Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ состояния исследований и разработок в области динамических интегрированных экспертных систем и имитационного моделирования
1.1. Анализ областей применения динамических интегрированных экспертных систем 10
1.2. Анализ универсальных инструментальных средств построения ДИС 13
1.2.1. Критерий: объектно-ориентированная технология (связи между объектами, отношения между объектами, иерархия объектов) 15
1.2.2. Критерий: представление знаний (правила, процедуры, использование естественного языка) 15
1.2.3. Критерий: механизм рассуждений (прямой/обратный выводы, сканирование правил, метарассуждения, одновременное выполнение правил и/или процедур) 15
1.2.4. Критерий: графическое представление объектов 16
1.2.5. Критерий: клонирование объектов и их групп 16
1.2.6. Критерий: графические пользовательские интерфейсы 16
1.2.7. Критерий: многопользовательская кооперативная разработка приложений 16
1.2.8. Критерий: наличие встроенной в ИС системы/подсистемы моделирования внешнего мира 17
1.3. Научные и технологические проблемы построения динамических интегрированных экспертных систем 17
1.4. Анализ задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем и поддерживающего инструментария - комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ 19
1.4.1. Концептуальные основы задачно-ориентированной методологии построения ИЭС. 19
1.4.2. Особенности развития задачно-ориентированной методологии и инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения динамических ИЭС 26
1.5. Анализ современного состояния исследований и разработок в области имитационного моделирования 36
1.5.1. Методологический аспект 37
1.5.2. Формально-концептуальный аспект 40
1.5.3. Интеграционный аспект 46
1.5.4. Инструментально-технологический аспект 47
1.5.5. Прикладной аспект проблематики имитационного моделирования 51
1.6. Цели и задачи диссертации 52
Выводы 53
2 . Разработка языка рдоат и методов построения имитационных моделей сложных технических и организационно-технических систем дискретного типа 55
2.1. Постановка задачи 55
2.2. Описание имитационной модели дискретных СТС/СОТС на основе использования РДО-метода 59
2.3. Разработка языка РДО для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС на основе развития РДО-метода 64
2.3.1. Требования к языку описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС 64
2.3.2. Разработка языка РДО для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС 65
2.4. Разработка алгоритмов лексического, синтаксического и семантического анализа языка
РДО и синтеза целевого текста 74
2.4.1. Алгоритм лексического анализа 74
2.4.2. Алгоритм синтаксического анализа 77
2.4.3. Алгоритм семантического анализа 79
2.4.4. Алгоритм синтеза целевого текста 82
2.5. Модель рабочей памяти 84
2.6. Особенности представления объектов (ресурсов) СТС/СОТС на языке РДОАТ и на ЯПЗ, использующемся в задачно-ориентированной методологии 87
2.7. Модель интеграции компонентов имитационных моделей на языке РДО с другими компонентами динамической ИЭС 87
2.8. Методы использования параметров ресурсов в ходе темпорального вывода 89
2.9. Содержание и последовательность этапов имитационного эксперимента 90
Выводы 92
3. Проектирование и программная реализация компонентов подсистемы имитационного моделирования 94
3.1. Функциональные требования к подсистеме имитационного моделирования 94
3.2. Общая архитектура подсистемы имитационного моделирования 95
3.3. Разработка диаграмм состояний компонентов подсистемы имитационного моделирования 97
3.3.1. Диаграмма состояний редактора визуальных объектов 98
3.3.2. Диаграмма состояний транслятора РДОАТ 99
3.3.3. Диаграмма состояний редактора кадров анимации и правил отображения 100
3.3.4. Диаграмма состояний визуализатора 102
3.3.5. Диаграмма состояний компонента поддержки расчета состояний ИМ 103
3.4. Особенности программной реализации компонентов подсистемы имитационного
моделирования 104
3.4.1. Основные классы, реализующие компоненты подсистемы имитационного моделирования 104
3.4.2. Реализация пользовательского интерфейса подсистемы имитационного моделирования 110 3.5. Технологическая схема реализации имитационного эксперимента построения ИМ дискретных СТС/СОТС 111
3.6. Тестирование взаимодействия подсистемы имитационного моделирования, темпорального решателя и универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ 114
Выводы 119
4. Апробация и внедрение разработанных программных средств 120
4.1. Экспериментальное исследование инструментальных программных средств подсистемы имитационного моделирования 120
4.1.1. Критерий «Трудоемкость создания основных элементов ИМ» 121
4.1.2. Критерий «Корректность описания ИМ» 122
4.1.3. Критерий «Трудоемкость создания кадров анимации и правил отображения» 122
4.1.4. Критерий «Возможность проверки состояний ИМ без визуального наблюдения» 124
4.2. Технология построения имитационных моделей дискретных СТС/СОТС средствами
подсистемы имитационного моделирования 125
Выводы 137
Заключение 138
Список сокращений 139
Список литературы
- Критерий: представление знаний (правила, процедуры, использование естественного языка)
- Описание имитационной модели дискретных СТС/СОТС на основе использования РДО-метода
- Разработка диаграмм состояний компонентов подсистемы имитационного моделирования
- Критерий «Возможность проверки состояний ИМ без визуального наблюдения»
Критерий: представление знаний (правила, процедуры, использование естественного языка)
С точки зрения данного критерия системы - G2, RTXPS, SHINE, RTworks и COMDALE/X обеспечивают графические пользовательские интерфейсы, а системы ACTIVATION FRAMEWORK и C-PRS не обеспечивают таких возможностей. Следовательно, G2 обладает богатыми возможностями для формирования простого, ясного и выразительного графического интерфейса с пользователем с элементами мультипликации, позволяя наглядно отображать технологические процессы, практически, неограниченной сложности на разных уровнях абстракции и детализации. Кроме того, графическое отображение взаимосвязей между объектами приложения может напрямую использоваться в декларативных конструкциях языка представления знаний.
С точки зрения данного критерия G2 и RTXPS обеспечивают многопользовательскую кооперативную разработку приложений на основе архитектуры клиент/сервер. Другие системы - SHINE, RTworks, COMDALE/X, ACTIVATION FRAMEWORK и С - PRS не поддерживают многопользовательской кооперативной разработки приложений. Таким образом, возможности системы G2 в части поддержки распределенных приложений на основе архитектуры клиент/сервер и легкая интеграция с разнородными источниками информации позволяют использовать G2 в качестве связующего звена в гетерогенных распределенных вычислительных средах, объединяющих как технические средства (контроллеры, ведущих фирм и каналы связи), так и развитые системы управления базами данных (СУБД) (ORACLE, Sybes, INFORMIX, все ODBC совместимые СУБД). 1.2.8. Критерий: наличие встроенной в ИС системы/подсистемы моделирования внешнего мира
С точки зрения этого важного критерия ни одна из рассматриваемых систем - G2, RTXPS, SHINE, RTworks, COMDALE/X, ACTIVATION FRAMEWORK и C-PRS не обладает системой моделирования общего назначения, которая бы являлась частью универсального ИС. В системе G2 есть подсистема моделирования, использующаяся для моделирования реальных объектов и устройств, с которыми работают ЭС и ИЭС. Однако ее возможности ориентированы исключительно на математические методы моделирования (средства для вычисления алгебраических, разностных уравнений и дифференциальных уравнений первого порядка, методы Эйлера и Рунге-Кутта), что в целом явно не устраивает разработчиков современных символьных ДИС и, как правило, требуется подключение внешних, более мощных систем имитационного моделирования.
В заключение следует отметить, что кроме рассмотренных ИС существует также некоторое количество менее распространенных ИС, поддерживающих построение отдельных классов ДИС, в частности: RTES and Optomate (Transduction (США)); COGSYS (SCScicon/Cogsys Сотр. (США)); N-NET (AIWARE (США)); PCOn-Line (Texas Instruments (США)); ONSPEC Superintendent (Heuristics Inc. (США)); ACA32000 (Advanced Computer Applications(CIHA)); Diagnostic Consultant (Cimflex Teknowledge (США)); RT Expert (Integrated Systems Inc, (США)); TDC Expert (Honeywell, (США)) и др.
Анализуя основные характеристики современных ИС для динамических ИЭС, можно отметить, что у системы G2 (Gensym Corp.) пока нет конкурентов, поскольку средства G2 позволяют разрабатывать широкий спектр ДИС различной типологии и уровня сложности, однако системы RTXPS и SHINE уже вплотную приближаются к ней, и в ближайшее время вполне возможна смена лидера.
При создании динамических ИЭС и соответствующего инструментария для поддержки их разработки возникает большое количество научных и технологических проблем, связанных с особенностями построения как отдельных компонентов ИЭС, так и организации взаимодействия этих компонентов между собой. Анализ опыта разработки значительного числа прикладных динамических ИЭС на основе задачно-ориентированной методологии с использованием системы G2 и инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ [1, 13, 32, 33, 41-43], а также анализ разнообразной литературы [44-46], позволили в совокупности выделить следующие основные научные проблемы [47]: 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 их постоянного анализа и обработки; сложность поддержки процессов решения динамических задач, что связано с реализацией темпорального вывода, учитывающего временные и причинно-следственные отношения между объектами предметной области, а также изменением состава знаний и данных в процессах решения задач; малоисследованность проблемы моделирования внешнего мира (внешнего окружения) и различных его состояний в реальном времени на всех этапах разработки динамической ИЭС до внедрения, а также необходимость наличия специальных программно-аппаратных средств сопряжения с внешним миром (датчики, контроллеры и др); малоисследованность проблемы получения временных (темпоральных) знаний из различных источников знаний (эксперты, тексты, БД и др.) для динамического представления предметной области; высокая стоимость зарубежных инструментальных программных средств (типа системы G2, Gensym Corp.) и практическое отсутствие отечественного инструментария.
Приведенные выше проблемы в значительной степени определяют большую сложность разработки динамических ИЭС. Следует отметить, что в настоящее время не предложено универсального подхода, позволяющего решить описанные проблемы (или часть из них) в комплексе, что подразумевает разработку целостной методологии, описывающей разработку систем подобной сложности на всех этапах жизненного цикла.
Как показал анализ самых мощных ИС (раздел 1.2), решение некоторой части из вышеперечисленных проблем в той или иной степени осуществляется в системе G2, однако здесь в рамках используемой методологии не рассматриваются и инструментально не поддерживаются такие важные задачи, как приобретение темпоральных знаний, моделирование внешнего мира и сопряжение с внешним миром.
Кроме методологии, реализованной в системе G2, существует еще целый ряд зарубежных и отечественных подходов к решению описанных выше проблем [15, 29, 30], но большинство из них носит либо сугубо теоретический характер (например,[44, 46, 48]), либо ориентировано на узкие классы прикладных задач [45], что не позволяет использовать их в качестве методологии, ориентированной на комплексное решение проблем разработки динамических ИЭС.
Описание имитационной модели дискретных СТС/СОТС на основе использования РДО-метода
Имитационное моделирование является одним из самых мощных инструментов анализа функционирования сложных процессов и систем, позволяющим экспериментировать с системами в тех случаях, когда делать это на реальном объекте практически невозможно или нецелесообразно. В классических работах А. Прицкера [77] и Р. Шеннона [78] не приводится формальных постановок целей и конкретных задач имитационного моделирования, но можно выделить совокупность следующих принципиальных положений [77, 78].
1. Предполагается, что моделируемую систему любой типологии можно описать в терминах, понятных вычислительной системе (в контексте данной работы рассматриваются только сложные дискретные системы типа СТС/СОТС).
2. Ключевым моментом является выделение и описание состояний системы (С), т.е. система характеризуется набором переменных, каждая комбинация значений которых описывает ее конкретное состояние.
3. Переход системы из одного состояния в другое (Р) имитируется путем изменения значений переменных.
4. Основная задача имитации - отображение изменения состояний системы с течением времени (изменения состояний системы происходят либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени).
Таким образом, основная цель имитационного моделирования заключается в представлении динамического поведения сложной системы путем продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с заданными операциями (процедурами) [77].
Более формализовано понятие имитационной модели (ИМ) сложной системы, рассматривается в [2, 51, 52] за счет выделения в ИМ модели управляемого объекта (Муо), модели системы управления (Мсу), модели внутренних случайных возмущений (Мвв) Входы модели Муо делятся на контролируемые неуправляемые X = (. ,--,хп), контролируемые управляемые U = (ui,U2, -,um) и возмущения Е = (еі,Є2,...,еу). Система характеризуется выходными данными У= (уі,у2,---,Уь)- Управление U является выходом Мсу, а возмущения Е- выходом датчика случайных чисел, (т.е. Мвв) Система может находиться в одном из допустимых состояний, представляющих собой вектор С = (ci,C2,...,cs) иСЕП, где Л - пространство возможных состояний системы.
С точки зрения динамики вход ИМ и её выход являются функциями времени, т.е. время также выступает параметром, множество значений которого является основой для однозначной идентификации всех экспериментов с ИМ.
Поскольку в работе рассматриваются дискретные СТС/СОТС, то в соответствии с [2, 51, 52] под дискретностью СТС/СОТС и соответственно ее ИМ, понимается тот факт, котором изменяются значения переменных X ,Y,U,E и С. На интервале времени [tiJi+i] указанные переменные не изменяются, а их значения равны значениям в момент времени tt. Предполагается также, что для внутреннего описания ИМ реализуется отношение Ci+i = F(Ci,Yt, Xi+i), i=l,...,N, а переход системы из (i-1) - го состояния системы в (i)-e Qui — СІ происходит скачком (мгновенно) и представляет собой неделимое событие. Соответственно Yi+i = F(Yt ,Xi+i,Ui+i,Ei+i), і =1,...,N, где F - оператор ИМ. Поскольку имитационное моделирование - это процесс последовательной разработки ИМ из-за большой сложности модели, то значительное внимание в классических постановках задач имитационного моделирования было уделено как называемым имитационным экспериментам, включающим достаточно стандартизованный набор следующих этапов [77,78]: формулирование проблемы (описание исследуемой проблемы и определение целей исследования); разработка модели (логико-математическое описание моделируемой системы в соответствии с формулировкой проблемы); подготовка данных (идентификация, спецификация и сбор данных); трансляция модели (перевод модели на язык, приемлемый для используемой ЭВМ); верификация (установление правильности программ); валидация (оценка требуемой точности и соответствия ИМ реальной системе); стратегическое и тактическое планирование (определение условий проведения компьютерного эксперимента с ИМ); экспериментирование (прогон имитационной модели на ЭВМ для получения требуемой информации); анализ результатов (изучение результатов имитационного эксперимента для подготовки выводов и рекомендаций по решению проблемы); реализация и документирование (реализация рекомендаций, полученных на основе имитации, и составление документации по модели и ее использованию).
Как было отмечено в разделе 1, динамические интеллектуальные системы, в частности динамические ИЭС, - это системы, которые, с одной стороны, удовлетворяют определениям динамической системы в целом, а с другой - состояния (С) и функции перехода из одного состояния в другое (Р) могут описываться формализмами ИИ [2].
Иными словами, конкретные состояния (СІ) описываются параметрами и переменными, имеющими символьный характер, а функции перехода (РІ) - описываются, например, продукционными правилами. Данные требования существенно сокращают пространство выбора из накопленного арсенала методов и средств имитационного моделирования конкретного подхода с целью его использования для построения динамических ИЭС.
Как показали исследования, проведенные в рамках задачно-ориентированной методологии построения динамических ИЭС, а также анализ современных отечественных и зарубежных работ в области имитационного моделирования, практически, единственным приемлемым подходом к построению ИМ оказался метод «Ресурсы-Действия-Операции» (РДО) (раздел 1.5.2.3), который удовлетворил требованиям для создания специальных средств моделирования внешнего мира (окружения) в динамических ИЭС и осуществления темпорального вывода.
Поэтому целью теоретических исследований в диссертационной работе является дальнейшее развитие концепции РДО путем разработки объектно-ориентированного AT языка высокого уровня РДО и создания новых средств построения ИМ сложных дискретных систем, (включая поддержку проведения экспериментов на этих моделях), ориентированных на обеспечение темпорального решателя текущими данными о поведении моделируемой системы во времени, которые через рабочую память используются в ходе темпорального вывода в динамических ИЭС. Далее в общем виде приводится постановка задачи имитационного моделирования СТС/СОТС для достижения указанной цели.
Разработка диаграмм состояний компонентов подсистемы имитационного моделирования
Комментарий к обозначениям на Рис. 15: РП - рабочая память; БЗ - база знаний прототипа динамической ИЭС; ПМВМ - подсистема моделирования внешнего мира (в данном случае это дискретные СТС/СОТС); СВ - средства вывода (АТ-РЕШАТЕЛЬ и темпоральный решатель); R1 - множество правил с темпоральными связками; R2 - множество правил, описывающих базовые знания, необходимые для решения НФ-задач; О - основные операции ИМ, обеспечивающие расчет состояний ИМ на каждом такте дискретного времени; S - множество состояний дискретных СТС/СОТС (множество значений параметров ресурсов); F1 - функции построения интерпретации модели развития событий (темпоральный решатель); F2 - функции означивания темпоральных частей посыпок правил с темпоральными связками (темпоральный решатель); F3 - функции осуществления вывода на правилах с означенными темпоральными частями посыпок и правилах, описывающих базовые знания (АТ-РЕШАТЕЛЬ); F4 - вспомогательные функции расчета состояний ИМ (опциональные функции).
Модель интеграции основных компонентов динамической ИЭС можно проинтерпретировать следующим образом. В РП представлены параметры ресурсов ИМ дискретных СТС/СОТС, описывающие состояния системы. Данные параметры поступают в РП после расчета новых состояний ИМ на каждом такте дискретного времени. Расчет новых состояний ИМ на каждом такте дискретного времени реализуется базовыми операциями ИМ и функциями F4.
Правила типа R1 описывают темпоральные знания (т.е. знания, рассматривающие время в качестве сущности предметной области). Функции F1 оперируют параметрами ресурсов на текущем такте и интерпретацией модели развития событий на предыдущем такте для модификации интерпретации модели развития событий на текущем такте. После этого функции F2 обеспечивают означивание темпоральных частей посылок правил типа R1.
Функции типа F3 оперируют параметрами ресурсов, представленными в РП, правилами типа R1 и правилами с означенными темпоральными частями посылок правил. В результате вывода на темпоральных правилах происходит изменение состояния системы, т.е., в общем случае, меняются атрибуты объектов РП в соответствии с целью решаемой задачи. Рассмотрим более детально отдельные функции и процедуры.
Поскольку целями темпорального вывода являются построение интерпретации модели развития событий в ПрО на текущем такте и генерация списка управляющих воздействий для ПрО, то процесс интерпретации модели развития событий на текущем такте осуществляется путем сопоставления условий возникновения событий, описанных в темпоральных объектах, со значениями параметров ресурсов, поступающих от ИМ на текущем такте. Если условия возникновения событий выполняются, то развиваются новые события и модифицируется интерпретация модели развития событий и интервалов путем включения новых событий и интервалов, в результате чего получается интерпретация модели развития событий на текущем такте. На Рис. 16 представлена схема построения интерпретации модели развития событий и интервалов.
Схема построения интерпретации модели развития событий и интервалов Следующей особенностью является использование параметров ресурсов ИМ дискретных СТС/СОТС при осуществлении вывода на правилах, описывающих базовые знания, и правилах с означенными темпоральными частями посылок правил. Следует здесь отметить, что параметры ресурсов, поступающие от ИМ дискретных СТС/СОТС, после осуществления интерпретации модели развития событий и интервалов на текущем такте передаются на этап, связанный с текущим состоянием решения задачи.
Затем на основе модели развития событий на текущем такте и темпоральных правил, описанных на рассширенном ЯПЗ, осуществляется обработка темпоральных частей посылок правил, в результате чего получаются темпоральные правила с означенными темпоральными частями посылок правил, которые затем используется универсальным АТ-РЕШАТЕЛЕМ комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для достижения конечной цели вывода и получения рекомендаций (в конце темпорального вывода также могут выдаваться промежуточные рекомендации). В таблицах 7 и 8 представлены примеры темпорального вывода на темпоральных правилах.
Содержание и последовательность этапов имитационного эксперимента В процессе программного моделирования, проведенного в рамках диссертационного исследования, были определены содержание и последовательность выполнения этапов имитационного эксперимента (Рис. 17).
Наблюдение за состоянием газопроводов и ЛЭП: [1,25], [30,55] Прозвучал_сигнал_о_взрыве_газопровода_1: 20 Деп ТЭХ. Система наблюдения= "Система наблюдения включена" Трубопровод_ 1. Состояниетрубопровода = "Исправно" Наблюдение за состоянием газопроводов и ЛЭП: [1,25], [30,55], [60, ] Прозвучал_сигнал_о_взрыве_газопровода_1: 20 Наблюдение за состоянием газопроводов и ЛЭП: [1,25], [30,55], [60, ] Прозвучалсигналовзрывегазопровода!: 20 Деп ТЭХ. Система наблюдения= "Система наблюдения включена" Трубопровод_ 1. Состояниетрубопровода = "Взрыв" Наблюдение за состоянием газопроводов и ЛЭП: [1,25], [30,55], [60, ]Прозвучал_сигнал_о_взрыве_газопровода_ 1: 20,66
Критерий «Возможность проверки состояний ИМ без визуального наблюдения»
Анализ технологических возможностей современных систем имитационного моделирования показал, что в настоящее время имитационное моделирование становится все более развитой технологией компьютерного моделирования, применяющейся в широком спектре новых приложений, связанных с управлением и принятием решений технического, организационного, экономического, социального и др. характера в динамических ПрО [31]. Об этом свидетельствует значительный объем публикаций, в которых наряду с традиционными областями применения, такими как моделирование производственных процессов, авиация, логистика и др., описываются применения методов и средств имитационного моделирования в новых приложениях типа информационных бизнес-систем, организационно-технических систем и др. На Рис. 8 показаны области применения имитационного моделирования.
В соответствии с [75] области применения имитационного моделирования делятся на три группы: открытые, закрытые, маловостребованные области. В первой группе безусловным лидером по внедрению имитационного моделирования в РФ является область логистики (перевозки, работа склада, политики закупок, функционирование цепочек поставок), характеризующаяся сложным динамическим характером логистических процессов, обилием временных и причинно-следственных связей, размерностью задач. За логистикой следует производство, где методы имитационного моделирования наиболее востребованы в металлургии, нефтегазовой отрасли, производстве стройматериалов и пищевых продуктов, так как при модернизации производств необходимо оценить и сравнить ещё не реализованные варианты, а также оптимизировать текущие процессы. Значительное место в данной группе занимает область телекоммуникации, причем анализ производительности компьютерных систем и сетей при помощи имитационного моделирования был известен уже давно. В эту группу также входят такие области, как бизнес-процессы и обслуживание, управление активами, потребительский рынок и конкуренция, управление персоналом.
Следующая группа приложений имеет несколько закрытый характер, так как приложения касаются государства (например, моделирование инфраструктурных проектов от городского до федерального уровня, моделирование внештатных ситуаций, требующих государственного вмешательства, военные применения имитационного моделирования и др.). В данную группу входят следующие области: инфраструктура; энергетика; катастрофы и теракты; боевые действия и др.
По информации [75] интерес к имитационному моделированию в РФ близок к нулю в таких областях, как здравоохранение, динамика населения/ социальная политика, сельское хозяйство и экосистемы. В настоящее время большая доля приложений имитационного моделирования приходится на оперативно-тактические задачи в сфере логистики, производства и систем обслуживания, поэтому основными используемыми методами при решении таких задач является дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование [75], которое однако является более трудоемким процессом, чем дискретно-событийное моделирование.
Целью данного диссертационного исследования являлась разработка и исследование методов и программных средств имитационного моделирования для построения динамических ИЭС. Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач: AT Разработка языка высокого уровня РДО для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС на основе развития РДО-подхода и с учетом требований к реализации темпорального вывода в динамических ИЭС, а также разработка методов и алгоритмов его реализации в рамках создания подсистемы имитационного моделирования.
Разработка модели рабочей памяти, обеспечивающей поддержку процессов темпорального вывода на основе параметров ресурсов имитационных моделей дискретных СТС/СОТС, для построения динамических ИЭС, функционирующих в динамических проблемных областях.
Анализ системных требований, проектирование и программная реализация подсистемы имитационного моделирования, функционирующей в составе динамической версии инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.
Разработка технологии построения имитационных моделей дискретных СТС/СОТС средствами подсистемы имитационного моделирования с учетом дальнейшего использования параметров моделей для осуществления темпорального вывода в процессе прототипирования динамических ИЭС.
Экспериментальная апробация разработанных средств подсистемы имитационного моделирования при создании исследовательского прототипа динамической ИЭС, предназначенный для мониторинга, управления и компьютерной поддержки принятия решений в условиях жестких временных ограничений (на примере оперативного управления изменениями дорожного движения при нештатных ситуациях на подземных и наземных городских коммуникациях).
Проведен анализ состояния исследований и разработок в области динамических ИЭС и ИС поддержки их разработки. Сделаны следующие выводы: результаты исследований в области динамических ИЭС сегодня активно востребованы в сфере коммерческих и промышленных приложений и технологий разработки программного обеспечения в целом; представленные на рынке ИС для поддержки разработки динамических ИЭС либо слишком дороги, либо имеют сильно ограниченный функционал.
Проведен анализ научных и технологических проблем, связанных с разработкой динамических ИЭС, показавший, что создание динамических ИЭС сопряжено с необходимостью решения нескольких классов научных проблем, для решения каждой из которых существуют свои модели и методы, однако комплексного подхода к решению данных проблем в совокупности не существует.
Сделан вывод о том, что задачно-ориентированная методология построения ИЭС обладает достаточным набором свойств, необходимых для выбора ее в качестве базовой методологии, обеспечивающей решение значительного числа научных и технологических проблем, возникающих при разработке динамических ИЭС, в том числе возможность создания динамической версии комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ путем разработки для нее подсистемы моделирования внешнего мира (окружения) и расширения функциональных возможностей универсального AT-РЕШАТЕЛЯ с помощью средств темпорального вывода.
Проведен анализ моделей, методов и программных средств темпорального вывода в динамических ИЭС, разрабатываемых на основе задачно-ориентированной методологии, и показано, что для осуществления темпорального вывода необходимо предоставление данных о поведении во времени дискретных СТС/СОТС и совместное взаимодействие темпорального решателя с подсистемой имитационного моделирования.
Проведен анализ подходов и формализмов, обеспечивающих описание поведения дискретных и непрерывно-дискретных СТС/СОТС и сделан вывод, что использование оригинального отечественного подхода «Ресурсы-Действия-Операции» (РДО) для построения имитационных моделей дискретных СТС/СОТС является наиболее приемлемым в части расширения возможностей задачно-ориентированной методологии и архитектуры комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ специализированными средствами в виде подсистемы моделирования внешнего мира (окружения).
