Вычислительные модели взаимодействия автономных мобильных агентов транспортного комплекса горных предприятий
Читать статью полностью
Вычислительные модели взаимодействия автономных мобильных агентов транспортного комплекса горных предприятий(505,18 KB)Аннотация
В данной работе рассматривается один из аспектов разработки интеллектуальной системы управления горнотранспортным комплексом. Показано, что с функциональной точки зрения такая система может быть построена на основе трехуровневой архитектуры, учитывающей особенности работы автономных агентов и включающей «вычислительный слой». Кратко рассмотрена структура большого информационного массива данных (в том числе навигационных), который постоянно пополняется и обновляется в процессе транспортирования горной массы. Подробно обсуждаются различные с функциональной точки зрения вычислительные модели идентификации и прогноза, необходимые для организации взаимодействия автономных агентов. Также предлагаются варианты схем построения этих моделей и способов формализации. Приводятся сведения о некоторых результатах моделирования.
Ключевые слова:
Ключевые слова: вычислительная модель - computational model; автономный роботизированный объект -autonomous robotic object; автономный агент - autonomous agent; горнотранспортный комплекс - mining and transportation complex; интеллектуальное управление - intellectual management; имитационное моделирование - simulation modeling; проблемно-ориентированная база данных - problem-oriented database; мультиагентная система - multiagent system.
Список литературы
1. Принципы и модели интеллектуального управления роботизированными объектами горнотранспортного комплекса карьера / И.О. Темкин [и др.] // Горный информационноаналитический бюллетень. - 2016. - Спец. выпуск № 1. -C. 233-242.
2. Клебанов, А. Ф. Информационные системы горного производства и основные направления развития автоматизации открытых горных работ / А.Ф. Клебанов // Горная промышленность. - 2015. - № 2 (120). - С. 93-96.
3. Современные системы управления горнотранспортными комплексами / под редакцией акад. РАН К.Н. Трубецкого. -СПб.: Наука, 2007 - С. 114-126.
4. Темкин, И. О. Интеллектуальные системы управления горнотранспортными комплексами: современное состояние, задачи и механизмы решения / И.О. Темкин, Д.А. Клебанов // Горный информационно-аналитический бюллетень. - 2014. -Спец. выпуск № 1. - С. 257-266.
5. Клебанов, Д. А. Контроль качества дорог на горнодобывающих предприятиях / Д.А. Клебанов, Н.В. Одинцев // Горная промышленность - 2009. - № 3. - С. 24.
6. Fiosina, J. Decentralized regression model for intelligent forecasting in multi-agent traffic networks / J. Fiosina // In: S. Omatu e.t. (ed.) AISC - 9th Int. Conf. on Distributed Comp. and AI. (DCAI’12), Springer-Verlag, Berlin Heidelberg. - 2012. -Vol. 151. - P. 255-263.
7. Jiang, B. Vehicle Speed Prediction by Two-Level Data Driven Models in Vehicular Networks / B. Jiang, Y. Fei // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems -2016, November. - P. 17-26.
8. Claes, R. A decentralized approach for anticipatory vehicle routing using delegate multiagent systems / R. Claes, T. Holvoet, D. Weyns // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. - 2011. - No. 2. - P. 364-373.
9. Темкин, И. О. Проблемы моделирования взаимодействия интеллектуальных агентов на горнопромышленном предприятии / И.О. Темкин, А.Н. Гончаренко // Научно-технические ведомости СПбГПУ. - 2014. - № 4-2 (183). - С. 252-259.
10. Куляница, А. Л. Семиотические подходы к построению мультиагентной модели организационных предметных областей / А.Л. Куляница, О.Е. Фомичева // Информация и Космос. - 2015. - № 1. - С. 94-98.
11. Temkin, I. Application of intellectual system for robotic coal plough machine control in complex mine-geological conditions / I. Temkin, A. Kulyanitsa, S. Kubrin // Reports of the XXIII international scientific symposium «MINER’S WEEK - 2015». -National University of Science and Technology «MISiS», 2015. -P. 274-280.