THE METHODS OF DEVELOPMENT OF OBJECT-ORIENTED MODELS OF INTELLIGENT SOFWARE AGENTS WITH DYNAMIC SYNCRONIZATION OF THEIR OPERATIONS

Лебедева А. А.¹, Птицына Л. К.²

¹Аспирантка, ²доктор технических наук, профессор, федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича».

МЕТОДИКА ПОСТРОЕНИЯ ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ПРОГРАММНЫХ АГЕНТОВ С ДИНАМИЧЕСКОЙ СИНХРОНИЗАЦИЕЙ ИХ ДЕЙСТВИЙ

Аннотация

В статье представлено расширение методологии проектирования интеллектуальных программных агентов для крупномасштабных гетерогенных сетей. Раскрыта методика заполнения параметрического пространства расширенной объектно-ориентированной модели интеллектуального программного агента.

Ключевые слова: интеллектуальный агент, объектно-ориентированная модель, динамическая синхронизация действий, методология

Lebedeva A.A.¹, Ptitsyna L.K.²

¹Graduate student, ²doctor of Technical Sciences, professor, federal State Educational Budget-Financed Institution of Higher Vocational Education the Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications.

THE METHODS OF DEVELOPMENT OF OBJECT-ORIENTED MODELS OF INTELLIGENT SOFWARE AGENTS WITH DYNAMIC SYNCRONIZATION OF THEIR OPERATIONS

Abstract

The report contains information on the segment of developing methodology of intelligent software agents for large-scale heterogeneous networks. The method of filling of the parametric space of the extended object-oriented model of intelligent software agent is described.

Keywords: intelligent agent, object-oriented model, dynamic synchronization of operation, methods

При развитии крупномасштабных гетерогенных сетей возникает задача преодоления априорной неопределенности относительно сетевой инфраструктуры. Для интеллектуализации функциональных процессов целесообразно ввести в инфраструктуру сети интеллектуальные программные агенты.

Учет целого ряда случайных факторов в поведении инфокоммуникационных ресурсов достигается расширением функциональной спецификации интеллектуальных программных агентов за счет механизмов с динамическими приоритетами в объединении параллельных действий.

Описанное изменение функциональной спецификации определяет основание для развития ранее известных систем объектно-ориентированных моделей действий информационных программных агентов интеллектуального мониторинга, представленных в [1, 2].

В новый сегмент методологии включены взаимно соподчиненные методики:

• методика формирования расширенной объектно-ориентированной модели интеллектуального программного агента;
• методика заполнения параметрического пространства расширенной объектно-ориентированной модели интеллектуального программного агента;
• методика определения характеристик качества интеллектуального программного информационного агента с априорными динамическими приоритетами синхронизации его параллельных действий;
• методика объектно-ориентированного анализа преодоления априорной неопределенности относительно описания гетерогенной сети и в условиях достижения целей.

Основополагающей является методика формирования расширенной объектно-ориентированной модели информационного программного агента с динамическим профилем объединения его параллельных распределенных действий [3].

Для заполнения параметрического пространства сформированной модели применяется метод свободного объединения подпроцессов, соответствующих параллельным действиям интеллектуальных программных агентов с динамическими приоритетами по их завершению. Расширения в описании функциональной спецификации осуществляются благодаря интеграции метода свободного объединения и метода свертки подпроцессов и её применению к объектно-ориентированным моделям распределенных процессов выполнения типовых запросов в виде расширенных диаграмм деятельности с нотацией унифицированного языка моделирования.

Содержание методики:

1. Узловые вершины, представляющие механизмы синхронизации с динамическими приоритетами, заменяются системой дуг. Дуги связывают ветви графа.
2. Вероятности новых переходов между неузловыми вершинами обеспечивают возможность моделирования прохождения от одной последовательности подпроцессов к другой.

Введенные новые переходы описываются матрицами вида (1):

   (1)

где l – номер узловой вершины в ориентированном графе расширенной объектно-ориентированной модели типового запроса, представляющей объединение параллельных действий интеллектуального агента с неизвестным описанием механизма синхронизации;

   (2)

m – число дуг, входящих в l-ую узловую вершину; n – число дуг, исходящих из l-ой узловой вершины;

 – вероятность того, что в момент окончания i-ого подпроцесса начинает выполняться j-ый подпроцесс, запускаемый таким оператором, который представляет l-ую узловую вершину.

Каждый столбец матрицы (1) заполняется соответствующими элементами вектора . При отсутствии априорной информации о значениях , может использоваться гипотеза о равновероятных событиях (3):

     (3)

Если известно, что с вероятностью близкой к единице какой-либо i-ый подпроцесс заканчивается позже других подпроцессов, то тогда устанавливаются следующие значения вероятностей перехода (4):

   (4)

Научная новизна методики заключается в обеспечении возможности применения метода свёртки для определения динамических характеристик интеллектуальных программных агентов с априорными динамическими приоритетами синхронизации их параллельных действий за счёт заполнения параметрического пространства объектно-ориентированных моделей.

Литература

1. Интеллектуальные технологии и представление знаний. Планирование действий интеллектуальных агентов в информационных сетях : учеб. пособие / Л. К. Птицына, С. В. Добрецов. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2006. – 172 с. – ISBN 5-7422-1101-5.
2. Информационные сети. Интеллектуальные информационные агенты : учеб. пособие / Л. К. Птицына, С. М. Шестаков. – СПб. : Изд-во Политехн. ун-та, 2008. – 210с. – ISBN 5-7422-1728-5.
3. Птицына Л. К., Лебедева А. А. Разработка системно-аналитического ядра информационных интеллектуальных агентов с динамической синхронизацией их действий // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. III Международная научно-техническая и научно-методическая конференция: сб. научных статей / под ред. С. М. Доценко, сост. А. Г. Владыко, Е. А. Аникевич, Л. М. Минаков. – СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М. А. Бонч-Бруевича, 2014 – 1291 с. (C. 505 – 509).

References

1. Ptitsyna, L.K. and Dobretsov, S.V. (2006), Intellektualnye tekhnologii i predstavlenie znanij. Planirovanie deistvij intellektualnykh agentov v informatsyonnykh setyakh: uchebnoe posobie [Intelligent technologies and knowledge representation. The planning of operations of intelligent agents in informative networks: educational book], Izdatelstvo Politekhnicheskogo universiteta [Polytechnic University Publishing], Saint-Petersburg, 172 p.
2. Ptitsyna, L.K. and Shestakov, S.M. (2008), Informatsionnye seti. Intellekyualnye informatsyonnye agenty: uchebnoe posobie [Informative networks. Intelligent informative agents: educational book], Izdatelstvo Politekhnicheskogo universiteta [Polytechnic University Publishing], Saint-Petersburg, 210 p.
3. Ptitsyna, L.K. and Lebedeva, A.A. (2014), “The development of system-analytical core of informative intelligent agents with dynamic synchronization of their operations”, 3d International scientific-technical and scientific-methodological conference “Actual problems of in telecommunications in science and education”, Saint-Petersburg, pp. 505 – 509.