Case-системи для розробки мультиагентної системи (МАС) в системі діагностування та технічного обслуговування автомобілів

Abstract

У статті виконано порівняльний аналіз існуючих програмних продуктів і бібліотек, що дозволяють здійснювати проектування мультиагентних систем для систем діагностування та технічного обслуговування сучасних автомобілів.

Авторами обґрунтовано два основні недоліки, властиві всім продуктам-аналогам: потреба у високій кваліфікації користувача, як розроблювача програмного коду, і низькі показники можливостей впровадження інтелектуальних методів у структуру агентів, що погіршує показники їхньої роботи.

У широкому застосуванні систем телематики для контролю технічного стану автомобілів об'єктивно зацікавлені як виробники, так і автовласники. Предиктивна діагностика відкриває для них доступ до величезного масиву інформації про всі нюанси експлуатації автомобілів, де б вони не знаходилися, протягом усього терміну служби. Застосування такого підходу з використанням мультиагентної системи (МАС) дозволить зробити наступний крок в цьому напрямку. Інформація від підключених автомобілів надходить на головний сервер. Систематизація та аналіз даних дозволяють встановлювати причини несправностей, виявляти закономірності їх появи і робити подальший прогноз.

Мета роботи: виконати порівняльний аналіз існуючих програмних продуктів і бібліотек, що дозволяють здійснювати проектування мультиагентних систем.

Тема роботи розкривається на прикладі аналізу програмних засобів для розробки і проектування МАС на сучасному етапі. На ринку присутня низка систем і бібліотек, створених для розробки мультиагентних систем. Ці Case-системи підходять для розробки мультиагентних систем будь-якої спрямованості, тобто є універсальними з цієї точки зору. Тому для нас це універсальний інструмент застосування для автомобільної галузі.

В кінцевому підсумку в роботі виконано порівняльний аналіз існуючих програмних продуктів і бібліотек, що дозволяють здійснювати проектування мультиагентних систем. Аналіз виявив два основних недоліки, властиві всім продуктам-аналогам: потреба у високій кваліфікації користувача, як розробника програмного коду, і низькі показники можливостей впровадження інтелектуальних методів в структуру агентів, що погіршує показники їх роботи.

The article provides a comparative analysis of existing software products and libraries that allow the design of multi-agent systems for diagnostics and maintenance systems for modern cars.

The authors substantiate two main shortcomings inherent in all products - analogues: the need for high qualification of the user as a software code developer, and low performance of intelligent methods in the structure of agents, which worsens their performance.

Both manufacturers and car owners are objectively interested in the widespread use of telematics systems for monitoring the technical condition of cars. Predictive diagnostics gives them access to a huge amount of information about all the nuances of car operation, wherever they are, during the entire service life. The application of this approach using a multi-agent system (MAS) will allow taking the next step in this direction. Information from the connected vehicles goes to the main server. Systematization and analysis of data make it possible to establish the causes of malfunctions, identify patterns of their occurrence and make further predictions.

Purpose of the work: to perform a comparative analysis of existing software products and libraries that allow the design of multi-agent systems.

The topic of the work is disclosed on the example of the analysis of software tools for the development and design of MAS at the present stage. There are a number of systems and libraries on the market designed for the development of multi-agent systems. These Case - systems are suitable for the development of multi-agent systems of any direction, that is, they are universal from this point of view. Therefore, for us it is a universal application tool for the automotive industry.

Ultimately, the work performed a comparative analysis of existing software products and libraries that allow the design of multi-agent systems. The analysis revealed two main drawbacks inherent in all products - analogs: the need for high user qualifications as a developer of software code, and low indicators of the possibilities of introducing intelligent methods into the structure of agents, worsens the indicators of their work.