В статье описана архитектура системы домашней автоматизации. Система состоит из двух частей: централизованной, представляющей решение линейных задач и являющейся регулярной сервисной частью, и мультиагентной, отмеченной сингулярной сервисной частью. Для описания поведения элементов регулярной сервисной части вводится понятие служб. Данные службы разделены на три вида: службы конечных пользователей, которые непосредственно обеспечивают комфорт для жителей, промежуточные службы, которые управляют накоплением энергии, и вспомогательные службы, которые производят электроэнергию для промежуточных и конечных пользователей. Для решения проблем, связанных с неопределенностью, предлагается трехслойная архитектура мультиагентной подсистемы: локальный слой, реактивный слой и упреждающий слой. Так же обозначены временные и постоянные службы, и соответствующие им агенты подсистемы для описания поведения в реактивных и упреждающих механизмах. Агенты реактивного механизма ведут себя в соответствии с процессом стимул-реакция с возможностью коммуникации. Роль такого агента заключается в контролировании своего уровня удовлетворенности. Если критический уровень удовлетворенности достигнут, агент инициализирует запуск процесса обмена сообщениями. Основной принцип работы упреждающего механизма состоит в том, чтобы разделить проблему на независимые подзадачи. Решение вычисляет прогнозируемый план для каждой подзадачи с использованием алгоритма имитации отжига.
1. Kaushik Chowdhury, Dave Cavalcanti, Tommaso Mazza, Chittabrata Ghosh. Modeling and Simulation of Smart and Green Computing Systems. IEEE Computer Society.2012;9(45)
2. Svanes D. Context-Aware Technology: A Phenomenological Perspective. Human Computer Interation, Special issue on context-aware computing. Lawrence Erlbaum Associates.2001;1
3. Oliveira G. D., Jacomino M., Ploix D. L. H. S., Optimal power control for smart homes, in: 18th IFAC World Congress, Milan, Italy.2011;1.
4. Abras S., Ploix S., Pesty S., Jacomino M., A multi-agent home automation approach for power management, in: Proceedings of the 1st IFAC Workshop on Convergence of Information Technologies and Control Methods with Power Plants and Power Systems, Cluj-Napoca, Romania.2017;1:51-53.
5. Lucidarme P., Simonin O., Li´egeois A., Implementation and evaluation of a satisfaction/ altruism based architecture for multi-robot systems, in: IEEE International Conference on Robotics and Automation. 794 Hussein Joumaa et al. / Energy Procedia 6.2011;1:786–794
6. Cintuglu M.H. and Mohammed O. A., “Simulation of digitalized power system using pmu and intelligent control,” in Proc. IEEE Industry. Applications Society Annual Meeting.2013;1:1-8
7. Sun Q., Yu W., Kochurov N., Hao Q., and Hu F., “A multi-agent-based intelligent sensor and actuator network design for smart house and home automation,” Journal of Sensor and Actuator Networks.2013;1:557–588
8. Siddiqui U. and et al., “Elastic jade: Dynamically scalable multi agents using cloud resources,” in Proc. Second Int Cloud and Green Computing (CGC) Conf. 2012;2:267-172
9. Abras S., Pesty S., Ploix S., Jacomino M., Advantages of mas for the resolution of a power management problem in smart homes, PAAMS10.2010
10. Britz J., Frey J., and Alexandersson J., “Bridging the gap between smart home and agents,” in Proc. Int Intelligent Environments (IE) Conf, 2014;1:31–38
11. Wacks K., The impact of home automation on power electronics, in: Applied Power Electronics Conference and Exposition.2018
Диденко Сергей Сергеевич
Воронежский Государственный Технический Университет
Воронеж, Российская Федерация
