5.7. Многомодельные системы

Помимо взаимодействия друг с другом, функционирование агентов в MAC связано с проблемами формализации, принятием решений, его информационной поддержкой, адаптацией к изменяющимся условиям и многими другими. Для этого агенты должны использовать моделирование, обеспечивающее прогностические свойства агентов и, следовательно, возможность принятия эффективных решений, адаптируемости и т. п.

Так как сложная система принципиально является многоаспектной, то она не может быть описана одной моделью, и необходимо разрабатывать ряд моделей одной и той же системы, предназначенных для решения различных задач или только одной задачи. Имитационные модели часто являются единственным методом при исследовании и управлении сложными дискретными системами и процессами. Большие возможности, обеспечиваемые использованием имитационных моделей, не означают, что наряду с ними не могут быть применены статистические, аналитические и другие модели. Поэтому создание децентрализованной системы управления приводит к построению гибридных гетерогенных структур моделей (далее мно- шмодельных структур), обеспечивающих моделирование структур сложной системы, поддерживающих процесс принятия решений и эволюцию системы.

Широкий круг решаемых задач локальными системами управления, входящих в децентрализованные системы управления, приводит к тому, что должен быть разработан ряд моделей различных видов и различной степени детализации, каждая из которых ориентирована на решение определенных специфических задач. При этом необходимо, чтобы эти модели можно было использовать совместно друг с другом, т. е. осуществлять некоторый информационный обмен на уровне моделей. Для этого они должны использовать единый формат информационной среды, обмениваться знаниями и данными, допускать легкую настройку на конкретные условия, использовать результаты работы друг друга, допускать динамическую мо-

дификацию в процессе эксплуатации по мере накопления знаний и данных об исследуемом объекте. Это взаимодействие моделей должно происходить в процессе решения интеллектуальным агентом задач принятия решений. Следовательно, стоит задача создания системы моделей для решения отдельных задач и средств (метамоделей) их «взаимопонимания», а также средств обеспечения взаимодействия моделей в рамках многоагентной системы (рис. 5.37). Возникает некоторая совокупность моделей, в которой имеет место преобладание горизонтальных связей над вертикальными.

Многомодельная среда, создаваемая на основе комплексного использования имитационного моделирования, методов исследования операций, теории принятия решений и математической статистики, накладывается на структуру децентрализованной системы управления, т. е. на структуру многоагентной системы.

Каждый отдельный агент обладает определенным объемом знаний и должен иметь доступ к общей информационной базе гибридной многомо-

дельной системы, т. е. иметь возможность использовать эту информацию при принятии решений. Это приводит к некоторому уровню централизации принятия решений.

На рис. 5.38 приведена структура гибридной системы, включающей в себя две имитационные модели (автомобиля и участка дорога) и ЭС, моделирующую принятие решений водителем. Здесь модели ориентированы на решение определенных специфических задач. При этом необходимо, чтобы эти модели можно было использовать совместно друг с другом, т. е. осуществлять некоторый информационный обмен на уровне моделей. Для этого они должны использовать единый формат информационной среды, обмениваться знаниями и данными, допускать легкую настройку на конкретные условия, использовать результаты работы друг друга, допускать динамическую модификацию в процессе эксплуатации по мере накопления знаний и данных об исследуемом объекте. Это взаимодействие моделей должно происходить в процессе принятия решений. Возникает некоторая совокупность моделей, в которой имеет место преобладание горизонтальных связей над вертикальными. Следовательно, мы имеем некоторую популяцию, где особь представляет собой некоторую модель, а вся популяция — это модель предметной области.

Многомо дельная среда, создаваемая на основе комплексного использования имитационного моделирования, методов исследования операций, теории принятия решений и математической статистики, накладывается на структуру децентрализованной системы управления. Каждая отдельная система принятия решений должна обладать определенным объемом знаний и должна иметь доступ к общей информационной базе гибридной мнош- модельной системы, т. е. иметь возможность использовать эту информацию при принятии решений. Это приводит к некоторому уровню централизации принятия решений.

Вопросы эволюции моделей в многомодельной среде, насколько нам известно, пока никем не рассматривались, хотя имеется ряд работ по интеграции моделей, их взаимодействию и пр. [157, 158].

Следует отметить, что процесс разработки имитационных моделей и проведение на них исследований представляет собой достаточно сложный итерационный процесс, который можно рассматривать как процесс эволюции (рис. 5.39). Дело в том, что такая модель не может быть построена один

раз для сложной системы. По мере исследований появляется много новой уточняющей информации, снимается часть как внешней, так и внутренней неопределенности модели. Более того, имитационная модель сама выступает как некоторое знание о моделируемой системе и источник новых знаний о ней, поэтому по мере эволюции сложной системы должна происходить эволюция моделей, используемых в подсистемах управления.