Модель Взаимодействия Многоагентных Систем при Совместном
Среди всего многообразия сервисов необходимо выделить класс инфраструктурных сервисов. Под ними подразумеваются сервисы, предоставляемые той (или теми) техническими платформами, которые обеспечивают связанность между агентами. Примерами инфраструктурных сервисов могут быть регистрация, поиск, именование, аутентификация. В противовес инфраструктурным сервисам, остальные будем называть бизнес-сервисами, так как они предоставляются агентами различных организаций для достижения выбранных целей (в том числе с целью получения прибыли).
Объединение сервисов в единый процесс обслуживания заявки клиента задается бизнес- процессом (или просто процессом). В данной работе не рассматривается экономическая составляющая термина бизнес-процесс, в модели предполагается, что все описания и формализация бизнес-процессов уже выполнены и реализованы в логике работы агентов.
2. Сервисная модель многоагентной системы
Для начала исследования многоагентной инфокоммуникационной системы приведем общую модель. Рассматриваемая система (или несколько систем) задана в виде набора взаимодействующих агентов. Взаимодействие между агентами осуществляется путем посылки заявок-сообщений. Функциональность каждого из агентов представлена в виде списка сервисов.
Принимаемая агентом заявка чётко идентифицируется как запрос к одному из сервисов.
Рис. 1 Схема взаимодействующих агентов
Считается, что каналы связи между агентами передают сообщения без потерь, что может достигаться за счёт использования протоколов надежной доставки. Тем не менее, сами агенты при обработке заявок могут проявлять некорректное поведение: терять заявки, пытаться нарушить инструкции или видоизменить сообщения.
Рис. 2 Очереди надежной доставки
Теперь необходимо провести формализацию работы отдельно взятого агента. Внешний заказчик сервиса (клиент) присылает заявку одному из агентов системы, обслуживающему заявки данного типа. Агент обрабатывает заявку.
Заявка может содержать инструкции, что необходимо сделать с результатами обработки.
Например, отправить ответное сообщение или переслать другому указанному агенту. Если агент не в состоянии сам полностью выполнить обработку заявки, то он выбирает бизнес-процесс обработки данной заявки. Процесс представляется в виде ориентированного графа
) , ( S E
W ∈
, задающего последовательностьвызова сервисов, где
S = { s
1, s
2,..., s
|S|}
– множество узлов, каждый из которых задает сервис, аE ∈ S ↔ S
– множество ребер, задающих последовательность вызова сервисов.В процессе сервисы заданы только своими типами, и для каждого типа необходимо определить список агентов, предоставляющих сервисы данного типа. Для этого агент обращается к инфраструктурным сервисам и получает списки доступных на данный момент агентов для каждого из типов сервисов.
По получению списка агентов проводится применение правил безопасности. На этом шаге фильтруются те пары {агент, сервис}, которые не удовлетворяют правилам. Если после фильтрации для какого-то из сервисов осталось более одного агента, то необходимо определить приоритеты пар в соответствии с некоторой внутренней оценкой. Как для принятия решений по правилам безопасности, так и при определении приоритетов пар могут проводиться запросы к инфраструктурным сервисам. Данный шаг является наименее освещенным в литературе на данный момент, так как приоритет считается заданным извне.
После того как для каждого из сервисов определен приоритетный агент его исполнения, то проводится посылка заявок агентам, соответствующим следующим узлам графа
W
. Модель работы агента должна также задавать дальнейшую реакцию на приходящие ответы или их отсутствие. Далее в статье предложена вероятностная модель ожидания обработкизаявки. Из модели следует вариант возможной стратегии взаимодействия между агентами.
Рис. 3 Схема работы отдельного агента
3. Вероятностная модель ожидания обработки заявки
В предыдущей части было показано, что доступными для исполнения одного и того же сервиса могут быть несколько агентов. Пускай правила безопасности уже применены к списку агентов и для оставшихся агентов, готовых обработать заявку, необходимо определить стратегию обращения к этим агентам и ожидания обработки заявки.
Сразу необходимо отметить, что стратегия работы агента может сильно зависеть от того, какую из характеристик исполнения сервиса необходимо оптимизировать. Это может быть стоимость или надежность. Предложенная в данной части модель агента адресована ситуации, когда невозможно установить предпочтения между агентами, ввиду того, что оптимизируемые параметры либо одинаковы, либо неизвестны и имеют вероятностный характер. Другие возможные модели хорошо описаны в работе [2].
Простейшей стратегией в таком случае может быть обращение к одному произвольно выбранному агенту и ожидание ответа от него.
Если в этом случае мы ожидаем неограниченное время, то вероятность успешного выполнения собственной работы оказывается низкой и время исполнения может оказаться слишком велико.
Более того, если рассматриваемый нами агент за исполнение заявки в срок получает вознаграждение, то он может проанализировать
другие стратегии, в которых предусмотрено обращение за исполнением сервиса в несколько агентов.
Рассмотрим однородный случай, когда характеристики доступных агентов, принимающих заявки данного типа, одинаковы:
каждый агент успешно обрабатывает заявку с вероятностью
p
. При этом вероятность выполнения заявки к моменту времениt
описывается функцией
D ( t ) ∈ [ ] 0 , 1
. Соответственно, вероятность успешной обработки ко времениt
равнаs ˆ = p * D ( w )
, соответственно вероятность неуспеха) (
* ˆ 1
ˆ 1 s p D w
f = − = −
. Среднее время исполнения заявки равноµ
, дисперсияυ
2- (характеристики распределенияD(t)
).Обозначим за
m
количество агентов, доступных для исполнения заявки. Каждое обращение к любому из агентов имеет стоимостьc
(например, в единицах полосы пропускания или в денежном выражении). Для улучшения стратегии предлагается следующий подход:заявка посылается первому агенту, далее если за промежуток времени
w
заявка не была обработана, то заявка отправляется второму агенту и так далее. При этом успешная обработка предыдущими агентами после истечения времени ожиданияw
уже не отслеживается.Такой подход позволяет получить вероятность успеха в отведенный срок большую, чем в случае обращения к одному агенту. Но при этом возрастает и суммарная стоимость затрат на исполнение данного сервиса, так как каждый агент, успешно завершивший обработку (пускай и позднее времени
w
), использует или вычтет соответствующую стоимостьc
.Вероятность успешного выполнения заявки m агентами при времени ожидания одного агента w равна
w m
D p
s=1−(1− ⋅ ( )) (1) В таком случае, вероятность успеха обработки заявки после
k
попыток и среднее время обработки задаются формулами:k k
k f f p D w p D w
s = ˆ (1− ˆ)= ⋅ ( )⋅(1− ⋅ ( )) (2)
kw
d
k= μ +
(3)Математическое ожидание суммарной стоимости обработки заявки получим, просуммировав по вероятностям истечения времени ожидания, так как каждая новая попытка добавляет стоимость
с
:( )
( )
(
1 ( ))
) (
) ( 1 ˆ 1
1
0 p D w p D w
w D p f c
c c
m m
i i
⋅
−
⋅
⋅
⋅
−
−
= ⋅
⋅
=
∑
−=
(4)
Математическое ожидание времени исполнения заявки получим, просуммировав по вероятностям завершения обработки заявки после k попыток:
( ) ( )
( )
( )
( )
s s
f m f m f w
s s s kw
s s d
d
m m
m
k m k
k k k
ˆ 1 ˆ ˆ
ˆ
ˆ 1 1 ˆ
1
1 1 0 1
0
⋅
− +
− + ⋅
=
=
−
⋅
⋅ +
⋅
=
⋅
⋅
=
+
−
=
−
=
∑
∑
μ
μ (5)
Для вычисления дисперсии времени исполнения заявки, представим это время из двух независимых слагаемых
t = t
w+ t
s времени ожидания неуспешных попыток и времени ожидания последней успешной.2 2
2
2 2
2 2 2
2
) ( ) ( 2 ) ( ) (
) 2 (
) ( ) (
d t E t E t E t E
d t t t t E t E t E
s w s
w
s w s w
− +
+
=
=
− +
+
=
−
σ
=(6)
Вычислим математические ожидания в полученном выражении.
E ( t
s) = μ
и2 2 2
)
( t
s= υ + μ
E
(характеристикиD(w)
).) ( t
wE
равно второму слагаемому в формуле (5).Мат. ожидание
E ( t
w)
можно записать в виде суммы:( )
=⋅ ⋅
=
⋅
=
∑ ∑
−=
−
=
1 0
2 1 2
0 2
2 ˆ ˆ
) 1
( m
k m k
k k
w k f
s w s s w s k t
E (7)
( ) ( )
( )
2
2 2 1
2 2
2 2
ˆ
1 ˆ ˆ 2
2 1 ˆ 2
ˆ ˆ
s s
f m m f m m f m f f
w m m m
⋅
−
− +
− + +
− +
= ⋅ + +
По полученным значениям математического ожидания и дисперсии можно записать плотность вероятности для распределения времени обработки заявки, предполагая, что распределение случайных величин происходит по нормальному закону.
2 2
2 ) (
2 ) 1
( σ
σ π
d t
W t e
d
− −
= (8)
Теперь мы можем вернуться к задаче, сформулированной в начале данной части – выбору агентом стратегии для исполнения сервиса другими агентами. Агенту необходимо максимизировать полезность от обработки заявки, заданную как разность вознаграждения и расходов. Вознаграждение зависит от обработки заявки в срок
t
max.c dt t d r u
t
W
−
=
max∫
0
)
(
(9)Отметим, что в полученном выражении у нас осталась неизвестная величина
w
, задающая время ожидания успешной обработки заявки.Именно по данной неизвестной и проводится максимизация функции полезности.
4. Заключение
Задача описания и моделирования работы агента в сервисной модели открытой многоагентной системы содержит две ключевые подзадачи: разработка методов применения правил безопасности и максимизации полезности работы. В данной статье сделана попытка описать вероятностную модель взаимодействия агентов, исходя из предположения, что все доступные агенты, предоставляющие сервисы одного типа, равнозначны. Это позволило вычислить функцию полезности, максимизируя которую по времени ожидания ответа, можно повысить надежность и эффективность работы отдельно взятого агента.
Дальнейшее развитие работы направлено на проведение численного моделирования поведения агента для оценки эффективности предложенной модели. Также ведется работа в области анализа потенциальных угроз безопасности в сервисной модели многоагентной системы и разработки методики взаимодействия агентов с использованием инфраструктурных сервисов для установления доверия.
5. Список литературы
[1] И.В. Котенко, А.В. Уланов. “Агенто- ориентированное моделирование поведения сложных систем в среде Интернет”, Труды Десятой Национальной Конференции по Искусственному Интеллекту с Международным Участием, Обнинск, 2006
[2] S.Stein, N.R.Jennings, T.R. Payne, “Flexible provisioning of service workflows”, Proceedings of 17th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI-06), IOS Press, Italy, 2006, pp. 295–299.