Никитаев В.М., Стаценко В.Е.
ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОАГЕНТНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА С ПЕРЕОБУЧЕНИЕМ *
Аннотация:
многоагентная интеллектуальная система мониторинга с переобучением представляет собой инновационное решение для эффективного решения сложных задач мониторинга в современных условиях информационной динамики. Архитектура системы включает в себя агентов мониторинга, центральный контроллер и базу данных, обеспечивая гибкость и адаптивность к изменениям. Механизм переобучения позволяет системе эффективно адаптироваться к новым условиям и сохранять точность в динамических сценариях.
Ключевые слова:
многоагентные интеллектуальные системы, мониторинг, архитектура системы
В информационном обществе, где объемы данных неуклонно растут, и где эффективность мониторинга становится ключевым аспектом обеспечения безопасности и эффективности в различных областях, внимание обращается к разработке инновационных подходов. Одним из таких подходов является создание многоагентных интеллектуальных систем мониторинга с переобучением. Гибкость и способность к коллективному решению задач делают такие системы эффективными инструментами в различных областях, начиная от технологических процессов и заканчивая управлением ресурсами и решением сложных задач. Несомненно, мониторинг играет важную роль, обеспечивая надежность, безопасность и эффективность различных процессов. Независимо от того какую область мы будем рассматривать отслеживание событий и быстрое реагирование на изменения являются ключевыми компонентами успешного управления. Эффективная система работает на поддержание нормального функционирования сложных систем.Существующие мониторинговые системы не лишены ограничений, например недостаточная точность, задержки в обнаружении событий, неспособность адаптироваться к динамически меняющимся условиям и т.д. Следовательно, стоит вопрос о необходимости в новых, более гибких и интеллектуальных системах мониторинга.Опираясь, на вышеперечисленные факты можно сделать вывод, что создание многоагентной интеллектуальной системы мониторинга с переобучением представляет собой ответ на вызовы современности. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты такой системы, ее архитектуру, преимущества перед существующими решениями, а также перспективы ее внедрения в различные области человеческой деятельности.Многоагентные системы — это инновационные информационные структуры, основанные на принципах коллективного взаимодействия автономных агентов с целью достижения общих или индивидуальных задач. Одним из ключевых принципов многоагентных систем является автономия индивидуальных агентов. Каждый агент в такой системе обладает собственным состоянием, целями и способностями, что позволяет ему действовать независимо от других. Взаимодействие агентов обеспечивается через обмен информацией, координацию действий и адаптацию к изменяющимся условиям. Главное преимущество заключается в том, что многоагентные системы обладают гибкостью и способностью к коллективному решению сложных задач.В многоагентных системах, каждый агент представляет собой автономную сущность, обладающую собственными характеристиками, знаниями и возможностями. Роли агентов могут варьироваться в зависимости от контекста применения системы. Например, агенты могут быть разделены на исполнительные, принимающие решения, обучаемые, способные адаптироваться к изменениям, и координирующие, обеспечивающие взаимодействие между другими агентами.Функции агентов включают в себя сбор, обработку и анализ информации, принятие решений, выполнение задач и обмен знаниями с другими агентами. Это разнообразие ролей и функций позволяет многоагентным системам эффективно решать различные задачи в разных областях.Ключевым аспектом многоагентных систем является способность агентов взаимодействовать друг с другом. Взаимодействие может происходить на разных уровнях, включая обмен информацией, координацию действий и совместное решение задач. Механизмы взаимодействия включают в себя передачу сообщений, согласование стратегий, делегирование задач, и даже обучение друг у друга. Это создает динамичное и адаптивное окружение, где система способна эффективно реагировать на изменяющиеся условия и достигать оптимальных результатов благодаря взаимодействию своих составляющих агентов.Рассмотрим архитектуру системы. (см.рис. 1). Функциональная схема агентов в системе многоагентного мониторинга с изменением важности признаков и обнаружением разладок:1. Входные данные - Данные от множества источников (датчики, базы данных, внешние системы).2. Предварительная обработка: - Фильтрация и нормализация входных данных. - Выделение основных признаков.3. Агенты Обработки и Моделирования: - Агенты-Модели: - Имеют собственные модели машинного обучения для прогнозирования и анализа данных. - Динамически изменяют веса признаков в соответствии с актуальной значимостью. - Используют алгоритмы регуляризации для предотвращения переобучения. Агенты-Контроллеры: - Отслеживают производительность агентов-моделей. - Адаптируют параметры моделей для сохранения высокой эффективности. - Взаимодействуют с агентами обнаружения разладок.4. Агенты Обнаружения Разладок: - Используют алгоритмы машинного обучения и статистические методы для выявления изменений в данных. - Анализируют аномалии и разладки в поведении признаков. - Генерируют сигналы обнаружения изменений в системе.5. Механизмы Обратной Связи: - Агенты-контроллеры передают информацию об эффективности моделей и обнаруженных разладках. - Результаты обратной связи используются для динамической коррекции весов признаков и параметров моделей.6. Выходные Данные: - Результаты анализа, включая предсказания, обнаруженные разладки и рекомендации по коррекции весов.7. Интерфейс Управления: - Пользовательский интерфейс для мониторинга системы. - Возможность вмешательства пользователя в случае необходимости.8. Журналирование и Хранение Данных: - Журналирование всех важных событий и решений системы. - Хранение исторических данных для последующего анализа и обучения моделей.Такая функциональная схема обеспечивает взаимодействие между агентами, адаптивность системы к изменениям в данных, а также оперативное обнаружение и реагирование на разладки, что совместно способствует снижению времени реакции системы многоагентного мониторинга./Рисунок 1. Архитектура системы.Мы являемся свидетелями взрывного роста объемов данных, обусловленного цифровой трансформацией в различных сферах деятельности. Большие объемы структурированных и неструктурированных данных требуют инновационных подходов к их анализу и обработке. Многоагентные системы, способные параллельно обрабатывать множество источников информации, становятся крайне актуальными. Следует отметить, что сценарии мониторинга становятся все более сложными. Традиционные системы могут сталкиваться с трудностями в адаптации к динамически меняющимся условиям, неспособностью эффективно справляться с разнообразными типами данных и высокой степенью ложных срабатываний. Многоагентная система, обучаемая и способная адаптироваться, позволяет решать новые задачи, например в транспортной сфере она может обеспечить оптимизацию движения, снижение пробок и повышение безопасности, в производственных процессах обеспечивать оптимальное распределение ресурсов, в медицинских приложениях помочь в анализе больших объемов данных для улучшения диагностики и лечения.По мере того, как технологии продолжают развиваться, многоагентные системы мониторинга с переобучением остаются на передовых позициях в области интеллектуальных решений. Перспективы их развития включают:1. Интеграция с передовыми технологиями: Дальнейшая интеграция системы с передовыми технологиями искусственного интеллекта, такими как глубокое обучение и алгоритмы самообучения, дополнительно расширит ее функциональные возможности.2. Развитие механизма переобучения: Усовершенствование механизма переобучения позволит системе более гибко реагировать на изменения в данных, обеспечивая ее устойчивость и эффективность в долгосрочной перспективе.3. Расширение областей применения: Продолжение исследований и адаптация системы для различных отраслей, таких как кибербезопасность, медицина, финансы и экология, позволит использовать ее в самых разнообразных сценариях.4. Работа в реальном времени: Внедрение системы в режим работы в реальном времени повысит ее реактивность и актуальность в решении задач мониторинга.Многоагентные системы мониторинга с переобучением представляют собой перспективное направление развития в области искусственного интеллекта, и их дальнейшее развитие будет способствовать эффективному управлению данными и решению сложных мониторинговых задач.
Номер журнала Вестник науки №12 (69) том 2
Ссылка для цитирования:
Никитаев В.М., Стаценко В.Е. ПРИМЕНЕНИЕ МНОГОАГЕНТНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА С ПЕРЕОБУЧЕНИЕМ // Вестник науки №12 (69) том 2. С. 1087 - 1094. 2023 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/11518 (дата обращения: 19.05.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2023. 16+