Концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационных систем

Многоагентный подход — современное и быстро развивающиеся направление имитационного моделирования, которое заключается в построение компонентов моделируемой области в виде отдельных, относительно независимых объектов — интеллектуальных агентов, каждый из которых обладает своими и целями и задачами. Основная цель такого моделирования — это оценка вариантов развития системы в случае, когда системные связи и параметры известны [1].

При агентном моделировании компоненты модели — это независимые сущности и объекты. Достоинства данного подхода заключаются в том, что при моделировании систем, содержащих большое количество близких по свойствам компонентов, возможно получение новых знаний о системе в целом, а также оценивать взаимодействие её компонентов [1].

Актуальность темы

. Информационные системы современных предприятий представляют собой сложные программно-технические комплексы, которые обслуживаются высококвалифицированным персоналом [2]. Информационная система включает в себя множество однотипных элементов, что позволяет использовать агентный подход для моделирования ее функцуионирования.

Диапазон задач, решаемых информационными системами современных предприятий, постоянно расширяется — возникают новые задачи, изменяются требования, появляются новые пользователи. Кроме того, состав самой ИС также постоянно изменяется — устаревает и выходит из строя оборудование, модифицируется программное обеспечение, создаются новые базы данных, изменяется конфигурация компьютерной сети и т. д.

В настоящее время действующие информационные системы в полном объеме не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области эффективного использования ресурсов самих информационных систем [2].

В связи с этим необходимо постоянно осуществлять мониторинг, оценку состояния и управление информационной системой. Таким образом, исследование и разработка моделей эффективности функционирования является в настоящее время актуальной задачей.

Обзор текущих достижений. В [1, 3] изложены теоретические и практические сведения о мультиагентных системах, рассмотрены модели агентов, технологии проектирования мультиагентных систем. В [3] рассмотрены процессы развития агентно-ориентированных систем (АОС), понятия как «интеллектуальный агент» (ИА), «мультиагентная система» (МАС), «агентно-ориентированная система». Анализируются основные типы моделей и архи-тектур интеллектуальных агентов с позиций их формально-логических свойств и ха-рактеристик поведения. Рассмотрены инструментальные средства создания агентно-ориентированных приложений и примеры использования интеллектуальных агентов в промышленных информационно-телекоммуникационных системах.

В [4] предложены модели, которые реализованы через этапы сбора информации, её анализа, идентификации ситуации и принятия решений для регулирования и эффективного управления и удовлетворяет требованию оперативной реакции на текущие изменения в экологоэкономической системе.

В [5] приведены теоретические сведения о мультиагентных системах, рассматривается классификация агентов, типы и архитектуры мультиагентных систем, среды разработки, а также предложена мультиагентная модель оценки эффективности моделирования систем с распределенным интеллектом.

Анализ работ.

Цель: Разработка мультиагентной модели взаимодействия компонентов информационной системы предприятия для оценки эффективности её функционирования.

Предлагаемая концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационной системы предприятия для оценки эффективности её функционирования, и учитывающая специфику и особенности взаимодействия производственно-экономической и информационной систем предприятия представлена на рисунке 1.

Необходимыми для моделирования являются следующие входные данные: параметры персональных компьютеров, параметры серверов, параметры сетевого и периферийного оборудования, параметры программного обеспечения. Модуль сбора данных осуществляет сбор данных в ручном и автоматическом режиме с последующей синхронизацией полученных данных с базой данных, которая находится на сервере.

Рисунок 1 — Концепция мультиагентного моделирования ИС.

Главной функцией аналитического модуля является расчет показателей научно-технического уровня информационной системы, а также мониторинг эффективности использования аппаратных и программных средств информационной системы.

На основании входных и расчетных данных производятся настройка мультиагентной модели.

В результате моделирования формируются отчеты, рекомендации, а также планы обновления оборудования ИС, программного обеспечения.

Полученные отчеты, рекомендации и планы позволяют составить прогноз развития информационной системы, который можно использовать для дальнейшего моделирования с целью получения оптимальных результатов. программный мультиагентный информационный Представим мультиагентную модель функционирования информационной системы предприятия в следующем виде:

MAS=.

PC, P_NET, P_P, P_OS, P_E, P_RG, P_SA, P_DEV, P_EN, P_MAN> (1).

где P_PC — вектор параметров агентов — ПК и агентов — серверов [5];

где P_NET — вектор параметров агентов — сетевого оборудования [5];

где P_P — вектор параметров агентов — периферийного оборудования [5];

где P_OS — вектор параметров агентов — ОС [5];

где P_DB — вектор параметров агентов — СУБД [5];

где P_E — вектор параметров агентов — текстовых и графических редакторов [5];

где P_RG — вектор параметров агентов — генераторов отчетов [5];

где P_SA — вектор параметров агентов — системных администраторов;

где P_DEV — вектор параметров агентов — программистов;

где P_EN — вектор параметров агентов — инженеров;

где P_MAN — вектор параметров агентов — менеджеров.

Знания о решаемой задаче — это сведения о содержимом базы данных и методах анализа, которые определяют способы и методы представления и обработки знаний [4]. Знания о предметной области и модель поведения [4] отличаются друг от друга по содержанию составляющих их элементов и моделей, а также выполняемыми агентами функциями. Подсистема моделей поведений агента — ресурса реализует обработку информации, которая заключается в анализе и нахождении отклонений интегральных показателей.

В таблицах 1−3 представлены типы агентов, а также их параметры (разработаны на основе [6]).

Таблица 1 — Агенты технического обеспечения информационной системы.

Таблица 2 — Агенты программного обеспечения информационной системы.

Таблица 3 — Агенты — пользователи информационной системы.

Для реализации предложенной концепции разрабатывается программное обеспечение, которое позволит моделировать процессы и объекты, входящие в состав информационной системы, оценивать эффективность функционирования, как отдельных элементов, так и информационной системы в целом, что позволит выявить критические аспекты функционирования информационной системы, снизить затраты на ее содержание.

Выводы

Многоагентное моделирование позволяет произвести оценку функционирование информационных систем, включающих в себя множество компонентов технического и программного обеспечения, а также пользователей. Это позволяет оценивать текущее состояние информационной системы, прогнозировать ее развитие, а также позволяет руководству предприятия эффективно управлять развитием информационной системы согласно бизнес-целям и стратегии предприятия.

Библиографический список

• 1. Lin Hong. Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and Techniques (Premier Reference Series). IGI Global, 2007. — 421 p.
• 2. Зайцев С. И. Управление вычислительной техникой на предприятии / С. Зайцев, Е. Е. Бизянов, 2005. — 87 с. — (Вестник восточноукраинского национального университета имени В. Даля; вып. 5).
• 3. Швецов А. Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. — 101 с.
• 4. Доронина Е. Г. Разработка мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона / Доронина Е. Г. — автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук — Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС, 2011, — 16 с.
• 5. Зудикова Ю. В., Федяев О. И. Разработка программных агентов в инструментальной среде Agent Development Kit / Ю. В. Зудикова, О. И. Федяев // Комп’ютерний моніторинг та інформаційні технології - 2009 / Матеріали V науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих науковців. — Донецьк, ДонНТУ. — 2009. — с. 272−274.
• 6. Бизянов Е. Е. Управление развитием информационных систем экономических объектов на основе их научно-технического уровня / Бизянов Е. Е. — Бизнес Информ, 2013. — 45 с. — (№ 2).