Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ проблем управления процессом согласования интересов исполнителей работ по проекту 12
1.1. Особенности и структура процесса управления проектом 13
1.2. Специфика договорных отношений в управлении проектами 16
1.3. Оперативное управление договорными отношениями 21
1.4. Согласование интересов субъектов договорных отношений 27
1.5. Применение мультиагентных моделей для согласования интересов исполнителей работ 37
1.6. Выводы по главе. Цели и задачи диссертационной работы 49
Глава 2. Разработка методики проведения диссертационного исследования 52
2.1. Обоснование выбора и анализ свойств объекта исследования 53
2.2. Модели сетевого планирования в задаче оптимизации проекта по стоимости 55
2.3. Модели теории игр 61
2.4. Модели управления в организационных системах 65
2.5. Базовая модель индивидуального стимулирования 73
2.6. Методика и схема проведения исследования 78
2.7. Выводы по главе 79
Глава 3. Математическое обеспечение управления процессом согласования изменений при выполнении работ по проекту ... 81
3.1. Модель управления исполнителями работ по проекту 81
3.2. Модель заключения договоров на выполнение работ 85
3.3. Модель согласованного взаимодействия исполнителей при изменении графика выполнения проекта 89
3.4. Целевая функция исполнителей 104
3.5. Модель мультиагентной системы поддержки принятия решений 106
3.6. Протокол коммуникации в мультиагентной системе 113
3.7. Механизм коллективного принятия решений в мультиагентной среде 120
3.8. Алгоритм поведения интеллектуального агента 122
3.9. Выводы по главе 126
Глава 4. Программное обеспечение поддержки принятия решений по управлению согласованием интересов исполнителей 127
4.1. Этапы разработки системы 127
4.2. Формирование структурных и функциональных требований к разрабатываемой системе 128
4.3. Выбор и разработка архитектуры системы 131
4.4. Выбор и обоснование языка, средств разработки и используемой СУБД 140
4.5. Конструирование пользовательского интерфейса 146
4.6. Функциональные характеристики разработанной системы 152
4.7. Выводы по главе 155
Глава 5. Применение разработанных моделей и программной системы для согласования интересов исполнителей по проекту в области информационных технологий 157
5.1. Структура и особенности организационной системы управления распределенным проектом по разработке мультимедийного приложения 157
5.2. Построение мультиагентной модели организационной системы... 161
5.3. Мультиагентное моделирование согласования интересов 170
5.4. Оценка экономической эффективности согласования интересов исполнителей 174
5.5. Оценка сложности и временных характеристик мультиагентного моделирования 180
5.6. Ограничения алгоритма согласования с применением мультиагентного подхода 185
5.7. Выводы по главе 188
Заключение 190
Список литературы 193
Приложения 207
- Применение мультиагентных моделей для согласования интересов исполнителей работ
- Модели сетевого планирования в задаче оптимизации проекта по стоимости
- Модель согласованного взаимодействия исполнителей при изменении графика выполнения проекта
- Формирование структурных и функциональных требований к разрабатываемой системе
Введение к работе
Актуальность темы диссертации. Важнейшей задачей, позволяющей эффективно организовать совместную деятельность субъектов социально-экономической системы, является задача управления процессом согласования их интересов, поскольку ее решение дает возможность не только скоординировать действия отдельных участников, но и повысить эффективность функционирования всей организационной системы в целом.
Задача управления процессом согласования интересов приобретает особую актуальность в случае совместной продуктивной деятельности многих организаций и предприятий, связанных между собой технологически и вносящих определенный вклад в общий результат. Совокупность процессов планирования, координации и контроля совместной целенаправленной деятельности отдельных исполнителей в условиях ограниченных ресурсов является предметом изучения теории управления проектами. Отношения между исполнителями и руководителем регламентируются условиями договора, который является одним из основных инструментов обеспечения контроля и мотивации участников проекта.
Если взаимовыгодные для обеих сторон параметры договора в процессе выполнения проекта становятся не оптимальными в связи с изменением внешних условий, неточностями прогнозирования и планирования, то у исполнителя может возникнуть желание изменить условия договора. И в этой ситуации необходимо своевременно согласовать между исполнителями возможные изменения в параметрах договоров для того, чтобы избежать реактивных и абсолютно не оптимальных решений.
Каждый исполнитель принимает решение, исходя из собственных предпочтений, на основе информации о своих возможностях и условиях функционирования, которая не разглашается и не доступна другим участникам проекта. Поэтому в процессе согласования интересов необходимо использовать новые распределенные методики коллективного принятия решений, основанные на совместных действиях независимых участников организационной системы, результатом которых является возникшее состояние равновесия.
Создание распределенных систем поддержки принятия решений
осуществляется с использованием технологий распределенного искусственного
интеллекта, основным направлением развития которых является методология
мультиагентного моделирования. Замена исполнителей работ
интеллектуальными агентами с формализованными процедурами принятия решений, позволяет построить мультиагентную модель организационной системы, исследование функционирования которой происходит в процессе взаимодействия отдельных агентов.
Таким образом, можно сделать вывод об актуальности работ, направленных на поддержку коллективного принятия решений при управлении процессом согласования интересов исполнителей работ по проекту на основе применения технологий мультиагентного моделирования.
V, "
Целью диссертационной работы является создание математических методов и программного обеспечения поддержки коллективного принятия решений при управлении процессом согласования интересов исполнителей на основе применения технологий мультиагентного моделирования для повышения эффективности выполнения работ по проекту.
Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи.
-
Анализ существующих подходов к согласованию интересов участников социально-экономических систем.
-
Разработка математических методов и алгоритмов решения задачи согласованного изменения графика выполнения проекта одноуровневой системой агентов-исполнителей с использованием мотивационных управляющих воздействий.
-
Разработка модели и алгоритмов функционирования мультиагентной системы поддержки принятия решений, основанной на распределенном взаимодействии интеллектуальных агентов.
-
Синтез моделей интеллектуальных агентов и разработка на их основе алгоритмов решения задачи согласования интересов исполнителей с использованием механизма коллективного принятия решений.
-
Создание и исследование методики применения разработанных математических моделей и программного обеспечения для решения задачи управления процессом согласования изменений графика проекта в области информационных технологий.
Методология и методы исследования. При выполнении исследований и
решении поставленных задач использовались основные научные положения
системного анализа, теории управления в организационных системах, теории
принятия решений, теории игр, технологии распределенного искусственного
интеллекта. При разработке программной системы использовались методы
объектно-ориентированного проектирования и программирования
с использованием языка Java.
Научная новизна работы состоит в следующем:
-
Предложена методика согласования интересов исполнителей при изменении графика выполнения проекта.
-
Разработана математическая модель согласованного взаимодействия исполнителей при изменении графика выполнения проекта с использованием механизма мотивационного управления.
-
Разработана модель мультиагентной системы поддержки принятия решений по управлению процессом согласования интересов исполнителей.
-
Предложена модель интеллектуального агента и алгоритм его поведения в процессе согласования интересов на основе механизма коллективного принятия решений.
Практическую ценность работы составляют:
1. Созданное специализированное программное обеспечение поддержки
принятия решений с использованием мультиагентных моделей, применение
которого при управлении процессом согласования интересов исполнителей
позволит усовершенствовать механизм коллективного принятия решений и
повысить эффективность функционирования участников договорных
отношений при выполнении работ по проекту. 2. Предложенная методика применения математического и программного
обеспечения для решения задачи управления согласованием изменений
графика проекта в области информационных технологий.
Разработанная мультиагентная система поддержки принятия решений зарегистрирована в отраслевом Фонде электронных ресурсов науки и образования. Она также внедрена в учебный процесс в качестве тренажера для проведения лабораторных занятий по дисциплине «Моделирование реальных систем» для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» на кафедре «Информатика и программное обеспечение» Брянского государственного технического университета.
На защиту выносятся следующие положения.
-
Методика построения системы поддержки принятия решений по согласованию изменений графика выполнения проекта с использованием агентно-ориентированного подхода.
-
Математические методы и алгоритмы решения задачи моделирования согласованного взаимодействия исполнителей работ по проекту на основе механизма мотивационного управления с применением стимулирующих воздействий.
-
Модели и алгоритмы поведения интеллектуальных агентов, осуществляющих поддержку коллективного принятия решений по переходу к согласованному графику выполнения работ.
-
Структура и функциональные характеристики разработанного специализированного программного обеспечения поддержки принятия решений, основанного на взаимодействии интеллектуальных агентов.
-
Результаты практического применения разработанного математического и программного обеспечения для согласованного перехода к новому графику выполнения проекта в области информационных технологий.
Апробация работы. Основные положения и наиболее важные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на 8 международных и российских конференциях, в том числе 58-й научной конференции профессорско-преподавательского состава БГТУ (г. Брянск, 2008 г.); международной научно-практической конференции «Наука и производство» (г.Брянск, 2009 г.); II научно-технической конференции «Информационные системы и технологии» (г. Обнинск, 2009 г.); четвертой Всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (г. Санкт-Петербург, 2009 г.); международной научно-практической конференции «Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях» (г. Брянск, 2009 г.); региональной конференции студентов и аспирантов «Достижения молодых ученых Брянской области» (г. Брянск, 2009 г.); региональной научно-практической конференции
«Приоритетные направления современной науки: фундаментальные проблемы, инновационные проекты» (г.Брянск, 2010 г.); региональной научно-практической конференции «Достижения молодых ученых в развитии инновационных процессов в экономике, науке, образовании» (г. Брянск, 2010 г.).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 2 в научных журналах, рекомендованных ВАК.
Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка, содержащего 137 наименований, и приложений. Работа изложена на 206 страницах, содержит 60 рисунков и 18 таблиц. Общий объём работы составляет 249 страниц.
Применение мультиагентных моделей для согласования интересов исполнителей работ
Возможности применения традиционных подходов к принятию решений, основанные на методах системного анализа, имитационного моделирования, исследования операций, теории игр и ряда других, ставших уже классическими методов, оказываются весьма ограниченными. В системном подходе любое сложное взаимодействие представляется через работу более простых и независимых подсистем, которые в случае рассмотрения организаций и людей часто оказываются взаимозависимыми друг от друга или, по крайней мере, существенно влияют друг на друга; в исследовании операций процесс принятия решений заключается в нахождении оптимальной стратегии поведения в заданных условиях, которые, однако, на самом деле все время меняются и пересматриваются; при имитационном моделировании формализованная модель объекта или процесса никак не может пополняться или уточняться «на ходу», любые изменения требуют останова процесса моделирования, ручного внесения изменений в модель и перезапуска этого процесса; в теории игр правила поведения игроков заранее определены и известны для всех игроков, им известны все участники [90].
Задача согласования интересов при выполнении проектных работ относится к классу задач теории игр с непротивоположными интересами, а именно к играм с согласованным вектором интересов с запрещенными ситуациями. Наличие невыпуклой области допустимых решений свидетельствует о невозможности решения данной задачи методами линейного программирования. Кроме того, задача согласования является довольно сложной в математическом отношении и не имеет общих методов решения. А в основе оценки эффективности организационных механизмов лежит понятие решения игры, представляющее собой определенную формализацию гипотез о поведении людей в системе [18]. В частности, предполагается рациональное поведение агента, заключающаяся в том, что агент с учетом всей имеющейся у него информации выбирает действия, которые приводят к наиболее предпочтительным результатам деятельности, что требует подтверждения или опровержения путем экспериментальной проверки.
Для решения задачи согласования интересов необходимы качественно новые интеллектуальные программные системы. Причем основой для их создания могут стать подходы, предложенные в области синергетики и основанные на принципах самоорганизации, описанных в работах [81, 94]. Если основой метод системного подхода состоит в механистическом разделении объекта или процесса на отдельные независимые компоненты, то в синергетике основным предметом исследований становятся совместные или кооперативные действия независимых частей системы, результатом которых является возникшее состояние равновесия. Основным путем создания таких, самоорганизующихся систем является мультиагентный подход, стремительное развитие которого наблюдается в последнее десятилетие [96]. Основным компонентом системы выступает автономный интеллектуальный агент, способный воспринимать состояние окружающей среды, вырабатывать решение и взаимодействовать с другими агентами. Агент действуют от имени пользователя и ведет переговоры, снимая тем самым с человека избыточную информационную нагрузку.
Такая особенность интеллектуальных агентов, как возможность самоорганизации, принципиально отличает мультиагентное моделирование от других подходов к принятию решений. Независимые автономные объекты программы могут самостоятельно принимать решения, согласовывать свои взгляды на решение задачи, они получают возможность проявлять активность и вступать в отношения друг с другом.
Агентная парадигма искусственного интеллекта позволяет естественным образом, без семантического разрыва перейти от постановки задачи в терминах теории игр к ее решению в рамках многоагентнои системы, так как структуру системы исполнителей при работе по проекту можно представить в виде мультиагентной системы, описывающей функционирование этой организации. Правила взаимодействия интеллектуальных агентов заложены в описании механизма функционирования организационной системы. Теория организационного управления и мультиагентное моделирование образуют совместно дополняющую друг друга совокупность методов теоретического и экспериментального исследования организационных систем.
В модели элементы организационной системы заменяются интеллектуальными агентами с формализованными процедурами принятия решений, включающими в себя основные параметры, характеризующие индивидов, и, прежде всего, мотивы экономической активности, ее цели и средства достижения этих целей [14].
Исследования поведения интеллектуальных агентов в мультиагентных системах имеет достаточно долгую историю и формируется на основе результатов, полученных в рамках таких направлений как «распределенный искусственный интеллект» (Distributed Artificial Intelligence, DAI), «параллельный искусственный интеллект» (Parallel Artificial Intelligence, PAI), «распределенные системы поддержки принятия решений» (DPS -Distributed Problem Solver) [83]. Решение задачи одним агентом представляет собой точку зрения классического искусственного интеллекта (ИИ), согласно которой агент, обладая глобальным видением проблемы, имеет все необходимые способности, знания и ресурсы для ее решения. Напротив, в распределенном искусственном интеллекте (РРВД) и, вообще, в области многоагентных систем (MAC) предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление о задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов. В MAC задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы или организации. Распределение задач предполагает назначение ролей каждому из агентов, определение меры его ответственности и требований к опыту [89].
Мультиагентные модели используются для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами, а наоборот, эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе [45]
Модели сетевого планирования в задаче оптимизации проекта по стоимости
Исторически первым подходом к исследованию задачи управления проектами стали методы сетевого планирования и управления. В рамках данного подхода проект (комплекс работ) представляется сетью, называемой сетевой моделью проекта или сетевым графиком [51]. Сетевая модель проекта является основой для оптимизации проекта, так как в графическом виде отражает логическую последовательность работ и их взаимосвязь. А потому важно исследовать структуру сетевого графика и те возможности, которые представляют методы сетевого планирования в рамках задами согласования изменений. В СПУ для построения и оптимизации сетевого графика и распределения ресурсов применяется теория графов. Существует два способа изображения работ в сетевом графике: либо работы изображаются в виде вершин сети, а зависимости между работами в виде дуг сети, либо вершины сети соответствуют моментам завершения одной или нескольких работ, а дуги - работам сети [5]. Будем использовать в графическом изображении комплекса работ обозначения «вершина -работа».
Пусть множество R = {rl,...,rn) - комплекс работ, выполнение которых требуется для решения определенной задачи а множество F = {v,,...,v„) -комплекс отношений предшествования-следования работ в процессе их выполнения. Сетевая модель задается ориентированным графом G = (R,V), в котором элементы множества R играют роль вершин, а элементы множества V - роль дуг, соединяющих вершины, причем каждой дуге V,- можно поставить в однозначное соответствие пару вершин (г{,г), первая из которых будет непосредственно предшествующей работой в данной паре, а вторая - непосредственно следующей. Такая сетевая модель будет сетевой моделью с работами в узлах. Для каждой из работ определен ряд параметров. Во-первых, ее объем Wj, измеряющийся в единицах трудоемкости и определяющийся на основе нормативов или имеющегося опыта. Во-вторых, ее продолжительность или время выполнения rt. Используя две введенные величины, можно рассчитать третью характеристику любой работы - интенсивность ее выполнения: где и - количество ресурсов, выполняющих работу.
Если количество ресурсов на работе не изменяется в процессе ее выполнения, то эта формула определяет фиксированную интенсивность (производительность участвующих в работе ресурсов) или скорость выполнения работы, иначе формула дает среднее значение скорости выполнения. Важной характеристикой работы являются затраты ресурсов, которые в случае выполнения работы с постоянной интенсивностью равны объему Wt, а в случае переменной интенсивности определяются по формуле: где и(г) - количество ресурсов на работе в момент времени; tH - момент начала работы; tK - момент окончания работы. Если величину затрат умножить на стоимость единицы ресурсов, то получим стоимость работы, которая является основой формирования сметы и бюджета проекта. Типичными зависимостями затрат от времени, применяемыми на практике, являются кусочно-линейные и степенные [5]: Продолжительность любой работы проекта можно регулировать количеством ресурсов, выделяемых для ее выполнения. В общем случае можно предположить, что эта продолжительность может изменяться между двумя границами (пессимистической оценкой) и (оптимистической оценкой). Однако, в отличие от метода PERT, в данном случае считается, что продолжительностью работ можно управлять путем выделения на их выполнение больших или меньших ресурсов. Продолжительность работы соответствует нормальному времени работы т{ и ее минимальной стоимости и называется нормальной продолжительностью. Продолжительность работы, соответствующая такому времени выполнения работы Т; , когда она ускорена до предела, называется сжатой продолжительностью, а стоимость выполнения работы в такие сроки максимальна [43]. Пусть ci - затраты на выполнение работы rt, тогда с; = fi (т,) представляет из себя функцию нелинейного вида (рис.2.1). Функция «время-затраты» проходит через пологий минимум и затем возрастает в силу ненормальных условий работы, связанных, например, с недостатком рабочей силы или материалов. В процессе выполнения проекта в результате воздействия непредусмотренных внешних факторов может оказаться, что зависимость «время-затраты» примет совершенно иной вид, чем предполагалось первоначально и в результате затраты превысят первоначально предполагаемое значение. В таком случае при выполнении проекта одним агентом могут быть предусмотрены мероприятия по оптимизации графика выполнения работ с условием сохранения продолжительности проекта.
Модель согласованного взаимодействия исполнителей при изменении графика выполнения проекта
Рассмотрим организационную систему, состоящую из п исполнителей, находящихся на нижнем уровне иерархии, и одного руководителя проекта на верхнем уровне. Множество исполнителей работ обозначим Ех = {Ехг \ієЩ. Каждый исполнитель выполняет набор действий в отношении работ по проекту uf. Определим множество допустимых действий в отношении работ и, Организационная система исполнителей в процессе выполнения проекта относится к классу систем со слабо связанными элементами, т.е. значение целевой функции каждого исполнителя зависит только от его действий, при этом существует общее на всех ограничение в виде сетевого графика проекта. Целевая функция /-го исполнителя зависит от его действий w;D по общему графику uD, то есть qt =q,(uD) гДе и ={и? \l N) - вектор действий всех исполнителей. Множество допустимых векторов действий исполнителей имеет вид U = Y\Ut, ql : U - 4R , ieN. Пусть в результате изменившихся внешних условий один из исполнителей желает оценить последствия изменения сроков выполнения своей работы, т.е. оценить переход от первоначального графика выполнения проекта uD к графику и. Для того чтобы принять рациональное решение, каждый исполнитель должен оценить полезность действий ut с измененными сроками выполнения работ.
Для расчета этой полезности необходимо оценить затраты других агентов от выбора данного действия и учесть собственные затраты при этом. Будем предполагать, что всем участникам системы известны целевые функции других элементов и множество их допустимых действий. Также предположим, что исполнители работ не осуществляют кооперацию друг с другом, действуют независимо и не делают предположений о поведении других исполнителей. Этим можно исключить из рассмотрения эффекты рефлексии, при учете которых равновесие определяется при рассмотрении возможной информированности исполнителей. С учетом введенных предположений, а также гипотезы рационального поведения, каждый исполнитель будет выбирать в отношении своих работ действия, доставляющие максимум его целевой функции. Совокупность {Ех,{Чі{и))іем і)іеи} множества исполнителей, их целевых функций и допустимых множеств определяют игру Г0 в нормальной форме. Особенностью данной игры является то, что все исполнители одновременно и независимо выбирают свои действия. Если принять, что общее время выполнения проекта после перезаключения договоров, не изменится, то полезность руководителя проекта останется той же, т.к. не изменятся ни его доходы, ни стимулирование исполнителей:
Поэтому можно считать, что интересы руководителя проекта не затрагиваются в процессе согласования, т.к. его полезность при любом решении не изменяется. Руководитель проекта лишь выступает координатором в задаче согласования интересов. Полезность же исполнителей работ изменится: в то время как: Выигрыш /-го исполнителя в процессе перехода от графика проекта uD є U к графику и є U может быть найден из соотношения: В том случае, если величина y/i{u,uD) 0, то исполнитель проигрывает при переходе. Изменение параметров системы в процессе перехода к новому графику представлено на рис. 3.3. Такой переход будет возможен, если новый график проекта и обеспечивает при переходе к нему суммарный выигрыш всей организационной системы, который выражается утилитарной функцией коллективного благосостояния
Формирование структурных и функциональных требований к разрабатываемой системе
Анализ разработанных и представленных в гл. 3 математических моделей согласования интересов и разработки оптимального согласованного плана выполнения работ показывает, что используемый математический аппарат отличается многообразием используемых моделей и сложной структурой их взаимосвязи.
Основными направлениями разработки программной системы являются поддержка управления процессом согласования изменений в графике выполнения проекта на основе мультиагентного моделирования, распределенное управление программными агентами и централизованный контроль процесса мультиагентных переговоров руководителем проекта. При проведении мультиагентных переговоров программных агентов ключевым моментом является распределенный характер их взаимодействия, что необходимо учитывать при разработке архитектуры системы. Пользователям программной системы необходимо предоставить удобный интерфейс, обеспечить возможность одновременного управления своими программными агентами несколькими исполнителями, существенно облегчает процесс управления наличие графического представления текущего и согласованного графика выполнения работ, диаграмма используемых ресурсов.
На основе анализа основных направлений разработки был сформулирован следующий минимальный набор структурных и функциональных требований, предъявляемых к программной системе управления процессом согласования изменений в графике проекта на основе использования мультиагентного моделирования:
В основе ПС должна лежать база данных, содержащая описание проектов, находящихся в стадии выполнения, и содержащая работы, выполняемые в рамках договорных отношений. База данных позволяет обеспечить поддержку одновременного взаимодействия с ней нескольким программным агентам, что позволяет использовать ее сведения в процессе моделирования сразу нескольким участникам системы. Посредством программной системы БД должна быть доступна для просмотра и редактирования.
Каждый программный агент должен использовать собственную локальную базу данных для хранения закрытой информации о выполняемых работах и доступных в различные моменты времени ресурсах. Локальная база данных должна синхронизироваться с базой данных проектов, как в процессе обмена сообщениями на стадии согласования, так и путем непосредственного получения сведений о выполняемом проекте из центральной базы данных. 3. ПС должна обеспечивать возможность регистрации распределенных программных агентов на выделенном роутере у центрального координатора с последующим согласованным обменом сообщениями между ними.
Необходимо предусмотреть возможность учета зарегистрированных программных агентов, управления процессом регистрации с поддержкой авторизации. 4. В ПС должна быть реализована возможность взаимодействия пользователя-исполнителя со своим программным агентом для предоставления ему информации для переговоров и получения в ответ результатов для принятия решения. 5. В ПС необходимо реализовать возможность централизованного контроля процесса согласования, отслеживания перечня участвующих в переговорах программных агентов, достигнутых между ними договоренностей, текущего согласованного графика выполнения проекта. 6. В ПС необходимо реализовать интерфейс, позволяющий программным агентам осуществлять коммуникацию друг с другом с возможность как передачи нескольких сообщений одновременно, так и ожидания ответов с реакцией на данное событие от нескольких агентов. 7. В ПС должен быть реализован набора состояний программных агентов, соответствующий базовым состояниям реальных исполнителей в процессе согласования изменений, а также последовательность и условия перехода между этими состояниями в качестве реакции на возникающие в системе события. 8. ПС должна обеспечивать представление процесса обмена сообщениями, процесса согласования, моделирования и результатов в графической форме, удобной для восприятия пользователем. 9. В ПС необходимо реализовать возможность формирования отчетов, содержащих как входные данные (параметры работ, варианты выполнения работ, графическое представление логической последовательности в виде сетевого графика и графика Ганта), так и результаты моделирования (согласованный график выполнения работ, выбранная система стимулирования, изменение целевых функций агентов, диаграммы использования ресурсов и т.п.). 10.ПС должна обладать понятным графическим интерфейсом, через который можно реализовать все заложенный в программный модуль функции. 11.
Структура ПС должна иметь модульный принцип построения, а внутреннее представление модулей должно быть основано на агентном и объектно-ориентированном подходах, что позволит выстроить систему как полностью мультиагентную, не только в плане взаимодействия их друг с другом, но и с возможностью включения набора агентов в состав другого агента. Кроме того модульное представление дает возможность более прозрачного расширения функциональных характеристик программной системы. 12.Для обеспечения дальнейшего повышения эффективности работы ПС необходимо сохранять новые согласованные планы выполнения работ в базу данных, а также использовать их в последствии при возникновении новых задач согласования интересов.
