ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СОЗДАНИЯ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ ДИСПЕТЧЕРОВ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМ НА БАЗЕ МУЛЬТИАГЕНТНОГО СОЦИОИНСПИРИРОВАННОГО ПОДХОДА

  • А. И. Каляев Южный федеральный университет
Ключевые слова: Распределенные системы, социоинспирированный подход, биоинспирированный подход, мультиагентная система, децентрализованная система

Аннотация

Описаны новые принципы организации, методы и алгоритмы функционирования дис-
петчера Распределенной системы (РС), позволяющие распределять и перераспределять
ресурсы с динамически изменяющимися параметрами между поступающими заданиями с
целью минимизации времени их выполнения. Основная проблема, не позволяющая сегодня
эффективно оценивать время выполнения заданий в гетерогенной РС, напрямую вытекает
из распределенности системы: каждый из её элементов обладает частичной независимо-
стью и может существенно отличаться от других, более того, в процессе работы его
возможности могут изменяться, и все это существенно влияет на эффективность рас-
пределения задач между узлами РС и на время выполнения заданий. В статье предложен
новый подход к организации диспетчера РС, базирующийся на применении теории муль-
тиагентных систем и социоинспирированных (базирующихся на принятых в человеческом
обществе) методов: пользователи РС размещают свои задания на специальных узлах –
досках объявлений, на каждом узле РС размещается проактивный программный агент,
осуществляющий постоянный мониторинг параметров своего узла и поиск на досках объ-
явлений подходящих для решения задач. При этом агенты, участвующие в решении общего
задания формируют сообщества, в которых осуществляют планирование процесса реше-
ния задания и распределение частей заданий для минимизации времени задержки их реше-
ния. В качестве критерия эффективности работы РС было решено принять значение
среднего времени задержки выполнения функциональных заданий относительно требуемых
моментов времени, соответственно агенты распределяют задания таким образом, чтобы
минимизировать значение указанного критерия. Настоящая статья включает введение,
формальную постановку задачи диспетчирования ресурсов РС, обзор существующих под-
ходов к организации диспетчера РС, описание предлагаемого мультиагентного решения
задачи диспетчирования ресурсов РС с использованием социоинспирированного подхода,
алгоритм работы распределенной системы и ее элементов, описание применения социоин-
спирированного подхода применительно к процессу диспетчирования задач и заключение.
К основным преимуществам предложенного подхода можно отнести: возможность ис-
пользования достоверной и актуальной информации о специализации и текущей произво-
дительности ресурсов при диспетчировании; высокая отказоустойчивость, обусловленная
отсутствием элементов РС, выход из строя которых приводит к полной потере работо-
способности РС; возможность гибкого масштабирования РС (увеличения числа ресурсов),
достигаемая за счет децентрализации процесса диспетчирования.

Литература

1. Shamakina A.V. Obzor tekhnologiy raspredelennykh vychisleniy [Overview of distributed
computing technologies], Vestnik YuUrGU. Seriya: Vychislitel'naya matematika i informatika
[Bulletin of SUSU. Series: Computational Mathematics and Computer Science], 2014, No. 3.
Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/obzor-tehnologiy-raspredelennyh-vychisleniy
(accessed 18 August 2021).
2. Smelyanskiy R.L. Model' funktsionirovaniya raspredelennykh vychislitel'nykh sistem [Model
of functioning of distributed computing systems], Vestnik Moskovskogo universiteta [Bulletin
of the Moscow University], 1990, Vol. 15, pp. 3-21.
3. Karpov V.E. Kollektivnoe povedenie robotov. Zhelaemoe i deystvitel'noe [Collective behavior
of robots. Wishful and valid], Sovremennaya mekhatronika: Sb. nauchn. trudov Vserossiyskoy
nauchnoy shkoly (g. Orekhovo-Zuevo, 22-23 sentyabrya 2011) [Modern mechatronics: Collection
of scientific papers of the All-Russian Scientific School (Orekhovo-Zuyevo, September
22-23, 2011)]. Orekhovo-Zuevo, 2011, pp. C132.
4. Daneev A.V., Basyrov A.G., Mastin A.B. Dispetcher energosberegayushchego parallel'nogo
vychislitel'nogo protsessa [Dispatcher of an energy-saving parallel computing process],
Sovremennye tekhnologii. Sistemnyy analiz. Modelirovanie [Modern technologies. System
analysis. Modeling], 2010, No. 3. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/dispetcherenergosberegayuschego-
parallelnogo-vychislitelnogo-protsessa (accessed 18 August 2021).
5. Kalyaev A.I., Kalyaev I.A. Method of multiagent scheduling of resources in cloud computing
environments, Journal of Computer and Systems Sciences International, 2016, Vol. 55, No. 2,
pp. 211-221. DOI: 10.1134/S1064230716010081.
6. Ivashchenko A.V. i dr. Mul'tiagentnye tekhnologii dlya razrabotki setetsentricheskikh sis-tem
upravleniya [Multi-agent technologies for the development of network-centric control systems],
Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2011, No. 3 (116).
7. Gorodetskiy V.I., Bukhvalov O.L., Skobelev P.O. Sovremennoe sostoyanie i perspektivy
industrial'nykh primeneniy mnogoagentnykh sistem [The current state and prospects of industrial
applications of multi-agent systems], Upravlenie bol'shimi sistemami: Sb. trudov [Managing
large systems: Proceedings], 2017, No. 66.
8. Dechesne F., Ghorbani A., Yorke-Smith N. Introduction to the special issue on agent-based
modelling for policy engineering, AI Soc. Springer, 2015, Vol. 30, No. 3, pp. 311-313.
9. Kulinich A.A. Model' komandnogo povedeniya agentov v kachestvennoy semioticheskoy srede. Ch.
1. Kachestvennaya sreda funktsionirovaniya. Osnovnye opredeleniya i postanovka zadachi [The
model of team behavior of agents in a qualitative semiotic environment. Part 1. Qualitative functioning
environment. Basic definitions and problem statement], Iskusstvennyy intellekt i prinyatie
resheniy [Artificial intelligence and decision-making], 2017, No. 3, pp. 95-105.
10. Karpov V.E. Modeli sotsial'nogo povedeniya v gruppovoy robototekhnike [Models of social
behavior in group robotics], Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov [Management of
large systems: proceedings], 2016, No. 59.
11. Kalyaev A. et al. An effective algorithm for multiagent dispatching of resources in heterogeneous
cloud environments, 2016 5th International Conference on Informatics, Electronics and
Vision (ICIEV). IEEE, 2016, pp. 1140-1142.
12. Kalyaev I.A., Kalyaev A.I., Korovin I.S. Multiagent Resource Dispatching in a Heterogeneous
Cloud Environment, 2019 International Conference on Electronical, Mechanical and Materials
Engineering. Atlantis Press, 2019, pp. 79-85.
13. Kalyaev I.A., Kalyaev A.I., Korovin I.S. A Modified Method of Multiagent Resource Dispatching
in a Heterogeneous Cloud Environment, 2019 International Conference on Electronical,
Mechanical and Materials Engineering (ICE2ME 2019). Atlantis Press, 2019, pp. 72-78. DOI:
10.2991/ice2me-19.2019.17.
14. Gerasimov B.N., Morozov V.V., yakovleva N.G. Sistemy upravleniya: ponyatie, struktura,
issledovanie [Management systems: concept, structure, research]. Samara SGAU, 2002.
15. Gorodetskiy V.I. Samoorganizatsiya i mnogoagentnye sistemy. I. Modeli mnogoagentnoy
samoorganizatsii [Self-organization and multi-agent systems. I. Models of multi-agent selforganization],
Izvestiya Rossiyskoy akademii nauk. Teoriya i sistemy upravleniya [Proceedings
of the Russian Academy of Sciences. Theory and control systems], 2012, No. 2, pp. 92.
16. Legovich Yu.S., Maksimov D.Yu. Vybor ispolnitelya v gruppe intellektual'nykh agentov
[Choosing a performer in a group of intelligent agents], Upravlenie bol'shimi sistemami: Sb.
trudov [Managing large systems: a collection of works], 2015, No. 56.
17. Istomin V.V. Prognozirovanie povedeniya grupp avtonomnykh intellektual'nykh agentov na
osnove teorii mnogoagentnykh sistem [Predicting the behavior of groups of autonomous intelligent
agents based on the theory of multi-agent systems], Inzhenernyy vestnik Dona [Engineering
Bulletin of the Don], 2011, Vol. 18, No. 4.
18. Campbell A., Wu A.S. Multi-agent role allocation: issues, approaches, and multiple perspectives,
Auton. Agent. Multi. Agent. Syst. Springer, 2011, Vol. 22, No. 2, pp. 317-355.
19. Gaaze-Rapoport M.G., Pospelov D.A. Ot ameby do robota: modeli povedeniya [From amoeba
to robot: behavioral models]. Ripol Klassik, 1987, 150 p.
20. Conte R. et al. Sociology and social theory in agent based social simulation: A symposium //
Comput. Math. Organ, Theory. Springer, 2001, Vol. 7, No. 3, pp. 183-205.
Опубликован
2021-11-14
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ