Рыбина Технология построения динамических 2011

В связи с этим существенно изменяется архитектура динамических ИЭС, так как модифицируются, практически, все базовые компоненты статической ИЭС, добавляются новые подсистемы – моделирования внешнего мира и сопряжения с реальным оборудованием, а также значительно изменяется и технология создания динамических ИЭС, которая определяется используемыми ИС.

Данные задачи достаточно эффективно решаются с помощью универсальной задачно-ориентированной методологии (ЗОМ) [3], предназначенной для использования как в статических, так и в динамических приложениях, причем наибольший интерес представляют вопросы интеграции ЭС с имитационным моделированием в рамках ИЭС РВ с глубинной интеграцией компонентов, поскольку

вэтом случае необходимо обеспечить [3]: концептуальное единство используемых подходов, моделей и методов, сочетание строгих математических методов поиска решений с неформализованными эвристическими методами, базирующимися на экспертных знаниях; учет временного фактора как при построении моделей ПрО, так и в процессе поиска решений; необходимость получения решения в условиях временных ограничений, связанных с конкретным управляемым процессом; наличие недетерминизма, комбинаторность поиска, необходимость коррекции и/или введения дополнительной информации в процессе поиска решения и т.д.; использование экспертной информации, содержащей различные виды НЕфакторов (неточность, недоопределенность, неполнота, нечеткость и др.).

Модульный принцип построения динамических ИЭС на основе ЗОМ, а также имеющееся сходство между отдельными понятиями

вЭС и имитационном моделированием обеспечивают возможность интеграции ЭС и имитационного моделирования. Ниже описываются некоторые подходы и методы построения ИМ для дискретных СТС, рассматривается модель интеграции предложенных моделей с ядром динамических ИЭС.

51

1.4.2. Построение имитационных моделей СТС для динамических ИЭС

Рассмотрим пример процесса построения имитационной модели (МИМ) на примере типичной СТС – системы жизнеобеспечения электрофизического комплекса (ЭФК) [3].

Описание имитационных моделей системы жизнеобеспече-

ния ЭФК. Cовременные ЭФК в силу своей сложности проектируются таким образом, чтобы максимально исключить влияние одной системы (подсистемы) на другую, поэтому можно считать, что каждая отдельная система является СТС, а ЭФК представляет собой совокупность СТС, т.е. ЭФК = {СТС1,…,СТС N}. Поэтому, система управления (СУ) для данного объекта представляет собой иерархическую СУ, объект управления (ОУ) которой на высшем уровне иерархии является СУ конкретной подсистемы жизнеобеспечения.

Как показано на рис. 8, в МИМ системы жизнеобеспечения можно условно выделить модель внутренних случайных возмущений (МСВ) и модель системы управления (МСУ). Для упрощения дальнейшего описания структуры МИМ ограничим количество подсистем в системе жизнеобеспечения одной подсистемой, например, подсистемой обеспечения вакуума. В этом случае МИМ системы жизнеобеспечения ЭФК будет представлять МИМ подсистемы обеспечения вакуума.

Таким образом, с точки зрения имитационного моделирования, система жизнеобеспечения ЭФК представляет собой дискретнонепрерывную систему, теоретико-множественная модель которой,

в общем случае, выглядит следующим образом:

МИМСЖ = <МОУ, МР, МСВ, V x, V u, V e, V y, V z, S, F y→u, F xeu→yz >,

где МОУ – модель объекта управления; МР – модель регулятора; МСВ

пользуется в регуляторе), l = 1,… ,r; V z = {vzg} – множество выходных параметров МОУ, g = 1,… ,q; S = {sc} – множество возможных

52

на основе поступившего выходного вектора y(ti); Fxeu→yz – функция отображения входа ОУ в его выход. Если обозначить через I вход

МОУ (V x, V u, V e), а через O выход (V y, V z), то o(t) = Fxeu→yz(i(τ), τ [v, t], o(k)(v), k=0;(n-1), t), где [o(k)(t)](t=v)=o(k)(v), k=0;(n-1) –

начальные условия (НУ).

Рис. 8. Состав МИМ системы жизнеобеспечения ЭФК

Следовательно, выход в любой момент времени t – есть некоторая функция и от входа, и от НУ. Выход МОУ имеет размерность (r+q) ≤ n, таким образом O S, а каждое конкретное состояние ОУ описывается множеством выбранных (по разным критериям) свойств (характеристик): C~={c~1,…, c~λ}, где C~ – означенные свойства ОУ. Таким образом, через множество С~ можно описать множество состояний S Sд Sнш, где Sд – множество допустимых состояний, а Sнш – множество нештатных состояний.

Такое формализованное представление МИМ системы жизнеобеспечения ЭФК описывает работу системы жизнеобеспечения, однако остается еще достаточно абстрактным для дальнейшей реализации. Для детализации, а также универсальности полученной

53

модели можно использовать любое CASE-средство типа «Rational Rose RealTime 6.0» (Rational Software Corp.), в котором поддержи-

вается ОО-парадигма анализа и проектирования, а в качестве языка построения модели используется UML с расширениями для поддержки разработки систем РВ, причем к расширению относятся такие структурные элементы, как Capsule (капсула) и поведенческие элементы типа Protocol (протокол).

Все блоки можно представить с помощью диаграммы классов, а для класса расписать диаграмму переходов и состояний. Например, все элементы оборудования, составляющие МОУ и MР, будут представлены в виде капсул (абстрактного представления понятий реального мира, т.е. оборудования системы жизнеобеспечения ЭФК) с необходимым набором портов (абстрактного представления каналов передачи данных реального объекта), через которые приходят сообщения от других элементов (капсул в абстрактном понимании, оборудования ЭФК в реальном мире).

Так как OS, то выход (V y, V z) МОУ полностью описывается атрибутами капсул, представляющих МОУ, часть входа (V u) описывается атрибутами капсул, представляющих МР, часть (V e) − капсулами компонента, представляющего собой генератор случайных воздействий, а каждая «стрелка» (→) представляется каналом передачи сообщений (информации) – протоколом. Для каждой капсулы создаются диаграммы состояний и переходов, совокупности которых для всех капсул раскрывают (представляют) функции F y→u, F xeu→yz. Таким образом, представление МИМ в терминах

UML-RT будет иметь вид:

МИМСЖ = <C, P, S, T, E, RC, RP, A>,

где С – множество капсул; P – множество портов; S – множество состояний капсул; T – множество переходов; Е – множество событий, наступление которых инициирует переход к другому состоянию; RC – множество отношений между капсулами; RP – множество отношений между протоколами; А – механизм отслеживания событий и инициирования соответствующих событию переходов (действий).

Полученное представление модели МИМ позволяет перейти к ее реализации на инструментальном уровне, причем нет ограничений

54

при выборе ИС для этих целей. Например, в качестве инструментальной среды для реализации МИМ системы жизнеобеспечения ЭФК, как и среды разработки динамической ИЭС в целом, может быть использована система G2, детально описанная в разделе 2.

В ОО-среде системы G2 данная модель не претерпевает существенных изменений, а именно: диаграмма классов, разработанная в Rational Rose RealTime, становится аналогичной диаграммой в среде G2; иерархия протоколов переходит в иерархию соединений (connections) и отношений (relations); логика диаграммы переходов и состояний описывается с помощью правил G2 конструкции whenever, применение которых дает возможность реализовать механизм отслеживания событий. Под событием понимается нахождение системы в априорно известном состоянии: переменная, параметр или атрибут объекта получает новое значение; при присвоении значения переменной произошла ошибка; переменная утратила свое значение (значение больше не актуально); создан объект какого-либо класса; объект передвинут (изменил координаты) на рабочем пространстве; объект перешел в активное и неактивное состояние; два объекта стали находиться в определённом отношении; два объекта стали находиться в любом отношении; два объекта были соединены между собой. Следовательно, МИМ в среде G2

можно представить совокупностью вида:

МИМСЖ = <СL, O, C, E, RLE, RCl, RO>,

где CL – множество классов системы, О – множество объектов, С – множество соединений между объектами, E – множество модельных событий, RLE – множество правил машины отслеживания событий, RCl – множество отношений между классами, RO – множество отношений между объектами.

Методика построения имитационных моделей СТС. В рам-

ках ЗОМ создана конкретная методика построения МИМ СТС, ориентированная на использование в инструментальной среде G2.

1.Проводится анализ ПрО, выделяются основные понятия ПрО, их характеристики и операции их функционирования.

2.В G2 описываются абстракции данных понятий в виде классов. Характеристики понятий СТС представляются с помощью атрибутов, а операции с помощью методов.

55

3.При помощи мощного визуального редактора строится схема оборудования реальной СТС с помощью программных объектов, экземпляров описанных классов. При этом взаимосвязи между объектами реальной СТС задаются с помощью соединений и отношений.

4.В итоге получается S=<O, R>, где O – множество объектов схемы, R – множество отношений между ними.

5.Далее строится множество модельных и временных событий

–E={ei}. Модельное событие – априорно заданное состояние, т.е. набор означенных атрибутов одного или более конкретных объектов. Временное событие – априорно заданное модельное или реальное время.

6.Строится множество действий D={dj}, связанных с множеством событий E (действие – это совокупность методов объектов схемы S), а также планировщик их совместного функционирования (последовательно, параллельно, с временной задержкой). Действие имеет определенную длительность, что в G2 реализуется с помощью конструкции wait for t, где t – время задержки.

7.На основании пунктов 4 и 5 строится машина отслеживания событий, основными функциями которой является сканирование состояний системы и при переходе системы в одно из состояний, для которого описано событие в множестве Е – инициирование действия, связанного с данным событием. Такой механизм в среде G2 реализуется с помощью правил конструкции whenever.

8.Определяется множество начальных состояний B. Инициализация схемы S одним из начальных состояний происходит путем выполнения конструкций типа initially.

Данную методику рекомендуется изучить и использовать, в частности, для выполнения курсовой работы по дисциплине «Динамические интеллектуальные системы»

1.4.3.Модель интеграции имитационных моделей с ядром

экспертной системы

В целом, модель интеграции основных компонентов ИЭС РВ выглядит, как показано в примере на рис. 9, где представлены следующие компоненты динамической ИЭС для управления ЭФК: БЗ

56

– база знаний прототипа ИЭС РВ; РП – рабочая память; ПМВМ – подсистема моделирования внешнего мира; БМФ – библиотека математических функций; R1 – множество правил, описывающих экспертные знания, необходимые для решения поставленной задачи; R2 – множество правил отслеживания событий в МИМ; A – множество действий в МИМ; F1 – множество функций, непосредственно использующихся при решении задачи; F2 – множество функций , непосредственно использующихся при выполнении действий A; ГИС – инструментальная геоинформационная система (здесь может быть любая другая система в зависимости от специфики динамической ИЭС).

Данную модель можно проинтерпретировать следующим образом. В РП представлены выделенные объекты ПрО. Совокупности атрибутов данных объектов описывают состояния системы. Правила типа R1 описывают экспертные знания, необходимые для решения поставленной задачи. В результате вывода на правилах происходит изменение состояния системы, т.е., в общем случае, меняют-

57

ся атрибуты объектов РП в соответствии с целью решаемой задачи. При этом процесс вывода решения на правилах типа R1 использует свойства объектов РП, а также функций типа F1 в БМФ.

Функции типа F1 оперируют в процессе своей работы свойствами объектов РП. Для имитации процессов внешнего мира используется машина отслеживания событий, представленных с помощью правил типа R2, которые сканируют модельные (априорно заданные состояния системы) и временные события и вызывают действия А. Действия А имеют заданную временную протяженность и результатом их выполнений являются новые состояния системы. При выполнении действий А используют в общем случае математические функции типа F2 из БМФ.

Функции типа F2 оперируют объектами РП. Кроме этого, в приведенном примере прототипа динамической ИЭС для работы с картографической информацией используется ГИС, с помощью которой осуществляется ввод изменяющихся данных в РП, причем эти данные должны быть синхронизированы.

1.5. Теоретико-методологические основы построения многоагентных систем

1.5.1.Основные подходы и принципы разработки МАС

Спозиции агентно-ориентированного подхода (АОП) в информатике и ИИ объектом исследования в МАС является группа или сообщество неоднородных, свободно взаимодействующих агентов. Как показано в [4] основным содержанием исследований и разработок в области МАС является:

∙ синтез индивидуальных свойств и поведений агентов исходя из заданной групповой динамики, определенной отношениями кооперации, конкуренции, конфликтов, сотрудничеств и т.п. (нисхо-

дящее проектирование); ∙ построение организационных структур из агентов, т.е. МАС,

на основе анализа основных функций организации, определения состава агентов и их ролей (восходящее проектирование).

Создание МАС предполагает моделирование таких компонентов, как [4]:

58

∙конечное множество и типология включенных агентов (модели агентов, теория агентов, классификация агентов);

∙архитектура программно-информационного агента (для ин-

теллектуального агента это делиберативная, реактивная и гибрид-

ная архитектуры);

∙ситуации взаимодействия агентов (тип сообщества агентов) в зависимости от следующих параметров: совместимость целей, наличие взаимных обязательств, ограниченность ресурсов и т.д.;

∙множество факторов, определяющих установление локальных, пространственных и временных отношений между агентами;

∙множество ресурсов взаимодействия, обеспечивающих поддержание отношений между агентами и их трансформацию;

∙множество действий агентов и др.

Кроме того, как и для динамических ИЭС, важное место занимает создание специальных ИС для построения интеллектуальных агентов и МАС.

Моделирование МАС предполагает предварительный анализ ряда понятий и характеристик, таких как: агенты, объекты, управление, задачи, организации, взаимодействия, связь (коммуникация).

Базовыми понятиями теории агентов являются «организация», «управление» и «коммуникация». Организация предоставляет возможность структурировать группу агентов в целях распределения задач и координации. Управление определяет ограничения на взаимодействие между агентами, вид организации и характер эволюции MAC. Коммуникация между агентами зависит от выбранного протокола, который представляет собой множество правил, определяющих, как синтезировать значимые и правильные сообщения.

Рассмотрим различие между распределенным и децентрализо-

ванным ИИ, поскольку МАС зародились на пересечении общей теории систем и РИИ. Идеология распределенного решения задач [4] предполагает главным образом распределение знаний и ресурсов между агентами и, в меньшей степени, распределение управления и властных полномочий (как правило, здесь постулируется наличие единого органа управления, обеспечивающего принятие решений в критических (конфликтных) ситуациях). Поэтому ис-

59

ходным объектом исследования является общая сложная проблема, для решения которой формируется группа агентов, строится общая концептуальная модель и вводятся глобальные критерии достижения цели.

Вполностью децентрализованных системах управление происходит только за счет локальных взаимодействий между агентами, поэтому базовым объектом исследования оказывается уже не распределенное решение некоторой общей задачи, а деятельность автономного агента в динамическом многоагентном мире (а также координация деятельности различных агентов). При этом наряду с распределенными знаниями и ресурсами, описываются локальные задачи отдельных агентов, решаемые на базе локальных концептуальных моделей и локальных критериев.

1.5.2.Структура МАС

Всоответствии с вышесказанным, теоретико-множественную модель обобщенной МАС можно представить в виде

MAC = <A, B, C, D, E>,

где А – множество системных единиц, в котором выделяется подмножество агентов, манипулирующих подмножествами объектов;

В – множество решаемых задач;

С– среда, т.е. некоторое пространство, в котором существуют агенты и объекты;

D – мн ожество отношений между агентами;

Е – множество действий агентов (например, операций над объектами).

Следовательно, в МАС все задачи распределены между агентами, каждый из которых рассматривается как член группы (организации). Распределение задач предполагает назначение ролей каждому члену группы, а так же определение меры его ответственности и требований к опыту.

1.5.3.Определения и классификация агентов

Сточки зрения базовых единиц ИИ можно говорить об эволюции, например, пассивного фрейма (объекта) к активному фрейму,

60