Министру общего и профессионального образования;doc

КУМАЛАКОВ БОЛАТЖАН АРМЕНОВИЧ
ПРОЕКТИРОВАНИЕ МНОГОАГЕНТНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ
СИСТЕМЫ НА МОБИЛЬНЫХ ПЛАТФОРМАХ
АННОТАЦИЯ
диссертации Кумалакова Б.А. на соискание ученой степени доктора философии
(PhD) по специальности 6D060200-Информатика.
Актуальность темы диссертационного исследования:
Данная диссертация посвящена исследованию поведения сложных
программных систем. Сложность систем в этом случае происходит от
применения феноменов самоорганизации и автономии вычислительных
ресурсов в области высокопроизводительных вычислений.
Понятие сложного программного обеспечения является хорошо
устоявшейся областью исследования, которая берет свое начало от адаптивных
систем и искусственного интеллекта. Оно основывается на идее, что
программные системы должны быть способны адаптироваться к изменяющейся
среде без прямых команд извне. С точки зрения практической пользы, это будет
означать что системы будут самоуправляемыми, не будут требовать
значительных затрат на техническое обслуживание, и обеспечат высокую
надежность систем за счет своих архитектурных возможностей.
Тем не менее, существует мало сведений об использовании таких систем в
промышленном масштабе. Это связано с высокой теоретизацией в данной
области и малым объемом работ по созданию инженерных методов для сложных
программных систем. Например, несмотря на теоретические доказательства всех
их преимуществ, существует относительно малое количество эмпирических
исследований их рабочих характеристик. В подобной ситуации, любое
обоснование проекта сложной системы может быть сведено к отсутствию
эмпирических данных по фактическому использованию систем, и как следствие
оспорено.
Учитывая эту ситуацию, эмпирическое изучение таких явлений и
разъяснение реального поведения систем является актуальной задачей.
Объект исследования: распределение нагрузки, основанное на
многоагентных системах в добровольной высокопроизводительной архитектуре,
предназначенное для случаев, когда обычные грид- и облачные вычисления не
представляются возможными.
Предмет исследования: мультиагентная система, привлекающая ресурсы
мобильных устройств для организации и выполнения ресурсоемких задач.
Цель и задачи исследования: в диссертации исследуются следующие
проблемы: как обучаемость и самоорганизация многоагентных систем могут
быть использованы для проведения крупномасштабных вычислений; а также,
насколько прогнозируемое поведение будет отличаться от фактического
использования системы.
Методы исследования: основными инструментами представленного
исследования являются математическая и техническая формализация задачи,
выполнение программы и ее тестирование. Каждый аспект системы сначала
формализован с математической и алгоритмической точек зрения, и затем
представлена в виде инженерной модели с помощью спецификаций UML. На
каждом шаге эти модели продолжают развиваться для достижения поставленной
задачи. Для тестирования используется язык программирования Java в
комбинации с технологией Java agent development framework (Jade). Все данные,
полученные во время тестирования, были визуализированы и подверглись
тщательному анализу.
Научная новизна исследования: состоит из двух основных направлений.
Первое направление – теоретическое, которое расширяет общеизвестные
алгоритмы машинного обучения и кластеризации в соответствии с требованиями
системы, и вводит понятие композитной инфраструктуры.
Второе направление – технологическое. Оно представляет новую модель
технологий MPI, Java и MapReduce, интегрированных друг с другом и с
мобильными устройствами с целью решения ресурсоемких задач на
добровольной основе.
Теоретическая значимость исследования: теоретические результаты
диссертации вносят свой вклад в совокупность знаний в области прикладного
искусственного интеллекта и проектирования сложных систем. В частности, они
обеспечивают ценную информацию о распределении нагрузки в
высокопроизводительных инфраструктурах с особым упором на применение
конструкций с интеллектуальным агентом.
Практическое значение полученных результатов: заключается в оценке
применимости решений, основанных на агентах, для различных областей и
задач. Это становится возможным благодаря тому, что все данные получены из
реальных экспериментов, а не из симуляций.
Структура и объем диссертации: Диссертация состоит из введения, трех
разделов, заключения и списка использованных источников. Работа изложена на
91 странице, включая список использованных источников из 55 наименований.