О ВОЗМОЖНОСТИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ
КОМАНДНОЙ РАБОТЫ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ
МУЛЬТИАГЕНТОВ
Саратовский государственный технический университет
ВВЕДЕНИЕ
В данной статье рассматривается понятие имитационного моделирования и возможность его применения при решении задач анализа процессов командной работы.
Термин «имитационное моделирование» связан как с процессом построения математической модели, так и с ее экспериментальным использованием с целью получить положительный эффект [3].
Научной основой имитационному моделированию послужили попытки русских ученых («Рассуждения по вопросам морской тактики», 1897г.) и («О влиянии движений корабля на находящиеся на нем грузы», 1888г.) изучить и систематизировать задачи моделирования кораблей.
В связи со сложностью моделей и описывающих их алгоритмов, имитационное моделирование не получало общественного применения, а лишь использовалось в научной деятельности. Переломным моментом стал период начала 1970-х гг., когда появились первые инструментальные средства имитационного моделирования, например, GPSS. Этот продукт позволил создавать модели средств массового обслуживания.
Период х гг. связан с активным развитием имитационного моделирования. Основными задачами были структуризация языка моделирования и повышение эффективности работы с ним. Большее количество пакетов имитационного моделирования разработано компаниями в США.
В настоящее время имитационное моделирование активно развивается за счет роста информационных технологий. Современные продукты включают в себя множество функций – от графического представления процессов до приемов объектно-ориентированного программирования.
АГЕНТНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
На данный момент в рамках имитационного моделирования устоялись три основные парадигмы. Они в основном отличаются подходом к решению проблемы. К ним относят:
− дискретно-событийные модели,
− системную динамику,
− агентное моделирование.
Вопрос выбора «лучшей» парадигмы по-прежнему открыт. Существуют приверженцы каждой из парадигм, считающие, что остальные подходы ненаучны, либо не могут решить поставленную задачу с необходимой точностью [2].
Чтобы представить возможности всех трех парадигм, рассмотрим их с точки зрения обеспечения абстракции моделей (рис. 1).
Рис 1. Уровни абстракции моделей
Системная динамика используется, как правило, для выявления причинно-следственных связей на глобальном уровне. В свою очередь, дискретно-событийная модель решает обратную задачу на более низком уровне абстракции (например, цепочки поставок).
Одним из новейших методом имитационного моделирования является агентное моделирование или ABM (англ. – agent-based model). Ключевой принцип данного подхода заключается в исследовании поведения набора уникальных агентов внутри системы. Под агентом подразумеваем активный элемент системы, моделирующий поведение некоторого объекта в процессах сбора и обработки информации от других агентов и внешней среды [1]. Этот метод также называется моделированием «снизу вверх».
Перечислим достоинства такого подхода.
1. Независимость. Агенты действуют автономно друг от друга;
2. Контроль и реакция. Агенты наделены ограниченным набором интеллекта, и действуют только внутри среды. Агенты также способны реагировать на изменения макро-уровня среды, базируясь на наборе правил;
3. Детализация. Погрешность модели определяется исключительно мощностью компьютера и степенью приближения к реальности.
Таким образом, за счет взаимодействия, как между агентами, так и с внешней средой, агентный подход позволяет решить задачу на любом уровне абстракции.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ КОМАНДНОЙ РАБОТЫ
Рассмотрим, как агентный подход может быть применен для решения задачи командной работы. К примеру, некоторая IT-компания выполняет бизнес-задачу разработки и поддержки собственного продукта. Такому процессу работы свойственны следующие характеристики.
1. Разработка производится в команде – сейчас бесспорным является факт, что один разработчик ничего не решает – все решает команда. Это актуализирует важнейшую задачу организации работы в команде и анализ ресурсов членов этой команды;
2. Каждый сотрудник обладает собственными компетенциями – как профессиональными, так и личностными;
3. Направления работы могут быть различны – от разработки новых решений до поддержки уже существующих, проверенных продуктов;
4. Необходимо учитывать динамику изменения ресурсов и качественной характеристики поступающих запросов.
Описав данный бизнес-процесс при помощи мультиагентов, мы получим следующую high-level (имеющую высокий уровень абстракции) схему (рис. 2).
Рис 2. Мультиагентная модель командой разработки
Данная задача четко описывается на языке мультиагентного моделирования. При этом успешность бизнес-процесса определяется исключительно состоянием среды. А степень абстракции модели определяется исходя из требований к исходной задаче.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, в статье показано, что для решения задачи моделирования процессов командной работы средством, позволяющим обеспечить нужный уровень абстракции, является мультиагентное имитационное моделирование.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Ивашкин -параметрическое моделирование интеллектуальных агентов и систем // Информационные технологии и системы. Вып. 4, Воронежская государственная технологическая академия. Воронеж, 2001. С. 33–37.
2. Карпов, агентов новая парадигма в имитационном моделировании. Электронный ресурс. - Режим доступа: http://mas. *****/files/npo/texts/karpov. pdf.
3. . Имитационные модели неопределенных систем. – Новосибирск: ВО «Наука». Сибирская издательская фирма, 1993 – 112 с. ISBN -2.
