CC BY
184
Раздел I. Мультиагентные системы и технологии
УДК 007:519.711:681.5
КВ. Петрин, Е.Д. Теряев, А.Б. Филимонов, Н.Б. Филимонов
МУЛЬТИАГЕНТНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЭРГАТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
УПРАВЛЕНИЯ
Аанализируются перспективы применения мулыпиагентных технологий в эргатиче-ских системах управления техническими объектами. Обсуждается агентная концепция гибридного интеллекта. Излагаются особенности агентно-ориентиро-ванного проектирования эргаттеских систем. Рассматриваются агентно-ориен-тированные решения для задач интеллектуализации человеко-машинного интерфейса, многорежимного управления, ситуационно-целевого управления и сценарного планирования.
Эргатические системы; мультиагентные технологии; гибридный интеллект; интел- ; ; -; .
K.V. Petrin, E.D. Teryaev, A.B. Filimonov, N.B. Filimonov MULTIAGENT TECHNOLOGIES IN THE ERGATIC CONTROL SYSTEMS
The perspectives of multiagent technologies use in the ergatic control systems by technological objects are analyzed. The agent conception of hybrid intellect is discussed. The singularities of the agent-oriented design of the ergatic systems are presented. The agent-oriented decisions for the tasks of intellectualization of human-machine interface, multicondition control, situation-goal control and scenario designing are considered.
Ergatic systems; multiagent technologies; hybrid intellect; intellectual human-machine interface; multicondition; situation-goal approach; scenario designing.
Введение. Одна из закономерностей научно-технического прогресса - ускоренное возрастание сложности и масштабов технических систем, степени их влияние на техносферу. Проблема их эффективности и безопасной эксплуатации приобретает первостепенное значение и не может решаться вне сферы автоматизации, в которой исключительно важную роль играют эргатические системы управления (ЭСУ). К данному классу систем относятся автоматизированные системы оперативно-диспетчерского управления в производственной сфере, управляемый чело, , ,
, , , .
Современный этап развития автоматизированных систем характеризуется более широким применением интеллектуальных компьютерных технологий в процессах обработки информации, принятия решений и управления. Проблематика применения встроенного компьютерного интеллекта открывает новое направление научных исследований в области автоматизации ЭСУ. Развитие данного направления предполагает кардинальные изменения функциональной структуры процессов ,
- .
В общем арсенале средств интеллектуализации автоматизированных систем все большее признание получает агентный подход, который представляет несомненный интерес и для эргатических систем. В докладе предпринята попытка панорамного рассмотрения перспектив применения мультиагентных технологий к данному классу систем.
Агентный подход и принцип гибридного интеллекта. Функционирование современных ЭСУ протекает в динамичной и потенциально опасной внешней среде, в условиях жестких требований к правильности и качеству принимаемых опе-, -ка-оператора (40) - сенсорные, эмоциональные и интеллектуальные перегрузки. В связи с этим одна из важнейших проблем разработки высокоэффективных ЭСУ заключается в оптимальном распределении функций между 40 и техническими средствами с учетом психофизиологических возможностей человека.
В простых случаях машина обеспечивает 40 информацией о реальной обстановке и осуществляет трансформацию его действий в сигналы управления испол-
.
полуавтоматический режимы управления. При этом предъявляются высокие требования к операторам: к их сенсомоторным реакциям, тренированности и коорди-
,
критических ситуациях и автоматически выполнять эти решения. На более высоких уровнях автоматизации ЭСУ компьютер замещает человека при выполнении . -ется в адаптивных ЭСУ.
Свойство адаптации ЭСУ заключается в приспособлении к изменяющимся условиям работы как внутри самой системы, так и по отношению к внешней среде, в изменении режима функционирования в соответствии с новыми условиями. В адаптивных эргатических системах осуществляется не жесткое, а гибкое распреде-
- .
До недавнего времени свойство адаптации эргатических систем реализовалось благодаря приспособительным возможностям человека, гибкости и пластичности его поведения, возможности его изменения в зависимости от конкретной обстановки. В настоящее время на повестку дня ставится вопрос о реализации машинных механизмов адаптации средствами компьютерного интеллекта: интеллек-
- -метры и функции в зависимости от текущего конкретного психофизиологического состояния человека и показателей эффективности его деятельности.
Интеллектуальная поддержка деятельности оператора ЭСУ реализуется ком. -менты искусственного интеллекта, включая экспертные технологии. Такие системы являются системами реального времени с динамической базой знаний, которая может наращиваться в процессе функционирования ЭСУ. Экспертная система в режиме консультации выдает оператору необходимые советы и подсказки.
Однако машина не может конкурировать с человеком в слабоструктуриро-,
ЭСУ оператор неизбежно будет являться ведущим звеном в управляющем тандеме «человек - компьютер». Одних лишь сенсомоторных и психофизических кондиций и навыков оператора недостаточно для эффективного управления - необходимо также учитывать и использовать его интеллектуальные ресурсы. Поэтому эволюционирование ЭСУ неизбежно будет основываться на принципах гибридного интеллекта [1] -
(компьютера) и естественного (оператора) интеллектов.
Многоагентные системы интегрируют в себе самые передовые достижения в области программного обеспечения, систем искусственного интеллекта и распределенных информационных систем, демонстрируя принципиально новые качества самоорганизации и интеллектуального поведения. В рамках мультиагентного подхода система строится как совокупность (сеть) агентов. Под агентом понимается программно-аппаратная или программная сущность, которая может принимать информацию из внешней среды и реагировать на внешние возмущения. Агент способен автономно решать возложенные на него задачи, адаптироваться к изменениям во внешнем окружении, а также общаться с другими агентами для достижения .
Программные агенты ЭСУ - это компьютерные программы, которые исполняются асинхронно в соответствии с предписанным им целенаправленным поведением. В системах с агентной архитектурой задачи разбиваются на типовые подзадачи, выполняемые командой программных агентов. Каждая из них инициируется либо периодически, либо при возникновении определенных ситуаций. В ЭСУ с
-
распределении ролей в процессе управления между оператором и агентами.
Агентный подход органично сочетается с идеей гибридного интеллекта. Воплощением его является мультиагентная архитектура компьютерной компоненты . -ются между 40 и сетью специализированных агентов, которые дополняют сенсорные и моторные возможности человека, выполняют роль его ассистентов при решении задач фильтрации, селекции и интеграции информационных потоков, принятии оперативных решений и реализации управляющих воздействий.
Агентно-ориентированное проектирование эргатических систем управ. -шений. В связи с этим необходима разработка агентно-ориентированной методологии проектирования ЭСУ. Ее основу должны составлять новые системотехни-:
1) виртуализация функциональной структуры системы;
2) делегирование функциональных задач агентам;
3) ролевая специализация агентов;
4) структуризация ролей агентов, гарантирующая достижение целей;
5) агентная организация параллельных процессов реального времени и др.
Агентный подход применим ко всем базовым функциям ЭСУ. В принципе
каждая из функциональных задач автоматизируемой системы может решаться на . -ванными в сеть агентами-исполнителями, а поток задач управляется агентами.
системы с внешним миром. Другие агенты осуществляют управление информационно-измерительными каналами, процессами, ресурсами, работами, выполняют адаптивную обработку информации. Интерфейсные агенты поддерживают человеко-машинное взаимодействие.
, -: , , -ции/реорганизции самой системы.
Агентное управление динамическими режимами. Важнейшим свойством эргатических систем управления является многорежимность. В зависимости от степени автоматизации возможны различные режимы управления, различающиеся характером человеко-машинного взаимодействия: ручное, полуавтоматическое, .
Возможна также классификация режимов управления по функционально: ( , ), ( , ),
( , , ), уровню возмущений номинального режима (режимы управления «в малом», «в большом») и др. Такой тип многорежимной декомпозиции процессов управления лежит в основе методологии многорежимного управления [10], -
хийно придерживаются многие проектировщики автоматических систем.
Мультиагентная схема организации многорежимного управления заключается в следующем. Задача контроля каждого режима делегируется отдельному агенту, так что множество всех возможных режимов контролируется командой агентов. Процесс диспетчеризации режимов осуществляет специальный агент. Таким , : агентами-контроллерами режимов, а верхний - агентом-диспетчером режимов.
- . -понентом архитектуры перспективных ЭСУ является человеко-машинный интер-
( ), - -, -взаимодействия с учетом всего комплекса решаемых функциональных задач.
Процесс управления должен осуществляться на основе информационной модели объекта и окружающей среды, формируемой в основном за счет средств ото. , за которыми восприятие информации 40 и его действия затруднены или становятся невозможными [14], вследствие чего необходимо рассматривать проблему ЧМИ через фильтр ограничений.
ЧМИ должен обеспечивать оптимальный информационный баланс и не приводить к таким нежелательным явлениям, как дефицит или излишек информации. Он должен осуществлять адаптивную фильтрацию информационных потоков: в зону внимания 40 должна вводится только лишь релевантная оперативная ин-, .
Современные ЧМИ включают компьютерный пользовательский интерфейс. С увеличением сложности операторской работы возрастают требования к функциональным и эргономическим аспектам пользовательского интерфейса. Многообразие всех этих требований возможно учесть лишь на пути создания интеллектуального многомодального интерфейса.
Многомодальный интерфейс естествен для межчеловеческого общения. Человек сам выбирает, какой канал для передачи какого типа информации ему наиболее удобно использовать в данный момент. Многомодальные интерфейсы могут параллельно обрабатывать несколько потоков информации. Различные формы вывода визуальной и звуковой информации обеспечивают устойчивый интерактивный диалог с пользователем [4]. Современный диалоговый интерфейс организуется с применением речевого интерфейса, компьютерных технологий ЗБ-визуадизации и виртуальной реальности.
Интеллектуализация интерфейса направлена на обеспечение гибкого и адаптивного взаимодействия оператора с компьютером, управление активностью и формами ведения диалога. В его функцию входит также обеспечение диалога на ограниченном естественном языке. Считается, что естественный интерфейс между человеком и компьютером будет достигнут тогда, когда они смогут говорить друг .
Основным информационным каналом для оператора является визуальный. В связи с этим самого пристального внимания для понимания процессов человеко-
машинного взаимодействия заслуживает концепция экологической оптики, разработанная Гибсоном (J.J.Gibson) [3].
Голосовой интерфейс является наиболее естественным и простым способом взаимодействия человека с компьютером [15]. Он дополняет (а в ряде случаев ис) ,
40. Базовые функции голосовых сервисов: командное управление и информирование о состоянии системы и внешней среды, подтверждение выполнения команд, выдача инструкций-подсказок. Голосовой интерфейс играет важную роль в обеспечении безопасности эргатической системы: голосовые сообщения дают возможность адекватно воспринимать информацию и принимать правильные решения в .
Агентные технологии открывают новые перспективы решения проблемы конструирования интеллектуального интерфейса. Интерфейсные агенты создают единую интегрированную коммуникационную среду, обеспечивают гибкость ин-
- -но к выполняемому заданию и текущим процессам ввода-вывода информации. Формирование грамматики диалога должно основываться на онтологической модели рабочей среды ЭСУ. Интерфейсные агенты способны одновременно (парал-) ,
, .
Ситуационно-целевое управление. Ситуацион ный подход, берущий начало от аппарата ситуационного исчисления Маккарти (J. McCarthy) [16] и модельной теории мышления ДА. Поспелова и В.Н. Пушкина [7], находит широкое применение в сфере организационного управления, а также в системах искусственного ин-.
- , данное конкретное время. Ситуационная модель дает формальное описание мира с , . -ся те динамические факторы в структуре объекта и внешнего мира, которые действительно влияют на последующее развитие ситуаций.
Классическое ситуационное управление подчиняется двухступенчатой схеме «си^ация - действие». Алгоритм управления явно не задается, а реализуется на ,
переходов по эталонным ситуациям, определяемый исходной и целевой ситуациями. Дуги графа отражают смену ситуаций и вызывающие ее информационно.
Компьютерная поддержка работы оператора требует разработки формальной модели функционирования ЭСУ. Деятельность 40 носит сознательный характер -оператор осознает цель своих действий в каждой конкретной ситуации, способы достижения цели и предвидит результат. Следовательно, для описания работы оператора сложной эргатической системы необходимо применять четырехступенчатую схему «ситуация - цель - план - действия». Поскольку каждая ситуация порождает определенную локальную цель действий, то в итоге глобальная цель функционирования ЭСУ достигается посредством отработки перманентно возникающих локальных целей.
Компьютеризация процесса ситуационно-целевого управления сводится к решению цепочки следующих задач: 1) мониторинг ситуаций; 2) генерация локальной цели; 3) формирование оперативного плана действий; 4) выполнение за. -управление воплощается двухуровневой иерархической структурой: каждая из выделенных функциональных задач делегируется соответствующему агенту-исполнителю, а действия последних координируются вышестоящим агентом.
В данную группу агентов включаются также интерфейсные агенты, реализующие интерактивную оболочку ситуационно-целевого подхода.
Термины «си^ация» и «си^ационное управление» достаточно широко распространены в области автоматического и автоматизированного управления, получая различные истолкования (см., например, [5, 8, 13]). В связи с этим необходимо подчеркнуть особенности развиваемого авторами ситуационно-целевого подхода:
1. -, -ских переменных. К примеру, при малых возмущениях текущего динамического режима состояние системы изменяется, однако ситуация остается неизменной.
2. ( ) , достижения которой формируется свой план действий, который принимается к исполнению. В итоге процесс ситуационно-целевого управления носит дискретно.
3. -
классификация ситуаций (в частности, выделение критических - предаварийных и ) -
.
4. - -
гоцелевым принципом функционирования ЭСУ: главная цель системы разбивается , .
5. -вать динамические процессы в объекте с учетом различных факторов неопределенности в динамике объекта и свойствах окружающей среды.
6. Ситуационное пространство динамических объектов является конечным и представляется ситуационным графом. Тем самым открывается возможность построения аппарата ситуационного исчисления и разработки логико-динамического
- .
.
«си^ация - цель - план - действия» крайне проблематичным оказывается механизм оперативного планирования действий. Такое планирование должно предписывать выполнение последовательности операций над изменением состояния « - »
: ,
. ,
, -
.
Под сценарием понимается упорядоченная последовательность сцен. Сцена определяется стереотипной ситуацией, сложившейся вследствие наступления некоторого набора событий, и действиями в данной ситуации. Сценарий разворачивается в процессе функционирования системы.
Сценарное планирование заключается в разработке альтернативных сценариев будущего и создании на их основе гибких долгосрочных планов действий. Все альтернативные сценарии формируются на основе исследования окружающей среды на наличие предопределенных элементов и ключевых неопределенностей, и комбинировании исходов последних. Сценарное планирование рассматривает все сценарии как одинаково возможные в будущем. Сценарный подход придает гибкость стратегиям управления, помогает сократить время реагирования на измене.
Приведенные формулировки понятий сценария и сценарного планирования близки по смыслу к тем, которые используются в когнитивной психологии [11] и, в частности, когнитивной теории сценариев Шенка (КС. 8сИапк) и Абельсона (КР. АЪекоп). Сценарное планирование также является одним из наиболее эффек-
тивных системных инструментов стратегического менеджмента, которые позволяет хозяйствующим субъектам управлять неопределенностью будущего [9].
, , -ний [6]. Следовательно, те агенты, на которые возлагаются функции сценарного
,
называемому классу когнитивных агентов [12].
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Вен да В.Ф. Системы гибридного интеллекта: эволюция, психология, информатика.
- М.: Машиностроение, 1990. - 448 с.
2. Городецкий В.И, Грушинский М.С., Хабалов AM. Многоагентные системы (обзор) // Новости искусственного интеллекта. - 1998. - № 2. - С. 64-116.
3. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию. - М.: Прогресс, 1988.
- 464 .
4. . ., . ., . . . - .: ,
2006. - 171 с.
5. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, МЛ. Романов. - М.: Наука, 2006. - 333 с.
6. . . : -блем. - М.: ИД «Вильямс», 2005. - 864 с.
7. Поспелов ДА., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. - М.: Сов. радио, 1972. - 222 с.
8. Поспелов ДА. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986. - 288 с.
9. Рингланд Дж. Сценарное планирование для разработки стратегии, 2008. - М.: ИД «Вильямс», 2008. - 560с.
10. Солодовников В.В., Филимонов НМ. Динамическое качество систем автоматического регулирования. - М.: МВТУ, 1987. - 84 с.
11. Солсо Р.Л. Когнитивная психология. М.: Тривола, 1996. - 600 с.
12. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352 с.
13. Четное ГЛ., Четное СТ. Ситуационное управление: состояние и перспективы // Приложение к журналу «Информационные технологии». - 2004. - № 2. - 32 с.
14. Человеческий фактор: В 6 т. / Под ред. Г.Садвенди. - М.: Мир, 1991.
15. Cohen M.H., Giangola J.P, Balogh J. Voice User Interface Design, Publisher: Addison-Wesley Professional, 2004. - 368 p.
16. McCarthy J. Situations, Actions and Causal Laws // Stanford University Artificial Intelligence Project: Memo 2, Stanford. CA, 1963.
Петрин Константин Васильевич
Институт машиноведения им. А.А. Благонравова РАН.
E-mail: Kfrolov®imashjru
101990, г. Москва, М. Харитоньевский пер., 4.
Тел.: 89165147102; факс: 84992695510.
Теряев Евгений Дмитриевич
Филимонов Александр Борисович
Филимонов Николай Борисович
Petrin Konstantin Vasil'evich
A.A. Blagonravov Mechanical Engineering Institute RAS.
E-mail: Kfrolov®imashjru.
4, M. Khariton'evskii per., Moscow, 101990, Russia.
Phone: 89165147102; fax: 84992695510.
Terjaev Evgenij Dmitrievich
Filimonov Aleksandr Borisovich
Filimonov Nikolaj Borisovich
