ФОРМУВАННЯ КОМПЕТЕНЦІЙ АГЕНТІВ У БАГАТОАГЕНТНІЙ СИСТЕМІ, ОРІЄНТОВАНІЙ НА ВИКОНАННЯ БІЗНЕС-ОПЕРАЦІЙ

Анотація

Роботизація організаційно-технічних систем передбачає використання програмних ботів для виконання окремих бізнес-операцій. Функціонування програмних ботів спільно з людиною-виконавцем породжує проблему формування компетенцій агентів у багатоагентній системі, що орієнтована на виконання бізнес-операцій. Важливою складовою процесів комунікації є проблемно-орієнтована анкетна мова, за допомогою якої з одного боку, користувач (майбутній h-агент) формує структуру та зміст компетенції щодо виконання певної бізнес-операції, а з другого боку здійснюється діалог між h-агентом та ботом (b-агентом). Тому розроблено комплекс моделей, за допомогою яких розв’язується задача побудови найбільш адекватної структури системи словесних образів, що відображає зміст бізнес-операції та інтерпретує словосполучення у процесі діалогу агентів. Для цього визначено набір операторів обробки тексту, необхідних для інтерпретації. Формальна модель інтерпретації словосполучень може застосуватися в процесі навчання b-агента будь-якої ролі, а також й у процесі його функціонування сумісно з людиною та застосовуватись для будь-якої мови без використання граматичного аналізу. Для розробки інформаційної технології формування компетенцій агентів у багатоагентній системі запропоновано модель спеціалізованого сервісу організаційно-технічної системи, яка на відміну від існуючих заснована на використанні інтелектуального агента, і включає модель агента, модель компетенції агента, комплекс моделей інтерпретації природномовних словосполучень і базу знань, що дозволяє будувати контрольовану багатоагентну систему для виконання бізнес-процесів, яка швидко адаптується до нових бізнес-операцій. Запропоновано комплекс моделей формування компетенції інтелектуального агента, якій на відміну від існуючих містить модель анкетної мови, концептуальну та формальну модель інтерпретації словосполучень, модель визначення найзначущих аспектів бізнес-операції та базу знань, що дозволяє швидко формувати різні компетенції агентів у діалозі між користувачем та агентом з мінімальним використанням мов програмування.