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. |
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. |
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. |
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
- Lin Hong. Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and Techniques (Premier Reference Series). IGI Global, 2007. – 421 p.
- 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).
- 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.
- 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.
- 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.
- Бизянов Е.Е. Управление развитием информационных систем экономических объектов на основе их научно-технического
уровня / Бизянов Е.Е. – Бизнес Информ, 2013. – 45 с. – (№2).
Количество просмотров публикации: Please wait