BC/NW 2006, №2, (9) :4.7

 

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МНОГОАГЕНТНОГО ПОДХОДА В ДИАГНОСТИКЕ НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ УСТРОЙСТВ

 

П.В. Оськин

 

(Москва, Московский Энергетический Институт (Технический Университет), Россия)

 

При диагностике на основе модели устройства [1-2] большой системы, состоящей из множества частей, зачастую сложно или даже невозможно использовать ее полную модель. Вместо этого для обнаружения неисправностей возможно использование неполных моделей частей системы, которые могут быть разнесены в пространстве физически. Для реализации данного подхода можно использовать возможности многоагентных систем [3-4].

 

Для построения многоагентной системы диагностики на основе модели устройства используется следующая архитектура. Нижний уровень представляют собой агенты наблюдения, которые обеспечивают снятие показаний с диагностируемого устройства. С ними взаимодействуют агенты диагностики, занимающиеся обработкой получаемой информации. Обработкой и сведением воедино сведений, поступающих от агентов диагностики, занимаются агенты управления группами агентов диагностики, с которыми взаимодействует агент общего управления, формирующий итоговое представление о диагностируемом устройстве.

Основными трудностями многоагентного подхода в диагностике является проблема сотрудничества и согласования работы диагностических агентов. До получения цельной картины о состоянии диагностируемого устройства агенты должны продиагностировать ту его часть, которая имеется в их распоряжении, исходя из имеющихся в наличии знаний. Важный вопрос – могут ли они это сделать независимо друг от друга. Ответ на данный вопрос напрямую зависит от способа распределения знаний между агентами. Можно выделить два способа распределения модели устройства между агентами: семантический и пространственный.

При семантическом распределении модель поведения устройства делится между агентами согласно типу составляющих ее частей, то есть каждый из агентов анализирует различные части устройства на основе данной ему части модели (подмодели). При этом каждая из подмоделей описывает поведение соответствующей ей части устройства независимо от остальных подмоделей других агентов. Независимость подразумевает, что нет никаких соединений между различными подмоделями поведения или известны значения во всех точках этих соединений.

Пространственное распределение модели поведения устройства между агентами происходит в соответствии с пространственным распределением частей устройства. При этом вследствие связей между различными частями устройства соответствующие им подмодели поведения также имеют зависимости. Следовательно, агенты должны обмениваться прогнозами значений в местах соединений диагностируемых ими частей устройства.

Рассмотрим эффективность применения многоагентного подхода при пространственном распределении модели устройства между агентами.

Предварительно, введем следующие обозначения:

N – количество компонентов устройства;

Ag_i – i-ый агент диагностики;

N_i – количество компонентов устройства, диагностируемых Ag_i;

DT – время диагностики (diagnostic time).

Время диагностики неисправного устройства напрямую зависит от числа его компонентов, поэтому время диагностики неисправности без использования многоагентного подхода можно обозначить как DT_Single(N).

При использовании многоагентного подхода, модель устройства делится на части, диагностикой которых занимаются соответствующие агенты. Предполагаем, что все агенты могут выполнять свои функции параллельно друг с другом. Для получения информации о прогнозах значений в общих для нескольких агентов точках модели устройства и сведении воедино результатов работы диагностических агентов, используются агенты управления. Частота, с которой у агентов диагностики возникает необходимость получать информацию о прогнозах значений в общих точках модели, зависит от структуры связей между компонентами устройства и распределения его модели между агентами.

Заметим, что основные затраты ресурсов приходятся на работу агентов диагностики, в то время как в процессе обмена между ними информацией, у агентов управления нет необходимости производить какие-либо ресурсоемкие вычисления. Соответственно, затраты ресурсов на коммуникацию между агентами значительно меньше ресурсов, необходимых для работы агентов диагностики. Еще меньше затраты ресурсов, требуемых на передачу агентам диагностики значений измерений, снимаемых непосредственно с устройства. Эти затраты ресурсов, которые также зависят от количества компонентов устройства, обозначим как NR(N).

Рассмотрим идеальный вариант, когда в процессе определения неисправности у агентов диагностики нет необходимости в информации о прогнозах значений в общих точках модели устройства. В этом случае, с учетом того, что все агенты могут функционировать параллельно друг с другом, время диагностики устройства будет соответствовать времени работы агента, диагностирующему свою часть устройства дольше других:

.

Рассмотрим наихудший вариант, когда каждому диагностическому агенту для проведения каждого шага работы необходимо получать прогнозы значений общих точек, получаемые другими агентами. То есть в этом случае, каждый из агентов диагностики отправляет запрос на получение значения прогноза в общей точке модели устройства и может продолжить свои вычисления только после того, как другой, вычисляющий данные значения прогнозов, агент диагностики закончит свою работу и пришлет запрашиваемый результат. Таким образом, для данного варианта, все агенты диагностики будут выполнять свои вычисления последовательно друг за другом, и итоговое время диагностики неисправности будет превышать время работы без использования многоагентного подхода на величину накладных расходов, требуемых на коммуникацию между агентами:

 .

Стоит заметить, что настолько плохой вариант может происходить редко, так как в диагностируемой агентом модели устройства, как правило, всегда может быть обнаружена часть, для обработки которой не требуется получение значений прогнозов в общих точках модели устройства.

Исходя из полученных формул, время DT_Multiagent(N), затрачиваемое на диагностику устройства, можно выразить следующим образом:

.

Теперь оценим эффективность применения многоагентного подхода при семантическом распределении модели устройства.

Семантическое распределение модели устройства подразумевает, что каждая из подмоделей описывает поведение соответствующей ей части устройства независимо от остальных подмоделей поведения устройства, обрабатываемых другими агентами. Благодаря этому каждый из агентов, диагностирующих свою часть устройства, может работать независимо от других, обладая всей необходимой информацией и для получения информации о состоянии всего устройства в целом, достаточно произвести объединение сведений, поступивших от каждого из агентов.

Затраты ресурсов агентов управления при семантическом распределении модели устройства ниже затрат ресурсов агентов управления, работающих в условиях пространственного распределения, вследствие отсутствия необходимости поддерживать взаимодействие диагностических агентов друг с другом. Это означает, что имеем дело с ситуацией, аналогичной идеальному варианту при пространственном распределении модели устройства. То есть все агенты могут диагностировать свои части устройства параллельно друг с другом, и время диагностики будет соответствовать времени работы агента, диагностирующего свою часть устройства дольше остальных, и оценивается по формуле:

.

Одним из выгодных подходов использования многоагентной диагностики с семантическим распределением модели является диагностика устройств, состоящих из большого количества блоков, для которых можно локально осуществлять поиск неисправности без использования единой модели поведения всего устройства.

 

В данной работе показано, что использование многоагентного подхода в диагностике на основе моделей устройств позволяет повысить эффективность диагностического комплекса благодаря снижению затрат ресурсов за счет распараллеливания работы диагностических механизмов и нахождения локальных неисправностей использованием лишь части агентов. При этом эффективность многоагентного подхода напрямую зависит от структуры устройства и того, каким образом произведено распределение его модели функционирования по диагностическим агентам.

ЛИТЕРАТУРА

1.       de Kleer, J. and Williams, B.C. Diagnosing multiple faults. // Artificial Intelligence, 1987, v.32, pp. 97-130.

2.       Hamscher W., Console L., de Kleer J. Readings in model-based diagnosis. // Morgan Kaufmann, 1992.

3.       Тарасов В.Б.  От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия,  психология,  информатика. // М.: Эдиториал УРСС, 2002 г., 352 с.

4.       Roos N., Teije A.C.M., Bos A., Witteveen C. Multi-agent diagnosis: an analysis. // In 13th Belgian-Dutch Conference on Artificial Intelligence, 2001, pp. 221-228.