Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ методов адаптации информационных систем 11
1.1 Особенности функционирования информационных систем в изменяющихся предметных областях 11
1.2 Виды адаптации и архитектура информационных систем 14
1.3 Анализ способов модификации алгоритмов функционирования, используемых в адаптивных информационных системах 18
Выводы по главе 1 31
ГЛАВА 2. Моделирование эквивалентных преобразований алгоритмов в адаптивной информационной системе 32
2.1 Модель самомодификации адаптивной информационной системы 32
2.2 Модель эквивалентных преобразований алгоритмов в адаптивной информационной системе 50
2.3 Эквивалентные преобразования способов обработки объектов в адаптивной информационной системе 70
2.4 Самодостраивание адаптивной информационной системы 78
Выводы по главе 2 81
ГЛАВА 3. Модель адаптивной информационной системы с самомодификацией программных и информационных компонентов 83
3.1 Модели определенной, недоопределенной и переопределенной задач 83
3.2 Репозиторий методов решения задач 90
3.3 Формирование недоопределенных задач и способы их доопределения для построения программных модулей 93
3.4 Язык разметки программ 96
3.5 Схема организации вычислительного процесса в адаптивной информационной системе 106
Выводы по главе 3 114
ГЛАВА 4. Реализация и апробация модели и алгоритмов самомодификации адаптивной информационной системы 116
4.1 Программная реализация системы-оболочки 116
4.2 Программная реализация подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы 122
4.3 Апробация подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы 131
Выводы по главе 4 135
Заключение 136
Список сокращений 138
Список литературы 139
- Анализ способов модификации алгоритмов функционирования, используемых в адаптивных информационных системах
- Модель эквивалентных преобразований алгоритмов в адаптивной информационной системе
- Репозиторий методов решения задач
- Программная реализация подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы
Введение к работе
Актуальность работы. Необходимым условием высокой точности, своевременности и эффективности обработки больших объемов информации и решения сложных задач является соответствие структуры и организации информационных систем (ИС) изменяющимся предметным областям, что требует высокой гибкости и адаптивности системы. Под адаптивностью понимается способность системы приспосабливаться к изменениям внешней среды и внутренней организации системы на основе структурной адаптации (изменения состава компонентов системы и связей между ними). Поэтому адаптивной информационной системой (АдИС) будет являться ИС, самостоятельно реализующая структурную (сопровождаемую изменением алгоритма) адаптацию непосредственно в процессе функционирования, т.е. в режиме реального времени, под которым понимается выдача ответа на каждый запрос последовательности запросов пользователей за допустимое время.
Решению проблем адаптивного поиска и представления информации, адаптивной поддержки пользовательского интерфейса посвящены работы А. И. Башмакова, П. де Бра, А. Н. Григорьева, Д. В. Ландэ, Н. В. Лукашевича, К. Маннинга, П. Рагхаван, Х. Шютце, А. В. Соловова, Л. А. Растри-гина и др. Однако создаваемые на основе результатов этих ученых ИС не обладают достаточной гибкостью вследствие того, что в проектировании, разработке программного кода и изменении систем непосредственное участие принимают разработчики-программисты, а использование различных инструментальных средств (в том числе CASE-систем, фреймворков и других) повышает скорость и эффективность разработки ИС, но не обеспечивает требуемой своевременности их модификации в процессе функционирования. Решению данной задачи с требуемым качеством может способствовать только придание ИС внутренней активности, проявляемой в самомодификации системы в процессе функционирования.
Вопросам формирования и трансформационного изменения программных систем (с использованием схем программ, недоопределенных задач, понятий предметной области и другого) посвящены исследования Дж. фон Неймана, А. П. Ершова, Ю. И. Янова, Р. И. Подловченко, А. С. На-риньяни, Э. Х. Тыугу, М. Б. Кузнецова, К. Чернецки, У. Айзенекера, Д. А. Поспелова, М. Лемана и др. Результаты работы этих ученых позволяют частично решить перечисленные задачи с помощью CASE-систем, осуществляющих генерацию программного кода из метамоделей; систем, преобразующих программы на предметно-ориентированных языках в программы на других языках; систем, порождающих машинный код из программ на декларативных языках, и других.
Однако задача структурной адаптации информационных систем в реальном времени, обеспечивающая эффективное решение задач в различных
условиях путем формирования и модификации исполняемых программных модулей с учетом накопленных системой эмпирических знаний, пока не имеет целостного решения. В связи с этим поставленная в диссертационной работе задача разработки и реализации способа самомодификации отдельных компонентов и АдИС в целом, позволяющего сохранять постоянную готовность системы к реализации запросов пользователей, является актуальной.
Объектом исследования являются методы и алгоритмы структурной адаптации информационных систем, включающие изменение алгоритмов их функционирования.
Предметом исследования является информационная технология формирования и модификации алгоритмов решения задач информационной системой в реальном времени с использованием известных ей методов решения задач.
Цель работы – создание модели и алгоритмов самомодификации адаптивной информационной системы в реальном времени, обеспечивающих в течение длительного времени возможность поддержки высокой адекватности состояниям внешней среды и допустимую эффективность функционирования.
Задачи исследования. Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:
-
Определение эффективных подходов к самомодификации адаптивной информационной системы на основе анализа известных методов адаптации информационных систем к изменениям решаемых задач, запросов пользователей и внутренней организации системы.
-
Построение модели самомодификации адаптивной информационной системы в реальном времени.
-
Разработка способа самомодификации адаптивной информационной системы на основе решения недоопределенных задач с использованием контекста.
-
Построение модели эквивалентных преобразований алгоритмов, являющейся основой повышения эффективности решения задач в различных условиях.
-
Разработка алгоритмов функционирования подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы в реальном времени.
-
Построение схемы высокоуровневого вычислительного процесса, обеспечивающего использование механизма самомодификации в адаптивной информационной системе.
Методы исследования. В процессе исследования использовались положения теории систем, дискретной математики, алгебраических систем, математической логики, теории алгоритмов и теоретических основ информатики.
Научная новизна:
-
Разработана модель самомодификации адаптивной информационной системы в реальном времени, отличающаяся использованием системы взаимодействующих информационных процессов на основе семантического и конструктивного описаний алгоритмов и допускающая автоматическое формирование и модификацию исполняемых программных модулей. Это позволяет адаптивной информационной системе приобретать свойства активных систем и осуществлять эффективное функционирование в условиях изменяющихся предметных областей.
-
Предложен способ самомодификации системы на основе решения недоопределенных задач, отличающийся семантическим согласованием подзадач и методов их решения и устанавливающий правила доопределения задач из контекста. Это позволяет по одному семантическому описанию формировать алгоритмы решения задач, адекватные различным условиям.
-
Создана модель эквивалентных преобразований алгоритмов функционирования системы для изоморфного (взаимозаменяемого) и гомоморфного (односторонне направленного) вариантов замены алгоритмов, отличающаяся использованием общих и специализированных (сочетающих решение задачи в разных условиях) способов решения задач и позволяющая адаптивной информационной системе в процессе функционирования самостоятельно формировать корректные и эффективные алгоритмы решения задач в требуемом контексте.
-
Разработаны алгоритмы функционирования подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы в реальном времени, осуществляющие реализацию новой (выполняемой системой самостоятельно) технологии формирования и модификации компонентов системы. Эта технология позволяет адаптивной информационной системе в процессе функционирования проводить структурную адаптацию.
-
Построена схема высокоуровневого вычислительного процесса, отличающаяся наличием механизма самомодификации в адаптивной информационной системе и определяющая согласованное взаимодействие параллельно исполняющихся процессов: основного, рабочего, самомодификации и совершенствования.
Теоретическая ценность. Предложенные модели и алгоритмы самомодификации информационных систем могут быть положены в основу механизма самоорганизации, являющегося более мощным механизмом адаптации систем по сравнению с используемыми в настоящее время.
Практическая значимость. Разработанные структура высокоуровневого вычислительного процесса и алгоритмы самомодификации системы, реализующие решение информационных задач пользователей и самомодификацию (самодостраивание) системы, позволяют более длительное время эксплуатировать адаптивные информационные системы без модификации
приложений человеком, что снижает время и затраты на их создание и сопровождение.
Соответствие паспорту специальности. Диссертационные исследования соответствуют требованиям специальности 05.13.17 – Теоретические основы информатики по следующим направлениям: п. 2. «Исследование информационных структур, разработка и анализ моделей информационных процессов и структур», п. 12. «Разработка математических, логических, семиотических и лингвистических моделей и методов взаимодействия информационных процессов, в том числе на базе специализированных вычислительных систем», п. 14. «Разработка теоретических основ создания программных систем для новых информационных технологий».
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Модель самомодификации адаптивной информационной системы в реальном времени, определяющая логику функционирования системы при изменении условий (контекста) решаемых задач.
-
Способ самомодификации адаптивной информационной системы на основе решения недоопределенных задач, устанавливающий правила их доопределения из контекста.
-
Модель эквивалентных преобразований алгоритмов, обеспечивающая изоморфную и гомоморфную модификацию алгоритмов путем замены исходного алгоритма на алгоритм, решающий эквивалентную или более общую задачу, замены исходного алгоритма на совокупность алгоритмов, решающих эквивалентную или частные задачи, и замены исходного алгоритма на алгоритм, решающий частную задачу для активного подмножества входных значений.
-
Алгоритмы функционирования подсистемы самомодификации и самодостраивания, обеспечивающие адаптацию информационной системы в реальном времени.
-
Схема высокоуровневого вычислительного процесса, позволяющая включить механизм самомодификации в адаптивную информационную систему и определяющая ее корректное функционирование путем согласованного взаимодействия параллельно исполняющихся процессов: основного, рабочего, самомодификации и совершенствования.
Внедрение результатов работы. Основные результаты, изложенные в диссертационной работе, использованы:
– в разработке ООО «Смартвэй» системы поиска и бронирования авиабилетов;
– в разработке ООО «Открытые решения» системы динамического позиционирования транспортных средств и транспортирования грузов по производственной территории завода;
– в разработке АНО «Мастер Консалтинг» программного обеспечения обработки данных;
– в научно-исследовательской работе «Моделирование электрической активности сердца», реализуемой в ФГБОУ ВО «Пензенский государственный университет» в рамках государственного задания Минобрнауки России в 2014–2016 гг.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались:
– на Міжнародної науково-практичної конференції «III літні наукові читання» (м. Київ, 2015);
– на XII Международной научно-технической конференции «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 2015);
– на XIV, XV Международных научно-технических конференциях «Проблемы информатики в образовании, управлении, экономике и технике» (г. Пенза, 2014, 2015);
– на VI Международной научно-практической конференции «Эффективность государственной службы, государственного и муниципального управления, функционирования органов власти и хозяйствующих субъектов» (г. Тула, 2013).
Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 9 печатных работах автора, 3 из которых в журналах, рекомендованных ВАК России.
В работах, опубликованных в соавторстве, автором определены основные проблемы [4] и предложена модель самомодификации информационных систем, включающая преобразования функциональных объектов [6, 7], разработаны способ самомодификации информационной системы на основе решения недоопределенных задач [2], шаблоны семантического описания процесса решения задач [5], структура и алгоритмы функционирования подсистемы самомодификации адаптивной информационной системы [1, 9].
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы из 133 наименований. Работа содержит 150 страниц основного текста, 33 рисунка, 1 таблицу, 3 приложения.
Анализ способов модификации алгоритмов функционирования, используемых в адаптивных информационных системах
Дальнейшие совершенствования архитектуры ANSI-SPARC были направлены на повышение эффективности обработки данных и обеспечение безопасности их использования. Для этого ИС стали реализовывать в виде сервера БД и клиентских приложений (архитектура «клиент-сервер»), в виде сервера БД, сервера приложений и тонких клиентов (трехзвенная архитектура) и др. [86]. Функционирование ИС осуществляется в локальных и глобальных компьютерных сетях, а также в облачной среде, обладающей практически неограниченными вычислительными ресурсами [126]. Однако указанное развитие архитектуры ИС продолжает основываться на трехуровневой организации данных и не ориентировано на изменения способов обработки данных в процессе функционирования системы.
Реализация ИС в рамках данных архитектур является пассивной системой с простейшим (тривиальным) внутренним вычислительным процессом, заключающимся в именном (адресном) вызове программ и исполняемых функций для реализации запросов пользователей и полном управлении их исполнением операционной системой (внешним объектом). Поэтому ИС не может контролировать свое функционирование, а влиять на свой вычислительный процесс может только путем вызова заранее подготовленных динамически подключаемых модулей.
Простейшая организация вычислительного процесса имеет ряд серьезных недостатков: - программы в процессе исполнения имеют очень ограниченные возможности к модификации (статичный программный код); - необходимость полноты реализации автоматизируемых задач делает программы очень громоздкими и требует больших объемов ресурсов и времени в процессе исполнения; - невозможность модификации ИС пользователями в случае изменения решаемых задач; - относительно небольшой срок нормальной эксплуатации программных систем и сложная их модернизация человеком; - коэффициент полезного использования системы является очень низким, т.к. ИС большую часть времени ожидает запросы от пользователей, чем их исполняет.
Наиболее развитой архитектурой ИС можно считать архитектуру самоорганизующейся информационной системы (СИС), предполагающую наличие в системе явной модели ПрО, через которую осуществляется взаимодействие с внешней средой (пользователями), а организацию и обработку данных система осуществляет самостоятельно [20]. Поэтому архитектура СИС предоставляет очень широкие возможности для адаптации системы на основе ее внутренней активности, что позволяет существенно повысить качество решения информационных задач, но требует наличия механизмов самомодификации (самодостраивания) и совершенствования системы.
В процессе исполнения СИС могут изменяться не только данные, но и алгоритм их обработки. Для этого в СИС должны постоянно создаваться новые, изменяться существующие и удаляться устаревшие (неэффективные, несоответствующие решаемым задачам, некорректно работающие) части алгоритма. Поэтому в СИС, кроме низкоуровневого вычислительного процесса, реализуемого операционной системой (ОС), должен быть организован собственный высокоуровневый вычислительный процесс, обеспечивающий корректное функционирование и эволюцию системы [19].
Таким образом, для обеспечения высокой гибкости и широкой адаптации ИС к изменяющимся внешним и внутренним условиям требуется наличие внут 18 реннего высокоуровневого вычислительного процесса с участием механизмов самомодификации (самодостраивания) и совершенствования системы.
Рассмотрим основные теоретические подходы к реализации механизма адаптации в ИС: 1. Теория нейронных сетей – подход к решению задач на основе автоматически формируемых решающих сетей. Формирование и настройка сети осуществляются на основе обучения. Хотя нейронные сети способны к очень широким адаптациям, однако они могут применяться для решения только ограниченных классов задач. Возможность формирования программы (алгоритма) решения некоторой задачи в конкретных условиях является одним из важнейших факторов адаптации ИС. 2. Теория генетических и эволюционных алгоритмов – подход к решению задач на основе автоматического формирования и эволюционного изменения алгоритмов с выбором наиболее удовлетворяющих требованиям с помощью механизма, близкого к естественному отбору. Возможность формирования программы (алгоритма) решения задачи и ее эволюционного совершенствования при многократном решении одной и той же задачи обеспечивает адаптацию ИС в очень широких пределах с требуемой адекватностью системы изменяющимся условиям функционирования. 3. Концептуальное программирование – метод решения задач на фиксированной модели предметной области путем композиции ситуаций от заданной начальной до требуемой конечной. Концептуальное программирование позволяет формировать программу решения задач в процессе функционирования системы, однако необходимо увеличение разнообразия предметных областей, для которых может быть применим этот метод. 4. Трансформационные преобразования программ, используемые програм мистами и оптимизирующими компиляторами.
Трансформация программы (алгоритма) – это действие по преобразованию одной программы (алгоритма) в другую. К трансформациям программ относят оптимизацию и распараллеливание, реинжиниринг программ при их переносе в новое операционное окружение, рефакторинг, реверс-инжиниринг и др. преобразования программ.
Трансформационные преобразования программ допускают очень широкое разнообразие преобразований программ (алгоритмов), поэтому трансформационный метод преобразования программ может быть основой для создания ИС, адаптирующихся в широких пределах.
Программирование в ограничениях можно рассматривать конструктивной целенаправленной реализацией трансформационного преобразования программ. Поэтому решение недоопределенных задач целесообразно использовать в АдИС.
В настоящее время на основе рассмотренных теоретических и конструктивных (практических) подходов разработано большое количество способов модификации алгоритмов функционирования, используемых в АдИС, приведенных в таблице 1.
Рассмотрим возможности разных способов модификации алгоритмов функционирования, позволяющих АдИС автоматически адаптироваться к изменяющимся внешним и внутренним условиям.
К изменяющимся внешним условиям следует отнести изменение решаемых задач, типы и частоту запросов пользователей, изменение требований к скорости и точности обработки информации, изменение структуры и сложности информации об изменяемой ПрО, повышение агрессивности среды и др.
Модель эквивалентных преобразований алгоритмов в адаптивной информационной системе
Таким образом, критерий / регулирует функционирование системы с точки зрения внешней оценки в рамках имеющихся ресурсов, которые выступают в качестве ограничений. При этом интервалы критерия /, определяющие допустимое [дн 4- дк] и нормальное [нн - нк] функционирование системы, могут быть определены из требований, предъявляемых к системе.
Для реализации процессов самомодификации и самодостраивания АдИС, регулируемых критерием /, система может использовать следующие средства: - построение АдИС в виде многоуровневой системы взаимосвязанных и взаимодействующих функционально целостных компонентов, что принципиально позволяет реализовывать в ней эквивалентные преобразования (замены) алгоритмов; - наличие нескольких способов решения одной и той же задачи (подзадачи) в разных условиях (контексте) и с разными характеристиками дает возможность разработки нескольких контекстно-зависимых ПМ и использования их в соответствующих условиях; - учет статистической неоднородности использования различных компонентов и комбинаций исходных данных при решении задач дает возможность разработки нескольких контекстно-зависимых ПМ и использования их в соответствующих условиях; - учет отклонений от нормального функционирования компонентов и подсистем, приводящих к увеличению времени решения и снижению точности решения задач, позволяет в процессе функционирования системы из известных способов решения подзадач формировать ПМ с требуемыми характеристиками; - учет статистической неоднородности использования различных компонентов и комбинаций исходных данных при решении задач позволяет выявлять наиболее часто возникающие ситуации и использовать для их решения наиболее эффективные модули; - использование разных способов решения задачи позволяет в автоматическом режиме обеспечить необходимую корректность и надежность функционирования системы.
На основе вышеизложенного можно разработать модель самомодификации АдИС. Для этого определим конструктивную модель АдИС.
Пусть S - модель АдИС, Zs - множество АПК, из которых состоит АдИС. Тогда конструктивная модель АдИС может быть представлена в виде [16]: rS = (Zslz0); ZSQZ; (2.4) L= (task p4); task;= /n,0ut,c,(3,#) ; pl = p± о p2 о ... о pn; task; = pl\In X,Y - Out; #„ = {ru ru: task,- task,-}; l#d = [ч rd\ task, Л taskfe}; где Z - множество задач, известных АдИС; z0 - первый исполняемый модуль системы; Zj - программный модуль, решающий / задачу (подзадачу); taskj - семантическое описание процесса решения і задачи, где і = 1..N, N - количество подзадач в репозитории Z; In, Out - допустимые комбинации входных и выходных данных задачи; с - контекст задачи; (3, Л) - система взаимосвязанных подзадач, представленная графом с множеством вершин task и множеством ребер Л\ 3 = (task1; task2,..., taskj - множество подзадач в задаче taskb каждая из которых имеет структуру, соответствующую task 49 &u &d - множество связей по управлению и по данным соответственно между подзадачами; taskj = р1 - отношение системного изоморфизма и системного полиморфизма между семантическим и конструктивным описаниями процесса решения задачи. На основе модели (2.4) модель самомодификации АдИС можно задать в виде [16]: - условие инициализации процесса / g [нн + нк] самомодификации; - условие выбора заменяемых (некор = max ректных, неэффективных) АПК; S - S : (pi 5 pi I ((task, = task , и (2.5) z i Є Z) или (pij —» p\j task, = - описание процесса замены АПК; const)) и t cp tcp и R і?доп) - направленность процесса самомо t cp - тій и t3aM t3aM.Aon. дификации.
Модель (2.5) устанавливает, что процесс самомодификации АдИС будет запускаться при выходе критерия / за пределы нормального функционирования системы (например, / [1,4 -г-1,82]) путем поиска некорректных (zf Vі Out1) и/или неэффективных (Zf tj = max) компонентов и их замены (pt Л р[ (task, = task, и zl Є Z) или модификации (ри p\j task, = const - замена методов решения отдельных подзадач в задаче task,) при соблюдении условия t ср tcp и R Rдоп. Направленность процесса самомодификации АдИС определяется условием оптимальности замещающего алгоритма t cp - min и ограничивается допустимым временем замены алгоритма t3aM t3aM.Aon. Если будет найдено несколько замещающих алгоритмов, удовлетворяющих контексту и обладающих одинаковыми характеристиками при данных условиях, то система может случайным образом выбрать любой из них. Учитывая высокую скорость исполнения программ компьютером, можно констатировать, что автоматическое формирование и замена одного алгоритма другим, выполняемая компьютером, требуют неизмеримо меньше времени, чем разработка и внесение изменений в программу человеком.
Реализация разработанной модели самомодификации АдИС предоставит системе возможность автоматической модификации алгоритмов решаемых задач, что соответствует приобретению свойств активных систем.
В соответствии с моделью (2.5) модификация алгоритмов обработки данных и решения задач в АдИС для обеспечения корректности функционирования системы должны осуществляется на основе эквивалентных преобразований алгоритмов.
Для формализации записи алгоритмов введем ряд обозначений. Пусть имеется конечное множество параметров V = {vt \ і Є /}, где / - индексное множество. Каждому параметру vt Є V функция dom сопоставляет множество значений Dt (Di = dom(Vi)), где Dt = {dtj j Є Jt} и]{- индексное множество значений Dt.
Репозиторий методов решения задач
Так как ЛСД отображается в ФСД и выступает для ФСД в качестве обязательных ограничений, для реализации КСД достаточно реализации только ФСД.
В то же время для реализации ФСД состав компонентов и отношений между ними на каждом уровне организации, а также отношения между уровнями организации выступают в качестве ограничений для операций обработки ФСД. Поэтому для функционирования ФСД необходимо наличие системы согласованных алгоритмов, реализующих операции обработки ФСД.
Создание системы согласованных алгоритмов, осуществляющих обработку ФСД, выполняет подсистема организации и обработки данных. Для возможности использования обработки данных в исполняемых модулях и функционировании СИС алгоритмы обработки данных, формируемые подсистемой организации и обработки данных, должны быть представлены в рамках схемы алгоритма с компонентами (2.7)-(2.9).
В свою очередь, к подсистеме самомодификации СИС предъявляется дополнительное требование: включение в исполняемый модуль как основного алгоритма решения задачи, так и набора алгоритмов, реализующих операции обработки ФСД.
Тогда семантическое описание совокупности алгоритмов, осуществляющих обработку одной ФСД, будет иметь вид: ТАБКфсд = {task (i4, /71і, Out1, q\ с & c\ (: method (2.19) :taskio:tas4o...o:tasl4 ))}; где с - общий контекст, определяемый ФСД для всех методов ее обработки; с1 - частный контекст, задающий условия применения конкретного метода обработки ФСД. Теперь рассмотрим компоненты КМПрО и их обработку.
Формализованная КМПрО в СИС является семантической моделью внешнего мира, формируется и поддерживается непосредственно пользователями системы и строится из понятий и отношений между понятиями [14]. Для построения КМПрО используются понятия обобщенного вида: P = {np,ps,Pc,Pv,PW,Pa). где р - обозначение понятия; rip, ps, рс, pv - соответственно имя, состав, содержание и объем понятия; Pw Ра - внешнее представление и макросвойства объектов понятия;
Имя идентифицирует понятие среди всех других понятий. Состав понятия отражает совокупность понятий более низкого уровня, задающих структуру и свойства объектов, соответствующих данному понятию. Содержание понятия является предикатом, определяющим объекты, относящиеся к данному понятию, и выделяющим эти объекты среди всех других объектов. Объем понятия содержит либо список объектов, либо правила формирования объектов, соответствующих понятию. Внешнее представление задает возможные способы представления объектов из объема понятия во внешнюю среду. Макросвойства представляют значимые эмерджентные свойства объектов понятия и способы их формирования. Между понятиями определяются отношения в виде: Rp = {rp\rp = (nrpipllp2ltrp)}l где Rp - совокупность различных отношений между понятиями, гр - отношение типа trp между понятиями р± и р2, пгр - имя отношения. Допустимы следующие типы отношений trp между понятиями: - агрегация (часть-целое) - понятие р2 является компонентом (частью) понятия-агрегата р1 (агрегация позволяет формировать целостные объекты понятия-агрегата как композиции объектов понятий-компонентов); - классификация - понятие р2 является подклассом класса р1 (классификация задает отношение разбиения множества объектов класса на подклассы в соответствии с основанием классификации); - обобщение (род-вид) - видовое понятие р2 является категорией родового понятия р1 (обобщение позволяет формировать обобщенный объект родового понятия путем выделения общих частей из объектов видовых понятий); - абстрагирование - понятие р2 является конкретизацией понятия-образа рг (абстрагирование позволяет формировать объекты понятия-образа путем огрубления объектов конкретного понятия).
В рамках обобщенного понятия формируются: - понятия-объекты, отражающие объектно-структурную организацию предметной области (типы объектов, их свойства и состояния, а также отношения между объектами); - понятия-процессы, отражающие состав, структуру и взаимодействие процессов, протекающих в предметной области (ПрО); - понятия-пользователи, отражающие систему объектов, взаимодействующих с СИС (система иерархически связанных пользователей, технические устройства и программные системы). Обработка понятий КМПрО осуществляется с помощью операций [24], представляемых в виде совокупности взаимосвязанных алгоритмов, в которых структура понятий и отношения между понятиями выступают в качестве ограничений. Поэтому для поддержки КМПрО необходима реализация систем согласованных алгоритмов обработки понятий. Для обеспечения функционирования КМПрО система согласованных алгоритмов, формируемая системой поддержки КМПрО, должна строиться по тем же правилам, как и система согласованных алгоритмов обработки СД. Тогда семантическое описание совокупности алгоритмов, осуществляющих обработку понятия КМПрО, будет иметь вид:
Программная реализация подсистемы самомодификации и самодостраивания адаптивной информационной системы
Приобретение способности решения недоопределенных задач требует наличия в системе механизмов доопределения задачи в случаях неполного покрытия области определения задачи областью определения метода, неполного удовлетворения ограничений метода условиям задачи, неэквивалентности соответствия q и способа преобразования /, а также отсутствия / и реализующего его метода [66].
Имеется задача (3.1), для которой выполняется одно или несколько условий недоопределенности из (3.4)-(3.7). Рассмотрим возможные способы доопределения задач такого рода.
Пусть для задачи (3.1) выполняется только условие (3.4) несоответствия областей определений и значений задачи и метода решения. Данный вид неопределенности может устраняться двумя способами: а) выбором метода (3.9), осуществляющего решение более общей абстракт ной задачи (3.11), для которой решаемая задача будет являться частным случаем. При этом могут возникнуть проблемы с эффективностью и скоростью решения задачи; б) путем формирования сложного (составного) метода решения абстрактной задачи (представляемого в виде подзадачи) на основе эквивалентного преобразо вания алгоритмов с помощью операторов управления (2.10), (2.11) так, чтобы все комбинации исходных данных задачи DIn полностью покрывались объединением исходных данных Djn (\JiDjn = DIn) используемых методов method4, решающих частные задачи для исходных данных d\n Є Djn. В этом случае на основе доопре деления через контекст (покрытие требуемого диапазона исходных данных) про исходит замена простой задачи на сложную с выбором соответствующего метода решения частной задачи. В результате преобразований а) или б) задача становится определенной и для нее может быть сформирован исполняемый модуль. 2. Пусть для задачи (3.1) выполняется только условие (3.5) несоответствия входных параметров задачи и метода решения. Данный вид неопределенности может быть устранен только путем выбора метода (3.9), удовлетворяющего условию (3.3). После этого может быть сформирован исполняемый модуль для решения данной задачи. 3. Пусть для задачи (3.1) выполняется только условие (3.6) несоответствия q и / задачи и метода решения или отсутствия метода решения для задачи. Данный вид неопределенности может быть устранен путем выбора метода (3.9), решающего более общую задачу и удовлетворяющего условиям (3.3) и (3.11). После этого может быть сформирован исполняемый модуль для решения данной задачи. 4. Пусть для задачи (3.1) выполняется только условие (3.7) несоответствия контекстов задачи и метода решения.
Несоответствие условий задачи и ограничений метода может проявляться во внешних требованиях и внутренней организации системы. К несоответствию внешних требований относятся недостаточный объем имеющихся ресурсов и низкая скорость решения задачи, отсутствие модулей для решения подзадач или их некорректное функционирование, а внутренних - увеличение объема системы, снижающее скорость решения задач, организация данных, не допускающая их эффективную обработку, и другие.
Устранение несоответствий условий задачи и ограничений метода может осуществляться несколькими способами: - выделением часто решаемой частной задачи (с высокой частотой входных данных) и использованием для нее наиболее эффективного метода решения, что соответствует варианту разрешения недоопределенности 1.б; - в ситуациях, критичных по времени или по памяти, необходимо использовать методы решения, эффективные в таких ситуациях, что также соответствует варианту разрешения недоопределенности 1.б; - в случае некорректного решения задачи использовать другой корректный метод, что соответствует варианту разрешения недоопределенности 3; - в случае некорректного решения сложной задачи (3.1) необходимо выявить и заменить некорректно решаемые подзадачи на корректно решаемые в соответствии с условиями (3.3) и (3.11). Допустимы комбинации вариантов недоопределенности задач, разрешаемые соответствующими комбинациями разрешения недоопределенностей. Указанные способы решения недоопределенных задач разрешимы при достаточно богатом наборе подзадач и методов их решения в различных условиях. Обеспечение возможности самомодификации и достраивания АдИС путем формирования и изменения задач требует наличия в системе достаточно большого числа задач и составляющих их подзадач, которые целесообразно организовать в некоторую систему с целью их эффективной обработки и использования. Будем называть структурированное множество задач (подзадач) репозито-рием подзадач.
Подзадачи, размещаемые в репозитории, содержат описания абстрактных задач в соответствии с семантической моделью задачи (3.2). В репозитории подзадач допускаются недоопределенные задачи, удовлетворяющие условию (3.6) и допускающие доопределение путем выбора соответствующего метода решения в репозитории методов. Сложная подзадача представляется шаблоном подзадач более низкого уровня, выполняемых последовательно или структурированных с помощью операторов управления (2.10)–(2.14), а все методы решения подзадач должны выбираться из функций обработки соответствующих объектов в репозитории методов. Вследствие иерархических связей между подзадачами и возможности использования подзадачи в нескольких задачах более высокого уровня репозиторий подзадач будет иметь сетевую структуру, приведенную на рисунке 3.3. Для упрощения структуры репозитория в задачах не указаны ссылки zw на процессы КМПрО.