CC BY
70
ции локального поиска в пределах того или иного портала, и статичные агенты, представляющие интересы своего владельца на стороне портала, в котором зарегистрировано соответствующее бизнес-предложение. Статичные агенты не проявляют инициативу в поиске бизнес-партнеров и обеспечивают коммуникации с другими статичными или мобильными агентами.
Система реализует такие основные функции,
как:
- поиск потенциальных бизнес-партнеров по значениям атрибутов, зарегистрированных на инновационных порталах объектов и предложений;
- формирование инновационных структур в ходе межагентных коммуникаций в рамках виртуальной бизнес-среды;
- трансляция запросов на поиск объектов, сформулированных в общесистемных терминах, в локальные термины портала, являющегося текущим объектом поиска;
- расчет количественных параметров сформированных вариантов инновационных структур и автоматизированный выбор из их числа потенциально наиболее эффективных;
- настройка параметров инновационных предложений и соответствующих им программных агентов в ходе диалога с пользователем.
Систему образуют следующие основные функциональные модули.
• Агентное представительство, загружаемое на стороне серверной платформы инновационного портала. Данное представительство, в свою очередь, состоит из частей, реализующих локальное и гостевое представительства. Первое выполняет функции порождения агентов и обеспечивает выполнение программного кода статичных локаль-
ных агентов, а второе обеспечивает среду выполнения для агентов-гостей, переместившихся с других узлов системы.
• Перемещаемый программный код, реализующий мобильных агентов. Реализация мобильных агентов в виде перемещаемого кода позволяет обеспечить функциональную гибкость системы -произвольно изменять реализации алгоритмов расчета параметров инновационных структур и логики поведения агента при условии сохранения интерфейса вызовов. Мобильные агенты разработаны с помощью языка сценариев Java Language.
• Сервер онтологий предметной области, обеспечивающий единую терминологическую базу для общесистемных и локальных запросов на поиск объектов и инновационных предложений.
• Транслятор запросов, обеспечивающий формирование поисковых запросов к локальным информационным базам портала на основе поступившего запроса в общесистемных терминах. В ходе трансляции используются онтологии предметных областей, хранящиеся на выделенном сервере онтологий.
• Программные компоненты, реализующие внутреннюю логику функционирования агентов и протоколы межагентных коммуникаций.
Представленная система позволяет повысить эффективность информационной поддержки инновационных процессов за счет возможности гибкого совместного использования разнородных территориально распределенных информационных ресурсов инноваций и автоматизации рутинных операций по поиску подходящих бизнес-партнеров по реализации инновационных проектов и оценке перспективности потенциальных инновационных структур.
ДИАЛОГОВАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПАРАМЕТРИЧЕСКОМ СИНТЕЗЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Т.В. Кадач (Белорусский национальный технический институт, г. Минск)
Параметрический синтез технических систем (ТС) представляет собой сложный трудоемкий процесс, связанный с обработкой больших объемов информации и с выполнением различного вида расчетов. Традиционно проектирование ТС базируется на нормативных методах, содержащих методические указания и справочные материалы для выполнения проверочного и конструктивного расчетов.
В настоящее время для выполнения наиболее трудоемких расчетов используется ЭВМ. Для большинства ТС существует много автоматизированных версий указанных выше методов. Однако, как правило, в них слабо отражены подходы, свя-
занные с поиском рациональных параметров ТС, что, вероятно, вызвано сложностью построения адекватных математических моделей проектируемых объектов, трудностями, возникающими при подготовке исходных данных для оптимизационных задач и при использовании полученных результатов в процессах проектирования.
Преодоление этих проблем возможно при внедрении специальных технологий автоматизированного проектирования, включающих в себя соответствующие оптимизационные модели, эффективные методы решения и необходимое программное обеспечение. Пользователю должны быть предоставлены удобные средства подготовки
исходных данных, управления параметрами модели и процессом решения оптимизационных задач, проведения анализа полученных результатов.
Математические операционные модели, описывающие ТС, обычно характеризуются следующими особенностями:
- при поиске значений оптимизируемых параметров возникают оптимизационные задачи различной сложности, от простых однокритери-альных до более сложных многокритериальных;
- зависимости целевых функций и функциональных ограничений являются комбинациями степенных показательных и логарифмических функций от вектора искомых параметров; а в случае использования в моделях программных продуктов, реализующих методы конечных элементов, являются алгоритмически заданными;
- наличие значительного количества параметров и критериев.
Таким образом, исходя из указанных выше характеристик, следует, что система поддержки принятия решений (СППР), предназначенная для решения задачи параметрического синтеза ТС должна предусматривать:
• интерфейсные средства, позволяющие анализировать задания пользователя (который не обязательно должен владеть основами программирования и иметь представление об используемых математических методах), выделять совокупность необходимых исходных данных, подключать разработанную математическую модель и обрабатывать ее;
• модуль для исследования и преобразования исходной модели: анализ и выделение набора существенных оптимизируемых параметров, формирование совокупности независимых критериев оптимальности с последующей оценкой адекватности полученной модели. Необходимость данного модуля особенно оправдана в случае использования целевых функций, описанных средствами существующих CAE-пакетов, когда применение громоздких моделей сказывается на времени поиска решения;
• учитывая недифференцируемость большинства целевых функций, характеризующих ТС и значительную степень их нелинейности, в систему должна быть включена библиотека прикладных программ для решения задач однокритери-альной оптимизации, реализующих ряд методов нулевого порядка с локальными и глобальными свойствами;
• модуль, представляющий собой диалоговый метод многокритериальной оптимизации, позволяющий получить из числа сгенерированных вариантов множество Парето;
• программные средства поддержки принятия решений для выбора окончательного решения из множества Парето;
• модуль, содержащий методы анализа полу-
ченных результатов.
Рассмотрев существующие программные средства, занимающиеся проблемами моделирования и оптимизации технических объектов, автор пришла к заключению, что задача разработки диалоговой СППР, которая, c одной стороны, могла бы учитывать специфику проектируемого объекта, а с другой - обладала бы достаточным набором функциональных возможностей, все еще актуальна.
Функциональные возможности системы DMS
(Decision Making System) и ее структура
Система помогает проектировщику определить рациональные значения оптимизируемых параметров проектируемых объектов в предположении, что структурная схема объекта уже определена на предыдущих этапах проектирования.
Структура системы (см. рис.) выбиралась исходя из состава описанных выше задач с учетом сложившейся стратегии решения оптимизационных исследований и с целью обеспечения интерфейса, удобного для пользователя, не знакомого с методами принятия решений.
В структуре системы можно выделить соответствующие пунктам меню основные модули: администрирования оптимизационной модели; исследования и упрощения математической модели; многокритериальной оптимизации; однокритери-альной оптимизации; анализа решения; экспертных оценок; вспомогательных подсистем.
Модуль администрирования оптимизационной модели предназначен для основных операций, связанных с работой модели (создание новой модели, сохранение уже созданной или измененной модели на жестком диске для дальнейшего использования, изменение оптимизационной модели).
Система позволяет использовать два вида моделей:
1) модель, использующая программу пользователя (МИПП);
2) модель на основе аналитических зависимостей (АМ), построенная в среде системы.
МИПП является автономной, разрабатывается на любом из существующих языков программирования, имеющих компилятор для платформ на базе Windows 95/98/2000/XP.
АМ создается с помощью встроенного языка, похожего по синтаксису на простой математический, позволяет разрабатывать несложные оптимизационные модели пользователю, не знакомому с программированием, и значительно сократить время проведения испытаний.
Модуль исследования и упрощения математической модели позволяет анализировать и выделять информативные из списка оптимизируемых параметров, а также получать упрощенные выражения, описывающие критерии оптимальности или функциональные ограничения.
Предусмотренные в системе средства, реализующие методы анализа чувствительности, корреляционного анализа и случайного баланса, позволяют снизить размерность операционной модели в зависимости от требуемой точности решения задачи.
Ряд функциональных ограничений и критериев, описывающих ТС, может быть описан достаточно сложными алгоритмическими зависимостями, что серьезно усложняет процесс поиска решения. Поэтому на предварительных этапах поиска целесообразно отыскивать приближенные решения с помощью упрощенных аналитических выражений, полученных в результате применения следующих методов с соответствующей проверкой на адекватность:
• для работы с зависимостями, представленными линейными выражениями:
- вычислительный эксперимент вида ПФЭ 2п;
- множественный регрессионный анализ;
• для работы с зависимостями, представленными линейными выражениями для работы с нелинейной моделью:
- вычислительный эксперимент на базе планов 2-го порядка (ОЦКП);
- множественный нелинейный регрессионный анализ;
• для работы с зависимостями, представленными линейными выражениями для модели произвольной формы:
- идентификация параметров модели с введением вида уравнения.
Модуль поиска решения. Так как в процессе поиска оптимизируемых параметров ТС возникают как однокритериальные, так и многокритериальные задачи поиска решений, то в системе были разработаны соответствующие модули. Схема поиска решения, реализованная в модуле многокритериальной оптимизации, включает следующие шаги: проведение испытаний; построение и отображение неупорядоченной, упорядоченной и нормированной таблиц испытаний; обработка критериальных ограничений, введенных пользователем; построение и отображение допустимого множества; построение и отображение паретов-ского множества; нахождение окончательного решения с помощью формальных или неформальных методов.
В основе модуля лежит метод исследования пространства параметров (Соболь И.М., Статни-ков Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах с многими критериями. М., 1981).
Модуль однокритериальной оптимизации используется в случае, если нас интересует решение задачи, полученное по какому-либо одному из критериев, описывающих ТС. Для этого в модуле были реализованы три возможности:
- поиск решения с помощью глобальных методов оптимизации: метода сеток, метода Монте-Карло, эволюционного бионического алгоритма;
- локальный поиск с использованием методов случайного поиска с линейной и нелинейной тактикой и метода Хука-Дживса;
- совместная работа метода Монте-Карло и локальных методов (набросовый алгоритм).
Модуль анализа полученных решений позволяет дать ответ, устойчива ли система в области полученного решения, и оценить ограничения на параметры, при которых она оказывается устойчивой (Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М., 1978).
Модуль экспертных оценок реализован для того, чтобы в режиме диалога с ЭВМ позволить проектировщику принимать участие в процессе оптимизационного исследования (Ларичев О.И., Мошко-вич Е.М. Качественные методы принятия решений. М., 1996). Такая необходимость может возникнуть в случае, если требуется оценить информативность оптимизируемых параметров проектируемого объекта, назначить критериальные ограничения для построения допустимого множества или установить приоритет между критериями оптимальности на этапе выбора окончательного решения и т.д. В модуле используются методы взвешивания экспертных оценок с учетом компетентности экспертов, последовательных сопоставлений и метод ранга.
Основными задачами, решаемыми модулем вспомогательных подсистем, являются:
- ведение и предоставление пользователю возможности просмотра «Журнала работы»;
- получение и просмотр всех последних результатов работы системы без необходимости их повторения;
- предоставление пользователю помощи по работе с системой.
Все модули могут работать как комплексно, так и автономно при решении частных задач исследования модели или поиска решения.
Работоспособность диалоговой СППР БМ8 была проверена и подтверждена в ходе решения задач определения рациональных конструктивных и режимных параметров трубчатых воздухоподогревателей паровых котлов (Карницкий Н.Б., Ка-дач Т.В. К построению оптимизационной модели трубчатых воздухоподогревателей паровых котлов. // Вест. БНТУ, 2006, № 6), а также при параметрическом синтезе типовых зубчатых передач (Кадач Т.В., Попов В.Б. Принятие решений при автоматизированном проектировании типовых зубчатых редукторов. // Вест. ГГТУ им. П.О. Сухого, 2007, № 1). При этом значительно сократились сроки и трудоемкость проектирования при повышении качества полученных проектных решений.
ОЦЕНКА СЛОЖНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С УЧЕТОМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
В.В. Фомин, д.т.н.
(Российский государственный педагогический университет им. А.И. Герцена, г. Санкт-Петербург)
Если провести классификацию топологических мер сложности качества программных информационных систем (Холстед, Чепен, Майерс, Джилба и др.) по группам сложности проектирования и функционирования, можно отметить, что:
• часть мер сложности функционирования косвенно или напрямую зависит от мер сложности проектных спецификаций;
• подавляющее множество топологических мер сложности носят эмпирический, относительный характер и принадлежат к средствам оценки качества «внутреннего проектирования»;
• понятие сложности носит сугубо замкнутый структурно-организационный характер, каждая метрика направлена на оценку только определенного вида спецификации структур, хотя и выделена часть метрик, направленных и унифицированных на информационную оценку сложности.
Обратимся к методам оценки качества интерфейса управления информационных систем на основе технологии GOMS - «правила для целей, объектов, методов и выделения» (the model of goals,
objects, methods and selection rules). В эту технологию интегрированы законы манипуляции элементами интерфейса (управление) - законы Фитса и Хика. Важной прерогативой этой технологии является то, что она позволяет раскрыть и формально зафиксировать важнейшие аспекты взаимодействия человека с машиной.
Главной составляющей процесса разработки информационных систем является учет человеческого фактора как сложной системы формирования (восприятия, преобразования, хранения) знаний о программно-технических системах, основанной на манипуляции символьными конструкциями.
Используем меру информации (для равновероятных событий) для оценки и расчета качества представления информации по управлению (интерфейс, алгоритм, спецификация) с позиции человеческого фактора «сложности восприятия»: H=logc(n), где n - количество элементов (символов) языка управления; а - критерий оценки параллельности восприятия человеком информации
