Адаптивное управление многоагентной интеллектуальной системой: алгоритмический аспект

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.

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.