Розробка архітектури агентної платформи для інтелектуального аналізу бізнес-процесів
DOI:
https://doi.org/10.30837/bi.2020.1(94).09Ключові слова:
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ АНАЛІЗ БІЗНЕС-ПРОЦЕСІВ, БАГАТОАГЕНТНА ПЛАТФОРМА, KOTLIN, ПРОТОТИП, РОЗПОДІЛ ЗАМОВЛЕНЬАнотація
Успішність роботи компанії на ринку залежить від багатьох чинників: діапазону пропонованих послуг,
насиченості ринку, маркетингової політики. Інтелектуальний аналіз процесів полягає у виявленні, аналізі
ефективності та оптимізації бізнес-процесів підприємства. В області інформаційних технологій, і зокрема, в
різних напрямках штучного інтелекту, особливий інтерес викликають використання багатоагентних систем. В
контексті застосування багатоагентних систем для проектування інтелектуальних систем різного призначення,
розробка та дослідження моделі та програмної реалізації прототипу агентної платформи є актуальною. Мета
даної роботи – розробка та дослідження агентної платформи, яка може бути впроваджена в роботу компанії,
зацікавленої в моделюванні та моніторингу бізнес-процесів в реальному часі. Робота присвячена аналізу існуючих підходів конструювання багатоагентних програмних систем і розробці програмних компонентів агентної
платформи з використанням мови програмування Kotlin. Розроблено прототип агентної платформи на основі
використання формальних методів проектування багатониткових систем. Згідно із результатами тестування
розроблений прототип має переваги в порівнянні із вже існуючими рішеннями з точки зору навантаження
процесору та використання пам’яті. Зроблено висновок, що кількість агентів є головним параметром, який
впливає на надійність та ефективність розробленої агентної платформи
Посилання
W.M.P. van der Aalst. Process Mining: Data Science in ActionAalst. – Berlin: Springer-Verlag, 2016. – 466 p.
Garcia, Cleiton dos Santos et al. Process Mining Techniques and Applications – A Systematic Mapping Study. // Expert Systems with Applications. – 1 Nov., 2019. – 260-295.
Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J., & Reijers, H. A. Fundamentals of Business Process Management. Springer Berlin Heidelberg. 2013.
Daranee Pimchangthong, Veera Boonjing. Effects of Risk Management Practice on the Success of IT Project 7th International Conference on Engineering, Project, and Production Management Procedia Engineering 182, 2017. – 579- 586.
Ciric D, Bojan Lalica, Danijela Gracanina, Nemanja Tasica, Milan Delica, Nenad Medica Agile vs. Traditional Approach in Project Management: Strategies, Challenges and Reasons to Introduce Agile 25th International Conference on Production Research Manufacturing Innovation: Cyber Physical Manufacturing vol. 39, 1407-1414, 2019.
Nader Ale Ebrahim, Shamsuddin Ahmed and Zahari Taha. Australian Virtual Teams: a Literature Review Journal of Bas ic and Applied Sciences , 3(3): 2653-2669, 2009.
Weimann P., Christian H. E. Scott and Pollock M. Changing the Communication Culture of Distributed Teams in a World Where Communication is Neither Perfect nor Complete. The Electronic Journal Information Systems Evaluation Volume 13 Issue 2 2010, 187-196.
Y. Lin et al. Multi-Agent System for intelligent Scrum project management. // Integrated Computer-Aided Engineering. – Vol. 22, 2015. – 281-296.
Чалый С. Ф. Формирование набора ограничений в за- даче предварительной обработки неструктурирован- ных журналов регистрации событий / С. Ф. Чалый, Е. О. Богатов, А. Ю. Кальницкая // Вестник Нац. техн. ун-та «ХПИ». – Харьков : НТУ «ХПИ». – 2013. – № 2 (976). – С. 139-148.
Agent Based Modelling and Simulation tools: A review of the state-of-art software / ameera Abar, Georgios K. Theodoropoulos, Pierre Lemarinier, Gregory M.P. O’Hare // Computer Science Review – S.Computer Science Review 24, 2017 – 13-33.
Dorri, Ali & Kanhere, Salil & Jurdak, Raja. Multi-Agent Systems: A survey. 2018. IEEE Access. 1-1. 10.1109/ ACCESS.2018.2831228.
Milojicic, D., Breugst, M., Busse, I. et al. MASIF: The OMG mobile agent system interoperability facility. Personal Technologies 2, 117–129 (1998). https://doi.org/10.1007/ BF01324942
Poslad, Stefan, and Patricia Charlton. Standardizing agent interoperability: The FIPA approach. ECCAI Advanced Course on Artificial Intelligence. Springer, Berlin, Heidelberg, 2001.
