УДК 004.8+519.71

КОНЦЕПЦИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

Бизянов Евгений Евгеньевич1, Волошин Максим Витальевич2
1ГОУ ВПО ЛНР «Донбасский государственный технический университет», профессор, д.э.н., доцент
2ГОУ ВПО ЛНР «Донбасский государственный технический университет», магистрант

Аннотация
Данная статья посвящена разработке концепции мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационной системы предприятия с помощью интегральных показателей научно-технического уровня с учетом взаимодействия пользователей и аппаратно-программных компонентов информационной системы.

Ключевые слова: агент, информационная система, моделирование, научно-технический уровень, программное обеспечение, техническое обеспечение


MULTIAGENTS MODELS OF EFFICIENCY OF INFORMATION SYSTEMS

Bizyanov Yevgeniy Yevgenyevich1, Voloshin Maxim Vitalyevich2
1Donbass State Technical University, professor
2Donbass State Technical University, student

Abstract
This article is devoted to developing concept of the multi-agent simulations the effective functioning the enterprise information system using the integral scientific and technological level indicators taking into account interaction of the users and hardware-software components entering into information system.

Keywords: hardware, information system, science and technical level, simulations, software


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Бизянов Е.Е., Волошин М.В. Концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационных систем // Современные научные исследования и инновации. 2017. № 1 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2017/01/77306 (дата обращения: 20.01.2017).

Введение. Многоагентный подход – современное и быстро развивающиеся направление имитационного моделирования, которое заключается в построение компонентов моделируемой области в виде отдельных, относительно независимых объектов — интеллектуальных агентов, каждый из которых обладает своими и целями и задачами. Основная цель такого моделирования – это оценка вариантов развития системы в случае, когда системные связи и параметры известны [1].

При агентном моделировании компоненты модели – это независимые сущности и объекты. Достоинства данного подхода заключаются в том, что при моделировании систем, содержащих большое количество близких по свойствам компонентов, возможно получение новых знаний о системе в целом, а также оценивать взаимодействие её компонентов [1].

Актуальность темы. Информационные системы современных предприятий представляют собой сложные программно-технические комплексы, которые обслуживаются высококвалифицированным персоналом [2]. Информационная система включает в себя множество однотипных элементов, что позволяет использовать агентный подход для моделирования ее функцуионирования.

Диапазон задач, решаемых информационными системами современных предприятий, постоянно расширяется – возникают новые задачи, изменяются требования, появляются новые пользователи. Кроме того, состав самой ИС также постоянно изменяется – устаревает и выходит из строя оборудование, модифицируется программное обеспечение, создаются новые базы данных, изменяется конфигурация компьютерной сети и т.д.

В настоящее время действующие информационные системы в полном объеме не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области эффективного использования ресурсов самих информационных систем [2].

В связи с этим необходимо постоянно осуществлять мониторинг, оценку состояния и управление информационной системой. Таким образом, исследование и разработка моделей эффективности функционирования является в настоящее время актуальной задачей.

Обзор текущих достижений.

В [1, 3] изложены теоретические и практические сведения о мультиагентных системах, рассмотрены модели агентов, технологии проектирования мультиагентных систем. В [3] рассмотрены процессы развития агентно-ориентированных систем (АОС), понятия как «интеллектуальный агент» (ИА), «мультиагентная система» (МАС), «агентно-ориентированная система». Анализируются основные типы моделей и архи-тектур интеллектуальных агентов с позиций их формально-логических свойств и ха-рактеристик поведения. Рассмотрены инструментальные средства создания агентно-ориентированных приложений и примеры использования интеллектуальных агентов в промышленных информационно-телекоммуникационных системах.

В [4] предложены модели, которые реализованы через этапы сбора информации, еѐ анализа, идентификации ситуации и принятия решений для регулирования и эффективного управления и удовлетворяет требованию оперативной реакции на текущие изменения в экологоэкономической системе.

В [5] приведены теоретические сведения о мультиагентных системах, рассматривается классификация агентов, типы и архитектуры мультиагентных систем, среды разработки, а также предложена мультиагентная модель оценки эффективности моделирования систем с распределенным интеллектом.

Анализ работ

Цель: Разработка мультиагентной модели взаимодействия компонентов информационной системы предприятия для оценки эффективности её функционирования.

Основная часть:

Предлагаемая концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационной системы предприятия для оценки эффективности её функционирования, и учитывающая специфику и особенности взаимодействия производственно-экономической и информационной систем предприятия представлена на рисунке 1.

Необходимыми для моделирования являются следующие входные данные: параметры персональных компьютеров, параметры серверов, параметры сетевого и периферийного оборудования, параметры программного обеспечения.

Модуль сбора данных осуществляет сбор данных в ручном и автоматическом режиме с последующей синхронизацией полученных данных с базой данных, которая находится на сервере.


Рисунок 1 – Концепция мультиагентного моделирования ИС

Главной функцией аналитического модуля является расчет показателей научно-технического уровня информационной системы, а также мониторинг эффективности использования аппаратных и программных средств информационной системы.

На основании входных и расчетных данных производятся настройка мультиагентной модели.

В результате моделирования формируются отчеты, рекомендации, а также планы обновления оборудования ИС, программного обеспечения.

Полученные отчеты, рекомендации и планы позволяют составить прогноз развития информационной системы, который можно использовать для дальнейшего моделирования с целью получения оптимальных результатов.

Представим мультиагентную модель функционирования информационной системы предприятия в следующем виде:

MAS=<PPC, PNET, PP, POS, PE, PRG, PSA, PDEV, PEN, PMAN>       (1) 

где PPC – вектор параметров агентов – ПК и агентов – серверов [5];

где PNET – вектор параметров агентов – сетевого оборудования [5];

где PP – вектор параметров агентов – периферийного оборудования [5];

где POS – вектор параметров агентов – ОС [5];

где PDB – вектор параметров агентов – СУБД [5];

где PE – вектор параметров агентов – текстовых и графических редакторов [5];

где PRG – вектор параметров агентов – генераторов отчетов [5];

где PSA – вектор параметров агентов – системных администраторов;

где PDEV – вектор параметров агентов – программистов;

где PEN – вектор параметров агентов – инженеров;

где PMAN – вектор параметров агентов – менеджеров.

Знания о решаемой задаче – это сведения о содержимом базы данных и методах анализа, которые определяют способы и методы представления и обработки знаний [4]. Знания о предметной области и модель поведения [4] отличаются друг от друга по содержанию составляющих их элементов и моделей, а также выполняемыми агентами функциями. Подсистема моделей поведений агента – ресурса реализует обработку информации, которая заключается в анализе и нахождении отклонений интегральных показателей.

В таблицах 1-3 представлены типы агентов, а также их параметры (разработаны на основе [6]).

Таблица 1 – Агенты технического обеспечения информационной системы

Агент

Тип

Вид

Параметр

Обозн.

Ед.
изм.

Персональные компьютеры (ПК), серверы

делибиративный

синхронный

Тактовая частота процессора

fTp

ГГц

Количество ядер процессора

NCp

Шт.

Разрядность процессора

CP

бит

Тактовая частота ОЗУ

fTRAM

ГГц

Объем ОЗУ

VRAM

Гбайт

Скорость доступа к жескому диску

VHDD

мс

Объем жесткого диска

SHDD

Гбайт

Сетевое оборудование: адаптеры, коммутаторы, маршрутизаторы

делибиративный

асинхронный

Количество портов

NPT

шт.

Количество протоколов

NPR

шт.

Скорость передачи

VN

Мбит/сек

Разрядность данных, которые передаются

CNET

бит

Переферийное оборудование: принтеры, сканеры, плоттеры

делибиративный

асинхронный

Разрешающая способность

RP

пикселей

Скорость печати (сканирования)

VPR

стр/мин

Скорость обмена с ПК

RE

Мбит/сек

Объем ОЗУ

VPRAM

Гбайт

Таблица 2 – Агенты программного обеспечения информационной системы

Агент

Тип

Вид

Параметр

Обозн.

Ед.
изм.

Операционная система
(ОС)

делибиративный

асинхронный

Разрядность ОС

COS

бит

Количество ядер процессора, которое поддерживается

NCOS

шт.

Минимальное количество задач, которые могут выполняться одновременно

NTOS

шт.

Количесвтво пользователей, которые могут работать одновременно

NUOS

чел.

Время выполнения одной операции

TOS

сек

Системы управления базами данных (СУБД)

делибиративный

синхронный

Разрядность СУБД

CDB

бит

Максимальный размер базы данных

VDB

Тбайт

Максимальный размер таблицы в базе данных

VDBT

Гбайт

Максимальное количество столбцов в записи

VDBCR

шт.

Количество поддерживаемых типов данных

VDBDT

шт.

Среднее время выполнения запроса

TDB

сек

Текстовые и графические редакторы, електронные таблицы

делибиративный

асинхронный

Разрядность редактора

CE

бит

Количество встренных функций

NEF

шт.

Поддерживаемое количество форматов документов

NED

шт.

Максимально возможный объем документа

VED

Гбайт

Генераторы отчётов

делибиративный

асинхронный
Разрядность генератора отчётов

CRG

бит

Максимальный объем выходных данных

VRGIN

Гбайт

Количество поддерживаемых кодировок

NRGC

шт.

Количество поддерживаемых форматов отчётов,

NRGRF

шт.

Количество поддерживаемых графических форматов

NRGGF

шт.

Количество поддерживаемых форматов баз данных

NRGDB

шт.

Время генерации отчёта

TRG

кБайт/сек

Таблица 3 – Агенты – пользователи информационной системы

Агент

Тип

Вид

Параметр

Обозн.

Ед.
изм.

Системный администратор

делибиративный

асинхронный

Табельный номер

TN

Подразделение

PD

Образование

O

Опыт работы

OP

Программист

делибиративный

асинхронный

Табельный номер

TN

Подразделение

PD

Образование

O

Опыт работы

OP

Инженер

делибиративный

асинхронный

Табельный номер

TN

Подразделение

PD

Образование

O

Опыт работы

OP

Менеджер

делибиративный

асинхронный

Табельный номер

TN

Подразделение

PD

Образование

O

Опыт работы

OP

Для реализации предложенной концепции разрабатывается программное обеспечение, которое позволит моделировать процессы и объекты, входящие в состав информационной системы, оценивать эффективность функционирования, как отдельных элементов, так и информационной системы в целом, что позволит выявить критические аспекты функционирования информационной системы, снизить затраты на ее содержание.

Выводы. Многоагентное моделирование позволяет произвести оценку функционирование информационных систем, включающих в себя множество компонентов технического и программного обеспечения, а также пользователей. Это позволяет оценивать текущее состояние информационной системы, прогнозировать ее развитие, а также позволяет руководству предприятия эффективно управлять развитием информационной системы согласно бизнес-целям и стратегии предприятия.


Библиографический список
  1. Lin Hong. Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and Techniques (Premier Reference Series). IGI Global, 2007. – 421 p.
  2. Зайцев С.И. Управление вычислительной техникой на предприятии / С. Зайцев, Е.Е. Бизянов, 2005. – 87 с. – (Вестник восточноукраинского национального университета имени В. Даля; вып. 5).
  3. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению “Информационно-телекоммуникационные системы”, 2008. – 101 с.
  4. Доронина Е.Г.  Разработка мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона  / Доронина Е. Г. -  автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук – Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС, 2011, – 16 с.
  5. Зудикова Ю.В., Федяев О.И. Разработка программных агентов в инструментальной среде Agent Development Kit / Ю.В. Зудикова, О.И. Федяев // Комп’ютерний моніторинг та інформаційні технології – 2009 / Матеріали V науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих науковців. – Донецьк, ДонНТУ. – 2009. – с. 272-274.
  6. Бизянов Е.Е. Управление развитием информационных систем экономических объектов на основе их научно-технического
    уровня / Бизянов Е.Е. – Бизнес Информ, 2013. – 45 с. – (№2).


Все статьи автора «Волошин Максим Витальевич»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация