Разработка и исследование методов и программных средств имитационного моделирования для построения динамических интегрированных экспертных систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Со Ти Ха Аунг

• Со Ти Ха Аунг
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Со Ти Ха Аунг

Содержание

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

1.2. Анализ универсальных инструментальных средств построения ДИС

1.2.1. Критерий: объектно-ориентированная технология (связи между объектами, отношения между объектами, иерархия объектов)

1.2.2. Критерий: представление знаний (правила, процедуры, использование естественного языка)

1.2.3. Критерий: механизм рассуждений (прямой/обратный выводы, сканирование правил, метарассуждения, одновременное выполнение правил и/или процедур)

1.2.4. Критерий: графическое представление объектов

1.2.5. Критерий: клонирование объектов и их групп

1.2.6. Критерий: графические пользовательские интерфейсы

1.2.7. Критерий: многопользовательская кооперативная разработка приложений

1.2.8. Критерий: наличие встроенной в ИС системы/подсистемы моделирования внешнего мира

1.3. Научные и технологические проблемы построения динамических интегрированных экспертных систем

1.4. Анализ задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем и поддерживающего инструментария - комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ

1.4.1. Концептуальные основы задачно-ориентированной методологии построения ИЭС

1.4.2. Особенности развития задачно-ориентированной методологии и инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для построения динамических ИЭС

1.5. Анализ современного состояния исследований и разработок в области имитационного моделирования

1.5.1. Методологический аспект

1.5.2. Формально-концептуальный аспект

1.5.3. Интеграционный аспект

1.5.4. Инструментально-технологический аспект

1.5.5. Прикладной аспект проблематики имитационного моделирования

1.6. Цели и задачи диссертации

Выводы

2. РАЗРАБОТКА ЯЗЫКА РДОАТ И МЕТОДОВ ПОСТРОЕНИЯ ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ И ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ ДИСКРЕТНОГО ТИПА

2.1. Постановка задачи

2

2.2. Описание имитационной модели дискретных СТС/СОТС на основе использования РДО-

метода

2.3. Разработка языка РДОЛТ для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС на основе развития РДО-метода

2.3.1. Требования к языку описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС

2.3.2. Разработка языка РДОАТ для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС

2.4. Разработка алгоритмов лексического, синтаксического и семантического анализа языка РДОЛТ и синтеза целевого текста

2.4.1. Алгоритм лексического анализа

2.4.2. Алгоритм синтаксического анализа

2.4.3. Алгоритм семантического анализа

2.4.4. Алгоритм синтеза целевого текста

2.5. Модель рабочей памяти

2.6. Особенности представления объектов (ресурсов) СТС/СОТС на языке РДОЛТ и на ЯПЗ, использующемся в задачно-ориентированной методологии

2.7. Модель интеграции компонентов имитационных моделей на языке РДОАТ с другими компонентами динамической ИЭС

2.8. Методы использования параметров ресурсов в ходе темпорального вывода

2.9. Содержание и последовательность этапов имитационного эксперимента

Выводы

3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ КОМПОНЕНТОВ ПОДСИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

3.1. Функциональные требования к подсистеме имитационного моделирования

3.2. Общая архитектура подсистемы имитационного моделирования

3.3. Разработка диаграмм состояний компонентов подсистемы имитационного моделирования

3.3.1. Диаграмма состояний редактора визуальных объектов

3.3.2. Диаграмма состояний транслятора РДОАТ

3.3.3. Диаграмма состояний редактора кадров анимации и правил отображения

3.3.4. Диаграмма состояний визуализатора

3.3.5. Диаграмма состояний компонента поддержки расчета состояний ИМ

3.4. Особенности программной реализации компонентов подсистемы имитационного моделирования

3.4.1. Основные классы, реализующие компоненты подсистемы имитационного моделирования

3.4.2. Реализация пользовательского интерфейса подсистемы имитационного моделирования

3.5. Технологическая схема реализации имитационного эксперимента построения ИМ дискретных СТС/СОТС

3.6. Тестирование взаимодействия подсистемы имитационного моделирования, темпорального решателя и универсального АТ-РЕШАТЕЛЯ

Выводы

4. АПРОБАЦИЯ И ВНЕДРЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ

4.1. Экспериментальное исследование инструментальных программных средств подсистемы имитационного моделирования

4.1.1. Критерий «Трудоемкость создания основных элементов ИМ»

4.1.2. Критерий «Корректность описания ИМ»

4.1.3. Критерий «Трудоемкость создания кадров анимации и правил отображения»

4.1.4. Критерий «Возможность проверки состояний ИМ без визуального наблюдения»

4.2. Технология построения имитационных моделей дискретных СТС/СОТС средствами подсистемы имитационного моделирования

Выводы

Заключение

Список сокращений

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование методов и программных средств имитационного моделирования для построения динамических интегрированных экспертных систем»

Введение

Актуальность темы исследования. Результаты исследований в области динамических интеллектуальных систем (ДИС) сегодня активно востребованы в сфере коммерческих и промышленных приложений и технологий разработки программного обеспечения в целом. Это связано с тем, что в современных условиях при создании и использовании высококритичных технологических ко.мплексов и систем гражданского и военного назначения традиционные технологии уже не могут обеспечить повышения качества управления и принятия решений, особенно в условиях возрастания информационных рисков и воздействия таких факторов, как непредвиденные (нештатные) ситуации управления функционированием систем, наличие человеческого фактора и т.д.

В настоящее время проблемы создания различных классов ДИС активно исследуются отечественными и зарубежными учеными, о чем свидетельствуют работы как отечественных (Г.С. Осипов, А.П. Еремеев, Г.В. Рыбина, Б.Е. Федунов, Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, В.В. Емельянов, В.Б. Тарасов, В.М. Лохин, Г.Н. Калянов, М.П. Романов, Н.Г. Ярушкина, В.Н. Вагин, В.И. Городецкий, B.JI. Стефанюк, и др.), так и зарубежных ученых (J. Allen, В. Moore, S. Spranger, К. Mohamad, P. Ladkin, P. Jarvis, A. Law, W. Keltonn др.).

Среди отдельных классов ДИС наиболее востребованными в настоящее время являются динамические интегрированные экспертные системы (ИЭС), в которых в рамках единой масштабируемой архитектуры совместно используется широкий спектр моделей и методов решения различных неформализованных и формализованных задач в динамических проблемных областях. Анализ опыта разработки зарубежных и-отечественных динамических ИЭС, в том числе созданных на основе задачно-ориентированной методологии построения ИЭС (автор профессор Г.В. Рыбина) и поддерживающего эту методологию инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, позволил выделить целый ряд научных и технологических проблем, основными из которых являются:

• 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;

• малонсследованность 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-);

• малонсследованность 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.

Каждая из приведенных выше проблем в значительной степени определяет как большую сложность разработки динамических ИЭС, так и степень эффекта от создания и внедрения ИЭС, тем не менее одной из наиболее важных проблем с точки зрения системного подхода и создания целостной технологии является проблема моделирования внешнего мира (окружения) и различных его состояний в реальном времени, как неотъемлемого этапа построения динамических ИЭС различной типологии.

Это связано с тем, что при разработке любой динамической ИЭС необходимо исследовать поведение моделируемой системы во времени (в данной работе в качестве внешнего мира рассматриваются сложные технические (СТС) и организационно-технические системы (СОТС) дискретного типа), т.е. учитывать взаимосвязь между параметрами моделируемых СТС/СОТС во времени, что является необходимым условием для осуществления темпорального вывода в динамических ИЭС.

Таким образом, возникает необходимость создания моделей, методов и программных средств, обеспечивающих моделирование поведения во времени дискретных СТС/СОТС для реализации темпорального вывода в динамических ИЭС. Данные модели, методы и программные средства должны быть объединены в рамках единой методологии и технологии, в качестве которой в диссертации выступает задачно-ориентированная методология построения ИЭС в статических и динамических проблемных областях и поддерживающий ее инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ, причем в контексте базовых положений задачно-ориентнрованной методологии предпочтение отдано имитационному моделированию из-за высокой сложности моделируемых систем.

Цель исследований. Целью диссертации является разработка и исследование методов и программных средств имитационного моделирования для построения динамических ИЭС.

Для достижения поставленной цели в диссертации решены следующие основные задачи:

1. На основе развития подхода «Ресурсы-Действия-Операции» (РДО) и с учетом требований к реализации темпорального вывода в динамических ИЭС разработан язык высокого уровня РДОАТ для описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС, а также разработаны методы и алгоритмы его реализации в рамках создания подсистемы имитационного моделирования.

2. Для построения динамических ИЭС, функционирующих в динамических проблемных областях, разработана модель рабочей памяти, обеспечивающей поддержку процессов темпорального вывода на основе параметров ресурсов имитационных моделей дискретных СТС/СОТС.

3. Выполнен анализ системных требований, проектирование и программная реализация подсистемы имитационного моделирования, функционирующей в составе динамической версии инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

4. Разработана технология 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.

5. Проведена экспериментальная апробация разработанных средств подсистемы имитационного моделирования при создании прототипа динамической ИЭС, предназначенной 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).

Объект исследования. Объектом исследований являются динамические ИЭС и инструментальные средства поддержки их построения.

Предмет исследования. Предметом исследований являются модели и методы имитационного моделирования дискретных СТС/СОТС и их программная реализация в виде подсистемы имитационного моделирования, предназначенной для функционирования в составе динамической версии инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ.

Методы исследования. Для решения поставленных задач в диссертации использованы методы искусственного интеллекта, методы имитационного моделирования, методы построения трансляторов, теория автоматов, технология разработки программного обеспечения.

Научная новнзна. В диссертации были получены следующие новые результаты.

• Создан оригинальный язык РДОАТ описания имитационных моделей дискретных СТС/СОТС с учетом требований к реализации темпорального вывода в динамических ИЭС.

• Предложена модель рабочей памяти, обеспечивающей поддержку процессов темпорального вывода на основе параметров ресурсов имитационных моделей дискретных СТС/СОТС.

• Разработаны и исследованы программные средства, реализующие предложенные в диссертации модели, методы и алгоритмы имитационного моделирования дискретных СТС/СОТС, и которые включены в состав инструментального программного комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ

• Разработана новая технология построения имитационных моделей дискретных СТС/СОТС с помощью разработанных средств имитационного моделирования и базовых средств комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для создания прототипов динамических ИЭС

• Осуществлена экспериментальная проверка разработанных инструментальных программных средств путем реализации прототипа динамической ИЭС «Оперативное управление изменениями дорожного движения при нештатных ситуациях на подземных и наземных городских коммуникациях».

Практическая значимость. Практическая значимость результатов диссертации заключается в создании эффективных моделей, методов и программных средств имитационного моделирования внешнего мира (окружения) для построения динамических ИЭС. Важность решения поставленных задач определяется необходимостью предоставления значений параметров ресурсов имитационных моделей дискретных СТС/СОТС темпоральному решателю для осуществления темпорального вывода в динамических ИЭС.

Практическая значимость работы подтверждается использованием разработанных

программных средств в составе динамической версии инструментального комплекса АТ-

ТЕХНОЛОГИЯ в процессе построения комплекса имитационных моделей «Подземные и

наземные коммуникации г. Москвы» для прототипа динамической ИЭС, предназначенной:

для мониторинга, управления и компьютерной поддержки принятия решений в условиях

жестких временных ограничений (на примере оперативного управления изменениями

8

дорожного движения при нештатных ситуациях на подземных и наземных городских коммуникациях).

Достоверность полученных результатов. Достоверность научных результатов подтверждается данными, полученными в результате имитационных экспериментов на нескольких моделях дискретных СТС/СОТС, результатами сравнения разработанных программных средств с существующими средствами имитационного моделирования сложных дискретных систем, а также актом об использовании результатов диссертации.

Реализация результатов диссертации. Результаты диссертации использовались при проведении НИР в учебно-научной лаборатории «Интеллектуальные системы и технологии» кафедры «Кибернетика» НИЯУ МИФИ, а также в учебном процессе для практической поддержки курса «Динамические интеллектуальные системы» на кафедре «Кибернетика» НИЯУ МИФИ.

Результаты диссертационного исследования также использовались при разработке прототипа динамической ИЭС «Оперативное управление изменениями дорожного движения при нештатных ситуациях на подземных и наземных городских коммуникациях», который используется в исследованиях и разработках, проводимых Департаментом топливно-энергетического хозяйства г. Москвы (акт об использовании).

Апробация результатов. Основные результаты диссертации докладывались и обсуждались на следующих международных и всероссийски конференциях и семинарах:

• 7-ая Международная научно-техническая конференция (Коломна, 2013 г.)

• 17-ая Российская научно-практическая конференция «Инжиниринг предприятий и у правление знаниями» (Москва, 2014 г.)

• 2-ая Международная летняя школа-семинар по искусственному интеллекту для студентов, аспирантов и молодых ученых (Тверь - Протасово, 2013 г.)

• 15-ая, 16-ая и 17-ая Международная телекоммуникационная конференция студентов и молодых ученых «МОЛОДЕЖЬ И НАУКА» (Москва, 2012-2014 гг.)

• Научные сессии НИЯУ МИФИ. (Москва, 2012 - 2015 гг.)

Публикации. По теме диссертации в период с 2011 по 2015 гг. опубликовано 13 печатных работ, в том числе 4 - в российских периодических изданиях, рекомендованных ВАК и проиндексированных в РИНЦ, 1 - в журнале, включенном в базу SCOPUS, остальные в сборниках трудов конференций.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем основного текста, без учета приложений — 146 страниц. Диссертация содержит 53 рисунков и 23 таблиц. Список литературы включает 78 источников.

1. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИИ И РАЗРАБОТОК В ОБЛАСТИ ДИНАМИЧЕСКИХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ II ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

1.1. Анализ областей применения динамических ннтегрнрованных экспертных

систем

Динамические интеллектуальные системы (ДИС) - наиболее сложный класс прикладных интеллектуальных систем, в том числе функционирующих в реальном времени [1, 2]. Среди современных ДИС выделяются такие классы ДИС, как: динамические интегрированные экспертные системы (ИЭС) [1], интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) [3, 4], интеллектуальные системы управления (ИСУ) [5, 6], многоагентные системы (MAC) [7] и др.

Отдельные классы ДИС, например динамические экспертные системы (ЭС), в том числе функционирующие в реальном времени (ЭС РВ), уже имеют многолетнюю историю исследований и разработок, начиная с конца 1980-х гг. прошлого века. Более сложные ДИС — динамические ИЭС, обладающие по сравнению с традиционными ЭС РВ масштабируемой архитектурой и расширяемой функциональностью, стали активно развиваться с конца 1990-х гг., в том числе на основе использования задачно-ориентированной методологии построения ИЭС в статических и динамических проблемных областях [1,8-13].

Поскольку динамические ИЭС находятся в центре внимания данной работы, то рассмотрим в целом примеры, особенности и области применения современных динамических ЭС, ЭС РВ и динамических ИЭС, описанных в отечественной и зарубежной литературе (Рис. 1).

Описание ЭС РВ для управления крупными воздухоразделительными установками, работающими в составе кислородных производств металлургических комбинатов, приводится в [14, 15]. На этих энергоемких установках большой мощности получают около 90 % общего количества продуктов разделения воздуха, потребляемых в черной и цветной металлургии. Данная ЭС РВ обеспечивает управление процессом перевода установки на новые технологические режимы и позволяет значительно сократить прямые потери электрической энергии, что приводит к снижению себестоимости получаемых продуктов.

В [16] представлен пример ЭС РВ для управления светофорными объектами. Здесь имеется имитационная модель автомобильных дорог и перекрестков, причем модель включает шесть подмоделей, каждая из которых представляет одну автомобильную дорогу и три перекрестка. Данная ЭС РВ предназначена для помощи в решении проблем

10

пробок на городских территориях. В работе [17] приводится описание ИЭС, обеспечивающей в РВ поддержку принятия решений для задач управления городским автомобильным транспортом в случае перегрузок транспортной сети. Среди отечественных работ, описывающих применение систем подобного класса в области транспорта, следует отметить ЭС РВ[18], выполняющую мониторинг работоспособности рельсовых цепей и выдачу рекомендаций, например, о незанятости участка железной дороги и т.д.

Рис. 1. Области применения динамических ЭС (ЭС РВ) и динамических ИЭС

Среди приложений в аэрокосмической области следует, в первую очередь, выделить исследования [19], связанные с разработкой семейства бортовых оперативно советующих ЭС (БОСЭС), предназначенных для помощи экипажу антропоцентрического объекта (совокупность бортовых измерительных и исполнительных устройств, объединенная системообразующим ядром, с главенствующей ролью экипажа) в выработке эффективного способа достижения оперативно поставленной цели с глубинной проработкой рекомендаций, достаточной для автоматической реализации предложенного способа при согласии на это экипажа.

Перспективы применения динамической ЭС для наземного комплекса отработки бортового программного обеспечения Международной космической станции с целыо

11

повышения качества и надежности создаваемых космических систем описываются в работе [20], а в [21] представлено описание мониторинговой ЭС PB.

В области энергетики и промышленности в настоящее время применяются такие системы, как: Ovation [22], предназначенная для управления, идентификации и устранения неисправностей на гидроэлектростанциях (функционирует на гидроэлектростанции Avio в Италии); система оперативного мониторинга технологической инфраструктуры для нефтегазодобывающего предприятия [23]; динамическая ЭС, интегрированная в автоматизированную систему управления технологическими процессами АЭС [24] ; ЭС HydroX [25] (используется с 2005 г. на гидроэлектростанции в Сен-Лоуренсе, США), обеспечивает диагностику состояния турбин в PB. В работе [26] представлена ЭС PB, разработанная для диагностирования случаев неисправностей на химических предприятиях.

В области промышленного производства описывается, например, применение ЭС PB [27], предназначенной для диагностики установок электронно-лучевой сварки и обеспечивающей решение таких функциональных задач, как: отображение, храпение и анализ изменяющихся во времени данных, поступающих от контролируемого оборудования; обнаружение неисправного состояния оборудования; прогнозирование технического состояния оборудования; динамическое изменение алгоритма функционирования оборудования с целью недопущения аварийной ситуации; помощь обслуживающему персоналу в устранении выявленной неисправности оборудования; накопление информации о техническом состоянии оборудования для проведения его обслуживания «по состоянию».

Есть также работы, посвященные применению динамических ИЭС и ЭС PB в области управления водными ресурсами. Например, ЭС PB [28] обеспечивает минимизацию отходов водоснабжения в подземных водопроводных сетях и позволяет определить местонахождения утечки воды в сетях большого городского района.

Динамические ИЭС и ЭС PB также востребованы в сфере обороны и охраны общественного порядка, например, в работе [29] описываются особенности построения системы CAPRe, обеспечивающей идентификацию признаков террористической активности в потоке данных (новости, оперативные сводки, статистические данные).

Описание ранних зарубежных динамических ЭС и ИЭС (для управления непрерывными производственными процессами в химии, фармакологии, производстве цемента, продуктов питания, в аэрокосмических исследованиях, транспортировке и переработке нефти и газа, управления атомными и тепловыми электростанциями, финансовыми операциями и др.) приводится в работе [30].

12

Научные и коммерческие успехи в разработке статических ИЭС, на основе задачно-ориентированной методологии (автор профессор Г.В. Рыбина) и поддерживающего эту методологию инструментального комплекса ЛТ-ТЕХНОЛОГИЯ [1, 8-13], обусловили возрастающую потребность и расширение сферы промышленного использования и разработки прикладных ИЭС для широкого класса задач реальной практической значимости и сложности, в том числе для динамических проблемных областей (ПрО). Как показано в [1], к подобным динамическим ИЭС, функционирующим, как правило, в РВ, предъявляются такие требования, как: представление, хранение и анализ изменяющихся во времени данных, поступающих от внешних источников; выполнение одновременных временных (темпоральных) рассуждений о нескольких различных асинхронных процессах (задачах), в том числе при ограниченных ресурсах (время, память); возможность моделирования внешнего мира (окружения) и различных его состояний и др.

В работах [1, 13] представлены детальные обзоры, разработанных на основе задачно-ориентированной методологии динамических ИЭС для управления электрофизическим комплексом, диагностики сложных технических систем, контроля предстартовой подготовки ракетоносителей, радиоэкологического мониторинга территорий, прилегающих к АЭС, экологического мониторинга атмосферного воздуха, прогнозирования радиационных повреждений бортовых микро-ЭВМ и др.

Таким образом, на основе анализа исследований и разработок в области динамических ИЭС можно сделать вывод, что динамические ИЭС сегодня активно востребованы в широком спектре коммерческих и промышленных приложений - от космических летательных аппаратов и сложных автоматизированных производств до организационно-технических (социотехнических) систем с неопределенным человеческим фактором.

1.2. Анализ универсальных инструментальных средств построения ДИС

Как показано в [12, 32, 33], для разработки ДИС, в частности, динамических ИЭС,

необходимы мощные инструментальные средства (ИС), позволяющие разрабатывать динамические ИЭС, способные функционировать в динамических ПрО при возможной корректировке стратегий поиска и пополнения базы знаний (БЗ) непосредственно в процессе поиска решений.

Поскольку вопросы создания ИС занимают важное место в данной работе, то

уделим им особое внимание. Развитие ИС для поддержки построения динамических ИЭС

началось с момента появления в 1985 г. системы Picon, которая была создана фирмой

LispMachine Inc (США) и предназначалась для символьных ЭВМ Symbolics. Успех ИС

13

Picon привел к тому, что группа ведущих разработчиков, образовав фирму Gensym, на основе эволюционного развития идей Picon выпустила в 1988 г. ИС под названием G2 [34].

В настоящее время во всем мире уже широко используется версия 8.4 системы G2 и целый ряд проблемно-ориентированных ИС, созданных на базе ядра G2 и предназначенных для разработки приложений для специализированных ПрО и классов задач. Следует отметить, что использование ИС типа системы G2, обеспечивающей реализацию широкого спектра возможностей по созданию различных архитектур ДИС, позволяет сократить сроки и трудоемкость разработки приложений [30], что подтвердил многолетний опыт использования системы G2 в учебных целях в НИЯУ МИФИ [2].

После появления системы G2 некоторые другие фирмы начали создавать свои ИС, наиболее известными из которых в настоящее время являются: RT Works (фирма Talarían, США), COMDALE/C (ComdaleTechn., Канада), COGSYS (SC, США), ILOGRules (ILOG, Франция).

Поскольку в настоящее время нет единых универсальных критериев или методов для сравнения функциональных возможностей современных ИС, то в диссертации были введены следующие базовые критерии, наиболее важные с точки зрения целей и задач данной работы: 1) объектно-ориентированная технология (связи между объектами, отношения между объектами, иерархия объектов); 2) представление знаний (правила, процедуры, использование естественного языка); 3) механизм рассуждений (прямой/обратный выводы, сканирование правил, метарассуждения, одновременное выполнение правил и/или процедур); 4) графическое представление объектов; 5) клонирование объектов и их групп; 6) графические пользовательские интерфейсы; 7) многопользовательская кооперативная разработка приложений; 8) наличие встроенной в ИС системы/подсистемы моделирования внешнего мира.

Используя эти критерии был проведен сравнительный анализ наиболее известных коммерческих ИС, поддерживающих разработку динамических ИЭС, а именно: система G2 (Gensym Corp, USA) [34], RTXPS (Environmental Software «^Services., Austria) [35], SHINE (NASA / JPL, USA) [36], RTworks (Talarían Corp, USA) [37], COMDALE/X (Comdale Tech, Canada) [38], ACTIVATION FRAMEWORK (Real Time Intelli Systems, USA) [39] и С - PRS [40].

Ниже представлены результаты проведенного исследования функциональных возможностей выделенных ИС.

1.2.1. Критерии: объектно-орнентнрованная технология (связи между объектами, отношения между объектами, иерархия объектов)

С точки зрения данного критерия в системе G2 обеспечиваются связи между объектами, отношения между объектами и иерархия объектов. В системах RTXPS, SHINE, RTworks, COMDALE/X, ACTIVATION FRAMEWORK и С - PRS поддерживаются связи только между объектами. Изменение описаний классов и отношений в процессе функционирования системы G2 позволяет не только экспериментировать со структурами данных непосредственно в процессе отладки, но и открывает возможности использования генетических алгоритмов, нейронных сетей, и др. моделей.

1.2.2. Критерии: представление знании (правила, процедуры, использование естественного языка)

С точки зрения данного критерия G2 обеспечивает реализацию общих и частных продукционных правил, записанных на ограниченном языке (ЕЯ), а также процедур. В системах RTXPS, SHINE, RTworks, COMDALE/X и ACTIVATION FRAMEWORK поддерживаются только частные продукционные правила на ЕЯ, а в С — PRS поддерживаются только процедуры. Следовательно, самый богатый спектр исполняемых утверждений для представления знаний используется в системе G2, поскольку разработчику предоставляется возможность использовать как продукционные правила, так и процедуры и командный язык. Мощность языковых конструкций для представления продукционных правил и количество способов их возбуждения в RTworks также гораздо слабее, чем в G2. В ИС RTXPS также используется более простой синтаксис для описания правил, событий, действий и объектов.

1.2.3. Критерий: механизм рассуждении (прямой/обратный выводы, сканирование правил, метарассуждеиия, одновременное выполнение правил и/или процедур)

С точки зрения данного критерия в системе G2 обеспечивается поддержка прямого/обратного выводов, сканирование правил, метарассуждеиия (фокусировка на объектах или правилах), одновременное выполнение правил и/или процедур. RTXPS обеспечивает прямой/обратный выводы и одновременное выполнение правил. Средства вывода RTXPS обрабатывают контекстно-зависимые продукционные правила, взаимодействуя с рабочей памятью и вызывая различные действия с учетом ограничений по времени. В SHINE реализуется одновременное выполнение процедур. В RTworks поддерживаются прямой/обратный выводы и сканирование правил. В системе COMDALE/X поддерживается только прямой вывод. ACTIVATION FRAMEWORK обеспечивает прямой/обратный выводы. В C-PRS - прямой/обратный выводы,

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Со Ти Ха Аунг, 2015 год

Список литературы

1. Рыбина Г.В. Теория и технология построения интегрированных экспертных систем. Монография. - М.: Научтехлитиздат, 2008. - 482с.

2. Рыбина Г.В., Паронджанов С.С. Технология построения динамических интеллектуальных систем: Учебное пособие. М.: НИЯУ МИФИ, 2011. - 240с.

3. Вагин В.Н., Еремеев А.П. Некоторые базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени // Известия РАН. ТиСУ. 2001. №6. С. 114-123.

4. Башлыков A.A., Еремеев А.П. Семиотические системы реального времени для интеллектуальной поддержки принятия решений при управлениями сложными технологическими объектами // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. №5. С.49-57.

5. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. - М.: Наука, 2006. — 333с.

6. Рыбин В.М. Интеллектуальное управление на основе динамических интегрированных экспертных систем. // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. №6. С. 16-19.

7. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. — М.: Эдиториал УРСС, 2002. - 352с.

8. Рыбина Г.В. Интегрированные экспертные системы // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №4. С. 22-47.

9. Рыбина Г.В.: Теоретические основы задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №7. С. 27-42.

10. Рыбина Г.В. Технология построения интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентированной методологии // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №6. С. 28-42.

11. Рыбина Г.В. Модели и методы реализации интеллектуальной технологии построения интегрированных экспертных систем. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №10. С. 27-37.

12. Рыбина Г.В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки-построения интегрированных экспертных систем: общая характеристика и перспективы развития. // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №11. С.17-40.

13. Рыбина Г.В. Практическое применение задачно-ориентированной методологии построения интегрированных экспертных систем (обзор приложений в статических и динамических проблемных областях) // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №12. С. 10-28.

14. Букурако Ю.К., Кулаков Ю.В., Мартемьянов Ю.Ф., Шамкин В.Н. Разработка экспертной системы управления воздухоразделительной установкой КА-32 // Труды ТГТУ: сб. науч. статей молодых ученых и студентов / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2003. Вып. 13. С. 135-141.

15. Букурако Ю.К., Мартемьянов Ю.Ф., Шамкин В.Н. О разработке экспертной системы управления реального времени воздухоразделительной установкой низкого давления // Математические методы в технике и технологиях — ММТТ-15: сб. тр. XV Междунар. науч. конф. В 10 т. Секц. 11 / Тамб. гос. техн. ун-т. Тамбов, 2002. Т. 6. С. 114-115.

16. Wen W. A dynamic and automatic trafile light control expert system for solving the road congestión problem // Expert Systems with Applications N 34. 2008. P. 2370-2381

17. Mohamad К. H. A Frarriework for Intelligent Decisión Support System for Traffíc Congestión Management System // Engineering. Vol 2. N 4. 2010. P. 41-60.

18. Рожкин Б.В. Экспертная система контроля работоспособности рельсовых цепей // Проблемы управления эксплуатационной работой на железнодорожном транспорте; развитие телекоммуникаций и информатизации: Материалы научно-технической конференции, посвященной 125-летию Свердловской железной дороги. Т.2. Екатеринбург: УрГУПС, 2003. - С. 115-117.

19. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно советующие экспертные системы — новый класс алгоритмов управления антропоцентрическими объектами // Одиннадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. КИИ-2008: Труды конференции. В 3-х т. Том 1. М.: ЛЕНАНД, 2008.

20. Микрин Е.А., Кнутов А.С. Перспективы применения диагностической экспертной системы для наземного комплекса отработки бортового программного обеспечения международной космической станции // Проблемы управления. 2005. № 1. С. 77-82.

21. Иванов Ю.К., Ковригин С.II., Осокин В.М., Циблиев В.В. Мониторинговая экспертная система реального масштаба времени. // Научная сессия МИФИ-2003. Сб. науч. тр. В 14 т. Т.З. Интеллектуальные системы и технологии.М.: МИФИ, 2003. - С. 154-155.

22. The Ovation Expert System. - Режим доступа: httn://\v\vw2.emersonnrocess.com/siteadmincenter/PM%20Po\ver%20and%20\Vater%20Doc uments/pws 002856.pdf

23. Загорулько Ю.А., Загорулько Г.Б., Кравченко А.Ю., Сидорова Е.А. Разработка системы поддержки принятия решений для нефтегазодобывающего предприятия // Труды 12-й нац. конф. по искусственному интеллекту с международным участием (КИИ-2010). — М.: Физматлит, 2010. Т.З. С. 137-145.

24. Тодорцев Ю.К., Наумкин И.А. Специализированная экспертная система диагностического контроля и ремонтного обслуживания оборудования АЭС // Труды Одесского политехнического университета. Выпуск Г2001.

25. The Hydrox System // Orbit. Vol. 24, N. 2,2004. P. 62-68.

26. Сеп Nan, Faisal Khan, M. Tariq Iqbal. Real-time fault diagnosis using knowledge-based expert system // Process safety and environmental protection. N 86. 2008. P. 55-71.

27. Литвинов В.В., Казимир В.В., Хоминич А.В. Программные архитектуры экспертных систем в системах диагностики установок электронно-лучевой сварки // Математические машины и системы. 2005. № 3. С. 166-179.

28. Jarvis Р.А., Lunt T.F., Myers K.L. Identifying Terrorist Activity with AI PlanRecognition Technology // AI Magazine. Vol. 26 N. 3. 2005. P. 73-81.

29. Ladopoulos E.G. Non-Linear Real-Time Expert Water Management Telematics System For Leaks Control // Water Resources. 2013. Vol. 40. No.4. P. 476^182.

30. Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. Статические и динамические экспертные системы. Учебное пособие. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 318с.

31. Рыбина Г.В., Рыбин В.М., Со Ти Ха Аунг. Некоторые аспекты применения имитационного моделирования в динамических интегрированных экспертных системах // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2014. № 3. С. 3545.

32. Рыбина Г.В. Инструментальные средства для построения динамических интегрированных экспертныхсистем: развитие комплексаАТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. №1. С. 41-48.

33. Рыбина Г.В., Шанцер Д.И., Мозгачев А.В., Блохин Ю.М. Динамические интеллектуальные системы на основе интегрированных экспертных систем // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2012. №5. С. 13-19.

34. G2 Platform. — Режим доступа: http://www.gensym.com/?p=what it is g2

35. RTXPS: real-time expert system. — Режимдоступа: http://www.ess.co.at/RTXPS

36. SHINE: Real-Time Inference Engine. - Режимдоступа: http://www.viaspace.com/uploaded files/technology/SIIINE Data Sheet 9 20 07.pdf

37. Talarian™: Everything You Need To Know About Middleware. - Режимдоступа: http://cdn.ttgtmedia.com/searchWebServices/downloads/Talarian.pdf

142

38. Sumanthi S. and Paneerselvam S. Computational Intelligence Paradigms, CRC Press, 2010. -852 p

39. ACTIVATION FRAMEWOR: Automated test generation and evaluation for real-time expert systems //- Режимдоступа: http://onlinelibrary.wilev.com/doi/10.1002/int.45500908Q3/pdf

40. Myers K. L. User Guide for the Procedural Reasoning System. Technical Report, Artificial Intelligence Center, Technical Report, SRI International, Menlo Park, CA, 2001. - 80 p

41. Рыбина Г.В. Современные интеллектуальные системы: проблемы интеграции и особенности технологии создания программного обеспечения // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2011. №3. с. 12-34.

42. Рыбина Г.В., Демидов Д.В., Шанцер Д.И., Мозгачев A.B. Динамические интегрированные экспертные системы: новые возможности инструментального комплекса АТ-ТЕХНОЛОГИЯ // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. №6. С. 7-15.

43. Рыбина Г.В., Мозгачев A.B., Со Ти Ха Аунг. Построение динамических интегрированных экспертных систем на основе задачно-ориентированной методологии // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2012. №8. Т.10. С. 4-12.

44. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта. - М.: ФИЗМАТЛИБ, 2011. - 296с.

45. ARTEnterprise. - Режимдоступа: http://mvw.mindbox.com/Products/ARTEnterprise.aspx

46. Еремеев А.П., Троицкий В.В. Концепции и модели представления времени и их применение в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. 2004. №1. С. 6-29.

47. Рыбина Г.В., Мозгачев A.B., Паронджанов С.С., Со Тиха Аунг Динамические интегрированные экспертные системы: представление и обработка темпоральных знаний // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2013. №6. С. 23-33.

48. Allen J. F. Maintaining knowledge about temporal intervals // Communications of the Association for Computing Machinery. 1983. Vol. 22. P. 832-843.

49. Рыбина Г.В., Мозгачев A.B. Реализация темпорального вывода в динамических интегрированных экспертных системах // Искусственный интеллект и принятия решений. 2014. №1. С. 34-45.

50. Осипов Г.С. Динамические интеллектуальные системы // Искусственный интеллект и принятия решений. 2008. №1. С. 47-54.

51. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Имитационное моделирование систем: Учебное пособие. - М.: Издательство МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - 584 с.

52. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное

143

моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. М.: AI ШИК, 1998.

53. Лычкина H.H. Современные технологии имитационного моделирования и их применения в информационных бизнес-системах и системах поддержки принятия решений // Вторая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». Сборник докладов. Т.1. — СПб.: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2005. С.25-31

54. Плотников A.M., Рыжиков Ю.И., Соколов Б.В. Современное состояние и тенденции развития имитационного моделирования в Российской Федерации // Пятая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». Сборник докладов. Т.1 - СПб., 2011. С.55-61

55. Лычкина Н. Н. Инновационные парадигмы имитационного моделирования и их применение в сфере управленческого консалтинга, логистики и стратегического менеджмента // Современные технологии управления логистической инфраструктурой - III: Сборник научных статей; Изд-во Эс-Си-Эм Консалтинг - Москва, 2012. С. 9-28

56. Еремеев А.П., Рыбина Г.В., Гречкина П.В. Системы интеллектуального имитационного моделирования: применение в научных исследованиях и учебном процессе // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. №6. С. 2028.

57. Rybina G.V., Rybin V.M., Parondzhanov S.S., SoeThi Ha Aung. Some aspects of simulation application in dynamic integrated expert systems // Life Science Journal. 2014. V. l 1. №8s. P.145-149.

58. Лоу A.M., Кельтон В.Д. Имитационное моделирование. 3-е изд. - СПб: Питер, 2004. -847 с.

59. Rybina G.V., Rybin V.M., Parondzhanov S.S., SoeThi Ha Aung. Simulation modeling of the external world in the construction of dynamic integrated expert systems // Информационно-измерительныеиуправляющиесистемы. 2014. №8. С. 17-26.

60. Борщёв А. От системной динамики и традиционного ИМ - к практическим агентным моделям: причины, технология, инструменты. [Электронный pecypclhttp://w\\AV. gpss.nl/papcr/borshevarc.pdr

61. Лычкина Н. Н. Ретроспектива и перспектива системной динамики. Анализ динамики развития // Четвертая всероссийская научно-практическая конференция по

имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». Сборник докладов. Т.1. — СПб.: Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН, 2009. С. 48-56

62. Борщёв А. В. Практическое агентное моделирование и его место в арсенале аналитика // Вторая всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика». Сборник докладов. Т.1. — СПб.: ФГУП ЦНИИ технологии судостроения, 2005. С.11-24

63. Парийская Е. Ю. Сравнительный анализ математических моделей и подходов к моделированию и анализу непрерывно-дискретных систем / / Дифференциальные уравнения и процессы управления. - 1997. - №1. С.91-120

64. Бабкин Е. А., Бобрышев Е. А. О формализме иерархического событийно-автоматного моделирования// Третья всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2007). Сборник докладов. Т. 1. СПб.: ОАО «Центр технологии и судостроения», 2007. С. 82-86.

65. Zeigler В.Р. Theory of Modeling and Simulation. Wiley, NY.- 1976.

66. Zeigler B.P. Object-Oriented Simulation with Hierarchical, Modular Models. Academic Press. - 1990.

67. Мальков M.B., Малыгина C.H. Сети Петри и моделирование // Труды Кольского научного центра РАН.№ 3. 2010. С. 35-40.

68. Rybina G.V., Deineko А.О., Distributed Knowledge Acquisition for the Automatic Construction of Integrated Expert Systems // Scientific and Technical Information Processing. 201 l.V. 38. № 6. P.l-7.

69. Таратухин В.В. Интеграция систем имитационного моделирования и экспертных систем в САПР // КИИ-98. Шестая национальная конф. с международным участием. Сб. научных трудов в 3-х томах. - Пущино: РАИИ, 1998. Т.2. С. 461-465.

70. Seidel S., Donath U., Haufe J. Towards an integrated simulation and virtual commissioning environment for controls of material handling systems //Proceedings of the 2012 Winter Simulation Conference. 2012. P. 2852 -2863.

71. Pidd M. Computer simulation in Management Science. 5th ed. Chichester:Wiley, 2004. -328 p.

72. Fougeres A. Modelling and simulation of complex systems: an approach based on multi-level agents // IJCSI International Journal of Computer Science Issues, November 2011.Vol. 8, Issue 6, No 1,P. 8-17.

73. Лычкина H.H. Технологические возможности современных систем моделирования // Банковские технологии. -2000. Вып. 9. -С. 60-63.

74. Журавлев С.С. Краткий обзор методов и средств имитационного моделирования производственных систем // Проблемы информатики. 2009. № 3. С.47-53 с.

75. Борщев А. В. Применение имитационного моделирования в России - состояние на 2007 г. // Третья всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2007). Сборник докладов. Т. 1. СПб.: ОАО «Центр технологии и судостроения», 2007. С. 11-16.

76. Рыжиков Ю. И., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Проблемы теории и практики имитационного моделирования // Третья всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2007). Сборник докладов. Т. 1. СПб.: ОАО «Центр технологии и судостроения», 2007. С. 58-70.

77. Прицкер А. Введение в имитационное моделирование и язык СЛАМ II. -М.: Мир, 1987. 644 с.

78. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука.—М.: Мир Год: 1978.418 с.