CC BY
59
М.А. Приходько
ИНФОРМАЦИОННО-ПОТЕНЦИАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ОЦЕНКЕ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ В РАСПРЕДЕЛЕННОЙ СИСТЕМЕ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Рссмотрено понятие информационного потенциала распределенной системы обработки информации. Приводятся аргументы в пользу потенциального подхода. Рассматриваются основные характеристики информационного потенциала.
Ключевые слова: информационный потенциал, обработка информации, система обработки информации, мультиагентная система, распределенная система, агент, контрагент, интеллектуальные агент, конкурирующие агенты, информационный процесс, потенциальный подход, распространение информационных процессов.
~П процессе функционирования и сопряжения технического -Я-М обеспечения (сетевых структур) крупных распределенных систем обработки разнородной информации возникает ряд проблем, обусловленных появлением фракций контрагентов - элементарных процессов обработки информации, функционирующих ненадлежащим образом (недостаточно эффективно обрабатывающих информацию, вовсе не обрабатывающих информацию или обрабатывающих ее неправильно) [1]. Наряду с исследованием числа контрагентов в текущий момент времени [2] большой интерес представляет задача определения качественного распределения контрагентов по узлам распределенной системы обработки информации (плотности распределения контрагентов). Исследование различных случаев показывает, что распространение контрагентов не просто происходит неслучайно, но подчиняется определенным закономерностям, которые в общей совокупности могут быть представлены как информационный потенциал - функция, описывающая характеристики исследуемой распределенной системы обработки информации как информационной среды, в которой происходит распространение элементарных информационных процессов (квантов информации) - агентов и онтрагентов.
Вид информационного потенциала определяется конкретными характеристиками рассматриваемой распределенной системы: параметрами физических каналов сети передачи данных, наличием программно-аппаратных средств контроля передаваемой информации и многими другими. Кроме того, сами информационные процессы обладают рядом специфичных свойств, таких как, например, скорость распространения соизмеримая со скоростью передачи информации по физическим каналам связи. Это позволяет по-новому взглянуть на исследуемую проблему, в частности провести аналогию между контрагентами и элементарными частицами квантовой физики (релятивистским электроном), а также сопоставить информационный и обычный электромагнитный потенциалы, т.к. распространение контрагентов на физическом уровне происходит в виде квантов информации, передающихся по каналам связи на околосветовых скоростях. Таким образом, для определенного класса задач контрагенты могут быть рассмотрены как «облако» электронов в некотором электромагнитном потенциальном поле, что позволяет применить к исследованию их пространственного вероятностного распределения в этом поле известный математический аппарат [3].
Такой «потенциальный» подход обоснован еще и тем, что распространение контрагентов, пусть и подчиняющееся определенным закономерностям, все же носит случайный характер, что не дает нам возможности абсолютно точно предсказать расположение контрагентов в определенный момент времени. Тем не менее, он позволяет ввести вероятностную функцию - аналог волновой функции для определения плотности вероятности нахождения контрагента в том или ином узле распределенной системы обработки информации. Данные о количестве контрагентов в текущий момент времени в совокупности с волновой функцией, определяющей их вероятностное распределение, дают комплексное представление о протекании процесса распространения контрагентов. Это позволяет вырабатывать стратегии оптимального противодействия как с точки зрения размера популяции противодействующих агентов, так и с точки зрения наилучшего «пространственного» выбора областей распределенной системы для реализации управляющего воздействия.
В классической физике потенциал определяет некое воздействие, которое среда оказывает на тело, помещенное в нее. Извест-
ны разные по типу физического воздействия потенциалы - гравитационный, электромагнитный. Пусть информационный потенциал будет также определять воздействие среды - распределенной системы обработки информации - на помещенное в нее тело (например, контрагент). Это воздействие очевидным образом влияет на движение тела в среде, т.е. на распространение контрагентов в распределенной системе обработки информации, определяя достижимость узлов распределенной системы и время, требуемое для того, чтобы эти узлы занять.
Достижимость узлов - важное понятие для определения информационного потенциала, характеризующее принципиальную возможность размещения контрагента на определенном узле распределенной системы обработки информации. Например, на узле, временно недоступном из-за сбоя канала связи, размещения контрагента принципиально невозможно. Налицо ситуация «потенциального барьера», препятствующего распространению информационных процессов в «закрытый» потенциальным барьером сегмент распределенной системы обработки информации. Это еще одно подтверждение в пользу правомерности потенциального подхода к изучению поставленной проблемы.
Рассмотрим совокупную скалярную оценку меры воздействия, оказываемого информационной средой (распределенной системой обработки информации) на распространение в ней элементарных квантов информации (агентов и контрагентов). Воздействие информационной среды обусловлено большим числом факторов: скоростью, пропускной способностью и загруженностью каналов связи, задержками и ошибками передачи информации, наличием программных и аппаратных средств контроля над передаваемой информацией и многими другими. Оценим данное воздействие, исходя из меры затрат на перемещение (помещение) элементарного кванта информации (агента, контрагента) извне (из бесконечности, «пустоты») в заданный узел распределенной системы обработки информации. Практический смысл по аналогии с электромагнитным полем имеет разность потенциалов - мера «работы» по перемещению контрагента между двумя узлами распределенной системы. Очевидно, что такая мера возрастает с увеличением пути, который требуется пройти элементарному кванту информации для достижения выбранного узла. Путь, проходимый элементарным квантом информации, или иная с ним связанная величина теорети-
чески может выступать в качестве единственного параметра, определяющего информационный потенциал распределенной системы обработки информации. Возможность описать потенциал в виде функциональной зависимости от одной величины позволяет значительно продвинуться в решении задачи аналитического нахождения волновой функции (вероятностного распределения контрагентов по узлам распределенной системы обработки информации). Рассмотрим один из способов определения такой величины.
Пусть по аналогии с классическими физическими потенциалами информационный потенциал также будет отрицательным, а свое максимальное значение - 0 - будет принимать вне распределенной системы обработки информации («в бесконечности»). Тогда потенциальная энергия будет определять доступность узла распределенной системы обработки информации, которая характеризует потенциальную возможность достижение данного узла элементарным квантом информации (меру затрат на помещение элементарного кванта информации в заданный узел распределенной системы обработки информации). Максимальную доступность будут иметь узлы с минимальной потенциальной энергией, т.к. в этом случае понадобится совершить наименьшую работу по «помещению» кванта информации в выбранный узел.
Информационные потоки в распределенной системе обработки информации могут быть представлены как перемещение большого числа элементарных квантов информации. В качестве таких квантов могут рассматриваться как отдельные сетевые пакеты, так и некоторые «завершенные» информационные объекты - файлы, программы, агенты и контрагенты. В ходе своего «перемещения» элементарные кванты информации передаются по каналам связи, а также претерпевают обработку в узлах распределенной системы, через которые происходит их передача.
Отдельно отметим процесс хранения элементарного кванта информации на выбранном узле распределенной системы обработки информации, в ходе которого возникает эффект «информационного следа».
Проиллюстрируем его на простом примере. Пусть в качестве элементарного кванта информации выступает вирус. В ходе распространения вирусной эпидемии один экземпляр вируса был размещен на некотором узле распределенной системы обработки информации, который впоследствии был отключен от электропита-
ния. Фактически данный узел перестал быть доступным, а значит -перестал влиять на распространение вирусной эпидемии. Однако, возобновление электропитания и последующее «включение» узла в структуру распределенной системы вносит очевидное изменение в информационный потенциал и может качественным образом повлиять на характер распространения вирусной эпидемии. Такие информационные следы могут оказывать существенное влияние на перемещение информационных процессов в распределенной системе обработки и потому заслуживают особого внимания и пристального изучения.
Рассмотрим распределенную систему обработки информации в виде графа, вершинами которого являются узлы распределенной системы, а ребрами - каналы связи, связывающие соответствующие узлы. Сопоставим каждому ребру графа определенный вес. В качестве такого веса может выступать, например, среднее фактическое время передачи 1 кбит информации по соответствующему каналу связи. Ребрам может быть также сопоставлено направление, соответствующее возможному направлению движения информации по выбранному каналу связи (рисунок).
Помимо характеристик непосредственно каналов связи на передачу элементарных квантов информации будет влиять задержка узла - время, которое в среднем тратится узлом распределенной системы на обработку полученной информации соответствующего рода и дальнейшую передачу по каналам связи. Если взять в качестве примера распространение сетевой вирусной эпидемии почтовых «червей», то задержкой узла будет являться среднее время между очередными проверками полученной корреспонденции пользователем, т.к. дальнейшее распространения «червя» возможно только после прочтения письма. Если же компьютер защищен антивирусом, устойчивым к данному «червю», то задержка узла возрастает до бесконечности - дальнейшее распространение «червя» через этот компьютер не происходит (еще один вариант эффекта потенциального барьера).
Представление распределенной системы обработки информации в виде графа
Отметим также, что задержка узла зависит от характера информации и не является величиной абсолютной и неизменной. Например, она может различаться для одного и того же узла в случае обработки текстовой, аудио- и видеоинформации.
Присвоим каждому узлу распределенной системы обработки информации вес, соответствующий средней фактической задержке узла (см. рисунок). В результате данной операции все ребра и вершины графа будут ранжированы величинами одной размерности (время в секундах). Выберем минимальный вес среди всех полученных и поделим на него веса всех ребер и вершин графа. Получим безразмерную задержку информационных потоков - нормированные веса, не меньшие 1. Минимальное значение веса 1 будет достигаться на ребре (или в узле), соответствующем каналу связи (узлу) с минимальной задержкой информационного потока.
Таким образом, с помощью введенных весов можно определить минимально необходимое время, которое потребуется элементарному кванту информации, чтобы преодолеть путь между двумя узлами, что позволяет оценить расстояние между этими узлами.
Определим длину пути между двумя узлами распределенной систем обработки информации как сумму весов ребер, составляющих этот путь, а также весов узлов, находящихся на этом пути, не включая концевые узлы пути. Пользуясь этим определением, можно ввести понятие расстояния между вершинами графа - минимальная из длин путей, соединяющих эти вершины.
Введем систему координат, для чего определим начало координат и способ определения в ней координат узлов распределенной системы обработки информации. Как следует из рассмотренного в самом начале примера, в качестве точки отсчета наиболее естественно взять первый узел распределенной системы, занятый контрагентом. Такой выбор начала координат оправдан еще и тем, что размещенный первым контрагент будет оказывать серьезное влияние на формирование потенциала. Координатой узла в зафиксированной таким образом системе координат будет расстояния между началом координат и выбранным узлом.
Мы видим, что выбор начала координат фактически эквивалентен фиксации состояния распределенной системы обработки информации в определенный момент времени. Исходя из характера распространения контрагентов, логично расширить определение расстояния до узла, а именно - считать расстоянием до узла не просто длину пути между ним и началом координат, а длину пути между ним и ближайшим узлом, занятым контрагентом. Уточненная таким образом метрика учитывает участие в процессе распространения контрагентов не только первого, но и всех остальных узлов, занятых контрагентами. Действительно, с течением времени область, охваченная контрагентами, расширяется и смещается «вглубь» распределенной системы обработки информации, в результате чего повышается достижимость узлов, к которым приближается граница этой области. Кроме того, такое определение расстояние согласуется с одной из физических моделей, а именно -моделью Козлова-Никишина [4], что еще раз подтверждает правомерность выбранного потенциального подхода.
Введенное нами понятие информационного потенциала дает возможность существенно продвинуться в решении задачи определения характера распространения информационных процессов в распределенных средах. Наличие информации о вероятностном распределении информационных процессов по узлам распределенной системы обработки информации позволяет на качественно
ином уровне прогнозировать распространение фракций контрагентов. А управляющие воздействия, формируемые с учетом этой информации, более оптимальны не только с точки зрения минимизации размера фракции контрагентов, но и выбора узлов распределенной системы обработки информации, к которым это воздействие применяется.
1. Приходько М.А. Федунец Н.И. Проблемы взаимодействия конкурирующих интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации. «Неделя Горняка-2010». Март 2010. Материалы конференции.
2. Приходько М.А. Взаимодействие конкурирующих интеллектуальных агентов в распределенных мультиагентных системах обработки информации при экспоненциальном и равномерном возрастании числа контрагентов. «Неделя Горняка-2010». Март 2010. Материалы конференции.
3. Козлов В.В., Никишин Е.М. Релятивистский вариант гамильтонова формализма и волновые функции водородоподобного атома. Вестн. МГУ. Сер. 1. Ма-тем., мех. 1986. №5. С. 11-20.
4. Козлов В.В., Никишин Е.М. Релятивистский вариант гамильтонова формализма и волновые функции водородоподобного атома. Вестн. МГУ. Сер. 1. Ма-тем., мех. 1986. №5. С. 11-20.
КОРОТКО ОБ АВТОРЕ -------------------------------
Приходько М.А. - Московский государственный горный университет, Moscow State Mining University, Russia, ud@msmu.ru
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
