Модель стійкості агентної системи ситуаційного управління.
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2020-3-93-104Ключові слова:
situational management system, Lyapunov stability, multiagent system, система ситуаційного управління, стійкість за Ляпуновим, мультиагентна системаАнотація
При управлінні складними системами доцільно використовувати адекватні реальним системам математичні моделі, які можуть бути використані для узагальненого модельного аналізу різних варіантів рішень у системах ситуаційного управління (ССУ). Такі математичні моделі є важливою складовою ССУ у процесах підтримки прийняття важливих стратегічних та оперативних рішень на різних рівнях державного управління. Реалізація ССУ у вигляді мультиагентної системи, завдяки своїм характеристикам, є адекватним підходом до вирішення задач ситуаційного управління (СУ). Відповідно до контексту СУ, поведінка ССУ описується як динаміка руху з певної точки у фазовому просторі, що відповідає деякому стану керованої системи, під впливом ансамблю агентів ССУ. Під час функціонування ССУ її агенти використовують знання, які відповідають контексту ситуації. Знання агента є фрагментом області знань із цільової проблеми СУ. Знання проблемної області СУ є ключовим елементом моделі СУ. Ансамбль конвергентних агентів ССУ характеризується певним рівнем інтелекту, який представляється як ентропійна сила, що використовує вільну енергію дисипативної системи для підтримки її стійкості. Запропоновано агентно-орієнтований підхід до дослідження стійкості динамічної стохастичної системи у процесі ситуаційного управління як цільової проектної діяльності. В рамках запропонованого підходу розглядається модель стійкості агентної ССУ як динамічної стохастичної системи з використанням критерію стійкості за Ляпуновим у формі системи звичайних диференціальних рівнянь. Підтримка функцій моделювання агентами агентно-орієнтованої системи дозволяє формувати адекватну поведінку у процесі ситуаційного управління в умовах змін оточуючого середовища. Розроблені моделі інтеграції поведінкових та координаційних аспектів агентів на основі знань можуть бути використані при розробці систем та технологій ситуаційного управління.Посилання
1. Weizsäcker von E.U., Wijkman A. C’mon! Don’t Tell Me the Current Trends Are Sustainable!. In: Come On!. New York, NY: Springer, 2018. P. 1–61. DOI: 10.1007/978-1-4939-7419-1_1.
2. Weizsäcker von E.U., Wijkman A. Come On! Join Us on an Exciting Journey Towards a Sustainable World!. Come On! New York, NY: Springer, 2018. P. 101–204. DOI: 10.1007/978-1-4939-7419-1_3.
3. Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. М.: Статистика, 1975. 160 с.
4. Глушков В.М., Иванов В.В., Яненко В.М. Моделирование развивающихся систем. Москва: Наука, Физматлит, 1983. 351 с.
5. Triple Bottom Line. The Economist. 2009. November 17. URL: https://www.economist.com/news/2009/11/17/triple-bottom-line.
6. Коваленко О.Є. Застосування онтологій в системах ситуаційного управління. Сучасні проблеми інформатики в управлінні, економіці, освіті та подоланні наслідків Чорнобильської катастрофи: матеріали XV Міжнар. наукового семінару (Київ – оз. Світязь, 4–8 липня 2016 р.). К.: Національна академія управління, 2016. С. 84–89.
7. Jakobson G., Buford J., Lewis L. Situation Management: Basic Concepts and Approaches / V.V. Popovich, M. Schrenk, K.V. Korolenko (eds.). Information Fusion and Geographic Information Systems, LNG&C. 2007. Springer, Heidelberg. Vol. XIV. P. 18–33.
8. Yaneer B.-Y. General features of complex systems. Encyclopedia of Life Support Systems (EOLSS). UNESCO, EOLSS Publishers, Oxford, UK 1, 2002. 53 р. URL: https://www.researchgate.net/publication/246294756_General_Features_of_Complex_Systems.
9. Wooldridge M. An Introduction to Multi-Agent Systems. 2-nd edition. John Wiley and Sons, NY, 2009. 484 р.
10. Buford J.F., Jakobson G., Lewis L. Multi-Agent Situation Management for Supporting Large-Scale Disaster Relief Operations. International Journal of Intelligent Control and Systems. 2006. Vol. 11, N 4. P. 284–295.
11. Морозов А.А. Ситуационные центры – основа управления системами большой размерности. Математические машины и системы. 1997. № 2. С. 7–10.
12. Коваленко О.Є. Онтологія та модель трансформації інформації в ситуаційних агентних системах. Електронне моделювання. 2020. Т. 42, № 5. С. 3–23.
13. Kovalenko O.E. Knowledge Models for Organizational Maintenance of Situation Centers. Proc. of 4th International Conference on Application of Information and Communication Technology and Statistics in Economy and Education (ICAICTSEE–2014) (October 24–25th, 2014). University of National and World Economy (UNWE). Sofia, Bulgaria, 2015. P. 241–248.
14. Nonaka I., Toyama R, Byosière P. A theory of organizational knowledge creation: Understanding the dynamic process of creating knowledge / M. Dierkes, A. Berthoin Antal, J.Child, I. Nonaka (eds.). Handbook of organizational learning and knowledge. New York: Oxford University Press, 2001. P. 491–516.
15. Reiter R. Knowledge in Action: Logical Foundations for Specifying and Implementing Dynamical Systems. Cambridge, MIT Press, 2001. 446 p.
16. Kovalenko O.E. Models and means for service agents orchestration in situation management systems. Actual Problems of Economics. 2014. Vol. 154, Iss. 4. P. 462–467.
17. Prigogine I. Time, Structure and Fluctuations. Nobel Lecture. 8 December 1977. URL: https://www.nobelprize.org/uploads/2018/06/prigogine-lecture.pdf.
18. Kosolapov V., Kovalenko O. Agent Based Modelling Support for Systems of Situational Management. 2018 IEEE 1st International Conference on System Analysis and Intelligent Computing, SAIC 2018 – Proc. (31 October 2018). Article number 8516818. DOI: 10.1109/SAIC.2018.8516818.
19. Rouche N., Habets P., Laloy M. Stability Theory by Liapunov’s Direct Method. Springer-Verlag, N.Y., 1977. Vol. XII. 396 p.
20. Martyushev L., Seleznev V. Maximum entropy production principle in physics, chemistry and biology. Phys. Rep. 2006. Vol. 426, N 1. P. 1–45.
21. Shalizi C.R., Moore C. What Is a Macrostate? Subjective Observations and Objective Dynamics. URL: arXiv:cond-mat/0303625. 2003. URL: https://arxiv.org/pdf/cond-mat/0303625.pdf.
22. Verlinde, E. On the origin of gravity and the laws of Newton. J. High Energ. Phys. 2011. Iss. 4. P. 1–27. URL: https://doi.org/10.1007/JHEP04(2011)029.
23. Wissner-Gross A.D., Freer C.E. Causal entropic forces. Phys. Rev. Lett. 2013. Vol. 110, N 168702. DOI: 10.1103/PhysRevLett.110.168702.
24. Коваленко О.Є. Мультиагентна модель колективного прийняття рішень. Актуальні проблеми економіки. 2011. № 11. С. 279–285.
25. ISO/IEC/IEEE 16326:2009. Systems and Software Engineering. Life Cycle Processes. Project Management. 2019. December. URL: https://www.iso.org/standard/75276.html.
26. ISO 21500:2012. Guidance on project management. 2012. September. URL: https://www.iso.org/standard/50003.html.
27. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK Guide). Sixth ed. Project Management Institute. 2017. URL: https://www.pmi.org/pmbok-guide-standards/foundational/pmbok/sixth-edition
28. Эльсгольц Л.Э., Норкин С.Б. Введение в теорию дифференциальных уравнений с отклоняющимся аргументом. М.: Наука, 1971. 296 с.
29. Allen P.M. Evolution, Population Dynamics and Stability. Proc. of the National Academy of Sciences of the USA. 1976. Vol. 73, N 3. P. 665–668.
30. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1961. 392 с.
78
8Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
