ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ


На данный момент индустрия агентных систем находится в зачаточном состоянии. Существующие системы изолированы от других систем, однако наблюдается существенное повышение внимания к таким системам, применение которых возможно во многих областях.
Агенты в таких системах могут иметь различное назначение: агенты управления системами и сетями выполняют такие задачи, как баланс нагрузки, предупреждение сбоев, анализ существующих проблем и синтез информации; агенты поддержки принятия решений используются для синтеза информации и принятия решений; системы, построенные на основе таких агентов, могут предупреждать лицо, принимающее решение (ЛПР), о возможной проблеме и выдавать вариант ее комплексного решения. Такие системы часто используются в логистике; агенты-помощники (user assistance agents) действуют на уровне пользовательского интерфейса и помогают пользователям более эффективно добиваться своих целей. Ярким примером таких агентов являются анимированные характеры в Microsoft Office; агенты, используемые для поиска информации, применяются, например, в поисковых системах интернета.
Миниатюрность и автономность реактивных агентов можно использовать при реализации функций контроля процессов, что увеличит его эффективность по сравнению с централизованным контролем. Особое значение агентные системы могут иметь в производстве.
Можно рассмотреть модель системы производства, основанную на агентном подходе и предложенную Д. Гринштейном (David Greenstein). Эта система призвана решать проблемы современного производства, она носит название AMIS (Agile Manufacturing Information System — подвижная информационная система производства). Система построена на основе агентов и учитывает быстро меняющуюся обстановку рынка, делая производство эффективным и конкурентоспособным.
Традиционные системы производства основаны на жестких низкоуровневых структурах, AMIS же использует свободную интеграцию программных агентов для представления сущностей производственного процесса. Например, агенты ресурсов (resource agents) представляют возможности и емкости различных доступных ресурсов — технику, людей, компьютеры. Все работы выполняются посредством рабочих агентов (job agents). В малых системах взаимодействие агентов ресурсов и рабочих агентов определяется процессом производства. В системах, выполняющих большое число работ, взаимодействие должно осуществляться посредством ИС. Здесь ресурсные агенты группируются в ячейки (cells). Каждая такая ячейка (рис. 7.2) является производственным бизнес-модулем, причем каждая из них дол-

Рис. 7.2. Ячейка агентной архитектуры для системы производства


жна получать прибыль (доход); в случае если она неприбыльная, ячейка распадается и освобождает занятые ресурсы. Каждая ячейка представляет набор физических ресурсов, людей, машин. Ячейка работает в целях обеспечения своей прибыльности и конкурентоспособности на рынке.
Обычные функциональные агенты (common function agents), взаимодействуя с агентами ресурсов и с другими агентами, предлагают набор функций, необходимых для работы ячейки как независимого модуля. Некоторые из них содержат информацию о ресурсах внутри ячейки, такую, как возможности ресурсов, другие предлагают интерфейс для персонала, работающего с ячейкой, планировщиков процесса и операторов ЭВМ.
Планировщик процесса (process planner) определяет, сможет ли ячейка в зависимости от своих возможностей принять заказ, если да, то планировщик процесса генерирует спецификацию процесса работ, которая будет использована для выполнения заказа. Менеджер возможностей (характеристик) (capability manager) проверяет по данной спецификации, сможет ли конкретная ячейка выполнить задание. Проверка основана на сопоставлении информации, содержащейся в спецификации потока работ — времени, качества и стоимости выполнения работы, — и информации о возможностях рабочих агентов в ячейке. Если ни одна из ячеек не обладает такими возможностями, то задание возвращается планировщику процесса на корректировку.

Агенты переговоров (negotiate agents) реализуют интерфейс между внешним миром и ячейкой, их задача — общение с брокерами, пересылка предложений на спрос и т.д.
Агенты ресурсов (resource agents) представляют физические ресурсы, описывают их возможности и координируют использование ресурса производственной ячейкой. В процессе ресурсы содержат список прикрепленных к ним работ, которые ресурс «выиграл». Каждая работа описывается ее типом, временными рамками и стоимостью. Главная стратегия агентных ресурсов — увеличить прибыль посредством использования своих ресурсов в максимальном количестве работ. Если ресурс долгое время не приносит прибыль, то ячейка может продать его другой ячейке.
Рабочие агенты (job agents) представляют заказчика посредством заказа, помещенного в систему. Рабочий агент определяет процессы, необходимые для изготовления готового продукта в соответствии с заказом. Каждое звено в потоке работ является «подработой» (subjob) и управляется агентом, каждая «подработа» характеризуется информацией о специфике процесса, времени настройки, выполнения и стоимости. Рабочий агент контролирует выполнение «подработ» и в случае отклонений генерирует предупреждения оператору.
Еще одним типом агентов в такой системе являются агенты брокеры {broker agent), которые помогают заказчикам найти службы сервисов и продукты. В системе AMIS каждая служба регистрирует своего брокера, специфицируя свои сервисы и предлагаемые продукты. Так, например, покупатели автомобилей не обращаются непосредственно к каждому производителю автомобилей, а посылают атрибуты необходимого автомобиля (цвет, цена, доставка) брокеру. Брокер в свою очередь опрашивает все производственные ячейки, которые зарегистрированы брокером. Заказчик определяет дату, по достижении которой все ячейки должны предоставить свои предложения. Брокер собирает все предложения и отсылает их заказчику, который выбирает лучшее и сообщает об этом брокеру. «Проигравшие» ячейки могут видеть атрибуты выигравшего предложения, чтобы улучшить свои условия в будущем. По своей географии агенты-брокеры могут быть локальными (в пределах ячейки), региональными и глобальными. Следует отметить, что в системе AMIS большое внимание уделяется адаптации, обучению и эволюции агентов.
Система использует семиступенчатый процесс от формулировки предложений до формирования готового продукта: Запрос предложений {Requestfor Quotes — RFQ) заказчиком; Получение предложений {Receive Quotes) заказчиком; Выбор победителя {Select Winner) заказчиком; Подтверждение предложения {Winner Confirms) ячейкой; Оформление заказа {Issue Purchase Order) заказчиком; Изготовление продукта {Generating Product) ячейкой; Расплата {Make Payment) заказчиком.
Основные преимущества использования системы AMIS по сравнению со стандартными решениями: улучшение качества использования ресурсов путем лучшего распределения нагрузок; увеличение производительности путем изготовления лучших продуктов за нужное время; уменьшение числа просроченных работ посредством лучшего планирования и мониторинга; система имеет гибкую и динамичную архитектуру, которая своевременно отвечает на быстро изменяющийся рынок; возможность использования оценки стоимости, основанной на процессах {activity-based costing — ABC).
Помимо систем производства агентные системы используются в службах контроля за воздушным трафиком {Air-traffic control). Одна из таких систем {OASIS) работает в Сиднейском аэропорту.
MAC начинают занимать свою нишу в приложениях электронной коммерции, особенно в 525-приложениях, приложениях, основанных на распределенных вычислениях, а также в приложениях менеджмента бизнес-процессов.
Внедрение технологий многоагентных систем в различные области деятельности человека неслучайно и обусловлено тем, что системы на базе агентов обладают гибкостью, динамичностью и адаптивностью к изменениям внешнего окружения.
<< | >>
Источник: под ред. А.В. Кострова. Методы и модели информационного менеджмента: учеб. пособие. 2007

Еще по теме ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МНОГОАГЕНТНЫХ СИСТЕМ:

  1. Область применения
  2. 2) Области применения индексов
  3. Некоторые области применения
  4. Инструменты и области применения маркетинга
  5. 3.9. Основные области применения бизнес-плана
  6. Некоторые области применения экономико-психологических исследований
  7. Функциональная структура управления Особенности и области применения
  8. Линейная структура управления Особенности и области применения
  9. Методы и приемы анализа: сущность и область применения
  10. Дивизиональная структура управления Особенности и области применения
  11. Адаптивные структуры управления Особенности и области применения
  12. 36.2.1. ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ ЗАТРАТНОГО ПОДХОДА ПРИ ОЦЕНКЕ БИЗНЕСА
  13. Цели HAZOP Область применения. Последовательность проведения HAZOP.
  14. Область применения. Технический подход. Определение изучаемой проблемы. Представление обзора. Документирование. Типовая таблица. Маркировка оборудования. Описание оборудования.
  15. Структура системы целеполагания органов исполнительной власти Иркутской области
- Антикризисное управление - Деловая коммуникация - Документоведение и делопроизводство - Инвестиционный менеджмент - Инновационный менеджмент - Информационный менеджмент - Исследование систем управления - Корпоративное управление - Лидерство - Маркетинг в отраслях - Маркетинг, реклама, PR - Маркетинговые исследования - Менеджмент организаций - Менеджмент персонала - Менеджмент-консалтинг - Моделирование бизнес-процессов - Моделирование бизнес-процессов - Организационное поведение - Основы менеджмента - Поведение потребителей - Производственный менеджмент - Риск-менеджмент - Самосовершенствование - Сбалансированная система показателей - Сравнительный менеджмент - Стратегический маркетинг - Стратегическое управление - Тайм-менеджмент - Теория организации - Теория управления - Управление качеством - Управление конкурентоспособностью - Управление продажами - Управление проектами - Управленческие решения - Финансовый менеджмент - ЭКОНОМИКА ДЛЯ МЕНЕДЖЕРОВ -