Koncepcja generatora DSS dla systemw agentowych rynku elektronicznego

Pełen tekst

(1)KONCEPCJA GENERATORA DSS DLA SYSTEMÓW AGENTOWYCH RYNKU ELEKTRONICZNEGO RYSZARD BUDZISKI JAROSŁAW BECKER Politechnika Szczeci ska ANETA BECKER Akademia Rolnicza w Szczecinie. Streszczenie W artykule zaprezentowano koncepcj budowy generatora DSS (ang. Decision Suport Systems) na potrzeby inteligentnych agentów programowalnych rynku elektronicznego. Do skonstruowania „standaryzowanych zada WPL” zwizanych z wyborem najlepszych ofert zastosowano formuł modelow. Poprawnie zdefiniowane i zweryfikowane zadanie stanowi punkt wyjcia do automatycznego generowania rzeczywistej postaci modeli matematycznych (motoru decyzyjnego agenta), odpowiednich struktur informacyjnych i szablonów formularzy dla komunikacji z agentem programowym (definiowanie warunków ograniczajcych i preferencji wyboru oraz parametrów zgłaszanych wniosków ofertowych). Słowa kluczowe: generator DSS, inteligentne agenty, wybór najlepszych ofert 1. Wstp Rozwój Internetu spowodował wzrost liczby dostpnych informacji wykorzystywanych przez dynamicznie rozrastajcy si e-biznes. W konsekwencji klienci poszukujcy dostawców konkretnego produktu oraz przedsibiorstwa chcce nawiza współprac z partnerami, przy u yciu ogólnodostpnych wyszukiwarek, napotykaj na zbyt du liczb mo liwych odpowiedzi (tzw. linków), z których tylko zaledwie kilka rzeczywicie spełnia po dane kryteria. Do rozwizania (midzy innymi) tego typu problemu zastosowano programy nazywane inteligentnymi agentami (ang. intelligence agent)[1]. Termin inteligentny agent obejmuje zarówno proste makra, w których u ytkownik okrela tylko kilka najistotniejszych parametrów oraz programy pełnice rol prawdziwych agentów posiadajcych zdolnoci uczenia si i wykorzystujcych sztuczn inteligencj. Agenty mog zautomatyzowa powtarzajce si zadania, zapamitywa rzeczy, które ulatuj ludzkiej pamici, inteligentnie podsumowywa zło one dane oraz uczy si od u ytkownika, a nawet czyni mu pewne sugestie.[2] Jedna z definicji inteligentnego agenta mówi, e jest to oprogramowanie, które asystuje ludziom i funkcjonuje w ich imieniu. Jego praca polega na wykonywaniu zada , które człowiek mógłby zrobi sam, ale powierza je agentowi. W systemie rynku elektronicznego funkcjonuj ju prototypy handlowych agentów programowych (elektronicznych poredników handlowych), które reprezentuj interesy sprzedajcych lub kupujcych. Przemierzaj Internet w poszukiwaniu danych produktów o okrelonej cenie oraz automatycznie je zamawiaj, wykorzystujc do tego numery kart kredytowych. Ich funkcjonalno, jako przedmiot wielu bada in yniersko-.

(2) 14. Ryszard Budziski, Jarosław Becker, Aneta Becker Koncepcja generatora DSS dla systemów agentowych rynku elektronicznego. naukowych[3], zmierza w kierunku pełnej automatyzacji negocjacji handlowych, które maj zaowocowa wiksz liczb zawieranych transakcji. Celem artykułu jest zaprezentowanie koncepcji systemu generujcego motor decyzyjny (generatora DSS) dla inteligentnych agentów programowych, których przeznaczeniem jest realizacja zada zwizanych z wyborem oferty lub zbioru ofert najlepszych z punktu widzenia preferencji dysponenta rodków finansowych (zleceniodawcy agenta programowego). 2. Znaczenie inteligentnych agentów programowych Inteligentne agenty s programami, które pozwalaj u ytkownikowi na du e oszczdnoci czasu i pienidzy powiconych na przeszukiwanie Internetu. W odró nieniu od standardowych wyszukiwarek, które po wpisaniu słów kluczowych zwracaj list odnoników prowadzcych do dokumentów zawierajcych dane słowa, agent sprawdza te dokumenty i gromadzi potrzebne dane bez adnej interwencji u ytkownika. Drug zalet, pozwalajc na redukcj kosztów, jest samodzielno agenta, co oznacza, e u ytkownik loguje si do sieci, zleca zadanie agentowi, po czym mo e si wylogowa. Program sam przeszukuje zasoby sieci, a zebrane informacje mo e przesła na podany adres e-mail − u ytkownik musi je jedynie póniej odebra, bez koniecznoci pozostawania on-line w trakcie działania agenta. Wymienione zalety agentów, poparte dodatkowo bardzo przyjaznymi i prostymi w obsłudze interfejsami tych programów, powoduj bardzo szybko wzrastajc popularno tego nowego rozwizania w zastosowaniach midzy innymi e-biznesu. Głównym odbiorc (i propagatorem) idei inteligentnych agentów s organizacje wirtualne (ang. virtual organizations), którym zale y na mobilnej komunikacji internetowej w biznesie. W literaturze przedmiotu agenty definiowane s jako pół-niezale ne programy komputerowe, które w sposób inteligentny asystuj u ytkownikowi przy pracy z aplikacjami komputerowymi. Wykorzystuj one tak e techniki sztucznej inteligencji, pomagajc eksploatatorowi w codziennych zadaniach, takich jak: odbieranie poczty elektronicznej, zarzdzaniem kalendarzem czy wyszukiwanie danych. Ponadto dysponuj zdolnociami uczenia si poprzez przykłady, przez co z czasem poprawiaj swoje działanie.[4] Agenty posiadaj nastpujce cechy: • autonomiczno, która wynika z tego, e działaj one bez bezporedniej interwencji człowieka lub innych programów oraz maj zdolno kontroli wykonywanych przez siebie działa. i swojego stanu wewntrznego, • zdolno komunikowania, która polega na tym, e wchodz w interakcje z innymi agentami lub człowiekiem przez pewien jzyk komunikacji, • zdolno reakcji, czyli umiejtno okrelenia przez agentów otoczenia (u ytkownika, Internet, inne agenty lub kombinacj tych elementów) i reagowania na jego zmiany, • aktywno przejawiajca si posiadaniem zdolnoci osigania celu przez przejcie inicjatywy.[5] Ponadto w swojej pracy V. Galant i M. Paprzycki [6] wymienili pewien zbiór cech przypisywanych agentom i systemom agentowym, który znacznie poszerza wymienione ju własnoci, np. o umiejtno: uczenia si, przewidywania, rozumowania, przemieszczania si. Zarówno teoria jak i praktyka nie wypracowały wspólnej, jednoznacznej definicji inteligentnych agentów programowalnych. Jest to obszar, który w dalszym cigu ewoluuje i rozszerza zakres znaczeniowy..

(3) POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 8, 2007. 15. Agentów programowych mo na zlokalizowa w szerokiej palecie projektów badawczych oraz we wstpnych próbach implementacji, a tak e w praktycznych działaniach. Ogólnie sfer istniejcych zastosowa agentów mo na podzieli na obszary, w których agenty s wykorzystywane: jako narzdzia personalizacji, zwizane z tworzeniem oprogramowania dla systemów rozproszonych (szczególnie w powizaniu z Internetem) i do modelowania systemów zło onych.[7] W przypadku zarzdzania informacj agenci s wykorzystywani do: • wspomagania u ytkownika poprzez inteligentne doradzanie u ytkownikowi systemu (np. animowani doradcy w bankowoci elektronicznej, stronach WWW lub w sklepach internetowych), • zarzdzania poczt elektroniczn (np. sortowanie folderów poczty, nadawanie priorytetów, automatyczne odpowiedzi na rutynowe pytania), • zarzdzania organizacj dnia u ytkownika, w tego rodzaju działaniach mog bra udział agenci reprezentujcy ró nych uczestników np. planowanego spotkania, • indywidualnego dostarczania informacji poprzez filtrowanie informacji i dostarczanie tylko kompletnych, wymaganych i potrzebnych zasobów; agenci tego typu mog współpracowa z agentami: poszukujcymi i przegldajcymi, • monitorowania i administrowania, przykładem agenta monitorujcego jest agent ledzcy ceny akcji i informujcy u ytkownika w momencie wystpienia oczekiwanego zdarzenia, z kolei agent zarzdzajcy nie tylko obserwuje ceny akcji ale w odpowiednim momencie dokonuje ich zakupu lub sprzeda y. Według M. Paprzyckiego [3] rola agentów w systemach rozproszonych koncentruje si na: • poszukiwaniu sprecyzowanej informacji na podstawie okrelonej sekwencji słów kluczowych lub te pyta zadawanych w jzyku naturalnym; ten typ agenta mo e by wywołany lub wydelegowany przez agenta osobistego; • przeszukiwaniu Internetu w celu uzyskania informacji przydatnej dla u ytkownika; w tym przypadku agent równie mo e by wywołany lub wydelegowany przez agenta osobistego; • zwizku z e-biznesem i m-biznesem; zadania agentów zwizane s z ró norodnymi funkcjami systemów handlu elektronicznego polegajce np. na poszukiwaniu najlepszej ceny towaru, negocjowaniu ceny zakupów, zarzdzaniu zawartoci magazynów; • zarzdzaniu sieci; w tym przypadku rola agentów polega na wykonywaniu zada zwizanych z administrowaniem komputerami połczonymi w sie, przykładem takiej działalnoci mo e by zarzdzanie aktualizacj oprogramowania, wykrywanie zagro e lub optymalizacja przepływu informacji. Wykorzystywanie agentów w procesie kształtowania zjawisk zło onych polega na zastosowaniu ich do modelowania: • zachowania w czasie negocjacji cenowych; agenci reprezentuj ró norodne strategie składania zlece i u ywani s jako narzdzia wspomagajce modelowanie rzeczywistych zachowa. uczestników licytacji; • procesu zarzdzania produkcj, a właciwie opracowanie skutecznych strategii zarzdzania kompleksow struktur przedsibiorstwa. Mo na spotka tak e propozycje zastosowania agentów do modelowania skomplikowanych procesów społecznych i biologicznych..

(4) 16. Ryszard Budziski, Jarosław Becker, Aneta Becker Koncepcja generatora DSS dla systemów agentowych rynku elektronicznego. 3. Idea generatora DSS dla inteligentnego agenta programowego Ogólnie agent handlowy (kupujcy lub sprzedajcy) składa si z trzech modułów, które działaj współbie nie i porozumiewaj si wzajemnie przez wewntrzn wymian komunikatów. 1. Moduł komunikacyjny agenta handlowego jest odpowiedzialny za współdziałanie agenta z jego rodowiskiem tj. innymi agentami i u ytkownikiem. Moduł ten wysyła i odbiera komunikaty, podczas gdy wewntrznie współdziała z modułem koordynacji. Jego funkcjonalno sprowadza si do konwersji i kolejkowania odbieranych i wysyłanych komunikatów. 2. Moduł koordynacyjny współdziała z pozostałymi dwoma modułami: komunikacji i podejmowania decyzji oraz baz danych, która przechowuje midzy innymi zapisy dotyczce specyfikacji produktów, informacje o potencjalnych klientach, preferencje kupujcego itp. Moduł ten nadzoruje zadania wykonywane przez pozostałe moduły, realizujc w ten sposób cele agenta. 3. Moduł podejmowania decyzji składa si z: mechanizmu wnioskowania i bazy wiedzy, która najczciej ma posta biblioteki strategii handlowych dotyczcych ofert. Problem budowy generatora DSS na potrzeby inteligentnych agentów programowalnych rynku elektronicznego zwizany jest przede wszystkim z algorytmizacj odpowiedniej formuły modelowej konstruowania „standaryzowanych zada WPL” zwizanych z wyborem ofert najlepszych. Poprawnie zdefiniowane i zweryfikowane zadanie stanowi punkt wyjcia do automatycznego generowania rzeczywistej postaci modeli matematycznych (motor decyzyjny agenta), odpowiednich struktur informacyjnych i szablonów formularzy dla komunikacji z agentem programowym (definiowanie warunków ograniczajcych i preferencji wyboru oraz parametrów zgłaszanych wniosków ofertowych). W praktyce, podstawowym problemem sprawnego wykorzystania modeli WPL jest ich poprawna budowa i mo liwo wielokrotnego wykorzystywania. U ytkownicy, którym nie s znane zasady pracy w tego rodzaju strukturach nie bd akceptowali nawet najlepszych rozwiza przedstawianych przez projektantów (naukowców). Zatem, istnieje potrzeba konstruowania wyspecjalizowanych systemów informatyczny klasy DSS, które w sposób samodzielny – na podstawie zgłaszanych wniosków ofertowych – bd generowały zadania WPL i przeprowadzały wszystkie konieczne procedury optymalizacyjne. Wzorujc si na opublikowanym przez R. Budzi skiego i J. Beckera [8] systemie podziału funduszy na inwestycje (dotacje), proces komunikacji u ytkowników z inteligentnym agentem programowym mo na sprowadzi do wypełnienia okrelonych formatek wejcia (formularzy). Po stronie organizatora – instytucji odpowiedzialnej za rozdział rodków z odpowiednich funduszy strukturalnych – wprowadza si globalne warunki finansowania oraz precyzuje konkretne rygory przyznania dopłat. W kolejnym kroku definiuje si zbiór kryteriów oceny wniosków i w formie dialogu procedury AHP [9] okrela si ich preferencje. W efekcie wprowadzenia wszystkich informacji zostaje zdefiniowany szablon (rygory walidacji) dla wprowadzania danych przez wnioskodawców. Po wprowadzeniu tych danych (wniosków o dotacje), w kroku trzecim automatycznie budowany jest wielokryterialny model matematyczny. Nastpnie, wykonywane s obliczenia optymalizacyjne i wielokierunkowo edytowane wyniki rozwizania decyzyjnego. Trzeba przy tym podkreli, e organizacj rozwiza decyzyjnych zorganizowano w taki sposób, aby po przeprowadzeniu oblicze , zwrotnie dostarczy u ytkownikowi jego wniosek wraz z wynikami rozwizania pozytywnego. W przypadku uzyskania wyniku negatywnego – wniosek „nie wszedł” do puli.

(5) POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 8, 2007. 17. dotacyjnej – u ytkownik otrzymuje komentarz z towarzyszcej optymalizacji metody DEA (ang. Data Envelopment Analysis). Najogólniej metoda ta informuje, jakie mankamenty posiada niazaakceptowany wniosek. W procedurze dialogowego postpowania przetargowego ma to istotne znaczenie; bowiem wiadomo, co nale y poprawi w nastpnym zgłoszeniu.. Rys. 1. Schemat przetwarzania danych w informatycznym systemie wyboru zbioru najlepszych wariantów (na przykładzie wniosków o dotacje, ródło: [8]).

(6) 18. Ryszard Budziski, Jarosław Becker, Aneta Becker Koncepcja generatora DSS dla systemów agentowych rynku elektronicznego. Uzyskane, w toku prac badawczych nad systemem wyboru najlepszych wniosków, rozwizania metodyczne posłu yły do budowy algorytmu automatycznego konstruktora systemów DSS. Jego podstawowym zadaniem jest generowanie systemów DSS dla całej gamy problemów decyzyjnych zwizanych z wyborem oferty lub zbioru ofert najlepszych z punktu widzenia preferencji dysponenta rodków finansowych. Nale y pamita, e z jednej strony skala problemu wyboru decyzji mo e by ogromna. Na przykład, gdy dotyczy podziału funduszy z Unii Europejskiej przyznawanych organizacjom (np. gminom) w formie dotacji potrzebnych na realizacj okrelonych inwestycji gospodarczych. Z drugiej strony mo e odnosi si do organizacji przetargu na zakup usługi lub produktu (np. samochodu, komputera, kredytu, ubezpieczenia itd.) przez podmioty prawne lub osoby fizyczne. Generator DSS składa si z piciu głównych elementów (Rys. 2): 1) kreatora szablonu zadania decyzyjnego, 2) edytora wartoci parametrów modelu (dla celów weryfikacji), 3) metabazy i bazy danych modelu, 4) modułu testujcego poprawno modelu z wykorzystaniem motoru optymalizacyjnego Solver), 5) automatycznego konstruktora systemu DSS. Proces konstruowania zadania wyboru najlepszej oferty (bd jej okrelonej liczby) w generatorze DSS mo na podzieli na trzy etapy. 1. Sformułowanie problemu przez inicjatora sesji (dysponenta rodków finansowych). W etapie tym nale y okreli zmienne, zale noci oraz opisa metadane modelu matematycznego w szablonie generatora DSS według nastpujcej kolejnoci. A. Blok decyzji – okrelenie zmiennych decyzyjnych opisujcych pojedyncz ofert (atrybuty obiektu, który jest przedmiotem wyboru). B. Blok oferty – wprowadzenie ogranicze i parametrów indywidualnych (stałych lub zmiennych) oferty. C. Blok wspólnych bilansów – ustalenie wspólnych ogranicze i parametrów (stałych lub zmiennych) dla wszystkich rywalizujcych ofert. D. Blok kryteriów – okrelenie w zapisie funkcji u ytecznoci celów czstkowych wraz z parametryzacj preferencji decydenta lub sprowadzeniem ich do postaci ogranicze. progowych (w celu wymuszenia na układzie konkretnych wartoci docelowych). 2. Praktyczna weryfikacja (test) poprawnoci modelu matematycznego przeprowadzona w odpowiedniej kolejnoci: na jednym, dwóch lub trzech wnioskach ofertowych. 3. Uruchomienie automatycznego konstruktora, który generuje wyspecjalizowany system DSS: A. jako w pełni funkcjonalny serwis internetowy oferowany na platformie handlowej lub B. w postaci modułu decyzyjnego i schematów komunikacji dla inteligentnego agenta programowego. W pierwszym przypadku trzeciego etapu (3.A.) generator DSS zakłada na serwerze wymagane struktury informacyjne (tabele), nastpnie zapisuje opracowany szablon modelu matematycznego i dołcza niezbdne biblioteki oprogramowania (motor optymalizacyjny, zbiór metod i skryptów sterujcych) w ostatniej fazie automatycznie konstruuje: • formularz warunków wyboru (dla dysponenta rodków – inicjatora sesji) zwizany z definiowaniem zbioru kryteriów oceny wniosków oraz okreleniem ich preferencji (dialog procedury AHP), • oraz formularz wniosku ofertowego (dla potencjalnych graczy)..

(7) POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 8, 2007. 19. Rys. 2. Idea generatora DSS W drugim przypadku trzeciego etapu (3.B.) rozwizania zweryfikowane podczas prac nad prototypem generatora DSS mog stanowi zasadniczy algorytm budowy inteligentnego agenta programowego. Zakłada si, e wygenerowany i odpowiednio zainstalowany motor decyzyjny umo liwi agentowi: negocjowanie warunków, szeregowanie uczestników przetargu, wyjanianie przyczyny zajmowanej pozycji i wyłanianie potencjalnego zwycizc (lub ich grup). Mechanizm wyboru opiera si bdzie na zasadzie konfrontacji wniosków ofertowych z preferencjami decydenta (dysponenta rodków finansowych, inicjatora przetargu) w układzie wielu kryteriów. 4. Zakoczenie Przypuszcza si, e Internetowi agenci bd reprezentowali przedsibiorstwa na wielkim, ogólnowiatowym rynku elektronicznym. Natomiast zastosowane w nich metody sztucznej inteligencji do wyszukiwania i przetwarzania danych bd wzmacnia mo liwoci samodzielnego.

(8) 20. Ryszard Budziski, Jarosław Becker, Aneta Becker Koncepcja generatora DSS dla systemów agentowych rynku elektronicznego. funkcjonowania. Dotyczy to przede wszystkim nowych narzdzi wyszukiwania danych w Internecie (ang. Internet-based data meting) oraz inteligentnych algorytmów negocjacyjnych (ang. negotiation intelligence algorithms). Przez to liczba przeprowadzanych transakcji znacznie wzronie, poniewa agenci bd aktywnie poszukiwa nowych partnerów do współpracy (i rynków zbytu) w całej sieci. Obecnie mo na wyspecyfikowa obszary, w których efektywnie działaj inteligentne agenty. Elektroniczni agenci lokacyjni i maszyny przegldaj strony WWW, pozwalajce na uzyskiwanie odpowiedzi na najczciej zadawane pytania (ang. FAQ Agents). Funkcjonuj równie elektroniczni porednicy handlowi oraz agenci pocztowi, którzy powiadamiaj i czytaj poczt elektroniczn (przypominaj o zdarzeniach z kalendarza i odczytuj zaznaczone informacje). Działaj agenci poszukujcy odbiorców, zbierajcy i odczytujcy informacje: z giełdy, serwisów pogodowych i wybranych stron WWW (np. ostatnie wiadomoci). Przykładowo, zastosowane po raz pierwszy przez firm General Magic agenci s w stanie reprezentowa interesy sprzedajcych i kupujcych. Oznacza to, e mog spotyka si w sieci i zawiera midzy sob transakcje, a tak e przemierza Internet w poszukiwaniu danych produktów o okrelonej cenie, a nawet automatycznie je zamawia, wykorzystujc do tego numery kart kredytowych.. Bibliografia 1. 2. 3. 4.. 5.. 6. 7. 8. 9.. Do O., March E., Rich J., Wolff T.: Intelligent Agents & The Internet: Effects On Electronic Commerce and Marketing (http://bold.coba.unr.edu/Tara/paper.html). Cunningham P., Green S., Hurstv L., Nangle B., Evans R., Somers F.: Software Agents: A review, 27 May 1997 (https://www.cs.tcd.ie/research_groups/aig/iag/toplevel2.html) Paprzycki M.: Agenci programowi jako metodologia tworzenia oprogramowania, Artykuł opublikowany w portalu e-Informatyka.pl (http://www.e-informatyka.pl). Jansen J.: Using an Intelligent Agent to Enhance Search Engine Performance, „Firstmonday” Peer-Reviewed Journl on the Internet, Vol.2 No.3 - March 3rd. 1997 (http://www.firstmonday.org/issues/issue2_3/jansen/index.html) Franklin S., Graesser A.: Is it an Agent, or just a Program?: A Taxonomy for Autonomous Agents, Proceedings of the Third International Workshop on Agent Theories, Architectures, and Languages, Springer-Verlag, 1996 (http://www.msci.memphis.edu/~franklin/AgentProg.html) Galant V., Paprzycki M.: Agent nie tylko u Twoich drzwi, Gazeta "Praca dla Informatyków" nr 26, 2001 oraz Gazeta IT nr 9, 2005 (http://www.gazeta-it.pl/archiwum/26/agent.html) Cetnarowicz K.: Wykrywanie zagro e w systemach wieloagentowych, Internet 2004. Budzi ski R., Becker J.: Przetargi publiczne w aukcjach elektronicznych czasu rzeczywistego, seria „Badania Systemowe”, wydawca IBS PAN, Warszawa 2006. Brooking A.: Intellectual capital, International Thomson Business Press 1998..

(9) POLSKIE STOWARZYSZENIE ZARZDZANIA WIEDZ Seria: Studia i Materiały, nr 8, 2007. 21. DSS GENERATOR CONCEPT FOR AGENT SYSTEMS OF THE ELECTRONIC MARKET Summary The article deals with the concept of building of generator DSS (Decision Suport Systems) for intelligent programmable agents of the electronic market. For building “standardized MLP task” in the issue of selecting the best offers, a model formula was applied. Correctly defined task is starting point for automatic generation (building) of decisional module contents: real mathematical models (the basis of decisionmaking engine for agents), information structures (files of system) and form templates to be used in communication with programmable agent (defining limiting conditions, decision-maker’s preferences and proposals parameters). Keywords: operations research, decision support systems (DSS), generator DSS, intelligent agents in computer science, auction tender systems.. RYSZARD BUDZISKI e-mail: rbudzinski@wi.ps.pl Politechnika Szczeci ska, Wydział Informatyki, Instytut Systemów Informatycznych, ul. ołnierska 49, 71-210 Szczecin ANETA BECKER e-mail: abecker@orange.pl Akademia Rolnicza w Szczecinie Katedra Statystyki Matematycznej ul. Monte Cassino 16, 70-466 Szczecin JAROSŁAW BECKER e-mail: jbecker@wi.ps.pl Politechnika Szczeci ska, Wydział Informatyki, Instytut Systemów Informatycznych, ul. ołnierska 49, 71-210 Szczecin.

(10)