Made on
Tilda
Мультиагентный подход к управлению ресурсами создан Самарской научной школой мультиагентных систем — её основали Владимир Виттих, первый директор Института проблем управления сложными системами РАН, и Пётр Скобелев. Метод опубликован в рецензируемых журналах — каждую работу на этой странице можно проверить по выходным данным и DOI.
Модель сетей потребностей и возможностей Виттих и Скобелев сформулировали в статье 2003 года в «Автоматике и телемеханике».
Каждый заказ, станок, машина и бригада получают программного представителя — агента. У одних агентов есть потребности: «мне нужен станок на два часа». У других — возможности: «у меня свободно окно с 14:00». Агенты сами находят друг друга и договариваются — как на рынке, где спрос ищет предложение.
Базовый элемент сети прост: задача создаёт потребность в интервале времени, а интервал времени ресурса предлагает возможность исполнения. Связка между ними — кирпичик, из которого собирается любое, сколь угодно сложное расписание.
План при этом — не документ, а динамическая сеть связей между потребностями и возможностями, открытая для изменений. Постоянный поиск соответствий между конкурирующими и кооперирующими агентами позволяет строить решение сложной задачи и гибко менять его в реальном времени.
Поэтому, когда что-то ломается или приходит срочный заказ, перестраивается только затронутый кусок сети — а не весь план. В современной формулировке школы ПВ-сети — это самоорганизующиеся расписания с выплатой взаимных компенсаций при разборе конфликтов.
Как срочный заказ получает ресурс, не разрушая остальной план. Первоисточник — метод сопряжённых взаимодействий: Виттих, Скобелев, «Автометрия», 2009.
Новой потребности назначается агент. Он рассылает запрос агентам ресурсов — вместо того, чтобы запускать пересчёт всего плана.
Подходящие ресурсы отвечают предложениями. Агент потребности выбирает лучший вариант по своему актуальному критерию.
Если все подходящие ресурсы заняты, агент предлагает «занявшему» компенсацию — как пассажир, доплачивающий за обмен местами. Обмен происходит, только если ценность общего решения растёт.
Волна микросделок затухает сама: процесс останавливается, когда ни одна перестановка больше не увеличивает ценность решения — или когда истёк отведённый интервал времени.
Эволюция подходов разобрана в статье Леонидова и Скобелева 2025 года — ровно об этом переходе.
Одна целевая функция, все заказы и ресурсы известны заранее. Идеальный план для замершего мира: любое изменение — полный пересчёт задачи. Эвристики и метаэвристики сокращают перебор, но остаются пакетными — не адаптируют расписание по ходу поступления событий.
Учитывает интересы участников через равновесие Нэша, но нахождение равновесий в таких задачах NP-трудно: в ограниченное время на перестройку расписания его может просто не хватить. Универсальных алгоритмов не существует, а конкурентные модели могут попадать в тупик.
Расписание — распределённый динамический объект. Вместо глобального оптимума — консенсус: состояние, в котором ни один агент не может улучшить результат для системы в целом. Каждое событие запускает не пересчёт, а переходный процесс к новому равновесию.
Ключевые работы школы с точными выходными данными — каждую можно найти и проверить.
Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений // Автометрия. 2002. Т. 38, № 6. С. 45–61.
Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. 2003. Вып. 1. С. 177–185. Англ.: Automation and Remote Control. 2003. Vol. 64, No. 1. P. 162–169. DOI: 10.1023/A:1021836811441
Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряжённых взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени // Автометрия. 2009. Т. 45, № 2. С. 78–87.
Скобелев П.О. Мультиагентные технологии в промышленных применениях: к 20-летию основания Самарской научной школы мультиагентных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 12. С. 33–46.
Скобелев П.О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. 2012. № 1(3). С. 6–38.
Rzevski G., Skobelev P. Managing Complexity. — London–Boston: WIT Press, 2014. — 216 p. Русское издание: «Управление сложными адаптивными системами в бизнесе», 2016.
Городецкий В.И., Ларюхин В.Б., Скобелев П.О. Концептуальная модель цифровой платформы для кибер-физического управления современным предприятием. Часть 1 // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 20, № 6. С. 323–332. DOI: 10.17587/mau.20.323-332
Жиляев А.А. Онтологии как инструмент создания открытых мультиагентных систем управления ресурсами // Онтология проектирования. 2019. Т. 9, № 2(32). С. 261–281.
Грачев С.П., Жиляев А.А., Ларюхин В.Б., Новичков Д.Е., Галузин В.А., Симонова Е.В., Майоров И.В., Скобелев П.О. Методы и средства построения интеллектуальных систем для решения сложных задач адаптивного управления ресурсами в реальном времени // Автоматика и телемеханика. 2021. № 11. С. 30–67. DOI: 10.31857/S0005231021110039
Ларюхин В.Б. Методы и средства сопряжённого взаимодействия автономных интеллектуальных систем распределённого управления ресурсами предприятия // Онтология проектирования. 2023. Т. 13, № 2(48). С. 254–273. DOI: 10.18287/2223-9537-2023-13-2-254-273
Леонидов А.В., Скобелев П.О. Решение сложных задач управления ресурсами: от классической оптимизации и теории игр к мультиагентным технологиям поиска консенсуса. Принята к публикации 29.04.2025; полные выходные данные уточняются.
Аффилиации — по титулам статей и справкам об авторах.
Институт проблем управления сложными системами РАН (Самара) — институт Виттиха и Скобелева. Самарский федеральный исследовательский центр РАН. Соавторы работ — из Института проблем управления РАН и Физического института им. П.Н. Лебедева РАН (Москва).
Самарский государственный технический университет, Самарский университет им. академика С.П. Королёва, Московский физико-технический институт, Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики.
Георгий Ржевский — почётный профессор Открытого университета Великобритании; там учреждена лаборатория исследований сложных систем его имени. Европейский проект ARUM по программе FP7 — под руководством EADS, при участии Airbus. Magenta Technology с 2000 года: Tankers International, Addison Lee, Avis, GIST.