Проектирование элементов принятия решений в имитационных моделях бизнес-систем

Актуальность работы.

На современном этапе развития инженерной мысли перед проектировщиками и исследователями встают задачи по созданию и изучению все более сложных систем, которые характеризуются многочисленными объектами внутри себя, сложной иерархией самих этих объектов и взаимосвязей между ними, высокой степенью динамики, многофакторностью поведения как системы в целом, так и ее подсистем. В связи с большим количеством параметров и взаимосвязей, которые приходится рассматривать, процесс проектирования подобных систем существенно затрудняется. Решением данной проблемы является автоматизация процесса проектирования и исследования таких систем при помощи создания новых средств анализа.

Одной из наиболее востребованных предметных областей на данный момент являются бизнес-системы. Под бизнес-системой будем понимать совокупность систем, проводящих на основе поступающей информации бизнес-процессы в интересах внутренних или внешних пользователей. Под бизнес-процессом понимается совокупность действий, получающая на входе данные различных типов и продуцирующая результат, имеющий ценность для потребителя [28].

Сложность протекающих ' в бизнес-системе процессов заключается в том, что в состав бизнес-системы зачастую входят объекты, самостоятельно определяющие свое поведение. При этом самостоятельное поведение понимается как цепочка «исходное состояние» -> «действие» -" «конечное состояние», определяемая Самим объектом. Это могут быть лица, принимающие решения, автоматизированные и роботизированные комплексы, объекты, управляемые человеком. При этом поведение определяется на основании набора правил, обычно неизменного в ходе выполнения поставленной задачи.

При исследовании бизнес-системы необходимо учитывать фактор принятия решения. Для достижения большей адекватности модели оригиналу при исследовании системы в целом необходимо решить задачу построения ее модели таким образом, чтобы отдельные объекты могли самостоятельно принимать решения о своем поведении.

Сложность задачи состоит в том, что внешняя среда может мешать такому объекту достигнуть целевого состояния, изменять параметры окружающей среды таким образом, что целевое состояние будет перемещаться в пространстве состояний. Кроме того, воздействия других объектов могут приводить бизнес-систему в состояние, отличное от того, которое объектом запланировал в ходе принятия решения о своем поведении.

Еще одной сложностью является то, что зачастую нельзя свести процесс принятия решения к единственной оценке решения или к функции полезности, которую можно вычислить, используя численные методы. Однако подобная оценка может быть вычислима в результате работы с набором правил, последовательно применяемых к текущей ситуации.

Также на этапе проектирования может возникнуть необходимость отладить модель поведения будущей системы реального мира. Особенно актуальна эта задача при проектировании интеллектуальных систем: роботов, систем контроля и управления и других. Отладка такой модели в ходе натурных экспериментов может быть дорогостоящей или невозможна. Для решения этой задачи могут быть применены методы имитационного моделирования. Создание виртуальной среду, соответствующей будущей реальной предметной области, позволит проектировщику поместить в нее самостоятельные модули, отвечающие за моделирование. объектов предметной области. Производя модельные прогоны, проектировщик может получить необходимую модель поведения еще до создания реальной системы. Особенно актуальным такой подход становится при проектировании интеллектуальных программных систем, когда в качестве блока, принимающего решение о дальнейшем поведении агента, может выступать тот же самый программный модуль, который будет применен в реальной системе. В этом случае проектировщик получает возможность не только отладить модель поведения, но и проверить работоспособность этого модуля, получить готовую и отлаженную базу знаний.

Решение данных задач может быть найдено при помощи применениея методов имитационного моделирования. В нем последующие состояния системы вычисляются на основании предыдущих, что вполне укладывается в алгоритмы существования указанных объектов бизнес-систем. Кроме того, в имитационное моделирование можно легко внедрить методы работы с правилами, наряду с обработкой совокупности числовой информации.

В качестве основы для построения систем имитационного моделирования можно взять целый ряд работ как отечественных [1,2], так и зарубежных авторов [32,48].

Областью науки, изучающей объекты, самостоятельно определяющие и осуществляющие собственное поведение, является агентный подход к построению систем. а".

Под агентом будет пониматься самостоятельная система, имеющая возможность принимать воздействие от внешнего мира, определять свою реакцию на это воздействие и осуществлять эту реакцию.

Под интеллектуальным агентом понимается агент, который обладает рядом знаний о себе и окружающем мире и целесообразное поведение которого определяется этими знаниями.

Восприятие внешнего мира производится посредством рецепторов, воздействие на внешний мир — при помощи эффекторов.

Приведенное в данной работе определение агента хоть и согласуется с рядом данных другими авторами [76, 83], но все же является личным мнением автора, так как единого определения до сих пор не дано. Так в работе [71] приведено 11 определений разных авторов.

Основными работами в области агентных и мультиагентных систем являются работы Вулдриджа и Дженнингса ([87,88]), Рассела и Норвига ([83]), Д. А. Поспелова ([46]).

Кроме того, был разработан целый ряд работ, развивавшихся вне рамок агентного похода, однако построенных по сходным принципам. Среди них можно указать работы в области робототехники ([6]), представления знаний ([26]), работы Д. А. Поспелова ([47]), М. Л. Мински ([78]), института кибернетики ([50]), ряд других.

Кроме агентов в бизнес-системы входят объекты, не обладающие самостоятельным поведением. Для простоты будем называть их просто объектами. Под объектом в данной работе понимается пассивная сущность, обладающая рядом параметров.

Таким образом, целью работы является создание основанного на применении методов агентных систем подхода к построению элементов имитационной модели объектов бизнес-систем. При этом объекты определяют последовательность своих действий на основании информации из внешней среды, собственного и целевого состояний.

В качестве методов исследования в диссертации используются методы имитационного моделирования, искусственного интеллекта, теории принятия решений и планирования эксперимента.

Предметом исследования являются элементы принятия решений объектов бизнес-систем, обладающих самостоятельным поведением, пригодные для имитационного моделирования.

Научная новизна работы заключается: в разработке подхода к построению элементов имитационной модели объектов бизнес-систем, определяющих последовательность своих действий в зависимости от состояния самого транзакта и внешней среды, а так же целевых условийв разработке подхода к включению в структуры имитационной модели объектов данного класса;

— в построении метода планирования событий в системах имитационного моделирования поведения бизнес-систем с множеством взаимодействующих объектов, принимающих решения.

Практическая ценность работы заключается в следующем.

— Предложенный в работе метод построения имитационной модели бизнес-систем позволяет не нарушая структуры системы имитационного моделирования включить в нее объекты с элементами искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет анализировать поведение моделируемых агентов как с точки зрения принимаемых ими решений, так и с точки зрения классического имитационного моделирования.

Разработан алгоритм функционирования объектов, самостоятельно определяющих последовательность своих действий, в ходе имитационного моделирования.

— На основании предложенных методов и алгоритмов была построена система имитационного моделирования 13Адеп1:.

Структура работы.

В первой главе показаны подходы к принятию решений, применяемые при проектировании бизнес-систем. Дан анализ применения агентного подхода к имитационному моделированию бизнес-систем, а также к другим задачам.

Во второй главе приводится теоретическое описание систем имитационного моделирования, а также структуры агента, не привязанной к какой-либо предметной области. На их основе строится модель бизнес-системы, включающая в себя объекты, имеющие возможность самостоятельно определять свое поведение. Далее в главе излагается подход к оценке деятельности агента на основе информации, полученной в ходе модельных прогонов.

В третьей главе рассмотрены аспекты построения системы имитационного моделирования, основанной на элементах принятия решений. В главе даются структурная и функциональная схемы системы имитационного моделирования, алгоритм проведения такта модельного прогона. Также в главе рассмотрены некоторые вопросы распределенного проектирования имитационной модели бизнес-системы и проведения имитационного эксперимента в рамках вычислительной сети.

Четвертая глава посвящена описанию практической реализации теоретических положений, изложенных в данной диссертационной работе. В главе рассмотрены исследовательский прототип (программа 13Адеп" Ь) системы имитационного моделирования, экспертная оболочка «Электрон», положенная в основу командного языка программы 13Адеп" Ь. В заключение приведены примеры функционирования системы, результаты ее работы.

В данной диссертационной работе на защиту выносятся следующие теоретические положения.

1. Подход к построению включаемых в имитационные модели классов объектов, определяющих последовательность выполняемых ими действий в соответствии с состоянием самого транзакта и внешней среды, а так же целевых условий.

2. Структурная схема прототипов элементов системы имитационного моделирования, основанная на применении агентного подхода.

115 Выводы.

1. Реализация предложенных в диссертации методов имитационного моделирования поведения объектов бизнес-систем позволила решить целый ряд задач. Среди них моделирование поведения транспортных средств при сборе объектов транспортировки с заданной области и реализация интеллектуального пользовательского интерфейса, основанного на агентном подходе.

2. Программная реализация и апробирование подтверждает работоспособность предложенных в диссертационной работе методов построения агентов и имитационного моделирования поведения объектов, самостоятельно определяющих свое поведение, основанное на применении агентного подхода.

3. Решение выбранных задач показывает применимость указанных методов к моделированию таких предметных областей, как, например, организация функционирования небольшой транспортной сиситемы.

Заключение

.

Введение

в имитационную модель бизнес-системы элементов принятия решений позволяет решить задачу моделирования поведения лиц, принимающих решения, автоматизированных комплексов и систем, на основе информации об их поведении. За счет этого может быть повышена точность и адекватность моделей подобных участников бизнес-процессов.

В данной диссертационной работе была решена важная научно-техническая задача построения подхода к созданию элементов принятия решений в имитационных моделях бизнес-систем. Результатом данной работы, полученным в ходе исследований данного вопроса, является решение следующих теоретических и практических задач.

1.Разработан подход к созданию элементов имитационной модели, являющихся разновидностью транзактов, обладающих механизмом планирования своих действий в зависимости от состояния и целевых условий.

2.Предложена структура схемы взаимодействия агентов с базовой системой имитационного моделирования. Данная структура системы включает в себя:

• структуру моделируемых объектов;

• структурную и функциональную схемы системы моделирования.

3. Разработаны методы оценки действий агента, включенного в структуру системы имитационного моделирования с точки зрения принимаемых им решений.

4. На основании разработанного теоретического аппарата построен исследовательский прототип (программа 1БАдеп1:) системы имитационного моделирования, служащей для моделирования объектов бизнес-систем, определяющих свое поведение в зависимости от состояния самого транзакта и внешней среды, а так же целевых условий.