CC BY
0
Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»
УДК 004.942
МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ АНАЛИЗА БОЛЬШИХ ДАННЫХ НА ПРЕДПРИЯТИИ РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ
И.Э. Летунова, Е.Д. Летунов Научный руководитель - И.В. Ковалёв
Акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнева», Российская Федерация, 662972, г. Железногорск, ул. Ленина, 52
Letunovaira4@gmail.com
В тезисах представлена целесообразность внедрения мультиагентной системы на предприятиях ракетно-космической отрасли, для интеллектуального анализа больших данных.
Ключевые слова: мультиагентная система, интеллектуальный анализ, информационные технологии.
MULTI-AGENT SYSTEM FOR ANALYSIS OF BIG DATA AT AN ENTERPRISE OF THE ROCKET AND SPACE INDUSTRY
I.E. Letunova, E.D. Letunov Scientific supervisor - I.V. Kovalev
Joint Stock Company "Information Satellite Systems" named after Academician M.F. Reshetnev, Russian Federation, 662972, Zheleznogorsk, st. Lenina, 52
Letunovaira4@gmail.com
The thesis presents the expediency of introducing a multi-agent system at the enterprises of the rocket and space industry, for the intelligent analysis of big data.
Keywords: multi-agent system, intellectual analysis, information technology.
Мультиагентные системы описаны как решение сложных задач с распределительными функциями. Для значительного увеличения эффективности работы с электронными документами за счет их автоматизированного интеллектуального анализа, необходимо использовать агентный и онтологический подходы, что позволит упростить анализ документов, сделать его масштабируемым.
Создание необходимых условий для развития цифровой экономики, в которой данные в цифровой форме являются ключевым фактором производства во всех сферах социально-экономической деятельности, повышает конкурентоспособность страны, что обеспечивает экономический рост и национальный суверенитет.
В современном мире анализ и обработка больших данных стали насущной необходимостью. Традиционные подходы к анализу информационных данных не могут обеспечить максимально возможный охват данных, системный подход, установление и отслеживание взаимосвязей между большим количеством параметров и другие важнейшие аспекты. В свою очередь, возможность отслеживания и выявления новых тенденций при создании космической техники является первостепенной, поскольку необходимо поддерживать позиции российских предприятий как инновационных организаций, а также в создании конкурентных космических аппаратов на международном уровне.
Актуальные проблемы авиации и космонавтики - 2022. Том 2
Для принятия своевременных управленческих решений на предприятиях ракетно-космической отрасли необходимо постоянное наличие и доступность к актуальной, непротиворечивой информации о состоянии не только происходящих в организации процессов, но и доступ к постоянно обновляющейся научно-технической и иной информации. Для непрерывного доступа к информации необходимо внедрить систему, которая позволит проводить аналитическую обработку больших данных в режиме реального времени. Данная система представляет возможности в области исследования и анализа данных, стратегическое планирование, прогнозирование исследования и многое другое. Возможным применением являются цифровые технологии интеллектуального анализа больших данных с использованием алгоритмов машинного обучения и математического моделирования. Для обработки огромных массивов данных необходимо применить систему с использованием алгоритмов интеллектуального анализа данных.
Среди преимуществ метода интеллектуального анализа можно выделить возможность автоматически обрабатывать архивы накопленных данных и извлекать из них необходимую информацию, устанавливать и отслеживать взаимосвязь между большим количеством параметров, учитывать результаты математического моделирования.
В настоящее время сфера исследований и разработок в области мультиагентных систем широка и разнообразна. Начиная с середины 90-х годов, теоретические и прикладные исследования в области мультиагентных систем значительно активизировались и заняли одно из ведущих мест в области информационных технологий.
В последнее десятилетие мультиагентные системы стали предметом возрастающего интереса специалистов в области информационных технологий. Научное направление, которое развивалось с 70-х годов в недрах искусственного интеллекта параллельно со многими другими направлениями, постепенно оказалось на ведущих позициях, причем не только в искусственном интеллекте, но и в области информационных технологий в целом.
Мультиагентные системы получили широкое распространение и использование в различных сферах. Применение мультиагентных систем в графических приложениях, компьютерных играх, фильмах, логистике, робототехнике, а также в составных системах обороны, сфере сетевых и мобильных технологий, позволяет добиться гибкости, а благодаря достаточному запасу компонентов и самоорганизации система имеет способность к самовосстановлению.
Главной причиной популярности современной идеи МАС в теории и практике информационных технологий является предложенный в ней новый взгляд на концептуализацию, проектирование и программную реализацию крупномасштабных приложений. Приложения характеризуются такими чертами, как распределенность и открытость как самих приложений, так и той среды, в которой они должны функционировать. В парадигме мультиагентных систем используются такие мощные средства разрешения как модульность и обобщение. Эти принципы давно известны и хорошо зарекомендовали себя в теории и практике сложных систем.
Интеграция мультиагентной системы и интеллектуального анализа данных способствуют созданию инновационных инструментов и системы, для значительных результатов в распределительных средах. Благодаря данной интеграции ключевыми достоинствами становятся простота масштабирования, повышение безопасности данных.
Разрабатываемая мультиагентная система для интеллектуального анализа больших данных на предприятиях ракетно-космической отрасли может использоваться при реализации перспективных космических проектов, внутри предприятия для повышения эффективности производства, а также для перехода на принципы цифрового производства.
Секция ееМатематические методы моделирования, управления и анализе данных»е
Библиографические ссылки
1. Безгубова Ю.О. Мультиагентное управление распределенными информационными потоками // Образовательные ресурсы и технологии. 2015. №1(9). С. 113-119.
2. Евгенев Г.Б. Мультиагентные системы компьютерной инженерной деятельности / Г.Б. Евгенев // Информационные технологии, 2000. - №4. С.2-7.
3. Кияев В. И., Герасимов Р.В. Интеллектуальный CRM на базе мультиагентного подхода. «Стохастические методы оптимизации в информатике». 2012. Т.8. вып.1, С. 68-79.
© Летунова И.Э., Летунов Е.Д., 2022
