Адаптивные, ловкий подходы к организационной архитектуры использования агента технологии

Адаптивные, Agile подходы к Организационные Архитектура Использование агента технологии "

РЕЗЮМЕ

Интеллектуальный агент подходов к системам программного обеспечения, как считается, обеспечивают беспрецедентную технологии для интеграции людей, материалов и средств производства, сервис может быть использован для автоматизации механизации стратегий по сокращению информационного содержания работы. Таким образом, программные агенты уменьшают необходимость использования людей, чтобы делать повторяющиеся, программируемые задачи.

Цель исследования сообществ, интеллектуальных агентов с целью выяснения их способности приспосабливаться гибкого и эффективного использования организационной структуры, которые могут быстро реагировать на изменения на рынке, увеличение пропускной способности, снижения затрат и повышения качества. Эта статья представляет собой концептуальный прототип агента основе структурных selfdesign и описаны эксперименты, проведенные в отношении таких исследований, вместе с полученными результатами.

Предметные области: Распределенный искусственный интеллект, Informtion сокращения, интеллектуальных агентов, систем управления, моделирование, Слэк и структурных Self-дизайн ".

ВВЕДЕНИЕ

Все чаще, производительность комплекса, глобальной предприятий ограничивается не трудовых ресурсов и капитала, но и информации. Как быстро продукта на рынок, например, зависит от сотен взаимозависимых решений, как многих людей. Agentbased подходы к полупроводниковым планирования производства и управления были предложены в качестве решения этой потребности (Pan

В данной работе термины "иерархической системы", "система управления" и "nonhierarchical системы", относятся к информационным системам (включая агентов), используемые для планирования и контроля операций. Термины "организация", "процесс" и "организационной" используются для обозначения скопления реальных ресурсов: оборудование, машины, людей и материалов. Nonhierarchical системы состоят из автономных интеллектуальных агентов, которые координируют деятельность путем переговоров. Ни один из этих агентов осуществлять прямой контроль над любым другим агентом. Ожидаемые выгоды от таких полностью распределенного проектирования сводятся сложности, высокая модульность, высокая модульность, гибкость, а также повышение отказоустойчивости (Даффи

В настоящем документе представлены концептуальные, прототипы и имитационные модели адаптивной системы управления совместно с результирующей воздействие на пропускную способность, время цикла, гибкости и ловкости. Как уменьшить таких систем информационных потребностей организации, позволяя им быть более продуктивными, интегрированные и гибкие также рассматривается. Превосходство адаптивной архитектуры агента по статической архитектурах продемонстрировал с помощью моделирования. В качестве вывода, гибкие магазины лучше, чем жесткие магазинов. Таким образом, документ мотивирует необходимость обеспечения гибкости и адаптивности и рационализирует агента представлений в качестве средства для создания того же с минимальными информационной перегрузки.

Адаптация в рамках системы управления осуществляется через структурные самостоятельного проектирования (SSD). SSD обеспечивает средства, которые сбора решения проблем агенты могут динамически изменять их структуру в зависимости от решения проблем ситуации (Коркилл, 1983). Система моделей определенной деятельностью организации, принадлежит автономных интеллектуальных агентов, что позволило ознакомиться с этими характеристиками отнести к полностью распределенной конструкций. Тем не менее, система способна динамической адаптации, с тем, что глобальный взгляд на проблему распределения ресурсов, может быть облегчено.

В одном из этих исследований в том, чтобы взять на работу распространяется на в секторе обрабатывающей промышленности и сделать выводы из, что в более широком контексте оперативного управления как таковой. В частности, работу магазинов, где бы они ни происходили, замешанных в этом исследовании. Работа магазинов традиционный выбор управленческой парадигмы, на которых исследования такого рода проводятся. В Гэлбрейт (1973), к примеру, работа магазина была выбрана в качестве парадигмы интерес из которых для проведения исследований "сложных организаций".

В настоящее время все дела и производственные процессы поддержке программного обеспечения. Проблема возникает, когда эти процессы заново, совершенствование и реинжиниринг. Поддержке программного обеспечения должна быть обновлена своевременно, однако, существует большая трудность в поддержку программного обеспечения проживания тока с безудержной изменений. Тейлор (1995) предложили, чтобы организации / процессов следует подражать или отражение в программных систем, которые их поддерживают. Как организация изменяет форму, должны поддержку системного программного обеспечения. Это исключает возможные трудности, смещение и гарантирует, что только одна модель процесса необходимо управлять, а не два. Агент подходы, представленные здесь, предназначены для удовлетворения этих проблем путем (1) поддержка "подключи и играть" повторное выгоды, присущие технологии, лежащие объекта, и (2), позволяет быстро, в режиме реального времени адаптации.

Остальная часть статья организована следующим образом. Обзора литературы, охватывает как распределенных искусственного интеллекта и его применение в производстве систем управления. Потому что существует совокупность знаний и опыт работы с распределенными А.И. в обрабатывающем секторе, конденсации этой литературы предоставляется. На основании литературных, концептуальная модель адаптивной системы управления происходит и обсуждается. Структурные и поведенческие атрибуты определены.

Желаемой структуры и поведения предлагаемой системы является то синтезируется из этих атрибутов. После выбора необходимой структуры системы и поведение установлено, конструкций, необходимых для поддержки такого поведения описаны. Такие описания свидетельствуют информационно-интенсивный характер этих процессов, когда проводились среди людей. Эти конструкции используются для создания имитационной модели. Результаты моделирования и результатов, которые были получены затем обсуждаются, а также выводы и проведения дальнейших исследований.

Обзор литературы

В этом разделе обсуждаются текущие события и трудности в применении автономных программных агентов в организации. Распределенные искусственного интеллекта, как осуществляется в производственных организаций также рассматривается.

Распределенный искусственный интеллект

Распределенный искусственный интеллект (DAI) исследования является то, "анализ и разработку интеллектуальных 'общины' [агентов], что составляют коллекции взаимодействия, скоординированных, основанной на знаниях процессов" (Гассер, 1991, p. 108). Преимущества моделирования системы сбора интеллектуальных агентов, а не как единой монолитной системы (Rich

Модульность системы-легче создавать и поддерживать сбор квази-независимых модулей, чем один огромный модуль (техническое обслуживание включает "подключи и играй" или просто замена новое за старое модули). Эффективность-Не все знания необходимы для выполнения всех задач. По модуляризации это, мы получаем возможность сконцентрировать усилия на решении проблем системы таким образом, что, скорее всего, окупятся.

Быстрый Архитектура Компьютера-As решать проблемы становятся более сложными, они должны все больше и больше циклов процессора. Хотя машины продолжают получать быстрее, чем реальная скорость окна начинают исходить не от одного процессора с огромным связанных памяти, а из кластеров меньше процессоров, каждый с собственной памятью.