2.2 Модифицированные продукционные правила

Одно из главных достоинств имитационного моделирования при анализе СДС, по отношению с другими методами, это то, что оно описывает динамическое поведение СДС, изменяющейся во времени. Различные события в реальных СДС, будь они запланированы или случайны, происходят в течение некоторого периода времени. Клиенты приходят в парикмахерскую в случайные моменты времени, определенное время ждут в очереди, обслуживаются в течение случайного времени и т.д. В ИМ все эти события должны происходить в некотором модельном времени, то есть в модели должен быть таймер и система имитации должна автоматически отслеживать время. Если ИМ создается как интеллектуальная, то знания о процессе в СДС так же должны как-то отражать его временные характеристики, то есть динамику процесса.

В СДС, как правило, параллельно выполняется большое количество действий. Эти действия совершаются над элементами СДС и с использованием элементов СДС. Помимо того, что все действия в СДС длятся определенное время, они, как правило, не являются независимыми и оказывают влияние друг на друга.

Действия, использующие разные элементы СДС, протекают параллельно и не влияют друг на друга. Другое множество действий использует одни и те же элементы СДС, и эти действия не могут протекать независимо. Взаимосвязь действий по участвующим в них элементам СДС имеет различный характер. Часть действий, переводя элементы СДС в требуемое состояние, обуславливают возможность начала других, в этом случае действия должны быть упорядочены по времени. В другом случае некоторые действия по своему завершению должны освободить элементы СДС, без которых не могут начаться другие действия.

Особо следует отметить влияние случайных событий на протекание действий. Если случайное событие происходит в промежутке между событиями начала и окончания действия и затрагивает элементы СДС занятые в этом действии (например, переводя их в нерабочее состояние из-за поломки), то последнее может быть прервано, завершиться не так как планировалось или не тогда когда планировалось. В этом смысле очень важно как во времени расположены относительно друг друга действия и случайные события.

Резюмируя сказанное, укажем, что все события происходят в определенные моменты времени и взаимно влияют друг на друга. Поэтому при наступлении любого из них в ИМ должно приниматься решение о дальнейшем проведении имитации на основе знаний о процессе моделируемой СДС и решаемой задачи.

В работах по ИИ продукционные системы рассматриваются без учета стохастических событий ("статический мир"), в этом случае время исключается из рассмотрения и описывается только логическая взаимосвязь действий. При этом предполагается, что изменение параметров совершается один раз за действие:

ЕСЛИ (условие) ТО (действие).

Такого представления вполне достаточно для работы ЭС или советующих систем, системы принятия решений в реальном масштабе времени и др., но не для целей имитационного моделирования.

Так, приведенные ранее правила не позволяют определить временную последовательность событий в системе, а лишь описывают, что необходимо делать при наступлении определенного состояния в парикмахерской. При таком представлении теряется возможность моделирования случайных событий приходов клиентов и окончания их обслуживания, определения моментов окончания действий, становится невозможным управление процессом имитации без введения специальных механизмов упорядочения событий.

Поэтому для целей интеллектуального моделирования, то есть моделирования динамики СДС на основе знаний о протекающих в них процессах (описания закономерностей "динамического мира"), предлагается модифицировать понятие правила продукции, введя его следующим образом:

«ЕСЛИ (условие), ТО 1 (событие 1), ЖДАТЬ (временной интервал), ТО 2 (событие 2)».

Здесь "событие 2" наступает через некоторый интервал времени, который может зависеть от многих обстоятельств, связанных с состоянием элементов СДС, случайных событий, состава протекающих действий и др. Если в течение указанного временного интервала происходит нерегулярное событие, затрагивающее релевантные данному событию ресурсы, то "событие 2" может не наступить или наступить в другой момент времени.

Для создания имитационной модели работы парикмахерской с одним мастером, формализуем наши знания о процессе, используя модифицированные продукции:

Правило 1.

ЕСЛИ: Клиент прибыл

ТО 1: Число ожидающих в очереди увеличить на единицу

ЖДАТЬ: Время равное случайному интервалу между приходами клиентов

ТО2: Прибыл следующий клиент

Это правило имитирует приход клиентов в парикмахерскую и постановку их в очередь через случайные интервалы времени, генерируемые датчиком случайных чисел с заданным законом распределения. Клиенты ставятся в очередь не зависимо от того свободен, или занят парикмахер. Если парикмахер в момент прихода клиента свободен, то время его нахождения в очереди будет равняться нулю.

Правило 2.

ЕСЛИ: 1) Число ожидающих в очереди не равно нулю

И 2) Парикмахер свободен

ТО 1: 1) Перевести парикмахера в состояние “занят”

И 2) Число ожидающих в очереди уменьшить на единицу

ЖДАТЬ: Время обслуживания

ТО 2: Перевести парикмахера в состояние “свободен”

Предусловие второго правила принимает значение ИСТИНА в том случае, когда очередь не пуста и парикмахер свободен или закончил обслуживание очередного клиента. Время обслуживания также случайная величина, с заданным законом распределения и генерируется датчиком случайных чисел. Обращение к датчику случайных чисел осуществляется всякий раз, когда инициализируется данное модифицированное продукционное правило.

С данными правилами может работать механизм логического вывода интеллектуальной системы, не зависящий от содержания продукционных правил.