Садыков В.М., Миронцова А.С. Автомобильно-дорожный институт, Украина

Особенности применения мультиагентного подхода к решению задачи моделирования динамических экономических систем

Экономические системы существуют в условиях изменяющейся внешней среды. Под экономической системой можно понимать как отдельное предприятие, так и совокупность предприятий. Для нормального функционирования системе необходимо обладать представлениями о предполагаемых воздействиях среды. Моделирование динамических экономических систем является актуальной задачей, часто возникающей при разработке систем имитации окружающего мира.

Целью работы является обеспечить адекватное поведение систем на складывающуюся в моделируемом мире обстановку используя мультиагентный подход.

Агент – система, находящаяся в среде, действующая в среде и воспринимающая среду. Рациональный агент действует таким образом, чтобы он мог достичь наилучшего ожидаемого результата [1].

Агент по определению способен воспринимать свою окружающую среду. Если в среду агента входите Вы, значит он может воспринимать Вас. Это автоматически приводит к тому, что у агента есть модель внешнего мира. Чем сложнее эта модель, тем больше информации агент может использовать в своей деятельности [1].

У агента (или группы агентов) есть цели – ожидаемые результаты, которых нужно достичь, решив стоящие перед ними задачи. Для достижения целей он может совершать в среде определенные действия. Поэтому агент должен обладать знаниями о наборе своих возможных действий, необходимых условиях для их совершения и возможных последствиях [2].

При мультиагентном подходе все моделируемые динамические «сущности» являются автономными агентами, функционирующими в виртуальном мире и общая обстановка является результатом взаимодействия интеллектуальных агентов [3]. Интеллектуальный агент – это программный объект, способный действовать в заданной программной среде, рассуждать и коммуницировать с себе подобными [4].

Каждый отдельный агент обладает возможностью получения информации об окружающей обстановке и имеет набор механизмов для изменения состояния окружающей среды. Объект, анализирующий входящие данные из среды и вырабатывающий необходимые воздействия называется модулем принятия решений и является неотъемлемой частью каждого агента. В качестве архитектуры агента предлагается применить модель, представленную на рисунке 1.

Рисунок 1 – Модель архитектуры агента

Предложенная архитектура делает возможным использование показателей производительности агента, что обеспечивает сравнение различных состояний мира в точном соответствии с тем, насколько

«удовлетворенным» станет агент, если удастся достичь той или иной цели.

Функция полезности отображает состояние на вещественное число, которое обозначает соответствующую степень «удовлетворенности» агента. Полная спецификация функции полезности обеспечивает возможность принимать рациональные решения, в следующих двух случаях. Во-первых, если имеются конфликтующие цели, такие, что могут быть достигнуты только некоторые из них, то функция полезности позволяет найти приемлемый компромисс. Во-вторых, если имеется несколько целей, к которым может стремиться агент, но ни одна из них не может быть достигнута со всей определенностью, то функция полезности представляет удобный способ взвешенной оценки вероятности успеха с учетом важностей целей.

Таким образом, технология моделирования динамических систем на основе мультиагентного подхода может служить инструментом комплексного анализа и прогноза развития ситуации. Применение аппарата мультиагентного имитационного моделирования является целесообразным, так как многие из задач прогнозирования и анализа вариантов действий руководства можно решить только при условии детального описания моделей поведения конкретных субъектов экономики, что достигается в рамках агентного моделирования. Разработка агентных систем сама по себе сложнее, но получившийся результат будет более гибким и позволит автоматизировать те виды деятельности человека, которые требуют большего интеллекта.

Литература: Иванов А. Агенты и мультиагентные системы [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://aivanoff.blogspot.com/ Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход / Пер. с англ. и ред. К. А. Птицына. – 2-е изд. – М.: Вильямс, 2006. Nilsson N.J. Artificial Intelligence: A New Synthesis. Morgan Kaufmann, San Mateo, California, 1998. Системы управления [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.adalius.ru/