Последовательность операций

В технологическом оборудовании для выполнения определенных функций используются два вида последовательностей:

• одношаговая последовательность;

• трехшаговая последовательность.

Трехшаговый принцип характеризует последовательность приведения в действие и связанные с ним показания: - шаг 1 – выбор функции/оборудования/устройства;  - шаг 2 – выбор соответствующей команды;  - шаг 3 – выполнение команды.

Могут применяться три шага:

а) с отдельными группами органов управления: каждая группа относится к одной функции или оборудованию, включая выполнение команды (монофункция). Пример применения приведен на рисунке 1;  б) с двумя группами органов управления: первая группа предназначена для выбора функции/ оборудования/устройства, а вторая – для выбора соответствующей команды; также используется дополнительный орган управления, отделенный от этих групп, для выполнения команды (мультифункция). Пример применения приведен на рисунке 2.  Может возникнуть необходимость указания состояния выбранного оборудования, являющегося основой для следующей требуемой команды.  Может возникнуть необходимость подтверждения каждого выбранного шага операции.  После выполнения команды как можно быстрее должно быть обеспечено понятное и однозначное подтверждение конечного результата обработки команды.

Рисунок 1 – Трехшаговая последовательность выполнения однофункционального применения

Рисунок 2 — Трехшаговая последовательность выполнения многофункционального применения

При одношаговой последовательности каждый орган управления отвечает за определенную команду для заданного устройства. Т.е. оператор визуально без использования дополнительных аппаратных средств выбирает орган управления для определенного оборудования и контролирует выполнение команды.

 

Обозначению органов управления

Органы управления в соответствии с требованиями безопасности должны иметь обозначения либо на самом органе управления, либо рядом (например, графическими символами, цветами, буквами). Может также использоваться осязательная или звуковая информация, если органы управления не всегда видны.

Обозначения органов управления должны легко распознаваться и однозначно соответствовать назначению, конечному результату и быть взаимосвязанными с органами управления и, если воз-можно, с их расположением.

1 Визуальный сигнал  Визуальный сигнал должен попадать в поле зрения оператора в течение времени необходимой операции.  Визуальный сигнал может иметь различные смысловые значения. В соответствии с требованиями по безопасности цвет выключателя и его фон должны соответствовать ГОСТ 12.4.040 – 78*(СТ СЭВ 3082 - 81).

2 Звуковой сигнал  Звуковой сигнал может выдаваться как ответ на операцию органа управления, особенно для стандартных действий. Использование звукового сигнала в качестве единственного средства для обозначения органа управления не рекомендуется.

При использовании звукового сигнала должны учитываться характер и громкость звука в соответствии с уровнем окружающего шума и расстоянием от оператора до источника звука.

Чтобы гарантировать распознавание звукового сигнала, сигнал должен сохраняться или повторяться до момента вмешательства оператора.  Значение звукового сигнала должно быть ясно оператору и однозначно им воспринято.

3 Осязательный сигнал  Осязательные сигналы могут быть необходимы в некоторых случаях:  - когда необходимо идентифицировать связанные с безопасностью органы управления в условиях ограниченной видимости (например, в темноте, в дыму);  - в нормальных условиях, когда орган управления не находится в поле зрения оператора;  - в нормальных условиях по причинам эргономичности, чтобы избежать ошибок оператора. Информация, переданная оператору через осязательный орган чувств, должна быть независимой от информации, получаемой оператором через зрительный или слуховой органы чувств.  Осязательное обозначение должно ясно и однозначно идентифицировать необходимый элемент(ы) системы приведения в действие.  Информация, переданная осязательным сигналом, должна быть хорошо известна оператору. Значение каждого осязательного сигнала должно быть указано на оборудовании и в инструкции по эксплуатации, которая поставляется с оборудованием.

6. Автоматизация настройки ИСУ.

7. Концепция ИСУ многоагентными группировками.

Это новое (впрочем, в теоретических, поведенческих аспектах - скорее хорошо забытое старое) направление, изучающее интеллектуальные программные агенты и их коллективы.

Интеллектуальный агент - это программная система, обладающая

* автономностью: агенты действуют без непосредственного участия человека и могут в некоторых пределах сами управлять своими действиями;

* социальными чертами: агенты взаимодействуют с другими агентами (и, возможно, человеком) посредством некоторого языка коммуникации;

* реактивностью: агенты воспринимают окружающую среду, которая может быть физическим миром, множеством других агентов, сетью Интернет или комбинацией всего этого, и реагируют на ее изменения;

* активностью: агенты могут демонстрировать целенаправленное поведение, проявляя при этом инициативу.

Основные задачи в этой области таковы: реализация переговоров интеллектуальных агентов и разработка языков для этой цели, координация поведения агентов, разработка архитектуры языка программирования агентов.

Следует подчеркнуть, что агентские технологии появились лишь шесть-семь лет назад, но и за такое короткое время интерес к ним уже переместился из сферы академических исследований в сферу 5коммерческих и промышленных приложений, а идеи и методы агентских технологий быстро мигрировали из ИИ

Определение агента

Общепринятого определения “агента” еще не существует. Рассматриваемый в какой-либо системе мультиагент – это аппаратная или программная сущность, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных перед ним владельцем и/или пользователем. Таким образом, в рамках мультиагентных систем мы рассматриваем агенты, как автономные компоненты, действующие по определенному сценарию. Классифицируются агенты на четыре основных типа: простые, умные (smart), интеллектуальные(intelligent) и действительно интеллектуальные(truly intelligent). Интерес для построения МАС в задачах инженерии знаний представляют в большей степени интеллектуальные и действительно интеллектуальные агенты, которые отличаются тем, что поддерживают помимо автономного выполнения, взаимодействия с другими агентами и слежения за окружением – способность использовать абстракции, адаптивность поведения, обучение на прецедентах и толерантность к ошибкам.

Программные интеллектуальные агенты – это новый класс систем программного обеспечения, которое действует либо от лица пользователя, либо от лица системы делегировавшей агенту полномочия на выполнение тех или иных действий. Они являются, по сути, новым уровнем абстракции, отличным от привычных абстракций типа – классов, методов и функций. Но при этом, разработка МАС позволяет создавать системы обладающие расширяемостью/масштабируемостью, мобильностью/переносимостью, интероперабельностью, что несомненно очень важно при разработке систем, основанных на знаниях.

Понятие многоагентной системы

Направление “многоагентной системы” распределенного искусственного интеллекта рассматривает решение одной задачи несколькими интеллектуальными подсистемами. При этом задача разбивается на несколько подзадач, которые распределяются между агентами. Еще одной областью применения МАС есть обеспечение взаимодействия между агентами, когда один агент может выработать запрос к другому агенту на передачу некоторых данных или выполнение определенных действий. Также в МАС есть возможность передавать знания. Построение программных систем по принципу МАС может быть обусловлено следующими факторами: 1. так, некоторые предметные области применяют МАС в тех случаях, когда логично будет каждого из участников процесса представить в виде агента. Например, социальные процессы, в которых каждый из участников играет свою роль; 2. параллельным выполнением задач, т.е. если предметная область легко представляется в виде совокупности агентов, то независимые задачи могут выполняться различными агентами; 3. устойчивостью работы системы: когда контроль и ответственность за выполняемые действия распределены между несколькими агентами. При отказе одного агента система не перестает функционировать. Таким образом, логично поместить агентов на различных компьютерах; 4. модульностью МАС, что позволяет легко наращивать и видоизменять систему, т.е. легче добавить агента, чем изменить свойства единой программы. Системы, которые изменяют свои параметры со временем могут быть представлены совокупностью агентов. Модульность обуславливает легкость программирования МАС.

Мультиагентные системы подразделяются на кооперативные, конкурирующие и смешанные. Агенты в кооперативных системах являются частями единой системы и решают подзадачи одной общей задачи. Понятно, что при этом агент не может работать вне системы и выполнять самостоятельные задачи. Конкурирующие агенты являются самостоятельными системами, хотя для достижения определенных целей они могут объединять свои усилия, принимать цели и команды от других агентов, но при этом поддержка связи с другими агентами не обязательна. Под смешанными агентами понимаются конкурирующие агенты, подсистемы которых также реализуются по агентной технологии. Кроме общения с другими агентами должна быть реализована возможность общения с пользователем [2]

Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующимиинтеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы (англ.). Примерами таких задач являются онлайн-торговля^[1], ликвидация чрезвычайных ситуаций^[2], и моделирование социальных структур^[3].

Обзор

В многоагентной системе агенты имеют несколько важных характеристик^[4]:

• Автономность: агенты, хотя бы частично, независимы

• Ограниченность представления: ни у одного из агентов нет представления о всей системе, или система слишком сложна, чтобы знание о ней имело практическое применение для агента.

• Децентрализация: нет агентов, управляющих всей системой^[5]

Обычно в многоагентных системах исследуются программные агенты. Тем не менее, составляющими мультиагентной системы могут также быть роботы, люди или команды людей. Также, многоагентные системы могут содержать и смешанные команды.

В многоагентных системах может проявляться самоорганизация и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста. Это лежит в основе так называемого роевого интеллекта.

Агенты могут обмениваться полученными знаниями, используя некоторый специальный язык и подчиняясь установленным правилам «общения» (протоколам) в системе. Примерами таких языков являются Knowledge Query Manipulation Language (KQML) и FIPA’s Agent Communication Language (ACL).