Мультиагентное моделирование активных систем в условиях конфликта

Исследование и идентификация конфликтных ситуаций в активных системах [3,29] любой природы — производственной, биологической, социальной и др. с целью их стабилизации и своевременного устранения, являются чрезвычайно важной и социально значимой проблемой для принятия эффективных управленческих решений. Исследование природы и механизмов конфликта [14,30,37,61 и др.] позволяет определить направление наиболее выгодного использования ресурсов и стратегии воздействия на нестабильную конфликтующую среду.

Большое внимание при исследовании различных антагонистических процессов привлекают проблемы, связанные с прогнозированием их развития. Наличие разнообразных случайных факторов, неизбежно сопутствующих любому явлению экономики, делает степень неопределенности весьма существенной, и полностью устранить ее невозможно. Особенности конфликтных процессов и ситуаций как объекта исследования, обладающего сложной и динамичной структурой связей, также в значительной степени затрудняют проведение их анализа и прогнозирования существующими аналитическими методами.

В связи с этим эффективные методы идентификации и прогнозирования при изучении больших систем различной физической природы в большей степени связаны с их имитационным моделированием [20,21,36,46]. Внедрение аппарата имитационного моделирования непосредственно содействует решению широкого круга прикладных задач, связанных с выбором и оптимизацией стратегии и тактики поведения противодействующих сторон в различных производственных, социальных и маркетинговых сферах.

Использование имитационных моделей позволяет лучше учитывать фактор неопределенности в функционировании и развитии конфликта и, соответственно, минимизировать степень его воздействия на стабильность системы в целом. Все это делает возможным оперативный анализ практически любых гипотетических ситуаций в условиях конфликта или каких — либо отдельных антагонистических процессов.

В существующей литературе [7−11, 43, 54, 75 и др.] описывается обширный круг проблем, изучаемых с помощью имитационных моделей, анализируются различные алгоритмы решения и т. д. Но до сих пор существует очень мало конструктивных имитационных моделей конфликта. Поэтому цель данной работы состоит в создании универсальной имитационной модели конфликтной ситуации. Трудности связаны главным образом со сложностью структуры конфликта, одновременностью совершения многих действий, их разнообразием и непрерывностью. Отсюда следует объективная необходимость аппроксимации в модельных построениях, выделения наиболее важных событий и отношений, учитываемых имитационными моделями, замена одновременности последовательностью и дискретизации событий и т. п.

Анализ деятельности антагонистических сторон определяет главных действующих лиц в среде конфликта, их слабые и сильные стороны, накапливает информацию о состоянии партнеров и конкурентов, особенностях их стратегий и целей.

Так, например, для принятия оптимальных управленческих решений на продовольственном рынке [25] в условиях жесткой конкурентной борьбы фирма-продавец должна располагать огромными объемами коммерческой информации, позволяющей выявить потребности и покупательную способность покупателя и прогнозировать конкретный спрос на данный товар или услугу с установлением долговременных связей покупателей с продавцом (производителем) товара.

Сложность идентификации и управления конфликтом в этом случае усугубляется динамично развивающейся производственно-организационной системой с многоуровневой иерархической структурой, функционирующей в условиях информационной неопределенности, определяемой жесткой конкуренцией между фирмами-производителями и сбытовиками.

Принятие решений на каждом уровне в своих функциональных сферах сводится к разрешению конфликта и стабилизации системы при различных экономических и социальных возмущениях, выбору оптимальных стратегий поведения активных элементов и балансированию ситуации в текущих условиях. Однако большая динамическая социально-экономическая система, объединяет огромное количество взаимодействующих звеньев с множеством состояний и форм взаимодействиямногообразием факторов, влияющих на их поведение и цели в конкретный период. Поэтому принятие решений в конфликтных ситуациях, имеющих большие социально-политические последствия, требует переработки больших объемов статистических данных и компьютерной поддержки в прогнозировании нестабильных ситуаций и выборе стратегий их стабилизации на основе формализованных знаний.

Динамика большой активной системы в условиях конфликта в большинстве случаев непредсказуема и конечное ее состояние с разрешением или разрастанием конфликта не может быть прогнозируемо из начального состояния аналитически или путем логического анализа, так как оно является результатом многошагового взаимодействия многих активных элементов системы и окружающей среды. Аналитические методы и теория игр рассматривают статические состояния элементов противостоящих сторон без учета динамики поведения каждого активного элемента и его прямого влияния на состояние других элементов. В связи с этим для идентификации и прогнозирования конфликтных ситуаций предлагаются модели и алгоритмы агептпо-ориептировшшой имитации [5,19,28,33,45, 56,78,81−84] взаимодействия конфликтующих элементов-интеллектуальных агентов (ИА), изменяющих свои свойства и поведение в зависимости от состояния других элементов и среды.

Целеустремленные агенты — это автономные вычислительные процессы с внутренней структурой (интеллектуальным состоянием) знаний об окруэ/сающей среде и о других агентахцелях, которые должны быть достигнутыформализованных процедурах их достижения и намерениях (стратегиях поведения по достижению желаемых состояний или тактических планов действия).

Использование агентно-ориентированных технологий в исследовании производственных и социальных систем в условиях неопределенности и противодействия становится все более популярным из-за их понятной логической семантики, достаточно разработанных теоретических основ [29, 80, 81] и положительных результатов имитации реальных активных систем [17, 18, 47].

Модели ИА, описывающие индивидуальные характеристики состояния и поведения каждого участника конфликта на каждом шаге взаимодействия, объединяются в мультиагентную имитационную модель большой активной системы, воспроизводящие динамическое взаимодействие интеллектуальных агентов с возможностью идентификации их состояния и прогнозирования оптимальных стратегий достижения цели.

Несмотря на многообразие конфликтных ситуаций различной социальной и физической природы, стратегии разрешения конфликта сводятся [14] либо к прямому переговорному процессу, либо к ситуационным стратегиям скрытой борьбы с противодействующей стороной, либо к интеллектуальным стратегиям достижения цели в условиях неопределенности и риска. При этом реализация стратегий в конкретной среде достигается последовательностью действий, связанных с индивидуальной оценкой и изменением параметров состояния каждого конфликтующего агента.

Характерным примером является конфликтная ситуация на потребительском рынке [1,52,54,56] с конкурирующими фирмами, борющимися за максимальную прибыль и долю рынка. В этом случае оценка и выбор стратегии ценообразования в зависимости от непредсказуемого состояния и стратегии всех участников рынка возможны лишь с помощью имитационного моделирования поведения каждого активного элемента. Поэтому разработка мультиагентных имитационных моделей, для поддержки ответственных решений в конфликтных ситуациях является социально значимой и актуальной проблемой.

Цель диссертационной работы заключалась в разработке моделей и алгоритмов разрешения конфликтных ситуаций путем агентно-ориентированной имитации взаимодействия активных конфликтующих элементов системы — интеллектуальных агентов, меняющих свои стратегии принятия решения в зависимости от поведения противодействующих агентов и среды.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

— анализ и формализация конфликтных ситуаций с параметрическим описанием состояния и целей противодействующих активных элементов;

— составление структурно-параметрической модели конфликтных ситуаций, формализующей накопленные знания о взаимодействующих классах агентов, среде и целях, а также множестве известных характеристик влияния и взаимосвязей между агентами;

— разработка моделей и алгоритмов идентификации состояния и прогнозирования поведения интеллектуальных агентов в зависимости от параметров состояния противодействующих агентов и среды;

— разработка мультиагентной имитационной модели конфликтной ситуации;

— создание банка моделей универсальной мультиагентной системы имитационного моделирования конфликтных ситуаций.

Научная новизна. Предложена общая параметрическая концептуальная модель конфликта интересов, как несовместимость планов и намерений активных элементов с определением целей, ограничений и стратегий переговорного процесса.

Предложен метод агентно-ориентированного моделирования переговорного процесса в виде многошагового обмена информацией и принятия решений интеллектуальными агентами в мультиагентной имитационного системе в условиях конфликта.

Разработана структурно-параметрическая модель конфликтной ситуации, описывающая в пространстве контролируемых факторов переменные состоянии конфликтующих агентов, их взаимосвязи между собой и факторами внешней среды.

Разработаны математические модели и алгоритмы переговорной, ситуационной и интеллектуальной стратегий поведения агентов в конфликтных ситуациях.

Предложен общий алгоритм мультиагентной имитации конфликтной ситуации, включающей последовательные фазы ситуационной и интеллектуальной стратегий агентов и переговорного процесса в разрешении конфликта.

Практическая значимость работы. Разработана информационная технология прогнозирования и разрешения конфликта на основе мультиагентного имитационного моделирования конфликтных ситуаций в олигопольной рыночной среде.

Разработано объектно-ориентированное программное обеспечение мультиагентной системы имитации конфликтов в рыночной среде с MDL-описанием компонентов на языке Model Description Language (Simplex-MDL) с внешними процедурами и ZsDL-описанием экспериментов {Experiment Description Language) в среде экспериментирования Simplex3.

Сформирован банк моделей и программ мультиагентной имитации конфликтных ситуаций в рыночной среде для переговорной, ситуационной и интеллектуальной стратегий агентов.

Разработанные мультиагентные имитационные модели и программное обеспечение использовались для оценки ценовой политики и влияния рекламного фактора фирмы Samsung на рынке компьютерной техники.

Апробация работы. Результаты работы были представлены на: 3-й Всероссийской научно-технической конференции «Теория конфликта и ее приложения». Воронеж, 2004 г.- Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях», Казань, 2005 г.- Международной научно-практической конференции «Теория активных систем», ИПУ РАН, Москва, 2005 г.- Европейской конференции по моделированию и имитации ESMS 2005, RTU, Riga, Latvia, June 1−4, 2005.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 5 печатных работ в статьях и материалах международных конференций.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения и приложений и содержит 120 страниц основного текста, 27 рисунков, 13 таблиц и листингов, список литературы из 84 наименований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ.

1. Поведен анализ и формализация конфликтных ситуаций с параметрическим описанием состояния и целей противодействующих активных элементов;

2. Формализована концепция конфликта интересов, как несовместимость планов и намерений с определением проблемы, ограничений и стратегий переговорного процесса;

3. Предложен метод агентно-ориентированного имитационного моделирования динамического взаимодействия активных элементов в условиях конфликта в большой системе.

4. Составлена структурно-параметрическая модель конфликтной ситуации в большой активной системе, формализующая накопленные знания об агентах, среде и множество характеристик взаимосвязей между агентами;

5. Разработан общий алгоритм переговорного процесса разрешения конфликта между агентами в мультиагентной системе.

6. Разработаны модели и алгоритмы версий переговорных и ситуационных стратегий поведения агентов в зависимости от ситуации и параметров состояния других агентов и среды;

7. Разработаны модели агентов с интеллектуальными стратегиями принятия решения на языке описания эксперимента Simplex-EDL с внешними процедурами.

8. Сформирован банк моделей и программ мультиагентной имитации конфликтных ситуаций в универсальной имитационной системе Simplex3 для переговорной, ситуационной и интеллектуальной стратегий агентов в рыночной среде.

9. Разработана информационная технология прогнозирования и разрешения конфликта на основе мультиагентного имитационного моделирования конфликтных ситуаций в олигопольной рыночной среде.