МЕХАНИЗМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ 2 Введение Эффективность и долгосрочная устойчивость современного производства обеспечивается применением в течение всего жизненного цикла конкретного производства принципов системного анализа. Согласно принципам системного анализа эффективность производства определяется степенью его адаптации к усложняющейся и ускоряющейся динамике изменений, происходящих во внутренней и внешних средах. Рассмотрим некоторые механизмы управления развитием технологических систем на основе методологий искусственного интеллекта, многоагентных систем, а также теории активных систем и теории нечетких систем. 3 Постановка задачи управления эволюцией технологической системы Пусть технологическая система состоит из центра Z и n групп агентов A={A1,A2,…,An}, каждый агент a={a1,a2,…,aN} обладает свойствами активности и автономности. Каждый агент ak группы агентов An управляет каким-либо технологическим узлом. Возможности k-го агента по выпуску продукции описываются технологическим множеством областью в пространстве размерности измерений. При этом любой допустимый план k-го агента должен принадлежать области Xk. Допустимый план x должен удовлетворять не только локальным ограничениям, но так же ряду ограничений вида G(x) ≥ b, где При этом: 4 Получение экспертной информации при управлении развитием технологической системы Мотивационное управление как вариант стимулирования вовлеченности целеустремленного агента в процесс развития технологической системы Поиск инновационных решений в тематических распределенных средах Внешние консалтинговые услуги Механизм мотивационного управления В соответствии с постановкой задачи стимулирования целевая функция центра зависит от системы стимулирования агента и представляет собой разность между функцией дохода и стимулированием, предназначенного агенту: Ф , y H y y где H(y) – функция дохода центра. Целевая функция агента – то стимулирование, которое он получает, минус затраты: f , y y c y , где c(y) – функция затрат агента. Функция дохода неотрицательна при любом действии y и принимает максимальное значение при y 0 . Функция затрат неотрицательная, неубывающая и в нуле равна нулю. Ограничение: вознаграждение должно быть не меньше затрат агента. Оптимальное решение будет выглядеть: x * arg max H x cx . xA 5 6.1 Базовый вариант модели функционирования технологической системы Пусть агент может находиться в m состояниях образующих его модель ограничений. Обозначим потенциал агента через p, тогда Проявление потенциала агента будет зависеть от управления со стороны центра, его представлений о свойствах ситуации целеустремленного состояния где d – разделяемые известные всеми агентами и центром представления; b – представления, известные только i-му агенту, в полезности которых он убежден. Будем считать, что предельные возможности агента – множество Y(p); при этом множество Y(p) компактно и выпукло. Реализацию потенциала представим в виде счетной системы компактных выпуклых множеств где – последовательность реализации потенциальных возможностей агента, возрастающих за счет управления u (рис.1). Y(P1) Y(P2) … Y(P) Рис.1. Рост предельных возможностей агента в процессе управления 6.2 В момент t подается управление центра: - план, определяющий результаты деятельности агента yt , - потребляемые ресурсы xt , - режимы ведения технологического процесса в виде коэффициентов выпуска t, - управление поведением агента ut , - помеха, значение которой в момент времени t известно агенту, но не известно центру. После анализа реализуемости возможных режимов ведения технологического процесса агент выбирает состояние Центр наблюдает результат выбора yt и определяет оценку параметра t+1 в период t+1: где I – процедура оценки технологических возможностей агента, t – оценки потенциала p(ut) агента в период t. На основе оценок потенциала агента t+1 , процедуры планирования π и регулирования Q – центр определяет вознаграждение агенту за достижение плановых показателей по правилу На этом функционирование системы в период t завершается. 7 Особенности поиска инновационных решений в тематических распределенных средах - Искомая информация часто находится на стыке смежных областей; отсюда сложности формулировки точного поискового запроса. - Одновременно необходимы сведения по различным аспектам исследуемой тематики. - Многокритериальность поиска. Необходимость одновременного использования различных критериев отбора эффективных решений. - Разрозненность и неоднородность сведений. Схема функционирования системы многошагового процесса поиска инновационных решений в тематических распределенных средах Подготовительный этап Система подбора вариантов решений задач управления Множество сервисов в каталоге X Множество термов из поисковой строки Семантическое описание сервисов Yx Параметрическое описание сервисов Hx Этап принятия решения Формирование семантического множества запроса Zx Множество синонимов Множество ассоциативных слов и словосочетаний Множество переведенных ключевых слов Шаг 1 Формирование множества соответствия Ix Шаг 2 Ограничение множества соответствия Ix | ax Шаг 3 Вводится уточняющее множество Bx Шаг 4 Формирование множества Шаг 5 Ограничение полученного множества системой параметров Сx на основе id сервиса Решение поставленной задачи – ранжированный список вариантов решений задач управления: множество 8 Схема управления технологической системой на основе агентно-ориентированного подхода Центр ut управление системой информация - анализ - моделирование развития системы … - прогнозирование результатов внедрения инновационных решений группа агентов A1 … A2 сервисы распределенной среды An внешнее консультирование c0 c1=F1(c0) c1 c2=F2(c1) c2 … объект управления cn=Fn(cn-1) cn 9 Литература Палюх Б.В., Виноградов Г.П., Егерева И.А. Управление эволюцией химико-технологической системы // Теоретические основы химической технологии, 2014. – Т.48. – №3. – С. 349-355. [Paliukh B.V., Vinogradov G.P., Egereva I.A. Managing the Evolution of Chemical Engineering System // Theor. Found. Chem. Eng. 2014. Vol.48, №3. – pp. 325-331]. Виноградов Г.П. Индивидуальное принятие решений: поведение целеустремленного агента. Научная монография. Тверь: 2011. Егерева И.А., Палюх Б.В., Семухина М.С. Задача систематизации научно-вычислительных сервисов распределенной среды // Материалы 3-й Всероссийской научно-технической конференции. – Ростов-наДону. Издательство Южного федерального университета, 2014. С.109-113. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е изд. - М.: Издательство физикоматематической литературы, 2012. Палюх Б.В., Егерева И.А. Многошаговая система поиска альтернатив в информационном каталоге // Программные продукты и системы. 2013. №3. С.57. Палюх Б.В., Егерева И.А. Повышение эффективности функционирования предприятия на основе методики распределения мотивационного фонда. // Программные продукты и системы. 2007. №1. С.18. Проект «Управление производством» http://www.up-pro.ru 10 Спасибо за внимание