13-ma’ruza. Ishlab hqarishni modellarini yaratish asoslari: jarayonlar maqsadi, usullar va texnologiyalar reja

2-jadval. Imitatsiya modellashtirish tizimlarini solishtirish natijalari

№	Параметр	Arena 11.0	Anylogic 6	Simul8 2007	eM-Plant 7.6	BPSim.MAS
1.	Mahinasozlik hususiyatlari
1.1	Muraqqab holatni modellashtirish	+	+	+	+	+
1.2	Texnologik jihozlarni yuklanishi	+	+	+	+	+
1.3	CALS-texnolgiya standartlarini ishlatish	нет	нет	нет	+	нет
1.4	Modellarni korhona axborot tizimlari bilan mujassamlash	нет	+	нет	+	+
1.5	Bo’limlar o’rtasida resurslarni optimal taqsimlash	нет	нет	нет	нет	нет
2	Resurslar, jarayonlar va mablag’lar nazorati	+	+	+	+	+
3	Kop agentlilik modellashtirish
3.1	Bosh qaror qabil qiluvchi (BQQQ) eleenti	нет	+	нет	нет	+
3.2	Axborot bazasi va qaror qabul qilish	нет	нет	нет	нет	+
4	Modelning grafik tuilmasi	+	+	+	+	+
5	Kodlarni qayta ishlatish	+	+	+	+	+
6	Programmalamaydigan foydalanuvchi	+	нет	нет	нет	+
7	Model muallifi kengaytirish bazalarni yaratib borishi	+	+	+	+	нет

Qiyosiy tahlildan kelib chiqqan holda, ko'rib chiqilgan tizimlarning hech biri mashinasozlik jarayonlarini avtomatlashtirish uchun to'liq funktsiyaga ega emas. Korxona axborot tizimlari bilan integratsiya qilish qobiliyati em-Plantni qo'llab-quvvatlaydi, buning natijasida ma'lumotlarni boshqa tizimlarga olish yoki uzatish mumkin.
AnyLogic va BpSim tomonidan qo'llab-quvvatlanadigan ko'p agentli simulyatsiya.MAS, lekin birinchi muhit aqlli agentlarni ta'riflashga imkon bermaydi (ichki mantiqiy chiqish mashinasi va ma'lumot bazasi yo'q).
Agent yondashuv, u, reaktiv va intellektual vositalar orqali tizim ob'ektlarining o'zaro ta'sirini o'rganish bilan shug'ullanadi. Aqlli agent modeli quyidagi shaklda taqdim etiladi:
Agent=,
Bu erda:
Name – agent nomi;
G_Ag – agentning maqsadlari;
Prior – agentning ustuvorligi;
KB_Ag – agentning bilim bazasi ;
M_In – kiruvchi xabarlar soni;
M_Out – chiquvchi xabarlar soni;
SPA – xatti-senariyalar;
Control_O – resurslarni konvertatsiya qilish jarayonining ko'plab
boshqariladigan ob'ektlari;
AU – boshliqlarning ko'plab agentlari ;
Ad – bo'ysunuvchilarning ko'p agentlari.

Intellektual agent quyidagi harakatlarni amalga oshiradi:

• 
  tashqi parametrlarni tahlil qiladi;
  
• 
  vaziyatni tashxislaydi,
  
• 
  bilim bazasiga murojaat qiladi va qaror qabul qiladi;
  
• 
  maqsadlarni belgilaydi va maqsadga erishishni nazorat qiladi;
  
• 
  maqsadlarni va boshqa shaxslarning konvertatsiya qilish jarayoni ob'ektlariga, shuningdek boshqa agentlarga topshiradi;
  
• 
  xabarlar almashiladi.
  

Mashinasozlik korxonalarini boshqarish mahsulot sifatini doimiy nazorat qilish va takomillashtirish, ishlab chiqarish texnologiyasini takomillashtirish va operatsion ishlab chiqarishni rejalashtirish usullarini qo'llash bilan bog'liq murakkab vazifadir.
Ishlab chiqarilayotgan mahsulotlarning murakkab texnologik sxemasi ishlab chiqarish taqvim rejalarini tuzishda murakkablikni anglatadi.
Eng yaxshi taqvim rejalarini (dasturlarini) qurish bilan bog'liq echimlardan biri, ayniqsa, tegishli modellardan foydalangan holda echimlarni olishning matematik usullarini ishlab chiqish bilan bog'liq bo'lib, jadval nazariyasi doirasida o'rganiladi.
Jadval nazariyasi - operativ-taqvimiy rejalashtirishni optimallashtirish usullarini ishlab chiqishga bag'ishlangan maxsus ilmiy fandir.
Jadval nazariyasi doirasida turli xil insoniy faoliyatni taqvimiy rejalashtirishda:

1. 
   doimiy ravishda yuzaga keladigan muayyan vaziyatlarning matematik modellari quriladi va tahlil qilinadi;
   
2. 
   ushbu vaziyatlarda eng yaxshi qaror qabul qilishning rasmiy usullari yaratiladi;
   
3. 
   rejalashtirish va boshqarish sifatini yaxshilash bo'yicha amaliy tavsiyalar ishlab chiqiladi.
   

Amalda, jadval nazariyasi ishni tartibga solish uchun qaror qabul qilish vositasi bo'lib xizmat qiladi. Maqsadga erishish uchun mumkin bo'lgan harakatlarning samaradorligini baholash va taqqoslash matematik model asosida amalga oshiriladi.
Ishlab chiqarishni rejalashtirish uchun yana bir yechim ko'p reaktiv yondashuv bo'lishi mumkin. Ko'p tomonlama yondashuvni qo'llash resurslarni taqsimlashni avtomatlashtirish, dasturlarni tezkor qurish va ishlab chiqarishni optimallashtirish, nazorat qilish va rivojlantirish uchun asos yaratish imkonini beradi.
Ishlab chiqarishni boshqarish uchun ko'p qirrali yondashuv barcha ish markazlari (resurslar) va grafikalar/bosqichlar (buyurtmalar) qaror qabul qiluvchidan va ushbu buyurtmalar va resurslar manfaatlaridan kelib chiqqan dasturiy ta'minot agentlariga mos keladi.
Muzokaralar davomida agentlar shaxsiy cheklovlar va imtiyozlarni hisobga olgan holda ishlab chiqarish rejasining ko'p mezonlariga muvofiq muvozanatlashgan, yarim optimal quriladi. Taklif etilgan ehtiyoj va imkoniyatlar tarmoqlari ko'p agentli modelni rasmiylashtirishning matematik asoslari sifatida ishlatilishi mumkin.
Ishlab chiqarish rejasini tuzish uchun qaror qabul qilishni qo'llab-quvvatlash tizimini ishlab chiqish uchun ikkita qarorni (jadval nazariyasiga asoslangan klassik yondashuv va multitoagent) taqqoslashda eng ko'p talab qilinadigan va dolzarb bo'lgan yondashuv juda ko'p.
Ma'lumot almashadigan dasturiy ta'minot, aqlli agentlardan foydalanish Real vaqtda tizimlardan tezkor ma'lumotlarni olish imkonini beradi va shu asosda ishlab chiqarish rejalarini hisoblash va sozlash imkonini beradi.
Ko'p agentli yondashuvni qo'llash, shuningdek, tarqatilgan axborot tizimlarini ishlab chiqish va CALS tizimlariga joylashtirish imkonini beradi. Ishlab chiqarishni rejalashtirish uchun ishlab chiqilgan ko'p agentli qarorlarni qo'llab-quvvatlash tizimining tuzilishi shakl.



Imitatsion modellashtirish sub tizini

Axborot tizimlar bilan integratsiya intefeyslari



Intellektual sub tizim (ma’lumotlar bazasi va mantiqiy hulosa qilish mashinasi )

Tarmoq grafiklar tuzish sub tizimi



Rejalarni muvofiqlashtirish sub tizimi