МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ СИСТЕМЫ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЗАКАЗОВ И ИХ ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ

   В нынешнее время информационных технологий, для поддержания конкурентоспособности и контроля качества, каждой желающей развиваться организации необходимо подвергать модернизации хотя бы часть своих бизнес-процессов. Большинство современных систем характеризуются отсутствием средств своевременной идентификации новых потребностей и возможностей в среде, позволяющих предприятию оперативно принимать эффективные решения по реконфигурации производственных, кадровых, финансовых и других ресурсов. Типичными примерами событий, вызывающих необходимость заново идентифицировать потребности и возможности, являются: появление нового выгодного заказа, для исполнения которого недостаточно собственных ресурсов предприятия, отзыв ранее запланированных или уже принятых заказов, выход из строя части имеющихся ресурсов, а также изменение критериев принятия решений. Чем выше неопределенность, чем более распределенный характер имеют процессы принятия решения и чем чаще случаются незапланированные события, тем ниже эффективность существующих систем, не способных самостоятельно принимать решения и автоматически перестраиваться под изменения в среде.

   Для решения подобных проблем применяются мультиагентные технологии, в основе которых лежит понятие «агента».

     Характерными особенностями агентов являются:

·   коллегиальность, т. е. способность к коллективному целенаправленному поведению в интересах решения общей задачи;

· автономность, т. е. способность самостоятельно решать локальные задачи;

· активность, т. е. способность к активным действиям ради достижения общих и локальных целей;

·   информационная и двигательная мобильность, т. е. способность активно перемещаться и целенаправленно искать и находить информацию, энергию и объекты, необходимые для кооперативного решения общей задачи;

·   адаптивность, т. е. способность автоматически приспосабливаться к неопределѐнным условиям в динамической среде.

   Эти возможности кардинально отличают мультиагентные системы распределения заказов от существующих «жестко» организованных систем.

   Рассмотрим открытую мультиагентную систему распределения заказов, обрабатывающую поступающие в нее некие абстрактные заказы и выдающую результаты их обработки, состоящую из nвзаимодействующих агентов a1 , a2 ,..., an

   Под агентами будем понимать открытую систему, помещенную в некоторую среду, причем эта система обладает собственным поведением, удовлетворяющим некоторым экстремальным принципам. Таким образом, агент считается способным воспринимать информацию из внешней среды с ограниченным разрешением, обрабатывать ее на основе собственных ресурсов, взаимодействовать с другими агентами и действовать на среду в течение некоторого времени, преследуя свои собственные цели.

   Это значит, что при построении агента минимальный набор базовых характеристик должен включать в себя такие свойства как:

· Активность, способность агента к организации и реализации действий;

· Реактивность, способность агента воспринимать состояние среды;

· Автономность, относительная независимость агента от окружающей среды или наличие некоторой «свободы  воли»,  обусловливающей  собственное  поведение,  которое  должно  иметь  хорошее  ресурсное обеспечение;

·   Общительность, вытекающая из необходимости решать свои задачи совместно с другими агентами и обеспечиваемая развитыми протоколами коммуникации;

· Целенаправленность, предполагающая наличие собственных источников мотивации.

    В мультиагентной системе распределения заказов, агентов по выполняемым функциям можно классифицировать следующим образом:

·   Агент-заказчик, формирующий заказ на выполнение некоторого задания другим агентам. В качестве заказчика может выступать как инициатор заявки, так и оператор, обрабатывающий некий запрос из внешней среды

· Агент – исполнитель. Исполнитель осуществляет выполнение всех принятых заказов.

·   Агент – диспетчер. Диспетчер осуществляет процесс нахождения оптимальных паросочетаний «Заказ – Исполнитель»

Обозначим – множество всех агентов.

Обозначим –   множество всевозможных различных навыков, присущих агентам из множества A  (ресурсы).

Для каждого агента зададим функцию   которая определяет граф сетевых связей агентов с ресурсами.

Функционирование системы рассматривается на некотором интервале времени [0, T]. Физическая реализуемость агентов накладывает естественные ограничения сверху на возможный объем задействованных в

конкретный момент времениресурсов:

гдеx j (t)

- задействованный в момент времени t объем j- го ресурса, Vj (a) максимальный объем j-го ресурса для агента a.

Затраты произведенные с использованием ресурсов, определяемые продолжительностью  и объемом задействованного ресурса j определяютсягде l j – некоторая функция затрат, определяемая типом ресурса j

 где l j – некоторая функция затрат, определяемая типом ресурса j

Поступающие на обработку в систему заказы обозначим –     множество всевозможных заказов

Будем считать, что для существует агент, обладающий навыками и объемом ресурсов, необходимыми и достаточными для его выполнения. Т.е. на этапе поступления заказов в систему происходит отсев непрофильных заказов.
Пусть функция  определяет набор ресурсов, который необходим для выполнения  заказа z и – набор объемов ресурсов и длительностей их задействования при выполнении единичного объема заказа.
Объем заказа определяется по формуле:

   За выполнение каждого типового заказа определены тарифы. Считаем, что размер оплаты клиентом заказа прямо пропорционален тарифу и объему. Обозначим Sk – стоимость k-го заказа.

    В представленной системе можно рассматривать несколько задач:

·   Нахождение допустимого паросочетания «Заказ - исполнитель»

·   Нахождение оптимального паросочетания (задача линейного программирования). Нужно найти такое паросочетание, при котором прибыль максимальна:

Обычно решение задач оптимального управления трудно вычисляемо и часто бывает неустойчивым. На практике достаточно ставить задачу о почти оптимальном управлении и даже лучше о достижении заданного уровня рентабельности.

Достижение заданного уровня рентабельности

· Достижение максимального уровня рентабельности

    Зачастую оптимизационные алгоритмы при решении данных задач приводят к следующим последствиям:

· Неравномерное распределение нагрузки между исполнителями

·                     Увеличение потерь связанных с простоями (перераспределением в случае невозможности выполнить заказ из-за неучтенных факторов) при использовании алгоритмов с равномерным распределением нагрузки между исполнителями

    Для устранения подобных негативных последствий предлагается ввести дополнительный класс Агент – супервизор и переложить функцию определения исполнителя на самого исполнителя. Преимуществом данного подхода является то, что лишь исполнитель может наиболее точно проанализировать сложившуюся ситуацию и способность выполнить заказ. Роль диспетчера при данном подходе сводится к принудительному распределению оставшихся без внимания заказов и контроль за пренебрежением условий заказа со стороны исполнителя (временной фактор), а так же оперативное реагирование на обстоятельства внешней среды.

    Одним из способов равномерного распределения заказов служит то, что агенту исполнителю предоставляются для выбора лишь заказы с рентабельностью (либо аналогичному показателю) выше определенного уровня. Совокупность заказов определяется в результате вычисления функции времени либо соответствие интервальной шкале. Заказы, удовлетворяющие данной функции либо соответствующей шкале попадают на анализ исполнителю, который в свою очередь анализирует способность и целесообразность выполнения и реагирует на заказ.

   Агент – супервизор при данном подходе контролирует общее состояние системы, выявляет и анализирует статистические выбросы по показателям исполнителей и вносит коррективы в деятельность всей системы.

   Подобную модель можно применять на предприятиях, где может существовать реальная конкуренция между однотипными  исполнителями. Наиболее наглядно эффективность применения данной модели можно проиллюстрировать на работе таксомоторных парков

    Как показывают результаты теоретических исследований и практических внедрений, возможный выигрыш от перехода к принятию решений в реальном времени может достигать 20-40%, что означает значительное повышение прибыли для многих предприятий.

 

Список литературы

1.     Граничина Н.О. Мультиагентная система для распределения заказов // Управление большими системами: сборник трудов. 2010. № 30 - 1. С. 549-566

2.     Золотов М.Ю. Экономические аспекты модернизации процесса оказания услуг пассажирского такси // Материалы межвузовской научной конференции магистров, аспирантов и студентов «Рынок и государство». – Нижний Новгород, – 18 мая 2012г. – с.95 – 97.

3.     Трифонов Ю.В., Громницкий В.С., Золотов М.Ю. Формирование оптимальных маршрутов доставки товаров автотранспортом // Вестник Нижегородского университета им. Н.И.Лобачевского – 2010. – №6 – с. 236-240

4.     Трифонов Ю.В., Громницкий В.С., Золотов М.Ю. Оптимизация решений в сфере транспортно- логистического менеджмента // Вестник Нижегородского университета им. Н.И.Лобачевского – 2011. –№5(2). – с. 211-214

5.     Трифонов Ю.В., Соколов Д.Ю. Механизмы стратегического управления инновационной деятельностью на предприятиях. // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2012. №2 - 2. С. 261-264