CC BY
190
us
RESEARCH
НАУКА И АСУ 2014
МОДЕЛЬНО-АНАЛИТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АГЕНТОВ С ДИНАМИЧЕСКОЙ СИНХРОНИЗАЦИЕЙ ИХ ДЕЙСТВИЙ
Птицына Л.К., д.т.н., профессор, Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича (СПбГУТ), [email protected] Лебедева А.А., Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А.Бонч-Бруевича (СПбГУТ), [email protected]
Ключевые слова:
информационный интеллектуальный агент, динамическая синхронизация действий, объектно-ориентированная модель, методика.
АННОТАЦИЯ
Предложена формализация представления расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов в среде АСУ. Формализация ориентирована на формирование математического обеспечения подсистемы контроля качества функционирования информационных интеллектуальных агентов. При расширении моделей отражаются ситуации достижимости цели при динамических приоритетах в объединении распределённых действий информационных интеллектуальных агентов.
Введение
Одно из магистральных направлений совершенствования автоматизированных систем управления ориентируется на интеллектуализацию функциональных процессов за счёт включения в их инфраструктуры информационных интеллектуальных агентов [1]. Подобный подход применяется для планирования достижения поставленных целей по сбору и анализу информации, необходимой для эффективного функционирования автоматизированных систем управления [2, 3].
В соответствии с технологическим базисом автоматизированных систем управления в архитектуре информационных интеллектуальных агентов специфицируется представительное множество параллельных и распределённых процессов выполнения действий, приводящих к достижению поставленных целей. Информационные интеллектуальные агенты, реализующие возложенные на них задачи, проектируются как сложные программно-технологические комплексы, действия которых планируются в соответствии с состояниями окружающей среды и поставленными целями. Исходная информация для планирования может формироваться на основе объединения априорных и апостериорных данных, а также результатов прогнозирования возможных событий, ока-
зывающих существенное влияние на состояние окружающей среды. Апостериорные данные накапливаются информационными интеллектуальными агентами в процессе наблюдения за поведением окружающей среды. Прогнозирование возможных событий выполняется отдельными подсистемами агентов в процессе достижения целей.
Вследствие многообразия случайных факторов, определяющих поведение инфокоммуникационных ресурсов автоматизированных систем управления, в функциональную спецификацию информационных интеллектуальных агентов вводятся механизмы с динамическими приоритетами в объединении параллельных действий.
Временная развертка прогнозируемых событий находится в непосредственной зависимости от динамических профилей деятельности информационных интеллектуальных агентов. Задача построения временной развёртки прогнозируемых событий при явных схемах описания предусловий решается с помощью аналитических моделей достижимости целей [4].
Проблемная ситуация построения временной развертки при динамической синхронизации параллельных и распределённых действий информационных интеллектуальных агентов остается открытой.
SCIENCE AND ACS 2014
US
RESEARCH
Вводимая модификация функциональной спецификации является объективным основанием для расширения модельно-аналитического обеспечения информационных интеллектуальных агентов, раскрытого в [4, 5, 6, 7].
Расширение модельно-аналитического обеспечения информационных интеллектуальных агентов Предлагаемое расширение проводится путём разработки новой системы методик и их реализации применительно к типовым условиям достижения поставленных целей с помощью информационных интеллектуальных агентов в автоматизированных системах управления. В систему методик включаются:
- методика формирования расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий при достижении поставленных целей;
- методика формирования параметрического пространства расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий при достижении поставленных целей;
- методика аналитического определения риска срыва временного регламента функционирования информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий при достижении поставленных целей;
- методика планирования экспериментов при исследовании влияния архитектурных характеристик информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении параллельных действий при достижении поставленных целей на уровень риска срыва их временного регламента;
- методика включения нового методического обеспечения в методологию проектирования интеллектуальных программных агентов;
- методика разработки инструментального программного обеспечения для проектирования информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами синхронизации их действий, включающая подтверждение корректности их функционирования применительно к реальным условиям.
Построение расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий
В методике формирования расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий при достижении поставленных целей предусматривается выбор класса диаграмм деятельности, соблюдений правил нотаций объектно-ориентированного моделирования, описание состава информационных ресурсов, представление типов запросов к информационным ресурсам и статистических
характеристик процессов их выполнения, описание отношений предшествования для отображаемых действий и их стохастических свойств, определение спецификаций объединений параллельных действий и вероятностей динамических приоритетов по завершению распараллеленных действий.
Методикой предписывается выполнение следующих действий:
1. Состав информационных ресурсов автоматизированной системой управления описывается вектором Я(1х/), каждый элемент которого Г1 , ¿ = 1,2,..., I может принимать одно из двух дискретных значений 1,0, причем:
• г =1, если 1 -й информационный ресурс активен;
• г =0 - в противном случае.
2. Настройки информационного интеллектуального агента в условиях достижения поставленной цели характеризуются следующим образом:
1) каждое действие выражается в генерации и отправке запроса к информационному ресурсу, приеме и обработке получаемого ответа, и описывается:
• плотностью распределения вероятностей дискретного времени успешного выполнения запроса (к0),
к0, = 1,2, ...К' 1=1,2,..„I;
• плотностью распределения вероятностей дискретного времени неуспешного выполнения запроса // ),
к^ = 1,2,... К 1=1,2,.,I;
2) при функционировании интеллектуального агента различаются параллельные и последовательные действия. Действия планируются подсистемой планирования информационного интеллектуального агента. Совокупность этих действий представляется расширенной объектно-ориентированной моделью в виде графа в нотации иМЬ 2.0, описываемого:
• матрицей инциденций С (^Ю, N<1 для N узловых вершин, каждая из которых соответствует запуску, завершению, объединению или распараллеливанию действий;
• матрицей Р (МхМ), М > I вероятностей переходов между неузловыми вершинами, соответствующих выполняемым действиям;
• вектором функций объединения (входа в неузловые вершины) последовательно выполняемых действий РА(1хМ), каждый элемент которого является функцией «исключающего ИЛИ» с т аргументами, соответствующими входящим т дугам, РАт =©(т) ;
• вектором функций разветвления (выхода из неузловых вершин) последовательно выполняемых действий Рв(1хМ), каждый элемент которого является функцией «исключающего ИЛИ» с т аргументами, соответствующими т исходящим дугам, РА,т =©(т) ;
• вектором функций объединения (входа в узловые вершины) распараллеленных п действий Р^1х1): Р^;=л(п), если объединение осуществляется согласно булевой функции «И», Р^;=л(п), если объединение осуществляется согласно булевой функции «ИЛИ », Р^— Рлир(п), если объединение осуществляется согласно априорным динамическим приоритетам, ¿ = 1,2,...,1 ;
m
RESEARCH
НАУКА И АСУ 2014
• вектором функций распараллеливания (выхода из узловых вершин) n действий F0(1x/): F0i=A(n) , ¿=1,2,...,/.
• набором векторов Qn(/x1) n=1,2,...,N, представляющих вероятности динамических приоритетов по завершению распараллеленных действий в полной группе несовместных событий.
3) действия интеллектуального агента запланированы на выполнение типовых запросов:
• последовательный и параллельный опросы групп репли-цированных (дублированных) источников информации;
• последовательный и параллельный опросы групп нере-плицированных источников информации.
4) в качестве динамических характеристик информационного интеллектуального агента выбираются математическое ожидание и дисперсия времени достижения поставленной цели, а также риск срыва временного регламента, определяемый как вероятность того, что время достижения цели превысит установленное ограничение.
Заключение
Научная новизна методики формирования расширенных объектно-ориентированных моделей информационных интеллектуальных агентов с динамическими приоритетами в объединении их параллельных действий при достижении поставленных целей заключается в расширении формализаций по отношению к известным случаям представления систем искусственного интеллекта за счёт учёта новых условий выполнения соединений распараллеленных действий.
Литература
1. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг. 2-е изд.,: пер. с англ. - М. : Издательский дом «Вильямс», 2007. - 1408 с. - ISBN 978-5-84590887-2, ISBN 0-13-790395-2.
2. Интеллектуальные технологии и представление знаний. Планирование действий интеллектуальных агентов
в информационных сетях : учеб. пособие / Л.К. Птицына, С.В. Добрецов. - СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2006. -172 с. - ISBN 5-7422-1101-5.
3. Информационные сети. Интеллектуальные информационные агенты : учеб. пособие / Л.К. Птицына, С.М. Шестаков. -СПб. : Изд-во Политехн.ун-та, 2008. - 210с. -ISBN 5-7422-1728-5.
4. Разработка и анализ моделей поведения интеллектуальных информационных агентов в гетерогенной сети при априорной неопределенности / Л. К. Птицына, С. Н. Власов // Промышленные АСУ и контроллеры. № 6. - М.: Изд-во Научтехлитиздат, 2011. - С. 33 - 37.
5. Научные достижения в области разработки математического обеспечения интеллектуальных информационных агентов для формирования нового качества высшего политехнического образования. Лекция-доклад / Л.К. Птицына, С.Н. Власов // Труды Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования (14 - 15 апреля 2010 г., Москва, НИТУ «МИСиС»)». - М. : Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов, 2010. - 52 с.
6. Преодоление неопределенности относительно динамических профилей комплексных систем защиты информации / Л. К. Птицына, А.В. Птицын // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М. Ф. Решетнева. Выпуск 5 (31) (по материалам XII Международного симпозиума по непараметрическим методам в кибернетике и системном анализе) Красноярск. - 2010. - С. 154 - 156.
7. Птицына Л.К., Лебедева А.А. Информационные технологии проектирования интеллектуальных программных агентов для крупномасштабных сетей // Труды Международной научно-методической конференции «Информатизация инженерного образования» - ИНФ0РИН0-2014 (Москва, 15 - 16 апреля 2014 г.). - М.: Издательство МЭИ, 2014. - C. 265 - 266. - ISBN 978-5-7046-1535-4.
SCIENCE AND ACS 2014
His
RESEARCH
THE MODEL-ANALYTICAL SUPPORT OF INFORMATIVE INTELLIGENT AGENTS WITH DYNAMIC SYNCHRONIZATION OF THEIR OPERATIONS
Ptitsyna L., Doc.Tech.Sci., professor, Saint-Petersburg State University of Telecommunications (SPbSUT), [email protected] Lebedeva A., Saint-Petersburg State University of Telecommunications (SPbSUT), [email protected]
Abstract
The report contains information on the formalization of extended object-oriented models of informative intelligent agents for industrial control systems (ICS). The formalization is intended for the creation of mathematical support of the quality of functioning control subsystem of informative intelligent agents. Extended models of informative intelligent agents with dynamic priorities in combination of their distributed operations are intended for the description of situations of reachability of purposes. Keywords: informative intelligent agent, dynamic synchronization of operation, object-oriented model, methods.
References
1. Russell, S., Norvig, P. 2007, Iskusstvennyi intellekt: covre-mennyi podkhod [Artificial intelligence: a modern approach], Moscow, 1408 p.
2. Ptitsyna, L.K., Dobretsov, S.V. 2006, Intellektualnye technologies' i predstavlenie znanii. Planirovanie deistvii intellektual-nykh agentov v informatsyonnykh setyakh: uchebnoe posobie [Intelligent technologies and knowledge representation. The planning of operations of intelligent agents in informative networks: educational book], Saint-Petersburg, 172 p.
3. Ptitsyna, L.K., Shestakov, S.M. 2008, Informatsionnye seti. Intellekyualnye informatsyonnye agenty: uchebnoe posobie [Informative networks. Intelligent informative agents: educational book], Saint-Petersburg, 210 p.
4. Ptitsyna, L.K., Vlasov, S.N. 2011, Razrabotka i analiz modelei povedeniya intellektualnykh informatsyonnykh agentov v geterogennoi seti pri apriornoi neopredelennosti [The develop-
ment and analysis of behavioral models of intelligent informative agents in a heterogeneous network in conditions of a priori uncertainty], Promyshlennye ASY i kontrollery [Industrial automatic control systems and controllers], Moscow, no. 6, p. 33 -37.
5. Ptitsyna, L.K., Vlasov, S.N. 2010, Nauchnye dostizheniya v oblasti razrabotki matematicheskogo obespecheniya intellek-tualnykh informatsyonnykh agentov dlya formirovaniya novo-go kachestva vysshego politekhnicheskogo obrazovaniya. Lektsiy-doklad. [Scientific achievements in the development of mathematical support of intelligent information agents for the formation of a new quality of Polytechnic education. It's the lecture-report.], Trudy Vsepossiiskoi nauchno-prakticheskoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiem "Informatsionnye tekhnoligii v obespechenii novogo kachestva vysshego obrazovaniya (14 - 15 apreliya, Moskva)" [Papers of all-Russian scientific-practical conference with international participation "Information technologies in the providing of a new quality of higher education (April, 14 - 15, Moscow)".], Moscow, 52 p.
6. Ptitsyna, L.K., Ptitsyn, A.V. 2010, Preodolenie neopredelennosti otnositelno dinamicheskikh profilei kompleksnykh sistem zashchity informatsii [The overcoming uncertainty about the dynamic profiles of complex systems of information security], Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta aerokosmi-cheskogo universiteta imeni akademika M.F. Reshetneva [Journal of the Siberian state aerospace university named after academician M.F. Reshetnev], Krasnoyarsk, no. 5 (31) (papers of the XII International Symposium on nonparametric methods in cybernetics and system analysis), p. 154 - 156.
7. Ptitsyna, L.K., Lebedeva, A.A. 2014, Informatsionnye tekh-nologii proektirovania intellektualnykh programmnykh agentov dlya krupnomashtabnykh setei [Information developing technologies of intelligent software agents for large-scale networks], Trudy Mezhdunarodnoi nauchno-metodicheskoi kon-ferentsii "Informatizatsiya inzhenernogo obrazovaniya" -INF0RIN0-2014 (15-16 aprelya, Moskva)[Papers of International scientific-methodical conference "Informatization of engineering education" - INF0RIN0-2014 (April, 15 -16, Moscow)], Moscow, p. 265-266.
