Принципы разработки прикладных мультиагентных систем управления жизнеспособностью критических инфраструктур

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Работа направлена на развитие информационных технологий интеллектуальной поддержки принятия решений в области организационного управления жизнеспособностью региональных критических инфраструктур. Исследование базируется на систематизации, анализе и обобщении известных методологических подходов к обеспечению надежности, безопасности и жизнеспособности сложных динамических объектов, а также методах общей теории систем, принципах сетецентрического управления и мультиагентного моделирования. Дана общая классификация методов и средств анализа и моделирования, используемых на практике в целях поддержки управления жизнеспособностью критических инфраструктур. Обоснована необходимость применения парадигмы мультиагентных систем для поддержки управления жизнеспособностью критических инфраструктур. Для этого определены преимущества и возможные ограничения их использования. Предложены принципы построения прикладных мультиагентных систем поддержки принятия решений по управлению жизнеспособностью критических инфраструктур, основанные на сопряжении общей методологии проектирования мультиагентных систем и методических подходов к организации систем обеспечения комплексной безопасности критически важных объектов.

Об авторах

Андрей Владимирович Маслобоев

Федеральный исследовательский центр «Кольский научный центр Российской академии наук»

Автор, ответственный за переписку.
Email: masloboev@iimm.ru

Ведущий научный сотрудник, доктор технических наук, доцент, Институт информатики и математического моделирования им. В.А. Путилова

Россия, г. Апатиты

Список литературы

  1. Goonatilleke S.T., Hettige B. Past, Present and Future Trends in Multi-Agent System Technology// Journal Européen des Systèmes Automatisés. 2022. Vol. 55, No. 6. P. 723-739.
  2. Dorri A., Kanhere S.S., Jurdak R. Multi-Agent Systems: A Survey // IEEE Access. 2018. Vol. 6. P. 28573-28593.
  3. Wooldridge M. An Introduction to MultiAgent Systems. 2nd Edition. John Wiley & Sons, 2009. 484 p.
  4. Поспелов Д.А. Многоагентные системы – настоящее и будущее // Информационные технологии и вычислительные системы. 1998. № 1. С. 14-21.
  5. Сохова З.Б., Редько В.Г. Моделирование поиска инвестиционных решений автономными агентами в прозрачной конкурентной экономике // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 2. С. 98-108.
  6. Ouyang M. Review on modeling and simulation of interdependent critical infrastructure systems // Re-liability Engineering and System Safety. 2014. Vol. 121. P. 43-60.
  7. Маслобоев А.В. Формальные модели жизнеспособности региональных критических инфраструктур // Труды ИСА РАН. 2022. Т. 72. № 3. С. 59-80.
  8. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р. Социальное моделирование – новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика. 2013. 295 с.
  9. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: АНВИК. 1998. 432 с.
  10. Serfilippi E., Ramnath G. Resilience measurement and conceptual frameworks: A review of the literature // Annals of Public and Cooperative Economics. 2018. Vol. 89. Iss. 4. P. 645-664.
  11. Andersson J., Grassi V., Mirandola R., Perez-Palacin D. A conceptual framework for resilience: fundamental definitions, strategies and metrics // Computing. 2021. Vol. 103. P. 559-588.
  12. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика. 2 изд. М.: УРСС. 2021. 288 с.
  13. Hosseini S., Barker K., Ramirez-Marquez J.E. A review of definitions and measures of system resilience // Reliability Engineering & System Safety. 2016. Vol. 145. 47-61.
  14. Linkov I., Kott A. Fundamental concepts of cyber resilience: Introduction and overview // Cyber resilience of systems and networks. Risk, Systems and Decisions. Springer, Cham. 2019. P. 1-25.
  15. Kouicem E., Raiievsky C., Occello M. Artificial emotions for distributed cyber-physical systems resilience // Proceedings of the Cyber-Physical systems PhD Workshop. 2019. P. 84-95.
  16. Ferber J., Weiss G. Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial intelligence. 1st Edition. Addison-Wesley Longman Publishing Co., Inc. Boston, MA USA. 1999. 509 p.
  17. Janu´ario F., Cardoso A., Gil P. Multi-agent framework for resilience enhancement over a WSAN // 15th International Conference on Electrical Engineering/Electronics, Computer, Telecommunications and Information Technology (ECTI-CON’2018). Chiang Rai, Thailand. 2018. P. 110-113.
  18. Janu´ario F., Cardoso A., Gil P. A distributed multi-agent framework for resilience enhancement in cyber-physical systems // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 31342-31357.
  19. Ройзензон Г.В. Синергетический эффект в принятии решений // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник / Под ред. Ю.С. Попкова, В.Н. Садовского, В.И. Тищенко. № 36. 2011-2012. М.: УРСС, 2012. С. 248-272.
  20. Фоминых И.Б., Романчук С.В., Алексеев И.П. Модель целеполагания в многоагентной системе с ограниченным ресурсом времени // Вестник МЭИ. 2018. № 5. С. 73-78.
  21. Cardoso R.C., Ferrando A. A Review of AgentBased Programming for Multi-Agent Systems // Computers. 2021. Vol. 10. No. 2. 16.
  22. Masloboev A.V. A technology for dynamic synthesis and configuration of multi-agent systems of regional security network-centric control // Reliability and Quality of Complex Systems. 2020. No. 3(31). P. 112-120.
  23. Poslad S., Charlton P. Standardizing Agent Interoperability: The FIPA Approach // Multi-Agent Systems and Applications. ACAI 2001. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg. 2001. Vol. 2086. P. 98-117.
  24. Zoitl A., Lewis R. Modeling control systems using IEC 61499 (Control, Robotics and Sensors). Second Edition. London: The Institution of Engineering and Technology. 2014. 248 p.
  25. Макаренко С.И. Интероперабельность организационно-технических систем. Санкт-Петербург: Изд-во Наукоемкие технологии. 2024. 313 с.
  26. Маслобоев А.В. Средства поддержки интероперабельности сетецентрических систем управления региональной безопасностью // Надежность и качество сложных систем. 2020. № 1(29). С. 91-105.
  27. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег. 1999. 128 с.
  28. Методы и модели согласования иерархических решений / Под ред. А.А. Макарова. Новосибирск: Наука. 1979. 240 с.
  29. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир. 1973. 343 с.
  30. Ou-Yang C., Lin J.S. The development of a hybrid hierarchical/heterarchical shop floor control system applying bidding method in job dispatching // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 1998. Vol. 14. Iss. 3. P. 199-217.
  31. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям. Серия «Науки об искусственном». М.: УРСС. 2002. 352 с.
  32. Маслобоев А.В. Гибридная архитектура интеллектуального агента с имитационным аппаратом // Вестник МГТУ: Труды Мурманского государственного технического университета. 2009. Т. 12. № 1. С. 113-124.
  33. Городецкий В.И., Скобелев П.О. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: реальность и перспектива // Труды СПИИРАН. 2017. № 6(55). С. 11-45.
  34. Baig Z.A. Multi-agent systems for protecting critical infrastructures: A survey // Journal of Network and Computer Applications. 2012. Vol. 35. Iss. 3. P. 1151-1161.
  35. Masloboev A.V. An overview of the regional security theory and methodological foundations // Reliability and Quality of Complex Systems. 2022. No. 2(38). P. 102-118.
  36. Маслобоев А.В. Модель и технология поддержки принятия решений в условиях сетецентрического управления региональной безопасностью // Надежность и качество сложных систем. 2019. № 2(26). С. 43–59.
  37. Masloboev A.V. Regional management center framework for G2C-feedback and public safety support // Reliability and quality of complex systems. 2021. No. 4(36). P. 127-138.
  38. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой. М.: МаксПресс. 2010. 136 с.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».