Принципи проектування інтегрованих автоматизованих систем управління

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольна робота

Принципи проектування ІАСУ

автоматизоване проектування інтегроване

Вступ

Сучасні методи, моделі та технології створення великих систем, до яких належать інтегровані автоматизовані системи управління (ІАСУ - відповідно до ГОСТ 34.003-90), засновані на поєднанні різних підходів. Вони мігрують до методів, моделей та технологій, що застосовуються в системах штучного інтелекту, та в майбутньому повністю зіллються з ними. Застосування знань у сфері управління вимагає переходу до обробки знань, способи якої виходять за рамки чисто алгоритмічного підходу. Подання моделей процесу створення ІАСУ в термінах знань формує рівень опису системи, який підлягає деталізації в термінах даних. Таким чином, ефективну методологію автоматизованого проектування ІАСУ слід вибудовувати з використанням найновіших надбань у галузі традиційного створення інформаційних систем на основі баз даних та систем штучного інтелекту на основі баз знань. Крім інтелектуалізації, важливими рисами такої методології має бути гнучкість, самоналагоджуваність відповідно до зміни вимог, широка участь управлінського персоналу у створенні майбутньої системи і її розвитку на протязі всього життєвого циклу та ін.

Придбання знань є ключовим завданням у всіх технологіях побудови систем, що базуються на знаннях. Існує принцип, відповідно до якого продуктивність таких систем знаходиться у прямій залежності від кількості знань, що містяться в системі. При цьому придбання знань розглядається як задача переносу знань експерта в саму систему, що проектується.

Основною методологічною проблемою в системному проектуванні, характерною для інженерії знань взагалі, є відсутність надійного теоретичного базису процесу здобуття та структурування знань. З цієї проблеми на всіх етапах створення ІАСУ випливають інші:

1) розмитість критеріїв вибору відповідної задачі;

2) недостатня проробка теоретичних аспектів здобуття знань (філософські, лінгвістичні, психологічні, педагогічні, дидактичні та ін.), а також відсутність обґрунтованої класифікації методів здобуття знань та розмаїття термінологій;

3) відсутність єдиного теоретичного базису процедури структурування знань;

4) негнучкість моделей подання знань, що змушує розробників збіднювати реальні знання експертів;

5) недосконалість математичного базису моделей подання знань (дескриптивний, а не конструктивний характер більшості моделей);

6) емпіричність процедури вибору програмного інструментарію і процесу тестування (відсутність критеріїв, розрізненість класифікаторів та ін.);

7) відсутність опрацьованих технологій вибору поєднаної сукупності моделей та їх графічних нотацій для кожного конкретного проекту;

8) недостатня теоретична проробка й досвід втілення технологій підтримки стану об'єктів в моделях відповідно до потреб еволюції системи в процесі її експлуатації.

Значна трудомісткість проблем, пов'язаних з маніпулюванням моделями, стимулює зусилля науковців та інженерів доручити їх вирішення системі автоматизованого проектування. Для цього відповідна сукупність знань має бути перенесена в систему, а точніше, в компонент, здатний сприйняти ці знання та виконати дії, які від нього очікуються. Це зумовило постановку задачі дослідження в даній роботі аспектів побудови відповідної моделі подання знань та їх кодування для подачі компоненту, реалізованому засобами інтелектуальних систем, а саме раціональному агенту.

Системна архітектура та адаптивна технологія проектування

В центрі концепції автоматизованого проектування ІАСУ має бути системна архітектура, яка відповідає сучасному етапу еволюції інформаційних технологій, відображає загальну тенденцію поєднання сучасних алгоритмічних засобів та адаптивної технології проектування [2], [3] з метою найточнішого творення майбутньої системи згідно з вимогами замовника. Адаптивна технологія проектування повинна враховувати діяльність певного об'єкта управління в умовах ІАСУ відповідно до узагальненої діаграми в нотації IDEF0, яка характерна для традиційної схеми управління зі зворотним зв'язком (рис. 1).

Припустимо, що система автоматизованого проектування є компонентом ІАСУ, який забезпечує її створення і перманентний розвиток на протязі всього життєвого циклу. При цьому виникає ряд задач управління знаннями, притаманними предметній галузі, пов'язаній як з об'єктом управління, так і з ІАСУ. Особлива перспектива при вирішенні таких задач може бути покладена на раціональних агентів (мультиагентні системи), яким можна доручити широкий спектр інтелектуальних функцій з підготовки рекомендацій проектувальнику.

Складність задачі опрацювання раціональних рішень при створенні ІАСУ ставить перед системним проектувальником та його помічником - раціональним агентом - проблему двох альтернативних концептуальних підходів: або трудомісткий розрахунок оптимальних рекомендацій, або генерація рекомендацій, які є достатньо прийнятними на основі накопиченого інтелектуального досвіду. Як було показано Гербертом Саймоном (1916 - 2001), одним із перших дослідників штучного інтелекту, лауреатом Нобелівської премії, саме останній «якісний» підхід найкраще описує фактичну поведінку людини і є найбільш продуктивним.

З метою доведення можливості практичного застосування такого підходу та необхідності подальших наукових досліджень у цьому напрямку далі обґрунтовано спробу застосування раціонального агента для вирішення окремої задачі автоматизованого системного проектування, пов'язаної з формуванням ансамблю моделей певного проекту ІАСУ. На раціонального агента покладаються завдання роботи зі знаннями, зосередженими в моделях, такими як пошук прототипів моделей в репозиторії, їх класифікація, навігація по репозиторію, підготовка рекомендацій проектувальнику та ін. Основним інтелектуальним компонентом раціонального агента є нейронна мережа, яка після навчання отримує здатність до ідентифікації набору моделей (формування ансамблю моделей) на базі певної сукупності знань, які їй подаються на вхід. Подальша розробка відповідного методичного забезпечення дозволить визначати стратегію управління знаннями, зосередженими в моделях, підтримувати процес їх практичного використання за допомогою існуючих інструментальних засобів проектування.

Список літератури

1.Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: ПИТЕР, 2001. - 384 с.

2.Павлов А.А., Теленик С.Ф. Информационные технологии и алгоритмизация управления. - К.: Техніка, 2002.- 344 с.

3.Буяльский В.М., Маслов В.П. Концепция разработки интегрированной автоматизированной системы управления объектом «Укрытие»: Науково-техн. зб. “Проблеми Чорнобиля”. - Чорнобиль: МНТЦ «Укриття» НАН України, 2003. - Вип. 12. - С. 31 - 36.

Размещено на Allbest.ru