Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Системы морского мониторинга 8
1.1. Анализ существующих систем морского мониторинга 8
1.1.1. Классификация систем морского мониторинга 8
1.1.2. Существующие системы морского мониторинга 14
1.2. Определение предметной области решаемых задач 16
1.3. Методы принятия решения в системах морского мониторинга 23
1.4. Постановка задачи 29
Выводы 31
ГЛАВА 2. Подход к созданию экспертных систем морского мониторинга 33
2.1. Двухуровневая модель создания экспертных систем морского мониторинга 33
2.1.1. Этапы создания экспертной системы морского мониторинга 33
2.1.2. Верхнеуровневая модель 36
2.1.3. Динамическая модель в классе сетей Петри 38
2.2. Выбор методологии создания и управления проектом при идентификации проблемы 40
2.2.1. Методологии создания и управления проектом 40
2.2.2. Модели жизненного цикла экспертной системы 43
2.3. Выбор модели представления знаний и средства проектирования продукционной базы знаний на этапах извлечения, структурирования и формализации знаний 46
2.3.1. Извлечение, структурирование и формализация знаний 46
2.3.2. Проектирование продукционной базы знаний 48
2.4. Выбор средства разработки экспертной системы морского мониторинга на этапе кодирования знаний 49
2.4.1. Классификация экспертных систем и оболочек экспертных систем 50
2.4.2. Модель оболочки экспертных систем 55
2.4.3. Методика выбора оболочки экспертных систем морского мониторинга 57
2.5. Типичные процессы при разработке экспертной системы морского мониторинга...60
Выводы 64
ГЛАВА 3. Моделирование процессов проектирования экспертной системы морского мониторинга 65
3.1. Проектирование базы знаний экспертной системы морского мониторинга 65
3.1.1. Продукционная модель базы знаний системы морского мониторинга 66
3.1.2. Модели классов базы знаний экспертной системы морского мониторинга 79
3.2. Проектирование экспертной системы морского мониторинга с помощью диаграмм
UML 81
3.2.1. Логическое моделирование экспертной системы морского мониторинга 81
3.2.2. Физическое моделирование экспертной системы морского мониторинга 95
3.3. Модели экспертной системы морского мониторинга 100
3.3.1. Событийная модель экспертной системы в классе сетей Петри 100
3.3.2. Ситуационная модель системы морского мониторинга 103
Выводы 106
ГЛАВА 4. Экспериментальная часть - построение макета экспертной системы морского мониторинга 107
4.1. Реализация базы знаний экспертной системы морского мониторинга 107
4.1.1. Выбор средства кодирования экспертных знаний 107
4.1.2. Создание базы знаний морского мониторинга 109
4.2. Реализация экспертной системы морского мониторинга 112
4.3.Тестирование и оценка качества экспертной системы морского мониторинга 121
4.3.1. Тестирование экспертной системы морского мониторинга 121
4.3.2. Оценка качества экспертной системы морского мониторинга 124
4.4.Методологическая база построения типовых ЭСММ 128
Выводы 130
Заключение 131
Литература
- Существующие системы морского мониторинга
- Верхнеуровневая модель
- Продукционная модель базы знаний системы морского мониторинга
- Выбор средства кодирования экспертных знаний
Введение к работе
В настоящее время в связи с бурным развитием судоходства во всем мире остро стоит проблема обеспечения безопасности движения морских судов, особенно в акваториях, где существует интенсивный трафик движения судов, в узких проливах, прибрежных зонах и т.п. Эту проблему, например, сообща решают в странах Европейского Союза, развивая систему управления и информационного обеспечения судоходства VTMIS (Vessel traffic Management and Information System) [2]. В России создается единая система контроля и управления судами, развивается глобальная система связи при бедствиях на море [52], создается большое количество автоматизированных систем управления судном [28], мониторинга [55]. идентификации судов, информационной поддержки для центров береговой охраны и т.д.
На современном уровне развития информационных технологий предполагается, что процесс мониторинга сводится не только к наблюдению за объектами (получению, накоплению, хранению и представлению данных об объектах мониторинга), оценке полученных данных, регистрации важнейших характеристик и предоставлению полученной информации лицу, принимающему решения, понятие информационного мониторинга расширено. Современные системы мониторинга оснащены блоками поддержки принятия решений. Они предоставляют пользователю не только данные, но и их интерпретацию и возможные альтернативы решений кризисных ситуаций, т.е. системы мониторинга судов реализуют также управляющую функцию, помогая лицу, принимающему решения.
Сектор систем мониторинга судоходства активно развивается, но в большинстве существующих систем акцент при разработке делается на первоначальные функции мониторинга, совершенствуются средства передачи, представления и хранения данных. Управляющая функция реализуется в специализированных системах, например, в системах управления движением судна, где активно применяются расчетно-аналитические методы. Такие системы ориентированы на решение конкретной задачи. В ходе исследования открытых печатных источников, посвященных данному вопросу, не был найден общепризнанный и проверенный на практике подход к построению типовых систем мониторинга судоходства.
Привлечение технологий экспертных систем (ЭС) к построению систем мониторинга судоходства представляется целесообразным, так как они зарекомендовали себя на практике как эффективное средство поддержки процесса принятия решений с точки зрения накопления опытных знаний экспертов и предоставления их менее квалифицированным специалистам. Ранее системы управления судоходством создавались для решения уз-
ких классов задач, вытекающих, как правило, из конкретных аварийных ситуаций, и их развитие носило характер модификации или модернизации и в большинстве случаев такие системы приобретали специализацию, что снижало эффективность их использования. Поэтому разработка подхода к созданию систем морского мониторинга на основе «гибких технологий» таких, как ЭС, нейронные сети, гибридные системы, позволит расширить область охвата решаемых задач и повысить качество управления судоходства за счет привлечения экспертных знаний.
Судоходство - достаточно большая предметная область, охватить которую в рамках одной работы не представляется возможным, поэтому будет рассмотрена область морского судоходства, и в дальнейшем предметная область будет именоваться «Морским мониторингом».
Объектом исследования является процесс проектирования систем морского мониторинга (СММ). Предметом исследования являются процессы обработки информации в экспертных системах морского мониторинга (ЭСММ), модели ЭСММ, критерии оценки качества ЭСММ.
Цель и задачи исследований.
Целью диссертационной работы является разработка и исследование подходов к построению ЭСММ, позволяющих повысить безопасность морского судоходства и создать методологическую базу разработки типовых ЭСММ. Для достижения поставленной цели в работе необходимо решить следующие задачи:
провести анализ существующих СММ, определить требования к их построению, разработать модели предметной области «Морской мониторинг» и типовой структуры СММ, определить критерии функционирования ЭСММ;
разработать подход к созданию ЭСММ, позволяющий формировать методологическую базу для построения структуры, составных блоков, алгоритмов функционирования системы;
разработать и исследовать модели ЭСММ, которые можно использовать в рамках разработанного подхода как основу для проектных решений при создании конкретных ЭСММ;
разработать и исследовать действующий макет ЭСММ, позволяющий анализировать, моделировать, тестировать ЭСММ и подтверждать правильность исходных положений; разработать методологическую базу построения типовых ЭСММ.
Методы исследования.
При решении поставленных в работе задач использовались методы системного анализа и математического моделирования, искусственного интеллекта, разработки информационных и экспертных систем, а также методы программирования.
Научная новизна диссертационной работы определяется следующими результатами:
Разработаны общие функциональная и структурная модели СММ взаимодействия с внешней средой и информационным береговым центром мониторинга, создающие основы для проектирования системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.
Предложен новый подход к созданию ЭСММ, основанный на учете специфики ЭС как отдельного класса интеллектуальных ИС, особенностей предметной области «Морской мониторинг», на использовании универсальной двухкомпонентной модели для каждого этапа создания ЭСММ, порождающий методологическую базу разработки и исследования ЭС мониторинга в судоходстве.
Разработан набор новых моделей ЭСММ (структурная, событийная, ситуационная, проектных решений в виде диаграмм UML, продукционная модель базы знаний (БЗ)), представляющий собой основу для разработки ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС. Положения, выносимые на защиту:
Общие функциональная и структурная модели СММ для системы поддержки принятия решений по обеспечению безопасности морского судоходства.
Новый подход к созданию ЭСММ, учитывающий специфику ЭС, особенности предметной области «Морской мониторинг», использующий универсальную двухкомпо-нентную модель для каждого этапа создания ЭСММ.
Набор новых моделей ЭСММ, представляющий собой средство информационной поддержки при проектировании ЭСММ и позволяющий описывать функционирование, структуру, основные алгоритмы типовой СММ на базе ЭС.
Практическая и теоретическая значимость.
Результаты работы могут найти применение при разработке ЭС в предметной области «Морской мониторинг» и в смежных предметных областях, использоваться на предприятиях, разрабатывающих средства автоматизации процессов мониторинга в судоходстве.
Достоверность приведенных в диссертационной работе результатов определяется корректным использованием теории моделирования, проектирования информационных систем и системного подхода.
Апробация основных положений диссертационной работы проведена на VI международной конференции «Математическое моделирование физических, экономических, технических, социальных систем и процессов» (Ульяновск, 2005) и второй всероссийской научной конференции с международным участием «Нечеткие системы и мягкие вычисления» (Ульяновск, 2008) и ежегодных научно-технических семинарах кафедры «Телекоммуникационные технологии и сети» Ульяновского государственного университета.
Личный вклад автора. Постановка задачи исследований осуществлена совместно с научным руководителем А.А. Смагиным. Все основные установленные в диссертации результаты получены соискателем самостоятельно.
Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений. Общий объем диссертации составляет 305 страниц, основной текст изложен на 139 страницах.
В первой главе проведен анализ и классификация существующих автоматизированных систем мониторинга (АСМ) в судоходстве, методов принятия решения, используемых в этих системах, выделены функции и задачи СММ и определена их общая структура, формализованы основные понятия предметной области «Морской мониторинг», создана модель сохранения ресурсов и снижения возможного ущерба при возникновении аварийных ситуаций на судне, использование которой позволило определить множества входных и выходных данных систем морского мониторинга, предложена схема выбора методов принятия решений, выделены задачи, функции и основные критерии ЭСММ.
Во второй главе предложен подход к созданию современной ЭСММ. В рамках предложенного подхода разработана двухкомпонентная модель создания ЭС, выработаны рекомендации по выбору методологии управления проектом и модели жизненного цикла системы при создании ЭСММ, разработана методика выбора средства формализации знаний о предметной области на базе оболочек ЭС, рассмотрена модель ЭС, позволяющая на ее основе строить и модифицировать ЭС мониторинга.
Третья глава посвящена разработке и исследованию моделей типичных ситуаций морского мониторинга, диаграмм UML, реализующих основные моменты проектирования ЭСММ и предлагающих возможные решения типичных и общих задач морского мониторинга и построения современной ЭС в заданной предметной области. Также предложены структурная, событийная модель в виде сетей Петри и ситуационная модель ЭСММ.
В четвертой главе проводится исследование процессов кодирования знаний, реализации, тестирования и оценки ЭСММ, их особенностей, связанных с предметной областью «Морской мониторинг», в рамках подхода к созданию ЭСММ. Исследование доказывает реализуемость разработанных проектных решений типовых задач морского мониторинга, их соответствие предъявляемым требованиям к ЭСММ и позволяет разработать решения типичных задач кодирования знаний, реализации, тестирования и оценки ЭСММ. Для реализации исследования создается действующий макет ЭСММ.
В заключении изложены основные результаты диссертационной работы.
Приложение 1 содержит краткое описание основных моделей жизненного цикла ИС, анализ которых позволил исследовать модели жизненного цикла ЭС.
В приложении 2 представлены основные методологии создания и управления информационным проектом для анализа возможности их использования при разработке ЭСММ.
В приложении 3 приводится таблица существующих средств разработки ЭС с их основными характеристиками. Предлагается использовать данные таблицы при выборе средства реализации ЭСММ.
Приложение 4 содержит программный код макета ЭСММ.
Существующие системы морского мониторинга
На сегодняшний день в судоходстве активно применяются различные АСМ. Их
внедрение и использование является на данный момент задачей государственного уровня, так как автономная работа АСМ неактуальна, необходим комплексный и глобальный подход, в результате которого должна возникнуть единая система мониторинга, охватывающая всю территорию страны. Доказательством этого являются такие системы, как VTMIS и ЕСКУС, или постановление Правительства Российской Федерации от 3 июля 1997 года №813 «О создании и функционировании Глобальной системы связи при бедствии и для обеспечения безопасности».
В рамках Глобальной системы связи при бедствии и для обеспечения безопасности развернуты и действуют следующие системы [52]:
1) система «КОСПАС-САРСАТ», предназначенная для определения географических координат и государственной принадлежности терпящих бедствие судов, кораблей, самолетов и других подвижных объектов;
2) система «НАВТЕКС», предназначенная для передачи мореплавателям, находящимся в прибрежных районах, навигационной и метеорологической информации по безопасности в режиме узкополосного буквопечатания;
3) система аварийного радионаблюдения на частотах бедствия и связь при спасательных операциях;
4) система передачи навигационной и гидрометеорологической информации на удаленные районы Мирового океана.
С 2000 г. в России функционирует система мониторинга «Виктория», созданная отечественными разработчиками. Она обеспечивает глобальный контроль за местоположением судов торгового флота в коммерческих целях и для эффективных поисково-спасательных операций на море и вьшолнение государственных функций по контролю за судоходством [28]. Система позволяет отслеживать местоположение российских судов по всему миру и. помимо решения других задач, с высокой точностью выявлять нарушителей установленных ограничений, включая суда, получившие свидетельства об изъятии при условии их эксплуатации в пределах 20 миль от ближайшего берега [59].
Морские приемо-индикаторы российской спутниковой навигационной системы ГЛОНАСС появились на российских судах в 80-х годах прошлого столетия, придя на смену низкоорбитальным спутниковым системам на полярных орбитах «Транзит» и «Цикада». Сейчас навигационные системы на базе спутниковой аппаратуры ГЛОНАСС/GPS внедрены на 1770 морских и речных судах, для управления движением судов морского и речного транспорта развернуто 15 береговых систем управления, укомплектованных со вмещенными приемниками ГЛОНАСС/GPS, и установлено 13 контрольно-корректирующих станций [9]. В соответствии с международными нормами, морские суда, включая суда под флагом Российской Федерации, обязаны иметь спутниковые средства определения места систем ГЛОНАСС или GPS [28].
Российская группа компаний «Транзас» [19] (TRANsport SAfety Systems) предлагает линию систем морского мониторинга: систему интеграционного глобального мониторинга и анализа, системы управления движением судов, автоматические идентификационные системы, береговые глобальные морские системы связи при бедствии, системы мониторинга мобильных объектов, многоуровневую интегрированную систему обеспечения комплексной безопасности (WAIPS), комплекс информационной поддержки мониторинга, систему поддержки принятия управленческих решений в чрезвычайных ситуациях и др. Эти системы дополняют друг друга и позволяют осуществлять все функции морского мониторинга и решать различные задачи, так как относятся к разным видам систем мониторинга. Кроме того, компания поставляет военному флоту Индии электронно-картографическую навигационную информационную систему Navi-Sailor 3000 ECDIS-I, которая позволяет осуществлять планирование маршрута с учетом прогноза погоды. Дополнительные опции позволяют пользователю настроить систему под собственные потребности, востребованным является многозадачный режим с возможностью отображения карт 7 различных форматов. К системе возможно подключение до 20 различных навигационных датчиков информации, включая лаг, САРП/Радар, АИС, эхолот, автопилот и др.
Российская компания «Моринтех» выпускает судовые навигационные системы с электронной картой ECS/ECDIS. Программы семейства dKart Navigator позволяют планировать маршрут, оценивать безопасность плавания, отображают дополнительную информацию, например, от радара. Существует несколько базовых версий навигационных систем, специализированных для основных типов судов, которые могут быть адаптированы в соответствии с требованиями заказчика путем включения дополнительных опций. Специализированными системами семейства dKart Navigator являются программы, предлагаемые в четырех основных версиях: для маломерных судов и катеров прибрежного плавания, судов и яхт большого каботажного плавания (профессионального среднетоннажно-го флота и профессионального крупнотоннажного флота). Также компания предлагает систему управления движением судов dKart Port Monitoring, построенную на основе dKart Explorer [33].
ЗАО "Морские Комплексы и Системы Плюс" [24] предлагает систему регистрации информации, терминал системного инженера системы управления движением судов и саму систему.
Электронная картографическая навигационно-информационная система (ЭКНИС) «Navi-Sailor», предназначенная для обеспечения навигационной безопасности плавания и решения основных задач судовождения с использованием электронных навигационных карт, предлагается компанией ЗАО "Р.Е.Т. Кронштадт" [25].
В Швеции Морской Администрацией создана единая система контроля за судоходством на основе действующих систем управления движением судов и создаваемых автоматизированных ИС, которые будут объединяться в единую сеть. Всего на шведском побережье предполагается установить 35 станций автоматизированной ИС для обслуживания судов и низколетящих самолетов и вертолетов [67].
В Китае создана первоначальная система раннего предупреждения возможных морских бедствий. В ее рамках работают одна обсерватория государственного значения по вопросам морских гидрометеорологических прогнозов, 3 региональных центра прогнозирования изменений морской среды, 10 подобных провинциальных центров, а также 8 уездных и городских центров [16].
В Финляндии в опытной эксплуатации находятся семь береговых станций автоматизированной информационной системы. Правительство Финляндии планирует ввести в эксплуатацию 17 станций и создать на их основе сеть, перекрывающую все воды прибрежной зоны. В осуществление этого проекта вовлечены Морская Администрация (координирующий орган), береговая охрана и судовладельцы [67].
Японская система Seajack Alarm [11] - система для обнаружения захвата судна пиратами - основана на использовании спутникового слежения за местонахождением судов, скорости и направлении движения.
Министерством транспорта ФРГ также создается единая сеть контроля и регулирования судоходства на основе действующих и создаваемых систем управления движением судов с использованием автоматизированной ИС, которая впервые была внедрена в системе управления движением судов Кильского канала, а также для контроля паромных линий Росток - Трелеборг (Швеция) в рамках германо-шведского проекта "Бафегис" [67].
Верхнеуровневая модель
На каждом из этапов создания ЭС производится организованная работа различных специалистов, заканчивающаяся получением конкретного результата. Эту деятельность на этапах унифицированно можно представить в виде двухкомпонентной модели верхнего уровня (рис. 2.4).
Первый компонент универсальной модели «Дескриптор этапа» (рис. 7) описывает этап, позволяя собрать все необходимые данные для получения результата на этапе. Данные включают характеристику этапа (ответы на вопросы: «что нужно получить на этапе?», «какие предоставляются ресурсы?», «каким требованиям и критериям должен соответствовать результат?»), результаты предыдущих этапов (сами результаты, использован ные методы и средства, параметры и оценки полученных результатов), которые вырабатываются по мере развития проекта, и информацию заказчика (требования к системе).
Верхнеуровиевая двухкомпонентная модель для каждого этапа создания экспертной системы Второй компонент «Процессор этапа» (рис. 2.6), получив множество W, формирует запрос на выполнение этапа для получения результата, соответствующего выдвигаемым требованиям.
Множество D содержит множество реализуемых функций, подмножество требований к ЭС, подмножество имеющихся в распоряжении ресурсов (финансовые, темпоральные, человеческие, программные, аппаратные) в виде текстов на естественном языке в заданном формате (договор, техническое задание и др.).
Множество R состоит из решений поставленных задач, диаграмм, схем, алгоритмов, модели знаний предметной области, базы знаний, проектных решений, программ, результатов тестирования, системы поддержки и сопровождения, ЭС. Вид элементов множества зависит от номера этапа и выбранных средств и может быть текстом на естественном языке, графическим изображением (графом, схемой, диаграммой), программным кодом или готовой программой.
Множество W является пересечением множеств D, R, подмножеств требований к результату этапа, необходимых для выполнения этапа ресурсов и данных. Вид элементов множества может варьироваться от текстов на естественном языке и значений данных, описания отдельных подсистем до готовых систем.
Получаемый результат зависит от человеческого фактора, от выбранного метода, инструмента выполнения, от используемых данных и знаний. Поэтому запрос адресуется к блокам «Предметная область» (включает информацию о рассматриваемой предметной области) и «Средства и инструменты» (включает информацию о возможных методах и средствах получения результата этапа).
Ответ на запрос определяет множество средств получения результата этапа, отвечающих имеющимся требованиям и ограничениям, множество данных и множество знаний предметной области, необходимых для получения результата. Элементы этих множеств используются для выполнения этапа.
. Динамическая модель в классе сетей Петри Динамическое описание двухкомпонентной модели создания ЭС представлено в виде сети Петри [38, 53, 36] (рис. 2.7). Каждый переход сети Петри представляет собой процесс (действие), позиция —условие перехода к этому процессу (таким условием является завершение предыдущего процесса). Первый процесс (переход ti) в последовательности действий - аккумулирование данных - принадлежит дескриптору (первый компонент), условием (позиция Pi) его начала является получение данных и завершение предыдущего этапа. После завершения аккумулирования данных начинаются два независимых друг от друга процесса второго компонента, состоящих из последовательности подпроцессов: первый из запроса и ответа к блоку «Предметная область» (t2, U), второй - к блоку «Средства и инструментарий» (тз, Ц). Процессы независимы, порядок их выполнений может быть произвольным, поэтому они представлены как параллельные.
Процесс посылки запроса на выполнение этапа начинается только после завершения двух параллельных процессов. Этот процесс инициирует два независимых процесса: процесс получения необходимых данных и знаний из предметной области fo, tg) и получение конкретных методов и инструментов (tg, tio). Эти процессы также носят параллельный характер. Их завершение является условием запуска процесса получения результата (tn), главного процесса второго компонента.
Получение необходимого результата является условием завершения процесса второго компонента и началом процесса, принадлежащего второму компоненту, - сохранению полученного результата (t ). Окончание процесса сохранения является и завершением текущего этапа и началом нового, поэтому маркеры из перехода ti2 поступают в позицию Pi; являющуюся условием начала процесса аккумулирования данных, но уже для следующего этапа с новыми результатами предыдущих этапов.
Продукционная модель базы знаний системы морского мониторинга
Целью третьей главы является моделирование основных процессов проектирования ЭС, исследование типичных задач морского мониторинга, процессов структурирования и формализации их решений, особенностей процесса разработки проектных решений ЭСММ. Для достижения этой цели используется подход к созданию ЭСММ (см. главу 2), язык моделирования UML, сети Петри и другие средства построения моделей систем. Исследование позволяет представить процесс проектирования ЭСММ в виде последовательности типовых моделей, которые можно использовать при создании различных ЭСММ.
Ядром любой ЭС является БЗ. При использовании оболочки ЭС и при отсутствии интерфейса, адаптированного для пользователя, разработка ЭС может свестись к созданию БЗ, поэтому проектированию БЗ посвящен отдельный параграф, предшествующий параграфу о проектировании ЭСММ в целом.
Создание ЭС начинается с этапов «Выбора и идентификации проблемы» (рис. 2.8). На этапе «Выбор проблемы» определяется актуальная проблема, формируются задачи, составляющие проблему, определяется степень формализации поставленных задач. Технологии ЭС применяются для слабо формализуемых задач. Часть задач морского мониторинга является достаточно хорошо формализуемыми, например, определение взаимных обязанностей судов, часть — слабо формализуемыми, например, принятие решения о значениях основных элементов движения судна в условиях ограниченной видимости в прибрежных водах, что является основанием для привлечения технологий ЭС для их решения.
Идентификация проблемы проведена в 1.2. главы 1. Определены задачи, цель -обеспечение безопасности судов, - основные факторы и параметры, влияющие на достижение цели, критерии оценки безопасности, виды и т.д. Основные требования и типовые задачи ЭСММ приведены в 1.4. главы 1, именно их достижение и является целью процесса создания ЭС.
Кроме этого, на первых этапах выбирается методология управления проектом. Так как проводится моделирование процессов проектирования для наиболее типичных задач морского мониторинга, то предполагается, что проектируемая система функционирует в режиме реального времени и может расширять базу знаний до больших размеров. Среди рассмотренных методологий (см. 2.2.) одной из отвечающих данным требованиям является методология RUP. Она обеспечивает получение качественного информационного продукта, поддерживает объектно-ориентированный подход и использует итерационную модель жизненного цикла развития ЭС (см. рис. 2.9), позволяет управлять проектами средних и больших размеров.
На третьем этапе - «Извлечение знаний» — используются методы анализа текстов и интервьюирование экспертов. Одним из источников знаний по решению задачи «Предупреждение столкновения судов» является нормативный документ «Международные правила предупреждения столкновений судов в море — 72» [34]. Для решения остальных задач используются знания эксперта. Большая часть решений формулируются в виде предложений «если - то», например: «Если судно не выходит на связь в течение заданного промежутка времени X и это судно не покидало район мониторинга и не является подводной лодкой, то, значит, с этим судном потеряна связь, необходимо попытаться установить связь альтернативными способами».
Важнейшим этапом разработки ЭСММ является проектирование БЗ, который может быть основан на продукционном подходе к представлению знаний.
Создание БЗ ЭСММ включает этапы «Структурирование и формализация экспертных знаний», позволяющие проектировать БЗ системы. В документах и при работе с экспертами основной структурой знаний в предметной области «Морской мониторинг» является предложение «Если - то». Поэтому предлагается для формализации знаний использовать продукционную модель, которая потребует меньших временных затрат по сравнению с другими моделями представления знаний для преобразования поля экспертных знаний в модель знаний, так как структурная единица модели - продукция - совпадает с формой предложения «Если - то».
Перед созданием проекта БЗ выбирается метод формализации знаний. ЭСММ должна обладать возможностью расширения множества решаемых задач, т.к. в данной работе исследуется ограниченный набор типичных задач. Для этого требуется средство ведения БЗ в терминах предметной области, чтобы эксперты могли самостоятельно создавать и редактировать продукции, не обладая навыками по формированию моделей представления знаний.
В качестве не требующего от эксперта подготовки и учитывающего особенности продукционного представления метода проектирования продукционной БЗ предлагается использовать неоднородный граф с четырьмя типами вершин, которые располагаются слоями (уровнями): факты или данные (первый уровень), условия (второй уровень), в ко торых используются данные, логические связки (третий уровень), отражающие основные логические операции «и», «или» и «не», рекомендации или выводы (четвертый уровень). Третий уровень может быть расширен при необходимости и другими логическими операторами (примеры графов см. 3.2.-7).
Каждой вершине-рекомендации соответствует продукция, в которой вершина-рекомендация становится правой частью продукции, а левой - совокупное условие, которое формируется при продвижении от простых условий второго уровня к уровню рекомендаций через логические вершины. Активировать эту продукцию будут факты, соответствующие данным, связанным с простыми условиями, участвующими в продукции и удовлетворяющие их. Множество входных данных определяется совокупностью всех вершин первого слоя, множество выходных данных системы — совокупностью вершин четвертого слоя. Каждая вершина четвертого слоя графа определяет рекомендацию, разрешение ситуации, а продвижение вверх от этой вершины по графу приводит к условиям, классифицирующим ситуацию, и данным, которые необходимы для определения наличия условий. Формально такой граф можно определить как четверку вида: G = (D,U,L,R), (2.1) где D - конечное множество данных; U - конечное множество условий, которые могут принимать значения «Истина», «Ложь» или «Неопределено» (данные могут обладать неопределенностью) и используют в качестве параметров элементы множества D; L - конечное множество составных условий (операторов), которые связывают элементы множества U логическими операторами «и» (&), «или» () и «не» ("); R - конечное множество рекомендаций. Множества UaL семантически являются одним множеством, такое разделение сделано для того, чтобы взаимосвязь продукций была представлена более наглядно и чтобы имеющиеся подусловия не повторялись.
За счет такого представления модели БЗ можно выделить не связанные между собой ситуации (они не будут иметь общих вершин), имеющиеся противоречия (ведущие пути к противоположным по смыслу вершинам четвертого уровня), альтернативные решения (аналогично противоречиям, но эксперт считает, что приемлемы несколько рекомендаций); определить минимальный набор входных данных (если вершина первого уровня не связана с вершинами второго уровня или вершина второго уровня не связана ни с третьим, ни с четвертым уровнями, то эти данные можно считать избыточными для данной БЗ). Использование такого метода позволяет легко объединять и наращивать существующие БЗ, для этого достаточно объединить имеющиеся множества.
Выбор средства кодирования экспертных знаний
Ядром любой экспертной системы является БЗ, которая создается на этапе «Кодирование экспертных знаний».
Для кодирования знаний нужно выбрать средство кодирования (см. 2.4). Так как создается макет ЭСММ, то, значит, достаточно реализации демонстрационного или исследовательского образца ЭС. Более высокая стадия существования ЭС потребует больших ресурсов и не предоставит большого количества дополнительных данных для исследований, так как особенности построения системы, связанные с предметной областью, выявляются на первой стадии существования. Наиболее простым и малозатратным средством кодирования знаний является оболочка ЭС, поэтому использование методики выбора оболочки ЭСММ (см. 2.4) представляется целесообразным.
Согласно предложенной методике, необходимо получить ряд ответов от заказчика и пользователя ЭСММ, лиц, формирующих требования к системе и определяющих задачи, решаемые системой, и от когнитолога, работающего над структурированием экспертных знаний.
Для рассмотренных типовых задач морского мониторинга и учетом ограниченности имеющихся ресурсов ответы заказчика выглядят приблизительно следующим образом (см. 2.4.3): 1. Нет (open source). 2. С внешней по отношению к системе базой данных. 3. Демонстрационная. 4. Около 12 месяцев. 5. Не имеет значения. 6. На одной (Linux). 7. Да. 8. Система должна работа в режиме реального времени, время отклика не более 5 секунд. 9. Мониторинга, управления, прогнозирования, распознавания, диагностика. 10. С внеш ней БД, ГИС и программой визуализации оперативной обстановки. Ответы когнитолога: 1. Если возможно, единой моделью (продукционной). 2. Да (алгоритмические).
Ответы на 3, 4 и 5 вопросы заказчика указывают на то, что можно использовать любой инструментарий создания ЭС, удовлетворяющий остальным условиям. Поэтому, исходя из ответов на вопросы 1, 6 заказчика и 1 когнитолога, составим следующий запрос (к БД. содержащей данные о средствах разработки ЭС, см. приложение 3): SELECT FROM [Средства разработки ЭС]
WHERE ((([Средстваразработки ЭС].Платформа) Like " Linux ") AND (([Средстваразработки ЭС].Цеиа) = "бесплатная") AND (([Средстваразработки ЭС].[Представление зншшй]) = "продукции"));
Ответы на 2 и 7 вопросы заказчика и 2 когнитолога указывают на то, что желательно использовать динамическую среду разработки с возможностью подключения динамических библиотек и БД. Результат запроса содержит два подходящих средства (требование бесплатности и открытости кода программного обеспечения резко сокращает выбор) — CLIPS и JESS. Они не динамические и не содержат средств взаимодействия с БД. Поэтому можно использовать языки программирования высокого уровня и писать систему «с нуля», что увеличит время разработки и значительно усложнит процесс отладки БЗ, или интегрировать оболочку со специально написанным интерфейсом, включающим в себя средства взаимодействия с БД, алгоритмы решения задач (например, расчетных) и интерфейс взаимодействия оператора с системой и БД в режиме реального времени.
Такой подход позволит объединить достоинства оболочек ЭС и традиционных языком программирования в единой системе. Выбор между CLIPS и JESS позволяет осуществить ответ на 7 вопрос заказчику, так как JESS написана на языке Java и является ап-плетом, то она проигрывает в скорости системе CLIPS, при этом JESS - разработанная для сети Интернет версия системы CLIPS. Кроме того, сравнение других качеств систем также указывают на предпочтительность системы CLIPS (система CLIPS имеет более гибкий интерфейс, хорошо разработанную документацию и достаточно справочной литературы для освоения, существует значительно дольше JESS, и вероятность ошибок в ней значительно ниже, так как она протестирована на значительном количестве проектов). Создание базы знаний морского мониторинга БЗ, описывающую типичные задачи морского мониторинга, представляют продукционная модель (рис. 3.1 -3.6) и модель классов (рис. 3.7). Реализация модели классов является простым процессом, так как в качестве средства формализации выбрана оболочка CLIPS, то языком описания является COOL.
Класс «Ситуация» (Situazija) является конкретным и наследником суперкласса USER, содержит числовые (INTEGER FLOAT) и текстовые слоты (по умолчанию слот текстовый, поэтому определение типа в некоторых слотах опущено). Слоты Haraktersituazii, Rol_sudna2, Rol_sudnal, Stolknovenie, Harakter_srolknovenija могут принимать значения только из определенного атрибутом allowed-values массива. В CLIPS не поддерживается кириллица, поэтому все возможные значения слотов заданы на латинице.
Аналогично задаются и другие классы. В любой другой оболочке, поддерживающей объектно-ориентированный подход, классы будут представляться аналогичным образом. В случае отсутствия объектов в оболочке ЭС возможно представление модели через другие структуры, например, шаблоны фактов или через совокупность фактов.
ЭС должна давать возможность определять характер опасной ситуации (суда идут навстречу друг другу, происходит обгон, столкновение или пересечение курсов), роли судов в этой ситуации (какое судно должно уступать дорогу, какое сохранять курс, какое является обгоняемым, которое - обгоняющим), рекомендуемые действия (изменить скорость, курс, чего не должно делать и т.д.), уровень опасности, объяснение правила, подходящую документацию. Используя графы (рис. 3.4-3.6), реализуем продукции на языке COOL и получим следующий набор правил для решения ситуации чрезмерного сближе ния судов (рис. 4.1), представленный иерархически для отражения взаимосвязей между отдельными продукциями.
Правила, составляющие ветви дерева, идентификационные правила, они определяют характер ситуации и роли судов в этой ситуации. Правила, являющиеся листьями дерева, правила-действия, т.е. вырабатывающие конкретную рекомендацию. Одному правилу «Международные правила предупреждения столкновений судов в море - 72» не всегда соответствует одна продукция, так как правила содержат несколько пунктов и для различных судов содержат различные указания, например, правило №18. Некоторые правила содержат информацию о признаках определенной ситуации и указания к действию, поэтому они также делятся на две или более продукции, например, правило №13.
