CC BY
46
М.А. Приходько
ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В УЗЛАХ РАСПРЕДЕЛЕННОЙ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЕ ОБРАБОТКИ РАЗНОРОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ
Рассмотрена задача оптимального перераспределения информационных потоков в распределенной системе обработки разнородной информации в условиях непредсказуемого изменения объемов входящих информационные потоков. Приводится алгоритм перенаправления информационным потоков.
Ключевые слова: обработка информации, система обработки информации, мальтиагентная система, распределенная система, агент, контрагент, интеллектуальные агент, конкурирующие агентыы информационный поток, перенаправление, разнородная информация, оптимизация, узел, разнородная информация.
~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]. Возникновение фракций контрагентов может провоцироваться различными факторами, в том числе качественным и количественным изменением входящих информационных потоков. Рассмотрим возможные случаи и стратегии формирования управляющего воздействия с целью нейтрализации фракций контрагентов в случае количественного изменения входных информационных потоков в распределенной мультиа-гентной системе обработки разнородной информации.
Пусть распределенная система обработки информации состоит из N узлов, а входящая информация может быть разделены на п информационных потоков различного характера, требующих принципиально отличающихся способов обработки. За обработку информации каждого типа отвечают агенты соответствующего вида. Количество видов агентов соответствует количеству типов информационных потоков - п. На каждом узле распределенной системы обработки информации в общем случае размещены агенты
всех видов. Количество агентов вида j, размещенных на узле с номером 1, обозначим а,
На каждый узел распределенной системы обработки информации поступают информационные потоки всех типов. Объем информации типа j, поступающей в единицу времени на узел с номером 1, обозначим Q1J. А скорость обработки информации этого типа соответствующим агентов - V,.
С помощью введенных обозначений вычислим объем информации типа j, который может быть обработан на узле с номером 1 и всей системой в целом:
Уу= а, V,
N N
а,и,=ЕУ ,.
1=1 1=1
Назовем V, емкостью узла с номером i в отношении информации типа ], а И, - емкостью системы в отношении информации
типа / Введенное понятие емкости узла позволяет определить потенциальную возможность узла распределенной системы обработать входящий информационный поток заданного типа и объема с помощью разности емкостей:
8, = V, - Q ,.
А само условие принимает вид:
8, > 0. (1)
Обратим внимание, что условие (1) носит локальный характер и может быть скорректировано для всей распределенной системы обработки информации в целом:
N
Ь, = 1,8, > 0. (2)
=1
При этом условие (2) может выполняться и в том случае, когда некоторые 8, отрицательны. Фактически это означает возможность успешно обработать входящую информацию даже в случае перегрузки на одном или нескольких узлах за счет перераспределения нагрузки по недогруженным в данный момент узлам, для которых 8, > 0.. Возникает задача оптимального перераспреде-
ления информационных потоков в распределенной системе обработки информации в условиях непредсказуемого изменения объемов входящих информационных потоков.
Рассмотрим узел с номером 1, на котором наблюдается перегрузка информационного потока типа ,:
8, < 0.
при этом известно, что система в целом в состоянии обработать информационный поток типа ,:
А, > 0.
Перераспределение информационной нагрузки типа ] узла с номером 1 заключается в выборе узлов с не полностью используемой емкостью соответствующего типа и последующей передаче информации между узлами распределенной системы обработки информации по каналам связи. Скорость передачи 5;к (между узлами с номерами 1 и к), а также емкость выбранных узлов определяет критерий оптимальности принятого решения - задержку в обработке информации. Очевидно, что данная величина должна быть минимизирована.
8, + Е а8 т =0
т=1
а 8и :
_ = Ут кт1
Ткт, ~ „ ’
а8
Т, = тах , = тах ,]т кт .
1 т т п
£
Здесь sk - скорость передачи информации между узлами с
номерами i и кт.
Как мы видим, оптимизация заключается в минимизации величины Т. В случае принципиальной возможности обработать излишки информации задержка определяется только качеством каналов связей. При этом перераспределение должно быть произведено таким образом, чтобы максимальное время передачи информации на выбранные узлы распределенной системы обработки информации было минимальным.
Рассмотрим простой пример. Пусть на узле с номером 1 наблюдается излишек информационной нагрузки в объеме 2. Для перераспределения нагрузки доступны узлы с номерами 2, 3 и 4. На каждом из них доступна соответственно информационная емкость 2, 1 и 1. Узел 1 с другими узлами связан одинаковыми каналами связи пропускной способности 1. Таким образом, выгоднее разделить излишки информационной нагрузки, например по узлам 3 и 4, чем направить всю излишнюю информационную нагрузку на узел 2. Действительно, время передачи информации объема 2 между узлами 1 и 2 составит 2. В то время как время передачи разделенной информации объема 1 между узлами 1 и 3 и 1 и 4 составит 1.
Выбор узлов распределенной системы обработки информации для перераспределения излишков информационной нагрузки может осуществляться по следующему алгоритму:
1. Каждому доступному каналу связи узла, на котором наблюдается излишек информационной нагрузки, присваивается вес, прямо пропорциональный емкости узла и обратно пропорциональный скорости передачи информации по этому каналу (рассматриваются только узлы с положительной емкостью)
и -8-
гщ-
Ь\к
2. Каналы связи (доступные узлы) ранжируются по возрастанию присвоенного им веса
и ] < Ми2] < Ми, ] < ...
3. Среди ранжированных узлов выбираются первые т, сумма емкостей которых не менее излишка информационной нагрузки, а сумма емкостей любых т-1 узлов - меньше
т
1дV + д, - 0.
д-1
т-1
IйV + д, < °.
д-1
4. Максимальный вес выбранных каналов связи определяет задержку в обработке излишка информации Т]
5. Доля дополнительной нагрузки ад, передаваемой на соответствующий узел распределенной системы обработки информации, изменяется от 0 до 1
0 < ад < 1
и позволяет уменьшить значение Т 1 в случае неполного использования емкости одного из выбранных узлов, когда
т
1д , , + д :: > 0. или
1—1 1д] Ч ’
д-1
Зд:ад < 1
_ ад и _
Т1кч] ^ аЯМкд] ■
6. После проведенной таким образом первоначальной инициализации весов, дальнейшая оптимизация возможна, если есть свободные узлы с незадействованной емкостью. В этом случае часть информационной нагрузки последнего выбранного узла с номером т может быть перераспределена на свободные узлы (перераспределение нагрузки с любых других узлов не уменьшит задержку Т] по условию нормировки узлов - Мщ — М] для любого
1 < I < т).
7. Шаг 6 повторяется до тех пор, пока есть свободные узлы, на которые возможно перераспределение нагрузки с максимально нагруженного узла, приводящее к уменьшению общей задержки в обработке информации.
В результате работы алгоритма излишек информационной нагрузки перенаправляется на недогруженные узлы распределенной системы обработки информации оптимальным образом, в том смысле, что дальнейшее перераспределение нагрузки не приведет к уменьшению задержки ее обработки.
Однако, возможно возникновение ситуации, когда объем входного информационного потока увеличивается, а емкость для перераспределения излишков информационной нагрузки отсутствует. В этом случае возможны два варианта поведения:
1. Количественная реорганизация структуры узлов: узлы, испытывающие излишек информационной нагрузки, увеличивают количество агентов, отвечающих за обработку информации соответствующего типа, за счет уменьшения количества агентов других типов (при существовании такой возможности)
2. При отсутствии возможности увеличить количество агентов необходимого типа за счет уменьшения количества агентов других типов увеличение производительности узла возможно за счет качественного изменения агентов соответствующего типа.
--------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
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. 1лы=1
КОРОТКО ОБ АВТОРЕ -------------------------------
Приходько М.А. - Московский государственный горный университет, Moscow State Mining University, Russia, ud@msmu.ru
A
