А. В. Данилов Московский государственный университет экономики, статистики и информатики Подход к построению многоагентной системы управления инновационным процессом на основе сервисно-ориентированной архитектуры Вдоклад

Вид материала

Доклад

Содержание Список литературы

Подобный материал:

• Министерство Образования Российской Федерации Московский Государственный Университете, 1997.23kb.
• Н. В. Комлева московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 82.64kb.
• «Учебная программа курса \" Эффективность управления бизнес-процессами\"», 47.75kb.
• Примерная программа 10. 00-11. 00 Регистрация, 36.7kb.
• Министерство образования и науки, 38.9kb.
• В. М. Кочетков санкт-Петербургский государственный политехнический университет подход, 28.85kb.
• Управление компетенциями в самообучающейся организации, 72.07kb.
• II. Логика и язык, 5497.75kb.
• Курса, 405.14kb.
• Цель: исследовать вопросы создания комплексной системы повышения квалификации педагогов, 78.4kb.

Ю.Ф. Тельнов, А.В. Данилов

Московский государственный университет экономики, статистики и информатики


Подход к построению многоагентной системы управления инновационным процессом на основе сервисно-ориентированной архитектуры


В докладе предложен подход к управлению инновационным процессом на основе технологии многоагентных систем и сервисно-ориентированной технологии. Рассматривается сущность инновационного процесса на основе современных представлений модели 4-го поколения. Обосновывается необходимость применения динамических интеллектуальных систем для автоматизации инновационного процесса. Представлена концепция построения многоагентной системы управления инновационным процессом на базе распределенной системы агентов и сервисов.


Повышение инновационной составляющей в экономике России стало в последнее время одной из важнейших задач и приоритетов в нашей стране. В связи с этим активно проводятся мероприятия по созданию различных инновационных коллективов, призванных генерировать новые идеи и воплощать их в конкретные новые ценности – материалы, технологии, товары.

Процесс создания инноваций (инновационный процесс) имеет сложную структуру и высокую динамику изменений, связанную с творческим характером самих работ и постоянным изменением видения конечного результата со стороны участников процесса. Для ускорения цикла создания инноваций необходима согласованная работа коллектива разработчиков, в состав которого, как правило, входят специалисты из разных областей – конструкторы, маркетологи, технологи, материаловеды, экономисты, и др., которым необходимо постоянно координировать свою работу для достижения общего результата. Для выполнения инновационной работы требуется привлечение экспертов и консультантов из других организаций, использование открытых информационных ресурсов и компьютерных баз знаний. Организация и управление инновационным процессом становится все более динамичной задачей, требует одновременного выполнения множества работ и их согласования, выбора наиболее эффективных сценариев реализации проекта из множества возможных. Все это предопределяет необходимость автоматизации управления инновационными процессами для обеспечения оперативности реакции на изменения внешней среды, обоснованности принимаемых проектных решений, согласованности действий отдельных участников проекта и, в конечном итоге, повышения качества получаемого результата.

Современное представление об инновационном процессе определяет его на всем протяжении от идентификации новых потребностей на рынке до внедрения в производство (модель 4-го поколения – 4G), как совокупность частично параллельных работ по проектированию, созданию, подготовке производства и продвижению новой продукции (рис. 1) [1].




Рис. 1. Инновационный процесс 4-го поколения

Такому процессу присущи следующие особенности:

• динамичность процесса,
  
• стохастичность,
  
• итеративность,
  
• параллельность и взаимосвязанность работ,
  
• интеллектуальность,
  
• задержка в отдаче от инвестиций.
  

Исходя из особенностей инновационного процесса его автоматизация должна осуществляться на основе использования современных информационно-коммуникационных технологий [2].

Развитие Интернет-технологий привело к созданию и применению сервисно-ориентиро­ванной архитектуры автоматизированной системы, основанной на реализации прикладных функций в виде программных сервисов, к которым осуществляется доступ в Интернет и/или Интранет-среде независимо от местоположения в вычислительной системе. Их применение базируется на большом числе независимых, несвязанных и дублирующихся сервисов, на основе которых формируется структура динамических процессов, к которым относятся инновационные процессы. При этом встает проблема выбора и адаптации сервисов для решения конкретных задач.

Существующие сервисно-ориентированные архитектуры не учитывают зависимость выполняемых сервисами функций от особенностей модели проблемной области и решаемых задач, что может привести к принятию неэффективных решений по организации динамических процессов. В разработанных на современном этапе сервисно-ориентированных архитектурах для управления динамическими процессами в полной мере не решены задачи оптимального выбора сервисов из множества доступных и их динамической адаптации к конкретным потребностям решаемых задач. Отсутствие теоретических основ для решения данной задачи обусловливает необходимость проведения исследования в области семантического описания сервисов и их динамического связывания на основе концептуального моделирования проблемной области.

В теории и практике построения динамических интеллектуальных систем широкое применение нашли многоагентные технологии, позволяющие отражать сложное поведение агентов в динамических проблемных областях. Многоагентные технологии, реализуют реагирование в асинхронном режиме на возникающие события, интеллектуальный выбор оптимальной последовательности действий в соответствии с конкретными ситуациями. Применение многоагентных технологий для реализации сервисов, выполняемых агентами, в динамических процессах обеспечит повышение адекватности набора функций и структуры процессов решаемым задачам, а следовательно, это позволит повысить качество и оперативность принятия решений по организации динамических процессов.

В докладе представляется компонентная методология создания сервисно-ориентированных архитектур динамических интеллектуальных систем управления инновационными процессами на основе применения многоагентной технологии, позволяющей осуществлять гибкую конфигурацию сервисов взаимодействующих агентов инновационного процесса. В частности, предлагаются новые принципы и методы организации сервисов, гибкого доступа к ним и их координации в динамическом процессе.

Так, создание концептуальной модели динамической интеллектуальной системы управления процессами предполагает использование принципов построения референтных моделей и их адаптации в соответствии с требованиями конкретного объекта управления и решаемых задач. При этом применяются методы семантического моделирования проблемной области для последующего построения онтологии сервисов. Формализация моделей динамических инновационных процессов для последующего анализа осуществляется в нотации UML: прецедентов, классов, состояний, взаимодействий, активностей.

Определение требований к динамической интеллектуальной системе, ее сервисно-ориентированной архитектуре, составу решаемых задач управления динамическими процессами выполняется с учетом классификации информационных сервисов по доступу к информационным ресурсам в Интернет-среде и сервисов информационно-вычислительного обслуживания.

В соответствии с многоагентным подходом решаются задачи организации распределенного сетевого репозитория сервисов, ролевого распределения агентов на исполнителей и координаторов процессов, установления взаимодействия агентов и сервисов. Реализация сервисно-ориентированной технологии функционирования динамической интеллектуальной системы управления инновационными процессами на основе многоагентного подхода обеспечивает быструю конфигурирацию процессов в режиме реального времени в соответствии с условиями функционирования внешней среды и конкретными задачами.

В общем виде архитектура многоагентной системы управления инновационным процессом (МАСУ ИП) может быть представлена в виде, показанном на рис. 2 [3, 4].




Рис. 2. Архитектура МАСУ ИП


Структура такой системы носит иерархический характер с выделением агента-координа­тора  – Руководителя ИП, агентов-исполнителей (например: маркетолог, технолог, проектировщик, разработчик и т.п.) и распределенных в сетевой среде сервисов, реализующих присущие агентам функции [5].

К сервисам, предоставляемым агентом-координатором, относятся постановка, корректировка и получение результатов локальных задач для агентов-исполнителей и формирование общего решения задачи, которые итеративно реализуют следующие задачи:

• декомпозиция и постановка локальных задач (перепланирование) – варианты;
  
• выявление противоречий между исполнителями;
  
• оценка вариантов решений локальных задач;
  
• формирование решения общей задачи.
  

К задачам агента исполнителя относятся:

• сбор информации;
  
• выбор (поиск) сервиса;
  
• адаптация решения к локальной задаче.
  

Агенты-исполнители предоставляют сервисы соответствующего функционала, реализуя их посредством внутреннего сервиса или за счет внешних специфичных сервисов, если возможностей внутреннего не хватает для эффективного решения задачи.

Для организации доступа внешних агентов к своим функциональным сервисам (решению специфических задач) агент-исполнитель поддерживает каталог сервисов – список всех реализуемых им функций. Для каждого сервиса агент поддерживает спецификацию уровня сервиса – внутреннее формальное описание результата выполнения сервиса (решения задачи). При постановке задачи со стороны агента-координатора агент-исполнитель оценивает свои возможности, сравнивая постановку задачи со спецификацией соответствующего сервиса. Если собственного уровня сервиса не достаточно, то агент пытается привлечь к решению задачи похожие внешние сервисы, аналогично оценивая их уровень.

Для эффективной поддержки доступа к внешним сервисам агенту-исполнителю необходимо предварительно установить соответствующие «дружественные» отношения с внешними сервисами аналогичного функционала. Так могут образовываться предметно-ориенти­рован­ные сообщества сервисов с доверительными отношениями между участниками. Образование таких сообществ позволяет контролировать доступ к конфиденциальным знаниям со стороны участников сообщества и внешних агентов.

Для поиска новых «дружественных» сервисов агент-исполнитель должен получать и накапливать информацию из сети о существующих там сервисах и их возможностях. Это может быть реализовано путем переодического целенаправленного поиска или получением обратной связи от сервисов. Тем не менее знания агента-исполнителя о сервисах в сети не могут быть всегда актуальными – они могут устаревать, например, из-за недоступности сервиса или выхода его новой версии. Поэтому они должны периодически обновляться.

При таком подходе структура МАС отражает реальную среду вузовских сообществ – учебно-методических объединений и других межвузовских сообществ.

Научное и практическое значение полученных результатов заключается в разработке ранее не применявшейся в автоматизации управления инновационными процессами методологии создания сервисно-ориентированных архитектур с использованием многоагентных технологий, которая позволит повысить скорость и качество конфигурации инновационных процессов.


СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Rothwell R. // International Marketing Review. 1994. V. 11. N 1. P. 7.
   
2. Данилов А.В. // 9-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями». Сборник научных трудов. М.: МЭСИ, 2006. С. 201.
   
3. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология. М.: Финансы и статистика, 2004.
   
4. Данилов А.В. // 6-я научно-практическая конференция «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями». Сборник научных трудов. М.: МЭСИ, 2002. С. 193
   
5. Трембач В.М. // Методы и средства прикладной информатики. Сборник научных трудов. М.: МЭСИ, 2008. С. 98