CC BY
5УДК 004 Никитаев В.М., Стаценко В.Е.
Никитаев В.М.
Российский технологический институт МИРЭА (г. Москва, Россия)
Стаценко В.Е.
Российский технологический институт МИРЭА (г. Москва, Россия)
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОАГЕНТНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА С ПЕРЕОБУЧЕНИЕМ
Аннотация: многоагентная интеллектуальная система мониторинга с переобучением представляет собой инновационное решение для эффективного решения сложных задач мониторинга в современных условиях информационной динамики. Архитектура системы включает в себя агентов мониторинга, центральный контроллер и базу данных, обеспечивая гибкость и адаптивность к изменениям. Механизм переобучения позволяет системе эффективно адаптироваться к новым условиям и сохранять точность в динамических сценариях.
Ключевые слова: многоагентные интеллектуальные системы, мониторинг, архитектура системы.
В информационном обществе, где объемы данных неуклонно растут, и где эффективность мониторинга становится ключевым аспектом обеспечения безопасности и эффективности в различных областях, внимание обращается к разработке инновационных подходов. Одним из таких подходов является создание многоагентных интеллектуальных систем мониторинга с переобучением.
Гибкость и способность к коллективному решению задач делают такие системы эффективными инструментами в различных областях, начиная от технологических процессов и заканчивая управлением ресурсами и решением сложных задач.
Несомненно, мониторинг играет важную роль, обеспечивая надежность, безопасность и эффективность различных процессов. Независимо от того какую область мы будем рассматривать отслеживание событий и быстрое реагирование на изменения являются ключевыми компонентами успешного управления. Эффективная система работает на поддержание нормального функционирования сложных систем.
Существующие мониторинговые системы не лишены ограничений, например недостаточная точность, задержки в обнаружении событий, неспособность адаптироваться к динамически меняющимся условиям и т.д. Следовательно, стоит вопрос о необходимости в новых, более гибких и интеллектуальных системах мониторинга.
Опираясь, на вышеперечисленные факты можно сделать вывод, что создание многоагентной интеллектуальной системы мониторинга с переобучением представляет собой ответ на вызовы современности. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты такой системы, ее архитектуру, преимущества перед существующими решениями, а также перспективы ее внедрения в различные области человеческой деятельности.
Многоагентные системы — это инновационные информационные структуры, основанные на принципах коллективного взаимодействия автономных агентов с целью достижения общих или индивидуальных задач.
Одним из ключевых принципов многоагентных систем является автономия индивидуальных агентов. Каждый агент в такой системе обладает собственным состоянием, целями и способностями, что позволяет ему действовать независимо от других. Взаимодействие агентов обеспечивается через обмен информацией, координацию действий и адаптацию к изменяющимся условиям. Главное преимущество заключается в том, что
многоагентные системы обладают гибкостью и способностью к коллективному решению сложных задач.
В многоагентных системах, каждый агент представляет собой автономную сущность, обладающую собственными характеристиками, знаниями и возможностями. Роли агентов могут варьироваться в зависимости от контекста применения системы. Например, агенты могут быть разделены на исполнительные, принимающие решения, обучаемые, способные адаптироваться к изменениям, и координирующие, обеспечивающие взаимодействие между другими агентами.
Функции агентов включают в себя сбор, обработку и анализ информации, принятие решений, выполнение задач и обмен знаниями с другими агентами. Это разнообразие ролей и функций позволяет многоагентным системам эффективно решать различные задачи в разных областях.
Ключевым аспектом многоагентных систем является способность агентов взаимодействовать друг с другом. Взаимодействие может происходить на разных уровнях, включая обмен информацией, координацию действий и совместное решение задач.
Механизмы взаимодействия включают в себя передачу сообщений, согласование стратегий, делегирование задач, и даже обучение друг у друга. Это создает динамичное и адаптивное окружение, где система способна эффективно реагировать на изменяющиеся условия и достигать оптимальных результатов благодаря взаимодействию своих составляющих агентов.
Рассмотрим архитектуру системы. (см.рис. 1). Функциональная схема агентов в системе многоагентного мониторинга с изменением важности признаков и обнаружением разладок:
1. Входные данные
- Данные от множества источников (датчики, базы данных, внешние системы).
2. Предварительная обработка:
- Фильтрация и нормализация входных данных.
- Выделение основных признаков.
3. Агенты Обработки и Моделирования:
- Агенты-Модели:
- Имеют собственные модели машинного обучения для прогнозирования и анализа данных.
- Динамически изменяют веса признаков в соответствии с актуальной значимостью.
- Используют алгоритмы регуляризации для предотвращения переобучения.
Агенты-Контроллеры:
- Отслеживают производительность агентов-моделей.
- Адаптируют параметры моделей для сохранения высокой эффективности.
- Взаимодействуют с агентами обнаружения разладок.
4. Агенты Обнаружения Разладок:
- Используют алгоритмы машинного обучения и статистические методы для выявления изменений в данных.
- Анализируют аномалии и разладки в поведении признаков.
- Генерируют сигналы обнаружения изменений в системе.
5. Механизмы Обратной Связи:
- Агенты-контроллеры передают информацию об эффективности моделей и обнаруженных разладках.
- Результаты обратной связи используются для динамической коррекции весов признаков и параметров моделей.
6. Выходные Данные:
- Результаты анализа, включая предсказания, обнаруженные разладки и рекомендации по коррекции весов.
7. Интерфейс Управления:
- Пользовательский интерфейс для мониторинга системы.
- Возможность вмешательства пользователя в случае необходимости.
8. Журналирование и Хранение Данных:
- Журналирование всех важных событий и решений системы.
- Хранение исторических данных для последующего анализа и обучения моделей.
Такая функциональная схема обеспечивает взаимодействие между агентами, адаптивность системы к изменениям в данных, а также оперативное обнаружение и реагирование на разладки, что совместно способствует снижению времени реакции системы многоагентного мониторинга.
Предварительная обработка
Входные данные
• У У.. У J - У У 3
Windows Windows Windows DataBase Linux Linux Linux
Рисунок 1. Архитектура системы.
Мы являемся свидетелями взрывного роста объемов данных, обусловленного цифровой трансформацией в различных сферах деятельности. Большие объемы структурированных и неструктурированных данных требуют
инновационных подходов к их анализу и обработке. Многоагентные системы, способные параллельно обрабатывать множество источников информации, становятся крайне актуальными.
Следует отметить, что сценарии мониторинга становятся все более сложными. Традиционные системы могут сталкиваться с трудностями в адаптации к динамически меняющимся условиям, неспособностью эффективно справляться с разнообразными типами данных и высокой степенью ложных срабатываний. Многоагентная система, обучаемая и способная адаптироваться, позволяет решать новые задачи, например в транспортной сфере она может обеспечить оптимизацию движения, снижение пробок и повышение безопасности, в производственных процессах обеспечивать оптимальное распределение ресурсов, в медицинских приложениях помочь в анализе больших объемов данных для улучшения диагностики и лечения.
По мере того, как технологии продолжают развиваться, многоагентные системы мониторинга с переобучением остаются на передовых позициях в области интеллектуальных решений. Перспективы их развития включают:
1. Интеграция с передовыми технологиями: Дальнейшая интеграция системы с передовыми технологиями искусственного интеллекта, такими как глубокое обучение и алгоритмы самообучения, дополнительно расширит ее функциональные возможности.
2. Развитие механизма переобучения: Усовершенствование механизма переобучения позволит системе более гибко реагировать на изменения в данных, обеспечивая ее устойчивость и эффективность в долгосрочной перспективе.
3. Расширение областей применения: Продолжение исследований и адаптация системы для различных отраслей, таких как кибербезопасность, медицина, финансы и экология, позволит использовать ее в самых разнообразных сценариях.
4. Работа в реальном времени: Внедрение системы в режим работы в реальном времени повысит ее реактивность и актуальность в решении задач мониторинга.
Многоагентные системы мониторинга с переобучением представляют собой перспективное направление развития в области искусственного интеллекта, и их дальнейшее развитие будет способствовать эффективному управлению данными и решению сложных мониторинговых задач.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Листопад С. В., Кириков И. А. Моделирование результатов агентов в гибридных интеллектуальных многоагентных компаниях // Системы и средства информатики, 2019. Т. 29. №№ 3. С. 139-148. DOI: 10.14357/08696527190312 EDN: DGYEIM;
2. Лёвкина И. Н., Леденёва Т.М. Общая структура многоагентной системы поддержки принятия решений // Евразийский Союз Учёных. - 2020. - №2 5-5 (74). - С. 43-46. EDN: LAEUZS;
3. Крылов А. В. Методологические и методические основы создания и использования интегрированных систем поддержки принятия решений / А.В. Крылов, М.Ю. Охтилев, В.А. Соболевский, Б.В. Соколов, В.А. Ушаков // Изв. вузов. Приборостроение. - 2020. - Т. 63, № 11. - С. 963-974. EDN: VEGINR;
4. Luckham D. What's the Difference Between ESP and CEP? Real Time Intelligence & Complex Event Processing, 2020. Available at: https://complexevents.com/2020/06/15/whats-the-difference-between-esp-and-cep-2/
Nikitaev V.M., Statsenko V.E.
Nikitaev V.M.
Russian Institute of Technology MIREA (Moscow, Russia)
Statsenko V.E.
Russian Institute of Technology MIREA (Moscow, Russia)
APPLICATION OF A MULTI-AGENT
INTELLIGENT MONITORING SYSTEM WITH RETRAINING
Abstract: multi-agent intelligent monitoring system with retraining is an innovative solution for effectively solving complex monitoring tasks in modern conditions of information dynamics. The system architecture includes monitoring agents, a central controller and a database, providing flexibility and adaptability to changes. The retraining mechanism allows the system to effectively adapt to new conditions and maintain accuracy in dynamic scenarios.
Keywords: multi-agent intelligent systems, monitoring, system architecture.
