Разработка системы мониторинга внутренней деятельности аэропорта с применением мультиагентных технологий

Работа посвящена разработке концептуально-функционального прототипа системы управления внутренней деятельностью аэропорта. Разработка ведётся через рассмотрение таких проблем как, проблема управления наземными службами аэропорта в условиях неопределённости, проблема составления расписаний для обслуживания рейсов. Предложена мультиагентная система управления внутренней деятельностью аэропорта на основе интеллектуальных агентов. В работе даётся алгоритмическое описание работы 8ми агентов системы, способы управления нештатными ситуациями с применением нечёткой логики.

Мультиагентный подход в сочетании с концепцией Интернета вещей является перспективным направлением для организации распределённых систем. Описанная в этой работе система мониторинга и управления внутренней деятельностью аэропорта позволяет существенно уменьшить неопределённость при принятии решений во время выполнения рутинных операций, нештатных и критических ситуаций в режиме реального времени.
В первой главе этой работы были рассмотрены теоретические основы принятия решений в условиях неопределённости. Также были описаны современные подходы к построению систем принятия решений.
Далее были рассмотрены основные понятия мультиагентных систем и мультиагентного управления. Рассмотрены подходы к построению таких систем и их компоненты. Описаны способы коммуникации агентов и способы поиска консенсуса.
В третей главе была описана предлагаемая МАС управления внутренней деятельностью аэропорта. Рассмотрены функции и алгоритмы работ всех агентов. Приведены примеры взаимодействия агентов для решения различных ситуаций и онтология системы. Описаны преимущества, которые даёт внедрение данной системы. Рассмотрены технические средства, необходимые для реализации системы.
В заключительной главе подробно рассматриваются алгоритмы мультиагентного планирования обслуживания ВС и составления плана ликвидации инцидентов на основе нечёткой логики. Построены модели совместного принятия решений агентами. Приведён пример базы данных для агента «Управление инцидентами». Описаны алгоритмы решения целевых задач системы.
В рамках выполнения работы был спроектирован концептуально-функциональный прототип мультиагентной системы, реализующий необходимую функциональность, сформулированную в целях и задачах работы. Дальнейшим развитием этой темы может служить построение типовых сценариев на основе нештатных и чрезвычайных ситуаций, произошедших в аэропортах мира по образу приведённого в работе примера. Кроме того, мультиагентный подход позволяет наращивать функциональность системы путём добавления новых типов агентов с новым функционалом без необходимости перестраивать всю систему. Широкие возможности языка агентов также позволяют достаточно легко встраивать подобные системы в другие агентные системы для создания единого информационного пространства.

Emelyanov A. et al. Decision-making by airport ground services by means of math-economic simulation and fuzzy logic //Journal of Engineering and Applied Sciences. — 2018. — Т. 13. — №. 16. — С. 6748-6753.
Olga Vasileva and Vladimir Kiyaev. Generation of Efficient Cargo Operation Schedule at Seaport with     the Use of Multiagent Technologies and Genetic Algorithms // Proceedings of the Third International Scientific Conference «Intelligent Information Technologies for Industry» (IITI’18). — «Advances in Intelligent Systems and Computing». — Volume 874-1, 2019. — p. 401 — 410 
Wooldridge, Michael J. An Introduction to MultiAgent Systems. — 2nd ed. — Liverpool: John Wiley & Sons, 2009
Амелин К.С., Граничин О.Н., Кияев В.И., Корявко А.В. Введение в разработку приложений для мобильных платформ. — Санкт-Петербург: ВВМ, 2011. — 535 С.
Амелина Н.О., Амелин К.С., Граничин О.Н., Кияев В.И. Развитие нефтегазовых комплексов и сетей: мониторинг и мультиагентное управление // В сб. материалов V научно-практической конференции «Суперкомпьютерные технологии в нефтегазовой отрасли. Математические методы, программное   и аппаратное обеспечение», Москва, февраль 2015, C. 17- 21. 
Амелин К. С., Амелина Н. О., Граничин О. Н., Кияев В. И. Разработка приложений для мобильных интеллектуальных систем на платформе Intel Atom. – СПб.: Издательство ВВМ, 2012
Башуров В.В., Филимоненкова Т.И. Математические модели безопасности. — Новосибирск: Наука, 2009
Бобырь М. В., Милостная Н. А. Нечеткая модель интеллектуальной системы управления мобильным роботом //Проблемы машиностроения и автоматизации. — 2015, №. 3. — С. 57-67.
Вахрушева А. А. Технологии позиционирования в режиме реального времени // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). — 2017, №1
Городецкий В. И. и др. Прикладные многоагентные системы группового управления //Искусственный интеллект и принятие решений. — 2009, №. 2. — С. 3-24.
Городецкий В. И., Бухвалов О. Л., Скобелев П. О. Современное состояние и перспективы индустриальных применений многоагентных систем // УБС. 2017. №66. Стр. 94 — 157
Граничин О.Н., Кияев В.И. Информационные технологии и системы в современном менеджменте (монография). — Санкт-Петербург: ВВМ, 2014. — 897 С.
Граничин О.Н., Кияев В.И. Мониторинг и мультиагентное управление // В сб. материалов Тринадцатой Всероссийской конференции «Преподавание информационных технологий в Российской Федерации», АПКИТ, 14-15 мая 2015 г., Пермь, с. 90-91 
Добров Б. В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. . — М.: Бином. Лаборатория знаний, 2009. — 173 с.
Емельянов С. Г., Титов В. С., Бобырь М. В. Интеллектуальные системы на основе нечеткой логики и мягких арифметических операций //М.: Аргамак-медиа. — 2014.
Емельянова Н. и др. Simulation modeling and fuzzy logic in real-time decision-making of airport services. — Litres, 2017.
Ерофеева В. А., Иванский Ю. В., Кияев В. И. Управление роем динамических объектов    на базе мультиагентного подхода. // Компьютерные инструменты в образовании — 2015, № 6 — с. 36-44. 
Иванов Д. В. Многоальтернативная система принятия решения для социотехнических объектов на основе теоретико-игровых методов и мультиагентных технологий в условиях риска //Вестник Воронежского государственного технического университета. — 2016. — Т. 12, №. 1.
Иванов Д.Я. Использование принципов роевого интеллекта для управления целенаправленным поведением массово-применяемых микророботов в экстремальных условиях // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. — 2011, №9
Каляев И.А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов. — М.: Физматлит, 2009.
Катаев А. В. СПб.: Изд-во Политех-нического университета, 2009. — 120 с.
Каталевский Д. Ю. Основы имитационного моделирования и системного анализа в управлении //М.: Издательство Московского университета. – 2011.
Кияев В. И., Шкарбан А. С. Мониторинговые системы безопасности на базе мультиагентного подхода // В сб. докладов IX Санкт-Петербургской региональной конференции «Информационная безопасность регионов России” (ИБРР-2015), СПб, 28-30 октября 2015 г. ‒ с. 93. 
Кияев В.И. Стандартизация, метрология и качество разработки программного обеспечения и информационных технологий. — СПб: Изд-во СПбГЭУ, 2016. —  475 с.
Крысина И. В. Использование многоагентных алгоритмов для решения задач составления расписаний //Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2008, №. 46.
Луговая А. В., Коновалов А. Е. Совместное принятие решения о потоках прилета и вылета воздушных судов при организации воздушного движения //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2017. – Т. 20, №. 4.
Мелихова О.А., Вепринцева О.В., Чумичев В.С. [и др.] Понятие агента в системах искусственного интеллекта // Технические науки – от теории к практике: сб. ст. по матер. LIII междунар. науч.-практ. конф. № 12(48). – Новосибирск: СибАК, 2015
Никулин А. О. Система совместного принятия решений как эффективный инструмент организации работы аэропорта в условиях пиковых нагрузок //Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. – 2018. – Т. 21, №. 5.
Панкратьев Е. В. и др. Алгоритмы и методы решения задач составления расписаний и других экстремальных задач на графах больших размерностей //Фундаментальная и прикладная математика. – 2003. – Т. 9, №. 1. – С. 235-251.
Полковникова Н. А., Курейчик В.М. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики // Известия ЮФУ. Технические науки. 2014. №1 (150)
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. ‒ 2-е изд. ‒ М.: Вильямс, 2006.
Рыков А. С. Системный анализ: модели и методы принятия решений и поисковой оптимизации. – 2009. – c. 210-239
Сазонов В. В., Скобелев П. О., Майоров И. В. Применение мультиагентных технологий в транспортной задаче с временными окнами и несколькими пунктами погрузки //Управление большими системами: сборник трудов. – 2016, №. 64.
Скобелев П.О. и др. Адаптивное мультиагентное планирование производственных ресурсов на основе онтологии //Information & Control Systems/Informazionno-Upravlyaushie Sistemy. – 2018. – Т. 97, №. 6.
Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений. // Автометрия. – 2002, № 6
Соколова М. А. Системы управления наземным движением на площади маневрирования аэродрома // Современные инновации. 2018. №4 (26)
Стандарт ИКАО Doc 9830 AN/452// Издание первое, 2004.
Таненбаум Э. и др. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. – СПб.: Питер, 2003.
Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. —М.: Эдиториал УРСС, 2002.
Трофимов В. и др. Информационные системы и технологии в экономике и управлении в 2 ч. Часть 2 5-е изд., пер. и доп.– Litres, 2018.
Фрадков А.Л., “Кибернетическая физика”, СПб, 2003
Чернов, В. Г. Основы теории нечетких множеств: учеб. пособие / В.Г. Чернов; Владим. гос. ун-т.- Владимир: Изд-во Владим. гос. ун-та, 2010. – 96 с
Аудиторский центр оценка рисков (Дата обращения: 01.05.2019)
Аэропорт Пулково Санкт-Петербург (Дата обращения: 01.05.2019)
Нечеткие вычисления при помощи переговоров программных агентов (Дата обращения: 01.05.2019)