутация бизнес-структур и т.д. Анализ и оценка данных характеристик осуществляется на основе ком-

плекса имитационных моделей базовых компонентов социально-экономической системы региона и инструментальных средств моделирования, разработанных научным коллективом Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН.

Результатами выполнения плана действий или функций поведения акторов я(у) могут быть, например: (1) множество подходящих для сотрудничества бизнес-партнеров, удовлетворяющих критериям поиска; (2) множество сформированных эффективных инновационных структур для реализации конкретного бизнес-предложения; (3) значения основных экономических показателей инновационных проектов; (4) адрес узла сети, на котором зарегистрирована бизнес-площадка, объединяющая «агентов совместной деятельности» с близкими интересами и целями; (5) прогнозные оценки развития бизнес-проектов, реализуемых различными инновационными структурами; (6) оценки деловой репутации и компетентности потенциальных бизнес-партнеров, и т д.

Пример формирования акторных моделей субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций поведения их агентов в системе схематично показан на рис. 2.

Рис. 2. Акторные модели субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций, выполняемых их агентами в системе

Для составления локальных планов своих действий акторы используют язык Ц, базирующийся на алгебрах действий и поведений и описываемый грамматикой

plan ::= plan + plan | plan x plan | plan ^ plan |

(plan + plan) | (plan x plan) | (plan ^ plan) | op op : : = 1 | A | 0 | f , где fi — функция модуля агента, 1, A, 0 — определенные в алгебре поведений (пустое,

завершающее и невозможное), +, x и ^ — определенные в алгебре действий операции недетерминированного выбора, комбинации действий и последовательной композиции.

Акторная модель функционирования агента в виртуальной бизнес-среде в терминах алгебры действий и поведений формально представляется в следующем виде:

AM = PLAN(acÎ1 x... x actj x... x actn),

u = ^ actui + s , tel

где AM — локальный план действий и поведения агента (акторная модель), описываемый набором ненулевых детерминированных действий actt e ACT, ut — поведение после каждого i -го выполненного действия, I — множество индексов, определяемое количеством действий, s = А, А+ ±,0 — терминальные константы.

Практическая реализация

Для реализации акторных моделей агентов использована система алгебраического программирования APS с базовым языком APLAN. Данная система позволяет комбинировать различные программные парадигмы: процедурную, функциональную, алгебраическую и логическую. Для формального представления распределенной системы взаимодействующих друг с другом и со средой агентов, содержащей элементы параллелизма и сетевой работы, использован язык действий AL, представляющий собой часть APS. Базовые шаблоны программных компонентов ВБС (агентов) разработаны в программной инструментальной среде разработки агентов и мультиагентных систем JADE (Java Agent Application Environment). Для поддержания эффективного информационного обмена и обеспечения единых стандартов диалога между агентами системы используется специальный язык FIPA's Agent Communication Language (ACL). Механизм переговоров между агентами системы основан не только на использовании общего языка коммуникации, но и на общей онтологии предметной области. Функции онтологии выполняет КМ ВБС, являющейся частью ментальной подсистемы гибридной InteRRap-архитектуры агента. Она определяет цели и правила взаимодействия агентов, а также отношения между ними.

Заключение

В ходе проведенных исследований разработаны акторные модели функционирования интеллектуальных агентов для разных типов субъектов инноваций. Полученные модели могут быть использованы для моделирования как поведения самих субъектов, так и развития виртуальных организационных структур инноваций. Акторные модели представляют собой формальные спецификации агентов системы, построенные на основе комбинирования различных парадигм моделирования. Учет ряда новых параметров, существенных с точки зрения управления функционированием агентов в ходе имитационного моделирования развития инноваций, позволяет создать наиболее адекватную среду информационно-аналитической поддержки инновационных процессов, учитывая их динамичность, а также распределенность и мобильность субъектов инновационной деятельности. Новизна полученных результатов связана с использованием разработанной ранее автором статьи формализованной концептуальной модели информационно-аналитической среды поддержки развития инноваций [2]. Единое формализованное описание обеспечило возможность разработки и создания комплексных согласованных решений на основе интеграции известных информационных технологий, методов анализа и имитационного моделирования.

Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 08-07-00301-а «Разработка информационной технологии и распределенной информационно-аналитической среды поддержки инновационной деятельности»).

Литература

1. Олейник А.Г., Попков Ю.С., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Информационные технологии поддержки инноваций. - М.: Эдиториал УРСС, 2010. - 503 с.

2. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Концептуальная модель агентно-ориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций // Информационные технологии в региональном развитии: Сб. науч. тр. ИИММ КНЦ РАН. - Апатиты: КНЦ РАН, 2007. - Вып. VII. - С. 15-27.

3. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Моделирование процессов взаимодействия интеллектуальных агентов в многоагентных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. - М.: «КомКнига» УРСС, 2009. - Вып. 3. - С. 3-15.

4. Шалыто А.А., Наумов Л.А. Методы объектно-ориентированной реализации реактивных агентов на основе конечных автоматов // Искусственный интеллект. - 2004. - № 4. - С. 756-762.

5. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.

6. Morozov A.A., Obukhov Yu.V. An Approach to Logic Programming of Intelligent Agents for Searching and Recognizing Information on the Internet // Pattern Recognition and Image Analysis. - 2001. - Vol. 11. - № 3. - Р. 570-582.

7. Мальцев А.И. Алгебраические системы. - М.: Наука, 1970. - 392 с.

8. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. - М.: СИНТЕГ, 2003. - 160 с.

Маслобоев Андрей - Учреждение Российской Академии наук Институт информатики и матема-Владимирович тического моделирования технологических процессов, Кольский научный

центр РАН, кандидат технических наук, доцент, докторант, [email protected]

УДК 338.242.2

ПОНЯТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА И КАПИТАЛА КОМПАНИИ, ИХ СОСТАВЛЯЮЩИЕ И МЕТОДИКА

ОЦЕНКИ

Р.Е. Мансуров

В работе представлены результаты исследований экономической сущности таких понятий, как «интеллектуальный потенциал» и «интеллектуальный капитал». Данные категории рассматриваются как основа для формирования инновационных компаний с целью повышения экономической эффективности и конкурентоспособности отечественных предприятий.

Ключевые слова: интеллектуальный потенциал, интеллектуальный капитал, конкурентоспособность компании.

Введение

На современном этапе развития мировая экономика находится в состоянии постоянных ускоряющихся трансформаций. Ключевым фактором, определяющим данные изменения, является стремительное накопление и использование новых знаний. В целом это и обусловливает радикальное изменение условий внешней среды для предприятий, организаций и ставит их перед необходимостью непрерывных изменений в системе управления, продаж, технологии и организации производства. При этом требуется поиск новых, инновационных путей развития.

В этих условиях уже многие мировые лидеры следуют новому принципу менеджмента: «Устойчивость через развитие», что является основой деятельности новых форм