Distributed decision making: A multiagent decision support system for street management
Dağıtık karar verme: Cadde yönetimi için çok ajanlı bir karar destek sistemi
- Tez No: 166333
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. ŞULE ÖNSEL ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
DAGITIK KARAR VERME: CADDE YÖNETİMİ İÇİN ÇOK AJANLI BİR KARAR DESTEK SİSTEMİ ÖZET Çevremiz, kavramsal ya da coğrafi anlamda dağınık olan ve insanlar da dahil olmak üzere çok sayıda bileşenden oluşan karmaşık sistemlerle doludur. Dağıtık karar verme (DKV) sistemi çok sayıda dağınık karar verme biriminden oluşur, DKV problemi ise basitçe“bağlantılı kararların tasarımı ve koordinasyonu”olarak tarif edilebilir. Bu çalışmada, işbirlikçi bir insan organizasyonunda kararlar etkinliğinin operasyonel seviyede eğitim ve dağınık öğrenme ile, daha yüksek seviyelerde ise dağınık karar destek araçlarıyla arttırılabileceğini öngörüyoruz. Daha sonra, çok ajanlı sistem mimarisine dayalı ve insan kullanıcıların da aktif olarak karar sürecine katıldığı bir dağıtık karar destek sistemi önerisi sunuyoruz. Dağıtık karar destek araçlarının, dağıtık insan organizasyonlarının performansını arttırmadaki uygulanabilirliğini cadde yönetimi örneği üzerinde göstermeyi planlıyoruz. Cadde yönetiminin uygulama alam olarak seçilmesinin nedeni dağıtık karar verme için iyi bir örnek teşkil etmesidir: Kararlar, bir takım sorumlu personel tarafından farklı zamanlar ve farklı mekanlarda, ancak cadde performansını yükseltme ortak amacıyla alınmaktadır. Uzmanlık ve sorumluluk çok sayıda farklı yönetici birim arasında dağılmıştır ve yüksek performans ancak bu farklı birimlerin koordine çaba göstermesiyle mümkündür. Tecrübeler göstermektedir ki merkezi bir kontrol / koordinasyon biriminin bulunması ne etkili ne de etkin değildir. Dağıtık organizasyonel modelimizi oluşturabilmek için, eldeki problem yapısına daha uygun olduğu için fonksiyonel ayrım tercih edilmiştir. Gerçek hayatta, herhangi bir yerel yönetim kuruluşundaki ilgili bir birim bu fonksiyonel ajanların bir ya da birkaçının faaliyetlerini gerçekleştiriyor olabilir. Böylece,“birimler”ve“ajan tipleri”kümelerini kesiştirerek 26 farklı“cadde yönetim ajanı”elde edilmiştir. Cadde yönetim ajanları cadde performansını enbüyükleme ortak amacı ile işbirlikçi bir çalışma gerçekleştirmektedir. Cadde yönetim sisteminin performans modelim kurmak için“bulanık zihinsel harita”yaklaşımı kullanılmıştır, çünkü ihtiyacımız olan ilişkiler açık kurallardan çok uzman değerlendirmelerine dayanmaktadır. Performans modeli ile ilgili hesaplar üç uzmanın görüşlerine başvurularak yapılmıştır. Çok ajanlı karar destek sistemimizde, performans modeli bir“performans simülasyoncu”ajan tarafından yönetilmektedir, diğer ajanların aktardığı yeni durumlara ilişkin performans değerleri hakkında onları bilgilendirmektedir. Önerilen çok ajanlı karar destek sisteminin çerçevesi actSMART modeline uygun olarak ve literatürde mevcut dağıtık karar destek sistemi mimarileri ve iş akışlarından faydalanarak oluşturulmuştur. Sistem iki bölümden oluşmaktadır: İnsan vıııkullanıcılarla iletişimi sağlayan ara yüzler ve karar vericiler için öneriler geliştiren bir çok ajanlı sistem. 11 farklı tip kullanıcı için 11 farklı ara yüz olmalıdır. Buna karşılık, uygulama noktasında sistemin tamamı bu çalışmanın amaçlarım aşacak biçimde geniş ve kapsamlı bulunmuştur. Bu nedenle, önerilen modelin uygulanabilirliği sistemin örnek bir bölümü üzerinde gösterilmiştir; örnek iş akışı 4 cadde yönetimi ajanı ve iki kullanıcı arasında geçmektedir. Ajanları tanımlamak için daha önce de belirtildiği gibi actSMART yapısı kullanılmıştır. Örnek uygulamada, çok sayıda varsayımda bulunduk. İş akışı, aşağıda adım adım verilmiştir:.“dinleyici”ajan R1S1 caddesinde yeni bir kaplama problemi olduğu bilgisini ara yüzü aracılığıyla şikayet sahibi kullanıcıdan alır ve durumu“performans simülasyoncu”ajana iletir..“performans simülasyoncu”, bulanık zihinsel harita yaklaşımına dayanan performans modelini işleterek onarım işinin daha uygun olacağına karar verir ve ilgili“yol onarımcısı”ajana bir mesaj yollar.. Daha sonra, kaplama problemi ile ilgili bilgi“yol onarımcısı”ajana ait ara yüzde görüntülenir ve ilgili insan kullanıcı teklif edilen onarım işini onaylamaya karar verir.. Onay alındığında,“yol onarımcısı”ajan,“sistem zamanlayıcısı”ajana bir mesaj gönderir..“sistem zamanlayıcısı”ajan, ajandasındaki işleri kontrol ederek kaplama işi için uygun bir zaman belirler ve önerisini“yol onarımcısı”na bildirir.. Ardından, tüm gerekli destek bilgileri“yol onarımcısı”ajana ait ara yüz ekranında görüntülenir ve“dinleyici”ajana işe dair alman kararlan bildiren bir mesaj, şikayet eden kullanıcıyı bilgilendirmek üzere gönderilir. Önerilen dağıtık karar destek sisteminin örnek uygulamasının gerçekleştirilmesi için bir yazılım geliştirilmesi gerekmiştir. Ajan oluşturmak için Java yazılım dili kullanılmıştır, çünkü Java ortamı ajan tasarımı ve oluşturulması için gerekli tüm temel fonksiyonlara sahiptir. Java ortamında üretilen örnek uygulama yazılımı 2 soyut sınıf, 7 genel sınıf ve 3 veritabanı tablosundan oluşmaktadır. İlk soyut sınıf StreetAgent sınıfıdır; diğer ajan sınfları bu temel sınıfın açılımlarıdır. Diğer soyut sınıf ise Message sınıfıdır; bu sınıf ise üç mesaj sınıfı için bir üst smıf teşkil etmektedir: CaseMessage, PerfMessage and TimeMessage. Son olarak, StreetManagement veritabanı STREETINFO, AGENDA ve STANDARDS adında üç tablo içermektedir. Örnek uygulama başarıyla gerçekleştirilmiştir. Böylece, önerdiğimiz dağıtık karar destek sisteminin uygulanabilirliğini, bilgisayara dayalı desteğin gerçek zamanlı koordinasyonu nasıl sağladığım ve bir karar destek sisteminin karar vericiye daha iyi kararlar vermesinde nasıl yardımcı olduğunu -örneğin, sistem performansı üzerindeki etkileri hesaplayarak ve sunarak- göstermiş olduk. Bunun yanında, daha sonraki çalışmalar için geniş bir alternatifler kümesi bulunmaktadır. Bunlardan birisi, burada önerilen sistemin geliştirilmesidir. Gerçek hayatta kullanılabilecek biçimde daha kullanışlı bir sistem ortaya koymak için, örnek uygulama genişletilmeli, veritabanı zenginleştirilmeli, daha az sayıda varsayım ve ihmal yapılmalıdır. Diğer bir alternatif ise benzer bir yapıyı, yine dağıtık bir insan ıxorganizasyonu içeren farklı bir uygulama alanında kullanmaktır. Gelecek çalışmalar cesaret vericidir, çünkü dağıtık karar sistemlerine olan ihtiyaç karar problemleri karmaşıklaştıkça daha da artacaktır.
Özet (Çeviri)
DISTRIBUTED DECISION MAKING: A MULTIAGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR STREET MANAGEMENT SUMMARY The world around us is foil of complex systems that are distributed either in conceptual or geographical sense, which consist of several elements including human beings. Distributed decision making (DDM) system consists of several distributed decision making units and DDM problem can be simply defined as“the design and coordination of connected decisions”. In this study, we suggest that, decisional effectiveness in a cooperative distributed human system can be increased by training / distributed learning efforts at the operational level and by a distributed decision support tools at higher levels. Then, we propose a new distributed decision support system based on multiagent architecture, in which human agents are also actively involved in the decision process. We plan to show the applicability of distributed decision support tools to achieve high performing distributed human systems on the street management example. Street management is selected as an application domain, since it is a good example of distributed decision making: Decisions are made by some responsible personnel, at separate points in time and in location, with a common goal of achieving high street performance. Expertise and responsibility are divided between several different directorates and well performing streets require a coherent effort of those different units. Experiences show that existence of a central control / coordination unit is nor effective, neither efficient. In order to establish the distributed organizational model, a functional modularity is preferred, since it was suitable for the problem in hand. Any related unit in a local authority may act as one or more of those functional agents in real life. So, intersecting“units”and“agent types”sets, 26 different“street management agenf's are produced. Street management agents realize a cooperative work with the goal of maximizing the street performance. To set up the performance model for the street management system, fozzy cognitive map (FCM) approach is used, because representations we need are based on expert judgments, not clear rules. Performance model calculations are done with respect to the evaluations of three experts, hi our multiagent decision support system, the performance model is managed by a ”performance simulator“ agent; it informs ”others" by simulating their special problem case. Framework of the proposed multiagent decision support system is established according to act SMART model and by inspiration of the distributed decision support architectures and workflows existing in the literature. The system has two parts: a user interface which provide communication with users and a MAS which develop xiproposals for decision makers. There are 11 different interfaces for 11 different kinds of users. However, for implementation, the whole system was a too comprehensive example for the limits of this study. Thus, the applicability of the proposed model is shown on a sample part of the system; implementation is done for a sample workflow among four street management agents and two users. So, the sample program includes four agents and two interfaces. The ac^SMART structure is used to define agents as stated before. In the sample implementation, we made several assumptions. The workflow is as follows step by step:. The PublicListener agent gets a complaint about a paving problem on Street lofRegionl (R1S1) and transfers it to the PerformanceSimulator.. Using the performance model based on FCM approach, the PerformanceSimulator agent decides that a repair work is enough and sends a message to the related RoadRepairer agent.. After that, the information about the pavement problem appears at the user interface of the RoadRepairer agent and the related human controller decides to approve the offered repair job.. The RoadRepairer agent sends a message to the SystemSchedular agent when the approval is submitted.. Examining existing jobs in its agenda, the SystemSchedular agent appoints an appropriate date and replies to the RoadRepairer.. All necessary support information then presented through the RoadRepairer interface and a message is sent back to the PublicListener agent in order to inform the former complainant user. In order to realize the sample implementation of the proposed distributed decision support system, a software development was necessary. Java program is used for agent construction since as a general-purpose and object-oriented language, Java provides all of the base functions needed to design and implement agents. The sample implementation software developed in Java Environment has 2 abstract classes, 7 public classes and 3 database tables. The first abstract class is the Street Agent class; other agent classes, i.e. PublicListener, RoadRepairer, PerformanceSimulator and SystemSchedular, extends this base class. The other abstract class is the Message class, it is the super class for three message classes: CaseMessage, PerfMessage and TimeMessage. Finally, the StreetManagement database include three database tables, namely STREETINFO, AGENDA and STANDARDS. The sample implementation was successfully realized. Thus, we could show the implementability of the decision support system we proposed: how computer-based support can provide real-time coordination and how can a decision support system help a decision maker make better decisions, e.g. calculating and representing effects on system performance. Besides, there is a wide range of alternatives for future work. One of those is a further work on the street management DSS proposed here: Sample implementation should be widened, database should be enriched, less assumptions and less neglects should be made in order to produce more useful xnsupport systems for real life applications. Another alternative is to apply a similar structure for a different implementation field including a distributed human decision system. Future work is encouraging, since the need for distributed decision systems will increase as decision problems become more complex. xni
Benzer Tezler
- A multi-agent systems based conceptual ship design decision support system
Başlık çevirisi yok
BEKİR SITKI TÜRKMEN
- Zeki bütünleşik imalat sistemlerinin oluşturulması için bir referans model geliştirilmesi
A reference model for intelligent integrated manufacturing systems
ESRA TEKEZ
Doktora
Türkçe
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN ÖZTEMEL
- Etmen tabanlı bir grid sisteminde CSP yaklaşımı kullanılarak güçlü taşınabilirlikli görevlerle ağ trafiği yükü dengeleme
Network load balancing with strong migration in an agent based grid system using CSP approach
ZAFER ALTUĞ SAYAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Çoklu etmen ortamında nesne tabanlı dağıtık bellek paylaşımı
Distributed object sharing in the multi-agent environment
METEHAN PATACI
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİA ERDOĞAN
- Evrimsel algoritmaları kullanarak etmen tabanlı eniyi rotanın bulunması
Finding agent-based optimum route by using evolutionary algorithms
MUSA ÜNSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
