Тут могла бы быть ваша реклама
САНКТ-ПЕТЕРБУРГ, 4 мая. /ТАСС/. Специалисты Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ) разработали комплекс алгоритмов на базе мультиагентного подхода, позволяющий в 10 раз быстрее классических методов оптимизировать распределение ресурсов в децентрализованных производствах. Об этом сообщили ТАСС в пресс-службе университета.
В основе решения лежит мультиагентная система - распределенная среда, где независимые агенты (станки, роботы, программные модули, логистические узлы) взаимодействуют между собой, вырабатывая оптимальные сценарии. Система является частью цифровой платформы анализа мультимодальных данных ПОЛАНИС, которую политехники развивают в рамках направления "Искусственный интеллект для решения кросс-отраслевых задач".
"Каждый агент на основе своих данных предлагает свой план работ и варианты обмена ресурсами. Дальше они многократно согласовывают решения между собой, постепенно улучшая результат - так растет и локальная, и общая добыча в регионе. В этом особенность нашей разработки - вместо одного централизованного решения у нас работают агенты, которые сами предлагают сценарии и договариваются между собой. За счет этого получаются более устойчивые и реалистичные планы, которые решают задачи управляющих агентов на всех уровнях", - объясняет руководитель проекта, к. т. н., заведующий лабораторией "Цифровое моделирование индустриальных систем" ПИШ СПбПУ Алексей Гинцяк.
Испытания показали, что алгоритмы находят решени...