Введение к работе
Актуальность темы.
Попытки использования естественных языков для формальных описаний предпринимались с античных времен. Первым вопросы научного представления бытового знания систематизировал Б. Паскаль в своем труде Pensees. Он указал, что многие явления с одной стороны абсолютно понятны на интуитивном уровне и сложны или вовсе не описаны математически. В настоящее время ускорение технического прогресса и наличие большого количества узкоспециализированных отраслей требуют организации взаимодействия между специалистами в различных областях. В представленной работе автор рассматривает задачи синтеза автоматизированных управляющих систем для технологических и информационных процессов. АСУ строятся на основе формальных моделей, которые в свою очередь базируются на описаниях, представленных на языке предметной области.
Задачу разработки средств, способствующих разрешению обозначенных проблем, ставили фон Нейман, Колмогоров, Шеннон, Тьюринг, Котельников, Винер, Вигнер. Известно, что традиционные способы синтеза систем управления предполагают наличие математической модели объекта в аналитическом виде. Построение такой аналитической модели является основной задачей при синтезе системы управления технологическими и информационными объектами.
Рассмотрим систему управления технологическим/информационным объектом как «черный ящик». Двумя основными входами любой СУ являются данные и математическая/аналитическая модель.
В то же время входные данные и аналитическая модель являются взаимозависимыми. Формирование аналитической модели, как первого шага синтеза системы управления, основано на сущностном и семантическом анализе входной информации. При этом одной из основных проблем в современных условиях узкой специализации становится обеспечение взаимодействия специалистов, относящихся к различным областям знания. Это является актуальной задачей в прикладных технологических, информационных и экономических процессах.
В связи с возросшими требованиями к скорости принятия решений, более узкой специализацией в профильных отраслях, и особенно широким вовлечением информационных технологий в практически весь спектр производственных процессов, возникает необходимость в формализации диалога между специалистами при решении задач анализа информационных моделей, их синтеза, а также синтеза систем управления.
Эта задача решается, в частности, применением формализации на основе k-значных, непрерывных и нечетких логик. Их разработка стимулировалась бурным развитием компьютерных технологий. Решение такого рода задач описано в трудах известных зарубежных специалистов Л. Заде, С. Гроува, В. Целлари, Р. Гросса, Э. Бертина, Дж. Йоши. В России проблематика адаптивности имитационных, неформализованных моделей широко представлена в трудах А.Н. Колмогорова, Д.А. Поспелова, Ю.С. Попкова, С.В. Емельянова, С.А. Редкозубова, В.Л. Арлазарова, А.В. Горбатова, В.С. Симанкова, Л.И. Волгина.
Применение нечетких множеств для синтеза моделей технологических и информационных систем обусловлено многообразием факторов, отсутствием резко выраженных корреляций между ними и приоритетов. В этих случаях возникают множества количественных оценок соответствующих факторов (дискретные большие множества) и приходится вводить ранжирование подмножеств, что и делают нечеткие логики.
Настоящая работа посвящена решению задачи по нахождению языка, на котором можно описать класс задач с целью выдачи рекомендаций на основе количественных оценок. С этой целью предложена формализация класса моделей, описывающих информационные и некоторые технологические процессы, на базе теории нечетких логик. В работе сформулирована постановка задачи синтеза автоматизированной системы управления на основе формализации на метаязыке нечеткой логики содержательного описания, представленного на языке предметной области. В работе автором представлены концепции, методики и алгоритмы, реализующие достоверное достижение требуемого состояния моделируемого процесса в областях: сложные высокорисковые технологические процессы, информационные системы обслуживания производственных процессов. Предлагаемый подход позволяет значительно ускорить процесс синтеза автоматизированных систем управления и снизить вероятность ошибок их функционирования, возникающих вследствие узкой специализации персонала и использования предметной терминологии в различных областях знания.
Целью работы является теоретическая и научно-техническая разработка методологии системных исследований анализа и синтеза систем управления технологическими и информационными системами на основе теории нечетких множеств.
Для достижения поставленной цели в работе рассматриваются следующие задачи:
- Системный анализ содержательных представлений информационных и технологических процессов, сделанных на предметном языке, с целью синтеза автоматизированных систем управления на основе их формализации на базе моделей нечеткой логики, которые традиционно используют оценки вещественными числами на интервале [0;1];
- разработка на базе нечеткой логики методов и способов анализа описываемых на предметном языке объектов и их элементов с целью получения рекомендаций воздействия в системах управления, основанных на количественных показателях;
- разработка методов использования непрерывных и дискретных логик с целью адекватного и оптимального синтеза автоматизированных систем управления информационных и технологических процессов. Развитие аппарата нечеткой логики для синтеза моделей на основе анализа описаний в терминах предметной области на естественном языке для рассматриваемого класса задач.
- адаптация дискретных моделей для совместного использования с моделями на основе нечеткой логики и разработка принципов, методов и алгоритмов взаимного преобразования формализаций на основе четких и нечетких логик.
- установление условий предпочтительного применения разрабатываемых методов анализа и синтеза информационных и технологических систем для нечеткологических, дискретно-событийных, детерминированных и стохастических моделей в применении к высокорисковым процессам;
- реализация и апробация предложенных практических способов, моделей, алгоритмов для применения в информационных и технологических процессах.
Решаемые в работе задачи применены автором к следующим областям:
- формирование концепций, моделей и разработка информационных систем в соответствии с параметрами рассматриваемых процессов; синтез моделей технологических процессов, изделий и их свойств; синтез технологических комплексов на базе устройств с известными или заданными характеристиками.
- синтез информационных систем бизнес-процессов управления; системы поддержки информационных предпочтений пользователей; системы управления продажами.
Методы исследования.
В работе на основе существующих методов: теории сложных многоуровневых иерархических систем; теории информации; теории выбора и принятия решений; теории систем автоматического управления; теории конечных графов и сетей; теории нечетких множеств; теории экспертных систем; алгебры дискретно-событийных моделей; математической логики и теория алгоритмов; основы теории математического моделирования; методов кусочно-линейной аппроксимации развиты теория нечетких логик для формализации анализа моделей на языке предметной области и синтеза формальных управляющих информационных систем; аппарат алгебры дискретно-событийных моделей.
Объект исследования: Системы управления для технологических и информационных процессов и систем.
Предмет исследования: Синтез систем управления на основе анализа описаний на предметном языке с использованием аппарата нечеткой логики.
Научная новизна.
1. При проведении синтеза автоматизированных систем управления сформулировано расширение области определения нечеткой логики для представления элементов модели, построенной на основе описания на языке предметной области, на мнимую область в отличие от постулированных в логике Заде ([0; 1]) и логике антонимов ([0; [) интервалов. Показана возможность логического разделения представления атрибутов, унаследованных от элементов содержательного описания на языке предметной области, и собственных атрибутов модели в рамках предложенной формализации, что допускает представление в рамках одного версального множества. Разделение достигается за счет представления атрибутов, унаследованных от описания на предметном языке, в вещественной области, а собственных атрибутов модели – в мнимой области.
2. Введена оценка функционала элементов автоматизированной системы управления и ее модели как комплексных чисел, в которых функционал элемента, унаследованного от описания на предметном языке, относится к действительной области, а функционал внутренних элементов – к мнимой области. Под функционалом элемента понимается интегральное значение, оценивающее вхождение элемента(-ов) в множества и весов элемента в каждом из этих множеств.
3. Проведено преобразование аксиоматики нечеткой логики для мнимой области определения. Разработано применение операции r-композиции для оптимизации процедуры оценки функционала нечеткологического управляющего автомата в комплексной области. Определена область применимости разработанного аппарата нечетких логик для анализа моделей технологических и информационных систем и синтеза на их основе автоматизированных систем управления.
4. Сформулирована и доказана теорема о соответствии элементов нечеткологической модели элементам стохастического автомата. Показано, что стохастическую модель управляющего автомата можно представить как подмножество модели на основе нечеткой логики.
5. Разработана методика синтеза автоматизированной системы управления техническими и информационными объектами на базе разработанного автором варианта нечеткой логики на основе преобразования содержательного представления объекта на языке предметной области.
6. Разработаны и представлены методики синтеза автоматизированных управляющих систем на основе взаимного преобразования моделей различных видов, включая:
- методику синтеза стохастического управляющего автомата на основе преобразования нечеткой модели;
- методика синтеза дискретно-событийного управляющего автомата на базе алгоритма преобразования нечеткой модели в дискретно-событийную модель. Методика разработана на основании доказанной автором теоремы о наличии разрешенного пути в дискретно-событийном автомате;
- алгоритм имитационного моделирования для дискретно-событийных управляющих автоматов;
- алгоритм преобразования дискретной модели в стохастический автомат.
Разработаны формализованные критерии для определения предпочтительных областей применения рассмотренных в работе видов моделей при синтезе автоматизированных систем управления техническими и информационными объектами: на основе нечеткой логики; графовых, включая детерминированные и стохастические; дискретно-событийных.
Научная ценность работы.
Впервые предложено и обосновано расширение области определения значений атрибутов нечеткой модели на мнимую область при реализации процедуры синтеза автоматизированных за систем управления. Впервые предложено определение функционала нечеткологической модели и ее элементов как комплексных чисел. Разработанный метод расширения области определения функционалов элементов нечеткой логики на мнимую область при анализе моделей на предметном языке позволяет существенно упростить процессы информационного обмена и синтеза управляющих систем без потери качества информации при небольшой избыточности.
Автором выведена и сформулирована система условий, обеспечивающих достоверность и целостность синтезируемой нечеткологической модели и автоматизированной системы управления на ее основе.
Сформулирована и доказана теорема о пропорциональности интегрального значения функционала нечеткой модели сумме вероятностей переходов в стохастическом автомате.
Разработаны алгоритмы построения автоматизированных систем управления с минимизацией ресурсных затрат на основе доказанной в работе теоремы о критерии достижения требуемого состояния в дискретно-событийных моделях.
Положения, выносимые на защиту.
1. Предложен способ синтеза модели и на ее основе автоматизированной системы управления на основе содержательного представления объекта на языке предметной области, с расширением ее области определения на мнимую область, взамен традиционной системы оценки весов, основанной на вещественных числах. Показана возможность раздельного представления атрибутов модели, унаследованных от модели на языке предметной области, и атрибутов модели, отражающих ее собственные состояния, в рамках предложенной формализации, что допускает представление в рамках одного версального множества. Значения атрибутов системы управления, унаследованные от описания на предметном языке, относятся к положительной области, а собственных атрибутов модели – к мнимой области.
1.1. Представление оценки мощности системы управления, ее модели и функционала ее элементов как комплексного числа, в котором функционал элемента, унаследованного от описания на предметном языке, относится к действительной области, а функционал собственных элементов модели – к мнимой области. При этом оптимальность качества модели определяется на основе анализа комплексной модели, как соотнесение мощности ее вещественной мнимой частей.
1.2. Расширение аксиоматики нечеткой логики для мнимой области определения и способ применения операции r-композиции для оптимизации процедуры оценки функционала системы управления на базе нечеткологической модели в комплексной области.
1.3. Система условий, обеспечивающих достоверность и целостность синтезируемой нечеткологической модели и автоматизированной системы управления техническими и информационными объектами, синтезируемой на ее основе.
2. Доказана теорема о соответствии функционала элементов нечеткой модели совокупности вероятностей переходов в стохастическом управляющем автомате.
3. Методика анализа модели на естественном языке предметной области с последующим синтезом формальной модели на базе разработанного развития нечеткой логики, включая синтез алгоритма построения нечеткой модели.
4. Методика синтеза автоматизированных систем управления на основе взаимного преобразования моделей различных типов, включая:
- преобразование нечеткой модели в стохастический автомат;
- синтез дискретно-событийного управляющего автомата путем преобразования нечеткой модели на основании доказанной теоремы о признаке наличия разрешенного пути для достижения требуемого состояния в дискретно-событийной модели;
- синтез на информационных систем управления основе имитационного моделирования для дискретных моделей;
- преобразование дискретно-событийной модели в стохастический автомат.
5. Разработаны формализованные критерии для определения областей применения рассмотренных в работе видов моделей: на основе нечеткой логики; автоматных, детерминированных и стохастических; дискретно-событийных при синтезе автоматизированных систем управления технических и информационных систем.
Практическая значимость работы состоит в следующем:
- теоретические результаты реализованы на практике:
- разработан комплекс программных средств хранения, преобразования и представления данных нечеткологических моделей;
- разработана методика синтеза управляющего автомата (программы) от описательной модели до управляющего алгоритма.
- разработаны практические алгоритмы синтеза моделей технологических процессов и их управляющих систем:
комплекс аппаратно-программных средств имитационного моделирования и управления чашевым аглокомплексом непрерывного цикла;
управляющая модель и на ее основе программный комплекс для информационной системы в страховании.
управляющая модель и на ее основе информационный комплекс для контроля и организации повышения квалификации персонала.
Получены акты внедрения от ООО «Прогрессивные литейные технологии», ЗАО «Сантэлтелеком», НОУ «Специалист» при МГТУ им. Н.Э. Баумана, ООО «Бауманские технологии», Уманского приборостроительного завода.
Получено 4 авторских свидетельства о регистрации программ для ЭВМ и баз данных в ФИПС РФ (Роспатент).
Апробация работы.
Основные результаты работы доложены и обсуждены на 15 научных конференциях, в том числе 10 международных (включая Международный конгресс информатизации пам. А. Нобеля; Международную конф. "Искусственный интеллект в информациологии" МАИ, 1999 г.; Форум «Интернет-экономика России» 2001 г. при Академии народного хозяйства Правительства РФ), и международной выставке Terratek-94, Лейпциг. Получено 4 свидетельства Федерального института промышленной собственности Российской Федерации (Роспатент) о регистрации Программ для ЭВМ и базы данных по тематике работы.
Основное содержание диссертации отражено в 47 работах, из них 1 монографии, 1 Свидетельстве о регистрации базы данных, 3 Свидетельствах о регистрации программ для ЭВМ. 12 работ опубликованы рецензируемых в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.
Личный вклад соискателя.
Автор провел теоретические исследования в области анализа и синтеза автоматизированных систем управления и моделей информационных и технологических систем на базе нечетких логик в части расширения свойств нечеткой логики для формализации моделей на предметном языке; соотнесения свойств и области применения дискретных моделей различных видов.
Автор провел теоретические исследования свойств нечеткологических, автоматных и дискретно-событийных моделей в части выявления разрешенных состояний модели с точки зрения соответствия моделируемому объекту.
Автором разработаны и обоснованы методики синтеза систем управления различных видов; установлены области применения для каждой из рассматриваемых моделей: на базе нечеткой логики, дискретно-событийных и стохастической.
На основании разработанных методик автором лично и в соавторстве предложены и реализованы практические алгоритмы для металлургических процессов, систем управления производством и обучением; телекоммуникационных систем; информационной системы для финансовых страховых организаций.
Структура и объем диссертации
![Управление муниципальным амбулаторно-поликлиническим комплексом на основе медико-экономического мониторинга [Электронный ресурс]](/i/i/4258/168198.png "Управление муниципальным амбулаторно-поликлиническим комплексом на основе медико-экономического мониторинга [Электронный ресурс] Бредихин Сергей Викторович")
