ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ МОДЕЛИ КИБЕР-ФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ И ГРУППОВОЕ УПРАВЛЕНИЕ: ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ

  • В.И. Городецкий InfoWings Ltd.
Ключевые слова: Поведенческая модель ИИ, онтология, сценарий, ситуация, ситуационная осведомленность, управление процессами, групповое управление

Аннотация

Рассматривается задача управления в сложных распределенных кибер-физических системах с гетерогенными ресурсами общего доступа. Такие системы обычно включают в себя большое число относительно простых автономных, а иногда и мобильных физических, виртуальных и социальных объектов, обладающих встроенными вычислительными и ком-муникационными возможностями, которые способны совместно решать сложные интел-лектуальные задачи на основе взаимодействий, демонстрируя при этом интеллектуальное поведение. Основные особенности организации управления в таких системах обусловлены тем фактом, что в них обычно параллельно решается много задач, и в решение каждой из них вовлекается некоторое подмножество автономных объектов. При этом каждый та-кой объект может участвовать параллельно в решении нескольких задач. Примерами при-ложений подобных систем являются сложные роботизированные производства, B2B - сети производственных предприятий, коллективная робототехника, распределенные системы дистанционного зондирования наземной поверхности, составленные из большого количества малых спутников и другие актуальные приложения, которые относят к классу задач группового управления. Вместо традиционной парадигмы систем, основанных на знаниях, в рассматриваемом классе приложений в качестве теоретического фундамента предлагается использовать поведенческую парадигму искусственного интеллекта. Описа-ние содержания и особенностей этой парадигмы, базовых понятий, которые составляют концептуальный базис онтологии для представления поведенческих (сценарных) знаний о процессах группового управления в сложных системах, является целью работы. В работе вводятся и описываются такие понятия онтологии как сценарий группового поведения, событие и событийная компонента системы управления, ситуация, исключительная си-туация, аварийная ситуация, ситуационная осведомленность, локальное, адаптивное и терминальное управление групповым поведением. Эти базовые понятия продемонстриро-ваны на примере одного из наиболее актуальных современных приложений в области груп-пового управления, а именно на примере сборочного процесса, реализуемого группой роботов без участия человека.

Литература

1. Fikes R.E. and Nilsson N. STRIPS: A New Approach to the Application of Theorem Proving to Problem Solving // Artificial Intelligence. – 1971. – No. 5 (2). – P. 189-208.
2. Чень Ч., Ли Р. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем. – М.: Наука, 1983. – 360 с.
3. Brooks R.A. Intelligence without Reasoning // Proc. of Intern. Joint Conf. on Artificial Intelli-gence (IJCAI'91). – 1991. – Vol. 1. – P. 569-595.
4. Steels L. Building Agents out of Autonomous Behavior Systems // The Artificial Life Route to Artificial Intelligence. Building Embodied Situated Agents / Eds L. Steels, and R.A. Brooks. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Assoc., 1995. – P. 83-121.
5. Brooks R.A. A Robust Layered Control System for a Mobile Robot // IEEE J. of Robotics and Automation. RA-2. – 1986. – P. 14-23.
6. Городецкий В.И., Самойлов В.В., Троцкий Д.В. Базовая онтология коллективного пове-дения и ее расширения // Известия РАН Теория и системы управления. – 2015. – № 5. – C. 102-121.
7. Gershenson C. Behavior-based Knowledge Systems: An Epigenetic Path from Behavior to Knowledge // Proc. 2nd Workshop on Epigenetic Robotics. – Edinburgh, Scotland, 2002. – Vol. 94. – P. 35-41. – http://arxiv.org/ftp/cs/papers/0206/0206027.pdf.
8. Multi-agent Systems–A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence / Ed. G.Weiss. Boston: MIT Press, 1999. – 610 p.
9. Jennings N., Sycara K., Wooldridge M. A Roadmap of Agent Research and Development // Intern. J. Autonomous Agents and Multi-agent Systems. – Kluwer Academic Publishers. 1998. – No. 1. – P. 7-38.
10. Mataric M.J., Michaud F. Behavior-Based Systems // Handbook of Robotics. – Springer, 2008. – P. 891-909.
11. Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. I. Модели многоагентной самоорганизации // Известия РАН. ТИСУ. – 2012. – № 2. – C. 92-120.
12. Городецкий. В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. II. Приложения и техно-логия разработки // Известия РАН. ТИСУ. – 2012. – № 3. – С. 102-123. 13. Allen J.F. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the ACM. – ACM Press, 1983: – P. 832-843. 14. Городецкий В.И., Дрожжин В.В., Юсупов Р.М. Многоуровневые атрибутные граммати-ки для моделирования сложных структурно-динамических систем // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. – 1986. – № 1. – С. 165-172.
15. Lambert G.A. Grand Challenges of Information Fusion // Proc. Intern. Conf. Fusion-03. – Cairns, Australia, 2003. – P. 213–220.
16. Steinberg A.N., Bowman C.L., White F.E. Revisions to the JDL Data Fusion Model // A1AA Missile Sciences Conf. Naval Postgraduate School, CA, Monterey. 1998.
17. Fischer Y. On Situation Modeling and Recognition. Technical Report IES-2009-14 / Eds J. Beyerer, M. Huber. Proceedings of the 2009 Joint Workshop of Fraunhofer IOSB and Insti-tute for Anthromatics, Vision and Fusion Laboratory. Karlsruhe, Germany. Kit Scientific Pub-lishing. 2009. – P. 203-215.
18. Endsley M.R. Towards a theory of Situation Awareness in Dynamic Systems // Human Fac-tors. – 1995. – Vol. 37. – P. 32-64. 19. Endsley M.R., Jones D.G. Designing for Situation Awareness: An Approach to User-Centered Design, Second Edition. – CRS Press Taylor & Francic Group, 2011. – 396 p.
20. Salmon P.M., Stanton N.A., Walker G.H., Jenkins D.P. Distributed Situation Awareness: Theo-ry, Measurement and Application to Teamwork. – CRS Press, 2017. – 266 p
21. Jennings N.R. Controlling Cooperative Problem Solving in Industrial Multi-Agent Systems Using Joint Intentions // In: Artificial Intelligence. – 1995. – Vol. 75. – P. 195-240.
22. Rzevski G., Skobelev P., Zhilyaev A., et al. Customization of Multi-Agent Systems for Adap-tive Resource Management with the Use of Domain Ontologies // International Journal of Economics and Statistics. – 2018. – Vol. 6. – P. 112-124.
Опубликован
2019-05-08
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ II. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЯ