Введение к работе
Актуальность. Современные производственные и организационные
комплексы представляют собой сложную иерархическую дискретно-
непрерывную многокомпонентную проблемную среду для исследования
вопросов построения систем обработки информации и управления в реальном
времени. Большинство автоматизируемых процессов в производственных
комплексах электронной промышленности и организационных системах
торгово-финансового профиля являются пока практически
неформализованными и связаны, как правило, со сбором, анализом и контролем большого объема сложноструктурированной информации.
В этих условиях целесообразно использовать для решения задач мониторинга, контроля и управления сочетание традиционных подходов с моделями и методами искусственного интеллекта, реализуемыми в экспертных системах реального времени (ЭС РВ). Однако существующие ЭС РВ являются либо довольно сложными в освоении и использовании, либо обладают небогатыми выразительными возможностями.
Актуальность работы определяется, с одной стороны, возрастающей потребностью производственных и организационных комплексов в инструментальных средствах быстрой разработки и сопровождения сложных, параллельных компьютерных систем обработки информации и управления непосредственно внутри предприятия, а с другой стороны, отсутствием моделей, алгоритмов и программно-информационных средств, полностью удовлетворяющих их требованиям.
Цель работы. Целью диссертационной работы является синтез новой модели представления и обработки знаний, ориентированной на неформализованные задачи дискретного управления производственными и организационными комплексами, требующие параллельной интеллектуальной обработки информации.
Методы исследования. Проведенные исследования базируются на использование объектно-ориентированного подхода, продукционной модели знаний, модели семантической сети, аппарата сетей Петри, элементов теории множеств и графов, логики предикатов, языков и машин искусственного интеллекта.
Научная новизна диссертационной работы определяется основными полученными результатами:
-
Синтезирована объектно-продукционная модель представления и обработки знаний для задач дискретного управления производственными и организационными комплексами. Основные свойства модели: использование продукционных правил для обработки событий, реальное распараллеливание обработки информации, новый децентрализованный механизм синхронизации, модульное представление знаний, возможность повторного использования знаний, наличие средств визуализации функциональной структуры и динамики выполнения.
-
Разработана объектно-продукционная сеть обработчиков событий, обеспечивающая визуализацию функциональной структуры и динамики выполнения алгоритма управления, а также возможность его формализованного анализа.
-
Спроектирована объектно-продукционная база знаний в форме виртуальной машины, программируемой на языке высокого уровня и обеспечивающей межплатформную переносимость и устойчивость к сбоям объектно-продукционных алгоритмов.
-
Специфицирован высокоуровневый объектно-продукционный язык декларативно-процедурного типа, обеспечивающий внешнее представление параллельных, динамических алгоритмов управления. Язык ориентирован на описание процессов мониторинга, контроля и управления в производственных и организационных комплексах.
-
Описаны процесс и правила построения объектно-продукционных алгоритмов управления для производственных и организационных комплексов, способствующие уменьшению затрат временных, финансовых и человеческих ресурсов, а также минимизирующие риск неудачи при разработке сложных, динамических параллельных приложений.
Практическая ценность. Разработанные алгоритмическое обеспечение и программно-информационный проект инструментальной среды ПРОДУС.96 создают необходимые условия для построения сложных объектно-продукционных ЭС РВ, решающих неформализованные динамические задачи мониторинга, контроля и управления, требующие параллельной интеллектуальной обработки информации. Основными достоинствами предложенных объектно-продукционных инструментальных средств являются: легкость освоения и удобство использования даже для разработчиков с низкой
квалификацией за счет описания поведения объектов в виде системы продукционных правил, организация параллельной распределенной обработки, динамическое изменение структуры и поведения приложения в соответствии с событиями из внешней среды, визуализация структуры и поведения приложения, поддержка компонентной разработки, повышение скорости разработки за счет повторного использования кода, межплатформная переносимость.
Прикладные возможности объектно-продукционной модели и разработанных на ее базе средств продемонстрированы на реальных примерах построения алгоритма управления технологическим реконфигурируемым производством СБИС и алгоритма мониторинга и контроля движения товаров, финансов и документов в закупочной деятельности компании.
Предложено использовать инструментальную среду ПРОДУС.96 для построения программного обеспечения серверов приложений в трехуровневой архитектуре клиент/сервер.
Написан лекционный материал, обеспечивающий модернизацию и расширение курса лекций и практических занятий в рамках предмета "Автоматизация и интеллектуализация процессов управления", читаемых для студентов по специальности "Автоматизированные системы обработки информации и управления".
Апробация работы. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на
международной студенческой школе-семинаре "Новые информационные технологии в образовании", Гурзуф, май 1993 г.;
второй международной студенческой школе-семинаре "Новые информационные технологии в образовании", Гурзуф, май 1994 г.;
научно-технической конференции-конкурсе студентов, аспирантов и молодых специалистов, МГИЭМ, апрель 1994 г.;
научно-методическом семинаре кафедры АИПУ (1997 г.); Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 работ, список
которых приводится в заключительной части автореферата.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и содержит 134 страницы, в том числе 26 рисунков и список литературы из 107 наименования.
Похожие диссертации на Объектно-продукционная модель знаний для построения параллельных экспертных систем реального времени для производственных и организационных комплексов
