Моделювання розподілу ресурсів у великих інформаційних системах на основі мультиагентного підходу

DOI: 10.31673/2412-4338.2021.030411

Анотація

Традиційна теорія планування розглядає загальну задачу розподілу робіт по обчислювальних пристроях. Досить великий клас задач планування входить в описану задачу розподілу ресурсів. Єдиним видом ресурсів в таких завданнях є обчислювальні ресурси. У статті розглядаються завдання розподілу ресурсів в мультиагентних системах, варіанти їх застосовності і існуючих методів вирішення цих завдання. Завдання розподілу ресурсів є одним із фундаментальних завдань: від ефективного розподілу свого власного часу до розподілу між різними видами діяльності і завданнями розподілу ресурсів у великих інформаційних системах. У статті розглянуті різні підходи до розподілу ресурсів у великих інформаційних системах: розподіл ресурсів в рамках нестаціонарних задач, стаціонарних задач та в мультиагентних системах. Перераховані підходи допомагають вирішувати різні прикладні задачі в режимі реального часу. У разі розподілу ресурсів в мультиагентних системах треба враховувати їх децентралізацію: агенти безпосередньо відповідають тільки за себе і не мають повної інформації про систему, через що змінюється сама суть завдання. Таким чином, розробка мультиагентних моделей можлива. Використовувані в системі методи мультиагентного планування порівняно з раніше зазначеними традиційними способами можуть застосовуватися в децентралізованих системах в реальному часі. Їх застосування забезпечує управління процесами планування і виконання завдань, вони можуть бути використані для управління групами об'єктів, що складаються з великої кількості пристроїв і здатні оперативно обробляти завдання великого об'єму. Таким чином, у короткі строки можливо проектування та введення в експлуатацію заснованих на використанні мультиагентних технологій планування програмно-апаратних комплексів нового покоління, здатних взаємодіяти і працювати в групі і застосовних для широкого спектру завдань в різноманітних областях.

Ключові слова: мультиагентна система, мультиагентний підхід, інформаційні системи, розподіл ресурсів, оптимізація.

Список використаної літератури
1. Яременко В.С. Огляд наявних мультиагентних систем для задач інтелектуального аналізу даних. Вчені записки ТНУ імені Вернадського. Серія: технічні науки. Том. 29 (68), ч. 2, №3. 2018. С. 47–55.
2. Савченко В.А. Застосування мультиагентних технологій для інтелектуального аналізу даних в геоінформаційних системах оперативного управління. Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України. 2011. Вип. 3. С. 174–182.
3. Foster I.T., Kesselman C., Nick J.M., Tuecke S. Grid Services for Distributed System Integration. IEEE Computer. Vol. 35(6). 2002. P. 37–46.
4. George F. Lyuger Artificial intelligence: structure and strategies and methods for solving complex problems. 6th ed. University of New Mexico. Williams. 2005. 779 p.
5. Граничина Н.О. Мультиагентная система для распределения заказовю Управление большими системами: сборник трудов. 2010. № 30-1. С. 549-566.
6. Савченко В.А. Визначення продуктивності мультиагентної системи підтримки прийняття рішень на основі побудови часового профілю. Моделювання та інформаційні технології: Зб. наук. пр. К.: ІПМЕ ім. Г.Є. Пухова НАН України. 2011. Вип. 59. С. 67–72.
7. Барабаш О.В., Савченко В.А. Решение задачи координации движения автономных агентов в мультиагентных системах управления тактическими подразделениями. Medzinárodna vedecka konferencia „Národná a medzinárodná bezpečnosť 2011“: Zbornik vedeckych a odbornych prac. Liptovsky Mikulaš, Slovakia: Akadémia ozbrojených síl generála Milana Rastislava Štefánika. 2011. P. 18–23.
8. Barabash O.V., Svynchuk O.V., Kolumbet V.P. Features of Simulation Modeling of Distributed Random Processes Using the Multiagent Approach. Modern engineering and innovative technologies. Karlsruhe, Germany. No. 15 Part 1, February 2021. P. 34–41.
9. Аксак Н.Г., Соколец Е.В. Ускоренный алгоритм кластеризации для анализа больших данных. Інформаційні системи та технології: 5-а Міжнар. наук.-техн. конф., 2016 р.: тези доп. Харьков, 2016. С. 317–318.
10. Axak N. Development of multi-agent system of neural network diagnostics and remote monitoring of patient. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2016. № 4/9 (82) P. 4–11.
11. Додонов В.О., Ланде Д.В., Путяттін В.Г. Мультиагентний підхід до моделювання інформаційно-аналітичної системи. Реєстрація, зберігання і обробка даних. 2016. Т.18, №2. С. 22–30.
12. Мельничук А.В., Сивакова Т.В., Судаков В.А. Решение задач оптимизации с использыванием мультиагентных моделей. Препринты ИМП им. М.В. Келдыша. 2019. № 100. 16 с.
13. Boyko R., Shumyhai D., Gladka М. Сoncept, Definition and Use of an Agent in the Multi-agent Information Management Systems at the Objects of Various Nature. Recent Advances in Systems, Control and Information Technology. Proceedings of the International Conference SCIT 2016, May 20-21, 2016, Warsaw, Poland. Р. 59–63.
14. Kravchenko O., Gladka M., Plakasova Zh., Karapetyan А., Besedina S. Application of information technologies for semantic text processing. Scientific Journal of Astana IT University, V2, Nur-Sultan 2020. Р. 18–31.
15. Колумбет В.П. Мультиагентний підхід до розрахунку надійності рішень імовірнісних задач. Modern engineering and innovative technologies. Karlsruhe, Germany. No.16, Part 2. P. 103–111.
16. Омельяненко В.А. Мультиагентний підхід до розробки інтелектувальних систем управління проектами. Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. Сєвєродонецьк: СНУ ім. Володимира Даля. 2016. № 3 (59). С. 5–13.
17. Kovtunenko A., Timirov M., Bilyalov A. Multi-agent Approach to Computational Resource Allocation in Edge Computing. Chapter in book: Internet of Things, Smart Spaces, and Next Generation Networks and Systems. LNCS. 2019. Vol. 11660. P. 135–146.