Теоретические аспекты использования мультиагентного подхода для анализа инновационно-технологических систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 255:29.1

ТЕОРЕТИЧН1 АСПЕКТИ ВИКОРИСТАННЯ МУЛЬТИАГЕНТНОГО П1ДХОДУ ДЛЯ АНАЛ1ЗУ 1ННОВАЦ1ЙНО-ТЕХНОЛОГ1ЧНИХ СИСТЕМ

В.А. Омельяненко, к.е.н.

Сумський державний ушверситет, Суми, Украта

Омельяненко В.А. Теоретичт аспекты використання мулътиагентного nidxody для анализу тновацшно-технолог1чнш систем.

Стаття присвячена анагпзу концептуальних основ дослщження шновацшно-технолопчних систем як найб1лып складних об'ектш сощально-еконоьпчно! сфери. Фактор штеграцн та координацп у високотехнолопчних сферах забезпечуе штегращю ушкального досвщу, виробничих можливостей i передових технологш р1зних шновацшних систем навколо певного проекту, що не може бути виконаний окремими суб'ектами. Зазначеш процеси вимагаютъ вщповщного аналгаганого забезпечення. На ochobI цього в робот1 для дослщження шновацшно-технолопчних систем запропоновано використовувати модель мультиагентноТ системи та визначено основш переваги дано! модел1, що дозволяе ощнити вплив поведшки агентш на ефектившстъ системи в цшому.

Ключовг слова: шноващйно-технолопчна система, модель, мультиагентна система, активна система, агент

Омельяненко В.А. Теоретические аспекты использования мулътиагентного подхода для анализа инновационно-технологических систем.

Статья посвящена анализу концептуальных основ исследования инновационно-технологических систем как наиболее сложных объектов социально-экономической сферы. Фактор интеграции и координации в высокотехнологических сферах обеспечивает интеграцию уникального опыта, производственных возможностей и передовых технологий разных инновационных систем вокруг определенного проекта, который не может быть выполнен отдельными субъектами. Указанные процессы требуют соответствующего аналитического обеспечения. На основе этого в работе для исследования инновационно-технологических систем предложено использовать модель мультиагентной системы та определены основные преимущества данной модели, которая позволяет оценить влияние поведения агентов на эффективность системы в целом.

Ключевые слова: инновационно-технологическая система, модель, мультиагентная система, активная система, агент

Omelyanenko V.A. Theoretical aspects of multi-agent approach application for innovation technological systems analysis.

This article deals with the conceptual foundations of study of innovation and technological systems as the most complicated object in social and economic sphere. Factor of integration and coordination in high-tech fields allows to realize integration of unique experience, production capacity and advanced technologies of various systems of innovation around specific project, which can not be performed by separate entities. These processes require appropriate analytical support. On the basis of this work to the study of innovation and technological systems we propose to use the model of multi-agent system, that defines the main advantages of this model, which allows to estimate the impact of agents behavior on the efficiency of system as a whole.

Keywords: innovation and technological system, model, multiagent system, active system, agent

Концепщя шновацшно-технолопчно! системи (innovation technological systems) вщповщае сучаснш парадигм! шновацш-них систем з акцентом на поясненш природи i швидкоот технолопчних змш i використовуеться зокрема для аналiзу розвитку високих технологш. В раках концептуального пщходу до дослщження шновацшно-техно-лопчно! системи [1] метою аналiзу е ощнка розвитку конкретно! технолопчно! област з точки зору структури та процесiв, як пщтримують або гальмують 11 розвиток.

Дослщження трендiв розвитку шновацшно-технолопчних систем стосуються виявлення закономiрностей з метою з'ясування умов, при яких новi технологи розвиваються найбшьш усшшно. Порiвняльнi дослщницью проекти вивчали, наприклад, розвиток обрано! технологи (наприклад, гелюенергетика, технологи отримання бюгазу) та вщповщно! технолопчно! шновацшно! системи в рiзних кра!нах, щоб визначити чинники, яю призвели до подiбних результа^в.

Анал1з останшх дослщжень та публжацш

Визначеш аспекти формують необхщнють розробки вщповщних шформацшних технологш й програмно-техшчних засобiв, що дозволяють створити единий шформацшний проотр шновацшно! дiяльностi на базi юнуючих шформацшних ресурав шновацш, виртувати проблеми технолопчно! та семантично! неоднорщносл шформацшних ресурав, забезпечити автоматизовану обробку даних на початкових етапах життевого циклу шновацш, аналiз варiантiв !х розвитку [2].

Особливу актуальнють при аналiзi складних систем вщирае системна динамка (systems dynamics) - метод вивчення комплексних систем, яю змшюються з часом. В основi аналiзу системно! динамжи лежить той факт, що структура системи зумовлюе !! поведшку. Ця методолопя дозволяе враховувати основш взаемозв'язки мiж елементами системи та часовi аспекти !! розвитку [3]. Вщповщно до принципiв системно! динамки в ходi моделювання системи мають враховуватися причинно-наслiдковi взаемозв'язки мiж !! елементами та зворотний зв'язок.

В попередшх дослщженнях [4] нами було показано, що сучаснi високотехнологiчнi системи створюються через об'еднання оргашзацшно-технологiчних ресурсiв рiзних суб'eктiв. Фактор кооперацп у високотехнолопчних сферах забезпечуе iнтеграцiю унiкального досввду, виробничих можливостей i технологiй рiзних iнновацiйних систем навколо певного проекту.

У концептуальному плаш для цшей моделю-вання iнновацiйно-технологiчнi системи можна розглядати як сукупнiсть мереж суб'екпв та шсти-тутiв, як1 взаемодшть i сприяють розробцi ново1 технологи [5]. Зазначеш процеси в сучасних умо-вах суттево ускладнюються, оскшьки технологи розвиваються взаемопов'язано i лише у склащ технологiчних пактiв вони створюють певний продукт. У наших попередшх дослвдженнях [4, 6] цей аспект ми детально розглядали на приклащ космiчно! галузi. Цi фактори важливi також для наукоемних галузей, що вимагають координацш-ного управлшня рiзними об'ектами [7].

Важливим також е аналiз механiзмiв ошгашза-цшного управлiння системою та мережевими структурами окремо видшимо також завдання синтезу необхвдних структур певного класу з ввдповщними механiзмами управлiння. Вiдтак необхвдшсть розробки аналiтично! основи дослiдження обумовлена також розробкою вiдповiдних експертних систем, систем тдтримки прийняття рiшень, а також прикладних додатк1в. При розробщ таких систем для економiчних завдань розглядають так1 двi моделi:

1. Модель внутршшх цiн, що в якосп критер1я ефективностi розглядае сумарне значения цiльових функцiй вах агентiв системи. Рiшенням завдання синтезу оптимально! структури буде призначення центром агента, що мае максимальну ефективнiсть.

2. Модель мультиагентно! системи, що дослщжуе взаемодiю автономних агентiв, яш переслвдують власнi цiлi та мають певне уявлення про поведшку iнших агенпв, що формуе необхiднiсть вирiшення завдань внутршнього управлiння в умовах наявносп повно! шформаци, що формуе обмеження моделi.

Аналiз зазначених моделей дозволяе зробити висновок, що вони формують основи для аналогичного опису, однак потребують конкретизаци для

специфiчних завдань дослвдження шновацшно-технологiчних систем.

Метою cmammi е аналiз концептуальних засад використання мультиагентних систем (MAS) для завдань управлшня шновацшно-технолопчними системами.

Виклад основного матерiалу дослiдження

В рамках анатзу iнновацiйно-технологiчних систем доцiльно розглядати два види !х основних структурних елементiв:

— вузловi точки, що представлен економiчними

суб'ектами (агенти);

— взаемоди (ресурснi потоки) м1ж учасниками

системи.

Також в рамках конкретизаци взаемодш ввдпо-вiдно до методичних рекомендацш з анал1зу шновацшно-технолопчних систем [1] можемо видшити так1 процеси в анатзованш системi:

F1 - експерименти i виробництво;

F2 - розвиток знань;

F3 - обмiн знаннями;

F4 - пошук;

F5 - вихвд на ринок;

F6 - мобшзащя ресурсiв;

F7 - цикл змш

Для анал1зу зазначених процеав на основi врахування системно! динамiки (рис. 1) необх1дно обрати шструментарш !х формалiзацi!.

Виходячи з вищевикладеного та зростаючо! складностi сучасних шновацшно-технолопчних систем можемо констатувати, що застосування традицiйних алгоритмiв (точних) в умовах непов-ноти та суперечливостi вихвдно! iнформацi! про стан системи, а також за необхвдносп прийняття ршень в реальному часi, е досить проблемним. Зазвичай реалiзацiя евристичних методiв передба-чае використання рiзноманiтних прикладних систем штучного штелекту (системи тдтримки прийняття ршень, експертш системи, системи аналiзу в режимi реального часу тощо). Вказанi системи грунтуються на тому, що для прийняття ршень в якостi обгрунтування виступае експертний досвiд дiй у подiбних ситуацiях у цiй галузi знань.

Ввдтак доцiльнiсть використання мульти-агентного подходу обумовлена тим, що саме цей тдхвд дозволяе найбшьш повно розглядати як агентiв так й ресурсш потоки м1ж ними [8-10].

Рис. 1. Анал1з процеав в iнновацiйно-технологiчнiй системi залежно ввд !! динамiки (фаз розвитку)

Джерело: Складено автором за Mamepicmcmu [1]

В контексп мультиагентного пiдходу у дослвдженш [11] при розглядi базису економiчного розвитку на основi системно-синергетичного, iнституцiонального та ендогенного пiдходiв було зроблено наступи важливi висновки:

— реал1защя концепцi! конкурентного спiвробiтництва, що визначае формування ново! логiки економiчно!' дiяльностi та проявляеться в штеграцшних взаемодiях учасникiв проектiв;

— розвиток сшв-конкуренци, що забезпечуе гнучке сполучення ввдносин суперництва та спiвробiтництва в рамках проекпв;

— прiоритет партнерства та балансу штереав у процеа спiльно! дiяльностi рiзномaнiтних суб'ектiв;

— штегращя на принципах взаемодоповнення потенциалу aгентiв рiзних технологiчних рiвнiв та з рiзними потенцiaлaми. Вищенaведенi аспекти формують необхiднiсть

переходу вiд простого економiчного aнaлiзу до моделювання систем. На основi цього в якосп основи для побудови моделей управлшня технологiчною системою ми пропонуемо використовувати теорш активних систем, яка вивчае мехашзми функцiонувaння iерaрхiчних систем в умовах невизначеносп обумовлено! проявами активносп учасник1в (елементiв) системи.

Основний акцент у теори активних систем робиться на активносп учаснишв систем (aгентiв). Вщтак об'ектом досл1дження дано! теорi! е оргашзацшт системи, предметом досл1джень -мехашзми управлшня, а в якосп основного методу дослщження розглядаеться саме математичне моделювання [12].

Спираючись на теорiю активних систем, структуру шновацшно-технолопчно! системи можна розглянути, як модель активно! системи, що складаеться з центра та активних елеменпв, що функцiонують в умовах певного рiвня iнформовaностi (iнформaцiйно!' aсиметрi!) про зовтшш та внутрiшнi стосовно системи параметри. Вiдповiдно можемо перейти до розширеного анал1зу iнформaцiйно-технологiчно! трaекторi! системи.

Для цшей досл1дження модель управлшня активною системою можна подати у наступному виглядi [15]:

J = Arg max K (j) =

neU

f ) (!) = J e U\Vvg U, K J) > K (v)j,

де K (j) = G(j)) - оцiнкa ефективностi управлшня системою;

П e U - керуючi дi!' з допустимо! множини значень U;

y = GJj) - дп активного елемента, що належать множиш допустимих дiй y e A.

В рамках використання методологи активних систем кероваш суб'екти характеризуются влaстивiстю aктивностi, тобто мають свободу вибору стану. Крiм цiе!' можливосп, складов! цього типу систем мають власш iнтереси, й тому цшеспрямовано зд!йснюють ви6!р свого стану. Ввдповвдно можемо конкретизувати модель системи, яка вщповщно мае враховувати прояви власно! aктивностi керованих суб'ектiв. Ц! прояви можна описати так: вважаемо, що кероваш суб'екти намагаються вибирати таш сво! стани, що е найкращими з точки зору !х переваг при певних (заданих) керуючих впливах, а керуючий вплив залежить ввд стaнiв керованих суб'ектiв. Також одним з важливих прояв!в aктивностi вважаеться здaтнiсть керованих суб'ектiв прогнозувати за наявно! iнформaцi!' поведiнку керуючого агента.

Одшею з основних цiлей моделювання в умовах шновацшно-технолопчних систем е оцшка впливу поведiнки кожного агента на ефектившсть системи в цшому. В1дтак часто aгентiв визначають через п влaстивостi, якими вони повинш волод!ти.

В iнновaцiйно-технологiчнiй системi кожен агент також характеризуеться системними властивостями, тобто мае свою внутршню структуру та правила, зпдно яких змiнюеться вн^тр!шн!й стан та вщбуваеться взaемодiя з зовн!шн!м середовищем.

Агентам влaстивi нaступнi основн1 влaстивостi:

— автономшсть, тобто здaтнiсть агента д!яти без певного керуючого впливу ззовш, контролювати влaснi д!! та внутршнш стан;

— реaктивнiсть - сприйняття стан^ середовища та реaкцiя змши;

— aктивнiсть - здaтнiсть агента ставити цш й виконувати комплекс дш (алгоритм) з метою !х досягнення;

— комунiкaтивнiсть - взaемодiя з !ншими агентами;

— цiлеспрямовaнiсть - припускае нaявнiсть власних джерел мотиваци;

— в!дкрит!сть - будь-який агент являе собою вщкриту систему;

— рацюнальшсть - будь-який агент дiе таким чином, щоб в!н ми досягти найкращого очiкувaного результату;

— бaзовi знання - знания агента про себе, шших aгентiв та навколишне середовище.

В рамках даного досл1дження використання вважаемо, що MAS дошльно розглядати в склад1 наступних компонентiв:

1) множина оргaнiзaцiйних одиниць, в якш вид!ляються п!дмножини агенпв i об'ектiв;

2) множина завдань агенпв та системи в цшому;

3) середовище, тобто деякий проспр, в якому функц!онують агенти та ресурсш потоки;

4) множина вщносин м!ж агентами;

5) множина дш агентiв (наприклад, операцiй над об'ектами).

Як бачимо з точки зору структурно-функцiонального змiсту MAS вщповщае визначеному спектру завдань аналiзу шновацшно-технологiчних систем.

В рамках аналiзу основних функцiй всю схему аналiзованого типу систем для iнтелектуального розподшу ресурсiв принципово можна роздiлити на ряд модулiв (пiдсистем), кожному з яких належить певний набiр агенпв, що виконують конкретнi функци, взаемодiючi мiж собою. У загальному видi динамiчна модель системи мае мютити:

1) початковий стан економiчного агента;

2) технолопчш способи виробництва (кожен споаб мiстить механiзм одержання з заданого набору ресурсiв певно! кшькосп продуктiв);

3) критерiй оптимальностi.

Мережева штегращя в шновацшно-технологiчнiй системi припускае вiдносини шформацшно! прозоростi мiж партнерами, i тому

дозволяе скорочувати матерiальнi потоки та зменшувати витрати. При вiртуальнiй штеграци взаемодiя е максимально гнучкою, а iнтеграцiя повшстю будуеться на iнформацiйних потоках (рис. 2). Функцюнальне середовище сучасних шновацшно-технолопчних систем формуеться по мiрi необхщносп - той самий суб'ект може одночасно бути учасником дешлькох мереж або !х частин, через участь в активних мережах.

На основi тдходу [13] та результатiв дослвдження можемо розробити прототип шновацшно-технолопчно! системи. Прототип був розроблений в ходi експерименту з виявлення можливо! корисностi агенпв в iнновацiйнiй мереж1 космiчного проекту.

Першим кроком розробки прототипу е вiдбiр агентiв для участi в процеа управлiння. Базовим принципом е залучення одного агента на одну операцш, причому операци мають бути вiдiбранi таким чином, що для виконання кожно! з них були потрiбнi знання (технологи) вузького профiлю.

ЗАПИТ

Учасник 1 Учасник 2 Учасник N

1нформацтно-управлтське середовище

РЕЗУЛЬТАТ

Рис. 2. Схема функцюнування активних агентних мереж

Джерело: Власна розробка автора

На основi [13] кожного агента доцшьно розг-лядати як систему, що мае певну базу знань, яка включае правила i деякий набiр фактiв. Наприклад, база знань Агента дш мютить вiдомостi про характеристики деяких металiв i правила вибору оптимально! швидкосп обробки. База знань Агента експлуатаци складалася з шформаци про типовi випадки поломок iнструментiв i небезпеки кожно! конкретно! поломки для робочого стану космiчного апарата. Те, що агенти у сво!й обласп е вузькими фахiвцями, сприяе !х успiшнiй роботi в певнiй сфер^ що вимагае наявностi порiвняно невелико! бази знань у кожного агента й значно спрощуе процес роботи при використанш методу паралельно! iнженерно1' розробки. Вiн також зменшуе наслвдки випадкових помилок, зроблених агентами, тому що !х бази знань перебувають в постiйному поповненш.

Для функцiонування прототипу системи попит та пропозищя на ресурси стають новими базовими елементами !! структури, i полягають у взаемозалежних зв'язках м1ж агентами, як1 реалiзуються через постшний пошук вiдповiдностi м1ж заданими шдиввдуальними критерiями запитiв

кожного агента (знання, технолопя, фiнанси тощо).

Для вирiшення завдань автоматизацп управлiння ресурсами перед прийняттям рiшення у реальному часi останшм часом розробляеться велика к1льк1сть штелектуальних програмних систем нового поколiння, побудованих на основ1 мультиагентних технологiй, яш дозволяють автоматизувати повний цикл управлшня ресурсами в реальному часi, включаючи наступнi:

— реакцiя на поди (запити);

— динамiчне планування та адаптивне перепланування ресурсiв;

— взаемодiя з клiентами, менеджерами та виконавцями для узгодження прийнятих ршень;

— монiторинг виконання планiв i бiзнес-процесiв;

— перепланування розкладiв проекту тощо. Важливим iнструментом, що дозволяе

виконувати цi функцi!, е агентна платформа, яка реалiзуе основнi мехашзми, що забезпечують роботу MAS i таким чином, полегшуе побудову

агентних систем. До основних функцш агентно! платформи можемо вщнести:

— забезпечення взаемодй' м1ж агентами;

— обмш повщомленнями м1ж агентами в рамках платформи (зокрема на р1зних р1внях платформи: р1вень пакепв мереж1, повщомлень на обранш мов1 сп1лкування, протокол1в обм1ну повщомленнями);

— обмш повщомленнями м1ж агентами з р1зних платформ, що забезпечуе завдання м1жгалузевого аспекту розвитку шновацшно-технолопчних систем);

— пошук необх1дних агенпв й даних про них;

— шдтримка онтологш та управлшня агентами;

— управлшня життевими циклами агент1в.

Для адекватного подання знань про проблемну область i реал1зац1ю ефективних механ1зм1в !х використання при вирiшеннi складних проблем розроблена модель, у як!й знання роздiляються на калька незалежних джерел, асоцшованих з реакти-вними та когнггивними агентами [14]. Модель реактивного агента задаеться в такий спосiб:

Ar=(Zr, Wr, N(ZR,Net,SR), Sr(R,A(G))), (2)

де ZR - множина вхвдних повщомлень; WR - множина вихiдних поввдомлень; N - множина методiв, що визначають реакци мереж! Net реактивного агента на вхвдш поввдомлення ZR;

SR - множина станiв, кожний з яких визначаеться набором атрибупв агента та !х значень. При цьому:

INT Ri ={ [Aj ,DOM(Aj)],_ };

EXT Ri = {Fb...Fp }; (3)

Fk={Ai(Gi),^ As(Gn)}, де R - множина вщношень,

G - множина значень множини атрибутiв A. Домени (DOM) е загальними сукупностями значень, з яких беруться реальш значения для атрибупв вщношень. Iнтенсиональнi частини (INT) локальних баз знань мютять iнформацiю, що характеризуе семантику предметно! области екстенсиональш частини (EXT) описують можлив! стани агенпв та !х взаемозв'язки.

Використання мультиагентних технологiй забезпечують так1 переваги для аналiзу iнновацiйно -технологiчних систем:

— мультиагентш системи - це шновацшш продукти нового поколшня й забезпечують як1сно нов! можливосп аналiзу, зокрема складнi (вже ввдом! чи нов!) проблеми можна виршити б!льш ефективним способом;

— мультиагентш системи досить гнучш: динам!чно реагують на змши та постшно полшшують ршення в режим! реального часу;

— сучасш просунут! мультиагентш системи е штелектуальними: агенти не дотримуються заданих процеав, але анал!зують поточну ситуацш i шукають споаб виршення завдання, що гарантуе знаходження кращого ршення з можливих;

— мультиагентш системи з р!зним ступенем значимосп враховують навить др!бш фактори,

що необхдт для прийняття рiшень, тому прийняп рiшения е персонaлiзовaними, iидивiдуaлiзовaними та вiдповiдaють вимогам вс!х агенпв;

— мультиaгентнi техиологi! високопродуктивн! осшльки характеризуються швидкою реaкцiею на под!! i швидк1стю знаходження вщповвдного ршення завдання;

— мультиaгентнi технологi!' здатш навчатися та дозволяють коректувати результати роботи системи.

Важливою перевагою використання MAS для анал1зу iнновaцiйно-технологiчних систем е можливють розробки коaлiцiйно!' модел1 мультиагентних процесiв перетворення ресурсiв (МППР), метою яко! е опис процеав взaемодi! aгентiв i формування коалщш при вирiшеннi питань колективного використання ресурав i зaсобiв в умовах паралельного виконання робгг.

Вважаемо дошльними вiдзнaчити аргумента-цiйно-орiентовaиий (Argumentation-Based

Negotiation) протокол ведення переговорiв про бaгaтомiрнi угоди (Multi-Dimensional Deal). Цей алгоритм е розширенням протоколу почергових поступок, однак допускае вщсутшсть знань чи неповне знання агенпв про функци виграшу. Протокол пропонуе агентам кр!м повiдомлень про пропозици обм!нюватися також повiдомлениями про найбшьш критичний параметр.

В рамках оптишзацшного управлшня видшимо алгоритми мереж! переговор!в (Negotiation Networks), що представляе собою не просто протокол переговор!в, а опис структури множини Д. Вщповвдно до алгоритму множина агенпв (без учасп шших агент!в) у парах один з одним може укладати угоди з ушверсально! множини Д = {5j .. 5k}. Зазначеш мереж! переговор!в алгоритми дають змогу моделювати р!зш конфпураци шновацшно-технолопчних систем залежно в!д обраних обмежень. Висновки

Досл!дження АЧР стосовно процедур В статп проанал!зовано теоретичш аспекти використання теори активних систем та !х адаптаци !х до вимог управл!ння шновацшно-технолопчними системи. На вщмшу в!д !снуючих шдход!в запропоновано використання комбшованих мехашзм!в анал!зу шноващйно-технолопчних систем на основ! пове-дшки агент!в. Запропоновано розглядати мережу узгодження ресурсних поток!в, що використовуе в якосп об'ект!в попит та пропозиц!ю на ресурси з боку агент!в системи. Визначен! в робот! аспекти роблять актуальною й практично значимою задачу розробки прикладних програмних засоб!в ство-рення системи п!дтримки прийняття р!шень на баз! МАС-технолог!й для управлшня шновацшно-технолог!чними системами. В цьому контекст! подальшого дослвдження потребують методолоп-чт основи дослвдження шформацшно-технолоп-чно! траектор!! !нновац!йно-технолог!чно! сис-теми, що дозволить створити основу розробки прикладних систем.

Abstract

Purpose. To analyze of conceptual foundations of multi-agent systems (MAS) application for tasks of innovation and technological systems management as the most complicated systems in social and economic sphere. The article is based on previous studies, where it was shown that modern high-tech systems are created by combining organizational and technological resources of different agents.

Methodology. We have applied the systems dynamics as a method of complex active systems studying that change over time. The basis of system dynamics analysis is the assertion that the system structure forms its behavior. Thus using multi-agent approach due to the fact that this approach allows to consider agents and resource flows between them.

Results. Unlike existing approaches we suggested the use of combined analysis of mechanisms of innovation and technological systems based on agents behavior. The possibility of a coalition model of multi-agent processes of resources transformation was considered. As part of the analysis the main functions of intelligent resource allocation were proposed to be divided into several modules (subsystems), each of which includes certain agents.

Originality. For the first time, we have carried out the integrated research approach for multi-agent systems (MAS) application for tasks of innovation and technological systems management and created a prototype of multi-agent system of space device production project based on knowledge bases and taking into account the main processes in innovation and technological systems.

Practical value. We have analyzed the main opportunities for practical application of multi-agent systems (MAS) for different tasks of innovation and technological systems and developed the main directions for further methodological research of information technology trajectory innovative technological system that will create basis for development of application systems.

JEL Classification: O11, O22, O32. Список лггератури:

1. Hekkert M. Technological Innovation System Analysis. A manual for analysts [Електронний ресурс].

- Utrecht University, 2011. - Режим доступу: http://www.innovation-system.net/wp-content/uploads/2013/03/UU_02rapport_Technological_Innovation_System_Analysis.pdf.

2. Маслобоев А.В. Проблематика информационной поддержки региональных инновационных структур / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // Инновации. - 2007. - № 6 (104). - С. 73-76.

3. Sterman, J. Business Dynamics: systems thinking and modeling for a complex world. The McGraw-Hill Companies, Inc., 2000. - 1008 p.

4. Жеков Ж. Аналiз особливостей розвитку мереж шдтримки високих технологш в космiчнiй галузi / Ж. Жеков, В.А. Омельяненко // 1нформацшш процеси, технологи та системи на транспорта -К.: НТУ, 2014. - Вип. 2. - С. 89-97.

5. Markard, J., Truffer, B. (2008). Technological innovation systems and the multi-level perspective: towards an integrated framework. Research Policy - № 37 (4). - pp. 596-615.

6. Omelyanenko, V.A. (2014). Analysis of Potential of International Inter-Cluster Cooperation in HighTech Industries / V.A. Omelyanenko // International Journal of Econometrics and Financial Management - Vol. 2, No. 4. - pp. 141-147.

7. Коваль С.С. Алгоритм подбора состава нестандартного изделия на машиностроительном предприятии / С.С. Коваль // Вюник КрНУ iменi Михайла Остроградського. - 2016. - Вип. 2 (97). Ч. 1. - С. 33-37.

8. Battke, B., Schmidt, T.S., Stollenwerk, S. and Hoffmann, V.H. (2016). Internal or external spillovers -which kind of knowledge is more likely to flow within or across technologie // Research Policy - № 45.

- pp. 27-41.

9. Markard, J., Worch, H. Technological innovation systems and the resource based view - Resources at the firm, network and system level // DIME Workshop on Environmental Innovation, Industrial Dynamics and Entrepreneurship, 10-12 May 2009, Utrecht University.

10. Omelyanenko, V.A. (2016). Basics of general approach for technological systems analysis / V.A. Omelyanenko // Advanced Information Systems and Technologies AIST-2016: Proceedings of the IV International Scientific Conference (May 25-27, 2016, Sumy, Ukraine). - Sumy, - pp. 29-30.

11. Доргушанова А.К. Динамическая модель экономического каркаса несырьевого развития региона / А.К. Доргушанова // Траектория науки. - 2016. - № 4, Т. 2. - С. 2.11-2.21.

12. Новиков Д.А. Состояние и перспективы теории активных систем / Д.А. Новиков // Управление большими системами. - 2004. - № 9. - С. 7-26.

13. Ржевский Дж. Мультиагентные системы в логистике и е-коммерции [Електронний ресурс]. -2015. - Режим доступу: http://iteam.ru/publications /logistics/section_80/article_2689.

14. Зайцев Е.И. Разработка многоагентных систем на основе нейрологической модели с использованием проблемно-ориентированной инструментальной программной среды

[Електронний ресурс] // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: V-я Международная научно-практическая конференция (28-30 мая 2009 г., Коломна). - Режим доступу: www.raai.org/resurs/papers/kolomna2009/doklad/Zaitsev.doc.

15. Ткалiченко С.В. Математичне моделювання управлшня запасами в ieрархiчних системах (на приклад торговельних мереж): дис. канд. екон. наук: 08.00.11 / С.В. Ткалiченко. - Ки!в: 2009. -165 с.

References:

1. Hekkert, M. (2011). Technological Innovation System Analysis. A manual for analysts. Utrecht University. Retrieved from http://www.innovation-system.net/wp-content/uploads/2013/03/ UU_02rapport_Technological_Innovation_System_Analysis.pdf.

2. Masloboev, A.V., and Putilov, V.A. (2007). Problematika informacionnoi podderzhki regionalnyh innovacionnyh struktur [The problems of information support of regional innovation structures]. Innovatsii, 6 (104), 73-76 [in Russian].

3. Sterman, J. (2000). Business Dynamics: systems thinking and modeling for a complex world, The McGraw-Hill Companies, Inc.

4. Zhekov, J., Omelyanenko, V.A. (2014). Analiz osoblyvostej rozvytku merezh pidtrymky vysokyh tehnologij v kosmichnij galuzi [Analysis of the development of support networks of high technology in space]. Information processes, technologies and transport systems, Issue 2, 89-97 [in Ukrainian].

5. Markard, J., and Truffer, B. (2008). Technological innovation systems and the multi-level perspective: towards an integrated framework, Research Policy, 37 (4), 596-615.

6. Omelyanenko, V.A. (2014). Analysis of Potential of International Inter-Cluster Cooperation in HighTech Industries, International Journal of Econometrics and Financial Management, Vol. 2, 4, 141-147.

7. Koval, S.S. (2016). Algoritm podbora sostava nestandartnogo izdeliia na mashinostroitelnom predpriiatii [The algorithm of selection of non-standard products at engineering company]. Transactions of Kremenchuk Mykhailo Ostrohradskyi National University, Vol. 2 (97), Part 1, 33-37 [in Russian].

8. Battke, B., Schmidt, T.S., Stollenwerk, S., & Hoffmann, V.H. (2006). Internal or external spillovers -which kind of knowledge is more likely to flow within or across technologie, Research Policy, 45, 2741.

9. Markard, J., Worch, H. (2009). Technological innovation systems and the resource based view. Resources at the firm, network and system level. DIME Workshop on Environmental Innovation, Industrial Dynamics and Entrepreneurship, 10-12 May 2009, Utrecht University.

10. Omelyanenko, V.A. (2016). Basics of general approach for technological systems analysis, Advanced Information Systems and Technologies AIST-2016, Proceedings of the IV International Scientific Conference, Sumy, May 25-27, 29-30.

11. Dorgushanova, A.K. (2016). Dinamicheskaia model ekonomicheskogo karkasa nesyrevogo razvitiia regiona [Dynamic model of economic framework of development of non-commodity region]. Path of Science, 4, part 2, 2.11-2.21 [in Russian].

12. Novikov, D.A. (2004). Sostoianie i perspektivy teorii aktivnyh sistem [State and prospects of the theory of active systems]. Managing of Large Systems, 9, 7-26 [in Russian].

13. Rzhevskiy, G. (2015). Multiagentnye sistemy v logistike i e-kommercii [Multi-agent systems in logistics and e-commerce]. Retrieved from http://iteam.ru/publications/logistics/section_80/article_2689 [in Russian].

14. Zaitsev, E.I. (2009). Razrabotka mnogoagentnyh sistem na osnove nejrologicheskoj modeli s ispolzovaniem problemno-orientirovannoj instrumentalnoj programmnoy sredy [Development of multiagent systems based on neurological model using instrumental problem-oriented software environment], Integrirovannye modeli i miagkie vychisleniia v iskusstvennom intellekte: Metarialy V Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskaoi konferencii [Integrated models and soft computing in artificial intelligence. Conference proceedings of V-th International Scientific and Practical Conference], Kolomna, May 28-30, 2009. Retrieved from: www.raai.org/resurs/papers/ kolomna2009/doklad/Zaitsev.doc [in Russian].

15. Tkalichenko, S.V. (2009). Matematychne modeluvannia upravlinnia zapasamy v ierarhichnyh systemah (na prykladi torgovelnyh merezh) [Mathematical modeling of inventory management in hierarchical systems (on example of trade networks)] Extended abstract of candidate's thesis. Kyiv [in Ukrainian].

Надано до редакцшно! колеги 05.08.2016

Омельяненко Вталш Анатолшович / Vitaliy A. Omelyanenko

sumyvit@yandex. ua

Посилання на статтю / Reference a Journal Article:

Теоретичш аспекты використання мультиагентного тдходу для аналiзу iнновацiйно-технологiчних систем [Електронний ресурс] /В. А. Омельяненко //Економiка: реали часу. Науковий журнал. — 2016. — № 4 (26). — С. 142-148. — Режим доступу до журн.: http://economics.opu.ua/files/archive/2016/n4.html