🗊Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи

Категория: Новости

Нажмите для полного просмотра!
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №1Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №2Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №3Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №4Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №5Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №6Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №7Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №8Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №9Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №10Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №11Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №12Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №13Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №14Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №15Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №16Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №17Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №18Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №19Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №20Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №21Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №22Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №23Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №24Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №25Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №26Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №27Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №28Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №29Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №30Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №31Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №32Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №33Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №34Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №35Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №36Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №37Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №38Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №39Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №40Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №41Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №42Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №43Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №44Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №45Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №46Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №47Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №48Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №49Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №50Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №51Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №52Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №53Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №54Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №55Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №56Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №57Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №58Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №59Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №60Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №61Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №62Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №63Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №64Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №65Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №66Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №67Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №68Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №69Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №70Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №71Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №72Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №73Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №74Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №75Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №76Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №77Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №78Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №79Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №80Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №81Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №82Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №83Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №84Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №85Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №86Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №87Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №88Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №89Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №90Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №91Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №92

Вы можете ознакомиться и скачать Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи. Презентация содержит 92 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.


Слайды и текст этой презентации

Слайд 1
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №1
Описание слайда:

Слайд 2



Содержание
Введение
Вызовы экономики реального времени
Задача управления ресурсами в реальном времени
Мультиагентный подход к решению сложных задач управления ресурсами в реальном времени
Оценка выгоды перехода к реальному времени
Примеры промышленных внедрений первого поколения
Текущие проекты второго поколения
Преимущества подхода
Перспективы
Выводы
Описание слайда:
Содержание Введение Вызовы экономики реального времени Задача управления ресурсами в реальном времени Мультиагентный подход к решению сложных задач управления ресурсами в реальном времени Оценка выгоды перехода к реальному времени Примеры промышленных внедрений первого поколения Текущие проекты второго поколения Преимущества подхода Перспективы Выводы

Слайд 3



Немного истории
1990 г. – начало научного сотрудничества Самарских филиалов ИМАШ РАН и ФИАН             с Открытым университетом (г. Лондон) в области мультиагентных систем
1991 – 1996 гг. – создание научно-производственной компании «АртЛог» для разработки и применения мультиагентных систем в образовании
1997 г. – создание научно-производственной компании «Генезис знаний» для разработки мультиагентных систем в сфере социальных сервисов е-Правительства для населения
2000 г. – создание на базе НПК «Генезис знаний» компании Magenta Technology (UK), получившей венчурное инвестирование со стороны Европейских фондов
2001 – 2008 гг. – создание в Magenta Technology (UK) промышленных мультиагентных систем на платформе первого поколения по управлению мобильными ресурсами: танкерами, грузовиками, такси, сдачей машин в аренду и ряда других
2009 г. – образование группы компаний «Генезис знаний» и создание научно-производственной компании «Разумные решения» (Smart Solutions) для решения задач управления ресурсами, и, совместно со СПИИРАН, и Rzevski Solution, развертывание работ по разработке отечественной платформы для построения мультиагентных систем для управления ресурсами в реальном времени  
2009 - 2011 г. – первые отечественные проекты по созданию промышленных мультиагентных систем в интересах отечественного аэрокосмического комплекса, производственных и транспортных предприятий
2011 г. – создание НПК «Интеллектуальные платформы и системы» сотрудниками СПИИРАН и НПК «Разумные решения» (Сколково)
Начало работ по созданию второго поколения сетецентрических мультиагентных систем  для решения сложных задач для предприятий национального масштаба
Описание слайда:
Немного истории 1990 г. – начало научного сотрудничества Самарских филиалов ИМАШ РАН и ФИАН с Открытым университетом (г. Лондон) в области мультиагентных систем 1991 – 1996 гг. – создание научно-производственной компании «АртЛог» для разработки и применения мультиагентных систем в образовании 1997 г. – создание научно-производственной компании «Генезис знаний» для разработки мультиагентных систем в сфере социальных сервисов е-Правительства для населения 2000 г. – создание на базе НПК «Генезис знаний» компании Magenta Technology (UK), получившей венчурное инвестирование со стороны Европейских фондов 2001 – 2008 гг. – создание в Magenta Technology (UK) промышленных мультиагентных систем на платформе первого поколения по управлению мобильными ресурсами: танкерами, грузовиками, такси, сдачей машин в аренду и ряда других 2009 г. – образование группы компаний «Генезис знаний» и создание научно-производственной компании «Разумные решения» (Smart Solutions) для решения задач управления ресурсами, и, совместно со СПИИРАН, и Rzevski Solution, развертывание работ по разработке отечественной платформы для построения мультиагентных систем для управления ресурсами в реальном времени 2009 - 2011 г. – первые отечественные проекты по созданию промышленных мультиагентных систем в интересах отечественного аэрокосмического комплекса, производственных и транспортных предприятий 2011 г. – создание НПК «Интеллектуальные платформы и системы» сотрудниками СПИИРАН и НПК «Разумные решения» (Сколково) Начало работ по созданию второго поколения сетецентрических мультиагентных систем для решения сложных задач для предприятий национального масштаба

Слайд 4



В офисе компании Magenta Technology (Самара)
Описание слайда:
В офисе компании Magenta Technology (Самара)

Слайд 5



Новые вызовы экономики реального времени 
Растет сложность принятия решений по управлению бизнесом
Неопределенность: трудно предсказать изменения спроса и предложения
Событийность: часто случаются события, которые меняют планы
Ситуативность: решение надо принимать по ситуации
Многофакторность: много разных критериев, предпочтений и ограничений
Высокая связность: принятие одного решения вызывает изменение других
Индивидуальность: потребители требуют все более индивидуального подхода
Конфликты: все больше участников с противоречивыми интересами 
Трудоемкость: слишком много опций, чтобы просчитать последствия   
Усиливается динамика принятия решений в ходе управления
Требуется высокая оперативность для принятия решений
Идут постоянные изменения спроса и предложения
Сокращается время на ответ - решения принимаются под прессом времени
Необходимо постоянно балансировать между разными критериями 
Надо непрерывно считать экономику вариантов и менять цены динамически 
Нужны постоянные взаимодействия с клиентами и поставщиками …
Описание слайда:
Новые вызовы экономики реального времени Растет сложность принятия решений по управлению бизнесом Неопределенность: трудно предсказать изменения спроса и предложения Событийность: часто случаются события, которые меняют планы Ситуативность: решение надо принимать по ситуации Многофакторность: много разных критериев, предпочтений и ограничений Высокая связность: принятие одного решения вызывает изменение других Индивидуальность: потребители требуют все более индивидуального подхода Конфликты: все больше участников с противоречивыми интересами Трудоемкость: слишком много опций, чтобы просчитать последствия Усиливается динамика принятия решений в ходе управления Требуется высокая оперативность для принятия решений Идут постоянные изменения спроса и предложения Сокращается время на ответ - решения принимаются под прессом времени Необходимо постоянно балансировать между разными критериями Надо непрерывно считать экономику вариантов и менять цены динамически Нужны постоянные взаимодействия с клиентами и поставщиками …

Слайд 6



Мультиагентная технология 
для управления ресурсами в реальном времени
Иерархии больших программ 
Последовательное выполнение операций 
Инструкции сверху вниз 
Централизованные решения 
Управляются данными 
Предсказуемость 
Стабильность 
Стремление уменьшать сложность 
Тотальный контроль
Описание слайда:
Мультиагентная технология для управления ресурсами в реальном времени Иерархии больших программ Последовательное выполнение операций Инструкции сверху вниз Централизованные решения Управляются данными Предсказуемость Стабильность Стремление уменьшать сложность Тотальный контроль

Слайд 7



Мультиагентный подход в военном деле
Описание слайда:
Мультиагентный подход в военном деле

Слайд 8



Развитие мультиагентного подхода 
Начало в 1970-ые годы…
Объектно-ориентированное программирование, искусственный интеллект, параллельные вычисления, телекоммуникации
Традиционно базировались на логике (Wooldridge, etc)
Наш подход bio-inspired (Van Brussel, Paulo Letao, etc) но базирующийся на ключевых идеях:
Ilya Prigozhin in Physics (auto-catalytic reactions), 
Marvin Minsky in Psychology (society of mind), 
Artur Kestler in Biology (holonic systems)
Ключевые слова: self-organisation and evolution, synergy, non-linear thermodynamics, collective (emergent) intelligence
Первые применения: Internet e-commerce 
Текущие применения: логистика, извлечение знаний, понимание текста и другие  
Будущее: Web-Intelligence
Описание слайда:
Развитие мультиагентного подхода Начало в 1970-ые годы… Объектно-ориентированное программирование, искусственный интеллект, параллельные вычисления, телекоммуникации Традиционно базировались на логике (Wooldridge, etc) Наш подход bio-inspired (Van Brussel, Paulo Letao, etc) но базирующийся на ключевых идеях: Ilya Prigozhin in Physics (auto-catalytic reactions), Marvin Minsky in Psychology (society of mind), Artur Kestler in Biology (holonic systems) Ключевые слова: self-organisation and evolution, synergy, non-linear thermodynamics, collective (emergent) intelligence Первые применения: Internet e-commerce Текущие применения: логистика, извлечение знаний, понимание текста и другие Будущее: Web-Intelligence

Слайд 9



Классификации агентов
Описание слайда:
Классификации агентов

Слайд 10



Примеры МАС компаний
Weinestein Technologies – http://www.weinstein.com
NuTech – http://www.nutech.com
Living Systems – http://www.livingsystems.com
AgentBuilder - http:// www.agentbuilder.com 
Quarterdeck - http:// arachnid.qdeck.com
GeneralMagic - http://www.genmagic.com
Intelligent Reasoning System 
- http://members.home.net:80/marcush/IRS
 BiosGroup – http: www.eurobios.com
 LostWax – http://www.lostwax.com

Около 30 компаний на рынке.
Более 100 университетских проектов.
Описание слайда:
Примеры МАС компаний Weinestein Technologies – http://www.weinstein.com NuTech – http://www.nutech.com Living Systems – http://www.livingsystems.com AgentBuilder - http:// www.agentbuilder.com Quarterdeck - http:// arachnid.qdeck.com GeneralMagic - http://www.genmagic.com Intelligent Reasoning System - http://members.home.net:80/marcush/IRS BiosGroup – http: www.eurobios.com LostWax – http://www.lostwax.com Около 30 компаний на рынке. Более 100 университетских проектов.

Слайд 11



Постоянный поиск соответствий между конкурирующими и кооперирующими               агентами потребностей и возможностей на виртуальном рынке системы позволяет строить решение любой сложной задачи как динамическую сеть связей,  
гибко изменяемую в реальном времени.
Описание слайда:
Постоянный поиск соответствий между конкурирующими и кооперирующими агентами потребностей и возможностей на виртуальном рынке системы позволяет строить решение любой сложной задачи как динамическую сеть связей, гибко изменяемую в реальном времени.

Слайд 12



Метод сопряженных взаимодействий         в ПВ сетях
Фиксируется множество сопряженных (в общем случае, неоднородных) элементов системы, каждый из которых обладает определенными ресурсами и потребностями в других ресурсах.
Описываются индивидуальные цели и критерии принятия решения элементами системы, а также их предпочтения и ограничения. 
Определяются правила и протоколы (регламенты) сопряженных взаимодействий между элементами, позволяющие выявлять конфликты и находить компромиссы между элементами.
С помощью специальных инструментальных средств программирования разрабатывается программа моделирования сопряженных взаимодействий.
С помощью этой программы строится первоначальная ПВ-сеть, определяющая начальное распределение ресурсов. 
Если состояние ресурсов или потребности в них изменяются с приходом новых событий, то ПВ-сеть перестраивается с целью разрешения конфликтов, причем только в той части, которая непосредственно связана с изменениями.
Решение задачи распределения ресурсов считается найденным, когда ни один элемент ПВ-сети не может улучшить свое состояние в сети.
Описание слайда:
Метод сопряженных взаимодействий в ПВ сетях Фиксируется множество сопряженных (в общем случае, неоднородных) элементов системы, каждый из которых обладает определенными ресурсами и потребностями в других ресурсах. Описываются индивидуальные цели и критерии принятия решения элементами системы, а также их предпочтения и ограничения. Определяются правила и протоколы (регламенты) сопряженных взаимодействий между элементами, позволяющие выявлять конфликты и находить компромиссы между элементами. С помощью специальных инструментальных средств программирования разрабатывается программа моделирования сопряженных взаимодействий. С помощью этой программы строится первоначальная ПВ-сеть, определяющая начальное распределение ресурсов. Если состояние ресурсов или потребности в них изменяются с приходом новых событий, то ПВ-сеть перестраивается с целью разрешения конфликтов, причем только в той части, которая непосредственно связана с изменениями. Решение задачи распределения ресурсов считается найденным, когда ни один элемент ПВ-сети не может улучшить свое состояние в сети.

Слайд 13
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №13
Описание слайда:

Слайд 14



Онтологический подход 
к описанию ситуаций
Описание слайда:
Онтологический подход к описанию ситуаций

Слайд 15
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №15
Описание слайда:

Слайд 16
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №16
Описание слайда:

Слайд 17
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №17
Описание слайда:

Слайд 18
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №18
Описание слайда:

Слайд 19



Интерактивное взаимодействие с пользователями 
через мобильное устройство
Описание слайда:
Интерактивное взаимодействие с пользователями через мобильное устройство

Слайд 20



Модель мира агентов грузовика
Описание слайда:
Модель мира агентов грузовика

Слайд 21



Метод сопряженных взаимодействий                                   с компенсациям
Описание слайда:
Метод сопряженных взаимодействий с компенсациям

Слайд 22



Логика мультиагентного планирования
Описание слайда:
Логика мультиагентного планирования

Слайд 23
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №23
Описание слайда:

Слайд 24
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №24
Описание слайда:

Слайд 25
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №25
Описание слайда:

Слайд 26



Модели организации перевозок
Модель «С возвращением на базу». 
       Для заказа бронируется  грузовик, в расписании которого на момент заказа есть “окно”. Если погрузка осуществляется в другом городе, то грузовик должен прибыть туда ко времени погрузки. Отмена бронирования грузовика под заказ не допускается. После выполнения заказа грузовик возвращается в пункт базирования.
Модель «Без возвращения». 
       После выполнения заказа грузовик остается в конечном пункте заказа, не возвращаясь на базу, где ожидает следующий заказ.
Модель «Опоздания со штрафами».
         Допускается планирование заказов с опозданиями, т.е. когда фактический момент начала заказа позже требуемого в заказе. При этом из прибыли вычитаются штрафы, пропорционально времени опоздания. Если величина штрафа превышает возможную прибыль от выполнения заказа, то такой заказ не планируется. После выполнения заказа грузовик остается в пункте назначения.
Модель «Адаптивное планирование со штрафами». 
       Совпадает с предыдущей, однако допускается адаптивное перебронирование грузовика под новый заказ в случае, если прибыль от нового заказа превышает прибыль от прежде запланированного. Таким образом, при поступлении заказа осуществляется перераспределение уже размещенных заказов и ищется новое, более выгодное по прибыли решение.
Описание слайда:
Модели организации перевозок Модель «С возвращением на базу». Для заказа бронируется грузовик, в расписании которого на момент заказа есть “окно”. Если погрузка осуществляется в другом городе, то грузовик должен прибыть туда ко времени погрузки. Отмена бронирования грузовика под заказ не допускается. После выполнения заказа грузовик возвращается в пункт базирования. Модель «Без возвращения». После выполнения заказа грузовик остается в конечном пункте заказа, не возвращаясь на базу, где ожидает следующий заказ. Модель «Опоздания со штрафами». Допускается планирование заказов с опозданиями, т.е. когда фактический момент начала заказа позже требуемого в заказе. При этом из прибыли вычитаются штрафы, пропорционально времени опоздания. Если величина штрафа превышает возможную прибыль от выполнения заказа, то такой заказ не планируется. После выполнения заказа грузовик остается в пункте назначения. Модель «Адаптивное планирование со штрафами». Совпадает с предыдущей, однако допускается адаптивное перебронирование грузовика под новый заказ в случае, если прибыль от нового заказа превышает прибыль от прежде запланированного. Таким образом, при поступлении заказа осуществляется перераспределение уже размещенных заказов и ищется новое, более выгодное по прибыли решение.

Слайд 27



Пример из 4 городов и 5 заказов
Описание слайда:
Пример из 4 городов и 5 заказов

Слайд 28



Движение  грузовика
Описание слайда:
Движение грузовика

Слайд 29



Планирование  100 заказов
Описание слайда:
Планирование 100 заказов

Слайд 30



Расчетные оценки эффективности грузоперевозок за счет адаптивности
Описание слайда:
Расчетные оценки эффективности грузоперевозок за счет адаптивности

Слайд 31



Оценка роста прибыли  компании                     при переходе к реальному времени
Описание слайда:
Оценка роста прибыли компании при переходе к реальному времени

Слайд 32



Оценка возможности сокращения числа грузовиков за счет перехода к реальному времени
Описание слайда:
Оценка возможности сокращения числа грузовиков за счет перехода к реальному времени

Слайд 33



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 34



Первые промышленные проекты в транспортной логистике 2000-2008
Мультиагентная система для управления танкерами для компании Tankers International (UK);
Мультиагентная система для управления грузовиками для компании GIST (UK);
Мультиагентная система для управления такси для компании Addison Lee (UK);
Мультиагентная система для управления сдачи машин в аренду для компании Avis (UK);
Мультиагентная ситсема для управления курьерами CitySprint (UK)
Описание слайда:
Первые промышленные проекты в транспортной логистике 2000-2008 Мультиагентная система для управления танкерами для компании Tankers International (UK); Мультиагентная система для управления грузовиками для компании GIST (UK); Мультиагентная система для управления такси для компании Addison Lee (UK); Мультиагентная система для управления сдачи машин в аренду для компании Avis (UK); Мультиагентная ситсема для управления курьерами CitySprint (UK)

Слайд 35



Отечественные проекты 2009-2011
Аэрокосмический комплекс
РКК «Энергия»: 
Динамическое планирование программы полетов и грузопотока МКС
Управление нештатными и аварийными ситуациями
РосКосмос - Космодром «Байконур»: Динамическое планирование программы стартов ракет (СПИИРАН)
Airbus/Университет  г. Кёльна, Германии: моделирование процессов управления наземными сервисами аэропорта на основе RFID-чипов
РФФИ: Коллективное управление роем спутников
Машиностроение
ЦСКБ-Прогресс, Тяжмаш, Ижевский мотозавод: Внутрицеховое планирование станков и рабочих в реальном времени
Транспорт
ИПУ РАН, ТЭК «РусГлобал» и «Пролоджикс», EI Tech (USA): Динамическое планирование грузовых перевозок на основе GPS навигации
РЖД 
Минобрнауки России: Динамическое управление грузовыми РЖД перевозками 
НИИАС: Сетецентрическая платформа для управления ресурсами РЖД 
РФФИ: Высокоскоростной интеллектуальный пассажирский транспорт
Описание слайда:
Отечественные проекты 2009-2011 Аэрокосмический комплекс РКК «Энергия»: Динамическое планирование программы полетов и грузопотока МКС Управление нештатными и аварийными ситуациями РосКосмос - Космодром «Байконур»: Динамическое планирование программы стартов ракет (СПИИРАН) Airbus/Университет г. Кёльна, Германии: моделирование процессов управления наземными сервисами аэропорта на основе RFID-чипов РФФИ: Коллективное управление роем спутников Машиностроение ЦСКБ-Прогресс, Тяжмаш, Ижевский мотозавод: Внутрицеховое планирование станков и рабочих в реальном времени Транспорт ИПУ РАН, ТЭК «РусГлобал» и «Пролоджикс», EI Tech (USA): Динамическое планирование грузовых перевозок на основе GPS навигации РЖД Минобрнауки России: Динамическое управление грузовыми РЖД перевозками НИИАС: Сетецентрическая платформа для управления ресурсами РЖД РФФИ: Высокоскоростной интеллектуальный пассажирский транспорт

Слайд 36



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 37



Параметры транспортной сети:
Параметры транспортной сети:

4500 заказов в день
Сложная структура заказов
Множество возможных консолидаций заказов
Малое число заказов, дающих полную загрузку
Малое число заказов, от которых можно отказаться
Важность заказов требует комплексного планирования – цена ошибки велика
600 мест назначения
Множество мелких заказов
3 перевалочные базы
9 пунктов обмена прицепов
140 собственных грузовиков различного типа
 20 привлеченных транспортных средств
Графики доступности привлеченного транспорта
Различные схемы оплаты
Описание слайда:
Параметры транспортной сети: Параметры транспортной сети: 4500 заказов в день Сложная структура заказов Множество возможных консолидаций заказов Малое число заказов, дающих полную загрузку Малое число заказов, от которых можно отказаться Важность заказов требует комплексного планирования – цена ошибки велика 600 мест назначения Множество мелких заказов 3 перевалочные базы 9 пунктов обмена прицепов 140 собственных грузовиков различного типа 20 привлеченных транспортных средств Графики доступности привлеченного транспорта Различные схемы оплаты

Слайд 38
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №38
Описание слайда:

Слайд 39



Основные преимущества (До/После)
Описание слайда:
Основные преимущества (До/После)

Слайд 40



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 41
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №41
Описание слайда:

Слайд 42
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №42
Описание слайда:

Слайд 43
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №43
Описание слайда:

Слайд 44
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №44
Описание слайда:

Слайд 45
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №45
Описание слайда:

Слайд 46



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 47
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №47
Описание слайда:

Слайд 48
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №48
Описание слайда:

Слайд 49
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №49
Описание слайда:

Слайд 50
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №50
Описание слайда:

Слайд 51
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №51
Описание слайда:

Слайд 52
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №52
Описание слайда:

Слайд 53
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №53
Описание слайда:

Слайд 54
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №54
Описание слайда:

Слайд 55
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №55
Описание слайда:

Слайд 56
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №56
Описание слайда:

Слайд 57
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №57
Описание слайда:

Слайд 58



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 59



Поддержка высокой сложности производства
Поддержка высокой сложности производства
Необходимость принятия решений в реальном времени
Наличие конфликтных интересов между различными участниками
Индивидуальный подход к каждому заказу и ресурсу
Поддержка постоянных инноваций и изменений
Необходимость адаптивной обработки событий в реальном времени, например: приход нового важного заказа, отмена уже принятого заказа, поломка оборудования, задержка поставки материалов, незапланированный отпуск ключевого сотрудника и другие
Ориентация на мелкосерийное производство
Разнообразие изделий, станков и квалификаций рабочих
Необходимость контроля изменений плана 
Необходимость ручной доводки производственных планов
Сочетание стадий планирования и исполнения плана
Необходимость экономного использования ресурсов и высокого уровня сервиса
Оперативный контроль технологии и планов производства
Описание слайда:
Поддержка высокой сложности производства Поддержка высокой сложности производства Необходимость принятия решений в реальном времени Наличие конфликтных интересов между различными участниками Индивидуальный подход к каждому заказу и ресурсу Поддержка постоянных инноваций и изменений Необходимость адаптивной обработки событий в реальном времени, например: приход нового важного заказа, отмена уже принятого заказа, поломка оборудования, задержка поставки материалов, незапланированный отпуск ключевого сотрудника и другие Ориентация на мелкосерийное производство Разнообразие изделий, станков и квалификаций рабочих Необходимость контроля изменений плана Необходимость ручной доводки производственных планов Сочетание стадий планирования и исполнения плана Необходимость экономного использования ресурсов и высокого уровня сервиса Оперативный контроль технологии и планов производства

Слайд 60
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №60
Описание слайда:

Слайд 61
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №61
Описание слайда:

Слайд 62
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №62
Описание слайда:

Слайд 63
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №63
Описание слайда:

Слайд 64



Текущие результаты


Система начала работать в феврале 2011 и перераспределять ресурсы
Введены  140 рабочих и мест оборудования с новым оборудованием для инструментального цеха
Каждый день от 30 до 300 заказов приходит, каждый из 5 до 25 операций
В целом 25 пользователей вводят информацию, планируют и подтверждают операции, делают отчеты и т.д.
На момент 90% тех операций введены и используются в планировании 
В первые 3 месяца система показала что не менее 17 % работ имеют завышенную трудоемкость или некорректные исходные данные 
Полная прозрачность позволяет теперь формировать более обоснованно зарплаты и премии
Примерно 50% всех заказов считаются автоматически
Диспетчеры получили больше времени для улучшения решений
Сократилось время для обучения диспетчеров
Описание слайда:
Текущие результаты Система начала работать в феврале 2011 и перераспределять ресурсы Введены 140 рабочих и мест оборудования с новым оборудованием для инструментального цеха Каждый день от 30 до 300 заказов приходит, каждый из 5 до 25 операций В целом 25 пользователей вводят информацию, планируют и подтверждают операции, делают отчеты и т.д. На момент 90% тех операций введены и используются в планировании В первые 3 месяца система показала что не менее 17 % работ имеют завышенную трудоемкость или некорректные исходные данные Полная прозрачность позволяет теперь формировать более обоснованно зарплаты и премии Примерно 50% всех заказов считаются автоматически Диспетчеры получили больше времени для улучшения решений Сократилось время для обучения диспетчеров

Слайд 65



Примеры промышленных применений
Описание слайда:
Примеры промышленных применений

Слайд 66



Управление мобильными бригадами газовиков 
в реальном времени 
Высокая нагрузка на диспетчеров, несущих груз ответственности 
Сложность распределения большого количества заявок при ограниченных ресурсах и под прессом времени
Необходимость оперативно, гибко и эффективно реагировать в условиях неопределенности и быстро изменяющейся ситуации
Низкая эффективность работы мобильных бригад из-за неоптимального распределения ресурсов по заявкам, как результат задержки, высокий холостой пробег, простои или дефицит квалифицированных и оснащенных бригад
Необходимость  индивидуального подхода к каждой поступившей заявке и ресурсу
Недостаточная скоординированность работы бригады и диспетчера
Человеческий фактор как причина ошибок и недоразумений
Описание слайда:
Управление мобильными бригадами газовиков в реальном времени Высокая нагрузка на диспетчеров, несущих груз ответственности Сложность распределения большого количества заявок при ограниченных ресурсах и под прессом времени Необходимость оперативно, гибко и эффективно реагировать в условиях неопределенности и быстро изменяющейся ситуации Низкая эффективность работы мобильных бригад из-за неоптимального распределения ресурсов по заявкам, как результат задержки, высокий холостой пробег, простои или дефицит квалифицированных и оснащенных бригад Необходимость индивидуального подхода к каждой поступившей заявке и ресурсу Недостаточная скоординированность работы бригады и диспетчера Человеческий фактор как причина ошибок и недоразумений

Слайд 67



Функции системы
Ведение справочников бригад и смен
База знаний для формализации и накопления особенностей заказов и ресурсов
Интеллектуальная  поддержка принятия решения диспетчера в выборе ресурсов для выполнения заявок
Анализ ситуации в реальном времени
Выбор бригады, наиболее подходящей для выполнения задания
Построение маршрута движения бригады с учетом дорог, знаков ГИБДД, пробок и т.д.
Построение расписание движения бригады и времени доезда 
Адаптация расписания при возникновении непредвиденных событий
Минимизация времени доезда (как можно скорее на важных заявках)
Сокращение общего пробега (на заявках низкой значимости)
Мониторинг и контроль исполнения задания
Оперативное адаптивное планирование работ бригад по событиям в реальном времени (с изменением планов ранее назначенных работ)
Обеспечение индивидуального подхода к планированию каждого заказа
Отображение маршрутов и расписаний на электронной карте 
Мониторинг и контроль исполнения бизнес процессов с использованием экономичных мобильных телефонов
Перепланирование в случае расхождения плана и факта 
Интеграция с системой приема заявок (Call Center), учетными системами и другими
Построение отчетов по работе бригад
Описание слайда:
Функции системы Ведение справочников бригад и смен База знаний для формализации и накопления особенностей заказов и ресурсов Интеллектуальная поддержка принятия решения диспетчера в выборе ресурсов для выполнения заявок Анализ ситуации в реальном времени Выбор бригады, наиболее подходящей для выполнения задания Построение маршрута движения бригады с учетом дорог, знаков ГИБДД, пробок и т.д. Построение расписание движения бригады и времени доезда Адаптация расписания при возникновении непредвиденных событий Минимизация времени доезда (как можно скорее на важных заявках) Сокращение общего пробега (на заявках низкой значимости) Мониторинг и контроль исполнения задания Оперативное адаптивное планирование работ бригад по событиям в реальном времени (с изменением планов ранее назначенных работ) Обеспечение индивидуального подхода к планированию каждого заказа Отображение маршрутов и расписаний на электронной карте Мониторинг и контроль исполнения бизнес процессов с использованием экономичных мобильных телефонов Перепланирование в случае расхождения плана и факта Интеграция с системой приема заявок (Call Center), учетными системами и другими Построение отчетов по работе бригад

Слайд 68



Журнал заявок (цвет – статус)
Описание слайда:
Журнал заявок (цвет – статус)

Слайд 69



Заявки и ресурсы показываются на карте
Описание слайда:
Заявки и ресурсы показываются на карте

Слайд 70



Карта удобно и легко масштабируется
Описание слайда:
Карта удобно и легко масштабируется

Слайд 71



Центральный район с заявками
Описание слайда:
Центральный район с заявками

Слайд 72



Использование мобильных устройств
Описание слайда:
Использование мобильных устройств

Слайд 73



Варианты решений по планированию
Описание слайда:
Варианты решений по планированию

Слайд 74



Изменения в расписании
Описание слайда:
Изменения в расписании

Слайд 75



Намеченный маршрут исполнения заявок
Описание слайда:
Намеченный маршрут исполнения заявок

Слайд 76



Изменения по новому событию
Описание слайда:
Изменения по новому событию

Слайд 77



Запланированные заявки
Описание слайда:
Запланированные заявки

Слайд 78



Отчет по работе бригад
Описание слайда:
Отчет по работе бригад

Слайд 79



Динамика показателей консолидированного отчета
Описание слайда:
Динамика показателей консолидированного отчета

Слайд 80



Отчет по отклонениям
Описание слайда:
Отчет по отклонениям

Слайд 81



Отчет по эффективности работ бригад
Описание слайда:
Отчет по эффективности работ бригад

Слайд 82



Революционные изменения в транспортной логистике при переходе к реальному времени
Описание слайда:
Революционные изменения в транспортной логистике при переходе к реальному времени

Слайд 83



Технологические проблемы разработки МАС 
В условиях постоянных изменений в реальном времени очень трудно оценить, насколько текущее решение далеко от «оптимального»;
Решение зависит от истории событий (чувствительность ко времени);
«Эффект бабочки»: малые изменения на входе системы приводят к неожиданным для наблюдателя большим изменениям на выходе; 
Реакция системы может непредвиденно замедляться для наблюдателя в случае возникновения длинной цепочки изменений;
При повторном запуске, при тех же самых входных данных решение на выходе может оказаться другим (трудно создать «те же самые» входные условия, когда система никогда не останавливается);
В силу эволюционного подхода решение невозможно «откатить» назад, поскольку ситуация, как правило, непрерывно меняется;
При доработке вручную случаются интересные «казусы», если оператор не смог правильно оценить сложность ситуации и взаимные зависимости принятых и согласованных между собой агентами решений (оператор хочет отправить груз на конкретном грузовике – но тогда другие грузы «убегают» оттуда);
Решение системы часто трудно объяснить пользователю, поскольку оно формируется в процессе сотен и тысяч взаимодействий агентов («интерференция» влияний и потеря каузальности, т.е. причинно-следственных связей).
Описание слайда:
Технологические проблемы разработки МАС В условиях постоянных изменений в реальном времени очень трудно оценить, насколько текущее решение далеко от «оптимального»; Решение зависит от истории событий (чувствительность ко времени); «Эффект бабочки»: малые изменения на входе системы приводят к неожиданным для наблюдателя большим изменениям на выходе; Реакция системы может непредвиденно замедляться для наблюдателя в случае возникновения длинной цепочки изменений; При повторном запуске, при тех же самых входных данных решение на выходе может оказаться другим (трудно создать «те же самые» входные условия, когда система никогда не останавливается); В силу эволюционного подхода решение невозможно «откатить» назад, поскольку ситуация, как правило, непрерывно меняется; При доработке вручную случаются интересные «казусы», если оператор не смог правильно оценить сложность ситуации и взаимные зависимости принятых и согласованных между собой агентами решений (оператор хочет отправить груз на конкретном грузовике – но тогда другие грузы «убегают» оттуда); Решение системы часто трудно объяснить пользователю, поскольку оно формируется в процессе сотен и тысяч взаимодействий агентов («интерференция» влияний и потеря каузальности, т.е. причинно-следственных связей).

Слайд 84



Теория сложных систем      
и «эмержентный» интеллект (вспыхивающий)интеллект» интеллекта»?
Каждый агент может иметь степень удовлетворенности связью
Когда все агенты удовлетворены и не ищут новых связей – состояние «порядка», когда не удовлетворены,  и продолжают состоять в связи – близки  к «хаосу», разрывают связи – в состояние «хаоса» (нет связей)
В результате расписание формируется как набор неустойчивых равновесий (устойчивых неравновесий»)
Введение агента расписания, оценивающего состояние в целом, позволяет управлять точечными (адресными) «провокациями» например, разбивая уже сложившиеся фрагменты расписания и давая им возможность сложиться заново (при новых условиях), переключать стратегии агентам потребностей и возможностей и др.
Локальные взаимодействия порождают «глобальные структуры» (расписания), которые влияют на поведение образовавших их локальных взаимодействий
Новые события порождают, спонтанно, в заранее не известные моменты времени, автокаталитические реакции, самоускоряющие или самозамедляющие процесс реконструкции расписания
Число возрастающих сообщений на единицу площади сети можно рассматривать как рост «температуры» самоорганизующейся системы в проблемном участке?
Прирост значений показателей за единицу времени (или число тактов реакции) может характеризовать «сложность» и «умность» решения
Путь к созданию принципиально нового «искусственного интеллекта» (интеллектуальный резонатор), образованного  непростым взаимодействием очень простых агентов?
Описание слайда:
Теория сложных систем и «эмержентный» интеллект (вспыхивающий)интеллект» интеллекта»? Каждый агент может иметь степень удовлетворенности связью Когда все агенты удовлетворены и не ищут новых связей – состояние «порядка», когда не удовлетворены, и продолжают состоять в связи – близки к «хаосу», разрывают связи – в состояние «хаоса» (нет связей) В результате расписание формируется как набор неустойчивых равновесий (устойчивых неравновесий») Введение агента расписания, оценивающего состояние в целом, позволяет управлять точечными (адресными) «провокациями» например, разбивая уже сложившиеся фрагменты расписания и давая им возможность сложиться заново (при новых условиях), переключать стратегии агентам потребностей и возможностей и др. Локальные взаимодействия порождают «глобальные структуры» (расписания), которые влияют на поведение образовавших их локальных взаимодействий Новые события порождают, спонтанно, в заранее не известные моменты времени, автокаталитические реакции, самоускоряющие или самозамедляющие процесс реконструкции расписания Число возрастающих сообщений на единицу площади сети можно рассматривать как рост «температуры» самоорганизующейся системы в проблемном участке? Прирост значений показателей за единицу времени (или число тактов реакции) может характеризовать «сложность» и «умность» решения Путь к созданию принципиально нового «искусственного интеллекта» (интеллектуальный резонатор), образованного непростым взаимодействием очень простых агентов?

Слайд 85



Общие проблемы разработки МАС 
Опыт разработки указанных приложений показал следующие важные особенности этого процесса:
Продажа инновационных разработок требует участия разработчиков и занимает много времени (от 3 до 18 месяцев);
Критически важные для бизнеса приложения требуют затрат времени примерно в 3 раза больше, чем ожидается в начале;
Объем разработки мультиагентной системы управления («движка») занимает не более 25% общего времени, все остальное время тратиться на вопросы, связанные с базами данных, интерфейсом пользователя и т.д.;
Разработка первой версии мультиагентной системы для управления ресурсами занимает от 3 до 6 месяцев;
Внедрение разработки часто занимает больше времени, чем сама разработка;
Примерное соотношение затрат труда (человеко-месяцев) по основным фазам проекта (на примере системы для аренды машин): проектирование - 10, разработка – 60, тестирование – 20, поставка и внедрение – 40 (на 6 станциях);
Разработанная система должна «выжить» в условиях постоянных ошибок пользователей;
Пользователи должны быть мотивированы на внедрение системы, в идеале, оплачиваться по результатам внедрения;
Пользователи должны иметь возможность вручную дорабатывать расписания, поскольку всегда есть факторы, которые не представляется возможным учесть при принятии решений.
Описание слайда:
Общие проблемы разработки МАС Опыт разработки указанных приложений показал следующие важные особенности этого процесса: Продажа инновационных разработок требует участия разработчиков и занимает много времени (от 3 до 18 месяцев); Критически важные для бизнеса приложения требуют затрат времени примерно в 3 раза больше, чем ожидается в начале; Объем разработки мультиагентной системы управления («движка») занимает не более 25% общего времени, все остальное время тратиться на вопросы, связанные с базами данных, интерфейсом пользователя и т.д.; Разработка первой версии мультиагентной системы для управления ресурсами занимает от 3 до 6 месяцев; Внедрение разработки часто занимает больше времени, чем сама разработка; Примерное соотношение затрат труда (человеко-месяцев) по основным фазам проекта (на примере системы для аренды машин): проектирование - 10, разработка – 60, тестирование – 20, поставка и внедрение – 40 (на 6 станциях); Разработанная система должна «выжить» в условиях постоянных ошибок пользователей; Пользователи должны быть мотивированы на внедрение системы, в идеале, оплачиваться по результатам внедрения; Пользователи должны иметь возможность вручную дорабатывать расписания, поскольку всегда есть факторы, которые не представляется возможным учесть при принятии решений.

Слайд 86



Преимущества технологии
Позволяет создавать интеллектуальные системы нового класса для управления ресурсами в реальном времени
Дают результаты, сопоставимые с результатами работы людей;
Поддерживают полный цикл управления, присущий автономным живым организмам;
Исповедуют новую концепцию «эмерджентного интеллекта», основанного на коллективных взаимодействиях
Возможность предприятиям переходить к экономике реального времени
Повышает эффективность использования ресурсов, качество обслуживания, снижает затраты денег и времени, риски и штрафы
Решает сложные задачи производственного и транспортного планирования за счет перехода от перебора - к поиску конфликтов и компромиссов 
Поддерживает непрерывное перепланирование в реальном времени с быстрой и гибкой реакцией на событиям
Обеспечивает индивидуальный подход для каждого заказа и ресурса
Помогает снизить зависимость от персоналий в принятии решений
Снижает затраты на разработку за счет повторного использование кода при переходе к новым сферам применений и усложнении решения
Дает возможность моделирования «если-то» для оптимизации решений
Создает надежную и масштабируемую платформу для роста сложности решаемых задач и развития бизнеса
Описание слайда:
Преимущества технологии Позволяет создавать интеллектуальные системы нового класса для управления ресурсами в реальном времени Дают результаты, сопоставимые с результатами работы людей; Поддерживают полный цикл управления, присущий автономным живым организмам; Исповедуют новую концепцию «эмерджентного интеллекта», основанного на коллективных взаимодействиях Возможность предприятиям переходить к экономике реального времени Повышает эффективность использования ресурсов, качество обслуживания, снижает затраты денег и времени, риски и штрафы Решает сложные задачи производственного и транспортного планирования за счет перехода от перебора - к поиску конфликтов и компромиссов Поддерживает непрерывное перепланирование в реальном времени с быстрой и гибкой реакцией на событиям Обеспечивает индивидуальный подход для каждого заказа и ресурса Помогает снизить зависимость от персоналий в принятии решений Снижает затраты на разработку за счет повторного использование кода при переходе к новым сферам применений и усложнении решения Дает возможность моделирования «если-то» для оптимизации решений Создает надежную и масштабируемую платформу для роста сложности решаемых задач и развития бизнеса

Слайд 87
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №87
Описание слайда:

Слайд 88
Группа компаний «Генезис знаний», ИПУСС РАН и НПК «Разумные решения» Мультиагентные технологии для управления ресурсами в практи, слайд №88
Описание слайда:

Слайд 89



Сетецентрический подход 
на основе р2р подхода
Описание слайда:
Сетецентрический подход на основе р2р подхода

Слайд 90



Лицензии и дипломы
Описание слайда:
Лицензии и дипломы

Слайд 91



Выводы
Описание слайда:
Выводы

Слайд 92



Спасибо за внимание!
Для связи:
Скобелев Петр Олегович
petr.skobelev@gmail.com
Сотовый тел.: +7 929 702 22 00
Описание слайда:
Спасибо за внимание! Для связи: Скобелев Петр Олегович petr.skobelev@gmail.com Сотовый тел.: +7 929 702 22 00



Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию