Мультиагентные технологии как инновационный метод решения задач бизнеса Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 004.838.2

МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

КАК ИННОВАЦИОННЫЙ МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ БИЗНЕСА Г.Е. Панамарев, Д.С. Бурдина

Аннотация. В статье рассматриваются мультиагентные технологии как инновационный инструмент, способный качественно изменить подход к ведению бизнеса, принятию решений в режиме реального времени, в том числе избежать затрат, связанных с ошибками при принятии решений человеком. Также произведен обзор современных программных решений для разработки мультиагентных систем.

Ключевые слова: мультиагентные технологии, решение задач в режиме реального времени, прогнозирование, разработка мультиагентных систем, JADE, KQML, FIPA.

MULTI-AGENT TECHNOLOGIES

AS AN INNOVATIVE METHOD FOR SOLVING BUSINESS PROBLEMS

G.E. Panamarev, D.S. Burdina

Abstract. In the article, multi-agent technologies are considered as an innovative tool capable of qualitatively changing the approach to conducting business, making decisions in real time, including avoiding the costs associated with making mistakes in making decisions by a person. Also produced a review of modern software solutions for the development of multi-agent systems.

Keywords: multi-agent technologies, real-time problem solving, forecasting, development of multi-agent systems, JADE, KQML, FIPA.

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что на данный момент ключевые задачи, определяющие эффективность любого бизнеса, а именно, задачи, связанные с планированием, проектированием, распределением, мониторингом, оптимизацией контроля ресурсами в реальном времени решаются либо диспетчерами, либо посредством традиционных линейных систем поддержки принятия решений с учетом их ограничений и других методов, основанных на комбинаторном поиске вариантов. Такие системы носят многие черты «бюрократической» структуры, включая централизованное управление, статичную организацию и узконаправленную агентную функциональность.

Цель научной статьи - рассмотреть мультиагентные технологии как инновационные методы и средства планирования, про-

cjb

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МФЮА

ектирования, распределения, мониторинга, оптимизации контроля за ресурсами в реальном времени, базирующиеся на принципе самоорганизации и эволюции, присущему живой природе.

Задачи:

- рассмотрение мультиагентной технологии как инструмента для решения сложных задач мониторинга и диспетчеризации транспорта (в частности, морского и речного);

- исследование технологий для проектирования мультиагентных систем (МАС), которые могут использоваться в качестве отправной точки для дальнейших исследований и разработок;

- провести обзор программных решений, описание вычислительных модулей, а также используемых протоколов, которые могут использоваться при создании МАС мониторинга и диспетчеризации транспорта.

В условиях быстро меняющегося современного мира, динамики изменений спроса и предложения, к бизнесу предъявляются очень высокие требования, обусловленные несколькими факторами:

- возрастающая сложность принятия управленческих решений - необходимо согласовано принимать решения в условиях множества игроков с различными интересами (в случае морских перевозок это интересы: перевозчика, владельца судна или фрахтователя), заказчика и др.);

- неопределенность - нередки случаи, когда случаются события, которые изменяют первоначальные планы;

- ситуативность - решение необходимо принимать, исходя из сложившейся ситуации;

- многофакторность - при принятии того или иного решения, нужно учитывать множество различных критериев;

- связность - принятие одного решения чаще всего вызывает изменение на всех этапах сделки;

- трудоемкость - огромное количество опций, чтобы просчитать последствия;

- оперативность - требуется высокая скорость принятия решений [3, с. 27-32].

Для решения этих задач все чаще используются новые методы планирования ресурсов, позволяющие быстро и эффективно принимать грамотные решения. Развитие вычислительных алгоритмов

<jb

МФЮА МОСКОВСКИМ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИМ УНИВЕРСИТЕТ

идет по пути создания адаптивных систем управления, предназначенных для быстроизменяющихся ситуаций. Одним из преобладающих инновационных инструментов планирования оптимизации и управления ресурсами при решении огромного количества задач в режиме реального времени становятся мультиагентные технологии.

Мультиагентные технологии - это новый способ решения сложных задач. Новые методы и средства базируются на принципе эвристики, которые позволяют получать приемлемые решения за короткое время за счет сокращения вариантов комбинаторного поиска. Также используются «жадные» локальные методы поиска, методы имитации отжига, программирование в ограничениях, табу поиска, методы самоорганизации и эволюции, присущие живой природе, генетические и муравьиные алгоритмы и другие.

МАС могут применяться для проектирования и разработки производственных систем, управления системами производства, администрирования продаж продукции различного назначения, внедрения и управления накопленными знаниями, в том числе научными; такие системы должны собирать информацию, извлекать новые знания и в зависимости от полученного результата изменять образ действия с течением времени.

Применение мультиагентного подхода в случае непростых задач транспортной и производственной логистики позволяет решить

Рисунок 1. Постановка задачи в режиме реального времени

<4Ь

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МФЮА

является удачной альтернативой устаревшим методам и средствам [6, с. 38-40]. В качестве примера рассмотрим постановку задачи в режиме реального времени в случае морской перевозки (рисунок 1).

Предположим, что задача для контейнерных перевозок описывается следующим образом:

1. Имеется контейнеровоз, осуществляющий перевозку груза из порта отправления в порт 1, местоположение судна можно увидеть на электронной карте.

2. В предварительно неизвестные моменты времени на онлайн-пор-тал предприятия поступают новые заказы, а также корректировки (авария, выход из строя бортового оборудования, неблагоприятные погодные условия и т.д.), которые необходимо рассчитывать, учитывая текущий курс и ограничения ресурсов, число которых может динамически изменяться.

2. Распределение ресурсов

7. Перепланирование при План VS Факт

< N 6. Согласование /■-\ 4. Оптимизация

с пользователем (пока есть время)

Л

5. Мониторинг

Рисунок 2. Полный цикл автономного управления ресурсами

<jb

МФЮА МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

3. Изменения, заданные приходящими событиями, должны вноситься без остановок и перезапуска системы, путем адаптивного изменения первоначального состояния.

4. Незамедлительно должен быть реализован цикл автономного управления ресурсами (рисунок 2):

- восприятие как частная реакция системы на событие.

- динамическое планирование (перепланирование) как процесс начального проектирования или адаптивного и быстрого исправления плана «на лету»;

- согласование планов или исправлений с исполнителями;

- оптимизация планов при наличии времени на принятие решений;

- мониторинг и контроль исполнения создаваемых и изменяемых планов, когда система контролирует исполнение ранее созданного плана;

- перепланирование в случае возникновения расхождений с планом; в результате должны быть внесены изменения, например, курса - пункт назначения не порт 1, а порт 3, так как факторы, влияющие на выбор курса, изменились;

- обучение (в будущем) из опыта (например, назначать на важную заявку более новое судно) [5, с. 24-39].

Несмотря на кажущуюся простоту схемы на данный момент задачи распределения ресурсов, динамического планирования (перепланирования), мониторинга, оптимизации контроля ресурсами в реальном времени решаются диспетчерами «вручную». Как следствие, нередки случаи ошибок, а соответственно и материальных затрат, и потерь.

Суть мультиагентных технологий заключается в принципиально новом подходе к решению задач. В отличие от привычного для нас способа поиска детерминированного алгоритма, позволяющего найти наилучшее решение проблемы, в мультиагентных технологиях решение находится автоматически в результате взаимосвязи большого количества самостоятельных модулей, а именно - программных агентов.

На сегодняшний день существует ряд специализированных продуктов, адаптированных для проектирования и разработки МАС [2, с. 77-102]. Такой комплекс представляет собой программно-инструментальную среду разработки и требует углубленных

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МФЮА

знания языков программирования, таких как C++, Java, Python, Jess, Scheme, BeanSchell. Разработан ряд программных продуктов, поддерживающих различные агентные архитектуры и предоставляющий библиотеки для протоколов взаимодействия: JADE (Java Agent Development Framework) [8], Jason, SPADE, Cougaar, Jadex и т.д. Приняты стандарты в области мультиагентных систем, а именно KQML (Knowledge Query and Manipulation Language) [9] и FIPA (Foundation for Intelligent Physical Agents) [7]. Целью этих стандартов является классификация поведения агентов в системе, то есть четкое обозначение способов сосуществования агентов, связь и взаимодействие между собой. Согласно FIPA-спецификациям выделяются три служебных роли агентов (рисунок 3).

В качестве примера рассмотрим распределенный JADE на рисунке 4. JADE - программно-инструментальная среда для создания мультиагентных систем и приложений с поддержкой FIPA-стандартов для интеллектуальных агентов [4]. Состоит из среды выполнения агентов, библиотеки классов, используемые для проектирования агентных систем, набора графических утилит для администрирования и мониторинга функционирования активных агентов. Один из контейнеров (хостов) - главный, включает в себя

Рисунок 3. Архитектура FIPA

<j!b

МФЮА МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

агенты-координаторы. Для работы агентов в сети компьютеров, которые могут в любой момент времени установить связь с главным контейнером, этот подход не мешает рассредоточенному обмену данными между агентами. Для децентрализованной сети автономных агентов выделение хоста обозначает неминуемую централизацию системы, в свою очередь, назначение агентов-координаторов не позволяет сделать систему децентрализованной. Программная среда JADE подключается к любому проекту на языке Java.

У любой программно-инструментальной платформы для проектирования МАС можно обозначить общие свойства, среди них: поддержка методологии разработки, наличие адаптированных средств разработки, особенности реализации агентов и МАС (языки представления агентов, наличие инструментариев интеллекта, коммуникации), технические решения, заложенные в основе платформы, сфера использования, расширяемость, интегрируемость с другими платформами, качество сопровождающей документации, лицензия и др.

В ходе проведенных исследований мультиагентная технология рассмотрена нами как инструмент для решения сложных задач

Host 1

Host 2

Host 3

Jade distributed Agent Platform

Jade Main Container Jade Agent Container Jade Agent Container

JPE

JPE

JPE

Network protocol stack

-1—I-1-1-

_ _ _ _ _ _ _ _ _ J L _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ J L _ _ _ _ _ _ _ _ _

Рисунок 4. Распределение основных элементов системы по контейнерам (хостам) на платформе JADE

cjb

МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ МФЮА

мониторинга и диспетчеризации транспорта (в частности, морского и речного); проанализированы технологии для проектирования муль-тиагентных систем (МАС); проведен обзор программных решений, описание вычислительных модулей, а также используемых протоколов, которые могут использоваться при создании МАС мониторинга и диспетчеризации транспорта.

На сегодняшний день мультиагентные технологии применяются в различных сферах бизнеса:

- администрирование распределенными или сетевыми предприятиями;

- комплексная и мультифункциональная логистика;

- веб-порталы по продаже продуктов и услуг;

- координирование учебного процесса в системах дистанционного обучения;

- фирмы с сформированными дистрибьюторскими и автотранспортными сетями;

- менеджмент каналов сбыта;

- прогнозирование предпочтений пользователей.

Преимущества внедрения мультиагентного подхода в крупных компаниях: минимализация сроков разрешения спорных вопросов, уменьшение размера передаваемых сведений вследствие передачи другим агентам высокоуровневых выборочных заключений; сокращение сроков сбора заказов. Для распределенных компаний -возможность оптимального обеспечения продукцией, упрощение контроля и взаимодействия с удаленными подразделениями. Для компаний с широким и быстро меняющимся ассортиментом - возможность гибко реагировать на изменения в предпочтениях клиентов и просчитывать периоды изменения [1].

Библиографический список

1. Граничим О., Кияев В. Информационные технологии в управлении предприятием // Национальный открытый университет Интуит. URL: http:// www.intuit.ru/studies/courses/13833/1230/lecture/24081 (дата обращения: 23.09.2017).

2. Калитеевский В.Н. Метод коммуникации в децентрализованной сети автономной группы мобильных роботов // Стохастическая оптимизация в информатике. 2015. № 1.

<jb

МФЮА МОСКОВСКИЙ ФИНАНСОВО-ЮРИДИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

3. Лахтер М.Д. Мультиагентные технологии, как инструмент перехода к экономике знаний // Бизнес-образование в экономике знаний. 2015. № 2.

4. Петрова И.Ю., Кравец А.Д. методика проектирования мультиагентных систем и модулей на основе генератора мультиагентных систем // Перспективы развития строительного комплекса. 2015. № 1.

5. Скобелев П.О., Майоров И.В. Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени // Морские информационно-управляющие системы. 2015. № 1 (7).

6. Чернова А.И., Авдонькин С.В. Современное состояние и пути совершенствования организации обеспечения безопасности мореплавания контейнеровозов // Транспортное дело России. 2013. № 2.

7. FIPA specifications URL: http://www.fipa.org/specs (дата обращения: 23.09.2017).

8. JADE documentation URL: http://jade.tilab.com/doc/programmersguide. pdf (дата обращения: 23.09.2017).

9. KQML specifications URL: http://www.csee.umbc.edu/csee/research/kqml (дата обращения: 23.09.2017).

Г.Е. Панамарев

доктор технических наук

профессор кафедры Информационных технологий

Московского финансово-юридического университета МФЮА

Е-mail: [email protected]

Д.С. Бурдина

аспирант

Е-mail: [email protected]