The extension of the functionality of the methodology of forming a model of information-analytical intelligence agentsПредложено расширение функциональных возможностей методологии формирования модельно-аналитического интеллекта информационных агенто

Guliev, I. F.

Ptitsyna, L. K.

Гулиев, И. Ф.

Птицына, Л. К.

Institutional repository of Russian State Vocational Pedagogical University

591  Режим доступа: www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article& article_id=10005551 (дата обращения: 11.02.2015). 9. Разинкина Е.М., Уметбаев З.М., Макашова В.Н., Суколенов И.В. Порталы как средство сетевого сотрудничества: моногр. – Магнитогорск: Магнитогорский государственный университет, 2006. – 144 с. УДК 004.7:004.422.8 Л.К. Птицына, И.Ф. Гулиев НОВЫЕ КОМПОНЕНТЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ И ОЦЕНКИ ДИНАМИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ТИПОВЫХ ФОРМАЛЬНЫХ ПРОФИЛЕЙ АГЕНТНЫХ СИСТЕМ Птицына Лариса Константиновна ptitsina_lk@inbox.ru Гулиев Имдат Фирдовси оглы imdat_guliyev@hotmail.com ФГОБУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича», Россия, г. Санкт-Петербург  NEW COMPONENTS OF INFORMATION TECHNOLOGY DEFINITIONS AND EVALUATION OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF FORMAL MODEL PROFILES AGENT SYSTEMS Ptitsyna Larisa Konstantinovna Guliev Imdat Firdovski ogly Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications, Russia, Saint-Petersburg  Аннотация. Предложено расширение функциональных возможностей методологии формирования модельно-аналитического интеллекта информационных агентов.  Abstract. The extension of the functionality of the methodology of forming a model of information-analytical intelligence agents.  Ключевые слова: информационные технологии; динамические характеристики; агент. Keywords: information technology; dynamic characteristics; agent.  Непрерывно расширяемым использованием IT-разработок в целях обеспечения устойчивой конкурентоспособности корпораций обуславливается объективная потребность в совершенствовании обширного многообразия инфокоммуникационных технологий. Одно из перспективных направлений развития этого многообразия ориентируется на интеллектуализацию агентных технологий за счёт формирования модельно-аналитического интеллекта агентов, обеспечивающего определение и соблюдение гарантий качества их функционирования. В [1] раскрывается процесс формирования математических компонентов модельно-аналитического интеллекта информационных агентов для гетерогенной сети при 592  априорной неопределённости описания механизмов синхронизации выполняемых ими действий, основанный на применении методов теории распределённых вычислительных систем. В [2] представляется методология формирования модельно-аналитического интеллекта агентов, обеспечивающего определение и соблюдение гарантий качества их функционирования при расширенном базисе описаний механизмов синхронизации выполняемых ими действий. В [3] предлагается концептуальная основа развития указанной методологии при объектно-ориентированном анализе достижимости целей программными интеллектуальными агентами. В [4] предложенная концептуальная основа используется для формирования модельно-аналитического интеллекта информационных агентов с динамической синхронизацией их действий. Проведённые исследования, посвящённые формированию модельно-аналитического интеллекта агентов, ориентируются на выполнение действий без их подтверждения. Однако в практических сферах применения агентных технологий достаточно часто встречаются ситуации, требующие подтверждения выполнения отдельных действий агентов. В связи с этим актуализируется научно-техническая задача расширения функциональных возможностей методологии формирования модельно-аналитического интеллекта агентов на случай учёта подтверждений выполняемых ими действий. Предлагаемый подход к расширению функциональных возможностей методологии формирования модельно-аналитического интеллекта агентов на случай учёта подтверждений выполняемых ими действий базируется на формализации анализа циклического исполнения запроса. В качестве исходной информации для расширения выбирается 1 ( ), 1,2,...,i i i if k k K   – плотность распределения вероятностей дискретного времени выполнения последовательного подпроцесса реализации запроса в теле цикла  1 ( ) 1iiKi ikf k  ,  где ik  – дискретное время выполнения запроса, соответствующего подпроцессу; iK – верхняя граница дискретного времени выполнения запроса; i=s – при успешном выполнении запроса; i=f – при неуспешном выполнении запроса; p – вероятность необходимости подтверждения выполняемого действия (возврата к исполнению запроса); (1-p) – вероятность выхода из цикла. Циклическое исполнение запроса описывается графом, представляющим конечную цепь Маркова. Матричное описание циклического исполнения запроса представляется в виде: 593  0 1 ( ) 1 ( 1) 1( 2) 1 ( 3)... 1 (1) 00 0 1 0 0 ... 0 00 0 0 1 0 ... 0                                                                                                                                        i i i i iiof N f N f N f N fP  00 0 0 0 1 ... 0 0... ... ... ... ... ... ... ...0 0 0 0                                                                                                                                                                 0 ... 1 00 0 0 0 ... 0 (1 )0 0 0 0 0 ... 0 1                                                                                                                                                           p p    , где Pio – квадратная матрица ((N+2)×(N+2)) переходов во множестве дискретных состояний S, |S|= N+2, где (N+2)–ое состояние является поглощающим.  Согласно теории цепей Маркова ( )io iou k  плотность распределения вероятностей 1,2,..., ,...iok N  времени выполнения циклического исполнения запроса определяется по формуле: ( ) ( 1),1, 2 ,1, 2( )io iok kio io io N io Nu k P P   , 1,2,..., ,...iok N ; где ( ),1, 2iokio NP   – (1,( 2))N  -ой элемент iok -ой степени матрицы Pio ; ( 1),1, 2iokio NP  – (1,( 2))N  -ой элемент ( iok -1)-ой степени матрицы Pio ; iok  – дискретное время выполнения циклической реализации запроса. На основании теории вероятностей находятся [ ]ioE k  математическое ожидание и [ ]ioD k  дисперсия дискретного времени выполнения циклической реализации запроса maxmin[ ] ( )ioiokio io io iokE k k u k  , max2min[ ] ( [ ]) ( )ioiokio io io io iokD k k E k u k  . Предложенная канва расширения функциональных возможностей методологии формирования модельно-аналитического интеллекта агентов на случай учёта подтверждений выполняемых ими действий является математической основой для разработки новых компонентов информационной технологии определения и оценки динамических характеристик типовых формальных профилей агентных систем. Список литературы 1. Птицына Л.К., Власов С.Н. Разработка и анализ моделей поведения интеллектуальных информационных агентов в гетерогенной сети при априорной неопределённости [Текст] / Л. К. Птицына, С. Н. Власов // Промышленные АСУ и контроллеры. – 2011. – № 6. – С. 33-37. 2. Птицын А.В., Птицына Л.К. Аналитическое моделирование комплексных систем защиты информации [Текст] / А. В. Птицын, Л. К. Птицына. – Гамбург. Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. – 293 с. 594  3. Птицына Л.К. Объектно-ориентированный анализ достижимости целей программными интеллектуальными агентами / Л. К. Птицына, А. В. Птицын // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании. II –я 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. – Санкт-Петербург, 2013. – С. 636-640. 4. Птицына Л.К. Разработка системно-аналитического ядра информационных интеллектуальных агентов с динамической синхронизацией их действий / Л. К. Птицына, А. А. Лебедева // 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. – Санкт-Петербург, 2014 –C. 505 – 509. УДК 004.7:004.422.8 Л.К. Птицына, А.А. Лебедева НОВЫЙ СЕГМЕНТ МЕТОДОЛОГИИ И СЕРВИС ПРОЕКТИРОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ АГЕНТОВ ДЛЯ КРУПНОМАСШТАБНЫХ СЕТЕЙ Птицына Лариса Константиновна ptitsina_lk@inbox.ru Лебедева Анна Андреевна annalebedeva4@mail.ru ФГОБУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича», Россия, г. Санкт-Петербург  NEW SEGMENT METHODOLOGY AND SERVICE DESIGN INTELLIGENT INFORMATION AGENT FOR LARGE-SCALE NETWORKS Ptitsyna Larisa Konstantinovna Lebedeva Anna Andreevna Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications,  Russia, Saint-Petersburg  Аннотация. Представлено расширение методологии проектирования интеллектуальных программных агентов для крупномасштабных сетей.  Abstract. Presented by expanding design methodology intelligent software agents for large-scale networks.  Ключевые слова: агент; сеть; методология; проектирование; сервис. Keywords: agent; network; methodology; design; service. 

New components of information technology definitions and evaluation of dynamic characteristics of formal model profiles agent systems

https://elar.rsvpu.ru/bitstream/123456789/3454/1/nito_2015_156.pdf

New components of information technology definitions and evaluation of dynamic characteristics of formal model profiles agent systems

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Institutional repository of Russian State Vocational Pedagogical University