Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния исследований и разработок в области динамических интегрированных экспертных систем 14
1.1. Анализ современных динамических интеллектуальных систем 14
1.1.1. Основные классы динамических интеллектуальных систем и области их применения 16
1.1.2. Класс динамических интегрированных экспертных систем 18
1.1.3. Области применения и примеры динамических интегрированных экспертных систем 19
1.2. Анализ инструментальных средств для построения динамических интеллектуальных систем 21
1.2.1. Классификация инструментальных средств для поддержки построения динамических интеллектуальных систем 22
1.2.2. Сравнение инструментальных средств для построения динамических интегрированных экспертных систем 23
1.3. Научные и технологические проблемы построения динамических интегрированных экспертных систем 27
1.3.1. Основные научные и технологические проблемы и подходы к их решению 27
1.3.2. Анализ задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем в контексте решения проблем построения динамических интегрированных экспертных систем 29
1.4. Основные подходы к представлению времени в динамических интегрированных экспертных системах 42
1.4.1. Подходы к представлению времени в современных инструментальных средствах поддержки разработки динамических интегрированных экспертных систем 42
1.4.2. Анализ основных подходов к представлению времени 43
1.4.3. Выбор подхода к представлению времени в контексте использования в динамических интегрированных экспертных системах 49
1.5. Цели и задачи диссертации 59
Выводы 60
2. Модели и методы темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах 61
2.1. Обобщенная модель вывода в динамических интегрированных экспертных системах. 61
2.2. Постановка задачи темпорального вывода на продукционных правилах 63
2.3. Разработка формализма для динамического представления предметной области, основанного на модифицированной логике Аллена и логике управления во времени 64
2.3.1. Модифицированная логика Аллена 64
2.3.2. Расширение языка представления знаний, использующегося в заданно-ориентированной методологии 66
2.4. Модель рабочей памяти 69
2.4.1. Представление базы знаний в рабочей памяти 70
2.4.2. Представление интерпретации модели развития событий в рабочей памяти 72
2.5. Метод обработки темпоральных знаний 73
2.5.1. Особенности метода обработки темпоральных знаний 73
2.5.2. Разработка алгоритмов темпорального вывода 74
Выводы 78
3. Проектирование и программная реализация темпорального решателя и средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя с базовыми компонентами динамической версии комплекса АТ-технология 80
3.1. Анализ системных требований на разработку темпорального решателя 80
3.2. Архитектура темпорального решателя 81
3.3. Особенности внутренних представлений базы знаний и интерпретации модели развития событий 83
3.4. Реализация темпорального решателя 84
3.5. Разработка средств отладки темпорального решателя 85
3.6. Особенности реализации средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя с компонентами комплекса АТ-технология 87
3.6.1. Схема взаимодействия темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования 87
3.6.2. Диаграммы состояний взаимодействующих компонентов (темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования) 90
3.6.3. Разработка алгоритмов асинхронного взаимодействия 94
3.6.4. Функциональные требования к средствам поддержки совместного функционирования темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования 96
3.6.5. Архитектура и объектная структура средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования 97
3.7. Средства отладки совместного функционирования темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования в составе комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ 99
3.8. Типовая проектная процедура «Построение динамической ИЭС» 100
3.8.1. Общее описание типовой проектной процедуры «Построение динамической ИЭС» 101
3.8.2. Схема выполнения типовой проектной процедуры «Построение динамической ИЭС» 103
3.8.3. Сценарий выполнения типовой проектной процедуры «Построение динамической ИЭС» 105
3.8.4. Особенности реализации типовой проектной процедуры «Построение динамической ИЭС» 106
3.8.5. Функционирование комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ при выполнении типовой проектной процедуры «Построение динамической ИЭС» 107
Выводы 109
4. Апробация и внедрение разработанных программных средств 111
4.1. Экспериментальное исследование разработанных инструментальных программных средств и сравнение эффективности их функционирования со средствами системы Gensym G2 111
4.2. Внедрение разработанных инструментальных программных средств 115
4.3. Технология использования разработанных инструменталных средств для построения отдельных компонентов прикладных динамических интегрированных экспертных систем .116
4.4. Анализ эффективности работы средств темпорального вывода в составе компонента для распределения динамической нагрузки на облачную платформу 124
4.5. Особенности реализации исследовательского прототипа динамической интегрированной экспертной системы для разработки технологических регламентов базовых процессов наноэлектроники и спинтроники 124
Выводы 126
Выводы по диссертации 127
Список сокращений 129
Литература 130
Приложение А 138
Приложение Б (отдельный том)
- Анализ задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем в контексте решения проблем построения динамических интегрированных экспертных систем
- Разработка алгоритмов темпорального вывода
- Архитектура и объектная структура средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования
- Технология использования разработанных инструменталных средств для построения отдельных компонентов прикладных динамических интегрированных экспертных систем
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Методы искусственного интеллекта лежат в основе ключевых технологий XXI века, а интеллектуальные системы и технологии применяются сегодня практически во всех производственных и социально значимых областях человеческой деятельности. Качественно новые возможности прикладных интеллектуальных систем (в частности, динамических интеллектуальных систем) позволяют значительно повысить эффективность использования вычислительной техники в традиционных областях ее применения, а также расширить эти области за счет решения в них новых классов задач, не решаемых традиционными методами и средствами.
В настоящее время результаты исследований в области динамических интеллектуальных систем востребованы в сфере коммерческих и промышленных приложений и технологии разработки программного обеспечения в целом, о чем свидетельствует широкий спектр приложений динамических интеллектуальных систем в самых различных областях науки и техники. Это подтверждают разработки как отечественных (Г. С. Осипов, Э.В. Попов, Г.В. Рыбина, А.П. Еремеев, Б.Е. Федунов, В.И. Городецкий, И.Б. Фоминых, В.Б. Тарасов, Г.С. Плесневич, В.М. Лохин, М.П. Романов, Н.Г. Ярушкина, В.Н. Вагин, В.Л. Стефанюк, и др.), так и зарубежных ученых (J. Allen, В. Moore, S. Spranger, К. Mohamad, P. Ladkin, P. Jarvis и др.).
Величина эффекта от создания и применения интеллектуальных систем во многом зависит от наличия базовых инструментальных средств и массовости их применения в стратегически значимых областях. Все это приводит к динамике роста исследований и разработок в таких областях, как динамические интегрированные экспертные системы, интеллектуальные агенты, многоагентные системы и др., а также определяет особую актуальность и важность создания инструментальной базы для поддержки разработки динамических интеллектуальных систем.
Несмотря на отсутствие семантической унификации
терминологической базы, единой классификации динамических интеллектуальных систем и отдельных классов динамических интеллектуальных систем, тем не менее, к настоящему времени уже сформировался круг общих научных и технологических проблем, препятствующих широкому распространению приложений динамических интеллектуальных систем в стратегически важных проблемных областях, где
возможен наиболее высокий эффект от применения современных архитектур динамических интеллектуальных систем.
-
Трудности получения темпоральных знаний (т.е. знаний, рассматривающих время в качестве сущности предметной области) из различных источников знаний (эксперты, тексты, базы данных и др.) для динамического представления предметной области.
-
Сложность разработки формализмов для динамического представления предметной области, что определяется переменным составом сущностей предметной области, изменением во времени входных данных, поступающих от внешних источников (модели внешнего мира), и необходимостью структурирования, хранения и анализа изменяющихся во времени данных.
-
Сложность процессов решения динамических задач, что связано с выполнением одновременных временных (темпоральных) рассуждений о нескольких различных асинхронных процессах (задачах), наличием ограниченных ресурсов (время, память), изменением состава знаний и данных в процессах решения задач.
-
Проблемы моделирования внешнего мира (внешнего окружения) и различных его состояний в реальном времени на всех этапах проектирования и разработки системы до внедрения.
-
Высокая стоимость зарубежных инструментальных программных средств поддержки разработки и сопровождения динамических интеллектуальных систем различных классов и практическое отсутствие отечественного инструментария для этих целей.
-
Необходимость наличия специальных программно-аппаратных средств сопряжения с внешним миром (наличие датчиков, контроллеров и
ДР)-
Приведенные выше проблемы в значительной степени определяют большую сложность разработки динамических интеллектуальных систем, в частности, динамических интегрированных экспертных систем, являющихся наиболее распространенным и востребованным классом динамических интеллектуальных систем.
Кроме того, в настоящее время не предложено универсального подхода, позволяющего решить описанные проблемы (или часть из них) в комплексе, что подразумевает разработку целостной методологии и технологии создания систем подобного уровня сложности на всех этапах
жизненного цикла. Современные коммерческие инструментальные средства поддержки построения динамических интегрированных экспертных систем (Gensym G2, RTworks, RTXPS и др.) при всей своей мощности и универсальности не способны комплексно решать вышеперечисленные задачи.
Значительным шагом к построению необходимой методологии может стать новый этап в развитии теории и технологии построения интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентироеанной методологии, основные положения которой были предложены и экспериментально исследованы Г.В. Рыбиной в 90-х годах прошлого века. В настоящее время на базе задачно-ориентированной методологии созданы интеллектуальная программная технология и автоматизированное рабочее место инженера по знаниям - комплекс AT-ТЕХНОЛОГИЯ, на основе которых разработано несколько десятков прикладных интегрированных экспертных систем, где в рамках единой масштабируемой архитектуры интегрированной экспертной системы совместно используется широкий спектр моделей и методов решения различных неформализованных и формализованных задач.
Анализ приведенных выше проблем построения динамических интегрированных экспертных систем, находящихся в центре внимания диссертации, показывает, что наименее исследованными из них с точки зрения системного подхода и создания целостной методологии являются тесно взаимосвязанные подходы к получению, представлению и обработке темпоральных знаний. Способность представлять временные зависимости между происходящими в системе событиями и их использование в процессе поиска решения задачи позволяют значительно сократить пространство поиска, что существенным образом сказывается на скорости функционирования динамической интегрированной экспертной системы в целом. В современных коммерческих инструментальных средствах для поддержки построения динамических интегрированных экспертных систем (Gensym G2, RTworks, RTXPS и др.) подходы к отображению времени, а тем более темпоральных знаний, достаточно просты и, фактически, не используются в процессе решения динамических задач.
Таким образом, возникает необходимость создания моделей, методов и инструментальных программных средств, выполняющих процедуры темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных
системах. Данные модели, методы и программные средства должны быть
объединены в рамках единых методологии и технологии, в качестве которой
выступает задачно-ориентированная методология построения
интегрированных экспертных систем и поддерживающий ее инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Объектом исследований являются динамические интегрированные экспертные системы и инструментальные средства поддержки их построения.
Предметом исследований являются модели и методы представления и обработки темпоральных знаний и их программная реализация в виде инструментальных средств, предназначенных для функционирования в составе динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Цель работы. Целью данной диссертационной работы является разработка моделей, методов и программных средств темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах.
Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие задачи:
-
Для динамических интегрированных экспертных систем, способных функционировать в динамических проблемных областях при возможной корректировке стратегий поиска и пополнения базы знаний непосредственно в процессе поиска решений, разработана модель темпорального вывода на продукционных правилах, предусматривающая обработку знаний, содержащих временные (темпоральные) зависимости.
-
На основе анализа современных отечественных и зарубежных подходов для представления временных (темпоральных) зависимостей разработан и экспериментально исследован формализм для динамического представления предметной области, основанный на модифицированной логике Аллена и логике управления во времени.
-
Осуществлена модификация языка представления знаний, использующегося в рамках задачно-ориентированной методологии, обеспечивающая возможность совместного описания темпоральных знаний и базовых знаний о проблемной области, в том числе знаний с неопределенностью, неточностью и нечеткостью.
-
Разработаны методы и алгоритмы реализации темпорального вывода, поддерживающие модель темпорального вывода на продукционных правилах.
-
Выполнен анализ системных требований, проектирование и программная реализация инструментальных средств темпорального вывода в соответствии с задачно-ориентированной методологией и интеллектуальной технологией разработки новых компонентов комплекса AT-ТЕХНОЛОГИЯ.
-
Разработаны, программно реализованы и экспериментально исследованы алгоритмы асинхронного взаимодействия темпорального решателя, универсального AT-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования внешнего мира, функционирующих в составе динамической версии комплекса AT-ТЕХНОЛОГИЯ.
-
Проведена экспериментальная апробация разработанных инструментальных программных средств и их компонентов при создании нескольких прототипов динамических интегрированных экспертных систем.
Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использованы методы искусственного интеллекта, в том числе такие, как модели и методы представления и обработки знаний, методы инженерии знаний, модели и методы представления времени (темпоральные логики, исчисления), а также теория автоматов, технология разработки программного обеспечения.
Научная новизна исследований заключается в следующем:
-
Разработана оригинальная модель темпорального вывода на продукционных правилах для динамических интегрированных экспертных систем, предусматривающая обработку знаний, содержащих темпоральные зависимости, совместно с базовыми знаниями о проблемной области на основе универсальных средств вывода, реализованных в задачно-ориентированной методологии.
-
Предложены расширенные модель представления знаний и язык представления знаний для динамических интегрированных экспертных систем, позволяющие представлять темпоральные знания, основанные на модифицированной интервальной логике Аллена и логике управления во времени, совместно с базовыми знаниями, в том числе содержащими знания с неопределенностью, неточностью и нечеткостью.
-
Разработан оригинальный метод обработки темпоральных знаний, позволяющий производить вывод на основе знаний, содержащих временные (темпоральные) зависимости, путем проверки соответствия локальных моделей развития событий интерпретации глобальной модели развития событий в проблемной области.
-
Разработаны и исследованы программные средства темпорального вывода, обеспечивающие глубинную интеграцию с универсальным AT-РЕШАТЕЛЕМ, что позволяет осуществлять поддержку решения задач на основе динамических интегрированных экспертных систем, как в статических, так и в динамических проблемных областях.
-
Для динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ впервые разработаны и исследованы новые программные средства, обеспечивающие глубинную интеграцию методов и средств экспертных систем и имитационного моделирования в рамках единой архитектуры динамических интегрированных экспертных систем.
Практическая значимость проведенных исследований и полученных результатов заключается в создании эффективных моделей, методов и программных средств темпорального вывода для динамических интегрированных экспертных систем. Важность решения поставленных задач определяется наличием новых возможностей описания динамического представления предметной области и уменьшении пространства поиска решений в динамических интегрированных экспертных системах, а также сокращением сроков создания динамических интегрированных экспертных систем.
Практическая значимость работы подтверждается использованием разработанного программного обеспечения в составе инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ (динамическая версия), а также разработанных на основе средств комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ отдельных компонентов прототипов динамических интегрированных экспертных систем: для целераспределения в группе самолетов-истребителей при отражении налета средств воздушного нападения противника, диагностики качества технологических процессов наноэлектроники, управления транспортными потоками.
Достоверность научных результатов. Достоверность разработанных методов и алгоритмов представления и обработки темпоральных знаний в интегрированных экспертных системах подтверждается соответствием теоретических и экспериментально полученных данных о качественных и количественных характеристиках работы созданных средств темпорального вывода, результатами сравнения с существующими средствами вывода в динамических интегрированных экспертных системах, а также актами о практическом внедрении и использовании.
Реализация результатов диссертации. Результаты диссертации использовались в НИР, выполненных при поддержке РФФИ (проекты №09-01-00638 и №12-01-00467) в учебно-научной лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры «Кибернетика» НИЯУ МИФИ, а также в программе У.М.Н.И.К. по проекту «Разработка и экспериментальное программное исследование методов построения темпоральных решателей для инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ».
Разработанные программные средства вывода используются:
в составе отдельных компонентов прототипа динамической интегрированной экспертной системы для целераспределения в группе самолетов-истребителей при отражении налета средств воздушного нападения противника (в ОАО «Концерн радиостроения «Вега», акт об использовании);
в составе компонента для распределения динамической нагрузки на облачную платформу потокового обработчика аудио сигнала, содержащего средства темпорального вывода, обеспечивающие принятие решений по перераспределению потока задач между узлами платформы и изменению состава узлов платформы (в ООО «Интервокс», акт об использовании);
в составе исследовательского прототипа динамической интегрированной экспертной системы для диагностики качества технологических процессов наноэлектроники по топологическим параметрам формируемой заготовки (в Ярославском государственном университете им. П.Г. Демидова, акт об использовании).
Апробация результатов. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на 13-й национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (Белгород 2012), 6-ой и 7-ой международных научно-технических конференциях «Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте» (Коломна 2011, 2013), First Russia and Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC 2010) (Владивосток 2010), 9-th international conference "Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human-Computer Interaction" (Ульяновск 2011), 1-ом международном симпозиуме «Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: теория и практика» (Калининград 2012), 19-ом, 20-ом и 21-ом международных научно-технических семинарах (Алушта 2010, 2011, 2012),
13-ой, 14-ой, 15-ой и 16-ой международных телекоммуникационных конференциях студентов и молодых ученых «МОЛОДЕЖЬ И НАУКА», ежегодных «Научных сессиях МИФИ» с 2010 по 2013 гг. Получена медаль «Лауреат ВВЦ» за проект «Разработка прототипа темпорального решателя для комплекса AT-ТЕХНОЛОГИЯ» в рамках выставки НТТМ-2010.
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в двадцати четырех печатных трудах (в том числе в двух на английском языке), в том числе в пяти статьях в журналах, включенных ВАК РФ в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка (99 наименований) и приложений. Основная часть диссертации содержит 137 страниц машинописного текста, включая 45 рисунков, 22 таблицы.
Анализ задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем в контексте решения проблем построения динамических интегрированных экспертных систем
Задачно-ориентированная методология (ЗОМ) построения ИЭС была разработана профессором Рыбиной Г.В. в лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры «Кибернетика» МИФИ в середине 90-х годов двадцатого века [1]. В основе ЗОМ лежит многоуровневая модель процессов интеграции в ИЭС, моделирование конкретных типов задач, релевантных технологии традиционных ЭС (подход «от задачи»), методы и способы построения программной архитектуры ИЭС и ее компонентов на каждом уровне интеграции и т.п. [1].
Опираясь на [1], рассмотрим подробнее базовые модели ЗОМ, построенные на основе многоуровневой модели интеграции. Исходя из идей глубинной интеграции, в [1] описывается подход, связанный с усовершенствованием ЭС путем включения нетрадиционных для них функций, что является первым важным принципом ЗОМ. В этом случае, с точки зрения верхнего уровня интеграции и функционального характера рассматриваемых ИЭС, модель архитектуры ИЭС представляется следующим образом: Миэс = -Рэс, нэо Оэск , где Fsc ={F,} - множество функций F„ i=\,..,n простой ЭС; FH3c = {fj} - множество функций fp j=\,...,n не свойственных ЭС; Оэск - отношения, описывающие взаимосвязи функций F, и f, между собой. В качестве функций могут выступать любые «расширители» простой ЭС, такие как: обучающие функции, функция прямого извлечения знаний из экспертов, функции создания и интерпретации гипертекстовых структур, функции, обеспечивающие интерфейс с пакетами прикладных программ (ППП) расчетного или графического характера и т.д.
Средний уровень интеграции соответствует спецификациям наборов функций F, и fj в модели Миэс для каждой конкретной ИЭС (функциональная интеграция), что отражает состав и структуру всех компонентов ИЭС и их информационные и управляющие связи, а также место и роли неформализованных задач (НФ-задач) среди формализованных (Ф-задач) (структурная интеграция) [1]. Спецификации определяются на этапе идентификации решаемой проблемы (анализа системных требований пользователя на разработку ИЭС) и этапе извлечения знаний (при наличии НФ-задач) жизненного цикла (ЖЦ) построения ИЭС.
Исходя из функциональности архитектуры ИЭС, в ЗОМ для построения моделей, отображающих взаимосвязи реальной системы, использованы методологические средства структурного анализа, в результате чего модель Миэс конкретизируется до уровня расширенной информационно-логической модели, представляющей собой совокупность диаграмм потоков данных и описаний их элементов в графической нотации Гейна-Сарсона [1], которая дополнена специальным элементом «неформализованная операция» («НФ-операция»), указывающим на наличие НФ-задачи и, как следствие, на необходимость привлечения к процессу извлечения знаний конкретных экспертов. Полученная совокупность диаграмм носит название иерархии расширенных диаграмм потоков данных (РДПД). Таким образом, с точки зрения среднего уровня интеграции модель Миэс представляется в виде тройки: Миэс= Мрил, Мвз, Оив , где Мрил - расширенная информационно-логическая модель ИЭС; Мвз - модель взаимодействия элементов (модулей) разных типов, что соответствует на уровне реализации схеме управления системы; Оив - отношения, описывающие механизмы отображения Мрил и Мвз- С точки зрения нижнего уровня интеграции, в частности интеграции программных средств (ПС), в ЗОМ предусмотрена реализация всех видов интеграции ПС - по данным, по управлению, по представлению, причем реализация функций F, и может быть осуществлена автономными ПС (модулями, инструментальными средствами, оболочками для ЭС и т.д.). На уровне программной интеграции в состав концептуальных средств ЗОМ включено понятие модели инструментальных средств - Минстр, содержащей множество описаний отдельных базовых ПС (МБАЗ), вспомогательных средств (Мдоп) и типов представления данных (Мтипд) и отношение Оданпс, показывающее совместимость ПС и типов данных, т.е.: МИНСТР= МБАЗ, Мдоп, Мт„пд, Оданпс - Примерами МБАЗ могут служить ПС, обеспечивающие реализацию функций оболочек для ЭС; функций, поддерживающих комбинированный метод приобретения знаний (КМПЗ) [1], который занимает важное место для построения модели ПрО; обучающих функций (формирование моделей обучаемого, обучения, объяснения) и др. Построение иерархии моделей архитектуры ИЭС на указанных принципах - это второй важный принцип ЗОМ.
Третья особенность ЗОМ связана с методологией разработки компонента «НФ-операция», что в ЗОМ, эквивалентно методологии простых продукционных ЭС. Методы и средства, применяемые при создании ЭС, зависят от того, насколько структурирована решаемая НФ-задача и можно ли при ее решении воспользоваться некоторой моделью. Как показано в [1], развитие подхода структурной методологии традиционного программирования, позволяющей анализировать процесс решения Ф-задачи и производить на основе этого анализа описание данных и операций, позволило структурировать процессы решения НФ-задач с помощью использования некоторых моделей решения типовых задач (МРТЗ) для конкретных классов ПрО и типов НФ-задач (что, конечно, не исключает использования и обычного подхода).
В перечень НФ-задач, для решения которых направлены ИЭС, разрабатываемые средствами комплекса на основе ЗОМ, входят задачи диагностики, проектирования, планирования, обучения, и управления [1]. Поэтому, третий базовый принцип ЗОМ - это подход «от задачи», т.е. на основе моделирования конкретных типов НФ-задач, релевантных технологии традиционных ЭС в статических и динамических ПрО.
Четвертым принципом ЗОМ является подход «ориентация на модель решения типовой задачи», выступающий в качестве основы ЗОМ, исходя из общности и универсальности создаваемых средств поддержки разработки всех компонентов модели Миэс- МРТЗ специфицируют наборы функций в модели Миэс. отражающей структуру конкретной ИЭС, причем в качестве одной из обязательных функций fj для любой ИЭС выступает функция, реализующая конкретный метод автоматизированного извлечения знаний. На основе МРТЗ для автоматизированного формирования БЗ о ПрО (или ее отдельных фрагментов) разработан КМПЗ [1], представляющий собой интеграцию процессов компьютерного интервьюирования экспертов, обработки проблемно-ориентированных ЕЯ-текстов и извлечения знаний из БД, с целью создания наиболее полной и адекватной модели ПрО, а также ее проверки на полноту и непротиворечивость. Суть КМПЗ заключается в отображении неструктурированного описания ПрО (знаний, извлекаемых из эксперта, путем применения метода компьютерного интервьюирования на основе модельно-ориентированного подхода, включающего множество МРТЗ) в структурированное поле знаний (ПЗ) ПрО (множество структурированных знаний, получаемых в результате обработки сеансов интервьюирования эксперта и проблемно-ориентированных текстов, которые состоят из объектов, атрибутов объектов, значений атрибутов и правил, связывающих объекты); верификации полученного ПЗ, дальнейшей конвертации ПЗ в БЗ на языке представления знаний конкретного инструментального средства (в том числе комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ) и последующей валидации БЗ [1].
Пятый методологический базис ЗОМ касается ЖЦ построения ИЭС, для чего в ЗОМ введено понятие модели ЖЦ, определяющей совокупность и, возможно, подчиненность необходимых этапов (стадий) создания ИЭС. Модель Мжц может быть представляется как: Мжц= Мэь .., Мэ„, {Оэу} , где Мэ1,..Мэп - описания этапов ЖЦ; {0Эи}, ij=l,...,n - набор отношений, определяющих подчиненность отдельных этапов.
Основными этапами ЖЦ являются:
анализ системных требований пользователей на создание прикладных ИЭС (построение модели Миэс);
извлечение знаний из экспертов, проблемно-ориентированных ЕЯ-текстов и БД (на основе разработанных методов компьютерного интервьюирования экспертов, автоматизированной обработки ЕЯ-текстов и методов Data Mining), структурирование полученных знаний, формирование БЗ (или ее фрагментов) о ПрО;
проектирование (общее и детальное) программной архитектуры прикладной ИЭС и ее компонентов на основе модели Миэс и моделей типовых процессов создания ИЭС; программирование, конфигурирование и тестирование (валидация) прототипов ИЭС.
Разработка алгоритмов темпорального вывода
В данном подразделе приведено описание алгоритмов формирования интерпретации модели развития событий и обработки темпоральной части посылок продукционных правил. Остальные алгоритмы соответствуют алгоритмам вывода, реализованным в универсальном АТ-РЕШАТЕЛЕ, описанном в разделе 1.3.2.
Первым шагом темпорального вывода на такте работы является формирование интерпретации модели развития событий. Данный алгоритм представлен на Рисунке 11.
Далее представлена последовательность шагов алгоритма:
Шаг 1. Выбирается текущий интервал из множества интервалов, содержащихся в рабочей памяти.
Шаг 2. Если просмотрены все интервалы, то происходит переход к просмотру событий (шаг 9).
Шаг 3. Если просмотрены не все интервалы, то выбирается текущий интервал.
Шаг 4. Проверяются условия открытия и закрытия текущего интервала.
Шаг 5. Дальнейшие действия зависят от предыдущей модели развития событий.
Шаг 6. Открыть интервал - значит присвоить начальному событию текущее системное время, а конечному поставить статус «не определено».
Шаг 7. Закрыть интервал - значит присвоить конечному событию текущее системное время, а начальное не изменять.
Шаг 8. Интервал открыт, если начальному событию присвоено какое-либо системное время, а у конечного стоит статус «не определено».
Шаг 9. Если просмотрены все события, то алгоритм окончен.
Шаг 10. Если просмотрены не все события, то выбирается текущее.
Шаг 11. Если условие возникновения события выполнено, то в список времени возникновения события добавляется текущее время.
Шаг 12. Если условие возникновения события не выполнено, то происходит возврат к шагу 9.
Формирование и дальнейшие модификации интерпретации модели развития событий позволяют привязать события и интервалы ПрО к временной оси, что позволяет использовать ее при обработке темпоральной части посылки продукционных правил. Данный алгоритм приведен на Рисунке 12.
Шаги алгоритма обработки темпоральной части продукционных правил представлены ниже:
Шаг 1. Если непросмотренных правил в рабочей памяти нет, то алгоритм окончен.
Шаг 2. Если есть непросмотренные правила, то выбирается текущее.
Шаг 3. Если правило периодическое, то происходит переход к следующему шагу, иначе переход к шагу 5.
Шаг 4. Если период правила соответствует текущему такту работы, то происходит переход к следующему шагу, иначе переход к шагу 1.
Шаг 5. Если левая часть правила содержит явно заданные события или интервалы, то происходит переход к следующему шагу, иначе переход к шагу 12.
Шаг 6. Если левая часть правила содержит явно заданное событие, то проверяется, содержится ли текущее время в списке времени возникновения событий. Если явно заданных событий нет, то переход к шагу 7.
Шаг 7. Если текущее время содержится в списке времени возникновения событий, то текущее событие помечается истинным и происходит переход к шагу 4.
Шаг 8. Если текущее время не содержится в списке времени возникновения событий, то текущее событие помечается ложным и происходит переход к шагу 6.
Шаг 9. Если левая часть правила содержит явно заданный интервал, то проверяется, открыт ли интервал.
Шаг 10. Если интервал открыт, то он помечается истинным и происходит возврат к проверке наличия явно заданных событий или интервалов.
Шаг 11. Если интервал закрыт, то он помечается ложным, и также происходит возврат к шагу 6.
Шаг 12. Если в левой части правила нет связок Аллена, то происходит возврат на шаг 1.
Шаг 13. Если связки есть, то выбирается текущая связка.
Шаг 14. Далее, если связка содержит элемент с атрибутом (length или count), то происходит проверка на соответствие значения атрибута текущей событийной модели. Иначе переход к шагу 17.
Шаг 15. Если соответствие установлено, то текущая связка помечается истинной и происходит возврат на шаг 12.
Шаг 16. Иначе текущая связка помечается ложной и возврат к шагу 12.
Шаг 17. В зависимости от типа темпоральной связки, происходит проверка связки на соответствие условиям текущей событийной модели. При этом различают три различных типа темпоральных связок: связка между интервалами, связка между событиями и связка между событиями и интервалами.
Шаг 18. Если соответствие установлено, то текущая связка помечается истинной и происходит возврат на выбор связок (шаг 13).
Шаг 19. Если соответствие установлено, то текущая связка помечается ложной и также происходит возврат на выбор связок. По результатам работы двух представленных алгоритмов происходит формирование набора активных на данном такте работы динамической ИЭС правил, обработка которых в дальнейшем осуществляется с использованием алгоритмов вывода, лежащих в основе универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ.
Пример выполнения описанных алгоритмов на основании фрагмента БЗ, приведенного выше, представлен в Таблице 10.
Полная версия сквозного примера функционирования демонстрационного прототипа динамической ИЭС для управления транспортными потоками представлена в Приложении.
Архитектура и объектная структура средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя, универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования
На Рисунке 25 показана архитектура средств поддержки совместного функционирования (компонент Timer).
Назначение модулей и блоков следующее:
Блок конфигурации осуществляет конфигурацию компонента Timer. Конфигурация заключается в установке продолжительности времени такта дискретного модельного времени (в мс), установке имен для объектов подсистемы имитационного моделирования, темпорального решателя и AT-РЕШАТЕЛЯ.
Блок генерации модельного времени осуществляет отсчет тактов дискретного модельного времени в соответствии с продолжительностью такта, установленной блоком конфигурации.
Блок сканирования рабочей памяти - осуществляет наблюдение за изменениями рабочей памяти.
Блок вычисления управляющих воздействий - реализует целевую функцию модели взаимодействия. В результате работы блока определяется компонент и управляющее воздействие, которое ему необходимо отправить.
Блок генерации управляющих воздействий - формирует управляющее воздействие в виде сообщения определенному компоненту.
Интерфейсный модуль обмена сообщениями с компонентами осуществляет обработку входящих сообщений и посылку управляющих воздействий.
Управляющие воздействия генерируются в виде сообщения на подмножестве XML. Средствами взаимодействия используются следующие сообщения:
message ProcName=\"Run\"/ " tact 5 /tact - запуск темпорального решателя, АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования;
message ProcName=\"Stop\"/ tact 5 /tact - остановка темпорального решателя, АТ-РЕШАТЕЛЯ;
message ProcName=\"Pause\"/ tact 5 /tact - приостановка подсистемы имитационного моделирования.
Компонент Timer в соответствии с требованиями к компонентам комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ был разработан в виде СОМ-объекта. Диаграмма классов компонента Timer представлена на Рисунке 26.
Средство поддержки совместного функционирования (класс Timer) наследует класс TimerX, реализующий обязательные атрибуты и методы, описанные в требованиях к компонентам комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, а также обертку СОМ-объекта. Кроме того класс TimerX содержит следующие атрибуты и методы:
ATSName - атрибут, содержащий имя АТ-РЕШАТЕЛЯ для отправки сообщений.
TSName - атрибут, содержащий имя темпорального решателя для отправки сообщений.
TSName - атрибут, содержащий имя подсистемы имитационного моделирования для отправки сообщений.
TactLength - атрибут, содержащий продолжительность такта в милисекундах.
CurTact - атрибут, содержащий номер текущего такта.
Waiter - атрибут, содержащий объект-таймер для отработки ожиданий.
GenerateModelTime - метод, осуществляющий генерацию модельного времени.
ScanBB - метод, осуществляющий сканирование рабочей памяти и идентифицирующий факт поступления новых данных.
CalcControlActions - метод, определяющий компоненты и управляющие воздействия, которые им необходимо отправить.
GenerateControlActions - метод, генерирующий управляющие воздействия в виде сообщений.
SendMessage - метод, осуществляющий отправку сообщения, сгенерированного методом GenerateControlActions.
Представленные объекты реализуют весь функционал средств поддержки совместного функционирования темпорального решателя, АТ-РЕШАТЕЛЯ и подсистемы имитационного моделирования комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Технология использования разработанных инструменталных средств для построения отдельных компонентов прикладных динамических интегрированных экспертных систем
Опишем технологию применения разработанных в диссертации инструментальных программных средств для построения компонентов динамических ИЭС, используя для этих целей пример задачи, описанной в [96]. Начальный этап заключается в проведении системного анализа данной ПрО на применимость технологии динамических ИЭС [1], поэтому рассмотрим более детально общую постановку задачи «отражения налета средств воздушного нападения (СВН) противника» [96]. Здесь используются следующие входные данные:
данные о наблюдаемых СВН (одиночные и групповые цели, их состав, пространственные координаты, курсы и скорости; все эти данные содержат такие НЕ-факторы, как неточность и нечеткость);
данные о ненаблюдаемых СВН, которые могут быть применены противником (разведданные (численность, типы и т.д.), содержащие различные типы НЕ-факторов, в частности, неточность, нечеткость);
данные о собственных истребителях, находящихся в воздухе и на земле (также, как правило, точны).
Следует отметить, что рассматриваемая ПрО является динамической, т.е. решение задачи осуществляется в реальном времени, а входные данные постоянно изменяются в процессе решения задачи.
Задача отражения налета СВН в соответствии с [96] разбивается на следующие подзадачи: упредительный подъем истребителей, назначение воздействий по групповым целям и назначение воздействий по одиночным целям.
Задача упредительного подъема состоит в поддержании в воздухе силового паритета с противником путем подъема групп истребителей в воздух и отправке их в сторону предполагаемого столкновения. Эти мероприятия позволяют достаточно быстро реагировать на действия противника. Данная задача достаточно хорошо формализована и решается с помощью простых расчетных методов [96]. Задача упредительного подъема по своей сути является вспомогательной, т.к. ее решение не связано с решением задач назначения воздействий по целям.
Задача назначения воздействий по групповым целям заключается в распределении между своими свободными боевыми группами летательных аппаратов противника. Решение данной задачи заключается в расчете коэффициентов приоритета обслуживания целей, оценке достижимости целей своими группами истребителей и конечном распределении целей. Решение требует сложных математических расчетов, так что использование методов искусственного интеллекта (например, ЭС или нейронных сетей) для решения данной задачи неэффективно. Задача назначения воздействий по групповым целям является задачей верхнего уровня по отношении к задаче назначения воздействий по одиночным целям.
Задача назначения воздействий по одиночным целям (или целераспределения в группе самолетов-истребителей) состоит в распределении конкретных самолетов противника между назначенными на них на этапе назначения воздействий по групповым целям боевыми единицами. Решение данной задачи (а также включенной в нее задачи оценки тактической обстановки [97]) хорошо описывается эвристически. По этой причине именно задача назначения воздействий по одиночным целям была выбрана в качестве основной для отработки технологии построения компонентов динамических ИЭС.
Теоретико-множественная модель задачи назначения воздействий по одиночным целям может быть представлена в следующем виде: TargetDistribution = Е, G, TD .
Вражеские СВН Е = {,}, i=l,...,n представлены целями, где Е, = {ЕРЦ}, AS,, L„ С„ V„ lnt„ RSPP",j=l,...,m - цель, где {EP,j} - множество самолетов, L, - координаты цели, С, - курс цели, V, - скорость цели, AS, - тип работы прицельной системы, Int, - применяемые помехи, RSP, - коэффициент приоритета обслуживания.
Каждый самолет характеризуется типом, пространственными координатами, курсом и скоростью:
EP,j = L,j, C,j, V,j, Tv , где L:J - координаты самолета, Си - курс самолета, VtJ - скорость самолета, Ти - тип самолета.
Наводимые истребители представлены группами G = {Gk}, к=1,...,р, где Gk- {AP/,i} , 1=1,...,q - группа, состоящая из самолетов, где APki = Lki, Си, Ти, Wu, Fki , где Lu - координаты самолета, Си - курс самолета, Vv -скорость самолета, Ти - тип самолета, Wu - вооружение, Fu - запас топлива.
TD: Е х G —» {Targetu} - функция целераспределения; каждому своему самолету назначается самолет противника Targetu = АРи, EP,j .
Задача назначения воздействий по одиночным целям состоит в определении TD по имеющимся ЕиС. Таким образом, данная задача является задачей эвристического поиска.
Используя [1], рассмотрим более детально характеристики ПрО, связанной с задачей целераспределения в группе самолетов-истребителей:
задача целераспределения в группе самолетов-истребителей связана не с расчетом, а с логическими рассуждениями, анализом и перебором вариантов, не имеет четкого алгоритмического решения, интересна для практики, не слишком проста и не слишком сложна для решения с помощью компьютера. Все это говорит об уместности применения технологии ЭС и ИЭС;
экспертов, решающих задачу целераспределения в группе самолетов-истребителей, явно недостаточно, и при этом на них ложится большая нагрузка, а цена ошибки высока. Это доказывает оправданность применения технологии ЭС и ИЭС;
при этом эксперты способны описать принципы решения задачи целераспределения в группе самолетов-истребителей, она достаточно понятна и не слишком трудна, причем требует только интеллектуальных навыков. Это обосновывает возможность применения технологии ЭС и ИЭС.
задача целераспределения в группе самолетов-истребителей связана с рассмотрением большого количества изменяющихся во времени параметров, причем для решения задачи необходима оценка порядка возникновения и взаимосвязи событий. Это показывает, что задача является динамической.
В совокупности данные характеристики обосновывают применимость технологии динамических ИЭС для задачи целераспределения в группе самолетов-истребителей при отражении налета СВН противника.
Рассмотрим далее наиболее важные с точки зрения данной работы элементы технологии разработки простейшего прототипа динамической ИЭС.
На Рисунке 40 представлен процесс создания РДПД, описывающей модель архитектуры разрабатываемого прототипа. Как следует из Рисунка 40, в качестве источника данных (внешней сущности) выступает ИМ.
Следующим шагом разработки выступает создание ИМ с использованием подсистемы имитационного моделирования динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
В качестве объекта моделирования выступает воздушное пространство в окрестностях стратегического объекта, представленное в [98]. Входами являются свойства воздушного пространства, собственные наводимые истребители, СВН противника, текущие назначения наводимых истребителей на СВН противника, стратегические объекты. Все представленные в ИМ объекты обладают свойствами, описанными в постановке задачи (состав, положения и курсы собственных и вражеских сил и др.). В качестве источника случайных возмущений выступает изменение погодных условий и разрешение ближних маневренных боев между летательными аппаратами. Выходами ИМ являются измененные свойства объектов (положения, состояния и др.). В качестве управляющих воздействий рассматриваются факты назначения целей для наводимых истребителей.
Разработка ИМ с использованием динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, как было отмечено в разделе 1, разбивается на 2 этапа: разработка непосредственно модели и разработка визуальной части модели.
На Рисунке 41 представлен процесс создания ИМ с помощью визуального редактора подсистемы имитационного моделирования динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
