Интеллектуальная система моделирования коллективного принятия решений для сложной транспортно-логистической задачи

• Автор: Листопад, Сергей Викторович
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Калининград
• Количество страниц: 151 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
1 СИСТЕМЫ ПОД ДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ — ИНСТРУМЕНТ КОЛЛЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ
1.1 Особенности сложной транспортно-логистической задачи
1.2 Концептуальная модель коллективного принятия решений
1.3 Интегрированные методы компьютерного моделирования процессов и явлений коллективного принятия решений
1.4 Проблемы коллективного принятия решений и задачи диссертационной работы
2 МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ
2.1 Мера сложности моделирования задач
2.2 Классификация транспортно-логистических задач по сложности моделирования
2.3 Условия сложной транспортно-логистической задачи
3 МОДЕЛИРОВАНИЕ КОЛЛЕКТИВНОГО РЕШЕНИЯ СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ
3.1 Концептуальная модель самоорганизации в системах поддержки принятия решений на основе анализа целей
3.2 Гибридная интеллектуальная многоагентная система с самоорганизацией
3.3 Модель рассуждений агента, принимающего решения
3.4 Метод моделирования процессов самоорганизации в системах поддержки принятия решений с использованием гибридной интеллектуальной многоагентной системы
4 ГИБРИДНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ МНОГОАГЕНТНАЯ СИСТЕМА С САМООРГАНИЗАЦИЕЙ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ
4.1 Функциональная структура системы
4.2 Выбор среды разработки
4.3 Методика применения системы при решении сложной транспортно-логистической задачи
5 ИССЛЕДОВАНИЕ ЯВЛЕНИЙ И ПРОЦЕССОВ КОЛЛЕКТИВНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОГРАММНОМ ПРОДУКТЕ ТРАНСМАР НА ПРИМЕРЕ СЛОЖНОЙ ТРАНСПОРТНО-ЛОГИСТИЧЕСКОЙ ЗАДАЧИ
5.1 Цели, задачи и организация экспериментов
5.2 Результаты и анализ вычислительных экспериментов
5.3 Оценка экономических показателей практического использования программного продукта ТРАНСМАР
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Список сокращений
ВЗК — вероятностная задача коммивояжера
ГиИМАС — гибридная интеллектуальная многоагентная система
ГиИС — гибридная интеллектуальная система
ГСМ — горюче-смазочные материалы
ДЗК — динамическая задача коммивояжера
ДП — детерминированная переменная
ЗКВО — задача коммивояжера с временными окнами
ИИ — искусственный интеллект
ИЭС — интегрированная экспертная система
КЗК — классическая задача коммивояжера
КСППР — компьютерная система поддержки принятия решений
ЛИР — лицо, принимающее решения
MAC — многоагентная система
МФПС — метод формализованного представления систем
ОЗК — обобщенная задача коммивояжера
ОУ — объект управления
ПИ — программный продукт
СТЛЗ — сложная транспортно-логистическая задача
СПИР — система поддержки принятия решений
СП — стохастическая переменная
ACL — Agent communication language
ADK — Agent development kit
COOL — Coordination language
JADE — Java agent development framework
KQML — Knowledge query manipulation language
MADKit — Multi agent development kit
MASIF — Mobile agent system interoperability facilities
OMG — Object management group
FIPA — Foundation for intelligent physical agents.

Согласованность
участников
сотрудничество
Неорганизованные СГ1ПР (отсутствие правил /Л/7)
• Хаотичные
• Непредсказуемые
• Беспорядочные
Самоорганизующиеся СППР (правила INT создают основу взаимодействия участников PRT, оставляя им свободу действий)
• Эмерджентные
• Адаптирующиеся
• Легко образующие структуры
Организованные СППР {жесткая регламентация поведения участников PRT правилами /Л/7)
• Предсказуемые
• Систематические
• Легко управляемые
Детерминированность внешней среды
Рис. 1.10. Диаграмма соотношения границ порядка и хаоса в СППР
Таким образом, ключ к появлению синергетического эффекта в СППР — взаимодействие ее участников. Величина синергетического эффекта зависит от степени свободы участников, их согласованности, умения общаться друг с другом.
Будем рассматривать самоорганизацию в СППР как процесс смены ЛПР
микроуровневых моделей СППР сЬ,$ (1.9) и перестроения взаимодействия между экспертами на основе анализа степени их согласованности (близости целей рги (3.2)). В зависимости от соотношения целей участников СППР будем различать три типа отношений по направленности взаимодействия: конкуренцию Я'г2,!р", при которой достижение цели одним участником исключает возможность достижения цели другим; сотрудничество Я™™, когда цели участников совпадают; нейтралитет Я2Г > если пели не совпадают и не противоречат друг другу.
В зависимости от присутствующих в СППР классов отношений будем различать три ситуации коллективного решения (микроуровневых модели СППР): 1) сотрудничества аЬвсоор, когда СППР состоит из сотрудничающих и нейтральных участников, и где нет отношений конкуренции; 2) нейтралитета с1ввПеш, когда все отношения в СППР нейтральные; 3) конкуренции с1в8СотР, когда в СППР есть хотя бы одна пара экспертов с отношением конкуренции; в таких СППР могут быть также нейтральные и сотрудничающие участники; при наличии сотрудничающих