Методы когнитивного моделирования и гибридные эволюционно-многокритериальные алгоритмы в мультиагентной информационно-аналитической системе
Main Article Content
Аннотация
Предложен подход к поддержке многокритериальных решений на основе когнитивно-ориентированной мультиагентной информационно-аналитической системы. Разработаны методы когнитивного моделирования, включающие формально-онтологическое представление знаний о планировании работ и коалиционно-холоническую агентную архитектуру, а также обеспечивающие адаптивность и прозрачность вычислений. Предложен гибридный эволюционно-многокритериальный алгоритм, в рамках которого агенты генерируют альтернативные планы с помощью параллельного генетического алгоритма на локальном уровне, оптимизирующего сочетание нескольких критериев. На глобальном уровне реализован многоэтапный отбор альтернатив с фильтрацией перегрузок ресурсов и подобных решений, а также финальное агрегирование с использованием многокритериальных методов принятия решений PROMETHEE и ELECTRE.
Проведено экспериментальное исследование, сравнивающее эффективность планирования вручную и с помощью разработанной системы, а также анализ влияния динамической адаптации параметров генетического алгоритма. Полученные результаты показали, что применение системы позволяет сократить время формирования плана в 20–30 раз при сопоставимом или лучшем качестве. При этом полностью устраняются перегрузки исполнителей и обеспечивается раннее прекращение эволюционных расчетов без потери качества решений. Разработанная система и предложенные алгоритмы ориентированы на использование при планировании проектной деятельности на производственных предприятиях.
Article Details
Библиографические ссылки
2. The Reactive Manifesto. URL: https://www.reactivemanifesto.org/ru (12.11.2025).
3. Dauzère-Pérès S., Ding J., Shen L., Tamssaouet K. The flexible job shop scheduling problem: A review // European Journal of Operational Research. 2024. Vol. 314, No. 2. P. 409–432. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2023.05.017
4. Caselli G., Delorme M., Iori M., Magni C.A. Exact algorithms for a parallel machine scheduling problem with workforce and contiguity constraints // Computers & Operations Research. 2024. Vol. 163, No. 3. https://doi.org/10.1016/j.cor.2023.106484
5. Xiong H., Shi S., Ren D., Hu J. A survey of job shop scheduling problem: The types and models // Computers & Operations Research. 2022. Vol. 142, No. 2. https://doi.org/10.1016/j.cor.2022.105731
6. Gu H., Zhang Y., Zinder Y. An efficient optimization procedure for the work-force scheduling and routing problem: Lagrangian relaxation and iterated local search // Computers & Operations Research. 2022. Vol. 144. https://doi.org/10.1016/j.cor.2022.105829
7. Borgonjon T., Maenhout B. A genetic algorithm for the personnel task re-scheduling problem with time preemption // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 238. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121868
8. Thiruvady D., Nguyen S., Sun Y., Shiri F., Zaidi N., Li X. Adaptive population-based simulated annealing for resource constrained job scheduling with uncertainty // International Journal of Production Research. 2024. Vol. 62, No. 17. P. 6227–6250. https://doi.org/10.1080/00207543.2024.2311183
9. Gad A.G. Particle Swarm Optimization Algorithm and Its Applications: A Systematic Review // Archives of Computational Methods in Engineering. 2022. Vol. 29, No. 5. P. 2531–2561. https://doi.org/10.1007/s11831-021-09694-4
10. Chechnev V.B. Analiz i klassifikatsiya mnogokriterial'nykh metodov prinyati-ya resheniy // Ontologiya proektirovaniya. 2024. Vol. 14, No. 4(54). P. 607–624 (In Rus-sian). https://doi.org/10.18287/2223-9537-2024-14-4-607-624
11. Roy B. The outranking approach and the foundations of ELECTRE methods // Theory and Decision. 1991. Vol. 31, No. 1. P. 49–73. https://doi.org/10.1007/BF00134132
12. Brans J.P., Vincke P., Mareschal B. How to select and how to rank projects: The PROMETHEE method // European Journal of Operational Research. 1986. Vol. 24, No. 2. P. 228–238. https://doi.org/10.1016/0377-2217(86)90044-5
13. Ataeva O.M., Kalyonov N.E., Serebryakov V.A. Ontologicheskiy podkhod k opisaniyu edinogo tsifrovogo prostranstva nauchnykh znaniy // Russian Digital Library Journal. 2021. Vol. 24, No. 1. P. 3–19 (In Russian). https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-1-3-19
14. Chechnev V.B. Ispol'zovanie sistem podderzhki prinyatiya resheniy v avtomatizatsii protsessov prinyatiya resheniy // Elektronnye biblioteki. 2025. Vol. 28, No. 1. P. 163–183 (In Russian). https://doi.org/10.26907/1562-5419-2025-28-1-163-183
15. Baluta V.I., Osipov V.P., Sivakova T.V. Predlozheniya po razrabotke sredstv povysheniya effektivnosti upravleniya v usloviyakh epidemiy // Elektronnye biblioteki. 2021. Vol. 24, No. 1. P. 20–41 (In Russian). https://doi.org/10.26907/1562-5419-2021-24-1-20-41
16. Tsibizova T.Y., Lyapuntsova E.V., Makarova M.P. et al. Kognitivnoe mod-elirovanie. M.: MGTU im. N.E. Baumana, 2025. 252 pp. (In Russian).
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Представляя статьи для публикации в журнале «Электронные библиотеки», авторы автоматически дают согласие предоставить ограниченную лицензию на использование материалов Казанскому (Приволжскому) федеральному университету (КФУ) (разумеется, лишь в том случае, если статья будет принята к публикации). Это означает, что КФУ имеет право опубликовать статью в ближайшем выпуске журнала (на веб-сайте или в печатной форме), а также переиздавать эту статью на архивных компакт-дисках журнала или включить в ту или иную информационную систему или базу данных, производимую КФУ.
Все авторские материалы размещены в журнале «Электронные библиотеки» с ведома авторов. В случае, если у кого-либо из авторов есть возражения против публикации его материалов на данном сайте, материал может быть снят при условии уведомления редакции журнала в письменной форме.
Документы, изданные в журнале «Электронные библиотеки», защищены законодательством об авторских правах, и все авторские права сохраняются за авторами. Авторы самостоятельно следят за соблюдением своих прав на воспроизводство или перевод их работ, опубликованных в журнале. Если материал, опубликованный в журнале «Электронные библиотеки», с разрешения автора переиздается другим издателем или переводится на другой язык, то ссылка на оригинальную публикацию обязательна.
Передавая статьи для опубликования в журнале «Электронные библиотеки», авторы должны принимать в расчет, что публикации в интернете, с одной стороны, предоставляют уникальные возможности доступа к их материалам, но, с другой, являются новой формой обмена информацией в глобальном информационном обществе, где авторы и издатели пока не всегда обеспечены защитой от неправомочного копирования или иного использования материалов, защищенных авторским правом.
При использовании материалов из журнала обязательна ссылка на URL: http://rdl-journal.ru. Любые изменения, дополнения или редактирования авторского текста недопустимы. Копирование отдельных фрагментов статей из журнала разрешается для научных исследований, персонального использования, коммерческого использования до тех пор, пока есть ссылка на оригинальную статью.
Запросы на право переиздания или использования любых материалов, опубликованных в журнале «Электронные библиотеки», следует направлять главному редактору Елизарову А.М. по адресу: amelizarov@gmail.com
Издатели журнала «Электронные библиотеки» не несут ответственности за точки зрения, излагаемые в публикуемых авторских статьях.
Предлагаем авторам статей загрузить с этой страницы, подписать и выслать в адрес издателя журнала по электронной почте скан Авторского договора о передаче неисключительных прав на использование произведения.