Национальной академии наук республики казахстан

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан  
 
 
   
32  
 
а) 
 
 
 
б) 
 
Рисунок 4 – а) общая структура взаимодействия мобильного устройства с МРВ;  
б) окно приложение для управления мобильным роботом на базе ОС Windows 
 
 
        
 
 
а                                                                                              б 
 
Рисунок 5 –  а) интерфейс настройки программы на базе Android; 
б) мобильное приложение для управления роботом 
 
Для  подключения  к  мобильному  роботу  через  сокет  был  создан  класс 
ClientThread ()
, 
который  реализуется  в  интерфейсе Runnable. Runnable абстрагирует  блок  исполняемого  кода. 
Может разработать поток любого объекта, реализующегося через интерфейс Runnable. В листинге 
6  показан  класс 
ClientThread ()
,  где IP-адрес  server_ip Raspberry Pi  (тест IP адрес 
192.168.1.1) и ServerPort – 9090: 
 

ISSN 1991-3494                                                                                                                                                № 1. 2015 
 
 
33 
…  
public class ClientThread implements Runnable { 
            public void run() { 
         
try { 
         
   InetAddress serverAddr = 
InetAddress.getByName(SERVER_IP); 
        socket = new Socket(serverAddr, SERVERPORT); 
        
         
        
   out = new PrintWriter(new 
BufferedWriter(new 
OutputStreamWriter(socket.getOutputStream())),true); 
               } catch (UnknownHostException e1) { 
                 e1.printStackTrace(); 
              } catch (IOException e1) { 
                 e1.printStackTrace(); 
              }}}…
 
 
Листинг 6 – Класс подключения к серверу 
 
Интерфейс  мобильных  приложений управления  роботом, как  в  окне приложения  на  базе  ОС 
Windows, имеет 4 кнопки управления движением робота, 2 кнопки для управления манипулятором, 
одну  кнопку  для  клешней  и 1 кнопку  для  контроля  скорости  робота.  Интерфейс  для  мобильных 
устройств в действии показано на рисунке 5б.  
Заключение.  Из  анализа  современных  мультиагентных  систем  мы  определили  современные 
направления  исследования  в  области  МАС  и  проблемы,  которые  возникают  во  время  проек-
тирования,  создания  и  тестирования  МАС,  а  так  же  определили  некоторые  затруднения,  с 
которыми часто сталкиваются при программировании.  
Простота  управления  роботом  через  мобильное  устройство,  связь  между  роботом  и  мобиль-
ным  устройством  и  создание  для  них  программ  также  является  важной  задачей,  математические 
основы  которых  были  рассмотрены  в [5, 18]. В  ранее  изданных  работах [1, 3, 18] был  проведен 
сравнительный  анализ  по  производительности  каждой  из  моделей.  Полученные  результаты  
подтвердили эффективность применения агентного подхода.  
В  данной  работе  приведены  разработанные  коды  программ,  структура  действия  и  основные 
характеристики. 
Представленная  работа  актуальна  в  области  создания  программ  для  мобильных  устройств, 
управляющих  мобильными  роботами;  в  области  создания  мультиагентных  систем;  в  области 
организации  управления  группой  агентов;  разработчикам,  инженерам  и  всем  пользователям, 
которые интересуются данным техническим направлением.  
Результаты,  представленные  в  данной  работе,  упрощают  процесс  проектирования/сборки  и 
разработки  ПО  для  МВР,  так  как  коды  основных  узлов  мобильных  роботов  во  многих  случаях 
являются идентичными.  
 
REFERENCES 
 
[1]
 
Kuandykov A.A., Kassenkhan A.M, Mukazhanov N.K., Kozhamzharova D.K and others. The Formalization of the 
Problem area, Implementation and Maintenance of Business process by a group of unmanned vehicles. International Journal of 
Computer Technology and Applications (IJCTA 2013). India. Vol. 4(5). P. 79-82. 
[2]
 
Drogoul A., Vanbergue D., Meurisse T. Multi-Agent Based Simulation: Where are the Agents? LIP6 – Universit? Paris 
6, 2002. P.1-16. 
[3]
 
Uskenbayeva, R.K., Kuandykov, A.A., Cho Young Im, Kalpeyeva, Zh.B. Kozhamzharova, D.K. Organization of 
computing processes in the large heterogeneous distributed systems. 44th International Symposium on Robotics. 2013. P. 1-4. 
[4]
 
Jennings N.R. and Bussmann S. Agent-Based Control Systems. IEEE Control Systems Magazine.  2003.  Vol.  23(3).               
P. 61-74. 
[5]
 
Uskenbayeva R.K.,  Kuandykov A.A , Cho Young, Kozhamzharova D.K., Kalpeyeva Zh.B. Models and Methods of 
Joint Work Management of Group of Unmanned Vehicles. 2013. 13th International Conference on Control, Automation and 
Systems (ICCAS 2013), Kimdaejung Convention Center, Gwangju, Korea, Oct. 20-23, 2013.  P. 552-555. 

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан  
 
 
   
34  
[6]
 
Zieller A., Braubach L., Pokahr A., Rothlauf F., Paulussen T.O., Lamersdorf W., Heinzl A. Evaluation of a Multi-Agent 
System for Hospital Patient Scheduling. International Transactions on Systems Science and Applications. 2006. Vol. 1(4).                    
P. 375-380 
[7]
 
 Hadzic M., Dillon D.S., Dillon T.S.  Use and Modeling of Multi-agent Systems in Medicine. 2009. P. 303-307. 
[8]
 
Moreno A. Medical applications of Multi-Agent Systems //Computer Science & Mathematics Department, Universitat 
Rovira i Virgili, ETSE. Campus Sescelades. Av. dels Pa?sos Catalans. Spain, 2003. P. 1-15. 
[9]
 
 Gabel T., Riedmiller M. Scaling Adaptive Agent-Based Reactive Job-Shop Scheduling to Large-Scale Problems. 
Proceedings of the 2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence in Scheduling (CI-Sched 2007), 2007. P. 259-266. 
[10]
 
 Gabel T., Riedmiller M. Joint Equilibrium Policy Search for Multi-Agent Scheduling Problems. 2007. P. 61-72. 
[11]
 
 Agnetis A. Multi-agent scheduling problems. 2011. 100 р. 
[12]
 
 Vidal J.M. Fundamentals of Multiagent Systems. 2010. March. 155 p. 
[13]
 
 Kuandykov A.A. Fundamentals of the axiomatic theory of situational management of complex objects. Astana: Vestnik 
ENU. 2009. 2. P. 57-63. 
[14]
 
 Kuandykov A.A. Axiomatic foundations of a formal system of managing complex objects// Proceedings National 
Academy of Sciences of RK series of Physics and Mathematics. 2009. № 5. P.12-15.  
[15]
 
 Liu J.J., Chen Q.X., Mao N. and Lin Z.A. A multi-agent-based mould due date setting approach in stochastic 
production. International Journal of Production Research. Vol. 49(5). P. 1353-1371. 
[16]
 
 
 
“Electronicoscaldas”  electronic devices store for constructing the mobile robots, 
http://www.electronicoscaldas.com/datasheet/SG90_Tower-Pro.pdf     
[17]
 
  Shenzhen XQ-Power Model Electronics Co., Ltd, http://www.xq-power.com/EnProduct_Show.asp?ID=42 
[18]
 
  Online retail store – SparkFun, https://www.sparkfun.com/datasheets/Robotics/L298_H_Bridge.pdf  
[19]
 
   Official Arduino web-site, http://arduino.cc/en/Main/ArduinoBoardProMini 
[20]
 
  Cho Y.I., Uskenbayeva R.K., Kuandykov A.A., Kozhamzharova D.K., Baimuratov O.A. The intelligent modeling of 
unmanned vehicles for solving the tasks of risk management in the business processes. International Symposium on Artificial Life 
and Robotics, AROB 19
th
, B-Con PLAZA, Beppu. JAPAN, January 22-24, 2014. P. 553-559. 
[21]
 
  Weiss G. Multiagent Systems. The MIT Press Cambridge, Massachusetts. London, England, 1999. 609 p. 
[22]
 
  DeLoach S.A. and Wood M. Developing Multiagent Systems with agent Tool. Intelligent Agents VII. Agent Theories, 
Architectures, and Languages. 7th. International Workshop, ATAL-2000. Boston, MA, USA, July 7-9, 2000. Proceedings, 
Lecture Notes in Artificial Intelligence. Springer-Verlag, Berlin, 2001. P. 1-15. 
[23]
 
  Adhau S., Mittal M. L. A Multiagent Based System for Resource Allocation and Scheduling of Distributed Projects. 
International Journal of Modeling and Optimization. 2012. August. Vol. 2(4). P. 524-528.  
 
 
МУЛЬТИАГЕНТТІК ЖҮЙЕЛЕР ҮШІН  
МОБИЛЬДІ РОБОТТЫ ҚҰРЫЛЫМДАУ ЖƏНЕ ТАЛДАУ 
 
А. А. Қуандықов
1
, Д. Х. Қожамжарова
2
, Н. Каримжан
1
, О. А. Баймұратов
3 
 
1
Халықаралық ақпараттық технологиялар университеті, Алматы, Қазақстан, 
2
Қ. И. Сəтбаев атындағы Қазақ ұлттық техникалық университеті Алматы, Қазақстан, 
3
Сүлеймен Демирел атындағы  университеті, Қаскелен, Қазақстан 
 
Тірек сөздер: мобильді робот, мультиагенттік жүйелер, қашықтан басқару, Arduino, Raspberry Pi. 
Аннотация.  Мультиагенттік  жүйелердің  (МАЖ)  теориясы  мен  технологиясы  бірнеше  ғылымдар  мен 
ғылыми-техникалық  бағыттардың  қиылысында  дамып  келе  жатыр,  солардың  арасындағы  ең  маңыздысы: 
жасанды  зерде,  объектілі-бағытталған  жобалау  жəне  бағдарламалау,  таратылған  есептеулер,  жүйелердің 
теориясы  мен  жүйелі  анализ,  əлеуметтану,  лингвистика,  когинитология,  аналитикалық  философия.  МАЖ 
негізінде  жасанды  агент  ұғымы  жатыр – ол  ақпараттық  ортада  немесе  шынайы  əлемде  бірегей  əрекеттің 
моделін жүзеге асыратын бағдарламалық немесе аппараттық-бағдарламалық жүйе болып табылады.  
Мақалада  мобильді  роботты  құраудың  негізгі  қадамдары  жəне  оны  мобильді  құрылғылар  көмегімен 
басқару,  робот  пен  құрылғы  арасындағы  байланыс,  сонымен  қатар  роботты  басқару  кодттары  қарас-
тырылған.  
 
Поступила 15.01.2015 г. 
 
 
 

ISSN 1991-3494                                                                                                                                                № 1. 2015 
 
 
35 
BULLETIN OF NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES  
OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN 
ISSN 1991-3494 
Volume 1,  Number 353 (2015),  35 – 41 
 
 
DECISION MAKING IN ECONOMIC TASKS TAKING  
INTO ACCOUNT THE RISK 
 
E. Arinov, V. M. Zherebtcov, L. R. Kundakova 
 
Zhezkazgan University named after O. A. Baykonurov, Zhezkazgan, Kazakhstan 
 
Key words: risk, dispersion, probability, decision-making, criteria of optimality. 
Abstract. This paper considers the aspects of decision-making in economic tasks under the conditions of risk 
based on the following criteria: "the expected value of dispersion", "price cap", "the most likely outcome" and "the 
use of experimental data". The specific standard examples are considered explaining the choice of decisions. 
  
 
УДК 330.43 
 
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗАДАЧАХ  
С УЧЕТОМ РИСКА 
 
Е. Аринов, В. М. Жеребцов, Л. Р. Кундакова 
 
Жезказганский университет им. О. А. Байконурова, Жезказган, Казахстан 
 
Ключевые слова: риск, дисперсия, вероятность, принятие решений, критерии оптимальности. 
Аннотация.  В  настоящей  статье  рассмотрены  аспекты  принятия  решений  в  экономических  задачах  в 
условиях  риска  на  основе  критериев: "ожидаемое  значение – дисперсия", "предельный  уровень  цен", 
"наиболее  вероятный  исход"  и  "использование  данных  экспериментов".  Рассмотрены  конкретные  типовые 
примеры, поясняющие выбор принимаемых решений. 
 
Основной  задачей  экономики  с  неопределенными  условиями  является  выбор  на  заданном 
множестве  элемента,  удовлетворяющему  принятому  критерию,  при  этом  любой  элемент  данного 
множества  называют  допустимым  решением,  а  выбранный  элемент  является  оптимальным 
решением. 
Одним  из  принципов  классификации  задач  с  элементами  риска  связан  с  типом  инфор-
мационного  состояния  ЛПР  (лица,  принимающего  решения),  так  как  ограниченность  или 
неточность информации приводит к одной из двух ситуаций:  
−
 
принятие решений в условиях риска; 
−
 
принятие решений в условиях неопределенности. 
В  первом  случае  степень  неполноты  исходной  информации  компенсируется  установлением 
законов  распределением  случайных  величин,  входящих  в  статистические  модели  принятия 
решений, а во втором случае априорная информация о законах распределения вообще неизвестна. 
Таким  образом,  по  отношению  к  исходной  информации  понятия  "определенность"  и  "неоп-
ределенность" представляют два крайних случая, а риск определяет промежуточную информацию. 
Рассмотрим общие положения принятия решений в условиях риска, в частности, одноэтапные 
процедуры  принятий  решений.  В  общем  случае  в  таких  задачах  используются  принципы 
оптимальности,  базирующиеся  на  следующих  характеристиках:  ожидаемые  значения  доходов  и 
расходов,  комбинация  ожидаемого  значения  и  его  дисперсии,  заданный  предельный  уровень 
ожидаемого значения, наиболее вероятное событие в будущем. 

Вестник Н
 
Пров
решений 
целесообр
1.  Кр
ожидаемо
критерий 
полезност
П  р  и
доход,  ил
доход сос
В при
может ока
что из-за 
банкротст
ситуация:
30000 ден
Как в
денег. Кр
Так, допу
него имее
- влож
-  вло
вероятнос
Из  ук
решение, 
существен
Из ра
количеств
На  п
тельных о
была сдел
случае  н
единствен
только ре
влияющих
Рассм
"ожидаем
Пусть
случайной
В это
имеет сле
Отсю
условии, 
Национальной
едем анализ
в  условиях 
разного при
ритерий  ож
ой  прибыли
оптимизац
ти денег.  
и  м  е  р    1. 
ли  доход  в 
ставляет: 
инципе полу
азаться прие
ограниченн
тву,  поэтом
 инвестор В
н. ед., и он м
видим, реше
оме того, н
устим, что ин
ется альтерн
жить 30 000
ожить,  напр
стью 0,5 или
казанных  во
хотя ожида
нно меньше
ассмотренно
ву, при этом
практике  вл
ограничений
лана оценка 
нецелесообр
нного  крите
альным ори
х факторов,
мотрим  теп
мое значение
ь  z(y)=[y
1
(x)
й величины 
ом случае вы
дующие хар
юда  следует
когда  одно 
й академии на
 
з стандартн
риска,  с  ц
менения. 
жидаемого 
и  или  миним
ции  может 
  Инвестици
15 000 ден
0·0,
учено оптим
емлемым не
ности наличн
у  он  предп
В располагае
может приня
ение этого п
на практике 
нвестор А н
натива: 
0 ден. ед. и п
ример,  тол
и с той же ве
озможносте
аемая прибы
е, чем при вы
ого примера
м учтем, что 
ияние  поле
й, определяю
максимальн
разно  испол
ерия.  На  пр
иентиром, а 
 которые оп
ерь  формал
е" в задачах 
),y
2
(x),…,y
n
(
y(x) с матем
ыборочное с
рактеристик
M [y 
т,  что  испо
и  то  же  ре
аук Республи
ных критери
елью  опред
значения, 
мизацию  за
быть  выра
ии  в 30 000
.  ед.  Оцени
,5 + 15000·0
мальное реш
е для всех и
ных средств
почтет  в  дан
ет бездейств
ять решение
примера илл
возможны 
не желает ри
получить с р
лько 7500 д
ероятностью
й  следует,  ч
ыль в этом сл
ыборе перво
а следует, чт
понятие по
езности  ден
ющих повед
ного уровня
льзовать  о
рактике  экс
окончатель
пределяют о
льный  аспек
принятия р
(x)]
T
  −  случ
матическим 
M[y (x)]
среднее: 
ки:  
(x)]= m и D
льзование  к
ешение  прих
ки Казахста
   
36  
иев, наиболе
деления  обл
использован
атрат  в  усло
ажен  как  в
0  ден.  ед.  с 
ить  ожидаем
0,5 - 30 000 =
шение при в
инвесторов. 
в возможная
нном  случа
вующим кап
е пойти на ри
люстрирует 
различные 
исковать сум
равными вер
ден.  ед.  и 
ю ничего не 
что  инвесто
лучае соста
ого решения
то полезност
олезности де
нег  может  б
дение ЛПР. 
я потерь для
ожидаемое 
стремальное
ное решени
отношение Л
кт  практиче
решений в ус
айная  выбо
ожиданием
] = m и D[y 
D [y (x)]=
критерия  "о
ходится  при
н  
ее часто исп
ласти  не  тол
ние  которог
овиях  риска
в  денежных
равными  в
мый  доход. 
= 45 000 ден
ложении 30
Так, наприм
я потеря 300
ае  не  вклады
питалом, сущ
иск. 
отношение 
варианты п
ммой более
роятностями
получить, 
получить.
ору  ничего 
вит 0·0,5+32
я. 
ть денег не о
енег сложно
быть  отраж
Эта ситуац
я инвестора 
значение 
е  значение 
ие должно пр
ЛПР к полез
еского  испо
словиях рис
орка  объема
м m и диспер
(x)]= σ
2
 . 
 
 при n
ожидаемое 
инимать  дос
пользуемых
лько  возмож
го  обуславл
а,  при  этом
х  единицах
ероятностям
По  условию
н.ед. 
0000 ден. ед
мер, инвест
000 ден. ед. 
ывать  деньг
щественно п
ЛПР к ценн
при  вложени
, чем в 10 0
и 0 или 150 
например,
не  остается
2000·0,5-750
обязательно
о формализо
жено  за  сче
ция рассмотр
А. Отсюда 
стоимостно
этого  крит
риниматься
зности денег
ользования 
ска. 
а  n  из  генер
рсией σ 
2 
[1]
n→ ∞. 
значение" 
статочно  бо
х в практике
жного,  но  и
ливает  макс
м  количеств
х,  так  и  в 
ми  дают  ил
ю  задачи  о
., однако эт
тор А может
может прив
ги.  Противо
превышающ
ности или п
ии денежны
00 ден.ед., п
000 ден . ед
, 32 000 д
я,  как  выбра
00 = 8500 де
о пропорцио
овать. 
ет  введения 
рена в прим
следует, чт
ого  выраже
терия  может
я только с уч
г. 
скалярного
ральной  сов
: 
возможно 
ольшое  числ
е принятия 
и  наиболее 
симизацию 
венно  этот 
единицах 
ли  нулевой 
жидаемый 
то решение 
т полагать, 
вести его к 
оположная 
щим сумму 
полезности 
ых средств. 
при этом у 
д.;  
ден.  ед.  с 
ать  второе 
ен. ед., т.е. 
ональна их 
дополни-
мере 1, где 
то в общем 
ения,  как 
т  служить 
четом всех 
о  критерия 
окупности 
лишь  при 
ло  раз,  так 

жүктеу/скачать 3,22 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: