Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Исследование методов и подходов, используемых для ситуационного, имитационного и экспертного моделирования .
1.1. Анализ методов имитационного моделирования 10
1.2. Анализ методов экспертного моделирования 21
1.3. Анализ методов ситуационного моделирования 29
Выводы к главе 1 45
Глава 2. Исследование взаимодействия ЭС и СИМ .
2.1. Методика интеграции систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования 46
2.2. Интеграция ЭС и СИМ 49
2.3. Варианты взаимодействия СИМ и ЭС 54
2.4. Алгоритмы взаимодействия СИМ и ЭС 63
2.5. Методы передачи данных из СИМ в ЭС 68
2.6. Согласование данных в ЭС и СИМ 73
Выводы к главе 2 81
Глава 3. Ситуационно-имитиационно-экспертная (SIE) модель .
3.1. Проектирование семиотической модели 82
3.2. Проектирование онтологии SIE-модель 90
3.2.1. Основные понятия SIE-модели 94
3.2.2. Событийный и ситуационный уровни 96
3.2.3. Структурный уровень 101
3.2.4. Экспертный уровень 108
Выводы к главе 3 112
Глава 4. Программный комплекс интегрированной системы поддержки при нятия решения в полиграфии "SIE-SYSTEM".
4.1. Архитектура программного комплекса 113
4.2. Система имитационного моделирования допечатных процессов 119
4.3. Технология виртуальных транзактов 129
4.5. Оценка эффективности предложенной методики 139
Выводы к главе 4 148
Заключение 149
Литература 151
- Анализ методов имитационного моделирования
- Методика интеграции систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования
- Проектирование семиотической модели
- Архитектура программного комплекса
Введение к работе
На сегодняшний день наблюдается резкое увеличение интереса к ситуационному подходу в различных сферах человеческой деятельности: на крупных предприятиях создаются ситуационные комнаты и центры для анализа работы подразделений и филиалов; в аналитических центрах используются методы ситуационного моделирования для прогнозирования событий и реинжиниринга; в образовательных учреждениях активно внедряются методы ситуационного обучения.
Одним из наиболее сложных решений в этом направлении является разработка ситуационных центров (СЦ) - систем, осуществляющих отображение разнородной информации, моделирование ситуаций и поддержку принятия решений в предметной области. До настоящего времени из-за высокой стоимости разработкой СЦ занимались только крупные государственные структуры. В связи с этим публикации по этой тематике носили конфиденциальный характер и были практически не представлены в научной литературе.
За последние три-четыре года ситуация сильно изменилась: значительно увеличилось число разрабатываемых СЦ, количество статей и публикаций в Интеренет по этой тематике возросло в 8-10 раз, организуются ежегодные конференции, разрабатываются учебные курсы и т.д.
Актуальным также является использование СЦ для автоматизации принятия решений в полиграфическом производстве. СЦ могут выступать как центральная компонента полиграфических ERP-систем или как автоматизированная система управления полиграфическим производством и распределения заказов.
Ведущие специалисты в области СЦ, ссылаясь на зарубежных экспертов, формулируют пять основных недостатков СЦ, которые необходимо преодолеть в ближайшем будущем: трудоемкость поиска данных и извлечения знаний; многочисленность и разнородность систем поддержки принятия ре-
шений (Сі 11 IP); трудность взаимодействия персонала; потеря ноу-хау после принятия решения; отсутствие баз данных наработок и эффективных решений.
Для преодоления второго и частично первого недостатка актуальным является разработка интегрированной СППР, в которую должны войти наиболее распространенные классы систем: экспертные системы (ЭС), системы имитационного моделирования (СИМ) и системы ситуационного моделирования (ССМ).
В большинстве случаев ЭС и СИМ используют для решения различных задач, но часто возникают ситуации, когда оба класса систем могут быть применены для достижений одной цели. В этих случаях возникает вопрос о выборе наиболее эффективной системы. В таблице 1 приводятся результаты эмпирического сравнения по двум параметрам: времени моделирования (вывода) и точности получаемых результатов, которые указываются в условных единицах, изменяющихся от нуля до десяти, и процентах соответственно. Таблица 1. Сравнение СИМ и ЭС при моделировании
систем различной размерности.
ЭС обладают более высоким быстродействием. Это связано с тем,- что в них заложен опыт решения типовых задач. При возникновении аналогичных
задач ЭС тоже эффективны, но в нестандартных ситуациях (новых условиях) они уступают СИМ.
При малых размерностях моделируемой системы и небольшом количестве параметров СИМ показывают высокую производительность, которая сочетается с высокой точностью, но при больших размерностях моделирование занимает длительное время, что недопустимо при оперативной работе СЦ.
Создание интегрированной системы, включающей возможности ЭС и СИМ, позволит значительно расширить круг решаемых задач, увеличить быстродействие и точность. Несмотря на это можно предположить, что при большой размерности моделируемой среды интегрированные системы окажутся недостаточно эффективными. Одним из способов разрешения проблемы размерности является абстрагирование от большого количества количественных показателей к малому числу качественных описаний. Подход, реализующий эти принципы, получил свое применение в ситуационных системах, среди которых можно выделить системы отображения информации, управления и моделирования.
Исходя из описанных посылок в диссертационной работе, предлагается объединить ЭС, СИМ и ССМ. Для создания интегрированной системы необходимо провести исследования, направленные на интеграцию (синтез) ситуационного, экспертного и имитационного подходов к моделированию процессов. В научной литературе нет сведений о разработках и исследованиях ведущихся в настоящее время в данном направлении, как в части общей постановки задачи интеграции ситуационных, экспертных и имитационных методов моделирования, так и в части практического приложения в области полиграфии. Разработка методов, алгоритмов и систем в данном направлении является актуальной и имеет практическую ценность.
Таким образом, интеграция систем моделирования вызвана необходимостью устранения недостатков отдельных систем, реализации комплексной поддероіски принятия решения и преодоления проблемы размерности.
Еще одной предпосылкой к интеграции систем является интеллектуальная деятельность человека во время принятия решения. Специалист, который имеет большой опыт в предметной области, в основном, использует накопленные знания, однако при возникновении нестандартных ситуаций он обращается к своей способности моделирования. "Человек, решая как ему поступить в той или иной ситуации, пытается представить себе последствия решения, для этого он проигрывает ситуацию, представляет ее себе мысленно, строя модель в голове" [82]. В зависимости от сложности задачи моделирование может осуществляться мысленно или натурно.
Часто для принятия, решения необходимо проанализировать информацию о большом количестве параметров. Средний человек способен одновременно воспринять около 10-12 элементов, а запомнить еще меньше — не более семи-девяти из них. В связи с этим для работы со значительным числом характеристик специалист вынужден обобщать нужные и отсеивать избыточные данные на основании целостного понимания ситуации. Для поддержки рассмотренных видов интеллектуальной деятельности были созданы соответствующие классы программных продуктов (ситуационные системы).
Таким образом, интеграция систем моделирования определяется тесной взаимосвязью процессов моделирования, абстрагирования и памяти человека.
Цели и задачи исследований. Целью проведенных и представленных в диссертации исследований является разработка методики интеграции методов ситуационного, имитационного и экспертного моделирования. Интеграция рассматривается на двух уровнях: теоретическом и практическом.
На теоретическим уровне, во-первых, выдвигается сама идея возможности и необходимости объединения трех подходов для моделирования одного предмета (в рассматриваемых примерах это полиграфические процессы), которая базируется на стремлении обнаружить латентные связи между
этими подходами, а затем показать как их совместно использовать для решения практических задач.
Во-вторых, идея интеграции выступает не только как результат комбинаторного преобразования над множеством из трех подходов, а как цель создания нового целого из известных составных частей — нового теоретического подхода из выделенных и апробированных ранее.
В-третьих, интеграция не абстрактна, а технически конкретна и объединяет не какие-либо, не все возможные, а конкретные классы формализмов: формально-логические, продукционные и сетевые модели представления знаний из теории ЭС, ситуационные сети и ситуационные расширения логики предикатов из теории ситуационного моделирования, процессно- и событийно-ориентированные методы из теории имитационного моделирования. Конечно, это не означает, что интеграция других формализмов (теории нечетких множеств, модальных логик, онтологии, стохастических сетей Петри и др.) невозможна, а лишь подчеркивает ограниченность решаемых задач.
В-четвертых, для теоретического описания интегрированной модели предлагается единый инструментарий, эффективный для выделенного класса конкретных моделей.
В-пятых, на феноменологическом (наблюдаемом, анализируемом) и на эмпирическом (экспериментальном) уровнях проведены опыты, свидетельствующие о неслучайности и целесообразности предлагаемой идеи интеграции.
На практическом уровне интеграция выступает, во-первых, как некая потенциально возможная для создания техническая система (фактически рассматривается техническое предложение создания полиграфического ситуационного центра).
Во-вторых, как методика последовательного использования методов и алгоритмов для создания ситуационно-имитационно-экспертной системы.
В третьих, как техническая (информационно-программная) реализация центральных компонент интегрированной среды моделирования полиграфических процессов.
Для реализации цели диссертационной работы необходимо последовательно решить следующие задачи:
Задача 1. Исследование подходов, методов и систем, используемых для ситуационного, имитационного и экспертного моделирования.
Задача 2. Исследование и разработка алгоритмов взаимодействия экспертных систем и систем имитационного моделирования.
Задача 3. Разработка интегрированной модели (онтологии) для описания элементов систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования.
Задача 4. Разработка модульного программного комплекса подсистемы моделирования полиграфического ситуационного центра.
Задача 5. Оценка эффективности предлагаемого подхода по интеграции систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования.
Структура диссертации. В первой главе диссертации решается первая задача, проводится обзор и сравнение методов ситуационного, имитационного и экспертного моделирования.
Во второй главе диссертации решается вторая задача. Подробно описываются варианты и алгоритмы взаимодействия ЭС, СИМ. Определяются критерии выбора систем.
В третьей главе диссертации решается третья задача. Описывается интегрированная SIE-модель (онтология). Дается формальное описание элементов системы и рекомендации по организации взаимодействия.
В четвертой главе диссертации решаются четвертая и пятая задачи. Приводится описание архитектуры и компонент программного комплекса интегрированной системы. Описываются эксперименты по оценке эффективности предлагаемой методики.
В заключении формулируются основные выводы, полученные в работе.
Научная новизна. Интеграция трех подходов к моделированию для выделенного класса задач — создания систем поддержки принятия решений в ситуационных центрах (в частности для полиграфической отрасли); методика интеграции ситуационного, имитационного и экспертного моделирования как упорядоченная совокупность методов и алгоритмов; отдельные этапы методики, включающие в себя алгоритмы, варианты взаимодействия, критерии выбора, правила преобразований и системные решения; SIE-модель — онтология для описания варианта интеграции указанных выше ситуационных, имитационных и экспертных моделей; технические (информационно-программные) решения для полиграфической отрасли являются новыми и оригинальными.
Практическая ценность. Практическая ценность диссертационной работы состоит в наличии методики интеграции, которая может быть использована для создания комплексной системы моделирования ситуационного центра. Разработанные программные комплексы могут быть использованы как компоненты программного обеспечения полиграфического ситуационного центра.
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы докладывались на 42-й научно-технической конференции Московского Государственного Университета Печати, на НТС и заседаниях кафедр "Информационные технологии" МГУП, "Системы обработки информации и управления" МГТУ им. Н.Э.Баумана, "Информатизации структур государственной службы" РАГС при Президенте РФ.
Публикации по теме диссертации. По тематике диссертационной работы имеется 13 публикаций.
Анализ методов имитационного моделирования
Для выделения класса имитационных моделей и систем необходимо предварительно определить понятие модели.
Под моделью понимается "устройство (а в широком смысле — любой образ), воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого устройства" [117].
Модель всегда является упрощением реального объекта, поэтому она никогда не сможет заменить его полностью. Тем не менее, этот факт не уменьшает значения моделей и моделирования. "Модель стремится, как молено более ярко выразить структуру явления, его главные аспекты. Модель является концентрированным выражением сущности предмета или процесса, выделяя только его основные черты. Знания — это модели окружающего мира, фиксируемые человеком в его мозге или на технических носителях. Модели обладают повышенной наглядностью, выделяя главные аспекты сущности, и активно используются в процессах познания и обучения " [82].
В английском языке для обозначения процесса моделирования используется два различных слова: modeling и simulate. При этом первому слову соответствует процесс проектирования, создания модели устройства или предметной области. Под симуляцией (имитацией) понимают исследование (испытание, прогонку) модели. Процесс имитации невозможен без предварительного создания модели. В свою очередь последующая имитация накладывает ограничения на язык и способы описания модели.
Исходя из выше сказанного, имитационное моделирование (ИМ) можно рассматривать как один из способов моделирования, который предполагает дальнейшее исследование. Отличительной чертой неимитационных моделей является их статичность, поэтому к ним можно отнести языки описания декларативных знаний или данных. Примерами могут являться фактографические системы (базы данных) и модели БД (реляционная, объектная, многомерная и т.д.), CASE системы проектирования Erwin и Rational Rose и соответствующие им модели и языки IDEFX1, UML.
В работе [18] при разбивке по модельным схемам выделяется классификация по средствам описания и оценки, которая разбивает модели на дескриптивные, нормативные и смешанные. Дескриптивные модели не включают явно сформулированных критериев оценки состояний или траекторий развития моделируемого объекта, поэтому с их помощью нельзя проводить оптимизацию, а можно лишь описывать и анализировать поведение объекта. В рамках дескриптивных моделей имитационные модели выделяются в особую группу наряду со статистическими и балансовыми.
Автор книги [121] приравнивает имитационное моделирование к статистическому эксперименту. Таким образом, имитационную модель можно трактовать как модель, с помощью которой моэ/сно описывать и проводить статистический эксперимент, который характеризуется отсутствием оптимизационных критериев для цели.
Часто имитационный подход противопоставляется аналитическому, основой которого является составление общего функционала работы системы в виде одного или нескольких уравнений [115]. Отличием аналитического подхода является то, что динамика (взаимодействие) системы учитывается при составлении функционала, а не реализуется в виде последовательностей операций (состояний или процессов). При этом статистический эксперимент представляет собой подстановку исходных данных в формулы и вычисление результатов.
Для формулировки отличия ИМ от аналитического подхода воспользуемся определением [82]: "имитационное моделирование — способ моделирования с обязательным наличием счетчика, который позволяет моделировать процесс по шагам ".
До сих пор имитационное моделирование рассматривалось в общем, т.е. без привязки к объектам или системам моделирования. Имитационное моделирование можно применять к человеческим рассуждениям, для анимации, создания виртуальных миров и т.д., однако при этом используется другая терминология: экспертное, графическое, ситуационное, математическое моделирование, игры-симуляторы и др.
Имитационное моделирование обычно связывают с системами массового обслуживания (СМО), которые характеризуются большим количеством однотипных заявок (исходных данных). Это объясняется тем, что, если количество исходных данных незначительно или каждая заявка уникальна, то создание имитационной модели не оправдано или неэффективно.
Суммируя все выше сказанное, определим имитационную модель как способ описания процесса функционирования СМО, при котором необходимо пошаговое моделирование, так как отсутствуют явно заданные критерии оценки состояния и траектории развития моделируемой системы.
Под системой имитационного моделирования (СИМ) будем понимать комплекс программных средств для создания имитационной модели и ее симуляции (имитации).
Классификация СИМ. В качестве первого критерия классификации выберем способ представления модельного времени в СИМ (рис. 1.1.). Исходя из определения имитационной «модели, время в системе может изменяться скачками (после каждого шага). Некоторые объекты могут быть заданы с помощью формул, которые позволяют вычислять их состояние на любой МО мент времени при наличии исходных данных. Системы, в которых используются только такие объекты, будем называть непрерывными СИМ. Шаг такой системы соответствует каждому моменту передачи данных от одного объекта к другому. Примерами таких систем могут служить программы, использующие для описания системы дифференциальных уравнений и передаточные функции.
Методика интеграции систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования
На этом этапе необходимо определить возможность применения трех рассматриваемых подходов для решения задачи или отдельных подзадач. Следует определить необходимую степень интеграции систем. Для систем с небольшой размерностью может оказаться достаточным использования ЭС и
СИМ. Для плохо формализуемых систем большой размерности, с небольшим уровнем автоматизации, можно использовать ситуационный подход.
Если не удается предварительно определить степень интеграции, то необходимо выполнить последовательно этапы предлагаемой методики. Второй и третий этапы могут выполняться независимо. Если исключается использование уже разработанных ЭС и СИМ, то проектирование можно начинать с четвертого этапа.
Этот этап методики наиболее актуален для интеграции уже существующих ЭС и СИМ. При интеграции ЭС и СИМ необходимо определить какая из систем или их комбинация наиболее эффективно справляется с решением задач. В общем случае может существовать множество критериев. В работе предлагается лишь некоторые из них.
Для оценки эффективности ЭС и СИМ существует множество методик и алгоритмов, представленных в литературе. В диссертации представлены алгоритмы и правила оценки временных показателей интегрированной экс-пертно-имитационной системы.
При интеграции систем могут быть использованы различные алгоритмы взаимодействия, которые зависят от уровня автоматизации и выполняемых функций. Алгоритмы взаимодействия влияют на время решения задачи интегрированной системы.
На этом этапе осуществляется оценка временных затрат на решение задачи при интеграции ЭС и СИМ для различных алгоритмов взаимодействия.
При интеграции существующих ЭС и СИМ актуальным является преобразование и согласование передаваемой информации. Кроме того, временные затраты на преобразование данных оказывают сильное влияние на время решения всей задачи.
Использование ситуационного подхода оправдано для систем большой размерности, где не требуется точных решений и достаточно лишь сужения области поиска.
Использование ситуационного подхода требует создания ситуационной модели предметной области. Ситуационные модели также называют семиотическими, т.к. они включают описания на формализованных и ограниченно-естественных языках.
Разработка интерфейса (языка) для взаимодействия с ситуационной (семиотической) моделью.
Для работы с семиотической моделью необходимо разработать соответствующий язык взаимодействия, который позволяет вносить изменения в ситуационную модель, осуществлять ее наполнение, извлекать необходимые данные.
Интеграция СИМ, ЭС и ССМ Данный этап необходим в тех случаях, когда интеграция ЭС и СИМ или реализация только ситуационного подхода являются неэффективными.
Создание интегрированной (SIE) модели предметной области. Интеграция ЭС, СИМ и ситуационных систем требует разработки единой модели представления знаний (онтологии). Ситуационно-имитационно-экспертная (SIE) модель должна включать возможность описания всех элементов ситуационного, имитационного и экспертного подхода.
Реализация взаимодействия на основе SIE-модели. Создание единой модели (онтологии) для описания элементов недостаточно для реализации системы (программного комплекса). Необходимо разработать логику работу, переходы между уровнями, способы включения в систему существующих программных компонент.
Более подробно этапы представлены в соответствующих главах диссертации: первый и второй этапы — во второй главе; третий — в третьей главе и публикациях; четвертый — в третьей главе. В диссертации также представлены результаты экспериментов, подтверждающие эффективность предлагаемой методики.
Интеграция систем может быть двух типов: взаимодополняющая и взаимозаменяющая. В первом случае подзадачи не пересекаются и решаются различными системами. Для решения общей задачи интеграция систем необходима. Во втором случае следует разработать критерии выбора той или иной системы для решения подзадачи.
Проектирование семиотической модели
Третьим этапом методики интеграции систем ситуационного, имитационного и экспертного моделирования является создание семиотической (ситуационной) модели предметной области и разработка языка взаимодействия с ней.
Для описания ситуационной модели можно использовать различные языки представления знаний. Наиболее удобными являются семантические гиперсети, логика предикатов с ситуационными расширениями, специальные семиотические языки.
Второй способ представления информации наиболее удобен для представления информации в ЭС. В рамках НИР (Х-21-2002) была разработана ситуационная модель рынка полиграфических услуг1. Описание модели подробно представлено в публикациях [111, 113, 133]. В диссертации приводится только фрагментарное описание (параграф 3.1.1).
Примером семиотического языка является предлагаемая SIE-модель, подробное описание которой приводится в параграфе 3.2. В качестве графического представления (описания) модели используется язык семантических гиперсетей [133].
Кроме того, был разработан ситуационный язык взаимодействия с моделью и оценена эффективность ситуационного подхода. Краткое описание языка приводится в параграфе 3.1.2.
Ситуационная модель полиграфического рынка. Ситуационная модель рынка полиграфических услуг содержит следующие основные классы объектов, которые могут находится в различных микроситуациях (состояни ях): Исполнитель; Заказчик; Обучающий институт; Поставщик оборудования; Поставщик расходных материалов; Транспортная организация; Банк расчетов; Банк кадров; Управляющая система; Физическое лицо; Юридическое лицо; Форс-мажорные обстоятельства. Все перечисленные объекты находятся во взаимодействии. Укрупненная структура рынка полиграфических услуг приведена на рис. 3.1. Заказчик (х) Для описания объектов использовалась логика предикатов первого порядка. Для представления заказчиков услуг и продукции в ситуационной модели введен массив объектов типа Заказчик. Реализация множественности осуществляется с помощью ситуационного (категориального) расширения: х — любой объект ситуационной модели (СМ) Запрос— это состояние заказчика с момента появления запроса от клиента в системе до начала обслуживания; Заказ — это состояние клиента в момент обслуживания, т.е. после начала работы с ним оператора оформления и расчета заказа; Сопряжение — это состояние клиента после определения характеристик заказа до установления контактов с исполнителем. Это состояние может быть длительным, если заказчик размещает заказ на будущее или ожидает изменение условий; Взаимодействие — это состояние клиента в момент передачи исходных данных заказчику и проверки результатов; Ожидание — это состояние клиента в момент выполнения услуг исполнителя. Это состояние может сменится либо состоянием взаимодействия, либо отказа, либо завершением работы; Отказ — это состояние клиента после отказа от предоставляемых услуг до момента корректного завершения его взаимодействия с исполнителем. Мис_3аказчик (к, mis) хє Заказчик ZL (, , . ) = True о(дг, AZ 0) v(y AZI 0) Аналогичным образом определяются и описываются все объекты ситуационной модели, а также микроситуации и макроситуации. Ситуационный язык. Для взаимодействия субъекта с ситуационной моделью был разработан специальный язык. В общем случае ситуационный язык может быть реализован в виде текстового запроса на ограниченном естественном языке (семиотическом), исчисления предикатов, визуального интерфейса. Разработанный язык имеет следующие возможности и позволяет: — создавать новые и удалять старые объекты СМ; — изменять характеристики существующих объектов СМ; — выдавать подробную информацию об объектах; — осуществлять многокритериальный поиск объектов. В язык входят следующие операторы: — оператор Whatls, выдающий информацию об объектах; — оператор ListOf, описывающий структуру вложенных объектов; — оператор Set, позволяющий изменять характеристики объектов; — оператор Create, создающий новые объекты СМ; — оператор Delete, удаляющий ненужные объекты СМ; — оператор Select, описывающий условия запросов к СМ. Приведем описание двух операторов языка (Whatls и Select): Оператор Whatls позволяет получить информации о классе, типе и зна чении объекта, микро и макроситуации, переменной. Whatls [Object]/ [Name] Return [Class, Type] [Name] is [Value] Error [Type of error]
Если искомый элемент ситуационной модели имеет тип, то сообщается и класс объекта, и его тип (Class, Туре). Значения (Value) указываются для переменных, ситуаций и объектов, не имеющих вложений. В случае вложенности вместо значения будет выдано слово Container. Если значение не определено, то будет выдано слово Unknown. Если объекта не существует, то будет выдано сообщение Not Available. Оператор Select предназначен для поиска объектов СМ, удовлетворяющим условиям запроса. Select {Bes(t), Wor(st), Ran(dom) } [List of Type Objects] «Quantity [Value] Where [Object]/[Name] [Compare Sign] [Value] ... Return [Name of Objectl] [Name of Object2] [Name of Objectn] Error [Type of error] Ключевые слова Best, Worst, Random предназначены для выбора лучших, худших и случайных вариантов соответственно. Если количество выбираемых объектов ограничено {Quantity), то в результирующую выборку попадают объекты, для которых заданное условие наиболее соответствует выбранному варианту. Если осуществляется выборка всех объектов, то ключевые слова оказывают влияние на упорядочивание.
В конструкции List of Type Objects можно задать перечень типов объектов, классов переменных или ситуаций. Перечисление осуществляется через запятую.
Предикат поиска Where позволяет наложить ограничения на результирующую выборку с помощью знаков равенства и сравнения {Compare Sign). Может накладываться несколько условий. Они должны соединятся между собой знаками &, и not.
В результате выполнения запроса создается список объектов. Если список пустой, т.е. нет объектов, удовлетворяющих условиям, то выдается сообщение List is Empty. Эффективность ситуационного подхода. В работе [112] была произведена попытка аналитической оценки эффективности ситуационного подхода. Посылкой для рассуждения послужила возможность реализации сложной иерархической системы для ситуационной модели. Для приближенной оценки была выбрана структура В-деревьев. Количество уровней иерархии определялось по формуле, используемой для В-деревьев[55].
Эффективность ситуационного подхода для различного времени выполнения одной операции Использование В-дерева в качестве аналога структуры ситуационной модели не совсем уместно. В ситуационной модели количество уровней определяется не из целесообразности поиска (уменьшения времени поиска), а из семантического принципа. Поэтому ограничение в 20 характеристик невозможно соблюсти на всех уровнях. На уровне типовых объектов (например, полиграфических фирм) т может достигнуть 3000 (количество полиграфических предприятий в России).
Для описания ситуаций может понадобиться более 10 уровней. Кроме того, необходимо отметить, что два разных объекта (например, макроситуации) могут иметь общие характеристики на более низких уровнях.
Типовые запросы к ситуационной модели имеют множество параметров, которые оказывают друг на друга влияние.
Исходя из вышеперечисленных замечаний, следует отметить, что логарифмическая зависимость времени поиска в ситуационных системах является заниженной оценкой и требует более детального изучения. Однако, на основании полученных результатов, можно говорить, что ситуационный подход показывает большую эффективность.
Архитектура программного комплекса
В результате проведенных исследований и разработок, выполненных в период с 1998 по 2001 гг. в секторе допечатной подготовки и на кафедре "Информационных технологий" Московского Государственного Университета Печати, была спроектирована архитектура макета интегрированной системы "SIE-SYSTEM". Программный комплекс состоит из нескольких взаимосвязанных компонент: П-СИМ — процессно-ориентированная система имитационного моделирования. Осуществляет моделирование процессов, протекающих в допе-чатном секторе полиграфической фирмы; С-СИМ — событийно-ориентированная система имитационного моделирования. Осуществляет моделирование внешних и внутренних событий, возникающих в допечатном секторе полиграфической фирмы; ССПО — система ситуационной поддержки оператора. Предназначена для приема и оптимального распределения заказов; ССПР — система ситуационной поддержки руководителя. Предназначена для управления потоками полиграфических заказов; ЭС — система экспертного анализа. Система общего назначения. Используется для хранения полученных знаний и вывода новых; ССМ — система ситуационного моделирования. Предназначена для экспериментального планирования развития ситуаций на рынке; СУСМ — система управления ситуационной моделью. Реализует интерфейс между БД СМ и другими профаммами. Позволяет создавать запросы, вводить данные, изменять структуры внутренних БД; СИП — система изменений приоритетов. Доступна только руководителю и позволяет влиять на распределение потоков заказов; ЗС — запросная система. Реализует запросы на отображение, изменение, создания и удаления объектов и характеристик; ССОИ — - система ситуационного отображения информации. Отображает в различных режимах информацию о ситуациях; ТТР — система текстового отображения. Отображает информацию в виде офаниченных естественно-языковых конструкций; ТБР — система табличного отображения. Отображает информацию в табличном виде; ГВР — система фафо-вербального отображения. Отображает информацию в виде псевдокарты; СО — система отчетов. Система документооборота для составления бланков, платежек, копий договоров и т.д.; СМ — ситуационная модель. БД, в которой хранится информация о текущей ситуации на рынке; СМА — архив состояний ситуационной модели. Хранилище данных, в котором содержится информация о предыдущих состояниях СМ и статистики; СММ — копия ситуационной модели. БД, которая используется ССМ; ИБЗ — интегрированная база знаний. Совокупность всех баз знаний, содержащая функциональные схемы, правила вывода и т.д.; ЭЗ — экспертные знания. База знаний, которая содержит информацию, полученную от экспертов. ИБЗ эс 1_ ЭЗ Структурная БД п-сим со ТТР Селектор сспо ТБР с-сим ГВР ссои Ситуационная БД Событийная БД СУСМ СИ ЗС СИП СМ CMA CMM ССОИ ССПР сем"" эс1 с-сим п-сим ССПР II CCM .C.MiC_M.Mi.M.AJL_ СМ"(СМ СМА)"" ИБЗ
Взаимодействие компонент осуществляется на основе ИБЗ, СМ и ситуационного интерфейса (СИ). СИ представляет собой язык, позволяющий обращаться к единой базе знаний и передавать сообщения между подсистемами. В качестве платформы языка можно выбрать одну из современных технологий (DCOM, CORBA, RPC и др.).
У пользователя есть возможность работы с каждой системой в отдельности. Это связано с тем, что данный программный комплекс предназначен для лиц, принимающих решения. Если они являются специалистами, то необходимость в ЭС для них может быть менее значимой, а ответы на ее вопросы занимают больше времени, чем необходимо. 1. Оценки возможности выполнения заказа на данной производственной базе. 2. Проверки на обеспеченность ресурсами (на наличие требуемых расходных материалов и поставку их в указанные сроки). 3. Расчета времени выполнения заказа. 4. Расчета стоимости выполнения заказа. 5. Разделения заказа на технологические операции и распределения заказа (частей заказа) среди подразделений (конкретных исполнителей). 6. Оценки ситуаций на полиграфическом рынке, предприятии в различных срезах. 7. Моделирования ситуаций и настройки правил распределения заказов.
Первые пять задач решаются подсистемой поддержки оператора, а последние две — системой ситуационной поддержки руководителя. На рисунке эти две функциональные подсистемы разделены на соотвтетствующие области, обозначенные цифрами.
В качестве инструментальной среды для создания экспертных систем была использована среда "Эксперт". Для нее был разработан дополнительный модуль, позволяющий осуществлять запросы к внешним базам данных и обрабатывать результаты выборок. Для реализации запросов был выбран язык SQL.
Для имитационного моделирования сначала предполагалось использовать систему Arena 3.0. Для нее были разработаны модели некоторых устройств. Анализ предметной области выявил некоторые особенности, которые невозможно было реализовать в Arena. Поэтому была спроектирована и реализована СИМ ДП. Она позволяет конструировать модели с использованием допечатного и другого оборудования.
Система имитационного моделирования допечатных процессов (СИМ ДП) создавалась в два этапа. На первом этапе была спроектирована ее БД (инфологическая и даталогическая модель), основные блоки, общие принципы работы и некоторые программы в существующих СИМ (GPSS, Arena). На втором этапе был разработан независимый программный продукт, подробное описание которого приводится в [132, 133].
Система имитационного моделирования допечатных процессов создана в среде объектно-ориентированного программирования Delphi. Она ориентирована на разработку прикладных моделей допечатных фирм или отделов. Она содержит объекты для имитации специализированных допечатных устройств. Система позволяет работать с различными базами данных, поддерживающих технологии BDE, ODBC.
Основной характеристикой любой СИМ является количество различных объектов, устройств и других элементов. Структуры составных объектов системы были представлены в виде структуры реляционных таблиц и объединена в единую базу данных. При проектировании СИМ были выделены следующие классы объектов моделирования: /. Устройства 2. Каналы связи 3. Персонал (исполнители работ) 4. Распаковщики и Сборщики (ЛПР) 5. Транзакты 6. Продукция 7. Очереди
