Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,006

THE COMPARISON OF METHODS OF ANALYSIS AND BOTTLENECKS ELIMINATION OF MULTI AGENT RESOURCES CONVERSION PROCESS

Aksenov K.A. 1
1 Ural Federal University named after First President of Russia B.N. Yeltsin
In this paper is considered the method of analysis and bottlenecks elimination of technological, logistical and business processes. For technological, logistical and business processes analysis and simulation are used multi agent resources conversion process approach. Method of analysis and bottlenecks elimination of multi agent resources conversion process based on resources operation analysis of probability networks, conversion process model, simulation, multi agent approach and expert systems. The task of representation multi agent conversion process in form of multi channel queue system. Due to this an important problem emerges – a problem of comparison analysis of methods of analysis and improvement of multi-agent models of resources conversion process. Method of analysis and bottlenecks elimination of multi agent resources conversion process are implemented in metallurgical enterprise information system.
resource conversion processes
bottlenecks
multi-agent simulation
technological operations
Automated information system

Для формализации, имитационного моделирования и анализа технологических, логистических и организационных бизнес-процессов в автоматизированной системе выпуска металлургической продукции (АС ВМП) [1, 6, 10] используется мультиагентная модель процесса преобразования ресурсов (МППР) [4]. К основным элементам модели МППР относятся следующие [4]: операции, агенты, источники и приемники ресурсов, процессы, перекрестки, ресурсы, средства, заявки. Ниже рассмотрим варианты представления мультиагентного процесса преобразования ресурсов в виде многоканальной системы массового обслуживания.

Представление мультиагентного процесса преобразования ресурсов в виде многоканальной системы массового обслуживания

Элементы процессов преобразования ресурсов представляют собой совокупность из операций Opi, из которых i-я операция характеризуется случайным временем обслуживания tобсл с функцией распределения Gi(x). Заявка, поступающая на Opi, занимает свободные ресурсы и средства преобразования.

Элементарной операции процесса преобразования ресурсов (Opk), соответствует следующая структура [4]:

(1)

где f - функция, реализуемая операцией; in = {in1,...,inn} - множество входов, различных типов; out = {out1,...,outm} - множество выходов, out = f(in); u = {u1, ..., uz} - множество команд управления; hOp = {hOp1,...,hOpk} - характеристики операции; gOp - цели операции (требуемые значения характеристик операции), gOp  hOp; сa - условие запуска операции; mech = {mech1,...,mechq} - средства преобразования; StatusOp={wait, active, lock, done} - состояние операции, определенное на конечном множестве состояний: wait - ожидание, active - выполнение, lock - прерывание, done - выполнена; time - длительность выполнения преобразования; prior - приоритет операции задает очередность выполнения операций, может быть описан постоянной величиной или функцией, т.е. быть статическим или динамическим; kind_prior - тип приоритета (относительный, абсолютный); break_off = {true, false} - признак запрета прерывания, если «true» - правило не может прерываться.

Для того чтобы перейти в состояние active, операция должна проверить условие запуска ActionCa:Ca(t). Если Ca(t)=true, то операция переходит в состояние active. Условие запуска (Ca) в общем виде задается следующим образом [4]:

(2)

где Cain - условие наличия необходимых входных ресурсов; Caout - условие учета ограничений выхода; Cau - условие наличия разрешающих команд управления; Camech - условие готовности необходимых средств; Castatus - условие готовности к исполнению; Catime - условие запуска по времени.

Одним из основных элементов модели процессов преобразования ресурсов является очередь заявок. Очередь заявок – массив данных, предназначенный для упорядоченного хранения и обработки приходящих заявок. Очередь заявок, учитывая динамическую природу заявок, определяется следующим образом [4]: , где – k-я очередь на выходе r-й операции, – заявки в очереди.

Модель обслуживания заявок имеет следующие информационные потоки (рис. 1): 1 – входные сигналы о пришедших заявках, 2 – сигналы требований на заявки, 3 – сигналы о потерянных заявках, 4 – сигналы о заявках, ушедших на обслуживание, 5 – сигналы об обслуживаемых заявках. Для компактности рисунка ресурсы и средства не приведены.

Рис. 1. Представление элементов модели МППР (каналы обслуживания – параллельные операции) в виде многоканальной системы массового обслуживания

Каждой заявке соответствует следующая структура [4]:

(3)

где name – имя заявки j-го типа, count – заказываемый объем работ j-го типа, real – выполненный объем работ j-го типа, lock={true,false} – признак блокировки заявки, устанавливается в «true» на время обработки операцией, «источником» или «приемником», owner – если lock=«true», то имя элемента, обрабатывающего заявку, иначе – имя последнего блока, обработавшего заявку, parent – имя блока, создавшего заявку, prior – приоритет заявки, tcreate – время создания заявки, twait – время ожидания заявки в очереди.

Динамика модели обслуживания заявок выглядит следующим образом.

1. Приходящие заявки, обладающие определенным набором параметров, выстраиваются в накопителе по мере их поступления.

2. По сигналу, получаемому от элементов модели МППР, накопитель выдает очередную заявку вовне.

3. Если в момент получения такого сигнала очередь пуста, то сигнал запоминается очередью, и заявка вовне выдается в момент ее поступления в очередь.

4. Если в пустую очередь поступает несколько сигналов о выдаче заявок, то они удовлетворяются по мере их поступления и с учетом приоритета.

5. В момент поступления заявки в очередь формируется случайное время t, имеющее функцию распределения F и являющееся предельно допустимым временем пребывания заявки в очереди, по истечении которого заявка теряется.

Интеллектуальный агент МППР (агент на продукциях), у которого отдельные продукционные правила соответствуют операциям из {Op1, …, Opn} (вместо параллельных операций, моделирующих каналы обслуживания), также может быть реализован в виде многоканальной системы массового обслуживания (рис. 2).

Рис. 2. Представление элементов модели МППР (каналы обслуживания – правила агента) в виде многоканальной системы массового обслуживания

Метод анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов

Метод анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов детально описан в [3]. Метод разработан для анализа и устранения узких мест процессов предприятия (технологических, логистических, организационных бизнес- процессов). В качестве теоретической основы метода использованы операционный анализ вероятностных сетей, имитационное моделирование, мультиагентный подход.

Метод программно реализован в АС ВМП [1, 6, 10]. Предварительным этапом работы метода являются создание и доработка (модификация) модели процесса предприятия в модуле создания моделей процессов [3].

В результате проведения эксперимента в модуле оптимизации процессов предприятия формируется статистика выполнения операций, функционирования агентов, расходования и формирования ресурсов и заявок и использования средств в операциях процесса МППР. По результатам анализа экспериментов диагностируются узкие места, принимается решение о свертке/развертке процесса МППР (устранении узких мест). Критерием остановки метода анализа и устранения узких мест процесса преобразования ресурсов является снижение времени ожидания до допустимых значений по всем блокам. Работа метода в АС ВМП завершается выдачей рекомендаций по изменению исследуемого процесса для дальнейшего использования в типовом постоянно действующем бизнес-процесс металлургического предприятия по изменению производственных процессов [3].

Сравнение метода анализа и устранения узких мест мультиагентного процесса преобразования ресурсов с близкими методами

В силу того что в настоящее время не существует методов анализа и устранения узких мест процессов (технологических, логистических, организационных бизнес-процессов), для сравнения разработанного метода анализа и устранения узких мест процесса выбраны близкие (частично решающие задачи нового метода) следующие методы:

а) методология моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий Д.В. Александрова [5];

б) методика реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов структурного анализа, экспертных систем и формальных грамматик Е.П. Коннова [8].

Методология моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий Д.В. Александрова [5] ориентирована на решение задач моделирования бизнес-процессов, проектирования распределенной информационной системы и последующего мониторинга выполнения бизнес-процессов. В части сравнения метода анализа и устранения узких мест анализ работы [5] позволяет выделить следующие недостатки данной методологии.

1. Оригинальная авторская методика «тактического реинжиниринга бизнес-процессов» не ориентирована на масштабные преобразования модели процесса предприятия и использует моделирование структур на основе системы IDEF0-моделей. Данная методика в большей степени ориентирована на корректировку проекта организационной структуры и соответствующих документов (структурной схемы, штатного расписания, положения о структурных подразделениях, должностных инструкций, контрактов работников).

2. Этап методологии «Анализ моделей бизнес-процессов и расчет ресурсов для их выполнений» использует в своей основе подход «Bill of Material (BOM)», более применимый в оперативном управлении и программной реализации ERP-систем, чем для задач анализа и устранения узких мест имитационного моделирования.

3. В качестве аппарата имитационного моделирования используются раскрашенные сети Петри, к недостаткам которых в сравнении с выбранным методом имитационного моделирования МППР можно отнести следующее:

1) ограничения по возможностям построения сложным моделей процессов:

1.1) объекты, моделирующие ресурсы – «фишки» и их экземпляры не отличимые (не эквивалентны заявкам/транзактам систем массового обслуживания (СМО));

1.2) модели прерываний операций сложно реализовывать;

1.3) модели процессов, реализуемые на основе раскрашенных сетей Петри, тяжело анализировать;

2) сложность формализации сценариев принятия решений (построения моделей ЛПР, работающих со знаниями), т.е. не поддерживаются модели агентов при имитационном моделировании процессов предприятия. Агентный подход применяется только при проектировании распределенного программного приложения информационной системы управления предприятием.

Методика реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов структурного анализа, экспертных систем и формальных грамматик, предложенная Е.П. Конновой [8], опирается на теоретические работы Г.Н. Калянова [7] и Ю.Ф. Тельнова [9]. Для описания процесса в данной методике используется структурный подход. Основное внимание при описании процесса уделяется описанию информационных потоков и привязке ресурсов к организационной структуре предприятия (принадлежность ресурса подразделению предприятия). При анализе вариантов выполнения бизнес-процессов используется экспертная система, основанная на «классических» правилах реинжиниринга бизнес-процесса, причем количественный анализ динамических характеристик процесса не проводится. Сама методика Е.П. Конновой алгоритмизирует и автоматизирует процесс оценки и анализа исходного выполнения бизнес-процесса с целью нахождения альтернативных вариантов его выполнения, удовлетворяющих базовым принципам реинжиниринга. К недостаткам данного метода по сравнению с предложенным относятся следующие:

1) отсутствие возможности анализа динамических характеристик процесса и поиска узких мест, а также проведение структурных и параметрических изменений модели процесса и их проверки на имитационной модели;

2) отсутствие средств формализации сценариев принятия решений (построения моделей ЛПР, работающих со знаниями);

3) осуществление изменений в процессе только на уровне организационной структуры.

Результаты сравнительного анализа представлены в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение методов анализа узких мест

№ п/п

Параметр

Методология Александрова Д.В.

Методика

Конновой Е.П.

Новый метод

1

Язык описания процессов преобразования ресурсов

 

 

 

1.1

- Описание ресурсов, средств, преобразователей

ДА

ДА

ДА

1.2

- Элемент заявка/транзакт

НЕТ

НЕТ

ДА

1.4

- Иерархическая модель процесса

ДА

ДА

ДА

2

Построение мультиагентной модели процесса

 

 

 

2.1

- Элемент агент

НЕТ

НЕТ

ДА

2.2

- База знаний агента

НЕТ

НЕТ

ДА

3

Имитационное моделирование

ДА

НЕТ

ДА

4

Экспертное моделирование

НЕТ

ДА

ДА

5

Анализ узких мест модели

НЕТ

НЕТ

ДА

Анализ близких подходов к разработанному методу анализа и устранения узких мест мультиагентной модели показал, что близкие подходы используют в своей основе классический подход реинжиниринга бизнес-процессов и не имеют достаточной математической базы для проведения количественного имитационного анализа и моделирования процессов (нет элементов заявка/транзакт и агент).

Заключение

Проведено сравнение разработанного метода анализа и устранения узких мест процесса МППР с существующими:

1) методологией моделирования распределенных систем управления бизнес-процессами макропредприятий Александрова Д.В.;

2) методикой реинжиниринга бизнес-процессов на основе интеграции методов структурного анализа, экспертных систем и формальных грамматик Коннова Е.П.

Результаты сравнения показали преимущества нового метода. Метод программно реализован в автоматизированной системе выпуска металлургической продукции.

Работа выполнена в рамках договора № 02.G25.31.0055 (проект 2012-218-03-167) при финансовой поддержке работ Министерством образования и науки Российской Федерации.

Рецензенты:

Доросинский Л.Г., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Теоретических основ радиотехники, ФГАОУ ВПО “Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина” г. Екатеринбург;

Поршнев С.В., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Радиоэлектроники информационных систем, ФГАОУ ВПО “Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина” г. Екатеринбург.