Особенности применения мультиагентных технологий для планирования производственных ресурсов

В отличие от классических ERP и MES систем, в мультиагентных системах каждое предприятие или подразделение предприятия моделируется как динамическая сеть агентов потребностей и возможностей [16]. В такой сети могут быть представлены различные подразделения, конкретные производственные заказы (на готовое изделие или его компоненты, отдельную операцию станка и т.д.) и конкретные ресурсы (например, рабочие, детали или станки).

Предлагаемый метод адаптивного планирования состоит в том, чтобы моделировать процесс распределения ресурсов и построения сложных расписаний через сопряженное взаимодействие в сетях потребностей и возможностей (ПВ-сетях) участников этого процесса, которые по определению имеют различные цели, предпочтения и ограничения.

При этом каждый участник процесса планирования обладает потребностями (например, производственная операция хочет успешно запланироваться с учетом ограничений ресурсов) и возможностью (например, рабочий обладает умениями для выполнения производственной операции). В результате, каждой потребности или возможности реального мира управления производственным процессом может быть поставлен в соответствие программный агент. Программные агенты, способные действовать от лица и по поручению ресурсов, представляющих потребности и возможности, в итоге формируют ПВ-сети.

Важным достоинством этой технологии в планировании и оптимизации ресурсов является возможность адаптивного построения и исполнения планов, когда план не строится всякий раз заново при возникновении новых событий, как это делается в классических методах оптимизации, а только корректируется по мере появления событий в реальном времени.

Такая адаптация осуществляется непрерывно путем выявления конфликтов в расписаниях, проведения переговоров и достижения компромиссов между агентами потребностей и возможностей на виртуальном рынке, что позволяет системе работать в реальном времени. Постоянный поиск соответствий и пересмотр связей между сопряженными парными элементами – агентами потребностей и возможностей – позволяет строить расписание как «неустойчивое равновесие», легко изменяемое в реальном времени.

Агенты потребностей и возможностей могут как конкурировать на виртуальном рынке системы, так и кооперироваться (например, два исполнителя могут конкурировать за одну небольшую задачу или, наоборот, одна большая задача может требовать нескольких исполнителей).

Сложность модели ПВ-сети увеличивается как с ростом числа типов программных агентов, представляющих разнообразные интересы, предпочтения и ограничения различных участников, необходимых для решения задачи, так и с возрастанием числа возможных протоколов взаимодействий между агентами разных типов.

Метод сопряженных взаимодействий для поддержки ПВ-сетей реализуется следующим образом [16]:

­ фиксируется множество сопряженных (в общем случае, неоднородных) элементов системы (агентов), каждый из которых обладает определенными возможностями и потребностями в других ресурсах;

­ описываются индивидуальные цели и критерии принятия решения всеми агентами, а также их предпочтения и ограничения;

­ определяются правила и протоколы (регламенты) сопряженных взаимодействий между агентами, позволяющие выявлять конфликты и находить компромиссы между элементами при установлении связей;

­ с помощью специальных инструментальных средств программирования разрабатывается мультиагентная система моделирования сопряженных взаимодействий;

­ с помощью этой системы строится первоначальная сеть потребностей и возможностей (ПВ-сеть), определяющая соответствующее распределение ресурсов;

­ если состояние ресурсов или потребности в них изменяются с приходом новых событий, то ПВ-сеть перестраивается с целью разрешения конфликтов, причем только в той части, которая непосредственно связана с изменениями;

­ работа системы завершается, если агенты ПВ сети не могут изменить свое состояние или закончилось время, отпущенное на решение задачи планирования.

Предлагаемый метод, описанный выше, во многом интегрирует наиболее современные идеи оптимального планирования, реализуемого в мета-эвристиках, фактически создавая среду конкурирующих и кооперирующихся алгоритмов (агентов). Данный метод оказывается применим к динамическому планированию ресурсов любой природы [17].

Преимуществами такого подхода является возможность решения сложных задач управления ресурсами, например, планирования связанных расписаний, а также большая открытость, гибкость и оперативность, производительность и живучесть создаваемых систем, находящих все большее применение в самых разных сферах. Переход к работе в режиме реального времени позволяет повысить качество обслуживания клиентов, сократить затраты и уменьшить время производства изделий, снизить риски и возможные потери.

Применение мультиагентных технологий позволяет обеспечить оперативную реакцию на возникающие непредвиденные события, и непрерывную оптимизацию работ. Работа системы производится в интерактивном режиме, под управлением пользователями. Интерактивный характер взаимодействия подразумевает, что диалог с системой может быть инициирован каждым из участников взаимодействия в любой момент времени, что позволит адаптивно, т.е. без полного перепланирования «с нуля», достраивать или перестраивать производственное расписание по мере возникновения важных событий или с целью оптимизации.

В отличие от традиционных систем управления ресурсами предприятий, работающих преимущественно в пакетном режиме, предлагаемая система постоянно работает в реальном времени, адаптивно перестраивая план под действием любых заданных событий во внешнем мире. Система устанавливается и запускается на сервере и работает далее непрерывно, реагируя на события, вводимые оператором или приходящие из других систем.

При этом система постоянно стремится улучшать создаваемые планы операций – путем не только использования свободных слотов времени станков или рабочих, но и путем цепочечных сдвижек ранее размещенных операций заказов или их переброски на другие ресурсы. Автоматизация такой адаптивной корректировки планов позволяет минимизировать ручные изменения и учитывать динамично изменяющуюся ситуацию, специфику заказов, особенности имеющихся станков и рабочих и многие другие факторы, которые делают задачу диспетчеризации ресурсов цеха столь сложной и трудоемкой.

Применяемый метод адаптивного планирования основан на воспроизведении работы самоорганизующегося «коллективного интеллекта», подобного колонии муравьев или роя пчел. Сотни и тысячи автономных программных агентов заказов и ресурсов, обладающих конфликтными интересами, кооперируя и конкурируя друг с другом, формируют расписание работы ресурсов цеха в ходе многочисленных взаимодействий путем переговоров для согласованного разрешения возникающих конфликтов и поиска баланса интересов, что позволяет системе всегда оставаться открытой к изменениям, гибко корректировать расписание по событиям, выполняя цепочки подвижек или переброски заказов с одного ресурса на другой в реальном времени.

Дата добавления: 2014-12-26