ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ...
8 ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 004.8:004.9
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ
А.В. Маслобоев
Для реализации мультиагентной системы информационно-аналитической поддержки инновационной деятельности разработаны акторные модели функционирования программных агентов в виртуальной бизнес-среде развития инноваций. Модели представляют собой формальную спецификацию агентов системы. Предложено унифицированное описание моделей и алгоритмов функционирования агентов различных типов субъектов инноваций в терминах концептуальной модели мультиагентной виртуальной бизнес-среды. Комбинирование различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечило унифицированное описание процессов взаимодействия агентов в виртуальной бизнес-среде, что упрощает программную реализацию процедур обработки концептуальной модели и дает возможность более «тонкой» настройки агентов на условия конкретной задачи. Ключевые слова: концептуальное моделирование, мультиагентная система, информационная поддержка, инновационная деятельность, виртуальная бизнес-среда.
Введение
Развитие инновационной деятельности является одним из путей преодоления последствий мирового экономического кризиса как на национальном, так и на региональном уровне. Поэтому научные исследования, направленные на совершенствование управления инновационными процессами, имеют высокую практическую значимость. В настоящее время задача создания информационной инфраструктуры поддержки инновационной деятельности не ограничивается простым накоплением все больших и больших объемов информации. Для реализации потенциала инновационного развития необходимы методы и средства обработки информации, направленные на автоматизацию различных аспектов инновационной деятельности, на облегчение и повышение эффективности анализа результативности инноваций. Эффективным средством решения подобных задач, согласно [1], является представление экспертных знаний о предметной области в виде формализованных концептуальных моделей и онтологий, а также имитационное моделирование инновационных процессов. Для этого необходимо создать соответствующие проблемно-ориентированные модели и информационные технологии.
В работе предложены формальные спецификации (акторные модели) активных программных компонентов мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций. Интеграция различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечивает возможность создания унифицированного описания агентов и процессов их самоорганизации в открытых одноранговых проблемно-ориентированных системах информационно-аналитической поддержки.
Структура мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций
Компонентами информационной среды развития инноваций являются, во-первых, открытый, расширяемый и доступный широкому кругу субъектов инновационной деятельности пул информационных ресурсов инноваций, во-вторых – методы и программно-технические средства полной или частичной автоматизированной обработки этих
96 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
ресурсов. Эти два компонента образуют верхний уровень информационной среды развития инноваций – виртуальную бизнес-среду (ВБС) инновационной деятельности. В терминах информационных систем виртуальная бизнес-среда представляет собой проблемно-ориентированную надстройку над базовой информационно-коммуникационной инфраструктурой. Последняя при этом обеспечивает эффективные информационные коммуникации, централизованные или распределенные хранение и доступ к данным, тогда как в рамках ВБС осуществляется проблемно-ориентированная обработка информации, решение задач, сформулированных в терминах предметной области.
В условиях распределенности и открытости информационной среды инноваций особенную важность приобретает задача обеспечения единого структурного представления такой среды. Эту задачу позволяет решить агентно-ориентированная концептуальная модель виртуальной бизнес-среды (КМ ВБС) [2]. Модель определяет состав и взаимосвязи элементов ВБС, а также обеспечивает базу для формализованного описания инновационных предложений с целью их последующего использования в процессе автоматизированного синтеза и анализа инновационных структур. Агентная ориентированность выражается в том, что в модель явно включено формализованное описание программных агентов, представляющих в виртуальной среде реальных участников инновационных бизнес-процессов.
Формальная модель интеллектуального агента в терминах КМ ВБС
Агенты (акторы) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций представляют интересы субъектов инноваций S и характеризуются множеством инновационных предложений – BI, которые они представляют в виртуальной среде, множеством базовых организационных структур – ORGA, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, и внутренней структурой – CA, описывающей функциональное устройство агента:
{ }A = S, BI,ORG A,C A .
Организационная структура актора формально описывается в виде ORG A = G A, RLA, CP A, ACT A, STR A, L, ST , SL,T ,
где G A – дерево целей агента, которые он должен достичь для решения поставленной перед ним задачи; RLA – множество ролей агента, в которых он должен выступать для достижения соответствующих целей; CP A – множество навыков и способностей агента, которыми он должен обладать для исполнения соответствующей роли; ACT A – множество действий; STR A – множество стратегий поведения агента в направлении достижения соответствующих целей, причем G A ≡ G S , RLA ≡ RLS , CP A ≡ CP S , ACT A ≡ ACT S и STR A ≡ STR S ; L – множество языков; ST – множество состояний агента; SL – множество законов (правил) и ограничений функционирования агента,
причем ограничение задается парой act,ϕ , закон sl есть множество ограничений
acti , ϕi , ∀acti ∈ ACT , ϕi ∈ L, st |= ϕ ; T – обобщенная функция переходов
T : ST × ACT × SL → 2ST , удовлетворяющая следующим условиям: а) для любых st ∈ ST , act ∈ ACT , sl ∈ SL , если состояние st удовлетворяет ограничению ϕ , st |= ϕ , и
пара act, ϕ ∈ sl , то T st, act, sl = ϕ ; б) для любых st ∈ ST , act ∈ ACT , sl1 ∈ SL, sl2 ∈ SL ,
если sl1 > sl2 , то T st, act, sl1 ⊆ T st, act, sl2 .
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
97
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ...
Все агенты системы используют для взаимодействия друг с другом и построения общих и локальных планов действий иерархическую систему языков:
L = L0 ,L1,L2 ,
где L0 – язык исполнительного уровня (определяется используемыми сетевыми сервисами); L1 – язык локального планирования, предназначенный для построения плана действий агента; L2 = LS2 , L2A – язык составления общих планов и взаимодействия с
другими агентами; LS2 – язык взаимодействия участников бизнес-процессов, а L2A = cmd, rep, lang – язык взаимодействия участников бизнес-процессов и их агентов; cmd – язык запросов (управления агентом), rep – форматированные результаты работы, lang – язык взаимодействия агентов (ACL – agent communication language);
Внутренняя структура агента (актора), определяющая его функциональное устройство, описывается в виде C A = (K, M , P, R, I , C) , где K – ментальная подсистема; M – подсистема моделирования (имитационный аппарат – комплекс системнодинамических моделей, с помощью которого агент становится способным прогонять внутри себя сценарии развития инновационных процессов и поведения конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации); P – подсистема анализа и планирования; R – реактивная подсистема; I – подсистема координации и взаимодействия; C – подсистема коммуникаций.
Акторные модели функционирования интеллектуальных агентов в ВБС
На сегодняшний день одной из практических задач построения открытых многоагентных систем, согласно [3], является формализация и спецификация агентов и МАС, а также разработка моделей и методов коммуникации (диалога) агентов и средств унифицированного описания их поведения и поддержки миграции по сети. Для формализации и спецификации агентов, а также для унифицированного описания процессов их взаимодействия в МАС используется различные научные парадигмы: концептуальное моделирование [2], автоматный подход [4], аппарат нечетких отношений [5], логическое [6] и алгебраическое программирование [7], теория рефлексивных игр [8].
В теории агентов актор – это агент, обладающий некоторым поведением и имеющий свой почтовый ящик в сети как средство коммуникации с другими агентами системы (обмен сообщениями) [5]. В настоящей работе под актором понимается сущность, выполняющая заданную роль в системе. Роль актора в системе определяется типом и текущими целями участника инновационного процесса (инноватора, инвестора, производителя и т.д.), которого представляет актор. Каждой роли соответствует своя модель функционирования (модель поведения). Акторы (активные агенты) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций задаются множествами, включающими идентификаторы субъекта инноваций и ассоциированными с его текущей ролью в системе инновационными предложениями, структурированными наборами целей и функций.
Тип (роль) агента субъекта инноваций определяется набором функций
F = {fi},i = 1,Q , которые он выполняет в системе, g : RLA → F . Множество действий
{ }агента, ACT A = actia ,i = 1, D , называется планом действий агента. План действий аген-
та определенного типа в конкретной ситуации образует стратегию поведения актора в системе, которую он должен реализовать для достижения поставленных перед ним це-
98 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
лей – например, поиск партнеров по бизнесу при заданных условиях и (или) формиро-
вание экономически эффективных инновационных структур, и зависит от его текущего
состояния. Каждое действие агента представляет собой набор примитивных операций –
{ }actia
=
opr
a j
,i ∈ I,
j∈J
.
Состояние i -го агента зависит от состояния среды функционирования STEВБС и
состояния других агентов системы, которые оцениваются им с помощью подсистемы имитационного моделирования (имитационного аппарата):
v : STiA
→
ST
A j
×
STEВБС
,
i
= 1, R,
j
= 1,W , i ≠
j.
Поведение агента определяется его текущим состоянием ST A , ролью (типом)
агента в системе RLA , набором действий, которые агент может выполнять, ACT A , со-
стоянием внешней среды STEВБС , состоянием окружения (других агентов), целью аген-
( )та G A в текущий момент времени T и условиями W x , при которых актор изменяет
свое состояние:
( ( ) ( ))uia = fi stia , rlia , actia , STEВБС , gia ,W x , R y ,i ∈ N ,
{ } { }где
RLA =
rl
a j
, j = 1, L
– множество типов агентов в системе;
ST A =
st
a j
, j = 1, M
–
множество состояний агента (определяется на основе анализа параметров модели среды
{ }и моделей поведения других агентов);
ACT A
=
act
a j
,
j = 1, D
– множество действий,
{ }которые
выполняет
агент,
находясь
в
определенном
состоянии;
GA =
g
a j
,
j
= 1, P
–
( )множество целей агента; R y – результат выполнения плана действий или функций
поведения актора. Тогда формализованное представление поведения агентов для разных типов субъ-
ектов инноваций в терминах КМ ВБС в виде акторной модели (рис. 1) выглядит следующим образом:
AM = {ui},i ∈ N ,
( ( ) ( ))где uia = fi stia ,rlia ,actia ,STEВБС ,gia ,W x ,R y , i ∈ N – множество функций поведения
агента определенного типа.
Рис. 1. Акторная модель агента субъекта инноваций определенного типа
( )Условия W x , при которых акторы изменяют свое состояние, определяются
внешними по отношению к акторам характеристиками экономической среды развития инновации. К ним относятся макроэкономические, региональные и отраслевые факторы: темпы роста экономики страны (ВВП и ВНП), уровень инфляции, инвестиционный климат в регионе, уровень безработицы, уровень доходов населения, уровень развития инфраструктуры региона, уровень конкурентной борьбы, деловая репутация бизнесструктур и т.д. Анализ и оценка данных характеристик осуществляется на основе ком-
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
99
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ...
плекса имитационных моделей базовых компонентов социально-экономической системы региона и инструментальных средств моделирования, разработанных научным коллективом Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН.
( )Результатами выполнения плана действий или функций поведения акторов R y
могут быть, например: (1) множество подходящих для сотрудничества бизнеспартнеров, удовлетворяющих критериям поиска; (2) множество сформированных эффективных инновационных структур для реализации конкретного бизнес-предложения; (3) значения основных экономических показателей инновационных проектов; (4) адрес узла сети, на котором зарегистрирована бизнес-площадка, объединяющая «агентов совместной деятельности» с близкими интересами и целями; (5) прогнозные оценки развития бизнес-проектов, реализуемых различными инновационными структурами; (6) оценки деловой репутации и компетентности потенциальных бизнес-партнеров, и т д.
Пример формирования акторных моделей субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций поведения их агентов в системе схематично показан на рис. 2.
Рис. 2. Акторные модели субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций, выполняемых их агентами в системе
Для составления локальных планов своих действий акторы используют язык L1 , базирующийся на алгебрах действий и поведений и описываемый грамматикой
plan ::= plan + plan | plan × plan | plan → plan | (plan + plan) | (plan × plan) | (plan → plan) | op
op ::= ⊥ | Δ | 0 | fi ,
где fi – функция модуля агента, ⊥ , Δ , 0 – определенные в алгебре поведений (пустое,
завершающее и невозможное), +,× и → – определенные в алгебре действий операции
недетерминированного выбора, комбинации действий и последовательной композиции. Акторная модель функционирования агента в виртуальной бизнес-среде в терми-
нах алгебры действий и поведений формально представляется в следующем виде:
100
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
AM = PLAN (act1 ×...× acti × ...× actn ), u = ∑ actiui + ε ,
i∈I
где AM – локальный план действий и поведения агента (акторная модель), описываемый набором ненулевых детерминированных действий acti ∈ ACT , ui – поведение после каждого i -го выполненного действия, I – множество индексов, определяемое количеством действий, ε = Δ, ⊥, Δ+ ⊥,0 – терминальные константы.
Практическая реализация
Для реализации акторных моделей агентов использована система алгебраического программирования APS с базовым языком APLAN. Данная система позволяет комбинировать различные программные парадигмы: процедурную, функциональную, алгебраическую и логическую. Для формального представления распределенной системы взаимодействующих друг с другом и со средой агентов, содержащей элементы параллелизма и сетевой работы, использован язык действий AL, представляющий собой часть APS. Базовые шаблоны программных компонентов ВБС (агентов) разработаны в программной инструментальной среде разработки агентов и мультиагентных систем JADE (Java Agent Application Environment). Для поддержания эффективного информационного обмена и обеспечения единых стандартов диалога между агентами системы используется специальный язык FIPA’s Agent Communication Language (ACL). Механизм переговоров между агентами системы основан не только на использовании общего языка коммуникации, но и на общей онтологии предметной области. Функции онтологии выполняет КМ ВБС, являющейся частью ментальной подсистемы гибридной InteRRap-архитектуры агента. Она определяет цели и правила взаимодействия агентов, а также отношения между ними.
Заключение
В ходе проведенных исследований разработаны акторные модели функционирования интеллектуальных агентов для разных типов субъектов инноваций. Полученные модели могут быть использованы для моделирования как поведения самих субъектов, так и развития виртуальных организационных структур инноваций. Акторные модели представляют собой формальные спецификации агентов системы, построенные на основе комбинирования различных парадигм моделирования. Учет ряда новых параметров, существенных с точки зрения управления функционированием агентов в ходе имитационного моделирования развития инноваций, позволяет создать наиболее адекватную среду информационно-аналитической поддержки инновационных процессов, учитывая их динамичность, а также распределенность и мобильность субъектов инновационной деятельности. Новизна полученных результатов связана с использованием разработанной ранее автором статьи формализованной концептуальной модели информационно-аналитической среды поддержки развития инноваций [2]. Единое формализованное описание обеспечило возможность разработки и создания комплексных согласованных решений на основе интеграции известных информационных технологий, методов анализа и имитационного моделирования.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 08-07-00301-а «Разработка информационной технологии и распределенной информационно-аналитической среды поддержки инновационной деятельности»).
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
101
ПОНЯТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА И КАПИТАЛА КОМПАНИИ...
Литература
1. Олейник А.Г., Попков Ю.С., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Информационные технологии поддержки инноваций. – М.: Эдиториал УРСС, 2010. – 503 с.
2. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Концептуальная модель агентноориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций // Информационные технологии в региональном развитии: Сб. науч. тр. ИИММ КНЦ РАН. – Апатиты: КНЦ РАН, 2007. – Вып. VII. – С. 15–27.
3. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Моделирование процессов взаимодействия интеллектуальных агентов в многоагентных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. – М.: «КомКнига» УРСС, 2009. – Вып. 3. – С. 3–15.
4. Шалыто А.А., Наумов Л.А. Методы объектно-ориентированной реализации реактивных агентов на основе конечных автоматов // Искусственный интеллект. – 2004. – № 4. – С. 756–762.
5. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с.
6. Morozov A.A., Obukhov Yu.V. An Approach to Logic Programming of Intelligent Agents for Searching and Recognizing Information on the Internet // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2001. – Vol. 11. – № 3. – Р. 570–582.
7. Мальцев А.И. Алгебраические системы. – М.: Наука, 1970. – 392 с. 8. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. – М.: СИНТЕГ, 2003. – 160 с.
Маслобоев Андрей – Учреждение Российской Академии наук Институт информатики и матема-
Владимирович
тического моделирования технологических процессов, Кольский научный
центр РАН, кандидат технических наук, доцент, докторант, maslo-
boev@iimm.kolasc.net.ru
102
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
8 ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ. МЕНЕДЖМЕНТ
УДК 004.8:004.9
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ БИЗНЕС-СРЕДЫ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИЙ
А.В. Маслобоев
Для реализации мультиагентной системы информационно-аналитической поддержки инновационной деятельности разработаны акторные модели функционирования программных агентов в виртуальной бизнес-среде развития инноваций. Модели представляют собой формальную спецификацию агентов системы. Предложено унифицированное описание моделей и алгоритмов функционирования агентов различных типов субъектов инноваций в терминах концептуальной модели мультиагентной виртуальной бизнес-среды. Комбинирование различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечило унифицированное описание процессов взаимодействия агентов в виртуальной бизнес-среде, что упрощает программную реализацию процедур обработки концептуальной модели и дает возможность более «тонкой» настройки агентов на условия конкретной задачи. Ключевые слова: концептуальное моделирование, мультиагентная система, информационная поддержка, инновационная деятельность, виртуальная бизнес-среда.
Введение
Развитие инновационной деятельности является одним из путей преодоления последствий мирового экономического кризиса как на национальном, так и на региональном уровне. Поэтому научные исследования, направленные на совершенствование управления инновационными процессами, имеют высокую практическую значимость. В настоящее время задача создания информационной инфраструктуры поддержки инновационной деятельности не ограничивается простым накоплением все больших и больших объемов информации. Для реализации потенциала инновационного развития необходимы методы и средства обработки информации, направленные на автоматизацию различных аспектов инновационной деятельности, на облегчение и повышение эффективности анализа результативности инноваций. Эффективным средством решения подобных задач, согласно [1], является представление экспертных знаний о предметной области в виде формализованных концептуальных моделей и онтологий, а также имитационное моделирование инновационных процессов. Для этого необходимо создать соответствующие проблемно-ориентированные модели и информационные технологии.
В работе предложены формальные спецификации (акторные модели) активных программных компонентов мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций. Интеграция различных парадигм моделирования в акторных моделях обеспечивает возможность создания унифицированного описания агентов и процессов их самоорганизации в открытых одноранговых проблемно-ориентированных системах информационно-аналитической поддержки.
Структура мультиагентной виртуальной бизнес-среды развития инноваций
Компонентами информационной среды развития инноваций являются, во-первых, открытый, расширяемый и доступный широкому кругу субъектов инновационной деятельности пул информационных ресурсов инноваций, во-вторых – методы и программно-технические средства полной или частичной автоматизированной обработки этих
96 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
ресурсов. Эти два компонента образуют верхний уровень информационной среды развития инноваций – виртуальную бизнес-среду (ВБС) инновационной деятельности. В терминах информационных систем виртуальная бизнес-среда представляет собой проблемно-ориентированную надстройку над базовой информационно-коммуникационной инфраструктурой. Последняя при этом обеспечивает эффективные информационные коммуникации, централизованные или распределенные хранение и доступ к данным, тогда как в рамках ВБС осуществляется проблемно-ориентированная обработка информации, решение задач, сформулированных в терминах предметной области.
В условиях распределенности и открытости информационной среды инноваций особенную важность приобретает задача обеспечения единого структурного представления такой среды. Эту задачу позволяет решить агентно-ориентированная концептуальная модель виртуальной бизнес-среды (КМ ВБС) [2]. Модель определяет состав и взаимосвязи элементов ВБС, а также обеспечивает базу для формализованного описания инновационных предложений с целью их последующего использования в процессе автоматизированного синтеза и анализа инновационных структур. Агентная ориентированность выражается в том, что в модель явно включено формализованное описание программных агентов, представляющих в виртуальной среде реальных участников инновационных бизнес-процессов.
Формальная модель интеллектуального агента в терминах КМ ВБС
Агенты (акторы) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций представляют интересы субъектов инноваций S и характеризуются множеством инновационных предложений – BI, которые они представляют в виртуальной среде, множеством базовых организационных структур – ORGA, соответствующих конкретным функциям (ролям) агентов, и внутренней структурой – CA, описывающей функциональное устройство агента:
{ }A = S, BI,ORG A,C A .
Организационная структура актора формально описывается в виде ORG A = G A, RLA, CP A, ACT A, STR A, L, ST , SL,T ,
где G A – дерево целей агента, которые он должен достичь для решения поставленной перед ним задачи; RLA – множество ролей агента, в которых он должен выступать для достижения соответствующих целей; CP A – множество навыков и способностей агента, которыми он должен обладать для исполнения соответствующей роли; ACT A – множество действий; STR A – множество стратегий поведения агента в направлении достижения соответствующих целей, причем G A ≡ G S , RLA ≡ RLS , CP A ≡ CP S , ACT A ≡ ACT S и STR A ≡ STR S ; L – множество языков; ST – множество состояний агента; SL – множество законов (правил) и ограничений функционирования агента,
причем ограничение задается парой act,ϕ , закон sl есть множество ограничений
acti , ϕi , ∀acti ∈ ACT , ϕi ∈ L, st |= ϕ ; T – обобщенная функция переходов
T : ST × ACT × SL → 2ST , удовлетворяющая следующим условиям: а) для любых st ∈ ST , act ∈ ACT , sl ∈ SL , если состояние st удовлетворяет ограничению ϕ , st |= ϕ , и
пара act, ϕ ∈ sl , то T st, act, sl = ϕ ; б) для любых st ∈ ST , act ∈ ACT , sl1 ∈ SL, sl2 ∈ SL ,
если sl1 > sl2 , то T st, act, sl1 ⊆ T st, act, sl2 .
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
97
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ...
Все агенты системы используют для взаимодействия друг с другом и построения общих и локальных планов действий иерархическую систему языков:
L = L0 ,L1,L2 ,
где L0 – язык исполнительного уровня (определяется используемыми сетевыми сервисами); L1 – язык локального планирования, предназначенный для построения плана действий агента; L2 = LS2 , L2A – язык составления общих планов и взаимодействия с
другими агентами; LS2 – язык взаимодействия участников бизнес-процессов, а L2A = cmd, rep, lang – язык взаимодействия участников бизнес-процессов и их агентов; cmd – язык запросов (управления агентом), rep – форматированные результаты работы, lang – язык взаимодействия агентов (ACL – agent communication language);
Внутренняя структура агента (актора), определяющая его функциональное устройство, описывается в виде C A = (K, M , P, R, I , C) , где K – ментальная подсистема; M – подсистема моделирования (имитационный аппарат – комплекс системнодинамических моделей, с помощью которого агент становится способным прогонять внутри себя сценарии развития инновационных процессов и поведения конкурентов с целью прогнозирования рисков и экономического эффекта от капиталовложений в инновации); P – подсистема анализа и планирования; R – реактивная подсистема; I – подсистема координации и взаимодействия; C – подсистема коммуникаций.
Акторные модели функционирования интеллектуальных агентов в ВБС
На сегодняшний день одной из практических задач построения открытых многоагентных систем, согласно [3], является формализация и спецификация агентов и МАС, а также разработка моделей и методов коммуникации (диалога) агентов и средств унифицированного описания их поведения и поддержки миграции по сети. Для формализации и спецификации агентов, а также для унифицированного описания процессов их взаимодействия в МАС используется различные научные парадигмы: концептуальное моделирование [2], автоматный подход [4], аппарат нечетких отношений [5], логическое [6] и алгебраическое программирование [7], теория рефлексивных игр [8].
В теории агентов актор – это агент, обладающий некоторым поведением и имеющий свой почтовый ящик в сети как средство коммуникации с другими агентами системы (обмен сообщениями) [5]. В настоящей работе под актором понимается сущность, выполняющая заданную роль в системе. Роль актора в системе определяется типом и текущими целями участника инновационного процесса (инноватора, инвестора, производителя и т.д.), которого представляет актор. Каждой роли соответствует своя модель функционирования (модель поведения). Акторы (активные агенты) в концептуальной модели виртуальной бизнес-среды развития инноваций задаются множествами, включающими идентификаторы субъекта инноваций и ассоциированными с его текущей ролью в системе инновационными предложениями, структурированными наборами целей и функций.
Тип (роль) агента субъекта инноваций определяется набором функций
F = {fi},i = 1,Q , которые он выполняет в системе, g : RLA → F . Множество действий
{ }агента, ACT A = actia ,i = 1, D , называется планом действий агента. План действий аген-
та определенного типа в конкретной ситуации образует стратегию поведения актора в системе, которую он должен реализовать для достижения поставленных перед ним це-
98 Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета
информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
лей – например, поиск партнеров по бизнесу при заданных условиях и (или) формиро-
вание экономически эффективных инновационных структур, и зависит от его текущего
состояния. Каждое действие агента представляет собой набор примитивных операций –
{ }actia
=
opr
a j
,i ∈ I,
j∈J
.
Состояние i -го агента зависит от состояния среды функционирования STEВБС и
состояния других агентов системы, которые оцениваются им с помощью подсистемы имитационного моделирования (имитационного аппарата):
v : STiA
→
ST
A j
×
STEВБС
,
i
= 1, R,
j
= 1,W , i ≠
j.
Поведение агента определяется его текущим состоянием ST A , ролью (типом)
агента в системе RLA , набором действий, которые агент может выполнять, ACT A , со-
стоянием внешней среды STEВБС , состоянием окружения (других агентов), целью аген-
( )та G A в текущий момент времени T и условиями W x , при которых актор изменяет
свое состояние:
( ( ) ( ))uia = fi stia , rlia , actia , STEВБС , gia ,W x , R y ,i ∈ N ,
{ } { }где
RLA =
rl
a j
, j = 1, L
– множество типов агентов в системе;
ST A =
st
a j
, j = 1, M
–
множество состояний агента (определяется на основе анализа параметров модели среды
{ }и моделей поведения других агентов);
ACT A
=
act
a j
,
j = 1, D
– множество действий,
{ }которые
выполняет
агент,
находясь
в
определенном
состоянии;
GA =
g
a j
,
j
= 1, P
–
( )множество целей агента; R y – результат выполнения плана действий или функций
поведения актора. Тогда формализованное представление поведения агентов для разных типов субъ-
ектов инноваций в терминах КМ ВБС в виде акторной модели (рис. 1) выглядит следующим образом:
AM = {ui},i ∈ N ,
( ( ) ( ))где uia = fi stia ,rlia ,actia ,STEВБС ,gia ,W x ,R y , i ∈ N – множество функций поведения
агента определенного типа.
Рис. 1. Акторная модель агента субъекта инноваций определенного типа
( )Условия W x , при которых акторы изменяют свое состояние, определяются
внешними по отношению к акторам характеристиками экономической среды развития инновации. К ним относятся макроэкономические, региональные и отраслевые факторы: темпы роста экономики страны (ВВП и ВНП), уровень инфляции, инвестиционный климат в регионе, уровень безработицы, уровень доходов населения, уровень развития инфраструктуры региона, уровень конкурентной борьбы, деловая репутация бизнесструктур и т.д. Анализ и оценка данных характеристик осуществляется на основе ком-
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
99
ФОРМАЛЬНЫЕ СПЕЦИФИКАЦИИ АКТИВНЫХ ПРОГРАММНЫХ КОМПОНЕНТОВ...
плекса имитационных моделей базовых компонентов социально-экономической системы региона и инструментальных средств моделирования, разработанных научным коллективом Института информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН.
( )Результатами выполнения плана действий или функций поведения акторов R y
могут быть, например: (1) множество подходящих для сотрудничества бизнеспартнеров, удовлетворяющих критериям поиска; (2) множество сформированных эффективных инновационных структур для реализации конкретного бизнес-предложения; (3) значения основных экономических показателей инновационных проектов; (4) адрес узла сети, на котором зарегистрирована бизнес-площадка, объединяющая «агентов совместной деятельности» с близкими интересами и целями; (5) прогнозные оценки развития бизнес-проектов, реализуемых различными инновационными структурами; (6) оценки деловой репутации и компетентности потенциальных бизнес-партнеров, и т д.
Пример формирования акторных моделей субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций поведения их агентов в системе схематично показан на рис. 2.
Рис. 2. Акторные модели субъектов «Инноватор» и «Инвестор» в зависимости от функций, выполняемых их агентами в системе
Для составления локальных планов своих действий акторы используют язык L1 , базирующийся на алгебрах действий и поведений и описываемый грамматикой
plan ::= plan + plan | plan × plan | plan → plan | (plan + plan) | (plan × plan) | (plan → plan) | op
op ::= ⊥ | Δ | 0 | fi ,
где fi – функция модуля агента, ⊥ , Δ , 0 – определенные в алгебре поведений (пустое,
завершающее и невозможное), +,× и → – определенные в алгебре действий операции
недетерминированного выбора, комбинации действий и последовательной композиции. Акторная модель функционирования агента в виртуальной бизнес-среде в терми-
нах алгебры действий и поведений формально представляется в следующем виде:
100
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
А.В. Маслобоев
AM = PLAN (act1 ×...× acti × ...× actn ), u = ∑ actiui + ε ,
i∈I
где AM – локальный план действий и поведения агента (акторная модель), описываемый набором ненулевых детерминированных действий acti ∈ ACT , ui – поведение после каждого i -го выполненного действия, I – множество индексов, определяемое количеством действий, ε = Δ, ⊥, Δ+ ⊥,0 – терминальные константы.
Практическая реализация
Для реализации акторных моделей агентов использована система алгебраического программирования APS с базовым языком APLAN. Данная система позволяет комбинировать различные программные парадигмы: процедурную, функциональную, алгебраическую и логическую. Для формального представления распределенной системы взаимодействующих друг с другом и со средой агентов, содержащей элементы параллелизма и сетевой работы, использован язык действий AL, представляющий собой часть APS. Базовые шаблоны программных компонентов ВБС (агентов) разработаны в программной инструментальной среде разработки агентов и мультиагентных систем JADE (Java Agent Application Environment). Для поддержания эффективного информационного обмена и обеспечения единых стандартов диалога между агентами системы используется специальный язык FIPA’s Agent Communication Language (ACL). Механизм переговоров между агентами системы основан не только на использовании общего языка коммуникации, но и на общей онтологии предметной области. Функции онтологии выполняет КМ ВБС, являющейся частью ментальной подсистемы гибридной InteRRap-архитектуры агента. Она определяет цели и правила взаимодействия агентов, а также отношения между ними.
Заключение
В ходе проведенных исследований разработаны акторные модели функционирования интеллектуальных агентов для разных типов субъектов инноваций. Полученные модели могут быть использованы для моделирования как поведения самих субъектов, так и развития виртуальных организационных структур инноваций. Акторные модели представляют собой формальные спецификации агентов системы, построенные на основе комбинирования различных парадигм моделирования. Учет ряда новых параметров, существенных с точки зрения управления функционированием агентов в ходе имитационного моделирования развития инноваций, позволяет создать наиболее адекватную среду информационно-аналитической поддержки инновационных процессов, учитывая их динамичность, а также распределенность и мобильность субъектов инновационной деятельности. Новизна полученных результатов связана с использованием разработанной ранее автором статьи формализованной концептуальной модели информационно-аналитической среды поддержки развития инноваций [2]. Единое формализованное описание обеспечило возможность разработки и создания комплексных согласованных решений на основе интеграции известных информационных технологий, методов анализа и имитационного моделирования.
Работа выполнена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проект № 08-07-00301-а «Разработка информационной технологии и распределенной информационно-аналитической среды поддержки инновационной деятельности»).
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)
101
ПОНЯТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА И КАПИТАЛА КОМПАНИИ...
Литература
1. Олейник А.Г., Попков Ю.С., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Информационные технологии поддержки инноваций. – М.: Эдиториал УРСС, 2010. – 503 с.
2. Маслобоев А.В., Путилов В.А., Шишаев М.Г. Концептуальная модель агентноориентированной виртуальной бизнес-среды развития инноваций // Информационные технологии в региональном развитии: Сб. науч. тр. ИИММ КНЦ РАН. – Апатиты: КНЦ РАН, 2007. – Вып. VII. – С. 15–27.
3. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Моделирование процессов взаимодействия интеллектуальных агентов в многоагентных системах // Искусственный интеллект и принятие решений. – М.: «КомКнига» УРСС, 2009. – Вып. 3. – С. 3–15.
4. Шалыто А.А., Наумов Л.А. Методы объектно-ориентированной реализации реактивных агентов на основе конечных автоматов // Искусственный интеллект. – 2004. – № 4. – С. 756–762.
5. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с.
6. Morozov A.A., Obukhov Yu.V. An Approach to Logic Programming of Intelligent Agents for Searching and Recognizing Information on the Internet // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2001. – Vol. 11. – № 3. – Р. 570–582.
7. Мальцев А.И. Алгебраические системы. – М.: Наука, 1970. – 392 с. 8. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. – М.: СИНТЕГ, 2003. – 160 с.
Маслобоев Андрей – Учреждение Российской Академии наук Институт информатики и матема-
Владимирович
тического моделирования технологических процессов, Кольский научный
центр РАН, кандидат технических наук, доцент, докторант, maslo-
boev@iimm.kolasc.net.ru
102
Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2010, № 3(67)