Математическая формализация конфликта агентов при достижении локальных целей

В статье приведена математическая формализация конфликтного взаимодействия активных агентов, ориентированных на достижение своих локальных целей в процессе достижения общей цели организационной системы. Конфликт рассматривается как столкновение активных агентов из-за одного ресурса, обладание которым позволит достичь локальной цели. Представлены три вида отношений активного агента к данному ресурсу (обладание, безразличие, противодействие) с учетом их полезности в достижении локальной цели. Математически конфликт между агентами определяется установлением связей между элементами множества активных агентов с элементами множества ресурсов, из-за которых возник конфликт. Предложен алгоритм оценки взаимного воздействия активных агентов из-за ресурса в ядре конфликта, основанный на построении двудольного графа «активный агент – ресурс» и графа конфликта в организационной системе. Веса дуг двудольного графа определяются как величины функций полезности ресурса, из-за которого возник конфликт в достижении локальных целей активными агентами. Реализация алгоритма позволяет получить оценку степени столкновения активных агентов из-за одного ресурса и оценку взаимодействия активных агентов в ядре конфликта. Приведен пример выполнения 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. 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

4. 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

5. 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.

6. 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.

7. 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

8. 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

9. Россихина Л.В., Бецков А.В., Макаров В.Ф., Кондратьев В.Д. Математическое моделирование отношений агентов организационной системы. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2024;12(4). https://doi.org/10.26102/2310-6018/2024.47.4.001

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