Изучение взаимодействия пользователей и аппаратно-программных компонентов информационной системы. Рассмотрение информационных систем современных предприятий. Анализ мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационной системы.
При низкой оригинальности работы "Концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационных систем", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Достоинства данного подхода заключаются в том, что при моделировании систем, содержащих большое количество близких по свойствам компонентов, возможно получение новых знаний о системе в целом, а также оценивать взаимодействие ее компонентов [1]. Информационная система включает в себя множество однотипных элементов, что позволяет использовать агентный подход для моделирования ее функцуионирования. В [4] предложены модели, которые реализованы через этапы сбора информации, ее анализа, идентификации ситуации и принятия решений для регулирования и эффективного управления и удовлетворяет требованию оперативной реакции на текущие изменения в экологоэкономической системе. В [5] приведены теоретические сведения о мультиагентных системах, рассматривается классификация агентов, типы и архитектуры мультиагентных систем, среды разработки, а также предложена мультиагентная модель оценки эффективности моделирования систем с распределенным интеллектом. Представим мультиагентную модель функционирования информационной системы предприятия в следующем виде: MAS= (1) где PPC - вектор параметров агентов - ПК и агентов - серверов [5];Многоагентное моделирование позволяет произвести оценку функционирование информационных систем, включающих в себя множество компонентов технического и программного обеспечения, а также пользователей.
Введение
Многоагентный подход - современное и быстро развивающиеся направление имитационного моделирования, которое заключается в построение компонентов моделируемой области в виде отдельных, относительно независимых объектов - интеллектуальных агентов, каждый из которых обладает своими и целями и задачами. Основная цель такого моделирования - это оценка вариантов развития системы в случае, когда системные связи и параметры известны [1].
При агентном моделировании компоненты модели - это независимые сущности и объекты. Достоинства данного подхода заключаются в том, что при моделировании систем, содержащих большое количество близких по свойствам компонентов, возможно получение новых знаний о системе в целом, а также оценивать взаимодействие ее компонентов [1].
Актуальность темы. Информационные системы современных предприятий представляют собой сложные программно-технические комплексы, которые обслуживаются высококвалифицированным персоналом [2]. Информационная система включает в себя множество однотипных элементов, что позволяет использовать агентный подход для моделирования ее функцуионирования.
Диапазон задач, решаемых информационными системами современных предприятий, постоянно расширяется - возникают новые задачи, изменяются требования, появляются новые пользователи. Кроме того, состав самой ИС также постоянно изменяется - устаревает и выходит из строя оборудование, модифицируется программное обеспечение, создаются новые базы данных, изменяется конфигурация компьютерной сети и т.д.
В настоящее время действующие информационные системы в полном объеме не отвечают требованиям информационного обеспечения процедур принятия решений в области эффективного использования ресурсов самих информационных систем [2].
В связи с этим необходимо постоянно осуществлять мониторинг, оценку состояния и управление информационной системой. Таким образом, исследование и разработка моделей эффективности функционирования является в настоящее время актуальной задачей.
Обзор текущих достижений. В [1, 3] изложены теоретические и практические сведения о мультиагентных системах, рассмотрены модели агентов, технологии проектирования мультиагентных систем. В [3] рассмотрены процессы развития агентно-ориентированных систем (АОС), понятия как «интеллектуальный агент» (ИА), «мультиагентная система» (МАС), «агентно-ориентированная система». Анализируются основные типы моделей и архитектур интеллектуальных агентов с позиций их формально-логических свойств и характеристик поведения. Рассмотрены инструментальные средства создания агентно-ориентированных приложений и примеры использования интеллектуальных агентов в промышленных информационно-телекоммуникационных системах.
В [4] предложены модели, которые реализованы через этапы сбора информации, ее анализа, идентификации ситуации и принятия решений для регулирования и эффективного управления и удовлетворяет требованию оперативной реакции на текущие изменения в экологоэкономической системе.
В [5] приведены теоретические сведения о мультиагентных системах, рассматривается классификация агентов, типы и архитектуры мультиагентных систем, среды разработки, а также предложена мультиагентная модель оценки эффективности моделирования систем с распределенным интеллектом.
Анализ работ
Цель: Разработка мультиагентной модели взаимодействия компонентов информационной системы предприятия для оценки эффективности ее функционирования.
Предлагаемая концепция мультиагентного моделирования эффективности функционирования информационной системы предприятия для оценки эффективности ее функционирования, и учитывающая специфику и особенности взаимодействия производственно-экономической и информационной систем предприятия представлена на рисунке 1.
Необходимыми для моделирования являются следующие входные данные: параметры персональных компьютеров, параметры серверов, параметры сетевого и периферийного оборудования, параметры программного обеспечения. Модуль сбора данных осуществляет сбор данных в ручном и автоматическом режиме с последующей синхронизацией полученных данных с базой данных, которая находится на сервере.
Главной функцией аналитического модуля является расчет показателей научно-технического уровня информационной системы, а также мониторинг эффективности использования аппаратных и программных средств информационной системы.
На основании входных и расчетных данных производятся настройка мультиагентной модели.
В результате моделирования формируются отчеты, рекомендации, а также планы обновления оборудования ИС, программного обеспечения.
Полученные отчеты, рекомендации и планы позволяют составить прогноз развития информационной системы, который можно использовать для дальнейшего моделирования с целью получения оптимальных результатов. программный мультиагентный информационный
Представим мультиагентную модель функционирования информационной системы предприятия в следующем виде: MAS= (1) где PPC - вектор параметров агентов - ПК и агентов - серверов [5];
где PNET - вектор параметров агентов - сетевого оборудования [5];
где PP - вектор параметров агентов - периферийного оборудования [5];
где POS - вектор параметров агентов - ОС [5];
где PDB - вектор параметров агентов - СУБД [5];
где PE - вектор параметров агентов - текстовых и графических редакторов [5];
где PRG - вектор параметров агентов - генераторов отчетов [5];
где PSA - вектор параметров агентов - системных администраторов;
где PDEV - вектор параметров агентов - программистов;
где PEN - вектор параметров агентов - инженеров;
где PMAN - вектор параметров агентов - менеджеров.
Знания о решаемой задаче - это сведения о содержимом базы данных и методах анализа, которые определяют способы и методы представления и обработки знаний [4]. Знания о предметной области и модель поведения [4] отличаются друг от друга по содержанию составляющих их элементов и моделей, а также выполняемыми агентами функциями. Подсистема моделей поведений агента - ресурса реализует обработку информации, которая заключается в анализе и нахождении отклонений интегральных показателей.
В таблицах 1-3 представлены типы агентов, а также их параметры (разработаны на основе [6]).
Таблица 1 - Агенты технического обеспечения информационной системы
Количество поддерживаемых форматов отчетов, NRGRF шт.
Количество поддерживаемых графических форматов NRGGF шт.
Количество поддерживаемых форматов баз данных NRGDB шт.
Время генерации отчета TRG КБАЙТ/сек
Таблица 3 - Агенты - пользователи информационной системы
Агент Тип Вид Параметр Обозн.
Системный администратор делибиративный асинхронный Табельный номер TN
Подразделение PD
Образование O
Опыт работы OP
Программист делибиративный асинхронный Табельный номер TN
Подразделение PD
Образование O
Опыт работы OP
Инженер делибиративный асинхронный Табельный номер TN
Подразделение PD
Образование O
Опыт работы OP
Менеджер делибиративный асинхронный Табельный номер TN
Подразделение PD
Образование O
Опыт работы OP
Для реализации предложенной концепции разрабатывается программное обеспечение, которое позволит моделировать процессы и объекты, входящие в состав информационной системы, оценивать эффективность функционирования, как отдельных элементов, так и информационной системы в целом, что позволит выявить критические аспекты функционирования информационной системы, снизить затраты на ее содержание.
Вывод
Многоагентное моделирование позволяет произвести оценку функционирование информационных систем, включающих в себя множество компонентов технического и программного обеспечения, а также пользователей. Это позволяет оценивать текущее состояние информационной системы, прогнозировать ее развитие, а также позволяет руководству предприятия эффективно управлять развитием информационной системы согласно бизнес-целям и стратегии предприятия.
Список литературы
1. Lin Hong. Architectural Design of Multi-Agent Systems: Technologies and Techniques (Premier Reference Series). IGI Global, 2007. - 421 p.
2. Зайцев С.И. Управление вычислительной техникой на предприятии / С. Зайцев, Е.Е. Бизянов, 2005. - 87 с. - (Вестник восточноукраинского национального университета имени В. Даля; вып. 5).
3. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям / Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению “Информационно-телекоммуникационные системы”, 2008. - 101 с.
4. Доронина Е.Г. Разработка мультиагентной системы управления и поддержки принятия решений для обеспечения экологической безопасности воздушной среды региона / Доронина Е. Г. - автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук - Национальный исследовательский технологический университет «МИСИС, 2011, - 16 с.
5. Зудикова Ю.В., Федяев О.И. Разработка программных агентов в инструментальной среде Agent Development Kit / Ю.В. Зудикова, О.И. Федяев // Комп’ютерний моніторинг та інформаційні технології - 2009 / Матеріали V науково-технічної конференції студентів, аспірантів та молодих науковців. - Донецьк, ДОННТУ. - 2009. - с. 272-274.
6. Бизянов Е.Е. Управление развитием информационных систем экономических объектов на основе их научно-технического уровня / Бизянов Е.Е. - Бизнес Информ, 2013. - 45 с. - (№2).
Размещено на .ru
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
