ГИБРИДНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ МУЛЬТИАГЕНТНЫХ ПРОЦЕССОВ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ
Аксенов К. А., Гончарова Н. В.,
Таким образом, в рамках данной работы получены следующие результаты:
1. Определен перечень характеристик и проведен сравнительный анализ наиболее распространенных проблемно-ориентированных систем, близких к СДМС: AnyLogic, ARIS, G2. К недостаткам названных систем можно отнести: неполный набор функциональных возможностей мультиагентной СДМС; отсутствие поддержки функций проектирования концептуальной модели предметной области и построения мультиагентных моделей, содержащих интеллектуальных агентов; недостаточную проблемную ориентацию на мультиагентные процессы преобразования ресурсов; ограниченную поддержку русского языка; ориентированность на программирующего пользователя.
2. Разработаны требования к ситуационной математической модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов, которая должна обеспечивать следующие функции: моделирование динамических процессов преобразования ресурсов; наличие сообществ интеллектуальных агентов, участвующих в управлении процессом преобразования ресурсов; применение ситуационного подхода.
3. За основу математической модели взята модель дискретного процесса преобразования ресурсов. В рамках разработанной математической модели:
● определены основные объекты моделирования мультиагентных процессов преобразования и их характеристики (операции, ресурсы, средства, заявки, очереди заявок, сигналы, сообщения, процессы, источники и приемники ресурсов, перекрестки, параметры, цели, агенты), а также система выполняемых ими действий;
● рассмотрены типовые математические модели (семиотическая модель Клыкова Ю.И. и SIE-модель Филипповича А.Ю.) для построения математической ситуационной модели мультиагентного процесса преобразования ресурсов;
● за основу построения модели интеллектуального агента принята ОМИА (Швецов А.Н.), которая модернизирована и доработана применительно к проблемной области процессов преобразования ресурсов;
● в качестве модели представления знаний выбрано фреймово-семантическое представление на основе фрейм-концептов и концептуальных графов, позволяющее получить концептуальную модель предметной области;
● решена задача перехода (совмещения) модели представления знаний, концептуальной модели и их технической реализации на уровне реляционной базы данных; показано, что данный подход позволяет использовать язык Transact-SQL при построении модели предметной области, вводе данных и знаний, реализации механизма логического вывода;
● разработаны механизм вывода мультиагентного процесса преобразования ресурсов, типы правил, алгоритм работы интеллектуального агента и алгоритм ситуационно-имитационного моделирования.
4. На основе математической модели разработаны:
● интерфейсы СДМС, ориентированные на конечного пользователя;
● программное, информационное, алгоритмическое и методическое обеспечение проблемно-ориентированного пакета BPsim2;
● технология работы с ППП BPsim2.
5. Разработана СДМС BPsim2, обладающая полным перечнем функциональных возможностей, предъявляемых к проблемно-ориентированному ППП динамического моделирования мультиагентных процессов преобразования ресурсов, и отличающаяся:
● полным набором функциональных возможностей мультиагентной СДМС;
● поддержкой функции проектирования концептуальной модели предметной области;
● возможностью построения мультиагентных моделей, содержащих ИА;
● проблемной ориентацией на мультиагентные процессы преобразования ресурсов;
● интеграцией с методикой BSC;
поддержкой русского языка.
6. Созданная СДМС «BPsim2» внедрена в департаменте оконных конструкций предприятия ЗАО «Уральская индустриальная группа». Внедрение в ЗАО «УИГ» позволило определить ценовую стратегию, следуя которой можно увеличить в течение года долю рынка с 6,6 до 20–22 % (экономический эффект составляет 46 млн руб. в год).