Адаптивное управление многоагентной интеллектуальной системой: алгоритмический аспект
https://doi.org/10.21122/2227-1031-2025-24-3-167-180
Аннотация
В процессе построения многоагентной интеллектуальной системы рассматриваются, как правило, стадии структурно-функциональной декомпозиции системы и определения ее задач, выделения или формирования необходимых группировок агентов, выполнения процедур системного администрирования и оперативного контроля работоспособности всех составных частей системы. В связи с этим проведено сопоставление различных вариантов структурного построения мультиагентной системы с учетом гибкости управления, возможностей по функциональному резервированию ее компонентов и их реконфигурированию, что позволило выделить и рекомендовать к широкому применению древовидную сетевую топологию. В качестве узлов топологии введены объекты планирования и контроля результативности действий исполнительных агентов, а также объект планирования и контроля результативности действий системы. Показано, что для организации адаптивного управления требуется формализованное отображение в объектах и агентах системы определенных сегментов системной топологии, а также состояний внешней среды, органов планирования, агентов системы, каналов обеспечения информационно-технического взаимодействия и функциональных задач. Рациональным приемом такого отображения является построение системными аналитиками и инженерами-системотехниками журналов состава системы, состава сегментов топологии и журналов функционирования агентов в виде логико-множественных отношений. Указанные отношения связывают различные типы объектов, агентов и задач с атрибутами доменов системных характеристик, параметров и состояниями работоспособности системы. Представлена принципиальная возможность определения рационального состава доменов отношений, который допускает функциональное расширение. Описан алгоритм функционирования многоагентной системы, в котором каждый цикл основывается на результатах оперативного сканирования индивидуальных журналов состава агентов и их функционирования, а также отбора из отношений кортежей очередных заданий для обеспечения последующего решения определенного экземпляра задачи. С помощью специальных оповещений в циркулярном режиме передачи обеспечиваются самосинхронизация и адаптивный выбор работ агентами системы в пределах каждого сегмента топологии.
Об авторах
А. B. ГулайБеларусь
Кандидат технических наук, доцент
Минск, Республика Беларусь
В. М. Зайцев
Беларусь
Кандидат технических наук, доцент
Минск, Республика Беларусь
Список литературы
1. Гулай, А. В. Конвергенция интеллектуальных систем / А. В. Гулай, В. М. Зайцев. Минск: ИВЦ Минфина, 2020. 384 с.
2. Зайцев, В. М. Организация распределенной обработки данных на вычислительных комплексах АСУ / В. М. Зайцев // Вопросы радиоэлектроники. Сер. общетехническая. 1982. Вып. 10. С. 26–32.
3. Городецкий, В. И. Многоагентные системы (обзор) / В. И. Городецкий, М. С. Грушинский, А. В. Хабалов // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 64–116.
4. Карпов, В. Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике / В. Э. Карпов // Управление большими системами. 2016. Вып. 59. С. 165–232.
5. Тарасов, В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям / В. Б. Тарасов. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.
6. Guessoum, Z. 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.
7. 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 1–2. P. 27–53. https://doi.org/10.1007/s10472-011-9251-0.
8. Boissier, O. 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.
9. Ерофеева, В. А. Управление роем динамических объектов на базе мультиагентного подхода / В. А. Ерофеева, Ю. В. Иванский, В. И. Кияев // Компьютерные инструменты в образовании. 2015. № 6. С. 34–42.
10. Воробьев, В. В. Алгоритмы выбора лидера и кластеризации в статическом рое роботов / В. В. Воробьев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18, № 3. С. 166–172. https://doi.org/10.17587/mau.18.166-173.
11. Зайцев, В. М. Явление интерференции в телекодовых сетях АСУ / В. М. Зайцев // Вопросы радиоэлектроники. Сер. общетехническая. 1981. Вып. 12. С. 35–41.
12. Зайцев, В. М. Определение параметров передачи данных на основе принципа информационной стабилизации / В. М. Зайцев // Вопросы радиоэлектроники. Сер. общетехническая. 1981. Вып. 12. С. 42–51.
13. Гулай, А. В. Достоверность передачи транзакций в мехатронных системах: выбор триплетов помехоустойчивого кода / А. В. Гулай, В. М. Зайцев // Мехатроника, автоматизация, управление. 2016. Т. 17, № 1. С. 26–31. https://doi.org/10.17587/mau.17.26-31.
14. Гулай, А. В. Помехоустойчивые коды Рида–Соломона: применение в технологии построения интеллектуальных систем / А. В. Гулай, В. М. Зайцев // Актуальные вопросы развития современной науки и технологий: монография. Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2023. C. 377–406.
15. Смит, С. Цифровая обработка сигналов / С. Смит. М.: Изд. дом «ДодЭка-XXI», 2008. 718 с.
Рецензия
Для цитирования:
Гулай А.B., Зайцев В.М. Адаптивное управление многоагентной интеллектуальной системой: алгоритмический аспект. НАУКА и ТЕХНИКА. 2025;24(3):167-180. https://doi.org/10.21122/2227-1031-2025-24-3-167-180
For citation:
Gulay A.V., Zaitsev V.M. Adaptive Management of Multi-Agent Intelligent System: Algorithmic Aspect. Science & Technique. 2025;24(3):167-180. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2227-1031-2025-24-3-167-180