Мультиагентные системы: самоорганизация и развитие

Финансы и статистика
Москва
2022

УДК 004.89
ББК 32.813
       М90

АВТОРЫ:
В.Е. Лихтенштейн, д-р экон. наук, профессор;
В.А. Конявский, д-р техн. наук;
Г.В. Росс, д-р экон. наук, д-р техн. наук, профессор;
В.П. Лось, д-р военных наук, профессор

РЕЦЕНЗЕНТЫ:
М.В. Мельник, д-р экон. наук, профессор;
А.А. Емельянов, д-р экон. наук, профессор

Книга издана при поддержке

РОССИЙСКОГО ГУМАНИТАРНОГО
НАУЧНОГО ФОНДА
(РГНФ)
Проект № 15-02-00620

УДК 004.89
ББК 32.813

Лихтенштейн В.Е., Конявский В.А., Росс Г.В., Лось В.П.
Мультиагентные системы: самоорганизация и развитие. –
М.: Финансы и статистика, 2022. – Режим доступа: https://
finstat.ru/wp-content/uploads/2022/04/Lichtenstein_Multiagentnyesistemy_2022.pdf, ограниченный. – Загл. с экрана. – 264 с.: ил.
ISBN 978-5-00184-066-4
Рассматриваются механизмы, которые наделяют мультиагентные
системы способностью к самоорганизации и развитию, исследуются
проявления этих способностей в системах разной природы: экономике, биологии, робототехнике, защите информации. Показаны способы
управления самоорганизацией и развитием и их применение в разных
областях.
Для представителей законодательной и исполнительной власти, научных работников, аспирантов, студентов и специалистов в области математического моделирования.

© Коллектив авторов, 2018, 2022
© ООО «Издательство «Финансы
ISBN 978-5-00184-066-4
и статистика», 2022

М90

Оглавление

Введение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
6

II.  Самоорганизация и развитие – эмерджентные свойства мультиагентных систем (МАС) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
6

II.  Новые направления применения МАС в экономике, биологии и технике  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
23

ГЛАВА 1. Самоорганизация мультиагентных систем (МАС)  
40

1.1. Современное состояние исследований . . . . . . . . . . . . . . .  
40
1.1.1. Область приложений и нормативные документы  . .  
40
1.1.2. Технология управления ресурсами . . . . . . . . . . . . .  
44

1.2. Специфика МАС – самоорганизация . . . . . . . . . . . . . . .  
49
1.2.1. Интеллект агента . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
49
1.2.2. Набор базовых характеристик агента  . . . . . . . . . . .  
52

1.3. Эволюционно-симулятивная модель планирования поведения агента . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
58
1.3.1. Фазовая траектория агента и его план  . . . . . . . . . .  
58
1.3.2. Модель планирования  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
61
1.3.3. Нелинейная динамика и бифуркации в поведении 
агента  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
68

ГЛАВА 2. Закономерные процессы в МАС . . . . . . . . . . . .  
71

2.1. Информационный коллапс 2-го рода и смертность МАС  
71

2.2. Механизмы хаотизации и экономическая справедливость  
79
2.2.1. Признаки и пусковые механизмы хаоса . . . . . . . . .  
79
2.2.2. Хаос как ограничитель экономической справедливости  
83

2.3. Принципы управления самоорганизацией . . . . . . . . . . . .  
89

ГЛАВА 3. Развитие МАС  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
95

3.1. Эволюция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
95
3.1.1. Эволюция как базовый механизм самодвижения . .  
95
3.1.2. Эволюция и направленный случайный поиск  . . . .  
100

3.2. Этапы развития и способы самоорганизации  . . . . . . . . .  
105
3.2.1. Случайные обмены  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
105
3.2.2. Специализация и индуцированная специализация .  
107
3.2.3. Ценообразование и саморегуляция (рынок) . . . . . .  
110
3.2.4. Возникновение глобального и тотального критерия  
112
3.2.5. Конфликты, кооперация, обучение и другие механизмы повышения эффективности самоорганизации . . . . 
114

3.3. Методы математического моделирования развития . . . . .  
119
3.3.1. Задача моделирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
119
3.3.2. Алгоритмы модели . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
120

ГЛАВА 4. Экономика как мультиагентная система  . . . . .  
131

4.1. Нобелевские премии и экономическая справедливость . .  
131
4.1.1. Неолиберализм и институционализм . . . . . . . . . . .  
133
4.1.2. Лауреаты Нобелевской премии Ф.А. Хайек и  
Г. Мюрдаль (1974 г.) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
135
4.1.3. Лауреаты Нобелевской премии Р. Мертон и  
М. Шоулз (1994 г.) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
141
4.1.4. Лауреат Нобелевской премии Г.С. Беккер (1992 г.)  
142
4.1.5. Теория равновесных случайных процессов об источнике проблем в экономике  . . . . . . . . . . . . . . .  
144
4.1.6. Идеология экономической справедливости . . . . . .  
149

4.2. Экономические тупики и постиндустриальное развитие 
экономики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
158

4.3. Технология управления самоорганизацией и развитием 
экономики . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
163
4.3.1. Основные характеристики РСП и управление самоорганизацией  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
163
4.3.2. Выбор сектора рынка и параметров системы стимулирования . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
168

ГЛАВА 5.  Управление самоорганизацией в условиях  
неопределенности и риска . . . . . . . . . . . . . . . .  
173

5.1. Финансовое программирование и финансовые пузыри . .  
173
5.1.1. Финансовое программирование и механизмы макроэкономического регулирования . . . . . . . . . . . .  
173
5.1.2. Источники и масштабы погрешностей экономических измерений . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
178

5.2. Принципы построения методологии снижения погрешностей экономических измерений  . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
186
5.2.1. Точность экономических индикаторов . . . . . . . . . .  
186
5.2.2. Доля финансового пузыря (ДФП) . . . . . . . . . . . . .  
191

5.3. Управление РСП и управление самоорганизацией  . . . . .  
196

ГЛАВА 6. Новые научные направления в области МАС . .  
203

6.1. Медицина . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
203
6.1.1. Математическая иммунология . . . . . . . . . . . . . . . .  
204
6.1.2. Эволюционно-симулятивная модель иммунного ответа . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
207

6.2. Защита данных в информационном «тумане» . . . . . . . . .  
212
6.2.1. Постановка задачи . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
212
6.2.2. Агенты спроса и агенты предложения . . . . . . . . . .  
216
6.2.3. Способ самоорганизации системы защиты  . . . . . .  
218

6.3. Робототехника  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
222
6.3.1. Система требований к роботам . . . . . . . . . . . . . . .  
222
6.3.2. Самоорганизация и управление самоорганизацией 
совокупности роботов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
224
ГЛАВА 7.  Теория, философия и методология моделирования развития МАС . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
229

7.1. Теория МАС . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
229

7.2. Развивающийся вычислительный процесс и идентификация феноменов . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
235

7.3. Вычислительные эксперименты с моделью развития . . . .  
239
7.3.1. Моделирование самодвижения . . . . . . . . . . . . . . .  
239
7.3.2. Простое воспроизводство . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
240
7.3.3. Расширенное воспроизводство . . . . . . . . . . . . . . .  
242
7.3.4. Случайные обмены . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
245
7.3.5. Специализация . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
248
7.3.6. Индуцированная специализация . . . . . . . . . . . . . .  
251
7.3.7. Саморегуляция . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
253
7.3.8. Вариационный принцип . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
256

Заключение . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
258

Литература . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .  
261

Введение

I. САМООРГАНИЗАЦИЯ И РАЗВИТИЕ — 
ЭМЕРДЖЕНТНЫЕ СВОЙСТВА  
МУЛЬТИАГЕНТНЫХ СИСТЕМ (МАС)

На первый взгляд, исследования мультиагентных систем 
(МАС) – это совсем новое научное направление, которое 
возникло 10–15 лет тому назад. На самом деле это не так. 
Биология, экономика и философия испокон веков занимались МАС, хотя сам термин «агент» не употребляли. Термин 
придумали программисты и, нам кажется, не очень удачно. 
Ведь в русском языке «агент» имеет разные смыслы и самый 
распространенный – агент иностранной спецслужбы, плохо 
подходит к делу. Однако традиция сложилась и не будем «бороться с ветряной мельницей».
Достижения последних десятилетий в области МАС – это 
создание на основе аппаратно-программных средств самоорганизующихся технических систем, которые успешно применяются для решения разнообразных практических задач. 
Наиболее впечатляющие успехи достигнуты, на наш взгляд, 
в работах группы компаний «Генезис знаний» П.О. Скобелева
1. 
Краткий обзор исследований в области МАС мы даем в § 1.1.
При всех достижениях остаются не вполне ясными центральные вопросы, что такое МАС? и что такое агент? Есть 
определение «агента», которое основывается на признаках 
искусственного или естественного интеллекта. «В частности, 
стратегия разработки искусственных агентов, изложенная 

1 Скобелев П.О., Майоров И.В. Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей, связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени. http://www.kg.ru/wp-content/uploads/2016/02/31 
ИУМорские-системы_№17_2015_ pdf;
Скобелев П.О. Автоматизированная система для поддержки работы 
врача общей практики в сельских районах. http://www.e-expo.ru/docs/
sem/genesis_1.pdf;
Скобелев П.О. Открытые мультиагентные системы для оперативной обработки информации в процессах принятия решений // Дис. 
д-ра техн. наук, 05.13.01, Самара, 2003.

в IBM White Paper, исходит из этой идеи «персонального 
ассистента», причем агентом считается любая программная 
или аппаратная система, способная действовать в интересах достижения целей, поставленных пользователем»
1. Распространено мнение, что МАС – это просто «совокупность 
нескольких агентов»
2 или что это «... система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными 
агентами»
3. Если так, то нет никаких отличительных свойств, 
никакой специфики, никаких признаков, по которым МАС 
можно было бы отличить от агента, или объекта, или набора 
объектов. Это значит, что МАС не обладает эмерджентностью
4, что МАС вообще нет, и она не может быть предметом 
научного исследования! А что, собственно, исследовать, если 
предмет исследования нельзя выделить из среды?
Разными авторами высказывается мнение, что «в многоагентных системах может проявляться самоорганизация 
и сложное поведение даже если стратегия поведения каждого агента достаточно проста»
5. С этим мнением мы не просто согласны, но считаем, что именно самоорганизация 
и является тем обязательным, системным, эмерджентным 
свойством, которое служит непременным признаком МАС. 
Мы считаем, что если нет самоорганизации, то нет и МАС. 
Таким образом, понятия «агент», «МАС» и «самоорганизация» взаимосвязаны и взаимно дополнительны. Определения 
терминов «агент» и «МАС» должны строиться на признаках 
самоорганизации. Главная проблема при формулировке этих 
определений состоит в том, чтобы подобрать необходимый 
и достаточный набор условий, при которых механизм само
1 Мультиагентные системы. http://www.aiportal.ru/articles/multiagent- 
systems/3/
2 Мультиагентные платформы и их размещение в сетевых задачах. 
http://stud24.ru/programming-computer/multiagentnye-platformy-i-ihprimenenie/508867-2111691-page4.html
3 https://ru.wikipedia.org/wiki/Многоагентная_система
4 Эмерджнтность – наличие у системы особых свойств, не присущих ее элементам, а также сумме элементов, не связанных особыми 
системообразующими связями; наличие у системы как целого отличительных качественных свойств.
5 Там же.

организации работоспособен, а при отсутствии хотя бы одного из них – неработоспособен. Этим вопросам посвящен 
§ 1.2.
Говоря о терминологии, необходимо отметить, что специ- 
фика исследований в области МАС состоит в междисциплинарном или, как теперь принято выражаться, конвергентном характере проблемы. Самоорганизация присуща совокупностям агентов самой разной природы. Это могут быть 
живые клетки, простейшие или высокоразвитые организмы, 
отдельные люди или группы людей, роботы, аппаратно-программные или просто программные средства. Тут приходится 
«использовать язык общения агентов, близкий к естественному языку …»
1, или к какой-либо специальной области 
знаний, например, опираться на «… привлечение ряда биологических, психологических, экономических, организационных и технических соображений»
2. При должном внимании к конкретности, детальности и точности изложения это 
не приводит к снижению его содержательности и строгости. 
С подобной проблемой в свое время столкнулся Д. Гильберт, 
когда разрабатывал основания геометрии. Он пришел к выводу, что «справедливость аксиом и теорем ничуть не поколеблется, если мы заменим привычные термины «точка, прямая, плоскость» другими, столь же условными: «стул, стол, 
пивная кружка»
3.
Из истории математики известно, что требования к строгости определений и доказательств формируются постепенно и основываются на построении подходящих примеров 
и контрпримеров, причем, как правило, мысленных
4. Примеры и контрпримеры позволяют уточнять все особенности, 
выявлять основные признаки или правила идентификации 
определяемого объекта или процесса, находить исключения.

1 Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы // 
Известия РАН «Теория и системы управления». – 2012. – № 2 и № 3.
2 http://www.aiportal.ru/articles/multiagent-systems/prerequisites-forcooperative-agents.html
3 Гильберт Д. Основания геометрии. http://postnauka.ru/faq/31113
4 Лакатос И. Доказательства и опровержения. Как доказываются 
теоремы. – М.: Наука, 1967. http://www.bourabai.kz/dm/logic/txt10.htm

Справедливость утверждения, что самоорганизация является неотъемлемым признаком МАС, мы будем доказывать 
методом приведения к абсурду. Для этого приведем 2 простых 
примера. Первый ориентирован на те случаи, когда агентов 
наделяют четкими функциями, включают в некоторую систему, скажем, техническую, наделяют агентов способностью координировать свои действия, но игнорируют внешнее управление либо управление со стороны одного из агентов. Назовем 
детали компьютера (оперативную память, долговременную 
память, процессор, печатающее устройство, сканер и др.) 
агентами, а сам компьютер – МАС. Ясно, что это не придаст 
компьютеру никаких новых полезных свойств именно потому, 
что не сделает «железо» и «софт» способными к самоорганизации и целенаправленному поведению.
Другой пример относится к случаям, когда признаки самоорганизации пытаются оторвать от свойств агентов. Такого рода подходы достаточно разнообразны. «… Норберт Винер считал необходимым связать процессы самоорганизации 
с ритмами «внутренних часов» объекта, в частности человеческого мозга. Он придавал большое значение раз работке 
проблемы самоорганизации, понимая под ней процесс втягивания в синхронизм, т. е. образования единого ритма работы многочисленных и разрозненных до этого элементов 
системы. Как цифровая вычислительная машина не может 
работать без тактового генератора, так и большая система, 
например, мозг, не может работать без «внутренних часов». 
… Инженеры склонны подчеркивать свойство самоорганизующихся систем адаптировать (приспосабливать) свою структуру и параметры к изменению внешних условий»
1. Некоторые авторы в качестве важного признака самоорганизации 
указывают на снижение энтропии системы
2. Пример, который расставляет все точки над i для всех этих случаев, также предельно прост. Рассмотрим газ, находящийся под давлением в закрытом баллоне. Газ – это система, состоящая 

1 Ивахненко А.Г., Зайченко Ю.П., Димитров В.Д. Принятие решений на основе самоорганизации. – М.: Советское радио, 1976. – С. 3.
2 Шеромов Л.А. Теория самоорганизации и управление социальными системами. http://www.bogdinst.ru/works/sheromov2010.pdf

из молекул («агентов»), которые осуществляют хаотическое 
тепловое движение. Состояние системы характеризуется 
определенным уровнем энтропии. Если мы откроем кран, 
то газ начнет вытекать из баллона, в движении молекул газа 
установится определенный порядок и энтропия снизится. 
Означает ли это, что газ самоорганизовался, что он приспособился к изменившимся внешним условиям? Очевидно, что нет! Молекулы газа потому не являются агентами, 
а газ не есть МАС, что молекулы пассивны, а самоорганизация всегда является результатом взаимодействия активных, 
чего-то желающих и на что-то способных агентов, которые 
координируют свои действия исходя из собственных интересов и собственной выгоды. В этом суть самоорганизации 
и в этом же ее принципиальное отличие от организации.
Различие между самоорганизацией и организацией особенно наглядно в человеческом сообществе, где оно предстает как различие между свободой и рабством. Поучительный 
и, по-видимому, первый хорошо изученный исторический 
пример масштабной общественной самоорганизации дает 
Древняя Греция. В Элладе при правлении Перикла (495–
429 гг. до н.э., Афины) сформировалась самоорганизация 
в виде демократии. Это был прецедент, который не только доказал принципиальную возможность и эффективность 
общественной самоорганизации, но одновременно показал 
ее уязвимость, трагизм обратного превращения самоорганизации в организацию и несовместимость самоорганизации 
с организацией. По историческим меркам все произошло 
очень быстро, за жизнь одного-двух поколений. Уже в 431 
году до н.э. Перикл «…постаревший, надломленный утратами, обиженный народом и, главное, начинающий осознавать, что демократия, во имя которой он отдал всю свою 
жизнь, начинает приобретать какие-то новые, непонятные 
и пугающие его очертания, и что на смену ему идут демагоги, 
подобные Клеону, он ничего уже не мог сделать для любимого народа»
1. На глазах Перикла «… демократия превращалась, 

1 Гончарова Т.В. Еврипид. – М.: Молодая гвардия, 1984. – 
С. 385–386.