Презентация

1.

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Кубанский государственный технологический
университет»
Разработка методологии синтеза и
автоматической адаптации организационной
структуры и архитектуры МАС,
функционирующей в сложных,
недетерминированных, неполностью
наблюдаемых, стохастических средах
ФИО докладчика, научная степень (при наличии),
должность по основному месту работы (14 шрифт)
Дубенко Юрий Владимирович, д.т.н.,
зав. кафедрой Информатики и вычислительной техники
28.05-29.05.2026 г.

2.

Общие сведения
Конкурс на лучшие научные проекты
фундаментальных и поисковых
исследований,
выполняемые талантливой молодежью
под руководством ведущего ученого –
наставника
КОД ПРОЕКТА № Н-25.1/13
ПЕРИОД ИССЛЕДОВАНИЯ
общий период исследований: 01.12.2025 – 30.11.2026 гг.;
фактически проведенный период исследований: 01.12.2025 –
31.03.2026 гг.
ОБЪЕМ ФИНАНСИРОВАНИЯ
общий объем средств гранта: 1 529 000 (один миллион пятьсот
двадцать девять) рублей;
объем средств гранта в отчетном периоде: 509 700 (пятьсот девять
тысяч семьсот) рублей.
/2

3.

Цель исследования
Существующая проблема и важность ее решения (18 шрифт)
Проблема:
«Повышение
эффективности
динамического
адаптивного
централизованного
и
децентрализованного
управления многоагентной системой (МАС) (группа однородных и
неоднородных объектов, интеллектуальных агентов, оснащенных
подсистемой машинного зрения, обладающих возможностью
обмена опытом) в сложных, недетерминированных, неполностью
наблюдаемых, стохастических средах».
ключевые причины данной проблемы:
1) Существующие решения не предполагают автоматической
адаптации (в режиме реального времени) архитектуры
многоагентной системы (МАС).
2) Существующие решения поддерживают не более двух типов
организационных структур (обычно, то коалиция и команда).
Аналогичные
работы
направлены
на
решение
задачи
автоматической адаптации организационной структуры.
Цель исследования
Повышение эффективности динамического адаптивного
централизованного и децентрализованного управления многоагентной
системой (МАС) (группа однородных и неоднородных объектов,
интеллектуальных агентов, оснащенных подсистемой машинного
зрения, обладающих возможностью обмена опытом) в сложных,
недетерминированных, неполностью наблюдаемых, стохастических
средах.
/3

4.

Задачи исследования
Задачи исследования на отчетный период
01
Анализ существующих типов архитектур и организационных структур МАС. Выработка унифицированной модели
представления архитектуры МАС. Выработка унифицированной модели представления организационной структуры
МАС (01.12.2025 -31.03.2026).
/4

5.

Достигнутые результаты
Фактически достигнутые результаты, их интерпретация и оценка
1)
Определено множество показателей эффективности МАС.
а) Ресурсные показатели: среднее время выполнения задачи; коммуникационные накладные расходы; вычислительная сложность
на одного агента.
б) Качественные показатели: успешность транзакций; вероятность достижения цели.
в) Адаптационные показатели: скорость обучения; обобщающая способность; интенсивность конкуренции.
Требования: должны обеспечивать объективную оценку производительности и качества работы МАС в различных режимах и
конфигурациях (основной режим, режим обучения, режим конкуренции между агентами, режим кооперации агентов,
децентрализованная МАС).
2) Сформирована унифицированная модель представления архитектуры МАС (представлена на слайде 8).
Требования: должна позволять описывать правила функционирования (с учетом модели убеждений, желаний и намерений) и
коллективного взаимодействия (координация действий, обмен опытом, обмен информацией о намерениях) автономных
гетерогенных агентов в рамках интеллектуальных МАС различной степени централизации.
3) Сформирована унифицированная модель организационной структуры МАС (представлена на слайде 8).
Требования: должна обеспечивать возможность имплементации архитектуры МАС в полном объеме (т.е. все базовые правила,
все их разновидности, могут быть реализованы).
/5

6.

Использование результатов проекта
Использование результатов проекта в практических целях
1) Агропромышленный комплекс (АПК) – флагман экономики края.
Проблема: неэффективная логистика внутрихозяйственных работ (внесение удобрений, обработка полей, сбор урожая).
Решение: внедрение системы на основе МАС для координации звена автономных сельхозмашин (тракторы, комбайны, дроны для
мониторинга).
Экономический эффект: снижение издержек, экономия ГСМ и семян до 15-20% за счет оптимизации маршрутов.
2) Транспортная и портовая логистика.
Проблема: оптимизация грузопотоков в портах Тамань, Новороссийск, сокращение времени обработки грузов, борьба с пробками
на подъездных путях.
Решение: адаптивная система управления логистическими потоками, где каждый груз, погрузчик является агентом,
координирующим свои действия с другими в режиме реального времени.
Экономический эффект: увеличение пропускной способности терминалов на 10-15%, снижение логистических издержек.
3) Управление городской средой и ЖКХ («Умный город»).
Проблема: неэффективное управление энергопотреблением, пробки.
Решение:
- Адаптивное управление светофорами (светофоры как агенты, подстраивающие свою работу под реальный, а не теоретический
трафик).
- Распределенная энергосистема. Управление с учетом прогноза пикового потребления в курортных зонах.
Экономический эффект: снижение энергопотребления городской инфраструктуры на 5-10%.
Социальный эффект: сокращение времени в пути на 15-20%, повышение комфорта жизни горожан и туристов, повышение
надежности энергоснабжения.
/6

7.

Показатели качества
№
п/п
Показатели качества выполнения проекта по итогу отчетного периода исследований
(согласно договору целевого финансирования)
План
Факт
1
Публикации в изданиях, входящих в перечень рецензируемых российских и зарубежных
научных изданиях, входящих в перечень ВАК категорий К1 и(или) К2 либо индексируемых
российскими и международными базами данных (Russian Science Citation Index, Web of
Science, Scopus)
04
02
2
Доклады на конференциях с публикацией материалов в сборнике РИНЦ
03
04
/7

8.

Дополнительные сведения
Дополнительная информация о выполнении проекта по итогам отчетного периода
Унифицированная многоуровневая архитектура МАС
Унифицированная организационная структура МАС
/8

9.

Планы на следующий период
№
п/п
Задачи проекта на следующий период исследований
Планируемые результаты выполнения задач
1
Разработка метода синтеза и автоматической адаптации
организационной структуры МАС в соответствии с заданной унифицированной моделью архитектуры МАС.
Метод синтеза и автоматической адаптации организационной
структуры МАС в соответствии с заданной унифицированной
моделью архитектуры МАС.
Метод должен позволять автоматически устанавливать и
разрывать связи между агентами в зависимости от
параметров постав-ленной задачи, параметров окружающей
среды, структуры множества агентов, параметров,
описывающих техническое состояние отдельных агентов, а
также их положение в рамках окружающей среды.
2
Разработка метода синтеза сложной архитектуры МАС
Метод должен обеспечивать реализацию архитектуры МАС,
действующей в рамках неоднородной окружающей среды
(для окружающей среды такого типа базовые правила
функционирования и коллективного взаимодействия агентов,
действующих в различных ее областях (кластерах), могут
отличаться).
/9

10.

Показатели качества проекта
№
п/п
Показатели качества выполнения проекта на следующий отчетный период
исследований (согласно договору целевого финансирования)
План
1
Публикации в изданиях, входящих в перечень рецензируемых российских и зарубежных
научных изданиях, входящих в перечень ВАК категорий К1 и(или) К2 либо индексируемых
российскими и международными базами данных (Russian Science Citation Index, Web of
Science, Scopus)
02
2
Доклады на конференциях с публикацией материалов в сборнике РИНЦ
00
/10

11.

Научный коллектив проекта
общая фотография научного коллектива или отдельные фотографии каждого члена научного коллектива
/12

12.

Контакты
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Кубанский государственный технологический
университет»
Разработка методологии синтеза и автоматической адаптации
организационной структуры и архитектуры МАС,
функционирующей в сложных, недетерминированных,
неполностью наблюдаемых, стохастических средах
ФИО докладчика, научная степень (при наличии),
должность по основному месту работы (14 шрифт)
Дубенко Юрий Владимирович, д.т.н.,
зав. кафедрой Информатики и вычислительной техники
scorpioncool1@yandex.ru
8(918) 675-42-51
/13