Организация процессов решения функциональных задач в мультиагентных системах

При разработке технологий управления производственно-техническими системами наблюдается тенденция к использованию принципов мультиагентности, которые отражают развитие системной концепции распределенной обработки вещества, энергии и информации. Для выполнения работ и решения целевых функциональных задач в мультиагентных системах предполагается задействование параллельно функционирующих системных объектов, которые в определенной мере наделяются субъектными правами и играют роль исполнительных агентов. За счет введения компонентов интеллектуального управления составными частями проектируемой системы реализуются процессы их индивидуального и группового функционирования. С учетом этого в статье проанализированы основные схемы организации процессов решения функциональных задач и предложены показатели эффективности применения мультиагентных технологий. В частности, рассмотрен вариант решения несвязанных системных задач с использованием однотипных исполнительных агентов. Показана возможность применения однотипных агентов для решения многовариантных задач с последующим получением консолидированных результатов. Приведен также вариант предварительной декомпозиции задач на отдельные логически завершенные фазы и дальнейшего получения агрегированного результата. Представлен подход к решению функциональных задач на основе конвейерной параллельно-последовательной реализации их отдельных стадий и последующего отбора адекватного результата. В качестве показателей эффективности применения мультиагентных технологий к решению системных задач предложены и проанализированы характеристики, основанные на оценке времени и вероятности получения корректных результатов. Так, группа показателей, характеризующих процесс решения, включает общее время выполнения задач группой агентов, а также коэффициент компрессии в виде отношения среднего значения времени одноагентного последовательного решения набора задач к нормативному времени их мультиагентного исполнения. Рассматриваемый процесс характеризуется также расчетной вероятностью обеспечения необходимого множества решений за заданное нормативное время и вероятностью получения множества корректных результатов при многократном параллельном решении задачи с использованием группы агентов.

1. Рыбина, Г. В. Современные архитектуры динамических интеллектуальных систем: проблемы интеллектуализации и основные тенденции / Г. В. Рыбина // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2017. № 2. C. 1–12.

2. Карпов, В. Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике / В. Э. Карпов // Управление большими системами. М.: ИПУ РАН, 2016. Вып. 59. С. 165–232.

3. Гулай, А. В. Построение интеллектуальных систем / А. В. Гулай, В. М. Зайцев. Минск: ИВЦ Минфина, 2022. 368 с.

4. Гулай, А. В. Сетевое информационное взаимодействие агентов роя: техническая и программная реализация / А. В. Гулай, В. М. Зайцев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2024. Т. 25, № 6. С. 295–305. https://doi.org/10.17587/mau.25.295-305.

5. Городецкий, В. И. Многоагентные системы (обзор) / В. И. Городецкий, М. С. Грушинский, А. В. Хабалов. URL: https://spkurdyumov.ru/networks/mnogoagentnye-sistemy-obzor/.

6. Зайцев, В. М. Организация распределенной обработки данных на вычислительных комплексах АСУ / В. М. Зайцев // Вопросы радиоэлектроники. Сер. общетехническая. 1982. Вып. 10. С. 26–32.

7. Тарасов, В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям / В. Б. Тарасов. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.

8. Giorgini, P. Agent-Oriented Software Engineering IV: 4th International Workshop, AOSE 2003, Melbourne, Australia, July 15, 2003 / P. Giorgini, J. P. Müller, J. Odell. Berlin, Heidelberg: Springer, 2023. 247 p. https://doi.org/ 10.1007/b95187.

9. Towards Reliable Multi-Agent System: An Adaptive Replication Mechanism / Z. Guessoum, J.-P. Briot, N. Faci, O. Martin // Multiagent and Grid Systems. 2010. Vol. 6, No 1. P. 1–24. https://doi.org/10.3233/mgs-2010-0139.

10. Hübner, J. F. A Normative Programming Language for Multi-Agent Organizations / J. F. Hübner, O. Boissier, R. H. Bordini // Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 2011. Vol. 62, No 1. P. 27–53. https://doi.org/10.1007/s10472-011-9251-0.

11. Dimensions in Programming Multi-Agent Systems / O. Boissier, R. H. Bordini, J. F. Hübner, A. Ricci // Knowledge Engineering Review. 2019. Vol. 34, No 2. P. 1–28. https://doi.org/10.1017/s026988891800005x.

12. Вентцель, Е. С. Теория вероятностей / Е. С. Вентцель. М.: КноРус, 2010. 664 с.