An Ontology-Based Approach for Distributed Multi-Agent Modeling of the Radio-Technical Systems

Main Article Content

Andrey Olegovich Schiriy

Abstract

he ontology-based approach to multi-agent modeling involves the implementation of a modeling system through the creation of ontologies. An example of a holistic implementation of an ontology-based approach to agent-based modeling is the IEEE 1516 Standard for Modeling and Simulation High Level Architecture. The work is devoted to a multi-agent modeling system designed for modeling complex radio engineering systems (especially radar systems), its relevance is due to the need to replace part of the field tests of radio engineering systems with simulation experiments. The motivation for switching to the IEEE 1516 standard for a "heavy" multi-agent modeling system, among other things, is to ensure scalability, openness and multiple reuse of the developed agent models, which is completely logical to do based on the existing well-developed and proven standard that establishes rules for the interaction of models and the development of software interfaces. The general principles of construction and architecture of the modeling system are given. The basic requirements for the main modeling agents, their role and place in the complex modeling system are shown, a special place among which is occupied by the simulator of the background-target environment. The possibility of combining two simulation schemes is also discussed: discrete-event and step-by-step. The fact is that the step-by-step scheme has advantages such as simplicity and clarity, it is convenient to model processing algorithms, components of radio engineering systems. However, it is impossible to implement true autonomy and asynchrony of agents in it. Combining two modeling schemes allows you to combine their advantages.

Article Details

References

1. Пантелеев М.Г., Жандаров В.В. Интеллектуальные агенты и многоагентные системы: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009. 64 с.
2. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1408 c.
3. Artur Freitas, Rafael H. Bordini, Renata Vieira. Model-driven engineering of multi-agent systems based on ontologies // Applied Ontology. 2017. Vol. 12. P. 157–188. https://doi.org/10.3233/AO-170182. URL: https://smart-pucrs.github.io/publications/pdf/ao2017ArturFreitas.pdf
4. Scott Christley, Xiaorong Xiang, Greg Madey. An ontology for agent-based modeling and simulation. University of Notre Dame, 2004. URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=7db660023a2734b826b6dde61f8c18e8ce146da8
5. Poveda Geovanny, Schumann Rene. An ontology-driven approach for modeling a multi-agent-based electricity market. Published in Proceedings of the 14th German Conference on Multiagent System Technologies (MATES 2016), Klagenfurt, Osterreich, 27–30 September 2016, 15 p. https://doi.org/10.1007/978-3-319-45889-2_3
6. Davide Calvaresi, Michael Schumacher, Jean-Paul Calbimonte. Agent-based Modeling for Ontology-driven Analysis of Patient Trajectories // Journal of Medical Systems. 2020. Vol. 44, article number 158. https://doi.org/10.1007/s10916-020-01620-8. URL: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10916-020-01620-8.pdf
7. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы. 3-е изд. СПб: Изд-во «Лань», 2020. 324 с.
8. Добров Б.В., Иванов В.В., Лукашевич Н.В., Соловьев В.Д. Онтологии и тезаурусы: модели, инструменты, приложения: учебное пособие. М.: Интернет Ун-т информ. технологий, 2009. 173 с.
9. Горшков С.В., Кралин С.С., Муштак О.И., Гумеров С.З., Мирошниченко М.Г., Гребешков А.Ю., Шебалов Р.Ю. Онтологическое моделирование предприятий: методы и технологии: монография. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2019. 236 с. URL: https://trinidata.ru/files/EnterpriseModeling.pdf
10. IEEE Standard for Modeling and Simulation (M&S) High Level Architecture (HLA): 1516-2010 (Framework and Rules); 1516.1-2010 (Federate Interface Specification); 1516.2-2010 (Object Model Template Specification) [Electronic resource]. URL: https://standards.ieee.org/standard/1516-2010.html
11. Алешин А.В., Безруков Г.В., Ваньков А.И., Вислоцкий А.И., Скуратовский А.Г. Введение в HLA. Конспект лекций. М: ЗАО «НПП ИНТЕЛКЛАСТЕРСИСТЕМ», 2010. 253 с.
12. Филипп Н.Д., Блаунштейн Н.Ш., Ерухимов Л.М., Иванов В.А., Урядов В.П. Современные методы исследования динамических процессов в ионосфере. Кишинев: Штиинца, 1991. 286 с.
13. Giuseppe Fabrizio. High Frequency Over-the-Horizon Radar: Fundamental Principles, Signal Processing, and Practical Applications. McGraw-Hill Education, 2013.
14. Щирый А.О. Разработка и моделирование алгоритмов автоматического измерения характеристик ионосферных коротковолновых радиолиний: Автореферат дис. … канд. техн. наук: Спец. 05.12.04; Санкт-Петербургский гос. ун-т телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича. СПб., 2007. 19 c.
15. Shiriy A.O. HF channel transmit function module measurement // Proceedings of the 5th International Conference on Actual Problems of Electron Devices Engineering, APEDE 2002. Vol. 5. P. 365–369. https://doi.org/10.1109/apede.2002.1044964
16. Колчев А.А., Щирый А.О., Недопекин А.Е. Математические модели и методики измерения АЧХ многолучевых ионосферных коротковолновых радиолиний: монография / Мар. гос. ун-т. Йошкар-Ола, 2013. 147 с.
17. Щирый А.О. Архитектура программной части аппаратно-программного комплекса дистанционного наземного радиозондирования ионосферы // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2015. №18. C. 144–152.
18. Щирый А.О. Развитие средств автоматизации наземного радиозондирования ионосферы // Фундаментальные проблемы радиоэлектронного приборостроения. 2014. Т. 14, №5. C.170–173.
19. Коновальчик А.П., Щирый А.О. Универсальная программная платформа для имитационного моделирования боевых действий // Вопросы радиоэлектроники. 2019. №3. C. 22–26.
20. Коновальчик А.П., Плаксенко О.А., Щирый А.О. Реализация имитационного моделирования в разрабатываемой отечественной САПР РЛС полного сквозного цикла // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2018. № 21. C. 290–293.
21. Коновальчик А.П., Плаксенко О.А., Щирый А.О. Обоснование облика перспективных радиолокационных станций посредством разрабатываемой отечественной системы автоматизированного проектирования // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2019. Т. 11. №1. C. 4–11.
22. Коновальчик А.П., Щирый А.О. Имитационное моделирование РЛС в разрабатываемой САПР РЛС и перспективы его перевода на технологию HLA IEEE-1516 // Информационные системы и технологии. 2022. №5 (133). C. 27–34.
23. Арутюнян А.А., Конопелькин М.Ю., Щирый А.О. Уровни и этапы проектирования и исследования перспективных радиолокационных станций в отечественной специализированной САПР // Журнал радиоэлектроники. 2022. №5. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2022.5.3
24. Щирый А.О. Комплексное имитационное моделирование в проектировании, разработке и отладке радиотехнических систем декаметрового диапазона // Сборник научных статей по материалам VI Междунар. научн.-практ. конф. «Актуальные проблемы и перспективы развития радиотехнических и инфокоммуникационных систем» («Радиоинфоком-2022»), Москва. М.: РТУ МИРЭА, 2022. C. 146–151.
25. Щирый А.О. Совмещение событийной и пошаговой схем дискретного имитационного моделирования // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022, Вып. 12. C. 338–342. https://doi.org/10.24412/2071-6168-2022-12-338-343.
26. May M.C., Kiefer L., Kuhnle A., Lanza G. Ontology-Based Production Simulation with OntologySim // Applied Sciences. 2022. Vol. 12, No. 3, 1608. https://doi.org/10.3390/app12031608