Содержание к диссертации
Введение
Раздел 1. Системный анализ методов компьютерного моделирования информационных производственных систем 12
1.1. Структура системы многоуровневого моделирования информационных процессов 12
1.2. Концептуальные модели современного производства 32
1.3. Информационные компьютерные технологии процесса управления и обработки информации 40
1.4. Моделирование распределения ресурсов на основе геоинформационных технологий 46
1.5. Постановка научной задачи 49
Выводы по первому разделу 55
Раздел 2. Математическое моделирование системы управления и обработки информации производственных процессов .. 57
2.1. Иерархическая модель процесса технологической подготовки производства 57
2.2. Семиотическое моделирование динамических объектов управления. 61
2.3. Индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования процессов управления 80
2.4. Формализованная рекуррентная модель многоуровневой системы управления 85
Выводы по второму разделу 91
Раздел 3. Методика подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства 93
3.1. Формирование системы знаний с использованием компьютерных технологий 93
3.2. Последовательность реструктурирования обучающей системы подготовки специалистов управления производством 100
3.3. Алгоритм методики подготовки высококвалифицированного контингента органов управления производственными комплексами 104
Выводы по третьему разделу 113
Заключение 115
Список литературы 118
- Структура системы многоуровневого моделирования информационных процессов
- Иерархическая модель процесса технологической подготовки производства
- Формализованная рекуррентная модель многоуровневой системы управления
- Последовательность реструктурирования обучающей системы подготовки специалистов управления производством
Введение к работе
Современные производства наукоемкой и высокотехнологической продукции представляет собой сложные системы, включающие подсистему автоматизации планирования и управления, управленческую информационную подсистему, а также интефированную подсистему автоматизированного проектирования и технологической подготовки производства (САПР/АСТПГТ). Подобные сложные производственные системы далее будем именовать интефиро-ванными научно-производственными комплексами, для удобства - просто ин-тефированными производственными комплексами (ИТЖ).
Комплексный характер функционирования ИПК на основе использования разнообразных прикладных профамм, с привлечением на всех этапах жизненного цикла продукции больших инженерных и управленческих коллективов, определяет актуальность единого подхода к организации управления им.
Такой подход должен обеспечивать получение экономического эффекта при сокращении сроков проектирования, технологической подготовки производства (ТПП), выпуска продукции и распределения ресурсов, что не возможно без рационального использования информационных, материальных и людских ресурсов при организации планирования и управления ИПК, без реализации качественно новых производственных проектов путем адаптации и автоматизации выработки управленческих решений.
Принятие решений является составной частью (компонентом) процесса управления производством, носящего ситуационных характер. Ситуации управления представляются как альтернативы, то есть формируют некоторое альтернативное пространство. Это определяет противоречивость процесса принятия решения как чувственного, эмоционального, волевого акта в условиях риска как возможной опасности принять не достаточно эффективное управленческое решение. В связи с этим, актуальным является еще и совершенствование системы поддержки принятия решения (СППР) в обстановке высокой степени неопределенности на основе научно-обоснованного методического и аппаратного обеспечения. В современных условиях это возможно лишь путем создания автоматизированной системы управления производством (АСУП) на основе совершенствованных, наукоемких компьютерных технологий.
В настоящей работе описание и классификация информационных потоков, протекающих в управленческих процессах, в иерархическом виде за счет декомпозиции, их разложения на составные части от комплексов работ до элементарных операций. Следует отметить, что процессу декомпозиции предшествует формирование многоуровневой интегрированной концептуальной модели производственного комплекса на основе анализа его предметной и информационной областей, являющихся материальной основой процесса создания и совершенствования управления ИПК.
Применение современных компьютерных технологий позволяет создать так называемых электронных макетов ИПК, применение которых открывает принципиально новые возможности по управлению разработкой и производством машинных средств проектирования производства, а также по поддержке жизненного цикла продукции на всех этапах ее эксплуатации. Всему процессу создания наукоемких и высокотехнологичных сложных систем сопутствует процесс управления ТПП, производства и постпроизводства и, в связи с этим, также требует научно обоснованных компьютерных технологий поддержки принятия решения [59].
Научная обоснованность таких технологий полагает разработку логических, семиотических, математических и других методов ситуационного моделирования, а также методов имитационного моделирования, корректным представлением которого является формализованная рекуррентная модель. Кроме этого, требуется создание некоторого метода управления компьютерными технологиями проектирования производства, как совокупности предметной и информационной областей. В качестве такого, на наш взгляд достаточно эффективного метода, может выступать так называемый метод индуктивных рассуждений на ДСМ - метод, названный так в честь выдающегося ученого 19 века в области теории логики, логистики и т.д. Д.С. Милля. Актуальной проблемой является организация подготовки высококвалифицированных специалистов как лиц, принимающих управленческие решения (ЛПР) на различных уровнях иерархии производственного комплекса (процесса). Ее цивилизованное, эффективное решение также невозможно без применения современных компьютерных технологий. Для их научно-обоснованной поддержки в диссертационной работе предлагается совокупность адекватных математических и лингвистических моделей, которые совместно с указанными выше моделями позволяют разработать алгоритм методики подготовки контингента органов управления производством.
Кроме того, следует отметить и необходимость компьютерной поддержки оптимизации процесса распределения ресурсов, как важного фактора достижения положительного экономического эффекта от изменения компьютерных технологий вообще. Так технологии получили название геоинформационных систем - технологий (ГИС - технологий).
И, наконец, лишь перечислим способы методов оценивания компьютерных систем моделирования производственных процессов. К ним относятся такие как: CALS - технологии концепции создания, поддержки и применения единой «информационной модели» на всех этапах жизненного цикла продукции; сложные CADICAM/CAE системы обучения ЛПР; системы управления проектами MP, TL, РЕ, РР, PS, CA-SP, ТРР, STRM и т.д. [61].
Таким образом, необходимость повышения эффективности управления современным производством и его технологическими процессами путем организации подготовки высококвалифицированных специалистов, обладающих глубоким пониманием закономерностей протекания информационных процессов в многоуровневых производственных системах управления, при отсутствии обоснованного научно-методического аппарата применения в процессе указанной подготовки информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) определяет основное противоречие и высокую актуальность темы данной диссертационной работы. С учетом вышеизложенного цель исследования может быть определена как повышение эффективности управления технологическими процессами производства на основе компьютерных технологий.
Исходя из сформулированной выше общей цели исследования, решаемая в диссертационной работе научная задача может быть сформулирована как задача разработки научно-методических положений и рекомендаций по формированию стратегии подготовки высококвалифицированных управленческих специалистов на базе разработанного научно-методического аппарата применения информационных технологий в управлении производственными процессами.
Объектом исследования являются интегрированные комплексы производства наукоемких и высокотехнологичных сложных технических систем.
Предметом исследования являются методы моделирования информационных процессов многоуровневых производственных систем управления ипк.
Основными результатами, полученными автором в ходе решения сформулированной научной задачи и выносимыми на защиту являются:
1. Семиотическая модель динамических объектов управления.
2. Индуктивный метод компьютерного ситуационного моделирования процессов управления.
3. Алгоритм подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства.
Научная новизна результатов диссертационной работы определяется тем, что с единых позиций концептуального подхода рассмотрена и решена научная задача создания информационной интегрированной среды управления сложными производственными комплексами, основанная на единой системе моделей, различных по структуре и используемым методам, и заключается в том, что: 1) разработаны концептуальные иерархические модели, учитывающие специфику информационных процессов управления современным многоуровневым производством;
2) при разработке методов ситуационного и имитационного моделирования технологических процессов интегрированного производственного комплекса учтены факторы, определяющие характеристики специалистов по его управлению;
3) при разработке лингвистической модели учтены требования к формированию базы данных и знаний реструктурированной системы обучения лиц, принимающих управленческие решения;
4) разработка алгоритма подготовки лиц, принимающих решение в управленческих процессах производства, осуществлена с учетом конечной цели по повышению эффективности и оперативности управления производственным процессом ИПК.
Научная значимость диссертационной работы состоит в том, что в ней разработан комплекс моделей и алгоритмов, позволяющий обоснованно формировать облик многоуровневых производственных систем управления на основе моделирования протекающих в них информационных процессов.
Практическая значимость диссертационной работы определяется тем, что в ней разработано научно-методическое обеспечение компьютерного моделирования информационных процессов многоуровневой производственной системы управления ИПК и подготовки контингента органов управления, которое приводит к повышению эффективности управления производством.
Достоверность основных научных результатов, выводов и рекомендаций, сформулированных в диссертации, обоснованностью исходных данных и принятых ограничений; корректной постановки научной задачи исследования и выбором апробированных методов ее решения, включающих современные методы кибернетики, системного анализа, линейного программирования, и отвечающих сущности исследуемых процессов, а также сходимостью результа 10 тов, полученных в процессе проведения научно-исследовательских экспертных игр, с результатами математического моделирования.
Апробация результатов работы. Основные резульатты работы докладывались и обсуждались на Межведомственных конференциях «Проблемы обеспечения эффективности и устойчивости функционирования сложных технических систем» (г. Серпухов, 2001 - 2003), МНМК «Качество инженерного образования» (г. Брянск, 2002 - 2004).
Реализация результатов диссертационной работы в виде комплекса математических моделей технологического процесса функционирования ИПК, методики подготовки ЛПР в управленческих процессах производства (ВНИИ-АС МПС России), системы управления и организации работы по охране и безопасности труда, научно-методических материалов для обучения требований охраны труда руководителей (ФГУ «ВЦОТ»), при сетевом планировании и организации комплексных поставок ИБАП для объектов железнодорожного транспорта (ООО «АБИТЕХ»), а также в учебный процессе кафедры Серпуховского военного института.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения и списка использованной литературы. Объем работы 125 листов, включая 29 листов таблиц и рисунков.
В первом разделе проведен системный анализ структуры многоуровневого моделирования производства концептуального подхода к моделированию технологических процессов. Показано место предметной и информационной области в жизненном цикле производства.
Рассмотрены особенности современных подходов к моделированию производственных процессов на основе компьютерного моделирования сложных систем.
Осуществлена постановка научной задачи исследования, где определены показатель и критерий оценивания эффективности технологических процессов получения экономического эффекта применения компьютерного моделирования. Во втором разделе представлены семиотическая модель имитационного управления производством, а также индуктивный метод применения компьютерных технологий. Представлена рекуррентная модель имитационного моделирования логического процесса функционирования ИПК.
В третьем разделе проведено формулирование системы обучения лиц, принимающих решение в управленческих процессах, систематизирована последовательность реструктурирования обучающей компьютерной технологии представления знаний и данных как символического языка их формализации. На этой основе представлен алгоритм методики обучения управленческого персонала иерархической системы органов управления на всех этапах жизненного цикла производства продукции.
В заключении сформулированы основные выводы и результаты исследования по теме диссертации и приложено направление дальнейших исследований, отмечена степень реализации результатов, а также обзор публикаций по теме диссертации.
Структура системы многоуровневого моделирования информационных процессов
Системный анализ - методы подготовки обоснованных решений по сложным проблемам социального, экономического, научного, технического и др. характера. Привлечение методов системного анализа для решения указанных проблем вызывается неопределенностью, обусловленной наличием факторов, не поддающихся количественной оценке. Эти методы направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности. Системный анализ представляет собой реализацию диалектического метода при изучении сложных систем и выработке оптимальных (наиболее благоприятных) решений.
Интенсивное расширение сферы использования системного анализа связано с распространением программно-целевого метода управления, предусматривающего для решения какой-либо важной проблемы составление программы, формирование организации - исполнителя и выделение необходимых материальных ресурсов. В настоящее время также широко используется метод ситуационного моделирования управления сложными системами.
Процесс системного анализа условно делится на следующие этапы: 1) постановка задачи на исследование; 2) формулирование или формализация (уточнение конечных целей; выявление вопросов, относящихся к делу; ограничение проблемы); 3) поиск (сбор необходимых данных и определение связей, выявление различных вариантов); 4) оценка (построение различных моделей, их использование для предсказания последствий того или иного варианта, сравнения различных вариантов); 5) истолкование (использование прогнозов, полученных с помощью моделей или другой информации, для дальнейшего сравнения различных путей достижения цели, разработка заключений по ним и рекомендаций о курсе действий); 6) поддержание (эксперимент, проверка полученных заключений). Обычно 2, 3 и 4-й этапы выполняются исследователями, 1-й и 5-й руководителем (лицом), принимающим решение; последний этап весьма труден в осуществлении. В исследованиях, проводимых в работе, понятие «система» чаще будет использоваться в значениях 3 и 4. Структура - строение (в смысле взаимного расположения частей, составляющих одно целое), внутреннее устройство. Организация - 1. Организованность; планомерное продуманное устройство. 2. Общественное государственное и др. объединения (например, промышленное объединение). Как видно из определения, атрибутом системы является связь, отношение между объектами (элементами). Поэтому в исследованиях эта сторона абстрагируется в отдельную систему, со своими особенностями и структурой, и определятся названием «информационная область». Рассмотрим это понятие. Связь - 1. Отношение взаимной зависимости, обусловленности, общности между чем-нибудь. 2. Совокупность учреждений, обслуживающих техническими средствами (средствами связи) общение на расстоянии. Отношение - 1. Взаимная связь различных величин, предметов (объектов), действий. 2. Взаимное общение, связь между кем- чем-нибудь. Информация - 1. Сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемых человеком или специальными устройствами. 2. Сообщения, осведомляющие о положении дел, о состоянии чего-нибудь. Информационный объект, абстрактный объект исследования, представляющий собой поток информации (информационный поток, процесс) протекающий в области отношений, связи между материальными объектами (объектами предметной области). Таким образом, под информационной областью (ИО) будем понимать область (совокупность, множество) информационных объектов, объединенных по целевому предназначению в систему, выраженную в виде некоторой структуры. В рамках процесса управления особое место занимает процесс принятия решения на применение какого-нибудь действия. Этот процесс абстрактно выделяется в «область принятия решения». Рассмотрим это понятие более подробно. Для этого, сначала, остановимся на основополагающих понятиях самого процесса управления. Процесс - ход, развитие какого-нибудь явления; последовательная смена состояний в развитии чего-нибудь. Управление (силами, средствами) - 1. Деятельность лиц, принимающих решение, органов управления по поддержанию работоспособного состояния объектов управления (сил и средств управления). 2. Крупное подразделение какого-нибудь учреждения; крупное административное учреждение. Управление средством - процесс выработки и передачи управляющих воздействий (команд, сигналов) в целях эффективного использования средств в соответствии с их предназначением и поставленной производственной задачей. Управление средствами с помощью автоматизированных систем (систем типа «человек-машина») функции распределяются между человеком (группой людей) и техническими устройствами. Управление с помощью автоматических систем осуществляется без участия человека, но под его контролем. Управлять - 1. Направлять ход, движение чего-нибудь; руководить действиями кого-чего-нибудь. 2. Руководить, направлять деятельность кого-чего-нибудь. В широком смысле управление понимается как теория и практика организации целенаправленного руководства (воздействия) на объект управления со стороны органа управления.
Иерархическая модель процесса технологической подготовки производства
При очевидном прогрессе вычислительной техники успехи в области автоматизации технологического проектирования еще не достаточно высоки. К недостаткам современных пакетов технологического проектирования следует отнести «твердый», детерминированный (учитывающий только неслучайные процессы) характер алгоритмов; невозможность использования конкретного предметного содержания программы, разработанной для одной технологической среды, в другой, так как ее использование связано с конкретным алгоритмом проектирования; трудность амортизации программ, а также недостаточно эффективный диалог, основанный на использовании однообразных форм меню (данных) и т.п.
Организация эффективного общения пользователя с системой требует включения в базу данных контекстной помощи, в которую следует включать определения экономических понятий, формализованное описание семантики технико-экономической информации, а также структурных, классификационных и алгоритмических связей между информационными объектами. Для описания смысла хранимых данных недостаточно даже очень развитой контекстно-зависимой системы подсказок: необходима программно обрабатываемая мета-база (база высокого иерархического уровня), отражающая концептуальный уровень представления информации и логический уровень описания файлов, полей, индексов, сценариев диалога.
Для обеспечения открытости системы и возможности настройки системы с учетом конкретной специфики производства необходимо вынести за пределы тела программы все атрибутные знания, базы данных, файлы контекстной помощи, а также форматы документов и видеограмм, а также информацию о конкретном предмете проектирования.
Необходимо обеспечить функциональную полноту, то есть максимального удовлетворения информационных потребностей пользователя системы, а снижение негативного действия указанных недостатков, придание программам управления процессом ТИП универсального характера для обеспечения возможностей пользователю корректировать программы в зависимости от собственных потребностей. Этого можно достичь путем определенного структурирования и представления программы в памяти ЭВМ.
Идея заключается в создании иерархической модели структуры технологического проектирования путем отделения предметного содержания от управляющих программ и их представления в памяти ЭВМ на различных уровнях.
Модульность в смысле развития системы является основой приспособляемости, взаимосвязанности элементов, расширяемости, простой и оперативной реализации модификаций (видоизменений) подсистем. Приведенные здесь характеристики существенно зависят от специфики проекта и в первую очередь это касается систем, будущее которых трудно предвидеть. При разработке системы следует выбирать такие структуры программно-аппаратного обеспечения, которые не только минимизируют стоимость разработки, но и допускают расширение с минимальными затратами.
Знания о ПО также удобно описывать по модульному принципу. Модульные значения должны правильно отражать структуру ПО в целом и отвечать поставленной цели. Одним из наиболее перспективных методов описания структуры является так называемая иерархическая модель миров (моделей). С помощью такого метода определяется ее структура, обусловленная отношениями понятий, типичных для каждого мира. Достоинствами такого метода является, во-первых, то, что возможность наследовать знания из миров верхних уровней. Во-вторых, можно сузить класс объектов поиска, ограничившись только центральными тематическими мирами со знаниями, которые будут объектами при логических выводах, и мирами верхнего уровня, из которых первые миры наследуют знания. В-третьих, по мере раскрытия темы миры объектов выводов информации будут сменять друг друга, поэтому раскрытие темы можно представить через слежение за мирами. И, наконец, в-четвертых, благодаря указанию (обусловливанию) множества отношений между мирами можно построить структуру миров, отвечающих различным целям.
Наравне с модульностью требует рассмотрения иерархический подход к построению модели системы, с помощью которой определяется структура модулей проектирования, обусловленная отношениями понятий, типичных для каждого модуля. Иерархическая структура имеет наиболее ярко выраженные командные функции одних уровней по отношению к другим. Нижние позиции являются чисто «подчиненными», верхняя — чисто командной, а промежуточные — и теми и другими.
Каждый уровень управления техническим проектированием является носителем своего проблемно-ориентированного языка. Любая система предста-вима единством трех компонентов: материала, энергии и информации. С позиции управления технологический процесс следует рассматривать, в том числе, и как процесс переработки информации.
Введем системное понятие «элементарная проблемная структура (ситуация)» (ЭПС), с помощь которой будем одновременно описывать как ПО, так и модели процессов, происходящих при технологическом проектировании. В других приложениях это понятие тождественно понятию примитива, атома системы.
Формализованная рекуррентная модель многоуровневой системы управления
Рассмотрим типичную деятельность проектировщиков в организации и проведении технологической подготовки производства, в процессе которого принимает участие широкий круг специалистов с различной профессиональной специализацией. Это инженеры-исследователи, проводящие анализ моделей проектируемых ТПП и формулирующие задачи и основные направления проводимых работ; инженеры-технологи осуществляющие проектирование ТПП и прогноз его результатов; специалисты в области системотехники; программисты.
Процесс управления производственным комплексом представляет собой некоторое действие из их множества А, направленных на реализацию управляющих воздействий. Множество А определяется декартовым произведением множества U возможных воздействий на исполнительные элементы ИПК и множества S возможных состояний исполнительных элементов.
Для решения задачи структурно-алгоритмического синтеза ИПК необходимо построить модель данной ПО и соответствующую ей модель ИПК на основе функционально—целевого подхода, задать критерии эффективности функционирования системы, определить механизм построения эффективных систем на базе предложенных моделей и выбранного критерия.
Интегрированный производственный комплекс является организованной совокупностью проектирования средств инструментального цеха, проектирования общей сборки, нормирования и экономического планирования. Эти задачи образуют классы (7,-(/ = 1,..., ) объектно-ориентированных классов. Каждый из представителей классов в свою очередь разбивается на совокупность методо-ориентированных процессов. Формирование объектно-ориентированных классов объектов (множеств) осуществляется на основании выполнения условий одинаковости их свойств и функционирования (поведения, отношений). К методо-ориентированным классам относятся объекты, проектирование которых разбивается по способам технологии их производства. Процесс технологического проектирования в рассматриваемой ПО представляется деревом декомпозиции целей, разбиение конечной цели на промежуточные (этапные). Машинное моделирование является наиболее эффективным средством изучения сложных систем. Познание происходит в процессе имитации (воспроизведения) функционирования исследуемых объектов, анализа их динамики, свойств и состояний. Моделирующий алгоритм строится на основе математической модели функционирования системы, при этом, если исследуемый процесс дискретный, то модель является алгоритмической. В ходе разработки и изучения машинной модели исследователь поочередно выполняет этапы построения математической модели, преобразования ее в алгоритмическую и программной реализации полученной модели. Наиболее сложный и ответственный этап в этом процессе - разработка алгоритмической модели, в основе которого лежат методы структуризации сложных систем и формализации их динамики.
Предлагается способ рекуррентного оценивания параметров математической модели объектов управления. (2.2) может быть построена в классе моделей с постоянными параметрами, при этом для оценки параметров используют метод стохастической аппроксимации, который приводит к рекуррентным алгоритмам идентификации (тождественности, сходства) с убывающим коэффициентом. При моделировании системы управления ТП приходится оперировать переменными параметрами так как степень неопределенности существенно различна для задач управления действующим ТП и проектируемым. Отличие может возникать из-за неточного знания параметров объекта управления или «дрейфа», либо из-за неучтенных при моделировании, но реально присутствующих в системе изменяющихся во времени линейных возмущений.
При построении алгоритмов стохастической (погрешности s как случайной величины с известным законом распределения по вероятности наступления ее значений) аппроксимации, дающих приемлемую точность оценивания на выборках (опытных испытаний) фиксированного размера, необходимо располагать информацией о вероятностных характеристиках последовательности погрешностей значения выходного сигнала объекта проектирования ,s. Эта информация заключена в плотности распределения функции Р( ). Зачастую вид функции Р( ) неизвестен и возникает необходимость его статистического оценивания.
Необходимо разработать такую методику, следуя которой можно было бы построить алгоритмы оценивания параметров ys, не требующие априорной (доопытной) информации о статистических свойствах элементов }. Ввиду того, что параметры исследуемой системы являются нестационарными (непостоянными), для получения положительных результатов следует применить настраиваемую модель, уравнение которой имеет вид:
Последовательность реструктурирования обучающей системы подготовки специалистов управления производством
Синтаксический метод на единстве подходов к формированию понятий и выявлению абстракций из правил. Для описания обучающих примеров и их обобщений используется специальное параметризованное структурное представление, интерпретируемое как мультиграф с помеченными вершинами и ребрами. Задача обобщения формулируется как нахождение максимального общего подграфа для графов - примеров. Недостаток такого подхода заключается в трудности установления соответствия между элементами двух описаний формулируемого понятия.
Для всех синтаксических методов центральной является идея обобщения, основанного на установлении соответствия между элементами различных описаний. При этом приходится глубоко анализировать ситуацию с привлечением семантической интерпретации элементов описания.
Семантические модели применяются лишь в случае хороших и достаточно полных описаний. В этом и заключается их главный недостаток, так как всегда сложно получить такое полное описание, но даже если и возможно, то это требует больших объемов понятий и затрат времени. Семантический подход основан на системе понятий и принципов, связанных с ПО. Классы структур предметных объектов бывают древовидные, циклические, регулярные (аналогично классификации в топологии).
Семантическое описание ПО производится в два этапа: в начале производится сглаживание формы тел, удаление деталей и аппроксимация (приближенное представление) простыми выпуклыми телами, а затем второй этап - формирование описания ситуации на базе понятий, уже сформированных систем, так называемая структуризация описания. Процесс структуризации не однозначен. Среди возможных выбирается описание, содержащее наименьшее количество элементов на самом верхнем уровне описания.
Для представления знаний широко используются фреймовые структуры, реализуемые с помощью рекурсивных помеченных графов. Под фреймом понимается декларативно-процедурный модуль, имеющий название. Название есть понятие, смысл которого раскрывает данный фрейм посредством декларации свойств этого понятия и действий, производящихся при обращении к фрейму. Фреймы упорядочиваются в иерархии, отображающие естественные иерархии понятий. Структуризация описаний показана на рисунке 3.2. Понятие означает множество ситуаций, которые могли быть получены из заданного конечного множества ситуаций, которые могли быть получены из заданного конечного множества ситуаций с помощью определенного набора изменений. Таким образом, понятие представляется как совокупность {Ek,Fk}, где Ек — ситуация - прототип; Fk — множество преобразований, приемлемых к Ек. Пара (, F) определяет множество ситуаций, получаемых из прототипа Е путем применения к нему всевозможных преобразований из F, она называется Я-описанием. С каждым преобразованием из F связывается некоторое значение - мера принадлежности результирующей ситуации данному понятию, аналогично, как в теории нечетких множеств.
Построение целого множества Я-описаний, образующих понятие, значительно расширяет класс формируемых понятий по сравнению с тем случаем, когда имеется единственное Я-описание (так называемые конъюнктивные -обобщенные понятия). Представим содержательную информацию рассматриваемой ПО в виде формальных высказываний. Построим алгебраическую систему A = (Q,R), где А Ф 0, Q — семейство алгебраических операций, R - семейство отношений. Семантика обмена высказывания определяет значение высказывания так: значением высказывания считается то влияние, которое оно имеет на последующее поведение системы. Как показали экспериментальные исследования, на каждом нейроне коры головного мозга одновременно обрабатываются возбуждения трех видов: внутреннее, внешнее, возбуждение памяти. Только одновременная обработка этих возбуждений (афферентный синтез) и сопоставление всех комбинаций возбуждений с прошлым опытом дают возможность организму принимать то или иное решение для получения полезного результата. В стадии афферентного синтеза («предрешения») решается главнейший вопрос формирования поведенческого акта: какой полезный результат должен быть получен в данной ситуации и при данной комбинации указанных возбуждений. Эта стадия — начало процесса выработки решения. Выработанное таким образом решение как замысел на предстоящее действие далее оценивается с помощью нейрофизиологического аппарата, получившего название «акцептор результатов действия». Этот аппарат, опережающий и подсказывающий свойства будущего результата в конце каждого элементарного действия немедленно сличается с его параметрами прогнозируемого результата, и в случае их совпадения эти результаты являются «санкцией» при формировании следующего этапа поведения. Одновременно происходит так называемое «обогащение акцептора результатов действия» (самообучение-интеллекта) на базе образования связей. Термин «искусственный интеллект» (ИИ) для определения процессов, способствующих научить ЭВМ имитировать (воспроизводить) процессы, происходящие в мозгу человека. Одной из задач является создание интеллектуальных компьютерных обучающих систем (ИКОС), главный смысл которых заключается в оптимизации всего процесса обучения или его частей на основании моделирования с применением современных технических средств.
Построение структурной модели ИКОС базируется на функционально-целевом подходе, в концепции управления индивидуальным обучением через целеполагание и соответствие целей ИКОС функциям ПО.
Общая модель ИКОС основана на формализации процесса обучения как процесса целенаправленного пополнения алгоритма понятий и совершенствоа-ния БЗ обучаемого. Под процессом обучения будем понимать процесс накопления основных понятий обучаемого. Процесс заканчивается при совпадении множества основных понятий обучаемого и обучающего. Его можно представить как преобразование множества Р знаний обучаемого во множество В новых знаний путем некоторого преобразования F:P- B. На рисунке 3.3. представлена общая структура детализации понятия «обучение в ПО».
