Технические науки/12. Автоматизированные системы управления на производстве

Леонов Н.Н.

Северо-Казахстанский государственный университет им. М.Козыбаева, Казахстан

К вопросу о применении многоагентной технологии для проектирования систем с иерархической структурой управления

Современный этап развития сети интернет и вычислительной техники наряду с развитием системного анализа, исследования операций, экономико-математического моделирования и теории управления позволяет решить многие серьезные проблемы, связанные с автоматизированным управлением сложными техническими объектами и производственными комплексами. Есть определенные успехи при создании автоматизированных систем управления энергетическими, металлургическими и т.п. комплексами. Однако когда речь идет об управлении целыми отраслями промышленности и производства продукции, то предстоит еще много исследований для решения всего круга задач, поставленных перед такими системами. К числу основных задач, которые должны решать отраслевые автоматизированные системы управления относятся:

- разработка прогнозов и программ развития отрасли;

- долгосрочное планирование производства по всему комплексу предприятий отрасли;

- среднесрочное и краткосрочное планирование;

- оперативное управление отраслью, задачи учета, контроля и анализа выполнения планов и результатов производственно-хозяйственной деятельности по предприятиям и организациям отрасли и по отрасли в целом;

- планирование и управление снабжением предприятий отрасли и сбытом готовой продукции;

- планирование и управление капитальным строительством и реконструкцией действующих предприятий;

- планирование и управление исследованиями и разработками, а так же всем комплексом мероприятий по научно-техническому прогрессу в отрасли и т.п.

Для решения каждой из таких задач затрачиваются силы целых организационных коллективов со сложной иерархической организационной структурой. При проектировании автоматизированных систем управления для таких структур важную роль играют вопросы распределения прав и обязанностей внутри этих коллективов и между ними, а так же координация и руководство их совместной деятельностью.

Иерархическим системам со сложной структурой управления соответствуют многоцелевые и многоуровневые системы принятия решений. Такой класс систем характеризуется наличием иерархических отношений между принимающими решения элементами этой системы. Отличительной особенностью этих систем является наличие высшего командного элемента. Отсюда вытекает основная проблема многоуровневых систем ‑ это проблема принятия решений как раз на уровне данного элемента.

Так же проблемой многоуровневых систем является проблема взаимной зависимости между уровнями. При взаимодействии между вышестоящим элементом и каждым из нижестоящих элементов действия одного из них зависят от действий другого. Т.е. проблема, решаемая элементом нижестоящего уровня, зависит от действий вышестоящего элемента, которые заключаются в выработке определенных параметров, а проблема, решаемая вышестоящим элементом, зависит от отклика элементов нижнего уровня. Эту проблему можно решить путем введения приоритета на действия вышестоящего элемента, но необходимо учитывать то, что взаимоотношения между элементами разных уровней являются динамическими и изменяются во времени.

Каждый из элементов многоуровневой многоцелевой системы можно определить как решающий элемент. Определим базовые понятия. Абстрактной системой называется отношение между абстрактными множествами и :

,

где: и ‑ множества, характеризующие входные и выходные объекты соответственно

Система называется решающей системой или системой принятия решений (рисунок 1), если задано семейство задач , с множеством решений и отображение . Для любого элемента из множества и любого из пара принадлежит системе в том и только в том случае, если существует элемент , такой, что он является решением задачи и . Во многих случаях выход представляет собой решение поставленной задачи и , т.е. ‑ тождественное преобразованиех [1].

Рисунок 1 – Система принятия решений

Это обобщенная структура решающего элемента, но для создания модели многоуровневой иерархической системы управления необходимо учитывать возрастание сложности решающей системы в зависимости от того, на каком уровне иерархии находится данный решающий элемент. Так же от уровня зависят поставленные задачи и функции, которыми наделяется данная система принятия решений.

Недостаток многоуровневой системы состоит в сложности ее поведения и управления ею. Проанализировать функционирование такой системы достаточно сложная задача. Такой системой трудно управлять и не всегда легко воздействовать на нее извне. При проектировании одноуровневых систем управления обычно имеется определенная совокупность знаний и понятий, которые можно применить на разных стадиях проектирования. Для проектирования многоуровневых систем необходимы новые подходы и решения.

В последнее время очень активно ведутся исследования в области многоагентных систем. Это новое направление позволяет детально рассмотреть и решить проблемы проектирования сложных многоуровневых систем.

Многоагентные системы зародились на пересечении теории систем, теории коллективного поведения и распределенного искусственного интеллекта. Многоагентные системы могут строиться и как объединение отдельных интеллектуальных систем, основанных на знаниях, и как системы коллективного поведения, возникающего в результате локальных взаимодействий простых реактивных агентов [2].

Многоагентные системы состоят из следующих компонентов:

1) Множество системных единиц, в которых выделяются подмножество активных единиц – агентов, манипулирующих подмножеством пассивных единиц – объектов;

2) Среда, т.е. некоторое пространство, в котором существуют и агенты и объекты;

3) Множество задач (функций, ролей), которые поручаются агентам;

4) Множество отношений (взаимодействий) между агентами;

5) Множество организационных структур (конфигураций), формируемых агентами;

6) Множество действий агентов (например, различных операций над объектами или коммуникативных актов).

Агент – это программный модуль, способный выполнять определенные ему функции или функции другого агента (человека, чьи функции он воспроизводит)[3].

В многоагентных системах управляющие функции распределены между агентами. Агенты обладают способностями автономной работы, могут общаться с другими агентами. Так же они могут воспринимать данные от управляемой среды и целенаправленно воздействовать на среду. Агент в данном случае ‑ это программа, имеющая доступ к определенной информации (базе данных и знаний). В распределенной системе агент постоянно готов к работе, к приему сообщений, их обработке и принятию решений.

На рисунке 2 представлена укрупненная структура типичного агента.

Входами являются внутренние параметры агента и данные о состоянии среды. Выходы – параметры, воздействующие на среду и информирующие пользователя (или программу, выполняющую роль менеджера в системе) о состоянии среды и принятых решениях. Решатель – процедура принятия решений. Решатель может быть достаточно простым алгоритмом или системой искусственного интеллекта (например, системой продукционного типа).

Рисунок 2 ‑ Укрупненная структура агента

Агенты описываются так же рядом свойств, которые характеризуют понятие агента. Обычно агент обладает набором из следующих свойств:

- адаптивность: агент обладает способностью обучаться;

- автономномность: агент работает как самостоятельная программа, ставя себе цели и выполняя действия для достижения этих целей;

- коллаборативность: агент может взаимодействовать с другими агентами несколькими способами, например, играя роль поставщика/потребителя информации или одновременно обе эти роли;

- способность к рассуждениям: агенты могут обладать частичными знаниями или механизмами вывода, например, знаниями, как приводить данные из различных источников к одному виду. Агенты могут специализироваться на конкретной предметной области;

- коммуникативность: агенты могут общаться с другими агентами;

- мобильность: способность к передачи кода агента с одного сервера на другой.

В зависимости от концепции, выбранной для организации многоагентной системы, обычно выделяются три базовых класса архитектур [4]:

- архитектуры, которые базируются на принципах и методах работы со знаниями;

- архитектуры, основанные на поведенческих моделях типа "стимул-реакция";

- гибридные архитектуры.

Для проектирования многоцелевых многоуровневых иерархических систем более всего подходят гибридная архитектура. Она позволяет гибко комбинировать возможности всех подходов.

Таким образом, принимая концепцию агента можно достаточно точно смоделировать поведение решающего элемента многоуровневой иерархической системы управления. Агент обладает всеми свойствами, необходимыми для построения модели управления системы в целом. Более того, некоторые из перечисленных свойств добавляют функциональность решающему элементу. Например, коммуникативность позволит общаться агентам одного уровня для достижения своей цели прибегая к помощи вышестоящего элемента только в крайних случаях, причем, способность к обучению сводит к минимуму такие обращения.

Подводя итог всему вышесказанному можно сделать вывод, что для проектирования систем управления сложной иерархической структурой менее всего подходят традиционные математические модели, так как они ориентированы на моделирование одного конкретно взятого объекта, структуру которого не предполагается часто изменять. При необходимости проанализировать объект, имеющий другое структурное решение, создается новая математическая модель, на что могут потребоваться значительные временные затраты.

Многоагентная архитектура распределенной системы образует единое информационное пространство для исследования и проектирования сложной системы. Агенты имеют слабую связанность, в виду чего система может легко расширяться за счет добавления новых агентов. Такая модель может быть положена в основу архитектуры многоуровневых многоцелевых иерархических систем.

Литература

1. Месарович М., Мако Д. и Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. – М.: Мир, 1973.

2. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал, УРСС, 2002

3. Поспелов Д.А. Многоагентные системы – настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы, № 1, 1998, с.14-21.

4. Чекинов Г.П., Чекинов С.Г. Применение технологии многоагентных систем для интеллектуальной поддержки принятия решения (ИППР) // Сетевой электронный журнал «Системотехника», №1, 2003 г.