Применение мультиагентного подхода для моделирования инновационной деятельности сетевых технологических компаний

Технологические сотрудничества в рамках ведения инновационной деятельности являются устоявшимся инструментом реагирования на экономические и технологические изменения. При этом исследования в области поддержки принятия решений для эффективной реализации инновационного потенциала объединений технологических компаний не теряют актуальности за счет значимости совместной деятельности технологических компаний в процессе реализации исследований и разработок для экономического развития регионов. Однако, существующие инструменты поддержки принятия решений по управлению инновационными процессами сетевых объединений технологических компаний ограничены в части учета мультиагентных взаимодействий отдельных компаний сети в процессе реализации совместной деятельности, в частности в процессе распределения общих ресурсов. В рамках данной работы предлагается гибридный подход к моделированию инновационной деятельности сетевых объединений технологических компаний на базе инструментов теории игр и мультиагентного подхода. Целью исследования является алгоритмическая адаптация стратегий взаимодействия внутренних агентов сетевых объединений технологических компаний, как основы мультиагентной модели распределения ресурсов в про- цессе реализации инновационных разработок в сетевых объединениях технологических компаний. В ходе работы приводится исследование типовых взаимодействий интеллектуальных агентов, а также их применимости в контексте моделирования взаимодействий отдельных агентов системы сетевых объединений технологических компаний. Результаты работы вносят вклад в развитие методологических и инструментальных средств моделирования децентрализованных организационных систем

Ключевые слова: инновационная деятельность, моделирование организационных систем, мультиагентные взаимодействия, сетевые объединения технологических компаний.

Список использованных источников

  1. M. Schilling. Technology Shocks, Technological Collaboration, and Innovation Outcomes//Organization Science, 2015, № 26.
  2. C. Dhanaraj, A. Parkhe. Orchestrating innovation networks//Academy of Management Review, 2006, № 31 (3). P. 659-669.
  3. L. Shi, S. Gao, A. Xu et al. Influence of Enterprise’s Factor Inputs and Co-Opetition Relationships to Its Innovation Output//Sustainability, 2023, № 15. P. 838.
  4. G. Yang. Knowledge Element Relationship and Value Co-Creation in the Innovation Ecosystem//Sustainability, 2024, № 16. P. 4273.
  5. J. J. Guo, F. J. Xie. The Impact of Firm’s Collaboration Network Position on Innovation Performance-Based on ICT Industry//J. Syst. Manag, 2020, № 29. P. 1124-1135.
  6. P. Xu, M. Zhang, M. Gui. How R&D Financial Subsidies, Regional R&D Input, and Intellectual Property Protection Affect the Sustainable Patent Output of SMEs: Evidence from China//Sustainability. 2020. № 12. P. 1207.
  7. E. Bellini, C. D. Era, R. Verganti. A Design-Driven Approach for the Innovation Management within Networked Enterprises. Methodologies and Technologies for Networked Enterprises. 2012. P. 31-57.
  8. E. Turkina, A. Van Assche, R. Kali. Structure and evolution of global cluster networks: evidence from the aerospace industry//Journal of Economic Geography. 2016. № 16. P. 1211-1234.
  9. K. Chen, Y. Zhang, G. Zhu, R. Mu. Do research institutes benefit from their network positions in research collaboration networks with industries or/and universities. Technovation. 2020. P. 94-95.
  10. Н. Н. Цибанова. Мультиагентные технологии как детерминанта функционирования сетевых промышленных предприятий на современном этапе//Вопросы инновационной экономики. 2019. № 1. С. 55-64.
  11. С. Л. Парфенова. Сетевая модель организации научной деятельности//Управление наукой и наукометрия. 2014. № 16.
  12. C. Sassanelli, S. Terzi. Building the Value Proposition of a Digital Innovation Hub Network to Support Ecosystem Sustainability//Sustainability. 2022. № 14. P. 11159.
  13. E. Bellini, C. D. Era, R. Verganti. A Design-Driven Approach for Innovation Management within Networked Enterprises. Methodologies and Technologies for Networked Enterprises. 2012. P. 31-57.
  14. D. Ye, L. Zheng, P. He. Industry Cluster Innovation Upgrading and Knowledge Evolution: A Simulation Analysis Based on Small-World Networks//SAGE Open. 2021. № 11.
  15. P. Li, H. Bathelt. Location strategy in cluster networks//J Int Bus Stud. 2018. № 49. P. 967-989.
  16. D. Ye, Y.J. Wu, M. Goh. Hub firm transformation and industry cluster upgrading: innovation network perspective//Management Decision. 2020. № 58. P. 1425-1448.
  17. E. Turkina, A. Van Assche. Global connectedness and local innovation in industrial clusters//J Int Bus Stud. 2018 № 49. P. 706-728.
  18. Г. А. Ржевский, П. О. Скобелев. Как управлять сложными системами? Мультиагентные технологии для создания интеллектуальных систем управления предприятиями/Пер. с англ. Самара: Офорт, 2015. 290 с.
  19. V. I. Gorodetsky, S. S. Kozhevnikov, D. Novichkov, P. O. Skobelev. The Framework for Designing Autonomous Cyber-Physical Multi-agent Systems for Adaptive Resource Management. Lecture Notes in Computer Science, 2019. P. 52-64.
  20. M. J. Wooldridge. An Introduction to Multiagent Systems. John Wiley & Sons Publ., Chichester, UK, 2009. P. 461.
  21. P. Skobelev. Multi-agent systems for real time resource allocation, scheduling, optimization and controlling: Industrial applications. Lecture Notes in Computer Science, 2011. P. 1-14.
  22. N. R. Jennings. Specification and Implementation of a Belief-Desire-Joint-Intention Architecture for Collaborative Problem Solving//International Journal of Cooperative Information Systems. 1993. № 2. P. 289-318.
  23. О. Р. Магомедов. Мультиагентная система поддержки принятия решений для минимизации стоимости группируемых товаров//Вестник Российского нового университета. Серия: «Сложные системы: модели, анализ и управление». 2022. № 4. P. 97-107.
  24. А. Н. Швецов. Проектирование мультиагентной системы разрешения межфункциональных конфликтов на предприятии//Вестник Череповецкого государственного университета. 2022. № 1. P. 74-89.
  25. M. Weerdt, B. Clement. Introduction to planning in multiagent systems//Multiagent and Grid Systems. 2009. № 5. P. 345-355.
  26. L. de Silva, F. Meneguzzi, B. Logan. An Operational Semantics for a Fragment of PRS//Proceedings of the Twenty-Seventh International Joint Conference on Artificial Intelligence Main track. 2018. P. 195-202.
  27. M. Georgeff, B. Pell, M. Pollack et al. The Belief-Desire-Intention Model of Agency. Lecture Notes in Computer Science, 1970. P. 1-10.
  28. P. S. Rosenbloom, J. E. Laird, J. McDermott et al. R1-soar: an experiment in knowledge-intensive programming in a problem-solving architecture//IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell. 1985. № 7. P. 561-569.
  29. Г. Ю. Силкина. Теоретико-игровое моделирование взаимодействия субъектов в инновационной сфере//ϖ-economy. 2012. № 2.
  30. H. Abbas, S. Shaheen, M. Amin. Organization of Multi-Agent Systems: An Overview//International Journal of Intelligent Information Systems, 2015.
  31. P. A. Sharko, Z. V. Burlutskaya, D. A. Zubkova et al. AI-Supported Decision Making in Multi-Agent Production Systems Using the Example of the Oil and Gas Industry//Applied Sciences. 2025. № 15 (10). P. 5366.
  32. A. S. Rao. AgentSpeak(L): BDI agents speak out in a logical computable language//Lecture Notes in Computer Science. 1996. № 1038. P. 42-55.
  33. M. V. Bolsunovskaya, A. M. Gintciak, Zh. V. Burlutskaya et al. Complex Method of the Consumer Value Estimation on the Way to Risk-Free and Sustainable Production//Sustainability. 2023. Vol. 15. № 2. P. 1273.

Авторы