Морские информационно-управляющие системы Май 2015, № 7 | Seite 30

Виртуальный рынок S D S D S S D D S D S S D D D S «Контакт» Агент Агент потребности возможности S S D D Соответствие потребности и возможности S Рис. 3. Виртуальный рынок ПВ-сети для построения расписаний Мультиагентный подход к решению задачи адаптивного планирования Мультиагентная технология позволяет создавать программных агентов, которые стараются оптимизировать свои целевые параметры, например, заказ на фабрике или в  грузовой компании хочет быть выполнен точно в  срок и с минимальной ценой, ресурс (станок, грузовик и т. д.) – быть максимально эффективно использован и  не  иметь простоев или перегрузки. Агенты делают это первоначально «эгоистично» (автономно), никого не спрашивая и потому очень быстро, если ресурсы свободны; но, наталкиваясь на решения других агентов и выявляя конфликты, – способны вступать в  переговоры, идти на  уступки и  добиваться согласованного решения (консенсуса) в  интересах объединяющего их целого (например, рабочего или водителя, участка или автоколонны, цеха или автопарка). Данный подход можно считать примером распределенного решения сложных задач (Disrtibuted Problem Solving), при котором сложная задача декомпозируется на  подзадачи, которые решаются независимо, но  потом полученные решения объединяются с  разбором выявляемых конфликтов. Концепция сетей потребностей и возможностей Выигрыш в  эффективности при использовании мультиагентных технологий достигается за счет перехода к принятию решений «по ситуации» в реальном времени, когда пользователь, а далее и система, управляет важностью критериев. Разработанный подход основан на  концепции «холона» системы [16], куда введены специальные классы агентов «заказов», «продуктов» и  «ресурсов», и  который вместе с  агентом «персонала», наблюдает за  результатами и  дает советы другим агентам, когда это необходимо. 28 Морские информационно-управляющие системы, 2015/ No. 1 (7) Такой подход применяется, прежде всего, для решения задачи многокритериального планирования, в  числе которых традиционно рассматривают качество продукции или услу г, время на их реализацию, цену (себестоимость), риски и другие. В предлагаемом подходе система сама, отталкиваясь от достигнутых показателей и текущей ситуации с заказами и ресурсами, выбирает себе цели для улучшения вектора своих параметров, и  в  качестве первоочередной цели для улучшения своего состояния берет тот критерий, по которому наиболее худшие значения показателей. Реализация мультиагентного подхода в  разработке интеллектуальной систем динамического планирования основана на  использовании концепции сетей потребностей и  возможностей (ПВ‑сетей) и  метода сопряженных взаимодействий для управления ресурсами предприятий в реальном времени на виртуальном рынке [17–18]. Согласно данной концепции, каждой заявке, заказу и  другим потребностям и  возможностям (производственные ресурсы, станки, оборудование, транспортные средства, персонал) присваиваются программные агенты (рис.  3), которые договариваются с  другими агентами и  планируют выполнение заказов «точно-в‑срок» или «как можно раньше», что позволяет обеспечить поддержку коллективного согласования и  принятия решений в реальном времени на различных этапах планирования и исполнения производственного плана в различных подразделениях, работающих совместно над решением общих задач. Постоянный поиск соответствий между конкурирующими и кооперирующими агентами потребностей и возможностей на виртуальном рынке системы позволяет строить решение любой сложной задачи как динамическую сеть связей, гибко изменяемую в реальном времени.