ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Технология объектно-ориентированного программирования в проектировании интеллектуальной системы поддержки диспетчера

Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1994 год.[ 25.09.1994 ]
Аннотация:
Abstract:
Авторы: Федунец Н.И. (msmu_asu@mail.ru) - Московский государственный горный университет, , , доктор технических наук, Фомичева О.Е. () - , ,
Ключевое слово:
Ключевое слово:
Количество просмотров: 8419
Версия для печати

Размер шрифта:       Шрифт:

Повышение эффективности деятельности горного предприятия требует качественно нового подхода к постановке задач принятия решений в оперативно-диспетчерском управлении (ОДУ). Как показывает опыт проектирования автоматизированных систем оперативно-диспетчерского управления (АСОДУ), в настоящее время наиболее перспективным представляется включение в контур управления экспертных систем, позволяющих повысить интеллектуальный уровень принимаемых решений.

В случае плохо формализованных задач, а именно такие чаще всего возникают в системах ОДУ во многих предметных областях (ПО) (таких как горное дело, атомная энергетика, химическое производство и т.п.), процедуры принятия оптимальных решений обычно слабо реализуемы. Поэтому правильному принятию решений способствует создание баз знаний (БЗ), основанных на принципах объектно-ориентированного подхода (ООП). Имеющиеся в нем средства позволяют отображать реальные сущности предметной области в виде объектов, которые взаимодействуют друг с другом через сообщения. Конечный пользователь получает возможность естественным образом работать с сущностями ПО как с объектами (классами объектов), используемыми в его профессиональной деятельности. Гибкое сочетание ООП и БЗ, а также использование современных средств отображения информации позволили определить новый подход к постановке и решению задач принятия решений в системах поддержки диспетчера (СПД).

Интеллектуализация ОДУ - проблема со многими аспектами, в числе которых находятся традиционные для искусственного интеллекта задачи, инвариантные по отношению к области применения (поддержка принятия решений, взаимодействие с пользователем на естественном языке и т.п.).

Задачи интеллектуализации СПД как предметной области связаны с вопросами одновременного распознавания многих взаимосвязанных технологических ситуаций. В большинстве практических случаев даже быстродействующие реализации процедуры принятия управленческих решений не способны оценить все возможные сочетания параметров, характеризующих ситуацию, поскольку множество их бесконечно или практически бесконечно. Кроме того, принятие эффективных управляющих решений является сложной задачей для оперативного персонала из-за неполноты информации о ситуациях, большой размерности объекта идентификации, отсутствия формализованного описания объекта (основная часть информации представляется в форме рекомендаций специалистов-экспертов). Разнообразные технологические ситуации требуют от диспетчера различных типов знаний для принятия соответствующих решений. В настоящее время процесс принятия решений по распознаванию ситуаций остается одной из самых сложных задач для оперативного персонала, особенно при возникновении нештатных ситуаций, в которых отсутствуют запрограммированные управленческие решения. Для создания базы знаний и механизма логического вывода интеллектуальной СПД

- разработан метод описания ситуаций, позволяющий структурировать сущности предметной области в базе знаний;

- создан алгоритм использования диагностических знаний для автоматической идентификации ситуации на ПЭВМ.

Эти задачи могли быть решены при помощи либо методов искусственного интеллекта с использованием соответствующего программного инструментария - оболочек ЭС, либо языков представления знаний. Однако применение подобных средств осложняется спецификой обсуждаемой предметной области: необходимостью работы в реальном масштабе времени, большим объемом знаний и ограниченностью вычислительных ресурсов, имеющихся в контуре управления.

Это обусловило применение структурных элементов описания, предлагающих сравнительно низкий уровень абстракции знаний, а именно - причинно-следственных деревьев с задержками по времени, названных авторами деревьями знаний (ДЗ).

Основной единицей описания предметной области в процессе идентификации является алгоритм обработки, который представляет собой разветвленную последовательность логических

заключений, выполняемых на основании фактической информации о технологическом объекте управления и приводящих к выводу о состоянии этого объекта. Данный алгоритм реализует процедуральные (описанные в технологических регламентах и инструкциях) и когнитивные (субъективная модель процесса, сформированная оператором) знания об объекте.

Условие, содержащееся в вершине ДЗ, является минимальной единицей знаний, представляемой в процессе описания ПО. Идентификация события заключается в проверке условия одного из четырех описываемых ниже типов:

1.                  Анализ значения объекта

Р * V ± е à Si,         (1)

где Si - идентифицируемое событие;

Р - значение объекта(технологического параметра);

V — величина, с которой сравнивается значение Р;

* - предикатный символ ( = ,< >,>,>=,<,< — );

е - допустимая ошибка рассогласования, определяющая уверенность в том, что ситуация (событие) может быть распознана.

Задание, значения "е" связано с определением степени принадлежности jjl(Si) для нечеткого множества Sm на шкале [0,1]. Иными словами, "е" является функцией отображения Si на интервал [0,1], т.е.

е: Si à [0,1] = μSm(Si),       (2)

где Si - некоторая распознаваемая ситуация,

Sm — эталонная (полностью известная и описанная) ситуация из базы знаний.

С учетом (2) возможна обработка нечеткой (как числовой, так и лингвистической) информации путем введения в ДЗ соответствующих узлов - следовательно, появляется возможность анализа состояния горно-технологических объектов в нечетких условиях среды функционирования.

С помощью узла 1-го типа можно записать правило:

ЕСЛИ значение объекта Р достигло (превысило и др. в зависимости от предикатного символа) некоторой величины V с точностью е, ТО имеет место событие Si.

2.                  Анализ изменения значения параметра

dP/dt * V ± е à Si,  (3)

где dP/dt - изменение значения технологического параметра Р за время dt.

Приведенное высказывание (3) означает, что в узле 2-го типа может содержаться правило вида:

ЕСЛИ значение технологического параметра Р за время dt изменилось на некоторую величину V с точностью е, ТО имеет место событие Si.

3.                  Анализ взаимосвязей параметров

Рк * aP1 + b ± е        > Si,    (4)

где Рк - значение зависимого технологического параметра;

 P1 - значение независимого технологического параметра;

а - коэффициент регрессии;

b — свободный член уравнения регрессии.

Приведенное высказывание (4) означает, что в узле 3-го типа может содержаться правило:

ЕСЛИ значение технологического параметра Рк изменяется в соответствии с линейной зависимостью от параметра Р1 с коэффициентами а, Ъ и точностью е, ТО имеет место событие Si.

4.                  Анализ диалоговой информации

"?"     à Si,  (5)

где "?" - запрос у оператора недостающей информации.

Высказывание (5) означает, что событие Si (a также дальнейшее продвижение по ДЗ) определяется оператором. Введение события 4-го типа вызвано отсутствием в технологической ЭВМ ряда важных для анализа ситуации параметров и другой информации. При обработке события 4-го типа система выдает оператору запрос, который предполагает ответ в форме (да/нет/ не_знаю) и определяет путь дальнейшего продвижения по ДЗ.

При принятии решений в реальном масштабе времени необходимо учитывать временной фактор. Иногда важно не только установить факт наступления события, но и проанализировать, сколько времени прошло с момента наступления предыдущего события. Для учета динамических изменений объекта управления введены временные задержки на ветвях дерева.

Итак, предложена ' модель описания .предметной области деятельности диспетчера' в виде деревьев знаний.

Под предметной областью будем понимать набор ее понятийных сущностей. Для задач распознавания ситуаций СПД сущностями можно считать технологические параметры состояния оборудования, технологические ситуации на объекте, диагностируемые события, последовательность действий оперативного персонала, анализируемые условия и др.

Модель ПО представляется в виде системы сущностей (объектов), в качестве которых выступают данные, их атрибуты и отношения между ними. Данные отображаются в файлах БД или БЗ; действия над ними осуществляются прикладными программами или процедурами. Каждая процедура (или прикладная программа) отражает некоторое знание об определенной функции или задаче; последующая формализация модели ПО направлена на приближение к профессиональной терминологии пользователя. Одним из возможных способов достижения этой цели является объектно-ориентированный подход.

Модель представления знаний приведена на рисунке 1. Объект MANAGER управляет деревьями, описывающими работу различных под- • систем. Каждое дерево - это отдельный алгоритм анализа ситуаций, связанных по технологическим признакам, причем ДЗ - это бинарное дерево, в каждой вершине которого содержится определенное условие. Корневые вершины являются исходными точками для поддеревьев (подалгоритмов) ДЗ. Вершины четырех типов описаны выше.

Рис. 1. Модель представления знаний в виде деревьев знаний (ДЗ)

Структура ДЗ на основе ООП представлена на рисунке 2. В ней отражены объекты сущность-атрибут-связь. Между сущностями указаны два вида связей: обязательная, которая обозначается            ----ß, и необязательная (факультативная) - ----ß, На концах связей указаны поименованные ассоциации сущностей.

В данной модели MANAGER, являющийся сущностью верхнего уровня иерархии, образует обязательную связь с сущностью TREE (т.е. ни одно дерево не существует без связи с менеджером). В свою очередь TREE имеет два обязательных атрибута: указатель на корень дерева и число вершин дерева. Из схемы видно, что узлы ROOT, FIRST, SECOND, THIRD, FOURTH обязательно связаны с сущностью BASE и наследуют ее свойства и признаки. Сущность TREE является "другом" BASE, то есть все функции класса TREE имеют доступ к закрытой части класса BASE. Кроме этого, показано, что корневой узел (родоначальник поддерева ДЗ) должен быть узлом первого типа, а узел первого типа может не быть корневой вершиной. Узлы различных типов, наследуя признаки и атрибуты базовой сущности BASE, также имеют только им присущие атрибуты. Корневой узел ROOT, являясь по сути узлом FIRST и наследуя его свойства, должен добавить свой атрибут - время исполнения подалгоритма ДЗ.

Каждая используемая в процессе управления последовательность действий при анализировании ситуаций представляет собой отдельный объект, свойства которого как элемента класса представлены в БЗ. Таким образом, с помощью понятия "объект" описываются ситуации, объединенные в логические последовательности, и атрибуты (идентифицирующие данные ситуации), свойственные этому объекту. В результате объект TREE становится носителем информации о значениях атрибутов, что отображает набор экспертных правил.

Разработав соответствующий алгоритм анализа ситуации (дерево), когнитолог заполняет БЗ, т.е. создает объект TREE в БЗ. Для объекта задается:

-    номер или имя объекта, по которому к нему можно обратиться;

-    количество вершин в дереве.

Кроме того, каждому объекту (дереву, узлу) предоставляется некоторый набор процедур, которые запоминаются в БЗ и позволяют производить те или иные действия над объектом. В соответствии с этими процедурами и функциями осуществляется создание, редактирование, загрузка, удаление, сохранение объекта, а также его обработка: сканирование дерева, раскрытие вершин (рис. 3).

В ООП основные понятия описания исследуемой предметной области, такие как логическая последовательность действий, при распознавании ситуаций можно обозначить объектами с общими свойствами. В общем виде модель предметной области для задачи распознавания нештатных ситуаций в интеллектуальной СПД горного предприятия представляется в виде:

М по - {(Т, N, Р) /t}.

В этой модели используются объекты:

          

- множество задач или подсистем,

N = {NR, N1, N2, N3, N4} - множество, в котором данные сформированы по задачам из множества Т и содержатся в узлах ДЗ: корневом, первого, второго, третьего и четвертого типов.

           

множество процессов j-ro логического вывода дерева знаний, t – временной фактор.

Гибкое сочетание объектно-ориентированного программирования и баз знаний для представления реальных информационных сущностей предметной области в виде древовидных структур является наиболее оправданным подходом к интеллектуализации в данной предметной области. Конечный пользователь в итоге получает возможность естественным образом работать с сущностями предметной области как   с объектами, используемыми в его профессиональной деятельности, а такие свойства ООП,            как полиморфизм, инкапсуляция, наследование позволяют достигнуть компактности программного кода системы.

Интеллектуальная объектно-ориентированная система поддержки диспетчера реализована на языке программирования С++ в виде приложения Windows 3.1 и предназначена для установки на ПЭВМ типа IBM PC AT.


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=1167
Версия для печати
Статья опубликована в выпуске журнала № 3 за 1994 год.

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: