Оптимизация процесса обработки заданий в мультиагентной интеллектуальной системе

Функциональные компоненты мультиагентной интеллектуальной системы имеют различную физическую или логическую конструкцию и обеспечивают обработку потоков заданий с разной интенсивностью. С точки зрения эффективности выполнения поставленных задач, получения консолидированного результата и достижения общей цели агентами указанная система рассматривается как единый объект, целостное образование. При этом суммарная эффективность функционирования ее компонентов оценивается общим параметром, по которому она может сравниваться с другими вариантами архитектурного построения мультиагентных систем. В связи с этим предложено оценивать эффективность функционирования мультиагентной системы условным экстремумом — суммарным количеством заданий в очередях всех агентов системы при условии сохранения способности обеспечивать необходимый запас по коэффициенту загрузки каждого агента, ограничивающему зону его стабильного функционирования. Показано, что для оптимизации процесса обработки заданий может быть использован алгоритм случайного поиска, заключающийся в том, что случайным образом выбираются точки в пространстве возможных решений, оценивается их качество с помощью целевой функции и сохраняется лучшее из найденных решений. Рассматриваемая задача минимизации целевой функции – суммарного количества заданий в очередях всех агентов системы интерпретируется как выполнение приближенной нелинейной оптимизации c использованием метода множителей Лагранжа. В качестве примера реализации предлагаемого способа оптимизации процесса обработки заданий мультиагентной системы приведены результаты компьютерного эксперимента по определению минимального значения целевой функции. На основе указанного решения задачи оптимизации предложен технологический алгоритм функционирования распределителя заданий в мультиагентной интеллектуальной системе.

1. Городецкий, В. И. Многоагентные системы (обзор) / В. И. Городецкий, М. С. Грушинский, А. В. Хабалов // Новости искусственного интеллекта. 1998. – № 2. – С. 64 – 116.

2. Карпов, В. Э. Модели социального поведения в групповой робототехнике / В. Э. Карпов // Управление большими системами. – 2016. – Вып. 59. – С. 165–232.

3. Гулай, А. В. Архитектура интеллектуальных систем / А. В. Гулай, В. М. Зайцев. – Минск : ИВЦ Минфина, 2018. – 367 с.

4. Гулай, А. В. Интеллектуальные мехатронные системы с дистанционной организацией транзакций: особенности построения / А. В. Гулай, В. М. Зайцев // Доклады БГУИР. – 2015. – № 7(93). – С. 92–98.

5. Гулай, А. В. Интеллектуальные мехатронные системы с дистанционным взаимодействием компонентов: структура и функции / А. В. Гулай, В. М. Зайцев // Наука и техника. – 2015. – № 4. – С. 12–18.

6. Гулай, А. В. Конвергенция интеллектуальных систем / А. В. Гулай, В. М. Зайцев. – Минск : ИВЦ Минфина, 2020. – 384 с.

7. Тарасов, В. Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика / В. Б. Тарасов. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 348 с.

8. Guessoum, Z. Towards reliable multi-agent system: An adaptive replication mechanism / Z. Guessoum, J.-P. Briot, N. Faci, O. Martin // Multiagent and Grid Sistems. – 2010. – Vol. 6, Iss. 1 – P. 1–24. – DOI: 10.3233/MGS-2010-0139.

9. 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. – Vol. 62. – P. 27–53. – DOI: 10.1007/s10472-011-9251-0

10. Boissier, O. Dimensions in programming multi-agent systems / O. Boissier, R. H. Bordini, J. F. Hübner, A. Ricci // The Knowledge Engineering Review. – 2019. – Vol. 34, № 2. – P. 1–28. – DOI: 10.1017/S026988891800005X

11. 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.

12. Воробьев, В. В. Алгоритмы выбора лидера и кластеризации в статическом рое роботов / В. В. Воробьев // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2017. – Т. 18, № 3. – С. 166–173. – DOI: 10.17587/mau.18.166-173

13. Бронштейн, О. И. Модели приоритетного обслуживания в информационно-вычислительных системах / О. И. Бронштейн, И. М. Духовный. – М.: Наука, 1976. – 220 c.

14. Реклейтис, Г. Оптимизация в технике: в 2 кн. / Г. Реклейтис, А. Рейвиндран, К. Рэгсдел. – М. : Мир, 1986. – 2 кн.

15. Полляк, Ю. Г. Вероятностное моделирование на электронных вычислительных машинах / Ю. Г. Полляк. – М.: Советское радио, 1971. – 400 c.