Простейшим примером применения МАС является электронная коммерция с участием агентов-продавцов и агентов-покупателей. Агент-продавец, получив от электронного магазина информацию о потенциальных покупателях своего товара, последовательно опрашивает их, предлагая начальную цену, либо снижая ее, чтобы затем принять решение о возможности совершения сделки. Агент-покупатель поступает аналогично, отыскивая продавцов нужного товара и предлагая им свою цену покупки, которую он может увеличить в процессе переговоров. Любая сделка завершается только после ее одобрения пользователями агентов.
Другими областями применения МАС является [4,6]: управление воздушным движением, управление информационными потоками и сетями, поиск информации в сети Интернет, коллективное принятие многокритериальных решений и др.
Агенты, использующие методы искусственного интеллекта, имеют цели функционирования и способности использовать знания об окружающей среде, партнерах и о своих возможностях. В табл. 16 раскрыты их характеристики.
Таблица 16 - Характеристики интеллектуальных агентов
| Характеристика | Содержание |
| Автономность | Самостоятельное функционирование и контроль своих действий и внутреннего состояния |
| Активность | Организация и реализация действий |
| Коммуникативность | Коммуникации и взаимодействие с агентами |
| Реактивность | Адекватная реакция на изменение состояния среды |
| Целенаправленность | Наличие собственных источников мотивации |
| Информированность | Наличие базовых знаний о среде, агентах и о себе |
| Обязательства | Задания, которые надо выполнить по просьбе агентов |
| Желания | Стремление к определенным состояниям |
| Намерения | Планирование действий для выполнения своих обязательств |
| Мобильность | Миграция по сети в поисках необходимой информации |
Идея многоагентных систем появилась в конце 50-х годов в научной школе М.Л. Цетлина [8:1969], который занимался исследованиями коллективного поведения автоматов. Оказалось, что даже такие простые модели, как конечные автоматы, демонстрировали способности к адаптации в стационарных вероятностных средах.
Основные усилия по совершенствованию интеллектуальных МАС направлены на развитие моделирования окружающей среды, механизмов вывода новых знаний, моделей рассуждений и способов обучения агентов, чтобы можно было им проводить полный ситуационный анализ всех возможных активностей агентов.
В заключение раздела отметим возможности математической концептуализации профессиональной онтологии, характеризующей определенный вид деятельности как совокупность представлений специалистов о своей профессиональной среде, в которой они действуют для достижения своих интересов. В методологии С.П.Никанорова профессиональные онтологии специалистов по концептуальному анализу и проектированию сложных систем моделируется с помощью математических конструктов, рассмотренных в разделе 3.1 [9:1995;10:2003]. Конструкты являются образами идеальных сущностей, отображающими некоторые их черты. Они формируются в виде унифицированных теоретических построений, которые могут играть роль теории или ее элементов, применяться в качестве моделей или их частей. Они могут иметь также форму понятий, не являясь в то же время ими, так как описывают только некоторые из бесконечного количества сторон сущностей. При проектировании систем выбранные для них конструкты направленно определяют предметные области анализа и проектирования, обеспечивая удержание выработки решений в определенных теоретических границах. Конструкты являются надстройкой над обычными метамоделями разных предметных областей. Высокая степень их обобщенности, эксплицитности и операциональности позволяет им выполнять интегрирующую функцию. Это способствует преодолению понятийной неразберихи в области анализа и проектирования систем и обеспечивает необходимую теоретическую дисциплину, требуемую для управляемости процесса проектирования сложных систем. Но для реализации этого нужен инструментарий, осуществляющий интерпретацию математических метамоделей онтологий в предметные метамодели онтологий.
Контрольные вопросы и задания
1. Как определяют полную модель онтологии? 2. Назовите варианты частных моделей онтологий. 3. Что собой представляют онтологические системы? 4. Какие группы характеристик онтологий выделяют в системе (ONTO)2? 5. Что собой представляет профессиональная онтология разработчиков АСПСОУ? 6. Какие проблемы возникают при разработке и использовании математических конструктов? 7. Что такое многоаген-тные системы? 8. За счет чего обеспечивается широкая применяемость системы ARIS? 9. В чем заключается проблема обеспечения адекватности моделирования предметной области?
6. Итоговый анализ проблем и перспектив развития
концептуальных методологий
6.1. Проблемы универсальности
В данном учебном пособии был проведен анализ генезиса методологий и онтологий проектирующих информационных систем, определяющего моменты их создания и последующий процесс развития. Было показано, что увеличение их универсальности, характеризуемой возможным масштабом охвата ею типов систем, объектов, процессов и ситуаций, достигается за счет повышения общности и обеспечения операциональности метамоделей предметной области, т.е. возможности осуществления логического вывода на их основе. Но при этом, чем более общей является используемая теория, тем менее конкретными будут формируемые для нее метамодели, так как они не будут учитывать необходимую специфику той или иной предметной области.
Наибольшей общностью и операциональностью обладают математические теории. Проблемой математизации концептуальных моделей является также то, что математические конструкции, уменьшая понятийное разнообразие, одновременно лишают модели предметной области содержательной конкретности, ограничивая этим возможности их профессионального использования. Кроме этого, при разработке математических концептуальных моделей необходим теоретический контроль их адекватности, представительности выбранных сторон сущности для обобщения, корректности использования математических объектов в рамках выбранной теории.
Надо также учитывать, что использование теоретических математических конструкций это переход в иной, абстрактный мир. Идеализируя и обобщая некоторую сторону сущности, эти конструкции отображают при этом не ее саму, а лишь ее математический аналог, ввиду чего возникает проблема адекватного восприятия сущности, выраженной таким образом. Помимо этого, при разработке теоретических схем существует проблема обеспечения адекватного восприятия системными аналитиками профессиональных текстов конкретной предметной области. Природа знаний в ней такова, что, зачастую, эти тексты являются лишь намеками на образы реальных сущностей, возникающие у специалистов при обучении и в результате приобретения опыта.
С другой стороны, только математические теории обеспечивают эффективность процесса проектирования систем, его теоретическую направленность и контролируемость проектных решений. Универсальная система должна эффективно поддерживать процессы структуризации проектирования, формирования постановок задач выработки решений, выбора методов и т.д. Она должна обеспечивать проектирование потоковых процессов с заданными динамическими характеристиками и динамической согласованностью элементов системы. Для этого необходим инструментарий динамического моделирования процессов, позволяющий выявлять узкие места в системе, требуемую пропускную способность элементов и т.п.
Универсальность систем это не только степень охвата предметных областей, но и их способность к расширению и развитию. Для этого необходимо иметь возможность расширять набор используемых языков и методов моделирования, анализа и совершенствования систем, и изменять информационно-программное обеспечение и базу знаний, т.е. система должна быть открытой для развития. В противном случае, при изменении окружающей среды она может утратить свою универсальность.
На универсальность влияет также приспособляемость системы к уровню квалификации пользователей при работе с инструментарием. Высокая технологичность системы с дружественным профессиональным интерфейсом увеличивает ее универсальность за счет расширения круга ее пользователей.
6.2. Проблемы применяемости
Для повышения применяемости методологий и инструментальных систем, они должны обеспечивать управляемую конкретизацию теоретических конструкций, чтобы процесс совершенствования бизнес-процессов и проектирование информационных систем смогли осуществлять не только разработчики инструментальных систем, но и пользователи, знающие свою предметную область.