автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка моделей для интеллектуальной поддержки принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской

академии наук

РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ КОНФИГУРИРОВАНИИ ВИРТУАЛЬНЫХ

ПРЕДПРИЯТИЙ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (технические системы)

На правах рукописи

ШИЛОВ Николай Германович

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Санкт-Петербург 2005

Работа выполнена в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН.

Научные руководители: доктор технических наук,

профессор Смирнов Александр Викторович

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Соколов Борис Владимирович

кандидат технических наук,

доцент Яблочников Евгений Иванович

Ведущая организация: Центральный научно-исследовательский

институт робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК)

Защита состоится октября 2005 г. в -У/ ~~ часов на заседании

диссертационного совета Д.002.199.01 при Санюг-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН по адресу: 199178, Санкт-Петербург, В.О., 14 линия, 39.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН

Автореферат разослан сентября 2005 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д.002.199.01

2Ж-Ч IS Sit

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. По мере глобализации экономики и усиления конкуренции возникают новые организационные формы производственных сетей, такие как виртуальные предприятия (virtual enterprises), цепи поставок (supply chains) и др. Под виртуальным предприятием понимается организация, формируемая географически распределенными независимыми многопрофильными партнерами, объединяемыми на основе информационных технологий посредством компьютерных сетей на время выполнения совместного заказа. Основные характерные черты такой организации включают: стремление участников к кооперированию, распределенные бизнес-процессы, а также высокий уровень координации. Поскольку виртуальные предприятия являются динамическими структурами, при их создании и модификации необходимо оперативно решать проблему выбора их допустимой конфигурации, т.е. выполнять их конфигурирование, включающее выбор компонентов, а также значений их параметров.

В то время как традиционные системы управления учитывают персонал, процессы и технологии, системы управления виртуальными предприятиями должны рассматривать два дополнительных фактора: распределенную инфраструктуру и стратегию кооперативного поведения. Имеется ряд проблем, препятствующих широкому распространению виртуальных предприятий, в частности, сложность объединения в единый коллектив большого количества разнородных участников рыночных отношений (включая конкурентов) и других институтов; обеспечение среди них общего понимания и обязательств. Таким образом, конфигурирование виртуальных предприятий является проблемой стратегического уровня и включает в себя решение таких задач, как конфигурирование заказа, выбор партнеров, размещение заказа, конфигурирование транспортной сети, конфигурирование технологических ресурсов и др. Решение этих задач требует интеллектуальной поддержки принятия решений.

Важное отличие современных систем поддержки принятия управленческих решений заключается в том, что они непосредственно ориентированы на поддержку процессов извлечения, интерпретации и предоставления знаний пользователям и основаны на современных информационных технологиях (многоагентные системы, управление онтологиями и др.). При этом знание является не второстепенным ресурсом, а важным фактором для достижения целей управления наряду с компонентами управляемой системы. Таким образом, можно говорить о конфигурировании, как о структурно-параметрическом синтезе на основе знаний.

В связи с этим задача повышения оперативности и обоснованности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий на основе интеллектуальной поддержки представляется весьма актуальной.

Цель работы и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является повышение оперативности и обоснованности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий посредством разработки комплексного подхода, моделей и алгоритмов выбора допустимых решений для систем интеллектуальной поддержки принятия решений, основанных на использовании знаний проблемной области.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи:

• анализ существующих организационных форм кооперирования и определение специфики виртуальных предприятий, а также анализ существующих подходов к конфигурированию виртуальных предприятий и применяемых в данной области технологий;

• разработка комплексного подхода к конфигурированию виртуальных предприятий, моделей и алгоритмов, обеспечивающих генерацию допустимых вариантов их конфигураций;

• выбор базовых информационных технологий, позволяющих автоматизировать процесс принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий;

• реализация разработанных моделей с целью их апробации.

Методы исследования. В работе используются методы системного анализа, искусственного интеллекта и управления конфигурациями; теория коалиционных игр; представление знаний, основанное на онтологиях, фреймовых моделях и сетях ограничений; а также многоагентное моделирование.

Основные положения, выносимые на защиту:

1. Комплексный подход к конфигурированию виртуальных предприятий, основанный на знаниях проблемной области, а также на применении технологий удовлетворения / распространения ограничений, мягких вычислений, теории игр и многоагентного моделирования.

2. Онтологическая модель виртуального предприятия, основанная на представлении знаний предметной области с помощью объектно-ориентированного подхода.

3. Модель виртуального предприятия для постановки задачи выбора партнеров на основе коалиционных игр и алгоритм ее решения.

4. Модель переговоров агентов на основе модификации протокола переговоров агентов "сеть контракторов", использующей технологию

удовлетворения ограничений для анализа предложений контракторов, а также итеративный сценарий переговоров агентов.

5. Модель виртуального предприятия для решения задачи размещения заказа на основе модифицированного генетического алгоритма.

Научная новизна. В диссертации разработан комплекс моделей виртуальных предприятий и алгоритмов для интеллектуальной поддержки принятия решений при их конфигурировании, в том числе:

1. Предложен интегрированный подход к конфигурированию виртуальных предприятий, позволяющий повысить оперативность и обоснованность принимаемых решений за счет генерации множества допустимых решений.

2. Разработана онтологическая модель виртуального предприятия в классе сетей ограничений, позволяющая учитывать иерархические и одноуровневые взаимосвязи элементов модели, описываемых с помощью фреймов, а также осуществлять интеграцию различных подзадач, входящих в состав задачи конфигурирования.

3. Разработана основанная на использовании ограничений модификация протокола переговоров агентов "сеть конфакторов", позволяющая получать более эффективные решения при распределении заданий между агентами по сравнению с "классическим" протоколом.

4. Разработана модель виртуального предприятия для решения задачи размещения заказа с использованием модифицированного генетического алгоритма, позволяющая существенно повысить скорость поиска допустимых решений по сравнению с методом полного перебора.

Обоснованность и достоверность научных положений обеспечены анализом состояния исследований в данной области, подтверждаются корректностью предложенных моделей, алгоритмов и согласованностью результатов, полученных при практической реализации и внедрении системы конфигурирования глобальной производственной сети, а также апробацией основных теоретических положений в печатных трудах и докладах на российских и международных научных конференциях.

Практическая ценность работы. Модели и алгоритмы, разработанные в данной диссертационной работе, направлены на повышение оперативности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий, а также повышение обоснованности принимаемых решений за счет генерации множества допустимых конфигураций.

За счет использования нотации объектно-ориентированных сетей ограничений достигается возможность использования существующих программных средств удовлетворения / распространения ограничений для поиска допустимых решений при конфигурировании виртуальных предприятий.

Разработанное программное обеспечение может быть адаптировано для работы с другими проблемными областями, а его отдельные модули и компоненты могут быть интегрированы в другие программные продукты.

Реализация результатов работы. Исследования, отраженные в диссертации, были поддержаны грантами РФФИ (проект №02-01-00284 "Методологические и математические основы построения компьютерных систем быстрой интеграции знаний из распределенных источников" и, в его составе, проект №03-01-06484), 2002-2004 гг., грантом Президиума РАН (проект № 2.44 "Многоагентный подход к построению компьютерной среды для быстрой интеграции знаний из распределенных источников"), 2001-2003 гг., а также грантом ОИТВС РАН (проект № 1.9 "Разработка теоретических основ и многоагентной технологии управления контекстом в распределенной информационной среде"), 2003-2005 гг.

Часть результатов была использована при работе по проекту МНТЦ №1993Р "Математические основы обнаружения знаний в данных и автономные интеллектуальные архитектуры" задача 2 "Быстрое слияние знаний в масштабируемой инфосфере", 2000-2003 гг.

Разработанные программные прототипы предложенных моделей и сценариев использовались при выполнении контракта с научно-исследовательским центром компании Форд (г. Ахен, Германия) на тему "Конфигурирование глобальной производственной сети", 1997-1999, и контракта "Web-DESO 2.0: основанная на VRML программная среда для управления онтологиями" для исследовательской лаборатории компании Форд (г. Деарборн, США), 2002-2003.

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись на национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ'2002 (Коломна, 2002), международных конференциях "Региональная информатика РИ-2000" (Санкт-Петербург, 2000), "Проблемы управления и моделирования в сложных системах" (Самара, 2003, 2004), "Интеллектуальные системы", "Интеллектуальные САПР" (Дивноморское, 2003, 2004), "Международная конференция по конкурентоспособным предприятиям (concurrent enterprising)" (ICE 2002, 2003, 2004), "Международная конференция по параллельному проектированию (concurrent engineering)" (CE 2003), "Международная конференция по информационным технологиям в сбалансированных системах автоматизации производства и услуг" (BASYS 2002,2004).

Публикации. Основные результаты по материалам диссертационной работы опубликованы в 12 печатных работах.

Структура и объем работы. Диссертация объемом 139 машинописных страниц содержит введение, четыре главы и заключение, список литературы (139 наименований), 11 таблиц, 52 рисунка.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснованы важность и актуальность темы диссертации, сформулированы цели диссертационной работы и решаемые задачи, определена научная новизна и указана практическая ценность работы, кратко изложены основные результаты и приведено содержание работы по главам.

В первой главе диссертации проведен анализ основных новых форм производственного кооперирования, а также представлен краткий обзор существующих подходов в области конфигурирования виртуальных предприятий (ВП).

Анализ научных работ, посвященных проблеме конфигурирования ВП, показал целесообразность рассмотрения этой проблемы как проектирование сети автономных мультиресурсных производственных единиц (далее называемых предприятиями), обладающих определенными функциональными возможностями, представленными технологическими ресурсами. В качестве методологии поддержки решения данной задачи была выбрана методология онтологического исследования сложных систем ГОЕР5.

В результате проведенного анализа новых организационных форм производственного кооперирования выделены основные особенности ВП, а именно:

• ВП основываются на конкретных заказах, следовательно, они формируются, реформируются и распадаются в зависимости от потребностей и возможностей рынка;

• ВП не имеют общего управления и общего юридического статуса, что заменяется использованием сложных информационных и коммуникационных инфраструктур и взаимным доверием участников;

• ВП характеризуются коротким жизненным циклом, высокой степенью интеграции, а также широким спектром кооперирования, как следствие, информационные технологии в ВП являются в большей степени интегрирующей составляющей, чем посреднической;

• ВП не является предприятием, физически объединяющим необходимые ресурсы в определенной географической точке для достижения своих целей, а является распределенной организацией, использующей удаленные ресурсы.

В качестве технологии ведения переговоров в распределенной среде в диссертационной работе предложено использовать технологию интеллектуальных агентов, которая в настоящее время является одной из лидирующих в области распределенных приложений.

Для определения стоимостных характеристик предприятий - участников ВП проведен анализ двух основных принципов учета затрат (учет по полной себестоимости и учет по суммам покрытия), показавший целесообразность использования принципа производственного учета затрат по суммам покрытия, также называемого "директ-костинг".

Во второй главе предложен разработанный автором комплексный подход к конфигурированию ВП, а также модель ВП на макроуровне, описанная в нотации объектно-ориентированных сетей ограничений.

Разработанный комплексный подход включает в себя решение следующих взаимосвязанных задач: конфигурирование заказа, выбор партнеров, размещение заказа, конфигурирование транспортной сети и конфигурирование технологических ресурсов. Данные задачи интегрируются на основе онтологической модели ВП.

В качестве критериев оценки допустимости конфигурации ВП относительно заданного заказа в диссертационной работе выбраны показатели себестоимости (qrc) и времени {qrt) выполнения этого заказа.

Предложена следующая структурная модель ВП. Заказ R описывается последовательностью технологических операций, необходимых для его выполнения в заданном объеме:

R = (<(aru qarwi, qarcu qartx\ (ark, qarwk, qarck, qartk).....

(arK, qarwK, qarcK, qartK)>, qrc, qrt), где ark - к-я технологическая операция заказа, qarwk - необходимое "количество" к-ой операции (объем, в котором должна быть выполнена данная операция), К - число технологических операций, необходимых для выполнения заказа, qarck, qrc, и qartk, qrt- стоимость и время выполнения отдельной операции к и всего заказа соответственно.

Предприятия - потенциальные участники ВП описываются связанными с ними технологическими ресурсами (представляющими их компетенции) с некоторыми их характеристиками на определенный момент времени: S„ = (<rsUt,qswi,i>,..., <rsi„, qswi,i>, ...,<rsLa, qswLu >), /= 1,... T,i= 1,...,/,

где S„ - состояние г-го предприятия на момент времени t, rsh, - 1-й технологический ресурс /-го предприятия на момент времени t, qswi„-доступная производственная мощность 1-го технологического ресурса «'-го предприятия на момент времени t, I- количество предприятий-потенциальных участников ВП, Lit- число ресурсов /-го предприятия на момент времени t, Т- продолжительность жизненного цикла ВП.

Поскольку типы операций, необходимые для выполнения заказа и выполняемые предприятиями - участниками ВП, могут не совпадать, разработанная модель содержит:

• вспомогательное множество типовых технологических операций: (а\, ..., <7у, ..., aj), где aj - j-я типовая операция, J- общее число типовых технологических операций в модели;

• множество отношений, ставящих в соответствие типовым операциям технологические ресурсы предприятий- участников ВП: (aj, qscy,, qstuJh qawiv;), где - j-я типовая операция, a qscuj,, qsty,, qawyt - соответственно стоимость, время и производственная мощность необходимые для

выполнения j-й типовой операции /-ым технологическим ресурсом /-го предприятия на момент времени í;

• множество отношений, ставящих в соответствие типовым операциям операции, необходимые для выполнения заказа ({<ark, ар qaWj¿>}), где qawjk-количество (объем, в котором должна быть выполнена данная операция) типовой операции aJt необходимое для выполнения операции агк.

Согласно выбранной в работе нотации структурная модель ВП (модель, не содержащая конкретных значений параметров) описывается с использованием онтологии в формализме объектно-ориентированных сетей ограничений, объединяющем фреймовую модель представления знаний и сети ограничений. Данный формализм позволяет облегчить построение и интерпретацию задач реального мира, поскольку большинство из них, особенно в области управления, проектирования и конфигурирования, описываются как задачи удовлетворения ограничений. Согласно данной нотации онтологическая модель ВП имеет следующий вид: М= (О, Q, D, С), Данный формализм включает множество классов О и атрибутов Q. Атрибуты классов принимают значения из соответствующих областей Z)( 1),..., D(n),.... Также описание включает множество ограничений С 6-ти типов (Си ..., С6 сг С), определяющих какие из значений переменных согласуются друг с другом, а также отношения между классами. Решение задачи удовлетворения ограничений есть присваивание значений каждой переменной таким образом, что все ограничения оказываются удовлетворенными. Используемый онтологический механизм описания знаний подразумевает наличие класса "Thing", являющегося родительским классом для всех классов онтологии, т.е. любой класс онтологии является прямым или опосредованным потомком (отношение "быть экземпляром") класса "Thing".

Вышеперечисленные элементы модели ВП и элементы выбранной нотации соотносятся следующим образом (индексы атрибутов опущены):

R, ark (*= 1, ..., К), S„ rs„ (/= 1, ..., L,; /= 1, ..., I), a, (j= 1, ..., J) e О (классы);

qarw, qarc, qart, qrc, qrt, qsw, qsc, qst, qaw e Q (атрибуты); qarw, qarc, qart, qrc, qrt, qsw, qsc, qst, qaw e SH* cD (домен); Ограничения описываются следующим образом (данный список демонстрирует все типы используемых в модели ограничений):

<R, qrc, >, <R, qrt, 5R+ > e Ci (ограничения, описывающие отношение I "являться атрибутом": "себестоимость" и "время выполнения заказа"

являются атрибутами класса "заказ");

<Thing, R> е С2 (ограничение, описывающее отношение "быть экземпляром": класс "заказ" является экземпляром класса "Thing")-,

<R, ar¿> е С3 (ограничение, описывающее отношение "часть-целое": класс "операция заказа" является составной частью класса "заказ");

<ар Г5/1Г> е С4 (ограничение совместимости: /-ый ресурс 1-го предприятия совместим с у-ой типовой операцией на момент времени 0;

<агк, Г5;,р> е С5 (ограничение, описывающее ассоциативное отношение: к-я операция заказа ассоциирована с /-ым ресурсом /-го предприятия на момент времени /);

выполнения заказа равна сумме себестоимостей выполнения операций заказа).

Графическая интерпретация данной модели ВП на макроуровне представлена на рис. 1.

Поскольку ВП не является статичным, а непрерывно изменяется во времени, в работе для моделирования ВП используются динамические сети ограничений, которые описываются как последовательности статических сетей М((», ..., о, каждая из которых образуется путем изменений в

предыдущей сети.

Кроме онтологии, описывающей знания о ВП, в работе используется онтология, описывающая методы, используемые при конфигурировании ВП. Классы этой онтологии представляют собой ссылки на методы, а их атрибуты - входные параметры и результаты методов. Между онтологиями устанавливаются отношения, определяющие, какие элементы (классы и атрибуты) модели предметной области соответствуют входным и выходным параметрам описанных методов.

Для повышения эффективности технологии удовлетворения ограничений в рамках поставленной задачи предложено использовать схемы, основанные на типовых решениях. Данное решение мотивировано тем, что, как правило, конфигурирование / реконфигурирование ВП осуществляется с использованием типовых решений (известных базовых конфигураций для однотипных заказов).

С6 (функциональное ограничение: себестоимость

| Thing

ВП Участи - ->{ Ресурс

• * f

Ресурс "I [ Операция ] [ Заказ )* ■

тгп

1Ь

[ Операция | ^^

Типовая К Операция ___|

операция Г ^ заказа )

• время атрибут

» отношение "быть экземпляром'

---»- отношение "часть-целое"

•» ассоциативное отношение -*■ • -*- ограничение совместимости --->■ функциональное ограничение

класс

f • время

• стоимость

• объем

ПМ - производственная мощность

Рис. 1. Онтологическая модель виртуального предприятия на макроуровне

и

Третья глава описывает модели и алгоритмы, разработанные и используемые в диссертационной работе для решения прикладных задач при конфигурировании ВП.

При решении данных задач предполагается, что процесс выполнения заказа достаточно краткосрочен, и значение параметра г (время) может быть зафиксировано (т.е. на всем протяжении выполнения заказа доступные производственные мощности предприятий - участников ВП не меняются).

Для решения задачи выбора партнеров в работе выбрана следующая модель коалиционной игры. В качестве игроков рассматриваются предприятия - потенциальные участники ВП. Множество таких предприятий обозначается 5= (5Ь ..., 5„ ..., 5/). Коалицией называется множество предприятий, вошедших в ВП (бс Д). Множество всех коалиций: 2С4Г<|5. Тогда, коалиционной игрой является пара (5, о), где ь является характеристической функцией, определенной на множестве 2ааЛ$, так что о(0) = 0, и если (?1 п = 0, то о((/|) + о(02) < 0(61 и С2) (свойство супераддитивности).

В качестве значения характеристической функции рассматривается прибыль предприятий.

Однако для того чтобы полученное решение было допустимым с точки зрения обеспечения технологического процесса, в работе налагается дополнительное ограничение Ук Едтои^ ^ 4™к > где объем

выполнения к-й технологической операции запроса /-м предприятием, б - все предприятия, вошедшие в коалицию, т.е. в ВП. Сложность проверки данного ограничения составляет 0(|б| • К), где К- число технологических операций, необходимых для выполнения заказа.

Общий алгоритм решения данной задачи следующий:

1. Генерация множества допустимых (с точки зрения обеспечения технологического процесса) коалиций с учетом ограничений лица, принимающего решения (ЛПР), на основе технологий удовлетворения / распространения ограничений.

2. Решение задачи размещения заказа для каждого варианта из множества допустимых коалиций.

3. Поиск решений заканчивается при истечении времени поиска, заданного ЛПР, после чего ЛПР выбирает наиболее эффективное решение из найденных.

Для решения задачи размещения заказа в работе используется многоагентное моделирование. Для выбора модели переговоров были сформулированы особенности процесса переговоров, на основе анализа которых в качестве основы модели переговоров в работе был выбран протокол "сеть контракторов" (ПСК), который затем был модифицирован с целью повышения его эффективности для решения поставленной задачи.

"Классический" ПСК состоит в следующем. Одному из агентов (менеджеру) необходимо выполнить некоторую работу. Он находит агентов, способных выполнить данную работу (контракторы), рассылает им запрос и получает предложения. Проанализировав предложения и выбрав наиболее эффективное (с минимальными денежными и временными затратами), менеджер выбирает соответствующего контрактора и заключает контракт.

Для представления знаний агентов и обмена знаниями между ними выбран формализм объектно-ориентированных сетей ограничений, используемый в работе для представления знаний о проблемной области. Определены два типа ограничений: локальные и глобальные. Каждый контрактор имеет дело с локальными ограничениями, описывающими его технологические ресурсы; менеджеры имеют дело с локальными, определяющими требования к выполнению задачи, и глобальными, определяемыми сообществом агентов, ограничениями, а также с целями, такими как минимизация затрат на выполнение задачи. Для обработки ограничений используются технологии удовлетворения/ распространения ограничений. Таким образом, сообщения менеджера контракторам имеют следующий вид: <цель, ограничения, содержание>

Кроме того, выполненная модификация ПСК включает итеративные переговоры и согласование решений на основе технологии удовлетворения ограничений.

Основной областью применения данного модифицированного ПСК является решение задач многокритериальной (векторной) оптимизации. Если ис, им- качество решений "классического" и модифицированного протоколов соответственно, то 1/щ> 11с, так как первая итерация модифицированного ПСК принципиально не отличается от "классического", а на последующих итерациях решение может улучшиться. С другой стороны, время переговоров в предложенном протоколе выше и зависит от количества целевых функций. Так, для одной целевой функции время работы модифицированного протокола будет соотноситься со времени работы "классического" протокола следующим образом: Ту< Тс+ А/, где Тс и Тц-длительность переговоров для "классического" и модифицированного протоколов соответственно. Для случая с т целевыми функциями время работы модифицированного протокола можно оценить следующим образом: Тм<тТс + А/.

При анализе предложений контракторов менеджеру необходимо на каждой итерации ПСК решать задачу размещения заказа. Для этого в работе исследована возможность применения стационарного генетического алгоритма как эвристического подхода для поиска квазиоптимальных решений.

Введены следующие элементы модели ВП. Поскольку каждой операции (агк) заказа (Я) в модели поставлены в соответствие типовые технологические

операции, можно сформировать заказ (R'), основанный на типовых технологических операциях: R'~ {<ар qaw'f>}, где операции at подбираются на основе справочника {<ark, ар qawjk>}, а объемы работ qaw) рассчитываются на основе значений qarwк и qawJk.

После вышеуказанного преобразования множество допустимых решений задачи (Dec«) можно описать следующим образом:

DecR = {decR}, decR = {(<ctj, rs:i>, qaw))}, Va, e R', или DecR = {decR}, decR = {<ark, rs,i>, qui)}, где qkh- объем работ, связанный с выполнением операции к ресурсом I предприятия /, a decR представлено матрицей, в которой каждый элемент

decki показывает, какой объем работ, соответствующий технологической

операции к, должен выполняться предприятием S,.

Для решения этой задачи в диссертации используется стационарный генетический алгоритм, в котором в качестве хромосомы вместо вектора применяется матрица следующего вида:

.. S, ■ Sh

or, «fee,*, .. dec*! ■ decu

агк decRkA •• deel ■ deel,

агк, dec*K , ■■ decKj ■ decRKJ

Другой модификацией генетического алгоритма является дополнительная проверка на выполнение условия целостности

i „

технологического процесса: V& Y,deck i >qarwk и соответствующая

»=1

корректировка всех генерируемых решений. Если решение не удовлетворяет данному условию, необходимые ресурсы для выполнения данной операции назначаются случайным образом. Вычислительная сложность данной операции составляет 0(7- К), где /- число участников ВП, К- число технологических операций, необходимых для выполнения заказа. Также возможно наложение других 01раничений, например условия доступности необходимого объема производственных мощностей.

Приведенные экспериментальные результаты показали, что использование классического генетического алгоритма является более эффективным по сравнению с полным перебором (рис. 2).

В четвертой главе приводятся практические результаты работы и описания реализации разработанных моделей и методов в программных средах.

ТЕ - время поиска решений методом полного перебора

Го - время поиска решений с использованием генетического алгоритма

К- число операций заказа

I-число предприятий - участников ВП

Рис. 2. Повышение скорости решения задачи при использовании генетического

алгоритма

В разработанной при непосредственном участии автора среде "DESO" (рис. 3) реализованы программные инструменты для автоматизированного конфигурирования глобальной производственной сети. Онтологическая модель ВП включает дерево наследуемости (4 уровня), в котором каждая вершина соответствует определенному классу и соответствует предложенному в первой главе формализму объектно-ориентированных сетей ограничений. Среда "DESO" предоставляет средства описания (1) "компетенций" предприятия (имеющееся технологическое оборудование и технологические линии, выполняемые на них технологические операции и т.п.), (2) текущей ситуации (производимая продукция, производственные программы, расписания работы оборудования и т.п.), позволяющие в дальнейшем оценивать "свободные" производственные мощности, (3) стоимостных и временных технологических параметров. Для оценки стоимости и времени выполнения заказа используется следующая информация: (1) прогнозы спроса на последовательность временных интервалов, включающие максимально и минимально возможные, а также ожидаемый уровни спроса, (2) технологический процесс выполнения заказа, (3) возможность приобретения и установки дополнительного технологического оборудования. На основе данной информации генерируется отчет о временных и стоимостных затратах на выполнение заказа. В качестве инструмента реализации среды "DESO" был использован Microsoft Visual С++ 6.0. При реализации системы использовались следующая размерность задачи: 52 временных интервала прогноза спроса; порядка 10 технологических линий, состоящих из 5-15 единиц технологического оборудования, на каждом предприятии, 3 предприятия.

t'ftiXON ^ Ovtsvu:-* Iiarang

Comod ТшЛ I Wbti> Ы wirttai Tuwit I Condition

PinnoHt <■

And Ungft <■

I AMbutacfmchno Tuning Work darnel« Worit length

□ом

[■Г.'.'.—

HI«X ON j»n AllocJion hvd Pari« - loaUmnfk M

1.Щ

Pat

MTX-73 InpUtiM 5h Gw 2350 (M«».2W1993)

JTsee

¿ave j

Cow |п1аиilia»... ] Ed»M<xite.. I

Um 1 Aamd 1 См**» 1 CmcaL«*. 1

1 2 Э ТвШ 785 0 2Э50ММ01 2вэ9 MS 235 3775 1425

EA..

F"I«X ON Und Hr*nw«,(»i imil Рл1> lotftrwock lljrd

Pert MT^mnpuWuKSViSMt

Nonaloc«todpfogim 1565

Um 1

J

«•je

SAVO» iPtoctNow 1 PiocotiTww I ПХСой I VAfl Cart I Total Cort I Cmoto I

Gnnd Bore 0 D ol Spfrw« and Fxm Gmd8<m00 079 096 175 2685

Fnah Horn Bon Hon* 009 ail 021 7520

120 GmdCone Grindhg 016 027 й42 3106

140 CtackGw ChKfcGM> <10« 015 0.19 3251

Рис. 3. Пример диалоговых окон системы "DESO"

Для решения задач, описанных в формализме объектно-ориентированных сетей ограничений, в работе использован прототип, основанный на средстве удовлетворения ограничений "ILOG Configurator". Данный выбор был обусловлен максимальной схожестью объектной модели "ILOG Configurator" и используемого в работе формализма, а также тем, что компания ILOG является одним из мировых лидеров в данной области. Доступ к данным осуществлялся средствами ODBC, как типового средства работы с базами данных в системе MS Windows. Реализованные на основе технологии 1LOG программные модули использовались в рамках проекта МНТЦ 1993Р. На рис. 4 представлена последовательность экранных форм данного прототипа: (1) форма ввода параметров (предпочтений) конфигурирования заказа (автомобиля), (2) форма с результатами конфигурирования заказа, (3) форма ввода параметров размещения сконфигурированного заказа.

Для визуализации модели ВП, описанной в виде онтологии, был реализован прототип среды "Web-DESO 2.0: основанная на VRML программная среда для управления онтологиями". Данная среда представляет

П|>ым>-р nmj.m 4|iH|ir»!, <itM J и1Д1'лиа МкмиОЙ I

£•>£«№« F(*ertM look Н*

- -pa -a

Itpmop конфигурирования юцям

Прототип использует технологию ILC Copyright 2001 SPI1

Цель:

Минимизировать ]«траты до »«ЛИЧИН« ...

<* Максиин>иро««т» |«тр«ты «а • «личины ... [о о оэкачагт отсутствие ограничения

kspnyc:

Р Не ии««т ммчения

Sedan tx $10990 (и* оомесгии с деигаплеи 2.С г sedan sc »шго

Г Wagon SC $12300 (m сорности сдаигетелеи 2 .01 S

Прим«р мдт )1«фц«миа ресурсе»

Прототип итог

||Ю>

Ммимимроовть »«траты Минимизировать «раня

Ограничение по »атратаи; fö Ограничение по •ромнн: |300

Тр.б

впв

Д«ЯГ|ТС1№|

Не инает м*ч*ни

<* 2.01 SPI $2300 <~ 2 .OL Zatec J2S00

Короб«« передач:

Но ИИ4«Т 1МЧОИМ С 4 ступ, ручная $5 f 5 ступ, ««тоиатич

Ek [i № F«wdM look И«

■oaglagitfr

да Km Finte loch

4" -

Г

ig) (91

Построение каталоге... Каталог построен.

Запрос:

Цель Ммнимимрооать »траты

Построение иодвпи...

Модел» построено.

Optimal solution:

Затраты: [13040.0..13040.01 Компонент *1 • f Коилонеит-Корлус-Sadar К оппонент #2 - [КоипоиеиТ'Д«игстель-2.( Компонент #э • [Комлоне ИТ-Коробке пор«

1ополииг«льная информация:_

Mujtbotr ol fails Number of choice point« Number of varUblss Number of constraints Reversible stack (bytes) Solver hasp (bytes) Solver global heap (by tee) tod stack (bytes)

Постровни« каталог«... «т«лог построен.

Запрос:

Цаль: Мимимонроеаге »«траты Враия производства < - 300 Промюдстммя программа: 0

Построение мода»»... Модаль построаиа.

©

Optimal solution:

Затраты: [SOO.OOO..SOO.OOO]

Время: [200.000..200.000]

Проимодомним программа: [10.0000..10.0000]

•ид "Операции": Производство корпусов Программою] Эатратм:[200) враи«:[1001

Производство двигателей Лрограмм*![10] Эатраты:[гм) Вреия:[100]

Произволст»о трансмиссий Production Програима:[10] Затр«ты|[100] i:(200]

■ид "производственные ноциости": Эааод г. Галееуд

Производствен)*«* ношиость:(40 0000.j0.0000] Удальмыа >атраты:[20] Удельное вреия :[10] Прагреине:[10]

Рис. 4. Экранные формы прототипа, основанного на технологии ILOG: I и 2 -постановка н решение задачи конфигурирования изделия (автомобиля), 3 и 4 - постановка и решение задачи размещения заказа на изготовление сконфигурированного изделия

собой комплексное средство создания онтологической модели производственной системы. Среда Web-DESO 2.0 реализована в виде Интернет - приложения на основе языка PHP с использованием XML, HTML и JavaScript. Для 3-х мерной визуализации онтологий использован VRML.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Совокупность сформулированных и обоснованных в диссертационной работе положений, а также её практические результаты представляют собой решение актуальной научно-технической задачи автоматизированной интеллектуальной поддержки принятия решений при конфигурировании ВП, обеспечивающее повышение оперативности и обоснованности принятия управленческих решений. При этом были получены следующие результаты:

1. Разработан интегрированный подход к конфигурированию ВП, использующий технологии управления знаниями, методы теории игр и "мягких" вычислений, а также многоагентное моделирование, позволяющий разбить комплексную задачу конфигурирования ВП на взаимосвязанные подзадачи и их интеграцию на основе онтологической модели ВП.

2. Разработана онтологическая модель ВП, основанная на объектно-ориентированном подходе. Данная модель позволяет (а) использовать существующие системы, реализующие механизмы удовлетворения / распространения ограничений для поиска допустимых и эффективных решений при конфигурировании ВП; (б) использовать при построении модели существующие онтологии, описывающие различные аспекты рассматриваемой проблемы; (в) модифицировать модель в процессе ее использования.

3. Разработана модель ВП на основе коалиционных игр, позволяющая находить допустимые решения задачи выбора партнеров и алгоритм ее решения.

4. Разработана модификация протокола переговоров агентов "сеть контракторов", используемая для многоагентного моделирования при конфигурировании виртуальных предприятий, и позволяющая получать более эффективные решения при распределении заданий между агентами (участниками ВП), чем "классический" протокол.

5. Разработана модель ВП на основе использования модифицированного генетического алгоритма, позволяющая существенно ускорить поиск допустимых решений задачи размещения заказа в рамках виртуального предприятия по сравнению с методом полного перебора.

6. На основе разработанных сценариев и моделей, описанных в диссертационной работе, были созданы прототипы приложений, использованные при проведении ряда научно-исследовательских работ.

СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Шилов Н. Г. Модифицированный протокол "сеть контракторов" для взаимодействия агентов в системе "Интеграция". Труды СПИИРАН (под ред. Р. М. Юсупова), СПб.: Наука, 2004. Вып. 2. Т. 1. 283-292.

2. Левашова Т.В., Пашкин М.П., Смирнов A.B., Шилов Н.Г. Управление онтологиями. Известия РАН. Теория и системы управления, 2003. №4. с. 132-146., №5. с. 89-101.

3. Шилов Н. Г. Использование технологии программирования ограничений ILOG и генетических алгоритмов при конфигурировании виртуальных предприятий. Телекоммуникации, математика и информатика -исследования и инновации. Межвузовский сборник научных трудов, СПб., 2002. Вып. 6. с. 152-154.

4. Шилов Н. Г. Математические модели конфигурирования сетей источников знаний в бизнес среде. Труды СПИИРАН (под ред. Р. М. Юсупова), СПб.: СПИИРАН, 2002. Вып. 1. Т. 3. с. 12-21.

5. Шилов Н. Г. Информационные технологии при конфигурировании виртуальных предприятий. Информационные технологии и интеллектуальные методы, СПб.: СПИИРАН, 1999, Вып. 3. с. 212-219.

6. Турбин П. А., Шилов Н. Г. Организация объектно-ориентированной среды информационной поддержки принятия решений "Ассистент". Информационные технологии и интеллектуальные методы, СПб.: СПИИРАН, 1999, Вып. 3.229-235.

7. SmirnovA., PashkinM., ChilovN., LevashovaT., Krizhanovsky A. Agent-Based Intelligent Support to Coalition Operations: A Case Study of Health Service Logistics Support, (eds. Shalamanov, V., Johnson, G., Fay, J.) Information & Security. An International Journal. IT in Coalition and Emergency Operations. ProCon Ltd., Sofia, ISSN: 1311-1493, Volume 16,2005. 41-61.

8. Smirnov A., Sheremetov L., Chilov N., Cortes J.R. Soft-computing Technologies for Configuration of Cooperative Supply Chain. Applied Soft Computing, 2004. 87-107.

9. SmirnovA., PashkinM., ChilovN., LevashovaT., Krizhanovsky A. Fusion-based Intelligent Support for Logistics Management. Emerging Solutions for Future Manufacturing Systems (ed. L.M. Camarinha-Matos), Springer, Proc. of IFIP TC 5/WG 5.5 Sixth IFIP International Conference on Information Technology for Balanced Automation Systems in Manufacturing and Services, Vienna, Austria, 2004. 209-216.

10. Smirnov, A., Pashkin, M., Chilov, N., Levashova, Т., Krizhanovsky, A. Agent-Based Web-Intelligence for Logistics Support in Networked Organizations. Proc. of the 7lh International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC2004), Washington DC, USA. 922-927.

11. SmirnovA., PashkinM., ChilovN., LevashovaT. Agent-Based Support of Mass Customization for Corporate Knowledge Management. Engineering Applications of Artificial Intelligence. V. 16, Is. 4. June 2003. pp. 349-364.

12. SmirnovA., PashkinM., ChilovN., LevashovaT. Knowledge Fusion in the Business Information Environment for e-Manufacturing Pursuing Mass Customisation. Moving into Mass Customization. Information Systems and Management Principles, (eds. C. Rautenstrauch, R. Seelmann-Eggebert, K. Turowski), Berlin: Springer, 2002. 153-175.

♦ 16253

РНБ Русский фонд

2006-4 15822

Отпечатано с готового орипшал-накета, предоставленного автором, в печать 0s.09.2005. Формат 60x84 1/16. Бум. офсетная. Усл. пет. л. 1. Тираж 100 экз. Заказ 66.

ООО "Анатолия" 199178, Санкт-Петербург, 14 лин., 39.

Введение.

Положения, выносимые на защиту.

Глава 1. Интеллектуальная поддержка принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий.

1.1. Современные организационные формы кооперирования предприятий и их специфика.

1.2. Концепция виртуального предприятия и его конфигурирование

1.3. Существующие подходы к конфигурированию виртуальных предприятий.

1.4. Экономико-математические модели оценки затрат и производственных мощностей участников виртуальных предприятий. 34 Выводы по главе 1.

Глава 2. Комплексный подход и онтологическая модель для конфигурирования виртуального предприятия.

2.1. Проблема конфигурирования виртуального предприятия как обобщенная проблема конфигурирования.

2.2. Конфигурирование на основе сетей ограничений.

2.3. Комплексный подход к конфигурированию виртуального предприятия.

2.4. Онтологическая модель виртуального предприятия.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Алгоритмы и модели для решения прикладных задач конфигурирования виртуальных предприятий.

3.1. Решение задачи выбора партнеров с использованием коалиционных игр.

3.2. Модификация протокола "сеть контракторов" для решения задачи размещения заказа.

3.3. Решение задачи размещения заказа с использованием генетического алгоритма.

3.4. Конфигурирование виртуальной сети информационных ресурсов

3.5. Решение конфигурирования виртуального предприятия на основе технологии удовлетворения ограничений.

Выводы по главе 3.

Глава 4. Практическое использование предложенных моделей и алгоритмов при построении систем интеллектуальной поддержки принятия решений.

4.1. DESO-Ассистент: среда поддержки принятия управленческих решений.

4.2. Использование ILOG для решения задач конфигурирования.

4.3. Анализ производственных возможностей и себестоимости выполнения заказа на виртуальном предприятии.

4.4. Решение задачи размещения заказа с использованием многоагентного моделирования.

Выводы по главе 4.

Актуальность темы диссертации. По мере участия в конкурентной борьбе возникают различные новые организационные формы производственных сетей, такие как виртуальные предприятия (virtual enterprises), цепи поставок (supply chains) и др. Виртуальным предприятием называется организация, формируемая географически распределенными независимыми многопрофильными партнерами, объединяемыми на основе информационных технологий посредством компьютерных сетей (например, Интернет или экстранет) на время выполнения совместного заказа. Основные характерные черты таких организаций включают: (1) стремление участников к кооперированию, (2) распределенные бизнес-процессы, а также (3) высокий уровень координации. Переход от электронного документооборота, основанного на фиксированных бизнес-отношениях, к системам, ориентированным на гибкие динамические бизнес-отношения, требует изменений в парадигмах ведения бизнеса. В то время как традиционная точка зрения учитывает персонал, процессы и технологии, системы управления новыми организационными формами рассматривают два дополнительных фактора: распределенную инфраструктуру и стратегию кооперативного поведения.

Имеется ряд проблем, препятствующих широкому распространению виртуальных предприятий. В частности, сложность объединения в единый коллектив большого количества разнородных участников рыночных отношений (включая конкурентов) и других институтов; обеспечение среди них общего уровня понимания и обязательств. Поскольку виртуальные предприятия требуют кооперирования и открытого обмена информацией среди всех участников, в настоящее время при кооперировании партнеры выбираются среди уже существующих бизнес-партнеров предприятия с устоявшимися партнерскими отношениями.

Поскольку виртуальные предприятия являются динамическими структурами, при их создании и модификации необходимо оперативно решать проблему выбора их допустимой конфигурации, т.е. выполнять их конфигурирование, включающее выбор компонентов, а также значений описывающих их параметров. Конфигурирование виртуальных предприятий является проблемой стратегического уровня и включает в себя решение таких задач, как конфигурирование заказа, выбор партнеров, размещение заказа, конфигурирование транспортной сети, конфигурирование технологических ресурсов и др. Решение этих задач требует интеллектуальной поддержки принятия решений.

Важное отличие современных систем поддержки принятия управленческих решений заключается в том, что они непосредственно ориентированы на поддержку процессов извлечения, интерпретации и предоставления знаний пользователям и основаны на современных информационных технологиях (многоагентные системы, управление онтологиями и др.). Знание является не второстепенным ресурсом, а важным фактором для достижения целей управления наряду с компонентами управляемой системы. Таким образом, можно говорить о конфигурировании, как о структурно-параметрическом синтезе на основе знаний.

В связи с этим задача повышения оперативности и обоснованности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий на основе интеллектуальной поддержки, основанной на технологии управления знаниями, представляется весьма актуальной.

Цель работы и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является повышение оперативности и обоснованности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий посредством разработки комплексного подхода, моделей и алгоритмов выбора допустимых решений для систем интеллектуальной поддержки принятия решений, основанных на использовании знаний о проблемной области.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе поставлены и решены следующие задачи: анализ существующих организационных форм кооперирования и определение специфики виртуальных предприятий, а также анализ существующих подходов к конфигурированию виртуальных предприятий и применяемых в данной области технологий; разработка комплексного подхода к конфигурированию виртуальных предприятий, моделей и алгоритмов, обеспечивающих генерацию допустимых вариантов их конфигураций; выбор базовых информационных технологий, позволяющих автоматизировать процесс принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий; реализация разработанных моделей с целью их апробации.

Методы исследования. В работе используются методы системного анализа, искусственного интеллекта и управления конфигурациями; теория коалиционных игр; представление знаний, основанное на онтологиях, фреймовых моделях и сетях ограничений; а также многоагентное моделирование.

Научная новизна.

В диссертации разработан комплекс моделей виртуальных предприятий и алгоритмов для интеллектуальной поддержки принятия решений при их конфигурировании, в том числе:

1. Предложен интегрированный подход к конфигурированию виртуальных предприятий, позволяющий повысить оперативность и обоснованность принимаемых решений за счет генерации множества допустимых решений.

2. Разработана онтологическая модель виртуального предприятия в классе сетей ограничений, позволяющая учитывать иерархические и одноуровневые взаимосвязи элементов модели, описываемых с помощью фреймов, а также осуществлять интеграцию различных подзадач, входящих в состав задачи конфигурирования.

3. Разработана основанная на использовании ограничений модификация протокола переговоров агентов "сеть контракторов", позволяющая получать более эффективные решения при распределении заданий между агентами по сравнению с "классическим" протоколом.

4. Разработана модель виртуального предприятия для решения задачи размещения заказа с использованием модифицированного генетического алгоритма, позволяющая существенно повысить скорость поиска допустимых решений по сравнению с методом полного перебора.

Обоснованность и достоверность научных положений обеспечены анализом состояния исследований в данной области, подтверждаются корректностью предложенных моделей, алгоритмов и согласованностью результатов, полученных при практической реализации и внедрении системы конфигурирования глобальной производственной сети, а также апробацией основных теоретических положений в печатных трудах и докладах на российских и международных научных конференциях.

Практическая ценность работы. Модели и алгоритмы, разработанные в данной диссертационной работе, направлены на повышение оперативности принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий, а также повышение обоснованности принимаемых решений за счет генерации множества допустимых конфигураций.

За счет использования нотации объектно-ориентированных сетей ограничений достигается возможность использования существующих программных средств удовлетворения / распространения ограничений для поиска допустимых решений при конфигурировании виртуальных предприятий.

Разработанное программное обеспечение может быть адаптировано для работы с другими проблемными областями, а его отдельные модули и компоненты могут быть интегрированы в другие программные продукты.

Реализация результатов работы. Исследования, отраженные в диссертации, были поддержаны грантами РФФИ (проект №02-01-00284 "Методологические и математические основы построения компьютерных систем быстрой интеграции знаний из распределенных источников" и, в его составе, проект №03-01-06484), 2002-2004 гг., грантом Президиума РАН (проект №2.44 "Многоагентный подход к построению компьютерной среды для быстрой интеграции знаний из распределенных источников"), 2001-2003 гг., а также грантом ОИТВС РАН (проект № 1.9 "Разработка теоретических основ и многоагентной технологии управления контекстом в распределенной информационной среде"), 2003-2004 гг.

Часть результатов была использована при работе по проекту МНТЦ №1993Р "Математические основы обнаружения знаний в данных и автономные интеллектуальные архитектуры" задача 2 "Быстрое слияние знаний в масштабируемой инфосфере", 2000-2003 гг.

Разработанные программные прототипы предложенных моделей и сценариев использовались при выполнении контракта с научно-исследовательским центром Форд, г. Ахен, Германия "Конфигурирование глобальной производственной сети", направленного на планирование производства и оценку затрат на выполнение производственного заказа (19971999) и контракта "Web-DESO 2.0: основанная на VRML программная среда для управления онтологиями" для исследовательского центра Форд, г. Деарборн, США (2002-2003).

Апробация результатов работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись на национальной конференции по искусственному интеллекту КИИ'2002 (Коломна, 2002), международных конференциях "Региональная информатика РИ-2000" (Санкт-Петербург, 2000), "Проблемы управления и моделирования в сложных системах" (Самара, 2003, 2004), "Интеллектуальные системы", "Интеллектуальные САПР" (Дивноморское, 2003, 2004), "Международная конференция по конкурентоспособным предприятиям (concurrent enterprising)" (ICE 2002, 2003, 2004), "Международная конференция по параллельному проектированию (concurrent engineering)" (CE 2003), "Международная конференция по информационным технологиям в сбалансированных системах автоматизации производства и услуг" (BASYS 2002, 2004).

Структура и объем работы.'Диссертация объемом 139 машинописных страниц содержит введение, четыре главы и заключение, список литературы (139 наименований), 11 таблиц, 52 рисунка.

Выводы по главе 4

Разработанные в диссертации модели позволили осуществить следующие успешные приложения:

1. В рамках проекта контракта с научно-исследовательским центром Форд, г. Ахен, Германия "Конфигурирование глобальной производственной сети" разработана программная среда "DESO-Ассистент" для планирования производства и оценку затрат на выполнение производственного заказа.

2. В рамках контракта "Web-DESO 2.0: основанная на VRML программная среда для управления онтологиями" для исследовательского центра Форд, г. Деарборн, США разработана ориентированная на Интернет версия среды "DESO-Ассистент" для описания онтологической модели машиностроительного производства.

3. В рамках задачи 2 "Быстрое слияние знаний в масштабируемой инфосфере" проекта МНТЦ №1993Р "Математические основы обнаружения знаний в данных и автономные интеллектуальные архитектуры" была разработана основанная на онтологиях многоагентная система логистики знаний "СИЗ".

Заключение

Совокупность сформулированных и обоснованных в диссертационной работе положений, а также её практические результаты представляют собой решение актуальной научно-технической задачи автоматизированной интеллектуальной поддержки принятия решений при конфигурировании виртуальных предприятий, обеспечивающее повышение оперативности и обоснованности принятия управленческих решений. При этом были получены следующие результаты:

1. Разработан интегрированный подход к конфигурированию виртуальных предприятий, использующий технологии управления знаниями, методы теории игр и "мягких" вычислений, а также многоагентное моделирование, позволяющий разбить комплексную задачу конфигурирования виртуального предприятия на взаимосвязанные подзадачи и их интеграцию на основе онтологической модели виртуального предприятия.

2. Разработана онтологическая модель виртуального предприятия, основанная на объектно-ориентированном подходе. Данная модель позволяет а) использовать существующие системы, реализующие механизмы удовлетворения / распространения ограничений для поиска допустимых и эффективных решений при конфигурировании виртуального предприятия; б) использовать при построении модели существующие онтологии, описывающие различные аспекты рассматриваемой проблемы; в) модифицировать модель в процессе ее использования.

3. Разработана модель виртуального предприятия на основе коалиционных игр, позволяющая находить допустимые решения задачи выбора партнеров и алгоритм ее решения.

4. Разработана модификация протокола переговоров агентов "сеть контракторов" при конфигурировании виртуальных предприятий, позволяющая получать более эффективные решения при распределении заданий между агентами (участниками виртуального предприятия), чем "классический" протокол.

5. Разработана модель виртуального предприятия на основе использования модифицированного генетического алгоритма, позволяющая существенно ускорить поиск допустимых решений задачи размещения заказа в рамках виртуального предприятия по сравнению с методом полного перебора.

6. На основе разработанных сценариев и моделей, описанных в диссертационной работе, были созданы прототипы приложений, использованные при проведении ряда научно-исследовательских работ.

1. Аверьянов О. И., ДащенкоА. И., ЛескинА. А., СмирновА. В. и др. Технологическое оборудование ГПС. Л.: Политехника, 1991, — 320 с.

2. Азбель В. О., Егоров В. А., Звоницкий А. Ю. и др. Гибкое автоматическое производство. Под ред. С. А. Майорова, Г. В. Орловского и С. Н. Халкиопова. // Л.: Машиностроение, 1985. 454 с.

3. Азбель В. О., Звоницкий А. Ю., Каминский В. Н. и др. Организационно-технологическое проектирование ГПС. Под общ. ред. С. П. Митрофанова. // Л.: Машиностроение, 1986. 294 с.

4. Айзерман М. А., Алексеев Ф. Т. Выбор вариантов. Основы теории. // М.: Наука, 1990,-236 с.

5. Батищев Д. И., Кулакова Т. С., Шапошников Д. Е. Применение эволюционно-генетических алгоритмов САПР. // Всероссийское совещение-семинар "Математическое обеспечение высоких технологий в технике, образовании и медицине". Воронеж, 1994, с. 125 126.

6. Вольфенгаген В. Э., Яцук В. Я. Алгебра на фреймах для манипулирования знаниями. Изв. АН СССР. // Техн. Кибернетика, 1984. № 5. с. 8-27.

7. Габасов Р., Кириллова Ф. М. Методы линейного программирования. 4.1. Общие задачи // Минск: Изд-во БГУ им. В.И. Ленина, 1977. — 41. 176 е., 42. 240 с.

8. Гаврилова Т.А. Использование онтологий в системах управления знаниями. Труды Международного конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». Россия, Дивноморское, 2001. с. 21 32.

9. Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем. Новости искусственного интеллекта, № 2, 2003. с. 24 — 30.

10. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. Учебник // СПб.: "Питер", 2000. 382с.

11. Гибкие производственные комплексы. Под ред. П. Н. Белянина и В. А. Лещенко. // М.: Машиностроение, 1984. 384 с.

12. Голенков В. В.(ред), Тарасов В. Б., Гаврилова Т. А. и др. Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации. Минск, БГУИРб 2001. - 488с.

13. Гришков В. И. Исследование возможностей объектного представления данных в прикладных системах. // СПб.: СПИИРАН. Труды СПИИРАН, вып. 1, т. 3,2003, 75-82.

14. Губко М. В., Новиков Д. А. Теория игр в управлении организационными системами. Учебное пособие. // М.: Синтег, 2002. 148 с.

15. Домарацкий А. Н., Пономарев В. М., Лескин А. А. и др. Системное проектирование интегрированных производственных комплексов. // Л.: Машиностроение, 1986. 319 с.

16. Дубов Ю. А., Травкин С. И., ЯкимецВ. Н. Многокритериальные модели формирования и выбора вариантов систем. // М.: Наука, 1986, 296 с.

17. Дюбин Г. Н., Суздаль В. Г. Введение в прикладную теорию игр. // М.: Наука, 1981.-336 с.

18. Зильбербург Л. И, Молочник В. И., Яблочников Е. И. Реинжиниринг и автоматизация технологической подготовки производства в машиностроении // СПб.: Компьютербург, 2003, 152 с.

19. Иванов Д. А. Виртуальные предприятия и логистические сети: комплексный подход к организации и оперативному управлению в новых формах производственной кооперации // СПб.: Издательство Санкт

20. Петербургского государственного университета экономики и финансов, 2003,-88 с.

21. Информационное обеспечение интегрированных производственных комплексов. Под ред. В. В. Александрова. // Л.: Машиностроение, 1986. — 262 с.

22. Карманов В. Г., Федоров В.В. Моделирование в исследовании операций. // М.: Твема, 1996,- 102 с.

23. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. // М.: Радио и связь, 1981.

24. КлещевА. С. Представление знаний: Методология и формализм. Прикладная информатика. // М.: Финансы и статистика, 1981. — Вып. 2. — с. 36-47.

25. Корнеев В. В, Гареев А. Ф. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. // М.: Нолидж, 2000, — 352 с.

26. Курейчик В. В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические методы принятия решений. Монография. // Таганрог: ТРТУ, 2001.

27. Курейчик В. М. Генетические алгоритмы и их применение. Монография. // Таганрог: ТРТУ, 2001.

28. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений. // М.: Наука, 1979.

29. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений. // М.: Логос, 2000, — 296 с.

30. Левашова Т.В., Пашкин М.П., Смирнов A.B., Шилов Н.Г. Управление онтологиями. Известия РАН. Теория и системы управления, 2003. № 4. с. 132-146., №5. с. 89-101.

31. Лескин A.A., Мальцев В.Н. Системы поддержки управленческих и проектных решений. Л: Машиностроение. Ленинградское отделение, 1990, 167 С.

32. Ли И.В., Ронжин А.Л., Карпов A.A.: Онтология проблемы интегрального понимания речи. // Труды СПИИРАН / Под ред. P.M. Юсупова, СПб.: Наука, 2004. Вып. 2. Т. 1. С. 194-204.

33. Линдере М., Ферон X. Управление снабжением и запасами. Логистика. // СПб.: Полигон, 1999, 607 с.

34. Лоскутов А., Назаров, А. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации и систем. // Наука и Техника, 2004. 384 с.

35. Мак Кинси Д. Введение в теорию игр. // М.: Физматгиз, 1960. 420 с.

36. Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели: Пер. с англ. 1991.-464 с.

37. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде. // М.: Физматлит, 2002, 176 с.

38. Овсянников Е.К., Мозгирев Б.Т.: К вопросу о выборе математических моделей для систем поддержки принятия решений. // Труды СПИИРАН / Под ред. P.M. Юсупова, СПб.: Наука, 2004. Вып. 2. Т. 1. С. 36 46.

39. Ойхман Е. Г., Попов Э. В. Реинжиниринг бизнеса: реинжиниринг организаций и информационные технологии // М.: Финансы и статистика, 1997,-336 с.

40. Оуэн Г. Теория игр. // М.: Мир, 1971.-232 с.

41. Полякова А. О., Гришков В. И. Постобъектный подход к представлению знания // SCM, 2003.

42. Пономарев В. М., Козловский В. А., Лескин А. А. и др. Проблемы внедрения гибких производственных систем. Под общ. ред. В. М. Пономарева. // Л.: ЛИИАН, 1998. 208 с.

43. Пономарев В. М., Лескин А. А., Смирнов А. В. Модели автоматизированного синтеза оптимальных технологических комплексов гибких производственных систем // Методы и системы автоматизации в задачах науки и производства. М.: Наука, 1986. - с. 36-49.

44. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М. Д. Статические и динамические экспертные системы. // М.: Финансы и статистика, 1996.

45. Поспелов Г. С. Искусственный интеллект — основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1998.

46. Рахманова И.О. Методы и модели интеллектуальной поддержки группового принятия решений в сложных организационно-технических системах // Информационные технологии и интеллектуальные методы. СПб.: СПИИРАН, 1996. С. 6 21.

47. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.350 С.

48. Салуквадзе М. Е. О задаче линейного программирования с векторным критерием качества. // Автоматика и телемеханика, № 5, 1972, сс. 99 105.

49. Сидоров И.И. Логистическая концепция управления предприятием. — СПб.: ДНТП общества "Знание", ИВЭСЭП, 2001.-224с.

50. Смирнов А. В. Задача оптимизации последовательности выбора технологического оборудования гибких производственных комплексов. // Методы и системы автоматизации в задачах науки и производства. — М.: Наука, 1986.-с. 153-162.

51. Смирнов А. В. Исследование алгоритмической модели технологического синтеза гибких производственных систем. // Проблемы интегральной автоматизации производства. Л.: Наука, 1988. - с. 73-85.

52. Смирнов А.В., Пашкин М.П., Шилов Н.Г., Левашова Т.В.: Онтологии в системах искусственного интеллекта: способы построения и организации. Новости искусственного интеллекта, 2002. № 1. Часть 1. 3 13. № 2. Часть 2. с. 3-9.

53. Соколова А. Н., Геращенко Н. И. Электронная коммерция: мировой и российский опыт. — М.: Открытые Системы, 2000. — 224 с.

54. Соломенцев Ю. М., Прохоров А. Ф., Калинин В. В. Автоматизированное проектирование и производство в машиностроении. Под общ. ред. Ю. М. Соломенцева и В. Г. Митрофанова. // М.: Машиностроение, 1986, — 256 с.

55. Справочник по искусственному интеллекту. Под ред. Д. А. Поспелова. // М.: Радио и связь, 1990. Т. 1 и Т.2.

56. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования. Т. 12: Пер с англ. // М.: Мир, 1991. 360 с.

57. Тамм Б. Г., Пуусенн М. Э., Тавосиб Р. Р. Анализ и моделирование производственных систем. Под общ. ред. Б. Г. Тамма. // М.: Финансы и статистика, 1987. — 191 с.

58. Турбин П. А., Шилов Н. Г. Организация объектно-ориентированной среды информационной поддержки принятия решений "Ассистент". Информационные технологии и интеллектуальные методы, СПб.: СПИИРАН, 1999, Вып. 3. 229-235.

59. Управление ГПС: модели и алгоритмы. Под ред. С. В. Емельянова. // М.: Машиностроение, 1987. — 368 с.

60. Успенский И. Энциклопедия Интернет-бизнеса. — СПБ.: Питер, 2001.

61. Цветков В. Д. Системно-структурное моделирование и автоматизация проектирования технологических процессов. // Минск: Наука и техника, 1979.-264 с.

62. Черемных С. В., Семенов И. О., Ручкин В. С. Структурный анализ систем: ГОЕР-технологии // М.: Финансы и статистика, 2001.

63. Шилов Н. Г. Информационные технологии при конфигурировании виртуальных предприятий. Информационные технологии и интеллектуальные методы, СПб.: СПИИРАН, 1999, Вып. 3. с. 212-219.

64. Шилов Н. Г. Математические модели конфигурирования сетей источников знаний в бизнес среде. Труды СПИИРАН (под ред. Р. М. Юсупова), СПб.: СПИИРАН, 2002. Вып. 1. Т. 3. с. 12-21.

65. Шилов Н. Г. Модифицированный протокол "сеть контракторов" для взаимодействия агентов в системе "Интеграция". Труды СПИИРАН (под ред. Р. М. Юсупова), СПб.: Наука, 2004. Вып. 2. Т. 1. 283-292.

66. Штоейер Р. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения. // М.: Радио и связь, 1992.

67. Электронная коммерция. В2В-программирование. — СПб.: BHV-Санкт-Петербург, 2001. 368 с.

68. Яблочников Е. И. Автоматизация технологической подготовки производства в приборостроении // СПб.: Санкт-Петербургский государственный институт точной механики и оптики, 2002, — 92 с.

69. Axelrod, R. The complexity of cooperation: agent based models of competition and collaboration, (Princeton University Press, 1997).

70. Bach E., Glaser E., Condon A., Tanguay C. DNA Models and Algorithms for NP-complete Problems. // Proceedings of the 11th Annual IEEE Conference on Computational Complexity (CCC'96), Philadelphia, Pennsylvania, USA, 1996, 290—300.

71. S. Bhaskaran, Simulation Analysis of a Manufacturing Supply Chain. // Decision Sciences, 29:3, 1998, 633-657.

72. BoochG., Jacobson I., RumbaughJ. The Unified Modelling Language // Boston: Addison Wesley Publishing Company, 1998.

73. Bowman M., Tecuci G., and M.G. Ceruti. Application of Disciple to Decision Making in Complex and Constrained Environments. // Proceedings of the 2001 IEEE Systems, Man, and Cybernetics Conference, 2001. 2932-2940.

74. Britto J. Technological Diversity and Industrial Networks: An Analysis of the Modus Operandi of Co-Operative Arrangements. SPRU Electronic Working Paper No 4. URL: http://www.sussex.ac.ukAJnits/spru/publications/imprint/sewps/sewp04/sewp04. pdf, 1998.

75. Chaudry S., Varano M.W., L. Xu. Systems Research, Genetic Algorithms and Information Systems. // Systems Research and Behavioral Science. V. 17, 2000. 149-162.

76. COGITO Project. URL: http://www.darmstadt.gmd.de/~cogito, 2003.

77. Davis L (Ed). Handbook of Genetic Algorithms. // Van Nostrand Reinhoed, New Jork, USA, 1991.

78. Davis, R. and R.G. Smith. Negotiation as a metaphor for distributed problem solving. //Artificial Intelligence, Vol. 20, No. 1, 1983, 63-109.

79. Disciple-RKF: Project Summary. URL: http://www.darpa.mil/ipto/psum2001/K176-0.html, 2001.

80. Document Management Avenue. URL: www.documentmanagement.org.uk, 2005.

81. EAI Overview. URL: http://eai.ittoolbox.com/pub/eaioverview.htm, 2003.

82. M., Ettl, G. E. Feigin, G. Y. Lin and D. D. Yao, A Supply Network Model with Base-Stock Control and Service Requirements, IBM Technical Report, RC 20473, 1996.

83. Gil Y., Blythe J., Kim J., and L. Kite. TRELLIS: Capturing and Exploiting Semantic Relationships for Information and Knowledge Management. URL: http://www.isi.edu/expect/projectes/trellis/index.html, 2002.

84. Gil Y. and M. Tallis. A Script-Based Approach to Modifying Knowledge Bases. // Proceedings of the Fourteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-97), Providence, RI, July 27-31, 1997.

85. Golding, M. Adobe Creative Suit. ISBN: 0672325918, 768p.

86. S. C., Graves, and S. P. Willems, Optimizing Strategic Safety Stock Placement in Supply Chains, Working Paper, 1998.

87. Holland J.H. Adaptation. // Progress in theoretical biology, V. 4, 1976. 263-293.

88. IDEF. URL: http://www.idef.com.

89. ILOG Corporate Web-site, 2001. http://www.ilog.com.

90. Jagdev H. S., Browne J. The Extended Enterprise: A Context for Manufacturing. // Journal of Production Planning and Control, Vol. 9, No. 1, 1998. 216-229.

91. Jennings, N. R., On agent-based software engineering. // Artificial Intelligence, 117(2000)277-296.

92. Jennings, N. R., Faratin, P., Lomuscio, A. R., Parsons, S., Sierra, C. and Wooldridge, M., Automated negotiation: prospects, methods and challenges. // International Journal of Group Decision and Negotiation 10:2, 2001, 199-215.

93. Koza J. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. // MIT Press, 1992, ISBN 0-262-11170-5. 840 p.

94. Mackworth A.K. Consistency in networks of relations // Artificial Intelligence, 1977.-№8.-P. 99-118.

95. McDermott. Rl: A rule-based configuration of computer systems // AI, 1982. — V. 1, № 19.-P. 39-88.

96. H. Merchant. Configurations of International Joint Ventures. // MIR (Management International Review), Gabler Verlag, 40:2, 2000, 107-140.

97. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. // Berlin, Springer-Verlag, 1996.

98. Myerson R. B. Game Theory: Analysis of Conflict. // Harvard University Press, Cambridge, London, UK, 1997, 568 p.

99. Olin J. G., Greis N. P., and Kasarda J. D. Knowledge Management across Multitier Enterprises: The Problem of Intelligent Software in the Auto Industry. // European Management Journal, 1999. 17. 4. 335-347.

100. H., Raiffa, The art of the Negotiation (Harvard University Press, 1987).

101. Rechenberg I. Evolutionsstrategie'94. Stuttgart: Frommann-Holzboog, ISBN 37728-0-374, 1994.

102. Rechenberg I. Evolution Strategy: Nature's Way of Optimization. Optimization: Methods and Applications, Possibilities and Limitations. // Ed. by H.W.Bergmann, Springer, Berlin, 106—126. Lecture Notes in Engineering. V. 47, 1989.

103. Rechenberg I. The Evolution Strategy. A Mathematical Model of Darwinian Evolution. // Synergetics From Microscopic to Macroscopic Order. Ed. by E. Frehland. Springer, Berlin, 1984. 122-132.

104. A., Roth, Game-theoretic models of bargaining (Cambridge, 1995).

105. Sandholm, T.W., and V.R. Lesser. Issues in automated negotiation and electronic commerce: extending the contract net framework. // ICMAS-95 First International Conference on Multiagent Systems, San Fransisco, 1995.

106. Smirnov A. Virtual Enterprise Configuration Management. // Proceedings of the 14th IF AC World Congress (IFAC'99). Pergamon Press Beijing, China, 1999. A. 337-342.

107. A. Smirnov and C. Chandra, Ontology-based Knowledge Management for Cooperative Supply Chain Configuration. // Proc. of the 2000 AAAI Spring Symposium Bringing Knowledge to Business processes, (AAAI Press, 2000) 85-92.

108. Smirnov A., PashkinM., ChilovN., LevashovaT. Agent-Based Support of Mass Customization for Corporate Knowledge Management. Engineering Applications of Artificial Intelligence. V. 16, Is. 4. June 2003. pp. 349-364.

109. Smirnov A., PashkinM., ChilovN., LevashovaT., Krizhanovsky A. Fusion-based Intelligent Support for Logistics Management. Emerging Solutions for Future Manufacturing Systems (ed. L.M. Camarinha-Matos), Springer, Proc. of

110. IP TC 5/WG 5.5 Sixth IFIP International Conference on Information Technology for Balanced Automation Systems in Manufacturing and Services, Vienna, Austria, 2004. 209-216.

111. Smirnov A., Sheremetov L., ChilovN., Cortes J.R. Soft-computing Technologies for Configuration of Cooperative Supply Chain. Applied Soft Computing, 2004. 87-107.

112. Supply Chain Council. SCOR Operations Reference-Model. Overview of SCOR // Pittsburg, 2000.

113. The Hyperlearning Center, Workflow Systems, URL: http://cne.gmu.edu/modules/workflow/workflow-systems.html, 2005.

114. Thoben K.-D., JagdevH. Typological Issues in Industrial Collaboration. // Proceedings of the 5 th International Conference on Cincurrent Enterprising (ICE 99), 1999. 29-36.

115. Tsang E. (ed.) Foundations of Constraint Satisfaction. // Academic Press, 1993.

116. Urrego-Giraldo G., Giraldo G. G. L. An approach for ontological support of enterprise model interoperability. Concurrent Engineering. The Worldwide Engineering Grid (eds. M. Sobolowski, J. Cha), Tsinghua University Press, Springer, 2004. 545-552.

117. US Department of Energy, Chicago Office of Science, URL: www.ch.doe.gov/programs/iap/glossary.html, 2005.

118. J. G. A. J., Van der Vorst, Beulens, A. J. M., and P. Van Beek, Modelling and Simulating Multi-Echelon Food Systems. // European Journal of Operational Research, 122, 2000, 354-366.

119. Intranet Journal: Building the Corporate Enterprise. Glossary. URL: http://www.intranetjournal.com/glossary/, 2005.

120. Weiss, G. Introduction. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence (ed. by G.Weiss). The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, 2000.

121. Zhang, H., Wu, B., Dong, M., Shi, Z. Dynamic contract net protocol. // ICIIT'2002 International Conference on Intelligent Information Technology, Beijing, China, 2002, 564-572.

122. Web3D Consortium. Open Standards for Real-Time 3D Communication. URL: http://www.web3d.org/, 2005.