Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних
Головна мета показати як можна використовувати методи агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими даними підприємства.
Saved in:
| Date: | 2018 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2018
|
| Series: | Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150609 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних / М.В. Машкіна, О.О. Тимашов // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 67-72. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-150609 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1506092025-02-09T17:31:27Z Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних Agency-organized programming for the exercise of great data sheets Машкіна, М.В. Тимашов, О.О. Головна мета показати як можна використовувати методи агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими даними підприємства. Главная цель показать как можно использовать методы агентно-ориентированного программирования при оперировании большими данными предприятия. The main goal of this article is to show how you can use agent-oriented programming methods when operating with large wait-and-see organizations. 2018 Article Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних / М.В. Машкіна, О.О. Тимашов // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 67-72. — укр. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150609 681.324 uk Комп’ютерні засоби, мережі та системи application/pdf Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Ukrainian |
| description |
Головна мета показати як можна використовувати методи агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими даними підприємства. |
| format |
Article |
| author |
Машкіна, М.В. Тимашов, О.О. |
| spellingShingle |
Машкіна, М.В. Тимашов, О.О. Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| author_facet |
Машкіна, М.В. Тимашов, О.О. |
| author_sort |
Машкіна, М.В. |
| title |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| title_short |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| title_full |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| title_fullStr |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| title_full_unstemmed |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| title_sort |
використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних |
| publisher |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| publishDate |
2018 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/150609 |
| citation_txt |
Використання методів агентно-орієнтованого програмування при оперуванні великими обсягами даних / М.В. Машкіна, О.О. Тимашов // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2018. — № 17. — С. 67-72. — укр. |
| series |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи |
| work_keys_str_mv |
AT maškínamv vikoristannâmetodívagentnooríêntovanogoprogramuvannâprioperuvannívelikimiobsâgamidanih AT timašovoo vikoristannâmetodívagentnooríêntovanogoprogramuvannâprioperuvannívelikimiobsâgamidanih AT maškínamv agencyorganizedprogrammingfortheexerciseofgreatdatasheets AT timašovoo agencyorganizedprogrammingfortheexerciseofgreatdatasheets |
| first_indexed |
2025-11-28T17:35:16Z |
| last_indexed |
2025-11-28T17:35:16Z |
| _version_ |
1850056457628680192 |
| fulltext |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 67
Y. Mashkina, O. Tymashov
AGENCY-ORGANIZED
PROGRAMMING FOR THE
EXERCISE OF GREAT DATA
SHEETS
The main goal of this article is to
show how you can use agent-
oriented programming methods
when operating with large wait-and-
see organizations.
Key words: multi-agent systems,
agent-oriented programming.
Главная цель показать как можно
использовать методы агентно-
ориенти-рованного программиро-
вания при оперировании большими
данными предприятия.
Ключевые слова: мультиагент-
ные системы, агентно-ориенти-
рованное программирование.
Головна мета показати як можна
використовувати методи агент-
но-орієнтованого програмування
при оперуванні великими даними
підприємства.
Ключові слова: мульти-агентні
системи, агентно-орієнтоване
програмування.
М.В. Машкіна, О.О. Тимашов,
2018
УДК 681.324
М.В. МАШКІНА, О.О. ТИМАШОВ
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ
АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНОГО
ПРОГРАМУВАННЯ ПРИ ОПЕРУВАННІ
ВЕЛИКИМИ ОБСЯГАМИ ДАНИХ
Вступ. Актуальність даної роботи обумов-
лена необхідністю підприємств оперувати
великими обсягами даних. Сьогодні, саме
через дані можливо прогнозувати та аналі-
зувати поточний стан та перспективи роз-
витку організацій різного рівня. Не кожен
програмний продукт здатен аналізувати ве-
лику кількість інформації. Одним з підхо-
дів, спрямованих на вирішення цієї про-
блеми, є агентно-орієнтоване програмуван-
ня та застосування мультиагентних систем.
Важливою значущою властивістю концеп-
ції агента є наявність зовнішнього середо-
вища, з яким агент здатний взаємодіяти,
але не володіє можливістю його контролю-
вати, тому агент завжди має бути готовий
до того, що вжиті ним дії не призведуть до
бажаних результатів*. Таким чином, агент
є системою, здатною адекватно реагувати
на зміни зовнішнього середовища, не пе-
редбачені явно його поведінковими меха-
нізмами. Саме ця властивість і робить
концепцію агента привабливим інструме-
нтом для вирішення багатьох завдань, що
виникають сьогодні в галузі інформацій-
них технологій, таких, як, наприклад, роз-
поділене керування і штучний інтелект.
Інтелектуальний агент має два взаємопо-
в'язані завдання – навчатися і контролю-
вати. За суттю всі інструменти он-лайн-
тестування і відстеження поведінки містять
* Гладун А.Я. Енергоефективні інтелектуальні
та агентно-орієнтовані технології. Наукові запис-
ки. Т. 18. Спец. вип. С. 307–406.
М.В. МАШКІНА, О.О. ТИМАШОВ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 68
такі два першорядних компоненти:
- компонент «учня» / прогнозиста;
- компонент контролера.
Основна частина. Робота контролера полягає у здійсненні дій, за ним зна-
ходиться фінальне рішення про те, як впливати в кожній окремій ситуації. За-
вдання «учня» – створення прогнозів реакцій середовища на дії контролера.
«Учень» є свого роду радником контролера: він дає йому рекомендації щодо
кожної можливої дії.
Існує при цьому проблема: головна мета агента – отримати якомога більше
результатів, але для того, щоб це здійснити, йому необхідно розпізнати, яка дія
має сенс у кожній середовищній ситуації.
В ході дослідження створено програмний агент який збирає дані з різних
джерел у режимі тестування з метою навчання і створення таргетингового аген-
та, середовище якого буде ускладнюватися сегментацією користувачів. Сегмен-
тований агент буде відрізнятися, оскільки його середовище ускладнюється. Всу-
переч тому, коли агент тестування просто має знати про переходи після прийн-
яття рішення, тепер йому також необхідно «бачити» і відслідковувати користу-
вальницькі сегменти (рис. 1).
РИС. 1. Відбір досліджених користувальницьких характеристик для вчинення дії
Даний програмний агент може бути зміненим у залежності від потреб кори-
стувача.
В ході роботи вирішується питання збирання та інтеграція даних у додатки,
для подальшої їх обробки. Для проведення експерименту обрано роботу депар-
таменту по роботі з персоналом головного офісу та філій. Для дослідження об-
рано класифікацію працюючого персоналу та потенційні працівники з найбільш
відомих сервісів (rabota.ua, work.ua, hh.ua).
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 69
Для всебічного аналізу і максимально детальних прогнозів за різними пока-
зниками було класифіковано персонал за віком, статтю, освітою, досвідом робо-
ти, сімейним станом та навіть расою.
Дані, які ми отримали за допомогою розробленого програмного агента інте-
груються в MineSet, досліджуються і візуалізуються в середовищі Record
Viewer. Отримані результати дають можливість отримувати інформацію, в зале-
жності від поставлених цілей та потреб департаменту (рис. 2).
РИС. 2. Дані, отримані програмним агентом
М.В. МАШКІНА, О.О. ТИМАШОВ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 70
За допомогою конфігуратора обираємо дані, які нам нададуть інформацію
щодо зайнятості персоналу в залежності від рівня кваліфікації (рис. 3).
РИС. 3. Тривимірний ландшафт, де кожен стовпчик – окремий вид зайнятості, висота –
рівень освіти, колір – кількість робочих годин на тиждень
ВИКОРИСТАННЯ МЕТОДІВ АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНОГО ПРОГРАМУВАННЯ …
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 71
Отримавши дану інформацію замовник має можливість оцінити доцільність
зайнятості того чі іншого співробітника на їх посадах та проаналізувати їх
потенціал. Дане дослідження дозволяє показувати кількісні та реляційні харак-
теристики просторово орієнтованих даних і швидко ідентифікувати в даних як
тенденції і взаємозв'язки, так і аномалії (рис. 4).
РИС. 4. Розподіл за віком, статтю та расою за кількісті робочих годин та рівня доходу
М.В. МАШКІНА, О.О. ТИМАШОВ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2018, № 17 72
Також можемо отримати розподіл за робочим класом, віком щодо освіти, її
рівня та значущості особи. Подібний аналіз може знайти ідеального кандидата
для виконання робіт (рис. 5).
РИС. 5. Дані, розподілені за кластерами
Висновки. Створення програмного агента значно полегшує діяльність будь-
якого підрозділу компанії та дає можливість інтегрувати початкові дані у
програми-візуалізатори.
В ході роботи виявлено, що при роботі з великими обсягами даних можна
вивляти закономірності, прогнозувати та зображувати це графічно. Важливою
частиною даних досліджень є виявлення закономірностей та взаємозалежностей
між ними. Подібний „розвідувальний” аналіз ставить за мету забезпечення кори-
стувачача швидким та якісним розумінням контексту інформації.
Одержано 19.11.2018
|