Федеральное государственное автономное образовательное учрежение высшего образования
жүктеу/скачать 5,2 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Параметры класса активного объекта District
- Распределение агентов по группам
- Инициализация
| ГЛАВА 5
МОДЕЛИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ УСЛУГ ОБЪЕКТОВ ВОДОПРОВОДНО-КАНАЛИЗАЦИОННОГО ХОЗЯЙСТВА
кандидат экономических наук доцент
Анализируя проблемы функционирования предприятий ВКХ, нужно отметить, что наибольшие проблемы, связанные с финансовым неблагополучием предприятий водопроводно- канализационного хозяйства лежат в
неплатежеспособности потребителей, возникающими как
вследствие низкого
дохода населения, так и
неудовлетворенности качеством услуг, предоставляемых объектом ВКХ. Чрезвычайно острыми является проблема качества услуг в сфере водоснабжения и водоотведения, для восстановления производственного и кадрового потенциала которых необходимы значительные финансовые вложения. Как отмечается в Национальной стратегии развития сектора водоснабжения Украины и Плане действий, которые воплощаются в жизнь Кабинетом Министров Украины, ориентировочные инвестиции, необходимые лишь для восстановления эксплуатационной безопасности систем, составляют от 4 до 6 млрд. евро. Инвестиции, необходимые для достижения соответствия услуг международным стандартам на протяжении двадцатилетнего периода, оцениваются в 22-26 млрд. евро [1, 3, 4]. Одним
из ключевых направлений инвестирования выступают проекты по энергосбережению, Например, для предприятий ВКХ Украины общая потребность в электроэнергии для обеспечения работы насосного оборудования на 50% превышает стандартную (нормативно установленную) из-за низкого КПД эксплуатируемых насосов [1] . Рассматривая технико-экономические особенности сферы ВКХ на примере крупнейшего предприятия Украины, которое
386
осуществляет централизованное водоснабжение в Донецкой области – КП «Компания Вода Донбасса», следует отметить его высокую энергоемкость, в составе себестоимости затраты на электроэнергию составляют около 60%. Так, для подачи 1 куб.м воды используется от 1,4 до 1,5 кВтч электроэнергии. Ежесуточный расход (по среднегодовым данным) составляет 2,7 млн.кВтч электроэнергии. Для обеспечения работы насосных станций канала Северский Донец–Донбасс сооружено семь подстанций 110/10кВ, три подстанции 35/6кВ, на которых эксплуатируются 18 трансформаторов 100-35кВ суммарной мощностью 437,8 МВА. На каждой из 11 насосных станций есть технологические распределительные устройства 10-6кВ, к которым подключены высоковольтные электродвигатели насосных агрегатов единичной мощностью 1500-8000 кВт. Время эксплуатации установленного на
объектах канала
электрооборудования превышает нормативные сроки в 1,5 раза. По этой причине, 17 больших вертикальных электродвигателей прошли по два капитальных ремонта с заменой обмотки статора, а 4 - по одному. [1]. Низкое качество технического состояния водопроводных и канализационных сооружений приводит к большему количеству аварий и потерь воды на предприятиях ВКХ. Частота отказов промышленных агрегатов в 10 раз выше, чем в Европейских странах, а потери воды достигают более 50%. Большие удельные затраты электроэнергии на подачу воды, которые составляют 50- 60% от ее себестоимости и в 1,5 раза превышают эти значения в развитых Европейских странах на 1м.куб воды [1]. В связи с этим возникает вопрос, как решить эти проблемы теми средствами, которые доступны предприятию, т.е. без учета возможности увеличения тарифов, прерогатива изменения которых лежит вне компетенции предприятия. Программа деятельности Кабинета Министров Украины «Украинский прорыв: для людей, а не политиков» говорит о том, что «Реформирование системы
жилищно-коммунального обслуживания (тепло- и водоснабжение, водоотведение и т.д.) будет ориентировано на потребности человека и осуществляться на основе новейших научно-технических достижений, что обеспечит высокий уровень стандартов жилья для всех граждан и его должное обслуживание». Внедрение систем менеджмента 387
качества даст гарантию качества поставляемой предприятиями ВКХ продукции и улучшит качество функционирования этих предприятий [5]. Согласно концепции моделирования процессов менеджмента качества, для исследования и своевременного реагирования показателя удовлетворенности потребителя качеством продукции необходимо разработать имитационную модель оценки поведения потребителей. Так как платежи за услуги предприятия ВКХ можно считать децентрализованным процессом, то наилучшим подходом к моделированию данной ситуации стало
применение концепции агентного моделирования. Исследования и поиски ученых в решении проблем создания агентно-ориентированных имитационных моделей и определенный опыт разработок и экспериментов с агентно- ориентироваными системами показывают, что задача создания интеллектуального агента с адекватным описанием его поведения является сложной. Решение этой задачи требует создания и использования различных концептуальных представлений агентов. Такими концепциями служат модели агентов, которые по-разному описывают способы рассуждений, знания, действия и планирование поведения агентов, применение которых может быть аргументировано для решения различных классов задач. Эти модели следует рассматривать в двух аспектах: внутреннем и внешнем. Внешний аспект определяется с позиций анализа поведения и свойств объектов, возникающих в процессе функционирования многоагентной системы в целом. Внутренний аспект изучает способы представления и конструирования свойств агента, которые определяют его внутренние процессы (принятие решений, формулировка целей, обработка поступающей информации, формирование базы знаний). Выделяют три базовых класса архитектур многоагентных систем в зависимости от типа используемого интеллектуального агента: делиберативные (deliberative), реактивные (reactive) и гибридные (hybrid) архитектуры и модели [6]. Термин «делиберативный агент» (deliberate agent) был введен в работе [8]. Делиберативная архитектура определяется как архитектура агентов, которые содержат достаточно для данного исследования точную символическую модель мира и
388
принимают решения на основе логических выводов на основе имеющихся представлений (рис. 1). Физическая символьная система по определению должна быть физически реализуемым множеством физических сущностей или символов, которые способны комбинироваться в определенные структуры и запускать процессы, которые оперируют на основе этого символьного языка в соответствии с закодированными множествами инструкций. Эта гипотеза базируется на постулате о том, что такая система способна на интеллектуально- обоснованное поведение в самом общем понимании этого термина. Согласно трактовке M.R. Genesereth реализуемый делиберативный агент должен обладать следующими свойствами [8]: содержать представленную базу знаний, заполненную формулами в некоторой логической нотации, которая представляет его убеждения; функционировать в цикле действия: восприятие обстановки – логический вывод – действие; принимать решения о действиях на основе методов логического вывода. Модель мира является некоторым представлением или внутренним описанием внешней по отношению к агенту среды. Эта модель иногда может включать в себя и описание самого агента.
Сенсоры
Модель мира
Планировщик Исполнитель планов Эффекторы Планы
Рис. 1. Базовая архитектура делиберативного агента
Описание используется планировщиком использует для создания плана достижения цели агентом по следующей последовательности шагов: 1.
которые агент способен выполнить; 2.
Предусловия выполнения этих операторов и их результаты в мире (постусловие); 389
3.
Начальную ситуацию и состояние которого необходимо достигнуть (цель); 4.
в пространстве последовательности операторов, которая преобразует начальное состояние в целевое состояние наилучшим, в соответствии с критериями выбора, способом. Готовый план является последовательностью действий, которая передается исполнителю планов, который будет выполнять эти действия, вызывая различные процедуры Построение делиберативных архитектур требует решения таких задач, как построение адекватного и достаточно полного в рамках проводимого исследования символического описания реального мира, который учитывает сложность процессов и действующих объектов; организация правил логического вывода из имеющейся базы знаний, который в свою очередь должен приводить к определенным необходимым действиям агентов в системе. Несомненным положительным свойством делиберативных моделей и архитектур является возможность применения строгих хорошо формализуемых методов и соответственно хорошо отработанных технологий классической теории искусственного интеллекта, которые позволяют относительно легко представлять знания в символьной форме и переносить их в агентную модель. Однако создание достаточно полной и точной модели некоторой предметной области реального мира, запись интеллектуальных свойств агентов в виде формальных описаний, в этих структурах представляют существенные трудности для технической реализации и требуют применения современных вычислительных методов и программных средств [8]. Поиски путей разрешения проблем, которые возникают при использовании в мультиагентных системах классических методов искусственного интеллекта, привели к появлению нового класса архитектур. Реактивные архитектуры призваны были устранить сложности при решении задач формализации поведения агентов в виде высказываний на некотором символьном языке описания реальности. Основоположником этого направления принято считать Р. Брукса (R. Brooks), который так сформулировал ключевые идеи поведенческого взгляда на интеллект [8]: интеллектуальное поведение может создаваться без явного
390
символьного представления знаний; интеллектуальное поведение может создаваться без явного абстрактного логического вывода; интеллект является внезапно возникающим свойством некоторых сложных систем. В реальном мире интеллект не является некоторой экспертной системой или
машиной автоматического формирования логических выводов, при этом интеллектуальное поведение возникает в результате взаимодействия агента со средой и другими агентами. Вместо формирования формальной модели мира и планирования деятельности в виде высказываний на некотором символьном языке, реактивные агенты должны иметь коллекцию простых поведенческих схем, которые реагируют на изменения в среде в форме «стимул – реакция» (рис. 2). В работе Брукса утверждается, что формирование явных представлений о мире не являются необходимыми при реализации эффективных агентов. Вместо этого агент должен использовать «… мир как его собственную модель – непрерывное обращение к собственным сенсорам лучше, чем к внутренней модели мира» [8].
Сенсоры
Поведение «стимул - реакция» Эффекторы
Концепция реактивных агентов доказали свою эффективность при решении некоторого ограниченного числа простых задач в областях реального мира. С другой стороны, при решении более сложных задач, требующих знаний о мире, которые получаются логическим выводом или из памяти, возникает проблема невысокого соответствия получаемых результатов моделирования реальному решению. Такими задачами являются проблемы понимания ситуации на основе перспектив, и прогнозов - предсказание поведения других агентов, Кроме того, реактивная архитектура часто сделана с учетом жестких ограничений на агента, который не
391
имеет никаких способностей к обучению. Тот факт, что каждый из видов поведения должен быть отдельно закодирован в агенте, ведет к сложностям, как во время разработки, так и во время реализации. Реактивный подход позволяет эффективно использовать конечное множество простых легко реализуемых сценариев поведения агентов в рамках ограниченного количества реакций на некоторые события окружающей среды. Ограниченность этой концепции проявляется в практической невозможности полного оперативного (в процессе проведения модельного эксперимента) анализа всех возможных активностей агентов. Поэтому в большинстве проектов и действующих моделях систем используются гибридные (hybrid) архитектуры. Ряд исследователей считают, что эффективный агент должен обладать высокоуровневым выводом и низкоуровневыми реактивными способностями. Для решения этой проблемы предлагается использовать реактивную архитектуру агента для решения текущих оперативных задач и добавить возможность формирования логического вывода для более сложных долговременных задач. Выделяют две категории гибридных агентных архитектур: однородная архитектура использует одну общую репрезентацию и схему управления для реакций и рассуждений, в то время как многослойные архитектуры используют различные представления и алгоритмы (реализованные в отдельных слоях) для выполнения этих функций [8]. При проектировании гибридной архитектуры многоуровневого агента необходимо дать ответы на следующие вопросы: 1) Достаточно ли в рамках данного исследования описания только одного реактивного и одного делиберативного уровня, или должны быть введены дополнительные уровни? Как рабочая нагрузка должна быть распределена между уровнями? 2) Как происходит взаимодействие компоненты различных уровней? 3) Когда должен агент действовать и когда должен размышлять, т. е. как определить алгоритм подключения реактивного или
делиберативного уровня
гибридной архитектуры? 392
Фергюссон предложил гибридную архитектуру циклической машины, которая основана на модели машины А.М. Тьюринга [8] состоящая из трех уровней: реактивный – который представляет собой множество правил вида ситуация– действие; планирующий уровень, чьим главным компонентом является иерархический, неполный планировщик; моделирующий уровень. Задача реактивного уровня – обеспечить быструю адекватную реакцию на события внешней среды в реальном масштабе времени. Главная задача планирующего уровня – генерация и выполнение планов для достижения долговременных целей агента. Наконец, задача моделирующего уровня – обнаружение и прогноз ситуации потенциального конфликта целей между агентами и предложение последовательности действий для выхода из этих конфликтов. Каждый из этих уровней связан с сенсорами и эффекторами независимо от других и действует так, как если бы он осуществлял управление агентом самостоятельно. В результате этого действия каждых уровней будут часто конфликтовать друг с другом. Конфликты разрешаются подавляющими правилами, позволяющими однозначно разрешать конфликтные ситуации в зависимости от масштаба и вида задач, при решении которых возник конфликт. На стороне рецепторов имеются правила цензуры, которые фильтруют данные, поступающие с сенсоров, так что, в соответствии с ними, каждый уровень получает свою соответствующую часть сенсорных данных. Данные со стороны сенсоров поступают в виде сообщений, которые подразделяются на два вида: пассивные сообщения, с помощью
которых реактивный уровень информирует моделирующий уровень о том, на какие сущности внешней среды или взаимодействующие агенты следует обратить внимание; и активные сообщения, информация которых
изменяет управляющие решения других уровней - моделирующий уровень заставляет планирующий уровень создать план для решения новой задачи. Уровни действуют параллельно, но синхронно (управляются внутренним таймером агента). Главная идея концепции гибридных агентов «планировщик- реактор», предложенной в [8] состоит в том, что планировщик является подсистемой, которая взаимодействует с реактором таким же способом, каким реактор взаимодействует с внешней
393
средой. В модуле планировщика содержатся: формализованная модель внешней среды, описание подсистемы-реактора и сформулированные пользователем указания на цели реактора и ограничения, которым должно удовлетворять его поведение. Подсистема-планировщик функционирует следующим образом – непрерывно отслеживает поведение подсистемы- реактора с использованием механизма перцепции, и воздействует на нее в соответствии с целеуказанием, данным пользователем. Подсистема-планировщик не имеет полного доступа ко всему внутреннему содержанию реактора, т.е. к потокам сенсорных данных, его область видимости ограничена множеством выходов процессов перцепции. Подсистема-реактор и подсистема- планировщик рассматриваются как полностью независимые и параллельные. В модели оценки поведения потребителей услуг объекта ВКХ не исследуются сложные поведенческие реакции, поэтому для простоты описания выбрана концепция реактивного агента. При проведении детального анализа наиболее известных моделей реактивных агентов и реактивных архитектур была рассмотрена модель М-агентной архитектуры, которая была предложена в работе [7]. Согласно концепции М-агентной архитектуры в моделируемой системе определяется многоагентный мир (МА-мир), который включает в себя множество агентов, агентное пространство, агентную среду (внешнюю по отношению к агентам), отношения между агентами и агентной средой и отношения в множестве агентов между собой. Общие определения в М-агентной архитектуре имеют следующий вид: a - агент (конкретный агент в МА-мире); A - множество агентов, существующих в МА-мире, называемое конфигурацией агентов/ Модель агента определяется как совокупность множеств и отношений
, , , , a M Q S I X L m q s
где m - модель агентной среды, M - множество моделей сред, т. е. знания агента о средах; q - цель агента; m -
предполагаемая модель
модифицированной среды;
Q - упорядоченное множество целей
агента, называемое конфигурацией агентных целей;
- стратегия агента, S -
394
множество стратегий агента, называемое конфигурацией стратегий; I - операция обсервации агента . Поведение агента в М-архитектуре описывается следующим алгоритмом. 1. Инициация – создание агента. 2. Агент обозревает окружающее пространство и строит свою модель внешней среды 3. Осуществляет выбор оптимальной в соответствии с целью стратегии. Если стратегия выполнима, то переход к шагу 5 иначе к шагу 8 5.
Выполнение множества операций реализующих выбранную стратегию 6. Агент обозревает окружающее пространство и строит модель своей новой среды. 7. Адаптация к условиям среды затем переход к шагу 3. 8. Переход к шагу 2. Недостатком этой концепции моделирования реактивных агентов является сложность в описании моделей мира агентов и формального описания стратегий поведения агентов. Для задания поведения агентов внутри имитационной модели применена модель реактивного агента Фербера. В моделях реактивных агентов характерной чертой является применение концепции состояний и переходов, а также механизмов поведения типа «стимул-реакция», которые естественным образом можно реализовать в программном пакете имитационного моделирования Anylogic. В модели вводится динамическое состояние d как пара ,
, где - состояние среды, а описывает взаимодействие агента и среды. Также особенностью модели является тот факт, что состояние среды
не имеет четкого определения, вместо этого вводится структура, которая называется множественным числом влияний (influence set), которое является множественным числом влияний, одновременно выполненных всеми агентами и средой, - .
пятеркой: , , , ,
a a a a a P S Perception Memorization Decision
где a P – множественное число перцептов (входных состояний, принимаемых агентами),
– множественное число 395
внутренних состояний агента, a Perception – функция перцепции, ( :
), a Memorization :
), a Decision
- функция решения
: a a Decision S . Поведение агента определяется функцией
: , , ', ' , a a a a a Behaviour S S Behaviour s s Decision s
где
' ,
a s Memorization Perception s
В модели оценки поведения потребителей услуг предприятия ВКХ множество входных состояний агента – это процент выполнения заявки агента предприятием и размер его доходов. Множество внутренних состояний агента в модели отображается 3 состояниями оплаты услуг предприятия ВКХ. Потребители распределены по трем классам в зависимости от уровня своевременного погашения задолженности за услуги предприятия: 100% – оплата услуг предприятия, 50% – оплата услуг предприятия и 0%-оплата услуг предприятия. Каждая из подгрупп представляет собой подгруппу агентов со своими законами поведения (изменение размера заявок на поставку воды) и правилами перехода из подгруппы в подгруппу по уровню платежей. Рассмотрим воднотранспортную инфраструктуру территориально-распределенного предприятия с позиции теории графов и построим ее математическое описание. Пусть множество 1,...,
i V i n территориальных единиц инфраструктуры (районные управления, водораспределительные станции и т.д.), являются вершинами ориентированного графа
V R , а 1,..., j R j m множество размеченных дуг графа. Метки дуг содержат информацию о длине соединительных коммуникаций (каналов, трубопроводов) и о степени их изношенности (риска возникновения аварии):
396
11 1 1 ... ...
... ...
... n n nn y y Y y y , 11 1 1 ... ...
... ...
... n n nn a a A a a , где
ij y - расстояние между вершинами i
и j
ориентированного графа , V R , 0 1
a – коэффициент изношенности коммуникаций , 1, i j n . Этот коэффициент имеет следующий математический смысл – процент потерь воды на коммуникации при транспортировке воды из вершины i в
вершину j . С течением времени этот коэффициент может изменяться – увеличиваться по мере эксплуатации и уменьшаться при проведении ремонтных работ на участке. Рассматривать инфраструктуру будем с такой позиции: вода поступает в определенную вершину (назовем ее корневой), не нарушая общности рассуждений можно предположить, что у этой вершины будет номер 1. Будем также предполагать, что у связного ориентированного графа, отображающего структуру коммуникаций между вершинами 1 компонента связности. Распределение воды внутри узла будем рассматривать равномерным, то есть при подаче недостаточного количества воды (неравное суммарному объему заявок) недостаток будет распределяться в процентном соотношении между всеми агентами классов активных объектов. Возможность выпуска воды внутри узла будем учитывать, вычитая объем выпуска из суммарной заявки.
Ситуация, когда
узел полностью удовлетворяется собственным производством воды,
не рассматривается. В модели эти узлы будут отображаться классом активного объекта District со следующими параметрами, указанными в таблице 1 (задающимися при инициализации программы). За каждым из узлов закреплены конечные потребители со своими интенсивностями потребления воды. Потребители распределены по трем классам в зависимости от уровня своевременного погашения задолженности за
услуги предприятия водно-коммунального хозяйства: 100% – оплата услуг предприятия, 50% – оплата услуг предприятия и 0%-оплата услуг предприятия. Каждая из подгрупп представляет собой подгруппу агентов со своими законами поведения (изменение
397
размера заявок на поставку воды) и правилами перехода из подгруппы в подгруппу по уровню платежей. Таблица 1 Параметры класса активного объекта District Full_Pay_Percent процент населения, полностью оплачивающий услуги предприятия водно-коммунального хозяйства; Half_Pay_Percent процент населения, наполовину оплачивающий услуги предприятия водно-коммунального хозяйства; Pay_Down_Param уровень доходов населения, при котором агент
- «частный пользователь» переходит в состояние пониженного уровня оплаты; Pay_Up_Param уровень доходов населения, при котором агент
- «частный пользователь» переходит в состояние повышенного уровня оплаты; Tarif
тариф на воду; Users_Quantity количество агентов
«частный потребитель»
В начальном состоянии распределение по группам при инициализации имеет вид представленный в табл. 2. Следует указать, что этот распределение можно задавать в начале эксперимента, произвольным образом в зависимости от данных предоставляемых объектом ВКХ, деятельность которого имитируется.
По видам деятельности По проценту выплат 100% 50%
0% Население 0.5 0.4
0.1
Реальная пропускная способность каждой коммуникации (канала или трубопровода) рассчитывается на основе плановых показателей с учетом степени изношенности. Также динамически учитывается степень нагрузки на коммуникацию при выполнении всего объема заявок конечных потребителей всех групп, 398
количество ремонтов, проводимых на коммуникации в результате возникновения аварийных ситуаций и плановых ремонтных работ. Схема агентной имитационной модели приведена на рис.3. Расчет суммарных заявок потребителей в каждом узле District Инициализация Full_Pay_Percent Half_Pay_Percent Определение объема заявок, не удовлетворенных полностью Расчет поведения потребителей User Zajavka Zajavka Ways Propusk Damage Zajavka Statechart Users_Quantity Tarif Pay_Down_Param Pay_Up_Param Quality_Up_Param Quality_Down_Param Statechart
Рис. 3. Схема агентной имитационной модели поведения потребителей услуг объекта ВКХ
На схеме выносками указано, какие параметры классов активных объектов применяются на соответствующем шаге имитации. 399
Расчет в модели проводится по срабатыванию статического таймера с таймаутом 1 единица времени. За единицу модельного времени принимается месяц. По срабатыванию таймера происходит пересчет степени удовлетворенности заявок, соответствующие перерасчеты состояний агентов, заполнение статистических данных: количества агентов разных классов, находящихся в определенном состоянии оплаты услуг водоснабжения, поступления денежных средств, и отклонение от плановых показателей. Кроме того,
пересчитывается коэффициент изношенности коммуникаций, суммируются поступившие средства, и вычисляется, сколько могло бы поступить денег, если бы все заявки были удовлетворены полностью и все плательщики находились бы в состоянии 100% оплаты услуг водоснабжения. Тариф задается табличной функцией, причем он может меняться с течением времени, но задается в начале имитационного эксперимента. Смена состояний в стейтчарте происходит по срабатыванию статического таймера являющегося переменной класса активного объекта District. Условием повышения оплаты агентом «пользователь» за услуги водоснабжения и водоотведения есть достижение уровня доходов указанного при инициализации параметра Pay_Up_Param. Этот параметр может изменяться динамически по следующим соображениям. При выборе факторов, влияющих на уровень оплаты услуг предприятий водопроводно-канализационного хозяйства населения, наиболее значимым финансовым показателем является показатель дохода населения [2]. Наиболее удобным в реализации и при этом имеющим высокую достоверность фактором оказался уровень средней заработной платы. Анализ данных по зависимости оплаты населением Украины услуг предприятий водопроводно-канализационного хозяйства показал зависимость между уровнем средней зарплаты и оплаты услуг по водоснабжению и водоотведению (таблица 3 и рис. 4 по данным www.ukrstat.gov.ua и www.minjkg.gov.ua).
400
Таблица 3 Величина среднемесячной заработной платы и уровня оплаты услуг предприятий ВКХ Месяц
Среднемесячная зарплата (грн.) Оплата услуг (млн. грн.) январь 1112
163 февраль
1126 165
март 1161
178 апрель
1176 171
май 1196
181 июнь
1225 190
июль 1253
217 август
1271 207
сентябрь 1288
203 октябрь
1307 221
ноябрь 1323
209 декабрь
1351 222
Уровень зарплаты агента User учитывался следующим образом. При срабатывании статического таймера для каждого экземпляра класса активного объекта User генерируется средняя зарплата как нормально распределенная случайная величина со средним значением равным значению заработной платы за предыдущий период. Также генерируется параметр Zajavka как нормально распределенная случайная величина со средним значением равным нормативному расходу воды. Затем проводится оплата согласно тому состоянию, в котором находился агент
по результатам предыдущего такта
имитационного эксперимента.
401
Рис. 4. Зависимость оплаты услуг предприятий ВКХ от уровня средней заработной платы.
Зависимость оплаты услуг предприятий ВКХ от уровня средней зарплаты имеет следующий вид.
0, 2624 129,52
y x x 2 0,8897 R
где y - оплата за услуги, x - средняя зарплата, 2
- коэффициент детерминации. Если уровень оплаты за услуги водоснабжения не превышает величину
y x и предыдущие заявки удовлетворялись более чем на 0,9, то агент переходит в состояние повышения оплаты, или остается в том же, если он находился в состоянии 100% оплаты. На рис. 5. представлен стейтчарт, описывающий поведение агента-потребителя. Следует отметить некоторые особенности состояний агента – в любом состоянии агент может находиться не меньше 1 такта работы таймера, переход по уровню оплаты возможен только между соседними состояниями, т.е. из состояния 0% оплаты нельзя перейти сразу в состояние 100% оплаты услуг предприятия ВКХ. Переход в состояние повышения оплаты услуг ВКХ осуществляется при возникновении сигнала FireEvent (IncreasePay), генерируемого системой для отдельного экземпляра класса активного объекта User если уровень оплаты за услуги водоснабжения не превышает величину
и
предыдущие заявки удовлетворялись более чем на 90%. y = 0.2624x - 129.52 R² = 0.8897 0 50 100 150
200 250
1000 1100
1200 1300
1400 О п лат а услу г п р едпри ят и й ВКХ (м лн.грн. ) Среднемесячная зарплата (грн.) Оплата услуг Linear ( Оплата услуг) 402
Рис. 5. Стейтчарт состояний агента. Если же заявки удовлетворялись менее чем на 50% и уровень оплаты превышает величину
y x то происходит генерация сигнала FireEvent (DecreasePay), и соответствующий агент переходит в состояние уменьшения процента оплаты. Взаимодействие агентов учитывалось формированием суммарной заявки всех экземпляров активного объекта класса User принадлежащих отдельному узлу инфраструктуры, описываемого экземпляром класса активного объекта класса District. При недостаточном уровне поставки воды вследствие неудовлетворительного состояния инфраструктуры, недостаток распределялся пропорционально по всем экземплярам класса User, что в свою очередь влияло на уровень оплаты услуг предприятия ВКХ конечными пользователями. В результате выполнения модели получены данные по ожидаемым доходам – то есть те средства, которые были бы получены предприятием ВКХ при удовлетворении в полном объеме заявок потребителей и 100% уровне оплаты услуг предприятия ВКХ. Также получена оценка реальных денежных
403
поступлений за оказание услуг водоснабжения и водоотведения. Разница между реальными и ожидаемыми доходами появляется из-за снижения оплаты услуг предприятия ВКХ ввиду неплатежеспособности агентов и низкой степени удовлетворенности заявок. Согласно концепции моделирования процессов менеджмента качества объектов ВКХ, данная модель является частью структуры системы поддержки принятия решений. Ее результирующая информация является частью многомерных данных по качеству, а именно учет состояния инфраструктуры проводится на основе комплексного рассмотрения состояния инфраструктуры с учетом
параметра изношенности коммуникаций, энергоемкости процесса доставки, учета поступления денежных средств по оплате услуг предприятия ВКХ. Временные срезы этих данных служат для дальнейшего усовершенствования модели, по мере накопления данных по качеству обслуживания потребителей, их реакции на изменение как условий внешней среды, так и качества водоснабжения и водоотведения. Данная имитационная модель поведения потребителей услуг предприятия ВКХ в системе менеджмента качества даст возможность оценить реальные доходы, которые может получить предприятие в результате своей деятельности. Также это даст возможность оценить те денежные средства, которые в дальнейшем можно использовать для поддержания и улучшения работы инфраструктуры в рамках системы менеджмента качества предприятия водопроводно-канализационного хозяйства.
1.
Житлово-комунальне господарство – стратегія, шляхи та особливості його реформування. Інформаційно-аналітичний збірник. – К.: Державна академія житлово-комунального господарства Держжитлокомунгоспу України, 2006. – №1. – 80с. 2.
управления в водохозяйственных системах / НАН Украины; Институт экономики промышленности. – Донецк, 1998. – 16с. 3.
хозяйства / Закон Украины №2988-ІІІ от 17 января 2002 года // 404
Відомості Верховної Ради (ВВР). – 2002. – N 25. – ст.172 // www.rada.kiev.ua 4.
жилищно-коммунального сектора в Украине на период 2004-2010 гг. / Закон Украины №1869 от 24 июня 2004 года // Відомості Верховної Ради (ВВР). – 2004. – N 46. – ст.512 // www.rada.kiev.ua 5.
Программа діяльності Кабінету Міністрів України"Український прорив: для людей, а не політиків" // www.minjkg.gov.ua 6.
интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – 352 с. 7.
Architecture / K. Cetnarowicz, P. Gruer, V. Hilaire, A. Koukam ; Ed. by B. Keplics, E. Nawarecki // Proc. of the Second Int. Workshop of Central and Eastern Europe on Multi-Agent Systems. - Poland, 2001. – P. 41-50. 8.
and Practice // Knowledge Engineering Review. – 1995. № 10 (2). – P. 115–152. |