П.О. Скобелев. Опыт разработок и перспективы развития мультиагентных технологий для повышения эффективности управления ресурсами // Сборник докладов конференции «Искусственный интеллект: проблемы и пути решения 2018», Москва, Министерство обороны Российской Федерации, 14-16 марта 2018 г. – С. 137-142.

Городецкий В.И., Скобелев П.О. Многоагентные технологии для индустриальных приложений: перспектива // Труды СПИИРАН. – 2017. Вып. 55. – C. 11-45. DOI: http://dx.doi.org/10.15622/sp.55.1 /

Уже в течение более чем четверти века технология многоагентных систем рассматривается как одна из наиболее перспективных технологий концептуализации и программной реализации сложных распределенных систем. Однако на практике происходит совсем иное: индустрия почти не использует эту технологию, и это несмотря на то, что появляются все новые и новые классы приложений, для которых эта технология представляется чуть ли ни единственно возможной технологией разработки. В статье анализируются недавние прогнозы и реальные достижения в части практического применения многоагентных систем на промышленном уровне. Выявляются проблемы, которые в настоящее время препятствуют широкому промышленному внедрению многоагентных систем и технологий, а также пути их преодоления. Анализируются классы приложений, в реализации которых многоагентные технологии имеют неоспоримые преимущества и оцениваются перспективы развития этих технологий до уровня индустриального применения.

В.И.Городецкий, О.Л.Бухвалов, П.О.Скобелев, И.В.Майоров. Современное состояние и перспективы индустриальных применений многоагентных систем // Управление большими системами. – Выпуск 66. М.: ИПУ РАН, 2017. С.94-157

Рассматриваются основные тенденции и перспективы развития индустриальных приложений многоагентной технологии, анализируются недавние прогнозы и реальное состояние ее практического применения. Анализируются внешние и внутренние причины, препятствующие широкому промышленному внедрению многоагентных систем и технологий, а также анализируются уроки, которые следует извлечь из этого анализа. Описываются свойства и типы современных и будущих приложений, в реализации которых многоагентные технологии имеют неоспоримые преимущества. Показывается, что многоагентным системам и технологиям в настоящее время нет альтернативы при управлении крупномасштабными объектами сетевой структуры, построенными на принципах самоорганизации.

В.И. Городецкий, П.О. Скобелев, О.Л. Бухвалов. Промышленные применения многоагентных систем: прогнозы и реалии // Труды XVIII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 20-25 сентября 2016 г. – Самара: ОФОРТ, 2016. – С. 137-162.

The paper presents overview of industrial applications on multi-agent systems. The initial future forecast and real applications are compared. The discovered difficulties are analyzed. Recommendations for future developments and perspective application domains are given.

Е.С. Левин, В.Б. Ларюхин, И.В. Майоров, А.В. Чехов, В.В. Сазонов. Пример взаимодействия агентов в мультиагентной платформе для адаптивного планирования  // Труды XVIII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 20-25 сентября 2016 г. – Самара: ОФОРТ, 2016. – С. 191-201.

The paper considers an example of dynamic re-scheduling in a self-organizing multi-agent world of orders and resources. Multi-agent platform includes a system of tasks and resources. In the result of exchanging messages under the influence of occurring events, they change their states continuously in order to improve values of their indicators. The result of this process is a schedule which stays self-consistent and relevant. The developed multi-agent system is a basis for numerous applied systems.

И.В. Майоров. Постановка задачи адаптивного планирования производственных ресурсов предприятий в мультиагентном подходе // Вестник Самарского государственного технического университета, серия «Технические науки». 2015. №3(47). – С. 47–55.

Рассматривается постановка задачи адаптивного многокритериального планирования ресурсов предприятий. Показывается, что одной из причин разрыва между ожидаемыми и фактическими результатами планирования являются ограничения классических подходов к управлению предприятиями, планирования производственных мощностей. Показывается высокая трудоемкость процесса планирования, уточняются требования к системам оперативного распределения ресурсов в реальном времени. Формулируется математическая постановка задачи распределения ресурсов при планировании, каждый из которых может иметь собственные критерии (расписание стоимости ресурса, его производительность, сроки, себестоимость, риск и другие), причем их важность может изменяться в ходе выполнения задач. Предлагается использование мультиагентного подхода к принципу построения систем планирования на основе мультиагентной платформы НПК «Разумные решения».

П.О. Скобелев, И.В. Майоров, Е.В. Симонова, А.В. Царев. Об одном подходе к оценке степени адаптивности мультиагентной системы для управления ресурсами в реальном времени // Труды XVI Международной конференции “Проблемы управления и моделирования в сложных системах”, Самара, 30 июня-03 июля 2014г. – Самара: СНЦ РАН, 2014. – С. 270-281.

A method for evaluation the adaptability level of multi-agent systems for enterprise resource management is presented. Demand agents and capability agents interact in such systems through the messaging. Each agent is getting the individual bonus and penalty functions, and the
functions of satisfaction based on a set of criterias. The system tends to achieve a state of harmony, that is to maximize the total satisfaction of all agents. To measure adaptability level the relation between delta of value and time of transition period is introduced. The developed
prototype of adaptive platform for scheduling demonstrates the dynamics of reaching system satisfaction. The examples of adaptive scheduling are modeled. Recommendations for future development are presented.

П.О. Скобелев, И.В. Майоров. Мультиагентные технологии и самоорганизация сетей связанных расписаний для управления ресурсами в реальном времени // Морские информационно-управляющие системы №1(17) – 2015.
В условиях растущей сложности современного мира, динамики изменений спроса и предложения приобретают особую значимость новые методы планирования ресурсов предприятий, позволяющие оперативно, гибко и эффективно принимать разумные решения, отражающие баланс интересов многих участников. Развитие вычислительных алгоритмов распределения, планирования и оптимизации ресурсов идет сегодня по пути создания адаптивных систем управления, пригодных для быстроизменяющихся ситуаций окружающей среды. Позицию одного из наиболее инновационных инструментов планирования при решении широкого круга задач в режиме реального времени все больше завоевывают мультиагентные технологии.
И.В. Майоров, П.О. Скобелев. Модель динамики агентов потребностей и возможностей // Труды XVII Международной конференции «Проблемы управления и моделирования в сложных системах», Самара, 22-25 июня 2015г. – Самара: СНЦ РАН, 2015. – С. 79-87.
A macroscopic model of demand and resource agents dynamics of multi-agent scheduling system is suggested in the form of rate equations of satisfaction. The model considers order inflows, orders processing by resources, their accumulation in queues for scheduling and rescheduling due to a virtual profit share. The model demonstrates equilibrium conditions formation, relaxation to them in different models, agents’ satisfaction dissipation and other phenomena.
П.О. Скобелев. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени на основе мультиагентных технологий //  Труды XV Международной конференции “Проблемы управления и моделирования в сложных системах”, Самара, 25-28 июня 2013г. – Самара: Самарский научный центр РАН, 2013. – С. 374-382.
The overview of the new generation of multi-agent systems for real time enterprise resource management is presented. The developed solutions are based on multi-agent technology which is applied for allocation, scheduling, optimization and control of resources in real time. Developed methods and tools allow to improve the efficiency of resource utilization and quality of client service, reduce costs and risks, minimize human errors in decision making.
Скобелев П.О. Ситуационное управление и мультиагентные технологии: коллективный поиск согласованных решений в диалоге // Онтология проектирования. – 2013. №2(8). – С. 26–48.
Предлагаются принципы создания интеллектуальных систем нового поколения для ситуационного управления ресурсами предприятий в реальном времени на основе формирующейся теории интерсубъективного управления. Предложен мультиагентный подход к построению рассматриваемых систем, связанный с переходом к автономному циклу управления ресурсами, включающему реакцию на события, распределение и планирование ресурсов, оптимизацию решения (при наличии времени), согласование с пользователями, мониторинг и контроль выполнения построенного плана, а также перепланирование при расхождении плана и факта циклу, присущему любым живым организмам. Ключевой особенностью подхода становится возможность поддержания диалога для достижения системой консенсуса лиц, принимающих решения. Предлагаются направления дальнейших исследований и разработок рассматриваемых систем.
П.О. Скобелев. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени: принципы разработки, опыт промышленных внедрений и перспективы развития // Приложение к теоретическому и прикладному научно-техническому журналу «Информационные технологии». – 2013. №1. – С. 1–32.
Рассматриваются принципы построения интеллектуальных систем управления ресурсами предприятий в реальном времени, базирующиеся на использовании мультиагентных технологий. Обсуждается новая постановка задачи управления ресурсами в реальном времени, предполагающая автономность работы системы, с необходимым взаимодействием для согласования решений с пользователями. Дается оценка эффективности перехода к принятию решений в реальном времени. Показываются особенности нового поколения рассматриваемых систем, реализующие рассматриваемый полный цикл автономного управления ресурсами, от
восприятия событий в реальной среде – до контроля расхождения плана и факта. Представлены применения рассматриваемых систем в различных областях, включая управление грузовыми перевозками и работой аварийных и ремонтных бригад, управление грузопотоком Международной космической станции, управление производственными цехами предприятий машиностроения, управление цепочками поставок, управление железнодорожными перевозками и управление группировкой (роем) спутников. Предлагаются направления развития указанных систем, включая развитие принципов ситуационного управления, создание сетецентрических систем, использование онтологий и обучения из опыта, переход к высокопроизводительным вычислениям.
Скобелев П.О. Онтология деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени // Онтология проектирования. – 2012. № 1(3). – С. 6 – 38.
В работе предлагается подход к построению онтологий деятельности предприятий, интегрирующих знания из различных областей для построения концептуальных моделей, применимых для ситуационного управления ресурсами предприятий. В этих целях дается краткий обзор существующих подходов к созданию онтологий, проводится категориальный анализ характерных особенностей деятельности предприятий, рассматривается «путь мастера» эпистемиологический генезис знаний, выраженный цепочкой изобретений и открытий предметной области. Предлагается инструментарий для работы с онтологиями деятельности, которые могут использоваться, например, для распределения, планирования и оптимизации ресурсов предприятий и ряда других применений.
Иващенко А. В., Карсаев О. В., Скобелев П. О., Царев А. В., Юсупов Р. М. Мультиагентные технологии для разработки сетецентрических систем управления. // VI Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективные системы и задачи управления», 4 — 6 апреля 2011 г. Таганрог. – Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. №3 (116). С. 11-23.
В статье рассматривается технология разработки мультиагентных систем, развиваемая совместными усилиями СПИИРАН, ИПУСС РАН и НПК “Разумные решения» (Группа компаний «Генезис знаний»), которая может использоваться для разработки сетецентрических систем управления. Дается сопоставление возможностей мультиагентных систем с проблемами, связанными с разработкой сетецентрических систем управления.
Скобелев П. О. Мультиагентные технологии в промышленных применениях: к 20-летию основания Самарской научной школы мультиагентных систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2010. № 12. С.33-46.
Представлены мультиагентные технологии и прикладные системы, разработанные в Самарской научной школе мультиагентных технологий. Показываются основные особенности разработанных систем, развивающих подход Swarm Intelligence, которые связаны с использованием механизмов самоорганизации и эволюции, присущих живым организмам. Рассматриваются промышленные системы для управления мобильными ресурсами, понимания текстов, извлечения знаний и др.
Виттих В. А., Скобелев П. О. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и Телемеханика, 2003, №1, с. 162-169.
Для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах предлагается использовать мультиагентные модели взаимодействия. Приводится пример их применения в транспортной логистике.
Виттих В. А., Скобелев П. О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени // Автометрия. 2009. № 2. С. 78-87.
Для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени предлагается метод сопряженных взаимодействий, отличительной особенностью которого является замена перебора вариантов решений, требующего больших вычислительных затрат, двусторонними переговорами, направленными на выявление конфликтов и достижение компромиссов между поступающими заказами и функционирующими ресурсами при построении сложных расписаний. Эта особенность обеспечивает важные преимущества при решении сложных задач распределения ресурсов в реальном времени, что может быть актуально для систем корпоративного и государственного управления.