Модели принятия решений взаимодействующими агентами
Рассматриваются принципы разработки новых подходов для анализа поведения систем взаимодействующих агентов, а также методов и средств для поддержки процессов принятия решений агентами в процессе взаимодействия и построения взаимодействующих агентов в мультиагентных системах. Рассмотрены особенности п...
Збережено в:
| Дата: | 2004 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2004
|
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6419 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Модели принятия решений взаимодействующими агентами / Н.Е. Ромец // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2004. — № 3. — С. 149-155. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859461235239550976 |
|---|---|
| author | Ромец, Н.Е. |
| author_facet | Ромец, Н.Е. |
| citation_txt | Модели принятия решений взаимодействующими агентами / Н.Е. Ромец // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2004. — № 3. — С. 149-155. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| description | Рассматриваются принципы разработки новых подходов для анализа поведения систем взаимодействующих агентов, а также методов и средств для поддержки процессов принятия решений агентами в процессе взаимодействия и построения взаимодействующих агентов в мультиагентных системах. Рассмотрены особенности применяемого подхода к построению указанных систем, представлена структура разработанных алгоритмов для их реализации.
|
| first_indexed | 2025-11-24T03:35:59Z |
| format | Article |
| fulltext |
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 149
Рассматриваются принципы раз-
работки новых подходов для ана-
лиза поведения систем взаимодей-
ствующих агентов, а также ме-
тодов и средств для поддержки
процессов принятия решений аген-
тами в процессе взаимодействия и
построения взаимодействующих
агентов в мультиагентных сис-
темах. Рассмотрены особенности
применяемого подхода к построе-
нию указанных систем, представ-
лена структура разработанных
алгоритмов для их реализации.
Н.Е. Ромец, 2004
ÓÄÊ 681.3(031)
Í.Å. ÐÎÌÅÖ
ÌÎÄÅËÈ ÏÐÈÍßÒÈß ÐÅØÅÍÈÉ
ÂÇÀÈÌÎÄÅÉÑÒÂÓÞÙÈÌÈ ÀÃÅÍÒÀÌÈ
Современные тенденции перехода от жесткого
массового к гибкому индивидуальному производ-
ству, расширения производственной интеграции
и кооперации, сокращения всего жизненного
цикла разработки изделий и т. п. делают задачи
управления предприятиями все сложнее и ди-
намичнее, что усложняет принятие качествен-
ных и эффективных решений, обеспечивающих
успех на рынке. Возможности применения тра-
диционных подходов к принятию решений, ба-
зирующихся на методах системного анализа,
имитационного моделирования, исследования
операций, теории игр и ряда других, ставшими
уже классическими методов, оказываются огра-
ничены [1].
Один из возможных путей создания указан-
ных систем связывается с мультиагентными
системами (MAC), которые активно разви-
ваются в последнее время. Ключевой элемент
этих систем − автономный программный агент,
способный воспринимать ситуацию, прини-
мать решения и взаимодействовать с другими
агентами. Эти возможности радикально от-
личают MAC от существующих "жестко" ор-
ганизованных программных систем, обеспе-
чивая им такое принципиально важное новое
свойство, как способность к самоорганиза-
зации. При этом отдельные автономные "части"
программы впервые получают возможность
самостоятельно принимать решения и дого-
вариваться о том, как должна решаться задача,
эти "части" приобретают собственную актив-
ность и могут вступать в различные отноше-
ния между собой, инициировать диалог с
пользователем в заранее не предписанные
моменты времени и т. д.
Н.Е. РОМЕЦ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 150
Вместе с тем, несмотря на перспективность подходов, связанных с созданием
MAC с элементами самоорганизации, их практическое применение оказывается
весьма сложной задачей. И не только потому, что простые MAC относятся к традици-
онно сложным сферам разработки программных систем, на стыке между системами
искусственного интеллекта, параллельных вычислений, телекоммуникаций, реального
времени. Главная причина в том, что научные и методические основы разработки са-
моорганизующихся и эволюционирующих систем еще недостаточно исследованы и
разработаны, поэтому разработчики сталкиваются со значительными трудностями в
подходах к проектированию как виртуальных сред для функционирования агентов и их
сообществ, так и самих агентов в части разработки универсальных механизмов их па-
мяти и мышления, языков представления знаний, сенсоров и исполняющих механизмов,
способов и средств коммуникации [2].
Перечисленные обстоятельства делают актуальной и практически значимой зада-
чу разработки новых подходов для анализа поведения систем взаимодейст-
вующих агентов, а также методов и средств для поддержки процессов принятия
решений агентами в процессе взаимодействия. В дальнейшем подобные системы могут
быть использованы при принятии решений не только в управлении предприятиями,
но и в задачах научных исследований, проектирования сложных технических объектов,
моделирования коллективного поведения интеллектуальных роботов и многих других
применениях.
Виртуальная организация агентов в MAC представляется как виртуальный ры-
нок, на котором взаимодействуют агенты, представляющие интересы и действующие
от лица и по поручению не только людей (менеджеров и специалистов предприятия),
но и любых других физических или абстрактных сущностей, от машин и механизмов,
их узлов и деталей − до концепций и методов, формул и диаграмм, кластеров и дру-
гих абстрактных объектов.
Имеются различные подходы к архитектуре и построению агентов. Обзор
многих из этих подходов содержится в [3, 4]. Определение понятия агента ис-
пользуем, в основном следуя работе [3].
Рассмотрим поведение системы агентов, общающихся между собой с помо-
щью сообщений. На каждом шаге работы каждый агент выполняет некоторое
подмножество действий в зависимости от своего внутреннего состояния и полу-
ченных сообщений. В результате этих действий он изменяет свое внутреннее
состояние и посылает сообщения другим агентам. Таким образом архитектура
агента должна включать в себя:
- внутреннюю структуру данных (базу данных), определяющую внутреннее
состояние агента;
- почтовый ящик, содержащий сообщения от других агентов;
- базу действий, которую агент может выполнять;
- программу, определяющую алгоритмы выполнения действий.
МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВЗАИМОДЕЙСТВУЮЩИМИ АГЕНТАМИ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 151
Выполнение действия состоит из изменения текущего состояния агента
и посылки сообщений другим агентам. Текущее содержание почтового ящика
состоит из сообщений, полученных агентом от других агентов на предыдущем
шаге.
Варианты организации мультиагентного сообщества при решении задач по
распределению ресурсов могут быть основы на взаимодействии агентов-заказов и
агентов-ресурсов, выполняющих поиск на виртуальном рынке. Эти агенты, в обобщен-
ном виде представляющие собой некоторые "возможности" и "потребности", ищут
себе подходящие пары.
Конкурируя и кооперируясь между собой при заключении "сделок" для совместного
решения возникающих задач агенты могут использовать развитые экономические
механизмы, в том числе и договора на взаимные услуги, постоянно приспосабливаясь
к изменяющейся ситуации.
Одним из важных критериев функционирования агента такого класса явля-
ется обеспечения снижения стоимости закупаемых комплектующих и материа-
лов при сохранении приемлемого качества. Иначе производимые товары будут
иметь соответствующее количество брака. Однако, как покупатели, так и про-
давцы крупных партий товаров обычно считают приемлемым допущение опре-
деленной доли брака в партии.
Производство любого достаточно крупного количества товара (например,
партии телевизоров) без учета определенного процента брака чрезвычайно доро-
го. Чтобы выпускать продукцию без брака, производителю пришлось бы обес-
печить 100 тестирование произведенной продукции, так как при любом дру-
гом подходе существует риск выявления в партии хотя бы одной бракованной
единицы. Во-первых, подобное тестирование в крупносерийном производстве не
представляется возможным. Во-вторых, даже нулевой результат тестирования
не может гарантировать полного отсутствия брака, и, таким образом, произво-
дитель всегда будет нести невозвратимые издержки за продукцию с браком. Для
покрытия издержек, понесенных для достижения полного отсутствия брака в
произведенной продукции, несомненно придется повысить отпускную цену.
При этом агент-покупатель, может решить закупать товары у другого агента-
продавца. Однако, если он потребует от нового агента-продавца 100 гарантии
качества товара, то продавцу для удовлетворения требований опять-таки при-
дется поднять цены. Если агент-покупатель продукции, соглашается на наличие
небольшого процента брака в закупаемой партии, то он вполне может догово-
риться с агентом-поставщиком о снижении цены. Правило, выведенное Адамом
Смитом (Adam Smith), как раз и заключается в том, что компромиссное решение
достигается тогда, когда участники производственной деятельности действуют
каждый в своих собственных интересах.
Теперь рассмотрим данную ситуацию с точки зрения агента, представляю-
щего производителя. Предположим, что согласно сделке, заключаемой агентом
производителя с агентом покупателя, производителю позволяется производить
товары с неким процентом брака. В этом случае производитель может не тести-
Н.Е. РОМЕЦ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 152
ровать партию целиком, а проводить лишь выборочное тестирование. Естест-
венно, что расходы, затрачиваемые на тестирование, значительно сократятся.
Кроме того, если будет выпускаться продукция с процентом брака, согласно
требованиям агента-покупателя, снизятся издержки, связанные с возвратом бра-
кованного товара. Это позволит поставщику постепенно снизить отпускную це-
ну на продукцию, что, в свою очередь, сохранит клиентов и приведет к росту
дохода.
В основу взаимодействия агентов при заключении сделки о купле-продаже
по критериям цена-качество положим функцию качества продукции, известную
под названием кривой качества. С помощью этой кривой агенты определяют
вероятность того, какая партия товара может быть принята покупателем при
различных процентах брака. Чем меньше показатель фактического брака, тем
больше вероятность того, что партия будет принята агентом покупателя. Вид
кривой качества продукции определяется следующими параметрами:
- допустимый уровень качества (ДУК) (AQL − acceptable quality level) това-
ров поставщика ДУК представляет собой максимальный процент брака, который
покупатель готов принять в качестве среднего показателя процесса;
- допустимый процент брака в партии товара (ДПБвПТ) (LTPD − lot tole-
rance percent defective) отражает минимальный уровень качества, который поку-
патель готов принять в данной партии продукции;
- степень риска поставщика заключается в том, что покупатель может отка-
заться принять небракованную партию товара вследствие ошибки, допущенной
в ходе выборочного контроля;
- степень риска покупателя заключается в том, что в результате ошибки, до-
пущенной в ходе выборочного контроля, им будет принята некачественная пар-
тия товара.
С помощью кривой качества продукции агенты могут определить взаимо-
связь степени риска покупателя и продавца. Как агент-покупатель, так и агент-
продавец могут получить различную информацию о товаре с помощью следую-
щего:
- кривая качества продукции;
- размер выборки, необходимый для сдерживания риска продавца и покупа-
теля на приемлемо низком уровне;
- максимальное количество брака в выборке, при котором партия не может
быть отвергнута;
- фактический риск поставщика и фактический риск покупателя при кон-
кретном размере выборки и конкретном показателе С.
Эти кривые и данные являются составляющими разработанного алгоритма
проведения «переговоров» между агентом-продавцом и агентом-покупателем.
Алгоритм поведения агента-покупателя предоставляет возможность не-
сколько увеличить показатель ДПБвПТ, чтобы сократить необходимый размер
контрольной выборки. Это, в свою очередь, снизит издержки продавца на прове-
дение тестирования, что в итоге приведет к снижению стоимости товара.
МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВЗАИМОДЕЙСТВУЮЩИМИ АГЕНТАМИ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 153
Алгоритм поведения агента-продавца позволяет принять более высокую
степень риска, но при этом качественная партия товара может быть отвергнута
вследствие допущения ошибки при проведении выборочного контроля. Приняв
этот дополнительный риск, агент может сократить издержки на тестирование и
проведение выборочного контроля.
Таким образом взаимодействующие агенты для принятия компромиссно-
го решения имеют определенные возможности непротиворечивого воздействия
на поведение друг друга и должны достигать удовлетворяющего обоих резуль-
тата. Иначе говоря, имеются компоненты, позволяющие сформулировать задачу
принятия решения. Причем заключение сделки между агентом-продавцом и
агентом-покупателем требует оптимизации по нескольким критериям, в частно-
сти «цена-качество-себестоимость», что приводит к задаче многокритериальной
оптимизации, которую рассмотрим в такой постановке:
nixfy ii ,1max;)( =→= ; nEXx ⊆∈ ,
где Х − множество допустимых решений (альтернатив), fi − целевые функции.
Вектор y ( х ) = ( f1 ( x ) ,..., fm( x )) называется оценкой допустимого ре-
шения (альтернативы) х.. Множество оценок, которое отвечает всем альтернати-
вам, обозначим
{ }XxxyyEyY m ∈=∈= ),(
и назовем множеством допустимых оценок. Пространство n-мерных векторов
nEx ∈ , будем называть пространством решений (альтернатив, планов, парамет-
ров), пространство m-мерных векторов mEy∈ , назовем пространством кри-
териев (оценок). Сравнения альтернатив будем проводить на основе сопостав-
ления оценок, которые им отвечают:
1) х' равноценный х" (х'~х"), если у'=у", т. е. у.' = у.", ;,1 ni =∀
2) х' неравноценный х" (х' ¬ ~х"), если у' ≠ у", т. е. ПI
i
I
н yyi ≠∃ : ;
3) х' преобладает (лучший) х" (х’ ≥ x"), если у' ≥ у", т. е. у' ≥ у",
;,1 ni =∀
4) х’ строго преобладает x" (х' > х"), если y' > у", т. е. y'≥ у", y' ≠ у".
Если для альтернатив х’ и х" не выполняется ни одно с соотношений
1−4, то х ' и х" называются несравнимыми альтернативами.
Проблема решения многокритериальной задачи состоит в задании некоторого
правила выбора на множестве эффективных альтернатив (оценок).
Один из путей решения с использованием правила выбора состоит в том, что
сначала определяется множество эффективных альтернатив (оценок), после чего
Н.Е. РОМЕЦ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 154
из этого полученного множества выбирается элемент, который отвечает правилу
выбора.
Второй − не требует предыдущего определения всего множества эффективных
альтернатив (оценок). Он состоит в определении сначала множества элементов,
которые удовлетворяют правилу выбора, а потом в выделении из них эффектив-
ного элемента (элементов).
С учетом вышеописанной технологии поведения агентов и методов их
взаимодействия для решения задачи многокритериальной оптимизации был
использован метод последовательных уступок. Особенность метода в том, что
целевые функции многокритериальной задачи должны быть предварительно
упорядочены по уменьшению важности соответствующих критериев оптимально-
сти, после чего выбор решения задачи выполняется путем многошаговой процеду-
ры, в процессе которой на очередном i-м шаге отыскивается максимальное значе-
ние i-ой по важности целевой функции уi = fi(х) на множестве альтернатив, кото-
рые удовлетворяют требования агента, который принимает решение (АПР), относи-
тельно более важных критериев. После этого АПР определяет значения уступки ∆fi,
которая показывает величину эффекта по i-му критерию, которой можно по-
ступиться с целью улучшения показателей по менее важным критериям.
Диалоговая процедура последовательных уступок состоит из одного предыду-
щего и p-1 основных шагов.
0-й шаг. Критерии упорядочиваются по уменьшению важности (будем счи-
тать, что f1 f2 … fp )...
1-й шаг. Решается однокритериальная задача
max)(11 →= xfy , 1GXx ≡∈ и определяется оптимальное значение y*1
и оптимальное решение )( 1
1 GEx ∈ . Далее вычисляется оценка
))(),...,(()( 11
1
1 xfxfxy p= .
В случае, когда АПР не удовлетворяет полученная оценка, он определяет ве-
личину уступки ∆f1 по первому критерию, на которую может согласиться с це-
лью улучшения показателей по другим критериям;
і-й шаг. Определяется множество
{ }1
1
111 )()( −
−
−−− ∆−≥∈= i
i
iiii fxfxfGxG .
Путем решения задачи max)( →= xfy ii , Gix∈ , определяется наилуч-
шее значение очередной по важности i-й целевой функции *
iy .
На множестве оптимальных планов этой задачи выбирается некоторая эф-
фективная альтернатива хj и вычисляется оценка
МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ВЗАИМОДЕЙСТВУЮЩИМИ АГЕНТАМИ
Комп’ютерні засоби, мережі та системи. 2004, № 3 155
))(),...(),...,(()( 1
i
p
i
i
ii xfxfxfxy = .
Если АПР не удовлетворяют значения целевых функций f i+1 ,…, fp (в проти-
воположном случае альтернатива хi выбирается как решение многокритери-
альной задачи), то определяется значение уступки, на которую согласен АПР
по i-му критерию для улучшения показателей по менее важным критериям.
Таким образом разработан подход для анализа поведения систем взаимо-
действующих агентов, а также методы и средства поддержки процессов принятия
решений агентами в процессе их взаимодействия. Подобные системы могут быть ис-
пользованы не только в современных системах управлении предприятиями, но и в за-
дачах научных исследований, проектирования сложных технических объектов, модели-
рования коллективного поведения интеллектуальных роботов и других применениях.
1. Таран Т.А. Моделирование и поддержка принятия решений в когнитивных конфликтах
// Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. − 2001, № 2. −
С. 126−139.
2. Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для поддержки процессов принятия
решений при управлении предприятиями // Известия Самарского научного центра РАН. −
2001. − 3. − № 1. − С.81 −88.
3. Heterogeneous Agent Systems, MIT Press / V.S. Subrahmanian, P. Bonatti, J. Dix et al. −
2000. − 410 р.
4. On Formal Modeling of Agent Computations. In NASA Workshop on Formal Approaches to
Agent-Based Systems /T. Araragi, P. Attie, I. Keidar et al. − 2000, April. − Р. 70−78.
Получено 01.02.2004
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-6419 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1817-9908 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-11-24T03:35:59Z |
| publishDate | 2004 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Ромец, Н.Е. 2010-03-02T12:04:34Z 2010-03-02T12:04:34Z 2004 Модели принятия решений взаимодействующими агентами / Н.Е. Ромец // Комп’ютерні засоби, мережі та системи. — 2004. — № 3. — С. 149-155. — Бібліогр.: 4 назв. — рос. 1817-9908 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6419 681.3(031) Рассматриваются принципы разработки новых подходов для анализа поведения систем взаимодействующих агентов, а также методов и средств для поддержки процессов принятия решений агентами в процессе взаимодействия и построения взаимодействующих агентов в мультиагентных системах. Рассмотрены особенности применяемого подхода к построению указанных систем, представлена структура разработанных алгоритмов для их реализации. ru Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Модели принятия решений взаимодействующими агентами Article published earlier |
| spellingShingle | Модели принятия решений взаимодействующими агентами Ромец, Н.Е. |
| title | Модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| title_full | Модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| title_fullStr | Модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| title_full_unstemmed | Модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| title_short | Модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| title_sort | модели принятия решений взаимодействующими агентами |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/6419 |
| work_keys_str_mv | AT romecne modeliprinâtiârešeniivzaimodeistvuûŝimiagentami |