CC BY
20
Приведенное соотношение весьма просто реализуется, в частности, средствами ШаХкСАО, что удобнее всего показать на следующем примере.
Нечеткие числа А и В заданы трапецеидальными функциями принадлежности:
0, если х <1 или х > 4; х-1, если хе[1,2];
1, если хе[2,3]; ' 4-х, если хе[3,4];
0, если у < 2 или у > 8; у-2, если уе [2,3];
1, если уе[3,4];
2-0,25-у, если уе[4,8].
Необходимо найти нечеткое число С= А ~ В по принципу обобщения Заде.
Решение задачи в среде ШаХкСАО (листинг МагЬСАВ):
Mx)=
Му)=
Цл(х):= max
min
Цб(у):= max
x-1 4 2-1' '3-2
min
у-
-2'1'8-
■у
3- 2 8- 4
'0
j j
\ \
0
j j
for ie 1...400 x, ^ 0'1i
Mc(z):=
yi ^min
Ha (xi) ' НБ
/
z
4xi jj
(1)
(2)
(3)
max(y)
Формулы (1) и (2) задают трапецеидальные функции принадлежности операндов, программный цикл - вычисление дискретных значений функции принадлежности результата, график которой представлен на рисунке.
Из специфических вычислительных особенностей MathCAD здесь использованы только функции min и max и способность создавать цикл вычислений - возможности, которыми обладают все современные системы компьютерной математики.
Аналогично программно реализуются другие бинарные арифметические операции над нечеткими числами.
Так, исходная формула для суммирования двух нечетких чисел будет иметь вид:
Не (z)=max{min[^A (x) ,(z-x)]J ,
поскольку в соответствии с этой операцией z=x+y и y=z-x, алгоритм решения задачи в среде MathCAD практически повторяет приведенный и т.д.
Предложенная схема программной реализации бинарных арифметических операций для нечетких чисел легко реализуема в известных системах компьютерной математики - MathCAD, MATLAB и др. В статье приведен пример подобной реализации для операции умножения в среде MathCAD.
Полученные результаты могут использоваться, в частности, в системах поддержки принятия решений.
Литература
1. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях. Тюмень: Изд-во Тюменского гос. ун-та, 2000.
2. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.
3. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н. Борисов [и др.]. Рига: Зинатне, 1992.
4. Dubois D., Prade H. Fuzzy Real Algebra: Some Results // Fuzzy Sets a. Systems. 1979. Vol. 2. № 4, pp. 327-348.
5. Дьяконов В.П. Mathcad 11/12/13 в математике: справочник. М.: Горячая линия - Телеком, 2007.
МЕТОД МИНИМИЗАЦИИ МЕЖУЗЛОВЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИИ В ОДНОРАНГОВЫХ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ
(Работа поддержана грантом РФФИ № 08-07-00301-а) А.В. Маслобоев, к.т.н.; М.Г. Шишаев, к.т.н.
(Институт информатики и математического моделирования технологических процессов, Кольский научный центр РАН, г. Апатиты, [email protected], [email protected])
Предложен метод минимизации межузловых взаимодействий в одноранговых проблемно-ориентированных распределенных системах. Метод основан на кластеризации программных агентов в семантическом пространстве, представленном в виде концептуальной модели предметной области, и преобразовании межузловых взаимодействий агентов во внутриузловые. Реализация метода обеспечивает сокращение нагрузки на коммуникационную инфраструктуру и повышение коэффициента доступности прикладных служб программных агентов.
Ключевые слова: агенты, мультиагентные системы, виртуальная бизнес-среда, инновации, одноранговые распределенные системы.
На сегодняшний день актуальной является задача создания полностью децентрализованных
одноранговых информационных систем, позволяющих гибко интегрировать в логически единое
целое существующие и вновь появляющиеся проблемно-ориентированные информационные ресурсы. Примером подобных систем являются системы информационной поддержки инноваций, обеспечивающие единое информационное пространство для эффективного взаимодействия субъектов инновационной деятельности. Эффективной технологией реализации распределенных информационных систем данного класса является технология мобильных программных агентов. Такие системы должны обеспечивать не только распределенный доступ к информации, но и децентрализованные хранение и обработку данных, решать проблемы технологической и семантической разнородности информационных ресурсов.
В качестве одного из подобных решений можно рассматривать разработанный научным коллективом Института информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского НЦ РАН прототип системы информационной поддержки инновационной деятельности в регионе - мультиагентную систему интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций [1] и соответствующую информационную технологию [2].
Разработанная мультиагентная система реализует виртуальную бизнес-среду (ВБС) развития инноваций, в рамках которой реальные бизнес-процессы, связанные с зарождением, развитием и реализацией инновационных идей, отображаются на соответствующие информационные процессы поиска и обработки информации. Субъекты инновационной деятельности представляются в виде программных агентов, взаимодействующих друг с другом в едином информационном пространстве в интересах своих владельцев, образуя открытую мультиагентную систему с децентрализованной архитектурой.
Ключевой проблемой, в общем случае ограничивающей рост децентрализованных информационных систем, является полиномиальный рост объемов межузловых коммуникаций с возрастанием количества узлов системы. В условиях проблемно-ориентированных информационных систем, когда передаваемые между прикладными агентами порции данных имеют существенный объем, это приводит к недопустимому росту нагрузки на компоненты распределенной сетевой инфраструктуры (узлы и коммуникации).
Для решения подобных проблем в работе предлагается метод минимизации межузловых взаимодействий между агентами, основанный на разбиении единого информационного пространства, в котором функционируют агенты, на виртуальные площадки (площадка представляет собой некоторый отдельный узел сети) и на перемещении интенсивно взаимодействующих агентов на эти площадки с целью объединения субъектов проблемно-ориентированной деятельности и их
агентов в группы по интересам. Предлагаемое решение реализовано в виде двух дополняющих друг друга механизмов (алгоритмов) взаимодействия программных агентов - механизма локализации межагентных взаимодействий (преобразование межузлового взаимодействия агентов во взаимодействие на одном общем узле) и механизма динамического распределения агентов (распределение нагрузки между узлами системы).
Мультиагентная технология формирования виртуальных бизнес-площадок
Реализация метода рассмотрена на примере децентрализованной мультиагентной системы информационной поддержки инноваций. В отличие от существующих систем информационной поддержки инноваций разработанная мультиагентная система имеет открытую децентрализованную архитектуру и является множеством взаимосвязанных программных компонентов, реализующих функции разнотипных агентов, представляющих интересы субъектов инновационных процессов, общесистемных сервисов, таких как сервис онто-логий, сертификатов, а также специализированных системных служб, обеспечивающих интеграцию в систему разнородных информационных ресурсов инноваций. Содержащаяся в системе информация, являющаяся объектом оперирования со стороны программных агентов, представлена прежде всего формализованными описаниями инновационных предложений, а также дополнительной справочной информацией, используемой в ходе проработки и реализации инновационных проектов. С помощью этой информации агент по заказу своего хозяина осуществляет поиск бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов, формирование и предварительную оценку потенциально эффективных инновационных структур, объединяющих исследователей, разработчиков, менеджеров, инвесторов и других субъектов инноваций, задействованных в реализации проекта.
Особенностями рассматриваемой информационной системы являются ее открытость для свободного подключения и отключения новых агентов, а также способность функционировать в условиях большого количества входящих в систему узлов. Такая свобода и масштабируемость обеспечиваются заложенными в систему механизмами равноправного (пирингового) взаимодействия узлов и функциональных компонентов. С точки зрения существующих разновидностей пиринговых архитектур рассматриваемую систему можно отнести к гибридным одноранговым системам.
По общей логике работы данная система имеет мультиагентную реализацию. Каждый субъект инновационной деятельности представлен в системе одним или несколькими программными агентами, представляющими бизнес-предложения своих владельцев в ВБС, тип которых соответст-
вует бизнес-роли субъекта (исследователь, инвестор, инноватор и т.д.). В функционировании системы можно выделить три основные фазы: создание и предварительное группирование агентов, представляющих бизнес-предложения, автоматическое формирование виртуальных бизнес-площадок (ВБП) (самоорганизация агентов), создание и оценка потенциально эффективных бизнес-структур, ориентированных на реализацию инновационной идеи.
Мультиагентная технология формирования ВБП реализуется шестью этапами.
Этап 1. Генерация агентов для зарегистрированных бизнес-предложений субъектов инноваций в адресных пространствах инновационных порталов (узлов) ВБС. На этом этапе осуществляется регистрация бизнес-предложений субъектов инноваций в информационных базах инновационных порталов. Пользователям в зависимости от их бизнес-ролей предоставляется возможность настройки функциональных опций и свойств агентов, представляющих бизнес-предложения. На основе установленных конфигураций происходят генерация и запуск агентов в локальном агентном представительстве портала.
Этап 2. Предварительное объединение сгенерированных агентов в группы по областям интересов. На данном этапе выполняется семантический анализ описаний бизнес-предложений субъектов инноваций, а на его основе - разбиение всей совокупности агентов, функционирующих в пределах портала, на группы по областям интересов. Предварительно сформированные группы агентов регистрируются на доске объявлений.
Этап 3. Локальное формирование бизнес-площадок на основе генерализации бизнес-предложений внутри портала. Внутри сформированных на предыдущем этапе групп агентов анализируются детализированные описания бизнес-предложений субъектов инноваций (членов группы) и выявляются агенты совместной деятельности. Выполняются процедуры конкретизации целей агентов и их отображения на древовидные концептуальные модели предметной области, а также преобразования детализированных бизнес-предложений в генерализованные и объединение агентов в проблемно-ориентированные группы, образующие бизнес-площадку. Далее осуществляется генерация агента-координатора для каждой локально сформированной бизнес-площадки.
Этап 4. Оценка нагрузки на узлы системы и определение интенсивностей межагентных коммуникаций. Определяются загруженные и незагруженные узлы в системе. Рассчитываются интенсивности межагентных и межгрупповых коммуникаций на межузловом и внутриузловом уровнях.
Этап 5. Миграция групп агентов на узлы системы, содержащие близкие по интересам бизнес-
площадки. На основе полученных на четвертом этапе оценок нагрузки на коммуникационную инфраструктуру реализуются механизмы динамического перераспределения агентов и групп агентов между узлами системы и процедуры перемещения групп агентов с сильно загруженных узлов системы на менее загруженные (на узлы, содержащие бизнес-площадки с требуемыми характеристиками и агентов совместной деятельности).
Этап 6. Перегруппирование агентов на принимающих узлах на основе генерализации бизнес-предложений. В рамках данного этапа осуществляется перегруппирование действующих и мигрировавших агентов с целью формирования новых и/или расширения существующих ВБП. Новая информация о сформированных группах агентов и соответствующих бизнес-площадках регистрируется на доске объявлений. Далее осуществляется переход к третьему этапу. Процесс самоорганизации агентов системы продолжается до тех пор, пока все агенты не будут распределены по проблемно-ориентированным ВБП.
В пределах сформированных ВБП осуществляются подбор подходящих бизнес-партнеров для реализации генерализованных бизнес-предложений и формирование всех альтернативных вариантов инновационных структур с заданными ограничениями из выделенного множества подходящих компонентов. Вместе с тем производится оценка деловой репутации (компетенции) подбираемых бизнес-партнеров и экономической эффективности бизнес-проектов, реализуемых сформированными инновационными структурами, в результате чего выделяется множество наиболее предпочтительных вариантов реализации бизнес-проектов.
Агенты субъектов проблемно-ориентированной деятельности должны быть способными имитировать сценарии развития отдельно взятых инновационных проектов, поведение компаньонов и конкурентов на рынке инновационных услуг и на основе результатов моделирования прогнозировать риски и экономический эффект от капиталовложений в инновации. Для этого в разработанной системе реализованы агенты, снабженные имитационным аппаратом, представляющим собой полную или упрощенную модель среды, в которой функционирует агент, рекуррентно вызываемую в процессе моделирования. В качестве средства реализации этого аппарата предлагается использовать системно-динамические модели.
На основе имитационного моделирования выделенного множества эффективных инновационных структур строятся и исследуются модели сценариев развития соответствующих бизнес-проектов. По результатам моделирования выделяется множество наиболее подходящих вариантов инновационных структур для реализации конкретного бизнес-проекта. Результаты предоставляются
пользователю в качестве рекомендаций. Окончательный выбор инновационной структуры остается за ним.
Эффект от использования ВБС тем выше, чем больше ее внутренний объем - количество зарегистрированных инновационных предложений, агентов, представляющих интересы субъектов инноваций, узлов размещения информационных баз. Однако рост объема системы естественным образом приводит к возрастанию сложности задач поиска информационных элементов, подбора вариантов инновационных структур из-за полиномиального роста количества альтернатив. Чтобы система не теряла работоспособности в условиях собственного неограниченного роста, необходимы некоторые механизмы самоорганизации, позволяющие динамично перестраивать ее внутреннюю структуру с целью сокращения объемов обрабатываемых и передаваемых по коммуникационным линиям данных при размещении и поиске инновационных предложений на информационных узлах, формировании потенциально эффективных инновационных структур.
Самоорганизация заключается в автоматическом формировании в рамках ВБС объединяющих сходные по интересам группы агентов ВБП. Формирование ВБП основано на методе поддержки распределенного реестра одноранговых узлов с неявной древовидной организацией, в котором в качестве организующей древовидной структуры используется иерархическая модель предметной области инноваций. Формирование бизнес-площадок осуществляется посредством отображения целей агентов на древовидные концептуальные модели предметной области, последующей локализации основной части поисковых и иных запросов агентов внутри группы и дальнейшего анализа активности их коммуникаций друг с другом. Сходство интересов приводит к тому, что наиболее активные и информационно-насыщенные коммуникации агентов сосредоточены внутри бизнес-площадки, тогда как за ее пределами информационный обмен менее активен, при этом объектом обмена являются генерализованные (меньшие по объему) бизнес-предложения агентов.
Такой подход позволяет не только сокращать суммарный объем межагентных коммуникаций, но и за счет использования мобильных агентов преобразовывать межузловые коммуникации во внутриузловые. Это, в свою очередь, снижает нагрузку на сеть в случае распределенной реализации системы. Основными агентными механизмами, обеспечивающими повышение эффективности работы системы, являются локализация агентных взаимодействий в пределах узлов путем формирования групп активно коммуницирующих агентов (ВБП) и динамического перераспределения нагрузки за счет реализации механизмов групповой миграции агентов. Данные механизмы обеспечи-
вают преобразование межузловых агентных взаимодействий во внутриузловые.
В разработанной мультиагентной системе каждый узел снабжен агентной платформой (агент -ным представительством), представляющей собой среду локального исполнения агентов, в которой программные агенты функционируют и взаимодействуют друг с другом. Реализованные механизмы коммуникации агентов состоят из последовательности похожих рабочих фаз: мониторинга, группирования агентов, распределения групп агентов, взаимодействия (переговоров) между агентами и фазы перемещения (миграции) агентов и групп агентов.
Для организации взаимодействия агентов в системе используются общие компоненты, которые присутствуют на каждой агентной платформе:
• менеджер сообщений (message manager), координирующий процесс обмена сообщениями между агентами системы;
• системный монитор (system monitor), периодически проверяющий нагрузку на текущем узле компьютерной сети;
• менеджер распределения агентов (agent allocation manager), ответственный за динамическое распределение агентов и анализ моделей поведения и характера взаимодействия агентов;
• менеджер миграции агентов (agent migration manager), перемещающий агенты на другие платформы (узлы) и управляющий миграцией агентов между узлами сети.
Для решения проблем, связанных с определением местоположения динамически распределенных мобильных агентов, перемещающихся между узлами сети с течением времени, а также с потерей информации и временными задержками при передаче сообщений, в разработанной системе используются модификации общеизвестных механизмов информационного обмена между мобильными агентами: FMP (forwarding-based message passing), FLAMP (forwarding and location address-based message passing), FLCMP (forwarding and location cache-based message passing), ALMP (agent locating-based message passing), ALLCMP (agent locating and location cache-based message passing). Модифицированные механизмы основаны на расширении адресной структуры агента информацией о его текущем месторасположении в сети и локальном кэшировании этой информации на узлах системы, что позволит передавать сообщения напрямую от агента-отправителя к агенту-получателю, а также обеспечит возможность поиска агентов совместной деятельности через агентов-посредников, используя их брокерские (brokering services) и антрепренерские (matchmaking services) функции. Алгоритмы поиска агентов-инициаторов выполняются в адресном пространстве агентов-посредников.
В качестве технологии реализации мультиа-гентной системы использована технология Java Remote Method Invocation (Java RMI), которая является гибким и мощным средством создания распределенных приложений на платформе Java, включая возможность реализации мобильных приложений. Базовые шаблоны программных компонентов системы (агентов) разработаны с помощью языка сценариев Java Script, ориентированного на реализацию асинхронного процесса взаимодействия и на удаленное исполнение приложений, в программной инструментальной среде разработки многоагентных систем AgentBuilder в соответствии со стандартом FIPA (Foundation for Interaction of Physical Agents).
В ходе проведенных исследований разработана мультиагентная технология формирования ВБП в едином информационно-коммуникационном пространстве развития инноваций, основанная на методах самоорганизации агентов в ВБС. Предложен метод минимизации межузловых взаимодействий в одноранговых проблемно-ориентированных распределенных системах. Метод основан
на кластеризации программных агентов в семантическом пространстве, представленном в виде концептуальной модели предметной области, и на преобразовании межузловых взаимодействий агентов во внутриузловые. Реализация метода обеспечивает сокращение нагрузки на коммуникационную инфраструктуру и повышение коэффициента доступности прикладных служб программных агентов.
Полученные научные результаты развивают и детализируют современные концепции создания единого информационно-коммуникационного пространства для субъектов проблемно-ориентированной деятельности.
Литература
1. Маслобоев А.В., Шишаев М.Г. Мультиагентная система интеграции распределенных информационных ресурсов инноваций // Программные продукты и системы. 2007. № 4. С. 30-32.
2. Маслобоев А.В. Мультиагентная технология информационной поддержки инновационной деятельности в регионе // Прикладные проблемы управления макросистемами: тр. Ин-та систем. анализа РАН. Т. 39. М.: КомКнига УРСС, 2009. С.242-265.
ОЦЕНКА СЕЛЕКТИВНОСТИ XPath-ЗАПРОСОВ В XML-СУБД
(Работа частично поддержана РФФИ, грант № 07-07-00268)
М.С. Лукичёв (Санкт-Петербургский государственный университет, m axim. lu kiche v@gm ail. com)
В статье предложена новая структура, обобщающая XML-данные, для оценки размеров результатов XPath-запросов, содержащих вспомогательные оси. Описан алгоритм оценки. Приведены результаты экспериментов, демонстрирующие эффективность предложенных идей.
Ключевые слова: базы данных, XML, XPath, оптимизация запросов, оценка стоимости.
Высокоуровневые языки запросов принято рассматривать как одно из наиболее важных средств, предоставляемых СУБД. Высокая эффективность исполнения запросов достигается в процессе оптимизации. По существу оптимизатор выбирает один из эквивалентных планов выполнения исходного запроса, но имеющий наименьшую стоимость.
Обычно в качестве стоимости рассматривают приблизительную оценку времени выполнения той или иной операции, а стоимость самого плана вычисляется на основе стоимостей всех операций, из которых он состоит. При этом оценка для каждой операции вычисляется на основе размеров и характеристик ее операндов.
Определение точного размера операнда не имеет смысла, так как это по сути потребует вычисления самого запроса. Поэтому в высокопроизводительных СУБД используются компактные структуры, обобщающие содержание базы данных. В системах, основанных на реляционной модели, в качестве таких структур обычно используются гистограммы [1]. Однако для XML-ориен-
тированных моделей данных, учитывая их специфику, методы обобщения и оценки стоимости, разработанные в контексте реляционной модели, требуют пересмотра.
Язык запросов и методы оценки стоимости
В качестве языка XML-запросов наибольшее распространение получили язык XQuery и его подмножество XPath, отвечающее за выборку данных. Стоимость операции вычисляется на основе размеров ее операндов. Учитывая, что операндами в конечном счете являются операции, отображающие XPath-выражение (навигационное выражение), необходимо уметь оценивать размеры результатов их выполнения (далее - селективность запроса).
Навигационное выражение состоит из последовательности шагов. Каждый шаг характеризуется осью, условием перехода и необязательным предикатом.
Условие перехода определяет, можно ли включить узел в результат. Например, обладает ли узел требуемым именем. Оси описывают отноше-
