ГлавнаяТехнологииМультиагентная оптимизация в логистике

 

Мультиагентные системы

Мультиагентая или многоагентная система — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Мультиагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы.

Интеллектуальные агенты – программные объекты (особый род компьютерных программ), способные к взаимодействию друг с другом и анализу информации, полученной через их сообщения друг другу. В оправдание определения «интеллектуальные», агенты должны быть способны к принятию решений в условиях неопределенности ситуации, действовать при отсутствии полной информации, хотя бы и в какой-либо узкой области. Как правило, агенты скорее обучены, чем запрограммированы для выполнения конкретной работы. Наиболее продвинутые версии агентов могут учиться на собственном опыте и иметь отличительные черты индивидуальности. Агент может действовать по поручению и в интересах человека.

 

Признаки программного агента:

 

Интересное направление развития мультиагентных систем – попытка снабдить агентов механизмом для видоизменения протоколов регулирования переговоров, которые ведутся между ними. Эта способность дает агентам возможность бесконечно улучшать результативность принятия решений.

 

Применение мультиагентных планировщиков в логистике

На основе мультиагентных технологий, компания «Т-смарт» разработала динамический планировщик, предназначенный для планирования организации распределения ресурсов и мониторинга исполнения поставленных задач на всех этапах работ в реальном времени.

Особенность системы в том, что любые события, например, изменение решения пользователя и отказ водителя от поездки или непредвиденная задержка в пути, будут инициировать гибкое перепланирование построенной цепочки взаимосвязанных операций, в ходе которого может быть произведен выбор ближайшего свободного водителя, изменен маршрут движения итд.

На основе разработанного планировщика могут быть построены системы динамического планирования мобильных ресурсов для любых транспортных компаний по грузовым перевозкам, такси, курьерам и т.д.

Для таких компаний, обладающих десятками и сотнями ресурсов, рассматриваемая задача в последнее время стала особенно актуальной в связи со стремительным ростом цен на топливо. Для крупных предприятий, располагающих сотнями и тысячами мобильных ресурсов, одновременно находящихся в движении, получающих тысячи заказов в день, причем в заранее не известные моменты времени, оперирующих на значительных территориях, часто в мировом масштабе или масштабе отдельно взятой страны, и стремящихся удовлетворить самые разнообразные требования клиентов, результатом перехода к динамическому планированию в реальном времени становится экономия в 10-20% уже в первые месяцы внедрения, что для такого рода компаний может составлять миллионы долларов в год.

Наличие таких динамических агентов-планировщиков, сервис которых может продаваться по модели SaaS (Software as a service) в расчете примерно 1-2 доллара в день с одного борта, может позволить более рационально планировать работы в городе, повысить объем заказов при том же флоте, уменьшить холостой пробег мобильных ресурсов и потребление топлива, уменьшить ущерб для экологии.

Важным преимуществом разработанной системы является возможность адаптивного построения и исполнения планов, когда план не строится всякий раз заново при возникновении непредвиденных событий, как это делается в классических пакетных планировщиках, а лишь только корректируется, но при необходимости – с возможностью полной перестройкой расписания, путем выявления конфликтов и достижения компромиссов с помощью переговоров агентов, отвечающих за интересы пользователя, различных ресурсов, операций и т.д.

Предлагаемые планировщики будут интегрироваться с системами спутниковой ГЛОНАСС/GPS навигации, статистическими базами данных о движении в городе, информационно-коммуникационными устройствами мобильной связи, включая сотовые телефоны с возможностью определения географических координат объекта, электронными картами местности, таких, как, например, GoogleMap и Яндекс.Карты, Map24, MapPoint и MapInfo, с разметкой различных городских сервисов, включая рестораны, банки, парковки и другие, и встроенными функциями поиска оптимальных маршрутов с учетом знаков ГИБДД и сезонной пропускной способности дорог, а также другими Интернет-сервисами, например, предоставления оперативных данных о погоде или пробках.