№75-9
Розподіл ресурсів у системі децентралізованого управління
І.В. Новицький1, Ю.О. Шевченко1
1 Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», Дніпро, Україна
Coll.res.pap.nat.min.univ. 2023, 75:97-102
https://doi.org/10.33271/crpnmu/75.097
Full text (PDF)
АНОТАЦІЯ
Метою даної роботи є оптимізація процесів в децентралізованій системі при розподілу ресурсу між споживачами в умовах його дефіциту і неповної апріорної інформації.
Методика досліджень. Для досягнення поставленої мети використовувалися аналітичні методи у поєднанні з методами імітаційного моделювання процесів адаптивного налаштування оптимального режиму роботи децентралізованої системи.
Результати досліджень. Задача розподілу обмеженого ресурсу є типовою задачею дослідження операцій і при відомих її параметрах вирішується як задача умовної оптимізації. Однак, у децентралізованій системі у кожного із складових її елементів повна апріорна інформація про параметри задачі (усієї системи) відсутня. У такій ситуації нестача, а в крайньому випадку і повну відсутність апріорної інформації для кожного з елементів децентралізованої системи необхідно заповнити апостеріорною. Це вимагає узгодженої стратегії поведінки всіх елементів системи. У роботі запропоновано алгоритми поведінки елементів децентралізованої системи, які забезпечують оптимальне розв'язання задачі через певну кількість кроків управління, яка залежить від кількості вихідної інформації.
Наукова новизна. Запропоновано та досліджено алгоритми адаптивного налаштування децентралізованої системи, що забезпечує вихід на оптимальний режим її роботи при розподілі обмеженої кількості ресурсу між споживачами.
Практична значимість. Децентралізовані системи мають ряд переваг у порівнянні з традиційними системами управління різної структури: підвищену живучість, суттєве скорочення комунікаційної апаратури. Крім того, у певних випадках застосування децентралізованих систем є єдино можливим. З іншого боку, поява та розвиток сучасних малогабаритних засобів переробки інформації дозволяє технічно реалізувати для кожного елемента системи досить складні обчислювальні алгоритми. Тому вивчення та вирішення завдань підвищення ефективності роботи децентралізованих систем має очевидне практичне значення.
Ключові слова: децентралізована система, розподіл ресурсу, імітаційне моделювання, адаптивний алгоритм, апріорна інформація, живучість, математичні методи.
Перелік посилань
1. Новицький, І. В., & Ус, С. А. (2017). Сучасна теорія керування: навч. посіб. Національний гірничий університет. https://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/150797
2. Півняк, Г.Г., Проценко, С. М., Стаднік, М. І., & Ткачов, В. В. (2007). Деценталізоване керування. Національний гірничий університет.
3. Литвин, В.В. (2009). Мультиагентні системи підтримки прийняття рішень, що базуються на прецедентах та використовують адаптивні онтології. Радіоелектроніка. Інформатика. Управління, 2(21), 120–126.
4. Коноваленко, О. Е., & Брусенцев, В. О. (2019). Мультиагентні системи управління та підтримки прийняття рішень. Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Машинознавство та САПР, 1, 18–27.
5. Naumov, L., & Shalyto, A. (2003). Automata Theory for Multi-Agent Systems Implementation. Proceedings of Integration of Knowledge Intensive Multi-Agent Systems. MA, Boston.
6. Kravari, K., & Bassiliades, N. (2015). A Survey of Agent Platforms. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 18(1), 1–18.
7. Novitskyi, I., & Nachovnyi, А. (2011). Decentralized management in tasks of operational resource distribution. Mining electromechanics and automationаl, 87, 66–69. http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/599
8. Skobelev, P., Leitão, P., & Karnouskos, S. (Ed.). (2015). Multi-Agent Systems for Real Time Adaptive Resource Management. Industrial Agents: Emerging Applications of Software Agents in Industry, 207–229.
https://doi.org/10.1016/b978-0-12-800341-1.00012-7
