Самоорганизующееся B2B-предприятие распределенной фотограмметрической обработки изображений местности в ЕТРИС
Ключевые слова:
данные дистанционного зондирования Земли из космоса, фотограмметрическая обработка изображений местности, B2B-предприятиеАннотация
Рассмотрен подход к динамическому формированию (корректировке) расписаний распределенной фотограмметрической обработки изображений местности в сети наземных центров из состава Единой территориально-распределенной информационной системы приема и обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса. Имея целью наиболее полное удовлетворение требований потребителей к материалам космической съемки необходимых территорий, подход предусматривает формирование самоорганизующегося B2B-предприятия в указанной сети, обеспечивающего привлечение информационных, программных и аппаратных ресурсов наземных центров различной ведомственной и иной принадлежности для фотограмметрической обработки любого из поступивших в Единую территориально-распределенную информационную систему изображений местности. Показано, что поиск в узлах B2B-предприятия и заимствование требуемых ресурсов позволит наземным центрам гибко масштабировать физические и виртуальные средства фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования Земли, оперативно формировать их локальные структурно-функциональные организации в зависимости от текущих свойств потока заявок потребителей на получение данных дистанционного зондирования Земли в Единой территориально-распределенной информационной системе, характеристик потока материалов съемки местности от орбитальных средств мониторинга, а также учесть изобразительные и измерительные свойства изображений местности, подлежащих фотограмметрической обработке. Предложен способ усечения множества потенциальных исполнителей заявки в соответствии с имеющимися семантическими и другими ограничениями на состав искомого множества исполнителей. Также предложены механизмы стимулирования наземных центров к предоставлению простаивающих ресурсов узлам B2B-предприятия. Их основой является возможность получения денежного или иного вознаграждения того или иного наземного центра за участие в распределенном обслуживании заявки. Развитие известной модели самоорганизующегося B2B-предприятия формирует условия для более эффективной организации обслуживания потока заявок в Единой территориально-распределенной информационной системе за счет привлечения незадействованных программных, информационных и аппаратных ресурсов наземных центров различной ведомственной принадлежности.
Литература
2. Лошкарев П. А. и др. Развитие ЕТРИС ДЗЗ с применением облачных технологий // Геоматика. 2013. № 4. С. 22–26.
3. Шуклин И.И., Ющенко С.П. Концептуальная модель системы распределённой фотограмметрической обработки данных дистанционного зондирования Земли из космоса // Телекоммуникации. 2018. № 12. С. 24–35.
4. Бек М.А. Маркетинг В2В: учебное пособие для вузов // М.: Издательский дом ГУ ВШЭ. 2008. 327 с.
5. Krolikowski R., Kopys M., Jedruch W. Self-Organization in Multi-agent systems Based on examples of Modeling economic relationships between agents // Frontiers in Robotics and AI. 2016. vol. 3. pp. 41.
6. Ichinose G., Sayama H. Invasion of cooperation in scale-free networks: Accumulated versus average payoffs // Artificial Life. 2017. vol. 23(1). pp. 25–33.
7. Городецкий В.И., Карсаев О.В., Самойлов В.В., Серебряков С.В. Агентская платформа для повсеместных вычислений // Информационные технологии и вычислительные системы. 2008. № 4. С. 51–69.
8. Городецкий В.И. Многоагентная самоорганизация в b2b сетях // Материалы XII Всероссийского совещания по проблемам управления (ВСПУ-2014). 2014. С. 8954–8966.
9. Foerster J., Assael I.A., De Freitas N., Whiteson S. Learning to communicate with deep multi-agent reinforcement learning // Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. pp. 2137–2145.
10. Ризванов Д.А., Юсупова Н.И. Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении ресурсами сложных систем на основе многоагентного подхода // Онтология проектирования. 2015. Т. 5. №3(17). С. 297–312.
11. Adami C., Schossau J., Hintze A. Evolutionary game theory using agent-based methods // Physics of Life Reviews. 2016. vol. 19. pp. 1–26.
12. Hegselmann R. Thomas C. Sakoda S., Sakoda J. The intellectual, technical, and social history of a model // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2017. vol. 20(3). 15 p.
13. Шуклин И.И., Ющенко С.П. Формализация задачи распределённой фотограмметрической обработки изображений местности в сети наземных центров приёма данных дистанционного зондирования Земли из космоса // Телекоммуникации. 2018. № 6. С. 36–44.
14. Lowe R. et al. Multi-agent actorcritic for mixed cooperative-competitive environments // Advances in Neural Information Processing Systems. 2017. pp. 6379–6390.
15. Алферов В.И. и др. Модели и механизмы управления в самоорганизующихся системах: Монография // Научная книга. 2008. 300 с.
16. Павлов С.Н. Системы искусственного интеллекта // Эль Контент. 2011. T. 1. 176 c.
17. Jaques N. et al. Social influence as intrinsic motivation for multi-agent deep reinforcement learning // International Conference on Machine Learning. 2019. pp. 3040–3049.
18. Atmanspacher H. On Macrostates in Complex Multi-Scale Systems // Entropy. 2016. vol. 18. no. 12. 426 p.
19. Воронин А.Н. Метод многокритериальной оценки и оптимизации иерархических систем // Кибернетика и системный анализ. 2007. № 3. С. 84–92.
20. Аюев Б.И., Ерохин П.М., Паниковская Т.Ю. Применение механизма аукциона для моделирования рынка электроэнергии // Известия Томского политехнического университета. 2005. Т. 308. № 5. С. 176–178.
21. Van Der Laan G., Yang Z. An Ascending Multi-Item Auction with Financially Constrained Bidders // Journal of Mechanism and Institution Design. 2016. № 1. pp. 107–147.
22. Yuan Q. et al. Descending auction model using mari considering the consumer market // EPiC Series in Computing. 2019. vol. 63. pp. 150–159.
23. Einav L., Farronato C., Levin J., Sundaresan N. Auctions versus Posted Prices in Online Markets // Journal of Political Economy. 2018. vol. 126. no. 1. pp. 178–215.
24. Ломкова Е.Н., Эпов А.А. Экономико-математические модели управления производством (теоретические аспекты) // РПК Политехник. 2005. 67 с.
25. Stigum B.P. Econometrics in a formal science of economics // MIT Press. 1990. pp. 392.
26. Лазарев А.А., Гафаров Е.Р. Теория расписаний. Задачи и алгоритмы. Учеб. Пособие // М.: Изд-во МГУ. 2011. 222 с.
27. Зеленцов В.А., Потрясаев С.А. Архитектура и примеры реализации информационной платформы для создания и предоставления тематических сервисов с использованием данных дистанционного зондирования Земли // Труды СПИИРАН. 2017. Вып. 6(55). С. 86–113.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) 2020 Олег Владиславович Карсаев, Игорь Игоревич Шуклин, Сергей Петрович Ющенко
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).