Математическое моделирование отношений агентов организационной системы

В статье рассмотрены основные типы отношений (конфликт, содействие и независимость) активных агентов, проявление которых возможно при их взаимодействии в организационной системе. Под активностью агента понимается возможность самостоятельного целеполагания, в соответствии с которым им осуществляется выбор действий и его недобросовестное поведение. Для характеристики активных агентов введено понятие функция полезности, которая определяет выбор агентом действий, позволяющих его полезность сделать максимальной. Как правило, это прибыль. Приведена математическая формализация отношений активных агентов для варианта достижения общей цели организационной системы, а также с учетом достижения локальных целей активными агентами. Для описания взаимодействия активных агентов в процессе достижения общей цели предложена матрица состояния организационной системы, позволяющая выявить существующие ядра конфликта, независимости и содействия между активными агентами. Элементами матрицы являются количественные оценки множества отношений агентов. Для определения количественных оценок множества отношений агентов разработан алгоритм, основанный на вычислении относительной невязки функций полезности, позволяющий определить характер и степень отношений агентов. Предложена авторская классификация отношений агентов по степени их проявления. Приведен пример, иллюстрирующий практическую реализацию алгоритма.

1. Wieviorka M. Social conflict. Current Sociology. 2013;61(5-6):696–713. https://doi.org/10.1177/0011392113499487

2. Liu J., Yu C., Li C., Han J. Cooperation or Conflict in Doctor-Patient Relationship? An Analysis From the Perspective of Evolutionary Game. IEEE Access. 2020;8:42898–42908. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2977385

3. Basile C., Cappadonia A., Lioy A. Algebraic Models to Detect and Solve Policy Conflicts. In: Computer Network Security: Fourth International Conference on Mathematical Methods, Models and Architectures for Computer Network Security, MMM-ACNS 2007: Proceedings, 13–15 September 2007, Saint Petersburg, Russia. Heidelberg: Springer Berlin; 2007. pp. 242–247. https://doi.org/10.1007/978-3-540-73986-9_20

4. Deja R. Conflict Analysis. In: Rough Set Methods and Applications: New Developments in Knowledge Discovery in Information Systems. Heidelberg: Physica; 2000. pp. 491–519. https://doi.org/10.1007/978-3-7908-1840-6_9

5. Ismaili S., Fidanova S. Application of Intuitionistic Fuzzy Sets for Conflict Resolution Modeling and Agent Based Simulation. International Journal BIOautomation. 2019;23(2):175–184. https://doi.org/10.7546/ijba.2019.23.2.000544

6. Skowron A., Ramanna S., Peters J.F. Conflict Analysis and Information Systems: A Rough Set Approach. In: Rough Sets and Knowledge Technology: First International Conference, RSKT 2006: Proceedings, 24–26 July 2006, Chongquing, China. Berlin, Heidelberg: Springer; 2006. pp. 233–240. https://doi.org/10.1007/11795131_34

7. Сысоев Д.В. Методы анализа канонических корреляционных плеяд в отношениях конфликта в социальных группах. Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2020;(4):9–14.

8. Хвостов А.А., Журавлев А.А., Журавлев Е.А., Сысоев Д.В. Математическая модель динамики конфликта на основе Марковской цепи. Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. 2019;(3 4):30–35.

9. Burkov V.N., Enaleev A.K., Korgin N.A. Incentive Compatibility and Strategy-Proofness of Mechanisms of Organizational Behavior Control: Retrospective, State of the Art, and Prospects of Theoretical Research. Automation and Remote Control. 2021;82(7):1119–1143. https://doi.org/10.1134/S0005117921070018

10. Бурков В.Н., Буркова И.В., Даулбаева З.М., Ходунов А.М. Механизмы стимулирования при разных типах поведения агентов. В сборнике: Управление развитием крупномасштабных систем MLSD’2019: Материалы двенадцатой международной конференции, 01–03 октября 2019 года, Москва, Россия. Москва: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук; 2019. С. 1184. https://doi.org/10.25728/mlsd.2019.1.1184

11. Баркалов С.А., Курочка П.Н., Маилян Л.Д., Серебрякова Е.А. Оптимизационные модели – инструмент системного моделирования. Москва: ООО «Кредо»; 2023. 522 с.

12. Сысоев В.В. Конфликт. Сотрудничество. Независимость: Системное взаимодействие в структурно-параметрическом представлении. Москва: Московская академия экономики и права; 1999. 151 с.