Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ методов автоматизации концептуального проектирования 11
1.1. Обзор современного состояния проблемы автоматизации концептуального проектирования 11
1.2. Обзор методов синтеза структуры сложных систем 16
1.2.1. Задача синтеза структуры сложной системы в процессе проектирования 18
1.2.2. Подходы к автоматизации проектирования технических объектов...25
1.2.3. Подходы к проектированию АСУ 27
1.3. Применение методов искусственного интеллекта в автоматизированном проектировании 36
1.4. Автоматизированные системы управления информационными процессами 38
1.5. Применение многоагентных технологий в решении задачи автоматизации проектирования 41
1.6. Формулировка цели и постановка задачи работы 46
Глава 2. Моделирование процесса структурного синтеза с применением интеллектуальной многоагентной системы 49
2.1. Формализация представления знаний о структурных элементах сложных технических систем в распределенных интеллектуальных многоагентных системах 51
2.1.1. Моделирование структуры объектов управления 55
2.1.2. Моделирование структуры систем управления 57
2.2. Алгоритмическое обеспечение синтеза структуры сложных технических систем с применением методологии интеллектуальных многоагентных систем 60
2.3. Формализмы представления процесса синтеза технических систем 64
2.3.1. Формализмы описания процесса проектирования 64
2.3.2. Формализмы описания многоагентной среды проектирования 70
2.4. Методика автоматизации проектирования структуры технических систем с управлением 82
Выводы к главе 2 83
Глава 3. Применение теории агентов к построению распределенной автоматизированной системы проектирования 84
3.1. Определение понятия «агент проектирования» в терминах построенной формализации 87
3.1.1. Общее определение понятия «агент» 87
3.1.2. Состав ментальных характеристик агента 89
3.1.3. Представление ментальных характеристик агента 95
3.2. Распределенная система проектирования как многоагентная система 100
3.2.1. Кооперация агентов для решения задачи проектирования 101
3.2.2. Обеспечение коммуникаций в многоагентной системе проектирования 104
3.3. Модель многоагентной системы 107
Выводы к главе 3 112
Глава 4. Алгоритмическое и информационное обеспечение структурного синтеза систем управления информационными процессами 114
4.1. Моделирование объекта управления 117
4.1.1. Информационная модель объекта управления 120
4.1.2. Классификация потоков информации 123
4.1.3. Концептуальная модель объекта управления 132
4.2. Многоагентная система управления информационными процессами... 134
4.2.1. Структура системы 134
4.2.2. Структуры данных и организация базы знаний 135
4.3. Автоматизация проектирования структуры системы управления 138
4.3.1. Определение цели проектирования 138
4.3.2. Пример проектирования структуры системы управления 141
4.3.3. Управление проектированием и функционированием АСУ 152
4.4. Оценка эффективности системы проектирования 155
Выводы к главе 4 158
Заключение 159
Библиографический список 161
- Автоматизированные системы управления информационными процессами
- Алгоритмическое обеспечение синтеза структуры сложных технических систем с применением методологии интеллектуальных многоагентных систем
- Обеспечение коммуникаций в многоагентной системе проектирования
- Пример проектирования структуры системы управления
Введение к работе
Одной из характерных тенденций развития производства является появление и использование систем большой сложности. Основной проблемой проектирования таких систем является определение оптимальной структуры и организации взаимодействия элементов, т. е. задача структурного синтеза. Обеспечение необходимого качества функционирования сложного объекта невозможно без построения эффективной СУ, что приводит к необходимости развития методов автоматизации проектирования как ТС, так и СУ.
Методы проектирования структуры сложных ТС и СУ достигли определенного успеха благодаря работам Половинкина А. И.> Цвиркуна А. Д., Тумар-кина В. И., Волика Б. Г., Солодовникова В. В., Гришина В. А. и др.
Однако, большая часть этих методов ограничена достаточно узкими границами конкретных ПО или имеет характер слабоформализованных проектных процедур, с трудом поддающихся автоматизации, что не может гарантировать получения конкурентоспособного результата при решении реальных практических задач.
Важным классом организационно-технических систем являются информационные системы обработки информации и управления, обеспечивающие функционирование с заданным качеством сложного объекта. Научно-технический прогресс и жесткие условия конкуренции привели к созданию систем быстроизменяющейся структуры, причем все варианты изменения структуры невозможно предусмотреть на этапе проектирования, поэтому возможность развития структуры СУ необходимо заложить в стратегию ее создания, для чего требуется создание структурно адаптивных СУ, применимых на быстроразви-вающихся предприятиях. Необходимость повышения степени автоматизации управления сложными информационными системами объясняется невозможностью точного математического описания процесса возникновения отказа, значительным объемом контролируемых процессов и их параметров, высокой скоростью протекания процессов.
7 Интеллектуализация процесса проектирования как метод решения сложных задач привела к значительному росту сложности и ресурсоемкости систем проектирования, для преодоления этой проблемы возможно использование распределенных интеллектуальных систем. Целенаправленное поведение каждой интеллектуальной подсистемы в процессе проектирования позволяет рассчитывать на достижение синергетического эффекта. Наиболее эффективным в настоящий момент подходом к созданию распределенных интеллектуальных систем можно считать использование теории MAC.
Целью диссертационной работы является повышение эффективности проектирования систем управления сложными информационными процессами быстро нарастающей сложности, для чего необходима разработка моделей и методов автоматизированного проектирования в распределенной вычислительной среде.
Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:
Построить формализованное описание процесса проектирования структуры СУ и ТС в распределенной среде.
Определить структуру интеллектуального агента, MAC, механизмов кооперации и коммуникации в интеллектуальной МАС для решения задач проектирования структуры сложных систем в распределенном режиме.
Разработать методику моделирования СУ и ИП как ОУ.
Разработать модель представления данных и знаний для описания структурных элементов СУ с целью использования в распределенных средах.
Разработать алгоритмы построения систем проектирования АСУ сложными ИП на основе предложенных моделей и формализмов.
Разработать макет интеллектуальной программной среды информационной и алгоритмической поддержки синтеза структуры СУ сложными ИП.
Объектом исследования является процесс проектирования систем управления сложными информационными процессами в распределенном режиме.
8 Предметом исследования является разработка методов проектирования
сложных ТС с использованием технологии интеллектуальных многоагентных
систем.
Методы исследования. Для решения поставленных задач были использованы методы системного анализа, теории управления, общей алгебры, искусственного интеллекта, теории MAC, а также применялись положения теории агентно-ориентированного проектирования программных систем.
Научная новизна результатов, выносимых на защиту, заключается в следующем:
Предложен метод построения распределенных систем синтеза структуры сложных технических объектов на основе теории многоагентных систем.
Предложен способ формализованного описания многоагентной системы проектирования на основе конструкций общей алгебры и топологии.
Предложен способ моделирования информационных процессов при помощи потоковой структуры, позволяющий осуществлять автоматизированное проектирование систем управления такими объектами.
Практическая ценность работы определяется широкими возможностями применения разработанных в диссертации формализмов, подходов, моделей и алгоритмов проектирования сложных информационных и технических систем:
Разработаны формализмы описания процесса проектирования в MAC, применимые к решению задач параллельного проектирования широкого класса объектов.
Разработан макет системы автоматизированного проектирования АСУ предоставлением информационных услуг телекоммуникационного предприятия.
Предложенные формализмы и алгоритмы были использованы при создании СУ ИП ЗАО «Волгоград-GSM».
4. Теоретические и практические результаты диссертационной работы используются в научно-исследовательской деятельности кафедры «Системы автоматизированного проектирования и поискового конструирования» Волгоградского государственного технического университета.
Публикации. По теме диссертации опубликовано одиннадцать печатных работ.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложений.
В первой главе приведен анализ существующих методов автоматизации проектирования сложных технических систем с управлением. На основе анализа подходов к проектированию структуры сложных технических систем, построению автоматизированных систем управления и применяемых в них моделей и алгоритмов сформулированы цели и задачи работы.
Вторая глава посвящена рассмотрению проблем построения формализованного описания процесса проектирования с использованием отдельных положений теории сложности применительно к функционально-логическому методу структурного синтеза и адаптации к построению распределенных систем.
Целью формализации является построение синтаксических конструкций, обеспечивающих адекватное представление интеллектуальной MAC и инженерных знаний, используемых агентами в процессе синтеза с позиций разрабатываемой распределенной интеллектуальной технологии автоматизированного проектирования структуры сложной ТС с управлением.
Объектом формализации рассматривается модель процесса проектирования в интеллектуальной МАС, для определения которой разработаны формализмы описания процесса проектирования, интеллектуальной MAC, а также разработаны способы представления знаний системы проектирования. Показано единство методов моделирования структурных элементов технических и информационных систем.
Третья глава посвящена определению архитектуры многоагентной системы, интеллектуального агента, механизмов коммуникации и кооперации в многоагентной системе и формализации описания MAC проектирования выбранной конфигурации.
Под интеллектуальным агентом понимается сущность, находящаяся в некоторой сложной динамично изменяющейся среде, от которой она получает данные, отражающие изменение состояния среды, интерпретирует их и воздействует на среду, и, действуя таким образом, способна к определению эффективной последовательности действий, приводящих к достижению цели, за счет обладания набором собственных ментальных характеристик, состоящих из убеждений, желаний и у стремлений.
Четвертая глава посвящена разработке алгоритмического и информационного обеспечения синтеза структуры СУ ИП с использованием теории MAC. Рассмотрены практические аспекты применения разработанных алгоритмов и формализмов при разработке системы автоматизированного управления информационными процессами телекоммуникационного предприятия.
В приложениях приведены:
Оценки производительности распределенных и централизованных вычислительных систем.
Документы о внедрении результатов работы.
Структурная схема системы проектирования.
Диссертационная работа выполнена на кафедре САПРиПК Волгоградского государственного технического университета.
Благодарности. Автор выражает благодарность своему научному консультанту к.т.н., доценту кафедры САПР и ПК ВолгГТУ Заболеевой-Зотовой Алле Викторовне за помощь в выполнении данной работы, информационную и научно-методическую поддержку.
Автоматизированные системы управления информационными процессами
В современных экономических условиях эффективность функционирования многих предприятий в большой степени зависит от уровня доступности, производительности и гибкости критически важных для бизнеса информационных услуг. Переход от стратегии развития бизнеса, где центральное место занимает технологический прогресс, к концепции компании, максимально ориентированной на предоставление услуг требует повышения эффективности и рентабельности работы в области информационных технологий. Как отмечается в [110], неоспоримым фактом является то, что ИТ-инфраструктура имеет первостепенную значимость для успешного ведения бизнеса в компаниях практически любой сферы деятельности.
С признанием мировой экономикой ведущей роли ИТ-услуг, предоставляющие их компании вступили в непрекращающуюся борьбу за уровень доступности ресурсов, высокую надежность, гибкость и скорость предоставления услуг. Однако, чаще всего работа осуществлялась на базе достаточно хаотично структурированной среды, развитие и управление которой значительно затруднено. Для решения проблемы сложности управления быстро развивающейся инфраструктурой был разработан набор концепций построения систем планирования и управления услугами информационных технологий. В разработке концепции управления информационными услугами приняли участие ведущие в отрасли высокотехнологичного бизнеса компании, описание наиболее успешных концепций и моделей было собрано в библиотеку документов под названием ITIL. Первоначально ITIL создавалась для правительства Великобритании, в настоящий момент ее можно считать глобальным стандартом управления услугами. На основе стандартных моделей библиотеки ITIL ряд компаний разрабатывают собственные модели управления ИТ-услугами, например, ITSM от Hewlett-Packard, так же претендующая на роль стандарта.
Для поддержки процессов управления сложными информационными системами на рынке предлагается множество продуктов, функциональность большей части которых можно отнести к классу систем управления событиями. Краткий перечень производителей наиболее известных систем управления событиями приведен в Таблица 1 [111].
Однако, продолжающийся кризис мировой экономики, в большой степени отразившийся на отрасли высоких технологий, заставил искать пути решения проблемы сокращения затрат на предоставление ИТ-услуг. Большинство ИТ-подразделений компаний столкнулись с существенным сокращением бюджета, однако необходимость развития предприятий в сложных условиях требовала дельнейшего повышения качества и расширения спектра информационных услуг. В опубликованном в 2002 году отчете IDC об исследовании крупных компаний, работающих в различных областях экономики, эффект от внедрения методов service management характеризовался следующими показателями:
Основой любого эффективного решения в области управления ИП является согласованное управление всеми компонентами инфраструктуры от сетевых устройств, серверов и устройств хранения до промежуточного ПО, баз данных и приложений [110].
Обобщая результаты проведенного в данном параграфе обзора, можно сделать вывод, что имеющиеся к настоящему моменту методики, модели и программные средства в основном ориентированы на задачи анализа событий в системе, вместе с тем, задача принятия решений по управлению сложными процессами предоставления ИТ-услуг остается в сфер ответственности оператора. Учитывая важность для экономики поддержания должного уровня предоставления таких услуг, необходимо развитие существующих методов управления информационными услугами, построенных на основе моделей ITIL и ITSM в сторону переноса части функций с оператора системы управления на автоматизированную систему, т.е. построение автоматизированной системы управления предоставлением услуг. Сложность и динамичность объекта управления не позволяют применения традиционных алгоритмических методов по-строения системы управления, обеспечение необходимого уровня гибкости и
масштабируемости требует привлечения методов обработки знаний, т. е. построения интеллектуальной АСУ. Учитывая сложность объекта управления, необходимо обеспечить эффективность и надежность функционирования оператора системы управления, для достижения необходимой эффективности считаем возможным воспользоваться принципом «активного оператора», для обеспечения надежности необходимо строить человеко-машинную систему управления на принципах взаимного резервирования оператора и средств вычислительной техники.
В последнее десятилетие среди различных направлений искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые общим названием «многоагентные системы». Вообще говоря, исследования по интеллектуальным агентам и MAC имеют уже почти сорокалетнюю историю, но только в последнее время эти исследования действительно оформились в самостоятельный обширный и многоплановый раздел искусственного интеллекта, который привлекает к себе лучшие силы исследователей из различных областей, причем не только из искусственного интеллекта. Причин такого неожиданного интереса к MAC немало и они разные, но главная, по-видимому, в том, что этот интерес естественно обусловлен достижениями в области информационных технологий, искусственного интеллекта, распределенных информационных систем, компьютерных сетей и в компьютерной технике. MAC имеют реальную возможность интегрировать в себе самые передовые достижения перечисленных областей, демонстрируя принципиально новые качества. Можно без сомнений утверждать, что появление этого направления свидетельствует о новом уровне, достигнутом в области информационных технологий и искусственном интеллекте, в частности, а темпы его прогресса дают основания предсказывать ему ведущую роль в ближайшие десятилетия в широком круге приложений.
Постепенно идея применения агентов вышла за рамки интеллектуального пользовательского интерфейса, она все более и более ориентировалась на идеи и методы искусственного интеллекта, на активное использование тех преимуществ, которые дают современные локальные и глобальные компьютерные сети, распределенные базы данных и распределенные вычисления. Активное развитие методов и технологий распределенного искусственного интеллекта, достижения в области аппаратных и программных средств поддержки концепции распределенности и открытости привели к осознанию того важного факта, что агенты могут интегрироваться в системы, совместно решающие сложные задачи. Это означало появление новой парадигмы распределенных систем искусственного интеллекта. Системы такого рода и получили название многоагент-ных систем. В настоящее время MAC рассматривается как множество интеллектуальных агентов, распределенных по сети, мигрирующих по ней в поисках релевантных данных, знаний и процедур и кооперирующихся в процессе выработки решений. По сути возникла новая парадигма сообщества «программных роботов», цель которых - удовлетворение различных информационных и вычислительных потребностей конечных пользователей.
Алгоритмическое обеспечение синтеза структуры сложных технических систем с применением методологии интеллектуальных многоагентных систем
В рамках данного исследования будем рассматривать процесс структурного синтеза состоящим из трех этапов: 1) формирование технического задания в виде модели цели на основе И-ИЛИ дерева требований и ограничений, предъявляемых к техническим устройствам конкретной предметной области; 2) синтез нечеткого семантического гиперграфа S, интерпретирующего модель структуры технической системы на основе базы гиперэлементов и баз входных и выходных воздействий; 3) формирование решения на основании предыдущих этапов, анализ и вывод результатов. Рассмотрим, каким образом может быть организован структурный синтез технических объектов в многоагентной системе с использованием введенных понятий и выделенных этапов. Процесс синтеза необходимо рассматривать как итерационный многоуровневый процесс последовательного приближения разрабатываемой модели к поставленной задаче проектирования. Проектирование на нескольких уровнях (независимо от названия уровней в конкретной предметной области) достаточно широко распространено во многих предметных областях (данный факт уже отмечался в Главе 1), от создания программных систем и проектирования структур больших баз данных, до создания технических систем. Наиболее часто выделяют три уровня, которые можно обозначить, инвариантно предметной области, как уровень концептуального, логического и физического проектирования. Итерационность процесса проектирования позволяет использовать предоставляемые многоагентной организацией преимущества распределенной обработки итераций. На основе анализа литературы ([34, 27, 23]) определим следующие уровни синтеза модели ТС: 1. Гиперуровень, на котором модель ТС описывается в виде структуры функций, выполняемых системой. 2. Функционально-физический уровень - конкретизируются условия физической реализуемости построенной гиперструктуры на основе базовых физических операций, выделенных в [34]. 3. Конструктивно-физический уровень, представляющий модель системы в виде структуры технических реализаций элементов функциональной структуры. Вариант изоморфизма уровней синтеза структуры технической системы и системы управления может быть рассмотрен следующим образом. Выбор многоагентной организации системы накладывает ограничения на ее структурный состав: в системе не должно быть иных активных сущностей, кроме агентов. В первую очередь, представим в виде агента модель цели. Структура агента включает набор декларативных знаний в виде уже упоминавшегося фрейма, используемого для представления гиперэлементов, описывающего множества входных и выходных воздействий синтезируемой системы. Кроме того, в его структуру вносятся определенные проектировщиком функциональные требования и ограничения к техническому устройству.
После выполнения первого этапа имеем агента, представляющего модель цели и некоторую предметно-ориентированную базу знаний, содержащую описание используемых в процессе синтеза структурных единиц. МАС на этом этапе состоит из одного агента. Агенты могут порождаться внутри МАС по требованию других агентов, реализуя один из фреймов, имеющихся в базе гиперэлементов. В процессе межагентных коммуникаций архитектурное решение (например, эту функцию может выполнять AreHT-«Directory Service» в архитектуре FIPA) позволяет динамически порождать новых агентов, которые могут ответить на запрос, если отсутствуют такие агенты, еще не задействованные в кооперации. На втором этапе синтеза агент, моделирующий цель проектирования, порождает множество агентов, представляющих реализации отдельных элементарных подсистем, обладающих свойствами, заданными в описании цели. На третьем этапе, агенты-реализации пытается установить контакт с агентами-реализациями того же уровня пространства, имеющими подходящие входы. В соответствии с замечанием выше, если такие агенты отсутствуют, они, по возможности, создаются. После успешных переговоров между агентами, в результате которых определяется согласованность входных и выходных воздействий с определением степени соответствия, соответствующие входы и выходы агентов, по которым достигнуто соглашение о совмещении, помечаются как использующиеся для соединения с указанием на вторую сторону связи. Очевидно, что если может быть порожден агент, реализующий элемент, входы и выходы которого полностью совпадают с заданными в модели цели, то задача считается решенной и, как таковой, синтез структуры не осуществляется. В противном случае, вначале делается попытка создания структуры из полученных элементарных в соответствии с ограничениями, имеющимися в модели цели средствами межагентных коммуникаций. В случае невозможности установления необходимых связей между агентами, множество агентов дополняется новым элементом из базы. При нейтральной позиции пользователя выбирается структура, не подходящая по количеству вакантных подсистем (разрывов), и в системе осуществляется попытка коммуникации с агентами, которые могут быть отождествлены с вакантными. Если таких агентов не находится, то одна из вакантных подсистем принимается за модель цели (ограничения не изменяются) и осуществляется синтез по тем же правилам. Таким образом ликвидируются все разрывы в структуре до разрешенного количества. Оставшиеся вакантные подсистемы заполняются во время вертикального синтеза при погружении на следующий иерархический уровень описания ТС. Заполнение вакантных подсистем вызывает рекурсивное порождение вложенной MAC, функционирующей по тем же принципам, что и исходная MAC. В процессе межагентных коммуникаций возможна конкуренция двух типов: конкуренция между отдельными агентами различной структуры, которые могут организовать связь с одним запрашивающим агентом; конкуренция между отдельными многоагентными системами в процессе заполнения вакантных подсистем.
Обеспечение коммуникаций в многоагентной системе проектирования
Несмотря на концентрацию основного внимания исследователей на вопросах формальной спецификации семантических аспектов взаимодействия агентов, практическая реализация кооперативных многоагентных систем требует проработки проблемы синтаксиса представления информации в процессе межагентных коммуникаций. Можно констатировать, что большинство многоагентных систем поддерживают один из двух широко распространенных языков взаимодействия: ACL (Agent Communication Language) или KQML (Knowledge Query and Manipulation Language).
Достаточно широко распространенное рассмотрение агента в качестве абстракции проектирования и реализации, тем не менее, не сводит роль проблемы коммуникации только к обеспечению механизма передачи данных между экземплярами приложений, обеспечиваемых, например, такими средствами, как RPC, RMI или CORBA. Коммуникация между агентами как автономными активными сущностями требует передачи в сообщениях семантики требуемых действий, и, во-вторых, передаваемые сообщения содержат отображение ментальных свойств агента, его желаний и устремлений. Иными словами, агенты обмениваются не битами и байтами информации, а семантической информацией, выражающей их отношение к проблемной ситуации и устремления, направленные на других агентов.
Начало развития языков коммуникации агентов в современном его состоянии можно отнести к проекту обмена знаниями в распределенной среде, учрежденному министерством обороны США в 1990 г. [103]. Основной проблемой на тот момент являлась разработка языка, позволяющего обмен знаниями между разнородными программными системами, содержащими собственные базы знаний, построенные на различных принципах и парадигмах. Кроме разработки собственно языка, необходимо было определить семантику взаимодействия агентов в процессе обмена сообщениями. На основе проведенного обзора работ по построению многоагентных систем, можно заключить, что, по большому счету, единственной используемой моделью коммуникации агентов, является построенная на теории речевых актов.
К настоящему моменту выделились два основных языка взаимодействия агентов: ACL от FIPA и KQML (и множество его диалектов). В [103] показано, что данные языки основаны на идентичных концепциях, изначально использованных в KQML, и различаются в некоторых деталях семантической структуры. Более того, синтаксис обоих языков идентичен.
Оба языка представляют многоуровневую структуру, в которой выделяются три уровня: 1. содержание (контент) - смысловая часть сообщения, содержащая описание на любом языке; 2. коммуникационная часть - описание основных параметров передачи сообщения, таких, как получатель и отправитель и т.д.; 3. уровень сообщения - включает определение особенностей взаимодействия между агентами. Практически важным отличием языков является отсутствие для KQML единого центра, координирующего использование данного семейства языков, т. е. существует множество реализаций языка KQML, опирающихся на единые базовые принципы. Разработка языка ACL централизована и ведется под управлением международной некоммерческой организации FIPA. С другой стороны, более раннее возникновение KQML обусловило его применение в множестве академических и коммерческих проектов, подтверждающих его практическую применимость, ACL же пока находится на уровне хорошо специфицированной теоретической разработки, однако, участие в разработках FIPA множества лидирующих в своей области (как в области научных исследований, так и области бизнеса) организаций говорит о его больших перспективах. Обобщая краткий обзор, данный в настоящем разделе, можно сделать следующие выводы: 1. Проблема коммуникации агентов привела к разработке ряда языков коммуникации, основной особенностью которых явилось обеспечение возможности взаимодействия между разнородными приложениями, для чего приняты многоуровневые структуры языков. Конкретное содержание сообщения может быть передано на внутреннем языке представления семантики конкретного приложения, механизмы же межагентного взаимодействия определяются языком коммуникации.Все распространенные к настоящему моменту языки коммуникации агентов основаны на использовании теории речевых актов, что накладывает отпечаток на структуру обмена сообщениями. Наиболее распространенные языки KQML и ACL практически равнозначны в вопросе применения в практической разработке, как с теоретической точки зрения как средства обеспечения выбранной семантики кооперации агентов, так и в вопросах простоты реализации, поэтому выбор конкретного языка можно свести к определению конкретной среды разработки MAC и использовать предлагаемый язык. Для сохранения единства структуры формализации будем использовать для определения пространства агентов терминологию алгебраических систем. Тогда, пространство агентов можно представить в виде многоосновной алгебраической системы где РА - множество агентов, используемых при синтезе, СА - множество классов агентов, F - семантический гиперграф - решетка кооперации, Т множество типов взаимодействия агентов, L - язык обмена сообщениями в многоагент-ной системе, RA - множество отношений между агентами, QA - множество операций, определенных над агентами. Основой системы является объединение На данном уровне формализации класс агента можно рассматривать синонимом понятия «роли», принимаемой агентом. В дальнейшем будет обоснована возможность агентов изменять класс (или принимать новые роли) в процессе взаимодействия с другими агентами. Агент, рассматриваемый как «активный объект», в процессе синтеза используется для моделирования объектов предметной области, наделенных некоторыми характеристиками, такими, как: активность, способность к организации и реализации действий; реактивность, способность воспринимать состояние среды; автономность, относительная независимость от окружающей среды; общительность (или «социальное поведение», «social ability»), вытекающая из необходимости решать свои задачи совместно с другими агентами; целенаправленность, предполагающая наличие собственных источников мотивации, а в более широком плане, особых интенциональных характеристик. Перечисленные характеристики подчеркивают характер агента как открытой, активной системы, основное внимание в которой уделяется «процессу взаимодействия агентов как причине возникновения системы с новыми качествами» [53]. Агент включает набор свойств, или качеств, позволяющих интерпретировать некоторые сущности из модели предметной области, и набор правил поведения, позволяющих агенту предпринимать активные действия для достижения поставленных целей.
Пример проектирования структуры системы управления
Оператор воздействует на графический интерфейс СУ для передачи воспринятых информационных воздействий. Графический интерфейс формирует поток агрегированной диагностической информации. Четыре потока агрегированной диагностической информации воздействуют на элемент «Агрегатор 1», который формирует управляющее воздействие и информационное воздействие. Управляющее воздействие поступает на вход эффектора, формирующего сигнал, подаваемый на вход ОУ. Второе управляющее воздействие на ОУ формируется элементом «PMi», воспринимающим действия пользователя в графическом интерфейсе. Информационное воздействие обрабатывается преобразователем, формирующим два потока информации, в одном из которых передаются сообщения системе управления верхнего уровня, во втором передаются сообщения электронной почты с описанием текущего состояния ОУ, которые преобразуются подсистемой «Почтовый клиент» и подаются на вход оператора СУ». И отдельно для оператора СУ: «В процессе управления ИП Оператор руководствуется результатами визуального наблюдения за проявлениями главного окна ИП и информационными сообщениями, получаемыми через приложение почтового клиента. На основе поступающей информации оператор выполняет действия в графическом интерфейсе системы управления для фиксации результатов наблюдения и в рабочем месте РМі для модификации входного информационного потока ОУ «задание на оценку» в соответствии с технологической инструкцией».
Данный вариант структуры СУ одного ИП предусматривает контроль оператором двух параметров ИП и совершение двух типов действий по управлению ИП. Варианту «Структура 2» соответствует обладание оператора возможностью оперативной оценки решений, принимаемых агрегатором для усиления контроля за функционированием СУ при снижении степени автоматизации управления. Соответственно, решению таких задач соответствует оператор СУ более высокой квалификации. В общем случае, оператор системы управления моделируется элементом с большим количеством входных и выходных воздействий, соответственно, его введение в модель структуры системы приводит к значительному росту энтропии структуры и варианты построения с возложением функций на оператора оказываются менее предпочтительными. Задача структурного управления может рассматриваться (в рамках приведенного примера) как замена одного типа оператора другим, при этом снижение квалификации оператора приводит к увеличению степени автоматизации управления и снижения нагрузки на оператора системы управления. Одним из направлений развития предложенной архитектуры системы может рассматриваться развитие возможностей по определению оптимальной степени автоматизации управления и резервированию функций оператора по управлению информационным процессом. Для этого в систему вводится специальный агент взаимодействия с пользователем, на которого можно возложить функции поддержания необходимой квалификации и работоспособности оператора, а также тестирование производительности и адекватности подсистемы «Оператор СУ» подачей тестовых воздействий на входы оператора и проверкой корректности его результирующих действий. В случае изменения характеристик оператора возможно проведение оперативного перепроектирования системы управления для исключения отказавшего элемента из контура управления. ОУ и передача его СУ2. Для устранения возникшей аварии предусмотрен механизм быстрого обратного вывода для объяснения принятого решения и детализации возникшей ситуации, что позволяет исполнительным органам, ответственным за устранение ситуации, принять обоснованное решение о необходимом управлении без привлечения дополнительных средств сбора и анализа информации при условии построения адекватных информационной и концептуальной модели объекта управления. Необходимой частью интеллектуальной системы должна являться возможность самообучения, понимаемая в данной работе как механизм пополнения базы знаний синтезированными структурами для задачи проектирования, проверки согласованности знаний отдельных агентов, осуществляющих контроль объектов, проверка полноты тезауруса (информационной модели) относительно генерируемых ОУ сигналов, пополнение концептуальной модели ОУ за счет опроса экспертов о правилах поведения при появлении неизвестных сигналов. Основной особенностью предлагаемой архитектуры СУ ИП является тесная интеграция подсистемы проектирования управляющих структур и системы структурного управления, обеспечивающей надежность функционирование СУ. Распределенность системы проектирования позволяет осуществлять проектирование структуры СУ непосредственно в том узле вычислительной сети, для которого необходимо построение СУ или любом другом доступном узле вычислительной сети, что позволяет значительно повысить отказоустойчивость системы проектирования и управления в целом. Структурная схема системы проектирования СУ ИП представлена в приложении 3. Рассмотрим основные функции выделенных подсистем. СУ - система управления, обеспечивающая диагностирование состояния ОУ и осуществление управлений, выработанных на основе модели ИП, хранимой в БЗ; ЭУ -- элементарная подсистема СУ (интеллектуальный агент), обеспечивающая прием входных информационных воздействий, их преобразование и выполнение некоторых действий в соответствии с множеством правил, получаемых на основе фильтрации БЗ; Интерфейс - интеллектуальный агент, обеспечивающий преобразование потоков информации, необходимых для информирования оператора СУ и выполнения им активных действий, воздействующих на другие элементы СУ и ОУ; Оператор - интеллектуальный агент, часть системы управления, обеспечивающая преобразование информационных воздействий и принятие решений, не подлежащих автоматизации по условиям задачи; Объяснение - блок обоснования на основе обратного вывода принятых СУ решений для контроля работы системы оператором, экспертами, диагностики состояния СУ; Самообучение - контроль полноты тезауруса СУ на основе анализа выходных воздействий СУ и доопределение модели ИП в случае появления новых выходных сигналов ОУ, пополнение БЗ синтезированными структурами.
