Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
29.03.2016

Концепция мультиагентного анализа иерархий

Минаков Владимир Федорович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Аннотация: Рассматривается множество агентов, их целей, концепция извлечения знаний на основе анализа иерархий по критериям предпочтения характеристик и параметров альтернатив. Предложена концепция принятия решений о взаимодействии агентов, в основе которого – анализ их целей как свертки ценности показателей альтернатив и определение пересечений множеств таких целей. Непротиворечивость целей агентов является правилом формирования решения, команд и сигналов к выполнению действий по каждому из возможных алгоритмов, используемых в мультиагентной системе.
Ключевые слова: анализ, иерархия, цель, предпочтения, значимость, алгоритм, знание, пересечение множеств целей
Электронная версия
Скачать (683.3 Kb)

1. Введение

Современные экономические процессы используют информационные потоки в тех же масштабах, что и потоки традиционных ресурсов, используемых в технологических процессах и управлении ими [2, 11]. Особую роль играют те потоки информации, которые порождают взаимодействие агентов. Это относится к агентам – сотрудникам организаций, и к агентам – автономным электронным «умным вещам» и виртуальным процессам (например, заказа, оплаты товаров и услуг и т.п.) [16, 24].

Для мультиагентных систем принципиально важно формировать правила поведения на основе собственной цели и условий, в которых действует агент [3, 4]. Актуальным поэтому является создание подходов к алгоритмизации и производству знаний в мультиагентных системах.

2. Цель исследования

Формулировка концепции принятия решений автономными электронными агентами на основе собственных инструментальных средств анализа дынных, получаемых агентами в режиме реального времени.

3. Мультиагентные решения на основе анализа множества иерархий

Компьютерные сети любого класса к настоящему времени формируют показатели процессов, товаров и услуг [1, 8, 9]. На основе их использования создаются документы с информацией, необходимой для организации деятельности предприятий [13, 15]. Кроме того, эта же информация широко используется в рекламных целях. Именно реклама стала источником капитализации компаний, создающих сетевые ресурсы. Так получили импульс к развитию поисковые системы Яндекс, Google, социальные сети Facebook, Twitter, ВКонтакте и другие [14, 17, 18, 20].

Такое использование информации (и ее потоков) можно отнести к категории сопровождающей бизнес-процессы, поддерживающей принятие решений, поддерживающей исполнение решение [25-28].

Однако возможности информационных процессов и алгоритмизации обработки информации позволяют в полном объеме переложить процесс принятия решений в реальных условиях, характеризуемых неопределенностью, на электронные автономные системы (агентов) для последующих действий, исполняемых теми же агентами [21, 22]. Так работают беспилотные летательные аппараты, роботы-пылесосы и др.

Предлагается концепция автоматизированного принятия решений в мультиагентных системах, представленная на рис. 1 структурой используемых данных и этапами их обработки.

В основе формирования знаний о вариантах возможных решений – метод анализа иерархий каждого из агентов. Дополнительно информация об альтернативах используется остальными агентами, но каждая из таких альтернатив отбирается по собственным критериям агента на основе его предпочтений, определяемых целями агента. Далее свертка показателей альтернатив каждого агента сопоставляется с множеством целей остальных агентов. Определяется пересечение множество целей агентов. Такое пересечение множеств является приемлемым для любого из агентов. Из полученного пересечения достаточно выбрать максимально близкий к наилучшему к цели агента, принимающего решение, чтобы остановить выбор именно на нем.

Рис. 1. – Структура операций принятия решений в мультиагентной системе
Рис. 1. – Структура операций принятия решений в мультиагентной системе

Таким образом, концепция анализа множества иерархий [7] в мультиагентной системе и выбор из пересечения множеств целей единственного варианта, обладающего наибольшей близостью к собственной цели, является моделью интеллектуального агента.

Важно отметить, что в традиционных моделях агенты используют децентрализованные информационные пространство и инфраструктуру [5, 6, 23]. Предложенная модель инвариантна к степени централизации информационного пространства. Это, во-первых, снижает требования к собственным ресурсам агентов (числу датчиков информации, их интерфейсам и т.п.). Во-вторых, позволяет использовать дополнительную информацию, размешенную, например, в социальных сетях. Очевидно, что тем самым обеспечивается максимально возможная полнота информации для принятия обоснованных решений.

Изложенным способом могут быть автоматически выбраны, например, поставщики продукции из множества альтернатив по критериям минимальности цен на поставляемую продукцию и/или ее поставку, критериям качества и т.п.

На основе такого способа может работать полезный фильтр антиспама, селективно отбирающий информацию в соответствии с непротиворечивостью целям агента – пользователя ресурсами в компьютерных сетях.

Более того, в качестве критериев, используемых агентами, могут выступать правила, по которым производится отбор альтернатив. В этом случае концепция мультиагентного анализа иерархий позволяет получать новые знания о текущей ситуации. Такое знание имеет особую ценность, если агент выполняет операции автоматически в условиях высокой неопределенности, когда возможность наступления событий практически непредсказуема. А современные уровни рисков, например, в экономике, часто приводят именно к таким ситуациям [10, 12, 19, 29].

И даже в условиях низковолатильных процессов предложенный способ извлечения знаний для принятия решений дает конкурентные преимущества агентам, снабженных средствами автоматизации на базе изложенной концептуальной модели. Во-первых, ввиду отсутствия затрат на высококвалифицированный персонал. Во-вторых, вследствие выбора наилучшего решения в каждой конкретной ситуации.

Особое значение имеет непротиворечивость действий агентам целям контрагентов. Более того, их цели оказываются согласованными (образуют пересечение множеств целей отдельных агентов). Такая согласованность формирует лояльность и приверженность контрагентов к агентам и компаниям, использующим такие автоматические средства. Лояльность как один из критериев предпочтений контрагентов создает положительную обратную связь в мультиагентной системе, которая вызывает цепную реакцию на согласованные действия. Отсюда возникают и конкурентные преимущества, и синергетический эффект в мультиагентной системе.

4. Выводы

Предложена концепция автономного автоматического принятия решений в мультиагентной системе на основе учета предпочтений и альтернатив решений каждого из агентов. Для обеспечения обоснованности и эффективности принимаемого решения используется информация об альтернативах, предпочтениях каждого агента, их свертка как функция цели. При этом множество целей проверяется на непротиворечивость путем определения пересечения целей. Из множества таких пересечений выбирается такой компонент, который имеет максимально близкое значение функции цели к наилучшему решению для данного агента. Изложенная концепция отличается возможностью извлечения знания о непротиворечивости целей даже в непредсказуемой ситуации, создаваемой окружающей агента средой. Следовательно, предложенный способ принятия решений может применяться к управлению процессами в условиях неопределенности и рисков.

Список литературы:

1. Аванесов Г.М., Путькина Л.В. Информационные технологии в допечатной подготовке. Учебное пособие / Г.М. Аванесов, Л.В. Путькина. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ. – 2015. – 80 с.

2. Аванесов Г.М., Путькина Л.В. Управление жизненным циклом информационных систем. Учебное пособие / Г.М. Аванесов, Л.В. Путькина. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ. – 2014. – 93 с.

3. Амелин К.С., Амелина Н.О., Граничин О.Н., Кияев В.И. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе IntelAtom. – СПб.: Изд-во ВВМ. – 2012. – 211 с.

4. Амелин К.С., Граничин О.Н., Кияев В.И., Корявко А.В. Введение в разработку приложений для мобильных платформ. – СПб.: ООО «ВВМ» – 2011. – 518 с.

5. Амелина Н.О., Васильев В.И., Граничин О.Н., Кияев В.И. Перспективный децентрализованный подход к балансировке загрузки в многоядерных процессорах // В сб.: Труды Международной суперкомпьютерной конференции «Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений», Новороссийск, 17-22 сентября 2012 г. – М: Изд-во Моск. ун-та. – С. 345-347.

6. Бендерская Е.Н., Граничин О.Н, Кияев В.И. Параллельные вычисления на базе нелинейных динамических элементов: проблемы и перспективы // В сб.: Труды Международной суперкомпьютерной конференции «Научный сервис в сети Интернет: поиск новых решений», Новороссийск, 17-22 сентября 2012 г. – М: Изд-во Моск. ун-та. – С. 325-329.

7. Минаков В. Ф. Метод анализа многомерных иерархий // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – № 7 (19). – С. 31.

8. Путькина Л.В. Динамика концепции развития предпринимательских структур // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – №2-3 (33). – С.79-80.

9. Путькина Л.В. Методика управления бизнес-процессами на предприятиях социально-культурной сферы // Сборник научных трудов Sworld. – 2012. – Т. 32. – № 4. – С. 3-7.

10. Путькина Л.В. Об опыте применения инвестиционного проекта при создании нового предприятия малого бизнеса // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 12 (24) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://naukarastudent.ru/24/3125/.

11. Путькина Л.В. Об опыте разработки web-представительства для виртуального бизнеса // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 10 (22) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/22/2975/.

12. Путькина Л.В. Особенности инновационных предпринимательских структур // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – №2-3 (33). – С.80-82.

13. Путькина Л.В. Особенности использования электронного документооборота для эффективной работы современного предприятия // Nauka-rastudent.ru. – 2016.– No. 01 (25) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/25/3173/.

14. Путькина Л.В. Особенности применения бизнес-моделей в сфере услуг // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 10 (22) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/22/2976/.

15. Путькина Л.В. Особенности применения электронного офиса в сфере услуг // Nauka-rastudent.ru. – 2016. – No. 01 (25) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/25/3174/

16. Путькина Л.В. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. // Статья в открытом архиве № 0321400431 30.07.2014

17. Путькина Л.В. Разработка инновационной стратегии деятельности коммерческого предприятия на виртуальном рынке // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 2. – С. 365. URL: http://www.science-education.ru/108-8876 (дата обращения: 16.04.2013).

18. Путькина Л.В. Реинжиниринг бизнес-процессов в сфере услуг на примере компании Xerox // Материалы Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в образовании и науке» 31 октября 2013 г. Часть 21: М-во обр. и науки РФ. – Тамбов: Изд-во ТРОО «Бизнес-Наука-Общество». – 2013. – С.91-92.

19. Путькина Л.В. Тенденции развития малых инновационных предпринимательских структур // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 12 (24) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://naukarastudent.ru/24/3070/.

20. Путькина Л.В. Формирование бизнес-процессов на виртуальном рынке // Материалы Международной научно-практической конференции «Инновационное развитие современной науки». – Уфа. – 31 января 2014 г.

21. Путькина Л.В. Эволюция концепций применения ИТ в управлении бизнес-процессами // Международный научно-исследовательский журнал. – 2014. № 12-2 (31). – С.31-32.

22. Путькина Л.В. Эффективность реинжиниринга бизнес-процессов на предприятиях СКС // Современные аспекты экономики. – 2009. – №4. – С.32-34.

23. Путькина Л.В., Деревинский Д.О. Системы дистанционного обучения на платформе Microsoft office sharepoint server 2007 // Дистанционное обучение в высшем профессиональном образовании: опыт, проблемы и перспективы развития: тезисы докл. 2 Межвуз. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 10 июня 2009 г.). Санкт-Петербург. – 2009. – С. 94-97.

24. Путькина Л.В., Якименко В.Н. Об опыте внедрения системы электронного документооборота (на примере ОАО «Усинскгеонефть») // Nauka-rastudent.ru. – 2015. – No. 11 (23) / [Электронный ресурс] – Режим доступа. – URL: http://nauka-rastudent.ru/23/2982/.

25. Щербаков В.В. Все флаги в гости в гости к нам. Стратегия развития кафедры «Коммерции и логистики» СПБГУЭФ как учебно-научно-консалтингового комплекса // Российское предпринимательство. – 2005. – № 2. – С. 18-23.

26. Щербаков В.В. Оптовая торговля материально-техническими ресурсами в условиях производственного кооперирования: автореф. дисс. доктора экономических наук / Санкт-Петербург. -1992. – 32 с.

27. Щербаков В.В., Сапрыкин И.Г. Идеи адаптации теории и методов принятия решений к задачам управления цепями поставок // Проблемы современной экономики. – 2010. – № 4. – С. 215-216.

28. Щербаков В.В., Уваров С.А. Обоснование логистических альянсов в коммерции // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 1996. – № 4. – С. 105.

29. Putkina L.V. The concept of process approach to management // В мире научных открытий. – 2014. – № 9.1 (57). – С. 469-476.