Построение моделей организационных и социально-экономических систем в виде интеллектуальных активных систем на базе применения парадигмы синергетического искусственного интеллекта. Модель нечеткого описания ситуации выбора агентов и активной системы.
Аннотация к работе
Направление активных систем использует единую систему понятий, подходов и норм, сформированную путем переноса парадигмы оптимального управления на новый тип объекта управления - человека, который рассматривался как активный элемент системы, способный в ответ на воздействия управляющей системы (центра) осуществлять поведение в соответствии со своими интересами [Бурков и др., 2006], [Абрамова и др., 2006]. Для описания целеустремленного поведения агента интеллектуальной активной системы целесообразно использовать систему ограниченных и упрощенных понятий системного описания целеустремленных систем [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. С их помощью в направлении активных систем осуществляется описание ситуаций выбора агентов, продвижения агента к идеалу, целям и задачам; построение концептуальной модели процесса выбора агента, процесса получения входной информации с помощью наблюдения и восприятия, модели ситуации выбора агента с использованием его убеждений, описание процессов решения проблем агента и поиска им новых результатов и новых способов действия в ситуации выбора агента с использованием мышления и интуиции, их оценки через чувства и отношения [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. Многочисленные исследования активных систем показали, что одним из самых существенных проявлений человеческого фактора в управлении является способность и желание агента предъявлять системе управления модель своего поведения, которая соответствует его интересам [Бурков и др., 2006]. Используя эти результаты и системное описание целеустремленных систем, определим существенные признаки понятия согласованного целеустремленного поведения агентов в интеллектуальных активных системах [Бурков и др., 2006], [Бурков и др., 2009], [Бурков и др., 2008], [Виноградов и др., 2009], [Кузнецов и др., 1996]: совместная деятельность агентов; общая цель агентов и одинаковое ее восприятие; позитивные межагентные чувства; неформальное объединение агентов, например, коалиция, стратегический альянс, команда и др.; мотивация и стимулирование агентов; удовлетворенность агентов своими результатами и результатами других агентов; сотрудничество и компромисс агентов; понимание и знание агентов ситуации выбора; интерактивные процессы согласования; обеспечение устойчивости коллективных решений; коммуникация и общение.
Введение
модель организационный интеллектуальный синергетический
Направление активных систем использует единую систему понятий, подходов и норм, сформированную путем переноса парадигмы оптимального управления на новый тип объекта управления - человека, который рассматривался как активный элемент системы, способный в ответ на воздействия управляющей системы (центра) осуществлять поведение в соответствии со своими интересами [Бурков и др., 2006], [Абрамова и др., 2006].
Направление активных систем применяет математический аппарат теории игр и известные математические модели принятия решений, который развивается с учетом потребностей решаемых задач управления [Абрамова и др., 2006] путем применения интуиция исследователей в виде гипотез, предположений и убеждений, формирование которых остается за рамками теории [Бурков и др., 2006]. Следующий шаг в направлении более полного учета поведения человека системах управления был сделан в направлении человеко-машинных процессов согласования и оптимизации [Кузнецов, 1996]. Предложены модели в виде алгоритмических предписаний с использованием элементов нечетких алгоритмов [Кузнецов, 1996]. Однако это не решило проблему учета человеческого фактора в управлении, а самое главное учета «интеллектуальности» систем управления.
В докладе предлагается и показывается, как для более полного учета человеческого фактора в управлении осуществить построение моделей организационных и социально-экономических систем в виде интеллектуальных активных систем на базе применения парадигмы синергетического искусственного интеллекта [Тарасов, 2002].
1. Интеллектуальные активные системы и парадигма синергетического искусственного интеллекта
Активный элемент в интеллектуальной активной системе представляет собой агент, который обладает свойствами активности, реактивности, общительности и целенаправленности [Тарасов, 2002]. Агент является целеустремленным [Акофф и др., 1974], [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. Это означает, что он имеет идеал, который формируется и корректируется им в течение всей его жизни. В соответствие с ним агент ставит перед собой цели и проблемы, выбирает задачи принятия решений и средства их выполнения. Агент постоянно осуществляет стремление и продвижение к своему идеалу, к своим целям и задачам. Продвижение осуществляется в непрерывном и интерактивном процессе выбора. При этом происходят постоянные переходы из одних состояний выбора в другие, «одна ситуация выбора (и проблемная) непрерывным образом вырастает из другой» [Акофф и др., 1974], [Бурков и др., 2008].
Агент может функционировать в условиях неточной, нечеткой и противоречивой информации [Тарасов, 2002]. Для описания целеустремленного поведения агента интеллектуальной активной системы целесообразно использовать систему ограниченных и упрощенных понятий системного описания целеустремленных систем [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. Эти понятия позволят значительно «расширить» возможности учета человеческого фактора в управлении организационными и социально - экономическими системами [Бурков и др., 2008]. С их помощью в направлении активных систем осуществляется описание ситуаций выбора агентов, продвижения агента к идеалу, целям и задачам; построение концептуальной модели процесса выбора агента, процесса получения входной информации с помощью наблюдения и восприятия, модели ситуации выбора агента с использованием его убеждений, описание процессов решения проблем агента и поиска им новых результатов и новых способов действия в ситуации выбора агента с использованием мышления и интуиции, их оценки через чувства и отношения [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. В результате осуществляется построение модели интерактивного процесса целеустремленного поведения агента интеллектуальной активной системы [Бурков и др., 2008], [Виноградов, 2009], [Виноградов и др., 2009]. Эта модель дополняется описанием взаимодействия агентов в форме межагентных чувств и с помощью сообщений в процессе общения.
Необходимым и достаточным условием кооперативной деятельности агентов является согласования их целей и интересов [Бурков и др., 2008] на основе. Принципов открытого и согласованного управления [Бурков и др., 2006].
Многочисленные исследования активных систем показали, что одним из самых существенных проявлений человеческого фактора в управлении является способность и желание агента предъявлять системе управления модель своего поведения, которая соответствует его интересам [Бурков и др., 2006]. Поэтому проблема согласования интересов управляющей системы и управляемого объекта (агента: человека, коллектива людей, предприятия, региона и т.д.) является «главной проблемой в задачах управления социальными и экономическими системами» [Бурков и др., 2006].
Используя эти результаты и системное описание целеустремленных систем, определим существенные признаки понятия согласованного целеустремленного поведения агентов в интеллектуальных активных системах [Бурков и др., 2006], [Бурков и др., 2009], [Бурков и др., 2008], [Виноградов и др., 2009], [Кузнецов и др., 1996]: совместная деятельность агентов; общая цель агентов и одинаковое ее восприятие; позитивные межагентные чувства; неформальное объединение агентов, например, коалиция, стратегический альянс, команда и др.; мотивация и стимулирование агентов; удовлетворенность агентов своими результатами и результатами других агентов; сотрудничество и компромисс агентов; понимание и знание агентов ситуации выбора; интерактивные процессы согласования; обеспечение устойчивости коллективных решений; коммуникация и общение.
2. Модель нечеткого описания ситуации выбора агентов и активной системы в целом
Для нечеткого описания ситуации выбора агентов и активной системы в целом применяется нечеткое отношение моделирования . Значение функции принадлежности представляет коэффициент между данным состоянием компонентов или параметров ситуации выбора и внутренним представлением агентов в виде лингвистических переменных.
Рассмотрим нечеткое описание моделей ситуации выбора целеустремленных агентов. Оно включает [Акофф и др., 1974] следующие компоненты.
Целеустремленный агент, осуществляющий выбор
Окружение выбора: например, условия тендера, организационная структура управления и др.
Возможные при таком окружении результаты (сообщение центра информационного управления - ЦИУ) : например, цена проекта, вероятность выигрыша, прибыль, фонд заработной платы.
Доступные целеустремленному агенту способы действия (сообщение ЦИУ) : например, работы по проекту, стоимости работ, сроки выполнения работ.
Относительная удельная ценность (представление целеустремленного агента) результата относительно определенного способа действия ситуации выбора. Определение значения лингвистической переменной «ценность» и соответствующего значения функции принадлежности 1
.
Правдоподобность выбора агентом способа действия и результата одновременно. Значение лингвистической переменной «правдоподобность» и соответствующего значение функции принадлежности
2 .
Ожидаемые относительные удельные ценности результатов ситуации выбора для целеустремленного агента будет определяться с помощью центров гравитации 1j:
Ожидаемая относительная ценность целеустремленного состояния или ситуации выбора для целеустремленного агента будет определяться с помощью центра гравитации 1: .
Оценка целеустремленного агента (чувства, убеждения целеустремленного агента) желательности целеустремленного состояния или ситуации выбора. Значение лингвистической переменной «согласие», балл, значение функции принадлежности .
Тогда нечеткое описание модели ситуации выбора группы (интеллектуальной активной системы) целеустремленного субъекта будет включать.
Целеустремленные агенты, осуществляющие выбор
Окружение выбора: например, условия тендера, организационная структура управления и др.
Возможные при таком окружении результаты (сообщение) : например, цена проекта, вероятность выигрыша, прибыль, фонд заработной платы.
Доступные целеустремленным агентам способы действия (сообщение) : например, работы по проекту, стоимости работ, сроки выполнения работ.
Значимость ценностей целеустремленных состояний целеустремленных агентов (представления о сотрудничестве, компромиссе или о конкуренции) друг для друга. Значения лингвистической переменной «значимость центра гравитации целеустремленного агента» и соответствующие значение функции принадлежности_3 snk (EVK).
Ожидаемые относительные удельные ценности результатов ситуации выбора для активной системы (например, для целеустремленного хозяйствующего субъекта) будет определяться с помощью центров гравитации 2j
Ожидаемые относительные удельные ценности целеустремленного состояния или ситуации выбора для активной системы (например для целеустремленного хозяйствующего субъекта) будет определяться с помощью центра гравитации 2:
Оценка желательности результатов ситуации выбора для агентов активной системы
.
Оценка желательности целеустремленного состояния или ситуации выбора для агентов активной системы: .
Определение группой экономического анализа приемлемого по ее представлениям (значения лингвистической переменной «уступка» или «сотрудничество» и функции принадлежности sot(ar)) уровня уступки или сотрудничества . Практически может быть выбрано из интервала или по его центру.
Определение ЦИУ (например, группой экономического анализа) по гарантированных условий согласования по ценностям целеустремленных состояний целеустремленных агентов .
3. Модель нечеткого описания целеустремленного поведения агентов и их согласования
Целеустремленное поведение агента представляет его продвижение к цели и к задаче [Акофф и др., 1974]. Цель реализуется через задачи, а задачи реализуются через итоги. Итог определяет желаемый для агента результат за небольшой период времени в определенном окружении выбора :
Задача представляет последний желаемый результат агента в последовательности итогов
Причем Т.е. задача описывается следующим выражением
Цель представляет недостижимый результат Но к нему можно неограниченно приблизиться в последовательности решения задач на интервале времени
Причем и правдоподобность достижения цели (функция принадлежности «правдоподобность») неограниченно приближается с ростом n к 1.
В процессе продвижения к задаче ожидаемая удельная ценность относительно результата монотонно возрастает на интервале времени и к цели на интервале времени .
, В процессе продвижения к цели и к задаче множество доступных агенту способов действия и множество возможных результатов могут быть фиксированными. В том случае, когда необходимо формировать в процессе продвижения дополнительно к старым новые способы действия и новые результаты, организуется их интерактивный поиск. Тогда.
При согласованном целеустремленном поведении группы агентов необходимо учитывать их удовлетворенность и убежденность в этом с помощью лингвистической переменной «согласие». При этом используются или законы согласованного управления или принцип оптимизации на нечетком множестве согласованных решений, реализуемый с помощью нечетких информационных систем [Бурков и др., 2009], [Бурков и др., 2008], [Кузнецов и др., 1996]
4. Интеллектуальные информационно-управляющие системы согласования поведения агентов
Интеллектуальная информационно - управляющая система представляет подразделение, выполняющее функции информационной поддержки или информационного управления принятием решений активными субъектами организационной системы управления. При информационной поддержке используется существующая информированность субъекта о ситуации выбора решений. При информационном управлении информированность субъекта целенаправленно формируется в процессе информационного взаимодействия. При этом необходимо не только учитывать, но и повышать активность субъекта, его интеллект, знания и понимание ситуации выбора. За счет этого происходит интеллектуализации организации в целом
Интеллектуальные информационно-управляющие системы предназначены для обеспечения эффективности управленческих решений на основе применения информации самонаблюдения, специальных наблюдений и экспериментов, взаимодействий, сообщений и анализа, формальных методов сбора и обработки информации. Это в первую очередь локальные системы, которые ориентированы на решение определенной проблемы или взаимосвязанных проблем организации.
Интеллектуальные информационные системы согласования поведения агентов используют методы системного анализа гармонического сочетания интересов в расплывчатых условиях. Метод системного анализа представляет собой объединение формальных процедур оптимизации, эвристических процедур нечеткого согласования (нечеткие алгоритмы), компьютерного эксперимента и мягких вычислений, эвристической процедуры нечеткой оценки метода. В настоящее время можно выделить следующие классы методов.
1. Эвристические человеко-машинные процедуры нечеткого согласования и формальные процедуры оптимизации.
2. Нечеткая оптимизация на множестве согласованных решений с применением нечеткой коалиции согласования решений.
3. Информационное управление выбором агентов в расплывчатых условиях.
4. Многошаговые процессы согласования и принятия решений в расплывчатых условиях.
5. Нечеткое интерактивное согласование знаний на основе модели постоянного обновления (исходное множество альтернатив является пустым множеством, возможно существование нечеткого множества идей и аналогов).
6. Гармоническое сочетание интересов с использованием нечеткого описания межагентных чувств и взаимодействия агентов, и информационного влияния на них.
7. Согласование и принятие управленческих решений на основе нечетких предписаний развития организации: «половинные» планы, модель «все хорошо в меру», постоянно возобновляющиеся сети отношений, выявление и применение творческого потенциала, приспособление к неопределенности. Балансирование между количественными параметрами, фактами и логикой с качественными суждениями, интуицией и творческим воображением. Поощрение взаимного доверия, уважения, честности, лояльности и персональной порядочности.
8. Согласованное информационное управление конфликтами.
Список литературы
[Абрамова и др., 2006] Человеческий фактор в управлении /Под ред. Абрамовой Н.А., Гинсбурга К.С., Новикова Д.А. - М.: КОМКНИГА, 2006.
[Акофф и др., 1974] Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. - М.: Советское радио, 1974.
[Бурков и др, 2009] Бурков В.Н., Новиков Д.А.. Теория активных систем - 40 лет// Теория активных систем. // Труды международ. науч.-прак. конф. (17-19 ноября 2009 г., Москва, Россия). - М: ИПУ РАН, 2009.
[Виноградов, 2009] Виноградов Г.П. Модель поведения интеллектуального агента // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов V-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 28-30 мая 2009 г.). - М.: Физматлит, 2009.
[Виноградов и др., 2009] Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов Н.А. Согласование представлений агентов в интеллектуальной многоагентной системе // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов V-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 28-30 мая 2009 г.). - М.: Физматлит, 2009.
[Кузнецов, 1996] Кузнецов В.Н. Согласование и оптимизация в иерархических системах с активными элементами. - М.: Институт проблем управления, 1996.
[Кузнецов и др., 1996] Кузнецов В.Н., Семенов Н.А. Согласованное управление в интеллектуальных информационных системах. // Труды Международных конференций «Искусственные интеллектуальные системы» (IEEE AIS*02) и «Интеллектуальные САПР». Научное издание. - М.: Издательство Физико-математической литературы, 2002.
[Тарасов, 2002] Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Элиториал УССР, 2002.