Многоагентное моделирование поведения иерархических систем экономического характера

• Автор: Чиркунов, Кирилл Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 122 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АГЕНТНЫЙ ПОДХОД КАК НОВАЯ ПАРАДИГМА МОДЕЛИРОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
1.1. Агенты и среды
1.2. Основные термины и понятия агентного подхода. Формальная модель Вулдриджа
1.3. Функция пользы
1.4. Проблемные среды
1.5. Взаимодействие агентов
1.6. Переговоры и достижение соглашений
1.7. Интенциональная логика Коэна — Левескью
1.8. Выводы
ГЛАВА 2. РАЗВИВАЮЩАЯСЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНАЯ СИСТЕМА ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАЙОНОВ
2.1. Территориальная система как совокупность агентов ЕР
2.2. Математическое и алгоритмическое описание задачи развития территориальной системы
2.3. Переговоры о специализации
2.4. Функции развития и алгоритм выбора специализаций района
2.5. Отыскание необходимых ресурсов для развития
2.6. Выводы
ГЛАВА 3. АГЕНТНЫЙ ПРОТОКОЛ ПЕРЕГОВОРОВ ГОСУДАРСТВА И ЧАСТНОГО
СЕКТОРА НА ПРИМЕРЕ ЗАДАЧИ ВЫБОРА СОВМЕСТНОГО ПРОЕКТА
3.1. Основные сведения о задаче
3.2. Описание алгоритмов переговоров между частным инвестором и представителем государственной власти
3.3. Машинная реализация
3.4. Выводы
ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДЛЯ ОЦЕНКИ РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИАЛЬНЫХ
СИСТЕМ НА ПРИНЦИПАХ ГОСУДАРСТВЕННО-ЧАСТНОГО ПАРТНЕРСТВА
(ПРОЕКТ «БЭМО») НА БАЗЕ АГЕНТОВ
4.1 Построение прогнозов для будущего состояния среды
4.2. aMoSe - программный инструментарий для интерактивного описания проектных ситуаций
4.3. Формат описания проектов aMoSe
4.4. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ
Зачастую развитие новых парадигм программирования происходит как следствие решения тех насущных задач, которые стоят перед программистами.
Парадигма структурного программирования начала развиваться в связи с решением научных задач, которые допускали мышление в рамках функций, инструкций и операторов. Поэтому, как правило, любая программа могла быть представлена в виде трех блоков: «Что дано» (вводные переменные и их значения), «Решение» (последовательность выполняемых действий, логический вывод) и «Ответ» (выходные переменные с заданными значениями).
Сближение программирования и бизнеса привело к широкому распространению объектно-ориентированной парадигмы: оказалось, что объектами оперировать гораздо проще и понятнее, чем функциями и процедурами. И объектный язык зачастую понятнее для заказчика, и составлять спецификацию для программиста по требованиям заказчика проще. Да и традиционная человеческая ментальность ближе к объектной структуре, чем к процедурной. Все это обеспечило успех объектно-ориентированного подхода.
Дальнейший рост сложности компьютерных систем, появление распределенных программно-аппаратных решений показал все недостатки централизованной модели вычислений - изобилие узких мест, необходимость обеспечивать учет сотен и тысяч переменных при управлении, невысокая скорость отклика и др. На смену ей пришла другая модель с несколькими центрами обработки, которая принесла информатикам новые проблемы, связанные с синхронизацией передачи данных, организацией распределенных вычислений и разработкой новых протоколов для обмена данными. Однако эти проблемы были решены.

Стали развиваться идеи многоагентных систем, в которых предполагается, что отдельный агент может иметь лишь частичное представление об общей задаче и способен решить лишь некоторую ее подзадачу. Поэтому для решения сколько-нибудь сложной проблемы, как правило, требуется взаимодействие агентов, которое неотделимо от организации многоагентной системы.
Тарасов В.Б. в работе [45] говорит об агенте следующее: «элемент системы ... может пониматься как метаобъект, наделенный некоторой долей субъектности...». Это значит, что такой метаобъект способен самостоятельно действовать в некоторой среде и манипулировать другими объектами (в том числе влиять на из жизненный цикл), принимать на вход сенсорную информацию об окружающей обстановке и, при необходимости, устанавливать коммуникации с себе подобными. Теория агентов использует существующий аппарат объектно-ориентированного подхода, но при этом стоит на более высоком уровне сложности.
Сама идея многоагентности подразумевает, что агенты могут действовать совместно для решения поставленных задач. Если у агента недостаточно знаний или специальных навыков для выполнения задачи, он может отправить запрос на её выполнение тем агентам, которые, по его мнению, вполне в состоянии с ней справиться. Также агенты могут кооперироваться для решения одной сложной задачи и составлять совместные планы действий с учетом намерений и возможностей друг друга (Городецкий В.И., Грушинский М.С., Хабалов A.B., 1998 [12]).
При этом возникает ряд проблем. Некоторые из них естественным образом приходят из многопроцессного программирования (синхронизация выполнения действий, доступа к разделяемым ресурсам), другие же - в связи с появлением организационной структуры и кооперации (проблемы формирования совместных планов, конфликтность целей, декомпозиция задач и разделение обязанностей, переговоры о совместных действиях).

Введем модель среды, в которой взаимодействуют агенты. Идея в том, что два агента одновременно выбирают действие для выполнения в среде, и исход из множества £2 является результатом их выбора. Реальный результат будет зависеть от определенной комбинации выполненных действий. Таким образом, оба агента могут влиять на исход. Предполагается, что они не знают, какое действие выполняет другой агент, и выполняют свое действие без раздумий (т.е. не откладывают его на потом и не ждут удобного момента).
Ради простоты допустим, что агент имеет два возможных варианта действий: С (действовать в союзе) и D (предавать). Пусть Ac = {C,D} -множество действий. Поведение среды определяется функцией:
г: Ас х Ас ->Q. (1-26)
действие агента i действие агента j
Тогда множество исходов задается как:
т( Д D) = и',, т( Д С) = и;2, т(С, С) = и>з, г(С, D) = vv4. (1.27)
Причем исходы (1.27) могут быть как равны между собой, так и полностью отличны.
Тогда в рамках такой модели агенты могут действовать в среде в соответствии с правилами теории игр (теория кооперативных, некооперативных игр с нулевой и ненулевой суммой и т.д.).
Пример:
Г н,(Д£>) = 4, и,(Д С) = 4, н, (С, D) = 1, «,(С,С) = 1,1 = 4, iij (D,C) = 1, iiy(C,D) = 4, n,(C,C) = l.j
Предпочтения агента i можно упорядочить так:
D,Dy- D,Cî~ C,Z)x С,С.
= i l =i
В этом случае агент i не может делать ничего лучше, как «предавать» (D). Аналогично и для агента j: он отдает предпочтение исходам с «предательством» (D).
Можно представить задачу в виде платежной матрицы из теории игр и также обнаружить, что вариант (4,4) является наиболее предпочтительным для обоих агентов (табл. 1.1).
Таблица 1.1. Платежная матрица агентов / и j
i предает
iсотрудничает