Обоснована целесообразность и перспективность разработки СППР оперативного развертывания, обновления многокомпонентных распределенных информационных веб-систем на основе мультиагентных технологий. Представлены модели и алгоритмы оптимизации оперативного планирования с использованием имитационного моделирования на основе сетей Петри.
Ключевые слова: мультиагентная система, агенты, сети петри, сппр.
1. Введение
Основной целью оперативного развертывания и поддержания актуальности веб-сервисов является безопасность системы в целом, внедрение нового функционала, автоматическое разрешение конфликтов, масштабирование систем, наследование функционала, решение рутинных задач.
Ключом к выполнению этой задачи является оперативно-ситуативного управления всеми используемыми информационными системами и координация версий модулей в рамках одного проекта или группы проектов внутри информационного пространства промышленного предприятия или организации. Важным фактором является индивидуализация управляющих воздействий (последовательность действий и их набор) в зависимости от задействованных модулей в рамах проекта.
Не маловажно учесть градацию сложности этой задачи в зависимости от многостадийной и мультивариантности связанных с нею технологических процессов разработки, как отдельных информационных сущностей, так и системы в целом. Примером факторов влияющих на сложность являются версионность, перекрёстные информационные зависимости модулей в рамках проекта [1, с. 16].
Также на сложность процесса разработки и обновления систем, а, следовательно, и на степень сложности решения поставленной задачи по оперативному планированию, влияет частота корректировок программного кода в течения рабочего процесса и темпы выхода обновлений взаимосвязанных компонентов системы используемых в проекте.
Таким образом, приходится иметь дело с большим потоком информационных сущностей, число и состав которых постоянно изменяется.
2. Мультиагентная система по поддержанию актуальности и доступности информации и информационных систем на предприятии.
2.1. Своевременное обновление информации как основа оперативно-управляющего воздействия.
Календарное планирование в частности составление графиков по выходу версий уже давно применяется на всех уровнях разработки. Помимо управленческо-организационных моментов нельзя забывать об информационном обеспечении и механизмах его реализующих.
Предлагаемая МАС может выступать как инструмент по поддержанию в актуальном состоянии, как информации, так и программных комплексов, используемых в распределенной структуре предприятия на всех стадиях производственного процесса. Интегрировавшись с системами управления производством и системами управления проектами и персоналом данная система может в автоматическом или автоматизированном режиме проверять доступность потенциально требующейся информации, как на зарегистрированных стадиях производственного процесса или проекта, так и на тех стадиях, которые могут потенциально ввестись с учетом ситуативного управления, которая может потребоваться на текущем стадии производственного процесса с учетом распределенной структуры предприятия.
С учетом больших объемом разрабатываемых программных продуктов в распределенной структуре предприятия возникают ситуации с рассогласованием имеющихся этапов и общей ситуации в рамках производственного процесса относительно производственных планов [2, c. 26]. Поэтому данный инструмент должен функционировать с учетом процессов протекающих по запланированным этапам и процессов, структура которых и, соответственно, запрашиваемые ресурсы и участвующие в них контрагенты является динамическим составом относительно времени. В связи с вышесказанным выбор пал на реализацию на основе мультиагентных систем, так как данные технологии позволяют применять такой комплекс алгоритмов и реализовывать такие модели, что проблема по оперативному информационному обеспечению и программному обеспечению для работы и принятия решений сглаживается. Интеграция может производиться как в масштабное производство, так и локальное, которое имеет большое число департаментов или же локализовано в рамках физически одного большого объекта. Соответственно необходимо ввести следующий состав агентов (рис. 1):
- Агент по адаптивности, т. е. агент который взаимодействует с данными по календарному плану по стадиям.
- Агент-планировщик, который в зависимости от стадии планирует, какая потребуется информация на текущей стадии и на следующей, и какая информация может быть введена в рамках этого этапа, даже если она не была запланирована.
- Агент-оптимизатор. Агент, который находит оптимальные решения по обновлению, т. е. что бы выполнить обновление в минимальные временные рамки с использованием минимальных ресурсов.
- Агент-координатор, который обеспечивает именно координацию в рамках всех рабочих станций, департаментов и поддерживает именно связь со всеми парадными компонентами.
- Агент-модератор, который проверяет доступность, как информации, так и программного комплекса.
- Агент-исполнитель, который реализует задания.
Рис. 1. Структура мультиагентной СППР
Соответственно это все можно заложить в общую модель и над ней можно ввести некоторого супервизора, который будет следить за эффективностью агентов, эффективностью обновлений и анализировать содержимое базы данных и базы знаний по успешным транзакциям обновления именно аппаратного и информационного обеспечения для последующей выработки скриптов более эффективного обновления.
2.2 Оптимизация процессов обновления согласно расписанию.
Перед нами стоит задача оптимально и с наименьшими временными затратами обеспечить проверку доступности информационных систем и информационных сущностей и проверку их актуальности. После проверки на актуальность перед нами также стоит задача согласно производственному графику уложиться в отведенное время по обновлению с целью актуализации информации предоставления определенных информационных сущностей и информационных систем в рамках производственного процесса на необходимых рабочих станциях предприятия. Задача упрощается при наличии однотипных компьютеров, но мы предполагаем, что предприятие имеет разветвленную структуру, и могут возникать также разрывы соединения как локального, так и интернет-канала. Поэтому мы имеем ситуацию с много вариантностью и перекрестных информационных потоков.
2.3 Проверка стадий по расписанию относительно возможностей их внедрения.
Как уже говорилось по составу агентов нам необходимо как проводить проверки, так и производить непосредственно обновления и размещения этих сущностей и систем, также мы закладываем возможность работы не только по строго заданному расписанию, но и выполнение распоряжений от связанных агентов в зависимости от ситуации. Поэтому необходим алгоритм, который бы проверял возможность реализуемости поставленной задачи, как с учетом плана, так и с учетом изменяющихся условий. При этом мы должны учитывать то, что в реальной жизни могут произойти отключения оборудования, разрывы сетей и помимо выполнения этого распоряжения нужно получить подтверждение правильности его выполнения. Поэтому необходимо формально описать данный алгоритм с использованием математического аппарата вложенных сетей Петри [3, с. 36]. Вершинами в данной сети мы будем представлять узел или некоторое оборудование, которое соответствует определенному маршруту.
Математическая сеть описывается кортежем
,
где Р — множество позиций, представленных отдельными программными модулями и их версиями; Т — множество зависимостей между компонентами систем и модулями; F — функция инцидентностей позиций и переходов, определяющая для рассматриваемого требования к обслуживанию агрегат-источник и агрегат-исполнитель; С — функция цвета маркера, сигнализирующая о принадлежности перехода к определенному программному модулю; 
– модельное время, отнесенное ко всем компонентам сети Р, Т, F, М0; 
— условия выполнения переходов, отнесенных к компонентам сети, входным и выходным позициям; К — емкость маркеров в позициях с учетом С; М0 — вектор начальной маркировки, компоненты которого помечают закрытые позиции при поступлении требования на обслуживание.
Срабатывание каждого перехода из множества T{t1, t2,..., t11} определяется наличием сигнала на выходе определенного модуля некоторой версии. Возможность осуществления перехода в одну из позиций Р определяется с учетом значений параметров сети F (Аlk, А(l+1)(к+1)), идентифицирующих агрегат-исполнитель следующего требования, и вектора М0, компоненты которого помечают закрытые позиции при поступлении требования на обновление. Аргументы функции Аlk, А(l+1)(k+1) представляют соответственно модуль-источник и модуль-приемник требования на обновление. Вектор М0 характеризуется переменной размерностью, которая зависит от этапа обработки и определяет общее число модулей-приемников требования на обновление. Закрытые позиции помечаются как 0, допустимые как 1.
Объединённые в группы модули имеют соответствующее входное и выходное условие работы (переход), что представлено на сети множеством стрелок. Согласно этим условиям проверяется занятость модуля на момент поступления требования на обновления. В случае успешной проверки, т. е., когда агрегат-приемник свободен (рlk = 0), на время Dф ему присваивается значение 1.
С учетом того, что выбран аппарат мультиагентной системы и то, что у нас внедрен агент, который будет наблюдать и анализировать уже произошедшие ситуации с выработкой наиболее оптимального скрипта, особой важностью для него является исследование невыполнимых распоряжений [4, с. 38]. Такое будет происходить, если на основе данной структуры мы получим не доступность определенных позиций, или возникнут такие переходы, которые нельзя осуществить, поэтому необходимо сформировать в базе знаний некий набор корректирующих воздействий на эту структуру, что бы в рамках дальнейшей работы не возникало узких мест, и устранять имеющиеся узкие места. Это должны реализовывать непосредственно агенты.
3. Выводы
На основе разработанных моделей и алгоритмов возможна реализация интеллектуальной мультиагентной системы поддержки принятия решений по планированию и возможности обновления программного обеспечения многокомпонентных информационных систем.
Агентная система при использовании имитационной модели может определить возможность и оптимальность проведения установки обновлений, а благодаря агенту по анализу предыдущего опыта выработать оптимальные шаги по достижению результата. Несмотря на высокую автономность системы в целом, есть необходимость в управленческом воздействии и контроле, поэтому данная разработка относится к системам поддержки принятия решений.
Литература:
1. Измайлов И. А. Система управления версиями сайтов для образовательных учреждений Вологодской области // Молодежь и высокие технологии: материалы всероссийской студенческой олимпиады (Всероссийский конкурс компьютерных программ). — Вологда: ВоГТУ, 2011. — С. 15–17.
2. Измайлов И. А., Бахтенко Е. А. Организация информационной поддержки на промышленном предприятии // Труды Международной научно-методической конференции «Информатизация инженерного образования» — ИНФОРИНО-2014 (Москва, 15–16 апреля 2014 г.). — М.: Издательство МЭИ, 2014. — С. 27–30.
3. Питерсон Д. Теория сетей Петри и моделирование систем — Москва, 1984 — С. 264.
4. Измайлов И. А., Суконщиков А. А. Проектирование системы управления ресурсами предприятия на основе многоагентных систем // «Научная дискуссия: инновации в современном мире»: материалы VII международной заочной научно-практической конференции. Часть I. (05 декабря 2012 г.) — Москва: Изд. «Международный центр науки и образования», 2012. — С. 35–39.
