CC BY
12
УДК 65.011.56
МУЛЬТИАГЕНТНИЙ П1ДХ1Д ДО ПР0ЕКТУВАННЯ 1НФОРМАЦ1ЙНО-АНАЛ1ТИЧНИХ СИСТЕМ
© 2017
ПРИМОСТКА А. О.
УДК 65.011.56
Примостка А. О. Мультиагентний пщхщ до проектування iнформацiйно-аналiтичних систем
Досл'джено мультиагентний nidxid до проектування ¡нформац/йно-анал/тичних систем. Проанал'зовано iснуюч: тдходи до проектування муль-тиагентних систем та об(рунтовано додатковi завдання, що виникають у процеа розробки архтектури системи. Проанал/зовано високор'в-неву архтектуру мультиагентноi системи. Кожна тдсистема, що входить у загальну систему, розглянута загалом. Окремо представлена детал'ващя архтектури тдсистеми збору та збер'гання даних до р/вня окремих агент'в. Розроблена архтектура тдсистеми дозволяв и ви-користання у будь-я^й мультиагентнш системi, що мае на мет'> збр та анал'в великоi ^mmi даних. Також представлена детал'ващя тдсистеми анал'ву даних. Архтектура даноi тдсистеми представляв собою узагальнену модель роботи тдприемства в контекстiмультиагентно-го тдходу. Для кожного модуля та агента, якi е структурними елементами тдсистем, наведено опис функ^й та ¡х призначення. Ключов'! слова: шформацшно-аналтична система, мультиагентна система, тдсистема збору та збергання даних, тдсистема анал'ву даних, модуль, агент. Рис.: 3. Табл.: 3. Ббл.: 10.
Примостка Андрй Олександрович - кандидат економiчниx наук (Кшв) E-mail: aprimostka@irpin.com
УДК 65.011.56
Примостка А. А. Мультиагентный подход к проектированию информационно-аналитических систем
Исследован мультиагентный подход к проектированию информационно-аналитических систем. Проанализированы существующие подходы к проектированию мультиагентных систем и обоснованы дополнительные задачи, которые возникают в процессе разработки архитектуры системы. Проанализирована высокоуровневая архитектура мультиагентной системы. Каждая подсистема, которая входит в общую систему, рассмотрена в целом. Отдельно представлена детализация архитектуры подсистемы сбора и сохранения данных до уровня отдельных агентов. Разработанная архитектура подсистемы позволяет ее использование в любой мультиагентной системе, которая своей целью имеет сбор и анализ большого количества данных. Также представлена детализация подсистемы анализа данных. Архитектура данной подсистемы представляет собой обобщенную модель работы предприятия в контексте мультиагентного подхода. Для каждого модуля и агента, которые являются структурными элементами подсистем, представлены описание функций и их назначение. Ключевые слова: информационно-аналитическая система, мультиа-гентная система, подсистема сбора и хранения данных, подсистема анализа данных, модуль, агент. Рис.: 3. Табл.: 3. Библ.: 10.
Примостка Андрей Александрович - кандидат экономических наук (Киев) E-mail: aprimostka@irpin.com
UDC 65.011.56 Prymostka A. 0. The Multiagent Approach to Projecting the Information-Analytical Systems
The multiagent approach to projecting the information-analytical systems was researched. The existing approaches to projecting the multiagent systems were analyzed, the additional tasks that arise in the process of developing the system architecture were substantiated. The high-level architecture of a multiagent system was analyzed. Each subsystem, which is part of the overall system, is taken into consideration in general. A detailization of architecture of the subsystems for collection and storage of data down to the level of individual agents is presented separately. The developed subsystem architecture provides its use in any multiagent system that is aimed at collection and analysis of large amounts of data. Also a detailization of the subsystem of data analysis is presented. The architecture of this subsystem is a generalized model of the enterprise's performance in the context of the multiagent approach. For each module and each agent as structural elements of subsystems the article provides a description of functions and their purpose. Keywords: information-analytical system, multiagent system, subsystem for collection and storage of data, subsystem of data analysis module, agent. Fig.: 3. Tbl.: 3. Bibl.: 10. Prymostka Andrii 0. - PhD (Economics) (Kyiv) E-mail: aprimostka@irpin.com
Усучасному динамiчному середовищi успшшсть 6i3Hecy виршальною мiрою залежить вц швид-кост та обгрунтованоси прийнятих управлш-ських ршень, що вимагае постшного вдосконалення шформацшно-аналгтичних систем. Перспективним напрямом розробки та проектування шформацшно-аналп'ичних систем е мультиагентний шдхц як один з напрямiв розвитку парадигми об'ектно-орiенованого програмування. Хоча мультиагентний шдхц виник у сферi комп'ютерних наук, зараз вш застосовуеться у багатьох галузях, таких як економжа, бюлогш, еколот, сощологш, система оборони, транспорт, лопстика та ш.
Мультиагентна система (МАС) е сукупшстю ккь-кох програмних агенпв (автономних модyлiв), яю вза-емодшть мiж собою. Розробка МАС надае можливкть суттево спростити представлення складних систем, до яких належать й шформацшно-аналп'ичш, та врахува-ти в них можливi ди користувача. Головною перевагою
МАС е здатшсть до виконання значного обсягу роби високо! складносп, яю жоден агент автономно зробити не спроможний. Застосування iерархiчного шдходу для проектування дозволяе розробляти агенпв МАС пара-лельно та незалежно. Також мультиагентний шдхц до проектування систем передбачае просту штеграцш з уже кнуючими шформацино-аналпичними системами, взаемодш та оперативне оновлення аналiтичноí шфор-маци, використання тих джерел даних, яю були доступ-ш в межах кнуючо! в користувача системи. Мультиагентний шдхц до побудови шформацшно-аналп'ичних систем суттево шдвищуе ефектившсть управлшського процесу, а отже, е актуальним напрямом дослцжень.
Вивчення наукових праць, присвячених розвитку шформацшних технологш в економщ, показало, що на цей час сформувалися рiзнi концепци та шдходи до побудови шформацшно-аналгтичних систем, яю в^д^з-няються можливостями доступу до сховищ i баз даних,
лопкою представлення, ршнем автоматизаци, к1льк1стю користувач1в [1- 10]. Перспективним напрямом е науко-bí досл1дження мультиагентних систем, актив1зац1я яких була зумовлена зростанням потужност1 комп'ютерно! техн1ки. Зокрема, виокремилися напрями застосування мультиагентних систем до обробки шформащ! та добу-вання даних у розподкених системах i сховищах даних [2-5]. Для забезпечення захисту даних у таких системах було запропоновано також використовувати мульти-агентш системи [6]. Отже, застосування мультиагент-ного шдходу до побудови шформацшно-аналп'ичних систем потребуе подальших дослцжень.
Мультиагентна система - це сукупшсть агентiв (автономних модулiв), здатних до взаемоди. Пiд програмним агентом розумшть апаратну або програмну сутнiсть (модуль), здатну дiяти в штер-есах досягнення цкей, поставлених перед нею шшим учасником системи: як користувачем, так i розробни-ком, а також шшим агентом. Агента можна розглядати як повшстю незалежну та автономну одиницю мульти-агентно! системи. 1з зростанням рiвня деталiзащ! такий шдхц значно спрощуе проектування мультиагентно! системи в цкому. Мультиагентна система також може бути представлена як сукупшсть окремих шдсистем, тодi на кожному рiвнi деталiзацil потрiбно окремо ви-значити функцiональнiсть тих шдсистем та агенпв, якi е елементами цього рiвня, та визначити онтологш, яка буде використовуватися всерединi системи.
Для проектування МАС використовуються рiз-нi пiдходи, зокрема такi, як Tropos, KADS, Prometheus, ADELFE [7-10] та шш1 Цi пiдходи базуються на класич-них методиках розробки програмного забезпечення. Для складних мультиагентних систем розробляються спещ-альнi методики проектування та реалiзацil на базi вже розроблених пiдходiв або поеднання ккькох пiдходiв в однiй методицi. У класичних алгоритмах розробки про-грамного забезпечення (зокрема, у процеа безпосеред-ньо! розробки без врахування оргашзацшних етапiв, таких, наприклад, як шдтримка чи тестування програмних модулiв) видкяють три основнi етапи розробки нових програмних комплексгв: 1) визначення вимог до системи; 2) проектування, або розробка архггектури; 3) реалiзацiя.
З урахуванням специфiки мультиагентних систем у методиках проектування передбачено деталiзоване та специфiчне розбиття класичних етапгв на окремi фази, в кожнш з яких увага акцентуеться на конкретних цкях та завданнях, яю вважаються найбкьш важливими на по-точний момент процесу розробки. Наприклад, етап проектування може розбиватися на фази архитектурного та деталiзованого дизайну, що фокусуються на специфжацп системи згiдно з вимогами, видкеними на попереднгх фазах. Архiтектурний дизайн визначае глобальну архь тектуру системи в термшах пiдсистем, пов'язаних через потоки даних та управлшня. У фазi детального дизайну метою е визначення можливостей агенпв та !х взаемоди.
Отже, у процесi проектування вимоги до функцю-нування кожного агента визначаються в межах вимог конкретно! мультиагентно! системи. Таким чином, ком-понентний шдхц - з одного боку, i обмеження кожно'1
конкретно! системи - з шшого, визначають необхцшсть проектувати МАС у такий спойб, щоб агенти могли бути використаш й в iнших МАС. Тобто, слц обмеж-увати специфiку вйе! системи лише в рамках одного або деккькох агентiв. Це призводить до того, що iснуючi методи проектування МАС е занадто складними та ма-ють досить тривалий перiод узгодження вимог агентiв. Перевагою мультиагентного шдходу е його потенщал для горизонтального масштабування. Це означае, що за можливост створення у процей роботи таких етапiв, яю можуть виконуватися агентами паралельно, ккь-кiсть таких агентiв можна змшювати для змiни швидко-стi обробки даних. Для впровадження техшки розбиття даних на роздки використовуються рiзнi методи подку зон вiдповiдальностi агенпв, наприклад, методи само-органiзацi! агенпв з використанням протоколiв для ре-алiзацi! розподкено! хеш-таблицi. Усi щ переваги й зу-мовлюють вибiр мультиагентного пiдходу до побудови шформацшно-аналп'ичних систем.
На найвищому рiвнi деталiзащ! мультиагентна iнформацiйно-аналiтична система складаеться з трьох шдсистем: збору та збериання даних, аналiзу даних та взаемоди з користувачем (рис. 1). Опис функцш та при-значення шдсистем наведено в табл. 1.
Рис. 1. Структура мультиагентноТ шформацшно-аналггичноТ системи
Таблиця 1
Структурш елементи МАС та Тх призначення
Назва Призначення
Мультиагентна пщсистема збору та зберiгання даних Пошук джерел даних, автоматичне завантаження, обробка та актуа-лiзацiя даних. Зберiгання зiбраних даних та оновлення структури до актуального стану
Мультиагентна пщсистема аналiзу даних Розрахунок статистично! шформаци, а також побудова прогнозiв. Перелк показникiв залежить вщ набору агентiв, що використо-вувться у системi
Мультиагентна пiдсистема вза£моди з користувачем Вза£модiя з користувачем, штер-претацiя запитiв користувача у зрозум^ системi команди та вiзуалiзацiя результатiв аналiзу
Структура шдсистеми взаемоди з користувачем цкком визначаеться конкретними вимогами користу-вача, а значить, може змшюватися залежно в1д його вимог. Тому бкьш детально опишемо пiдсистеми збору та
О ш СП
о ^
о
=П
X
Q_ О в
<
збериання даних та аналiзу даних. Мультиагентна подсистема збору та збериання даних повинна вирiшувати задачi збереження та обробки нових даних. Також у нш мають враховуватися збГльшення обсягу вхiдних даних, первинна обробка даних, агрегацш рiзнопланових даних. При цьому зростають кiлькiсть та обсяги шформацш-них потокiв, що мають бути проаналiзованi та обробленi при надходженш до пiдсистеми, тому виникае потреба в аналiзi вхГдно! шформаци на достовiрнiсть з метою зни-ження ризикiв завантаження недостовГрно! шформаци до бази даних. Також значно'1 актуальностi набувають питання забезпечення збереження та безпеки шформаци в базах даних, що вимагае запровадження комплексу засобiв шформацшно! безпеки. А для забезпечення щ-лiсностi вразливих даних виникае необхiднiсть ведення протоколювання факту змiни даних i збереження уйх станiв даних пiдсистеми.
Для виргшення окреслено'1 задачi пропонуемо привести рiзноманiтнi структури вхГдно! 1нформацГ1 до одше! базово'1 платформи з вiдображенням прийнятих рiшень у структурГ бази даних, що здатна збериати кто-ричну ГнформацГю. СтратегГ1 об'еднання можуть також вГдрГзнятися для рГзних даних залежно вГд критерГ1в класифГкацГ1 визначених параметрГв даних.
Важливою характеристикою також е поточне Г про-гнозоване навантаження для мшшшаци часу вГд-клику та вимога неперевищення максимального навантаження на систему в процесГ завантаження нових даних. Тому шдсистема збору та зберГгання даних мае таю характеристики:
+ данГ в системГ розбиваються на скГнчену ккь-кГсть класГв за вартГсною функщею атрибутГв кожного елемента даних, причому при вияв-леннГ нових атрибутГв даних система може !х сама класифгкувати; + для кожного класу даних Гснуе набГр агентГв, якГ шдтримують прГоритетний перелГк стратегГй та алгоритмГв виявлення структурних змГн, змГн даних, вГдбору оновлених даних, узагальнення схем даних джерел (медГатор), оновлення структури бази даних з Гсторичною шформащею Г трансформацГ1 та збереження вГдГбраних даних; + для всГе! системи в цкому також шнують агенти аналГзу та прогнозування навантаження серве-рГв та агенти забезпечення зв'язку агентгв мГж собою та Гз зовнГшнГм середовищем, що можуть мати декглька екземплярГв, якГ можуть домовля-тися про вГдповГдальнГсть кожного екземпляра.
Деталшацш архГтектури пГдсистеми збору та зберГгання даних наведено на рис. 2, а короткий опис функ-цш та призначення агентГв ще! пГдсистеми - у табл. 2.
Зазначимо, що в даному контекстГ шд базою даних розушемо базу, яка може збериати надзвичайно вели-ю обсяги даних. З погляду економГчностГ та складностГ побудови найбкьш пристосованою до цих вимог е база, розмГщена в розподкенш файловГй системГ. Це можуть бути як Г нестандартизоваш файловГ данГ, так Г структу-роваш чи неструктурованГ бази данГ, здатш працювати в такому середовищГ.
Така вимога пов'язана з тим, що агент виявлення змгн даних мае як список джерел, обов'язкових для обробки, так i необов'язковi джерела, якг вiн вияляе у процесг аналiзу. Наприклад, це можуть бути сайти, що публгкують новини, або власнг прогнози. Така iнформацiя зберггаеться для подальшого аналiзу гнши-ми агентами. Тематичний перелгк необхiдно! шформаци та 'i! обсяг регулюеться користувачем, у той час як кон-кретнi джерела можуть виявлятися в автоматичному режимг. Розглянемо докладнiше змгст та функцг! кожного типу агентгв як структурних елементгв другого ргвня деталгзацг! МАС.
Агент виявлення структурних змш. Функцго-нальним навантаженням цього типу агентгв е своечасне виявлення структурних змгн у даних i джерелах !х отри-мання. Для забезпечення якомога швидшого збережен-ня оновлених даних у форматг ново! структури агенти, якг працюють зг структурними змгнами та оновлення-ми, повиннг миттево реагувати на оновлення структури джерел даних. Загальним методом е пергодичне опиту-вання, але така стратеггя мае певнг недолгки, зокрема, затримку в оновленнг структури на час опитування та значне навантаження при аналгзг та спгвставленнг старо! та ново! схем даних.
Значно перспективнгшими стратеггями стае ви-користання спецгфгчних програмних гнтерфейсгв сповг-щення про структуры змгни або використання зовнгш-нгх джерел з уже проаналгзованими схемами та загаль-нодоступними даними про ргзницю в структурах схем. У результат аналгзу мае бути доступна для запиту гнфор-мацгя про операцг!, якг були виконанг для кожного атрибута кожного елемента структурно! схеми. Також для кожно! схеми мае бути доступна повна гсторгя змгн для можливостг перегляду ще! шформаци користувачем.
Агент оновлення структури. Коли агент виявлення структурних змгн для конкретно! схеми проаналгзував змгни, що вгдбулися, г сформував порядок операцгй оновлення схеми для приведення !! до ново! форми, вгн отри-муе список даних г починае будувати стратеггю оновлен-ня поточно! схеми. Основними проблемами цього агента е вибгр часу оновлення структури бази даних, який залежить вгд зовнгшнього середовища, г безпосередне проведення самого оновлення. Додатково допускаеться повна вгдмова агента вгд впровадження необхгдних змгн при неможливостг обробки даних в гснуючому зовнгш-ньому середовищг. На результат може впливати багато факторгв: наявнгсть часу та потужностг на оновлення па-раметргв атрибута, наявнгть необхгдного мгсця у видгле-ному просторг, де розмгщуеться база даних, можливгсть обробки запропонованих даних чи структури, обсяг гн-формацг!, яку необхгдно оброблювати, максимальне на-вантаження на мережу та багато гнших.
Агент виявлення змш даних. За функцгональнгстю цей агент схожий з агентом виявлення змгн структури даних, але за алгоритмами роботи вгн вгдргзняеться вгд «структурного» агента. У агента виявлення змгн даних частина аналгзу факту змгни даних не може працювати в режимг повного згставлення, оскгльки в загальному ви-падку це буде вимагати аналгзу повно! вгдповгдностг всгх даних конкретно! схеми з пергодичнгстю виконання, що
Рис. 2. Архитектура мультиагентноУ пiдсистеми збору та зберкання даних
Агенти тдсистеми збору та зберкання даних
Таблиця 2
Назва Призначення
Агент виявлення структурних змш Виявлення та отримання новоТ структури кожного джерела даних
Агент оновлення структури Побудова алгоритму оновлення структури бази даних i саме оновлення
Агент виявлення змш даних Виявлення необхщност оновлення даних i пошук нових джерел даних
Агент-медiатор Автоматичне створення узагальнених схем даних пкля аналiзу поточноТ схеми даних i новоТ структури джерел даних
Агент перемщення та трансформацп даних Створення етатв процесу завантаження даних до бази зпдно з оновленими схемами даних i, власне, завантаження. За необхщносп проводиться трансформа^я даних
Агент навантаження Балансування та паралелiзацiя етатв завантаження. Побудова послщовносп завантаження у прив'язц до агенпв та/або розбиття даних на роздти
Агент зв'язку (загальноТ комушкацп) Едина загальнодоступна точка комункацп пiдсистеми з iншими пiдсистемами. Довщковий каталог агентiв пiдсистеми
О
LU СП
О ^
О =п X
Q_
О ©
<
спiвпадаe з перюдичшстю опитування джерела. Тому якщо використання внутршнк MexaHi3MiB виявлення змш даних неможливе, потрiбно використовувати iншi алгоритми, наприклад аналiз обрано'1 випадково'1 ви-бiрки даних. За умови перевищення мiнiмального рiвня ймовiрностi змши даних транслюються в повiдомлення про необх^шсть актуалiзацiï даних у баз1 Також даний
агент може виконувати пошук нових джерел даних з ви-користанням того ж методу випадково! вибiрки даних, але не з цкьовими даними з даного джерела, а з уйма наявними в баз1
Агент перемщення та трансформации даних. Мета цього агента - за сприятливих зовншнк умов (на-явшть даних для завантаження, завантаження серверiв,
о
ш СП
о ^
о =п X
о_ о в
<
о
ш
наявнГсть вкьного простору для зберГгання тощо) вико-нання операцГ! перевантаження вГдфкьтрованого набору даних (якщо е можливГсть його отримати), чи усього набору даних, якщо немае достовГрного фкьтра. Разом з перевантаженням даних може виконуватись операцш трансформации СкладнГсть трансформацГ! визначаеться агентом та може бути розбита на деккька простГших, схеми для яких агент отримуе в агента-медГатора. У за-гальному випадку як джерело чи приймач даних висту-пае тимчасова база даних, але при простих трансформа-цшх, де можливо оброблювати потоковГ даш, етап збере-ження даних до тимчасово'1 бази даних за домовлешстю агентГв може бути опущений.
Агент узагальнення схем даних (медiатор). Цей агент вГдповГдае за створення схем даних, у яю заван-тажуються даш, причому як промГжш, так Г цкьов1 При побудовГ цього агента основними проблемами е класи-фжацш нових атрибутГв даних в автоматичному режимГ та оновлення даних при ручному коригуванш класу да-них, побудова схеми з урахуванням класу даних, залеж-но вГд якого обираються рГзш варГанти трансформацГ! вихГдних даних: вГд створення нового атрибута до по-вного Ггнорування цих даних, Г побудова не ткьки цкьо-во! схеми, але й можливостГ розбити проведену трансформацию до рГвня одиничних операцГй за запитом.
Агент навантаження. Основною метою е балан-сування та паралелГзацш етапГв завантаження. Це дося-гаеться побудовою прогнозу параметрГв навантаження агентГв, якГ використовуються при плануванш операцГй завантаження та трансформацГ!, що дозволяе створюва-ти послГдовностГ завантаження у прив'язцГ до агентГв.
Також цей агент може прогнозувати ккьюсш оцшки процесу завантаження та трансформацГ! для виявлення необхГдностГ розбиття даних на роздГли.
Агент зв'язку. У межах вГдповГдальностГ цього агента перебувае вся зовшшня комушкацш пГдсистеми та пГдтримка актуально! бази агентГв пГдсистеми. Одним Гз завданнь е пГдтримка операцГй управлшня моно-польним доступом у рамках пГдсистеми до будь-якого елемента, з якими працюе шдсистема: чи то даних, чи то схем даних. Також агент повинен шдтримувати як за-гальнодоступну точку входу в межах пГдсистеми, так Г точки виходу ззовш як для запитГв пГдсистеми взаемодГ! з користувачами, так Г для управлшня та контролю стану пГдсистеми. ОкрГм того, до його обов'язюв належить пГдтримка топологи пГдсистеми та трансляцш запитГв до вГдповГдних агентГв чи бази даних.
ПГдсистема аналГзу даних призначена для оброб-ки та аналГзу вхГдних даних для побудови про-гнозГв, на основГ яких шдсистема формуе набГр рекомендаций. ПГдсистема також повинна знати та ви-користовувати специфжу д1яльностГ як самого користу-вача, так Г його зовншнього середовища. ОскГльки по-еднання Г моделей прогнозування, Г специфГчних умов та обмежень щодо роботи е достатньо складною системою, шдсистема аналГзу даних деталГзуеться до другого рГвня. До архггектури пГдсистеми аналГзу даних входять як модулГ, так Г окремГ агенти (рис. 3). Короткий опис модулГв Г агентГв пГдсистеми аналГзу даних наведено в табл. 3. Розроблена архГтектура враховуе найбкьш за-гальш напрями аналГтично! роботи, актуальнГ для будь-якого користувача, який е суб'ектом ринку.
Рис. 3. Архитектура пщсистеми аналiзу даних
Таблиця 3
Модулi та агенти пщсистеми аналiзу даних
Назва Призначення
Модуль-регулятор Впровадження та пщтримка безумовних обмежень
Модуль оцшювання ризиш Оцiнка та прогноз iнтегральних показниюв ризику
Модуль стратегй' Впровадження та пiдтримка параметрiв та обмежень, що диктуються обраною стратегi£ю
Модуль прогнозування залучених кош^в Побудова прогнозу потоку кош™, залучених з урахуванням обмежень
Модуль перерозподiлу вхiдних грошових потош Прогноз повного вхщного потоку коштiв та розподт витрат згiдно з прюритетнктю та дiючою стратегi£ю
Модуль розмiщення активiв Розподiл ресурав мiж можливими напрямами вкладення кош™
Модуль обов'язкових вщрахувань Прогноз вхщного потоку коштiв, що не можуть бути вщкоригован
Модуль облiку пасивiв Облк пасивiв та нарахування необхiдних для них вщрахувань
Модуль прогнозу поточних витрат Побудова прогнозу поточних витрат i проведення вiдрахувань у поточному пер^
Модуль пошуку iнформацiï Конвертацiя запитiв пщсистеми аналiзу даних у запити пщсистеми збору та збер^ання даних
Модуль збереження шформацп Джерело даних пщсистеми збору та збер^ання даних, що може збер^ати даш в постшш та тимчасовi у формат^ зручному для iнших модулiв пiдсистеми
Агент зв'язку (загально! комунiкацiï) Едина загальнодоступна точка комункаци пiдсистеми з iншими пiдсистемами. Довщковий каталог агентiв пiдсистеми
Упобудованiй apxiTeKTypi модулi та агента доцкь-но подкити на три ochobhî класи: модyлi глобального аналiзy, модyлi локального аналiзy та технiчнi модyлi та агенти. Модyлi глобального аналiзy мають вплив на 6удь-який iнший модуль та pеалiзyють глобальнi для системи стратеги. До цього класу належать модуль-регулятор, модуль оцшювання ризиюв, модуль стратег^. Модyлi локального аналiзy взаемодь ють лише з визначеними модулями та мають на мет за-вдання, що впливають лише на обмежене коло модyлiв. До цього класу належать: модуль прогнозування залуче-них коштiв, модуль перерозподку вхiдних грошових по-токiв, модуль обов'язкових вiдpахyвань, модуль облiкy пасивiв, модуль прогнозу поточних витрат, модуль роз-мiщення активiв. Технiчнi модyлi забезпечують технiчнi потреби роботи шдсистеми. Конкретне наповнення, за-вдання та призначення кожного зi структурних елемен-тiв залежить вiд специфiки дшльносп користувача.
Очевидно, що вже на даному ршш абстракци кожен модуль мультиагентно! системи представляв собою не пряме вiдобpаження один до одного в реальш сyтностi, а е прототипом для створення ккькох однакових модyлiв, якi при взаемоди зможуть виpiшyвати задачi або пара-лельно, або працювати над piзними задачами одночасно.
Представлена архпектура пiдсистеми призначена для виршення ккькох задач:
f розподы навантаження на програмному piBHi. При вибоpi ключового набору елеменпв даних !х збереження та обробку можна проводити на piзних лопчних вузлах, що зменшить навантаження при обробщ даних великих обсяпв; f адаптивна апаратна обробка даних. За наяв-ностi масиву даних, який може бути ефектив-но оброблений з використанням специфiчного
апаратного обладнання, е сенс створити окре-мий набip модyлiв, призначених для роботи на цш платфоpмi, причому вимоги для таких мо-дyлiв залишаться незмiнними; f геолокальна обробка даних. Для запобиання затримок при пеpедачi великого обсягу даних у меpежi виникае потреба обробки даних якомо-га ближче до джерела "к надходження (на фiзич-ному piвнi). Наприклад, при високошвидкiсних торгах на бipжi сервери для автоматичних тор-гiв намагаються pозмiстити фiзично якомога ближче до апаратного обладнання бipжi.
При застосyваннi тако! архггектури пiдсистеми до фyнкцiй агента зв'язку додаеться фyнкцiя перенаправ-лення даних до необх^дного елемента системи. Тому при використанш описано! вище архпектури в межах одного структурного елемента мають бути pеалiзованi агенти з pеалiзацiею таких алгоpитмiв, як розбиття даних на роздки за важливими ознаками та маршрути-заци в межах системи до потpiбного кiнцевого вузла. Причому за необхцносп пеpелiк фyнкцiй агента можна розширити фyнкцiею зменшення фрагментаци даних у тому сена, що будь-яка змша активно! топологи меpежi впливатиме на в1дпов1дшсть цих даних функци !х розпо-дку мiж вузлами.
Кожен модуль на цьому piвнi абстракци представляв собою досить складний компонент, який, хоча й ре-алiзyе невелику кiлькiсть фyнкцiй, але щ функци достат-ньо широю для того, щоб складнiсть pеалiзацiï окремих модyлiв була досить великою.
ВИСНОВКИ
Розроблена МАС представляв собою досить склад-ну систему. Структуры елементи, яю формуються цю
о
LU
m
о ^
о =п X
Q_
О ©
<
систему, функцiонують паралельно та можуть знаходити-ся фiзично в бкьш пристосованому для ix роботи середо-вищi. Тобто загалом розроблену мультиагентну систему е можливiсть розмктити для роботи в гетерогенному хмарному середовищ 3i спецiалiзацiею окремих частин для роботи специфiчниx агентiв. При розробщ уск ком-понентш системи вона не лише здатна керувати уама напрямами роботи користувача, але й мае властившть легкого розширення функцiоналу та замiни застарких компоненпв системи. ■
Л1ТЕРАТУРА
1. Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (OnLine Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Codd & Associates,1993. 26 p.
2. Database Mediation using Multi-Agent Systems/A. P Luiz., P. Leme, M. A. Casanova, K. K. Breitman, A. L. Furtado.Annual IEEE Software Engineering Workshop. IEEE, 2009. P. 125-133.
3. Marks Ch. G. Extensible Multi-Agent System for Heterogeneous Database Association Rule Mining and Unification. Biblio-Scholar, 2012. 108 p.
4. 1нформацшы системи в економщп монографiя/за заг. ред. д-ра екон. наук, проф. С. В. Устенка. Кшв: КНЕУ, 2012. 425 с.
5. Гужва В. М. Мультиагентш системи в економщп суть, елементи реалiзаци. Економка та пдприемництво: зб. наук. праць КНЕУ. 2006. № 17. С. 214-223.
6. Булаев В. В. Мультиагентные системы защиты баз данных. Искусственный интеллект. 2003. № 3. С. 432-435.
7. Tropos: An Agent-Oriented Software Development Me-thodology/P. Bresciani, A. Perini, P. Giorgini, F. Giunchiglia, J. My-lopoulos. Autonomous Agents and Multi-Agent Sytems. 2004. Vol. 8. P. 203-206.
8. Schreiber G., Weilinga B., Breuker J. KADS: A Principled Approach to Knowledge-based Systems. London: Academic Press, 1993. 457 p.
9. Padgham L., Winikoff M. The Prometheus Methodology.
Methodologies and Software Engineering for Agent Systems. Series: Multiagent Systems, Artificial Societies, and Simulated Organizations. 2004. Vol. 11. P. 217-234.
10. Bernon C., Gleizes M.-P., Peyruqueou S., Picard G.
ADELFE: A Methodology for Adaptive Multi-agent Systems Engineering. Engineering Societies in the Agents World III. Series: Lecture Notes in Computer Science. 2002. Vol. 2577. P. 156-169.
REFERENCES
Bulayev, V. V. "Multiagentnyye sistemy zashchity baz dan-nykh" [Multi-agent system for the protection of databases]. Iskusst-vennyy Intellekt, no. 3 (2003): 432-435.
Bresciani, P. et al. "Tropos: An Agent-Oriented Software Development Methodology". Autonomous Agents and Multi-Agent Sytems. Vol. 8 (2004): 203-206.
Bernon, C. et al. "ADELFE: A Methodology for Adaptive Multiagent Systems Engineering". Engineering Societies in the Agents World III. Series: Lecture Notes in Computer Science. Vol. 2577 (2002): 156-169.
Codd, E. F., Codd, S. B., and Salley, C. T. Providing OLAP (OnLine Analytical Processing) to User-Analysts: An IT Mandate. Codd & Associates, 1993.
Huzhva, V. M. "Multyahentni systemy v ekonomitsi: sut, el-ementy realizatsii" [Multi-agent system in the economy: essence, elements of the implementation]. Ekonomika ta pidpryiemnytstvo, no. 17 (2006): 214-223.
Informatsiini systemy v ekonomitsi [Information systems in economy]. Kyiv: KNEU, 2012.
Luiz, A. P. et al. "Database Mediation using Multi-Agent Systems". In Annual IEEE Software Engineering Workshop, 125-133. IEEE, 2009.
Marks, Ch. G. Extensible Multi-Agent System for Heterogeneous Database Association Rule Mining and Unification: Biblio-Scholar, 2012.
Padgham, L., and Winikoff, M. "The Prometheus Methodology". Methodologies and Software Engineering for Agent Systems. Series: Multiagent Systems, Artificial Societies, and Simulated Organizations. Vol. 11 (2004): 217-234.
Schreiber, G., Weilinga, B., and Breuker, J. KADS: A Principled Approach to Knowledge-based Systems. London: Academic Press, 1993.
