CC BY
20
Эок 10.36724/2409-5419-2021-13-3-36-47
МЕТОДИКА ФОРМИРОВАНИЯ АДАПТИВНОГО СЦЕНАРИЯ ДИАЛОГА ПРИ РЕШЕНИИ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ НА РАБОЧЕМ МЕСТЕ КОМПЛЕКСА СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
ЗЮЗИН
Алексей Владимирович1 КУРЧИДИС
Виктор Александрович2
МОРОЗОВ Павел Андреевич3
АНОШИН Роман Игоревич4
Сведения об авторах:
1д.т.н., профессор, заведующий кафедрой Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны, г. Ярославль, Россия, aleksey.zyuzin@mail.ru
2д.т.н., профессор, профессор Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны, г. Ярославль, Россия, idahmer2@ yandex.ru
3к.т.н., доцент, докторант Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны, г. Ярославль, Россия, mpa24@mail.ru
4адъюнкт Ярославского высшего военного училища противовоздушной обороны, г. Ярославль, Россия, roman88an@gmail.com
АННОТАЦИЯ
Введение: проведенный анализ показывает, что одним из наиболее предпочтительных направлений сокращения работного времени боевого расчета органа управления является применение диалогового режима взаимодействия между лицами боевого расчета и автоматизированным рабочим местом комплекса средств автоматизации на основе применения запросов на естественно-подобном языке. Цель исследования: целью исследования является определение сценария диалога адаптивного запросу лица боевого расчета при решении автоматизированных задач управления. Методы: Для достижения цели предлагается представить структуру диалога в виде множества взвешенных ориентированных графов диалога, что позволяет учитывать последовательность ввода данных при решении задач управления применяя методы определения компонент сильной связности и определения порядка шагов диалога внутри них на основе отношений межфреймовых связей. Результаты: использование представленного решения позволяет в процессе решения автоматизированных задач управления на естественно-подобном языке формировать сценарий диалога адаптивный запросу лица боевого расчета. Элементами новизны является формализованное представление структурных составляющих запроса лица боевого расчета органа управления на естественно-подобном языке предикатной моделью для учета изменений, вносимых в структуру взвешенного ориентированного директивного графа диалога. Множество условий после предикатно-предметной интерпретации и проверки на корректность значений представляются в виде пустого графа. Операция вычитания между взвешенным ориентированным директивным графом диалога и пустым графом позволяет сформировать множество результирующих шагов диалога и определить функцию перехода между ними. Практическая значимость: представленное решение предлагается реализовать в виде программного модуля диалоговой системы комплекса средств автоматизации военного назначения выполненного на языке программирования высокого уровня С/С++ с применением библиотеки ОТ. Обсуждение: реализация предлагаемого решения в виде кроссплатформенного программного модуля позволит интегрировать его в существующее специальное программное обеспечение средств автоматизации.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: оперативность управления; задачи управления; естественно-языковое взаимодействие; продукционно-фреймовая модель; шаг диалога; граф диалога.
Для цитирования: ЗюзинА.В., КурчидисВ.А., Морозов П.А., Аношин Р.И. Методика формирования адаптивного сценария диалога при решении автоматизированных задач управления на рабочем месте комплекса средств автоматизации военного назначения // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2021. Т. 13. № 3. С. 36-47. Doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-3-36-47
Введение
В настоящее время обеспечение оперативного управления силами и средствами в войсках ВКС, достижение обоснованности и оптимальности принимаемых решений, а также осуществления качественного планирования и контроля деятельности войск достигается путем применения автоматизированных систем управления (АСУ). Однако, опыт локальных войн и вооруженных конфликтов последних лет [1-5] показывает, что бурное развитие средств воздушно-космического нападения (СВКН), способов их боевого применения, а также модернизация существующего вооружения и военной техники вероятного противника влечет необходимость повышения эффективности АСУ
В общем случае АСУ представляет собой совокупность личного состава, комплекса средств автоматизации (КСА) и средств связи, реализующая информационную технологию выполнения задач по обработке информации и управления. Одним из наиболее существенных показателей эффективности АСУ, который в большей степени влияет на реализацию боевых возможностей войск (сил) является оперативность, т.е. возможность системы реагировать на изменение обстановки [6]. Количественно оперативность оценивается работным временем Гра6 — временными затратами боевого расчета органа управления (БР ОУ) при решении поставленных перед ними задач. Чем меньше работное время, тем выше быстродействие системы и тем выше ее оперативность. Уменьшение составляющих работного времени без снижения качества решения задач управления является одним из важнейших направлений по повышению оперативности управления.
Основная часть
Анализ решаемых БР ОУ задач 2броу показал, что он включает в себя широкий круг задач, часть из которых может быть формализована и решена автоматизировано = [51,52,...,5п}, другая — не формализуемая и входящие в ее состав задачи 2 = {¿2.., т,т } решаются БР ОУ с учетом их творческих замыслов и условий обстановки, т. е. неавтоматизированно. При этом время решения автоматизированных задач управления вносит существенный вклад в значение работного времени БР ОУ
Отметим, что каждая автоматизированная задача управления е 2 может быть представлена как функция, зависящая от множества данных Б. поступающих от ЛБР данных Д, вычислительных средств 61 и базы данных КСА D¡.
В зависимости от количества данных, вводимых ЛБР, все автоматизированные задачи управления целесообразно разделить на унарные и полиадические. Под унарными задачами понимаются задачи в которых |Ц'| = 1, а под полиадическими — | D'¡ \ > 1.
Анализ направлений сокращения работного времени БР ОУ показывает, что наиболее предпочтительным из них
является применение запросов на естественно-подобном языке [7-8]. Отметим, что в этом направлении известен ряд работ [9-13]. Однако подход, описанный в них, имеет ряд недостатков:
1. Подход применим исключительно для решения унарных задач управления.
2. В случае отсутствия необходимых данных в запросе ЛБР ОУ а также в случае ошибки в значении этих данных задача управления не будет выполнена и система в большинстве случаев не сообщит об этом, а если и сообщит, то только формализованной квитанцией и ЛБР ОУ придется формировать запрос повторно, что в свою очередь приводит к значительному увеличению времени формирования оперативной информации.
3. Анализ порядка решения полиадических задач управления на АРМ КСА показывает, что количество данных, вводимых ЛБР ОУ для их решения может иметь достаточно большое значение, дополнительно к этому накладывается требование и к порядку ввода этих данных. Этот факт накладывает одно весьма значительное ограничение, которое заключается в том, что чем больше количество данных в запросе ЛБР ОУ на естественно-подобном языке, тем выше вероятность их некорректного ввода, что в свою очередь предъявляет очень жесткие требования для профессиональной подготовки ЛБР ОУ
Данные недостатки сдерживают применение известного способа при решении полиадических задач управления, и обуславливают необходимость разработки нового способа, основанного на диалоговом режиме взаимодействия между ЛБР и АРМ КСА с возможностью перехвата инициативы. Решение проблемы организации такого диалогового взаимодействия предлагается осуществить на основе способа формирования адаптивного сценария диалога (рис. 1) включающего этапы:
• формирование множества взвешенных ориентированных директивных графов диалога;
• формирование адаптивной структуры диалога.
Задачей первого этапа работы предложенного способа является описание графовой модели диалога между лицами боевого расчета (ЛБР) и АРМ КСА. С целью выполнения данной задачи рассмотрим взаимодействие ЛБР и АРМ КСА как процесс достижения определенных согласованных целей путем обмена связанными сообщениями (высказываниями) и введем ряд необходимых понятий.
Все сообщения, которыми обмениваются участники диалога между собой образуют единую сложную конструкцию, называемую структурой диалога. Описание структуры диалога производится путем его декомпозиции на части, называемые шагами диалога X = {х1, х2, ..., хп} [14]. В общем случае под шагом диалога хеХ понимается законченная процедура интерактивного взаимодействия ЛБР И АРМ КСА, представленная в виде пары «действие-реакция». Сообщение
активного участника диалога соответствует «действию», а пассивного — «реакции». Последовательность переходов между множеством шагов диалога необходимая для достижения поставленной цели называется сценарием диалога.
Формализация структуры диалога производится в виде графа диалога G(X, F), где X — счетное множество шагов диалога, а F — функция отображения F: X ^ X и 0, в которой x. е {F(x.)}, если существует шаг диалога, задаваемый траекторией x ^ xj, при этом данное отображение определяет на графе множество ориентированных ребер U = {Mj, u2, ..., uk}, | U | = k. Формализм в виде графа диалога G(X, F) позволяет описать структуру диалога и множество его возможных сценариев в рамках дискретной математики и структур универсальных алгебр.
Существует три эквивалентных способа задания графа диалога: аналитический, введенный выше, геометрический и матричный. Геометрический способ задания графа диалога используется в качестве изобразительного, наглядного средства представления, при этом множество элементов X графа G (вершин) изображается кругами, а отображение F — стрелками (ребра графа). Для задания графа диалога в матричной форме используется квадратичная матрица смежности:
A(G) =
ав
элементы которой представляются нулями или единицами по следующему правилу: элемент аа(5, стоящий на пересечении а-ой строки и р-го столбца, равен единице, если имеется ребро, соединяющее вершины ха и хр, и равен нулю в противном случае, т.е.
1 XR
Р = F(Xa );
° хр g F(ха ).
Подчеркнем, что в настоящее время диалоговое взаимодействие между ЛБР и АРМ КСА ограничено существующей информационной моделью отображения (ИМО), построенной на основе многоуровневого пользовательского меню [15, 16] (рис. 2). Такой способ взаимодействия характеризуется тем, что АРМ КСА предоставляет ЛБР для выполнения задачи управления четкую, заранее определенную последовательность кадров меню, тем самым лишая его свободы в выборе наиболее удобной для него очередности ввода данных, а также шага диалога с которого начинается взаимодействие — точки входа.
Организация диалогового взаимодействия между ЛБР и АРМ КСА на естественно-подобном языке снимает данное ограничение. Вершины графа диалога (рис. 3) G(X, F) образующие два различных шага диалога (х;, х), х; еХ и х. еХ, при этом могут быть соединены ребрами в различных направлениях.
Последовательность действий, позволяющих сформировать множества взвешенных ориентированных директивных графов диалога представлена на рис. 4.
Рис. 1. Способ формирования адаптивного сценария диалога
aR =
a
а
a
nn
Формализованная концептуальная информационная модель
Продукционно-фреймовая модель представления объектов отображения на АРМ КСА N = {п^п2,пг,...,пк),где n = (p,g,u,b^>cj}
I
ЦИКЛ ПО ПРОДУКЦИЯМ n,<=N
Определение множества шагов диалоговой процедуры
Х1 = .....хп}
ш
Формирование ориентированного директивного графа диалога „_1 Формирование матрицы достижимости 0(О,)
~ аЩ/У - ¿((¡¿У V V... V - ^ а1 V... V а"~'в/))
дт*\
Формирование матрицы сильной связности 3(0) Выделение компонент сильной связности графа О (X ,/•'):
Определение кортежа весов для шагов диалога внутри компонент сильной связности графа &'(Х на основе межфреймовых связей
Д Я!_
Нагрузка весами и1 шагов диалога внутри компонент сильной свя:шости графа и'(л'_) = У ¡Л'/|-н £;{л*_), х_ € Хг к — номер компоненты сильной связности
Взвешенный ориентированный директивный граф диалога
■ • o.v;./-;')
Формирование множества взвешенных ориентированных директивных графов диалога G{X ,F) = {G[{X[,Fir),G'^X\,F;),...,G,k(X'k,F'k)}
Рис. 4. Последовательность действий формирования множества взвешенных ориентированных директивных графов диалога
Формирование ориентированного графа диалога G (X, F) требует последовательного осуществления двух процедур:
- выделение конечного множества шагов диалога
X е X;
I ж7
- задание функции отображения Е: Х^Х между шагами диалога.
Принимая во внимание сложность процесса диалогового взаимодействия между ЛБР и АРМ КСА выделение конечного множества шагов диалога X е предлагается осуществить путем рассмотрения каждой полиадической задач управления отдельно. Исходной информацией для этого выступает продукционно-фреймовая модель (ПФМ) N I5; СС;и; ¡3С'; С^ представления объектов отображения на АРМ КСА. Антецедент ядра Ь е В' каждой продукции [ е 1\1, \ = 1, к из состава ПФМ представляется в виде правил алгебры логики описывающих достаточность и взаимосвязь условий решения -ой полиадической задачи управления. Таким образом, справедливо определить множество шагов диалога X = {хр х2, ..., хп} для каждой отдельной -ой полиадической задачи управления путем сопоставления шагов диалога с соответствующими им элементами антецедента ядра продукции
Ь = К
П (П)
}.
Выполнение процедуры определения функции отображения Fí между шагами диалога на множестве X = {х1, х2, ..., хп} производится путем анализа множества нормативных документов Ж на КСА. Содержащиеся в Ж алгоритмы решения полиадических задач управления, а также последовательность кадров меню предоставляемых ИМО задают связи между шагами диалога в виде ориентированных ребер и е и.
Задачей следующего этапа является формирование приоритета порядка ввода данных. Отметим, что ЛБР при взаимодействии с АРМ КСА на естественно-подобном языке хоть имеет возможность выбора наиболее удобной для него точки входа в диалог, а также перехода между шагами диалога, условия решения задач управления накладывают на него ряд ограничений. Так, существуют задачи управления, в которых после ввода группы данных ЛБР получив промежуточный результат, анализирует его, продолжает ввод. Описанное обстоятельство приводит к возникновению таких шагов диалога х,, для прохождения которых необходимо сначала пройти шаг диалога хм. Следовательно структура графа диалога на естественно-подобном языке представляется в виде ориентированного слабо-связанного графа, т. е. выполняется условие что между двумя шагами диалога х,, х. может не оказаться соединяющих их ребер ике и, но между ними обязательно должен существовать по крайней мере один соединяющий их маршрут. Данное обстоятельство приводит к необходимости разделения графа диалога на соответствующие компоненты сильной
связности. С этой целью на множестве шагов диалога X вводится бинарное отношение эквивалентности «~» обладающее свойствами: рефлексивности V х. е X: х. ~х , симметричности V х, х. еX: х.~х ^ х ~ х и транзитивности
г ] 1 ] ] 1 г
V х, х, х е X: (х. ~х. л х. ~х.) л (х. ~х лх ~х.) ^ х. ~х л х ~х,
1 ] Ъ 1 ]] 1 ] Ъ Ъ у 1 Ъ Ъ 1
Данное отношение эквивалентности «~» порождает разбиение этого множества на классы эквивалентности XI с X 1 или компоненты сильной связности графа диалога С^ удовлетворяющие следующим условиям:
- каждое из подмножеств X/ Ф 0 ;
- два различных подмножества Х{ и Х\, где] ФI, не имеют общих элементов XI * X\ ^ Х( п Х\ = 0;
- объединение всех классов эквивалентности мно-
к
жества X равно этому множеству |^)х/ = Х1, где к — ко-
1=1
личество классов эквивалентности.
Учитывая описанные выше условия отметим, что компонентой сильной связности графа диалога G,(X,, Е,) называется его подграф С^, не являющийся собственным подграфом другого связного подграфа (?/ Ф ¿тграфа G ..
Для нахождения компонент сильной связности, на графе диалога необходимо определить матрицу достижимости D(G,) и матрицу сильной связности S(G,).
Матрица достижимости D(G,) — это бинарная матрица замыкания по транзитивности отображения Е, в которой содержится информация о существовании путей между шагами диалога X. Такая матрица формируется по следующему правилу:
. 1, если 3< х., х. >; 0, иначе.
где < х, х^ > — путь из i-го шага диалога в ]-й.
При построение такой матрицы необходимо учесть все пути длиной от 1 до п -1, где п — количество шагов диалога в графе. Длиной пути при этом называется число рёбер, используемых в пути. Заметим, что матрица смежности А(&) дает информацию о всех путях длины 1, а для поиска путей длины 2 необходимо найти её композицию саму с собой:
А(^) ° А(^) = {< ха,хх >: Зхр е X :< ха,хр >,< хр,хх >е Г},
т.е.: А(<Э1 )2 =|\аав2\\ = (Х ОаАр ) =
к
= ((аа1 Л а1в ) V (аа2 Л а2в ) V ... V (<2ап Л апв ))
Следуя, указанной выше логике после нахождения
матриц А(G,)k композиций ) . ° (() д^ всех к,
к
1 < к < п-1 будет получена информация о всех путях длины от 1 до п-1. При применении операции дизъюнкции на полученном множестве композиций формируется матрица достижимости D(G ) по следующему правилу:
DG) = 2 A(Gi)q = AG) v A(G)2 V... v A(Gt)n-1 =
q=1
= 1 \daß 11 = (aaß V al
2 я-1
aß V ■■■ V a aß
)
Матрица сильной связности S(G,) — это симметричная бинарная матрица, содержащая информацию о всех сильно связанных вершинах в графе диалога, заполняемая по правилу [6]:
^aß
1, если 3< xa, Xß >, < Xß, xa >; 0, иначе.
Построена такая матрица может быть из матрицы достижимости по формуле:
5(G,) = DG) & D G) = I\sj\ = (daß л dßa)
Дальнейшие действия по выделению компонент сильной связности основаны на анализе матрицы сильной связности S(G,). В данной матрице необходимо определить шаги диалога, которым соответствуют единицы в первой строке. Полученное множество X ^ — это множество шагов диалога ]-ой компоненты сильной связности С (X ^, ^). Удалив из матрицы сильной связности строки и столбцы, содержащие шаги диалога]-ой компоненты сильной связ-
ности необходимо повторить описанные действия до тех пор, пока не будет получена пустая матрица 0, не имеющая ни столбцов, ни строк.
Описанные выше действия представлены в виде алгоритма рис. 5.
На первом этапе работы алгоритма определяются две вспомогательные переменные: р — для хранения количества компонент сильной связности которая на первом шаге инициализируется значением 0 и копию исходной матрицы сильной связности В. Далее проверяется условие что копия исходной матрицы В не является пустым множеством 0. В случаи когда данное условие принимает значение «истинна», количество компонент сильной связности р увеличивается на единицу, а к множеству X ¡р добавляются шаги диалога которым соответствует единица в первой строке матрицы В. Матрица смежности для р-ой компоненты сильной связности А формируется путем выполнения двух вложенных циклов по всем строкам и столбцам матрицы В. В данном цикле проверяется условие существования ребер соединяющих шаги диалога в исходной матрице смежности А^,). Если ребро существует в матрице А(0,), то делается вывод что оно существует и в его подматрице А (G ). Удалив из матрицы В строки и столбцы, соответствующие шагам диалога множества X ¡р возвращаемся
Рис. 5. Алгоритм выделения компонент сильной связности
к проверке первого условия: ВФ0 до тех пор пока оно не станет ложным. Когда данное условие становится ложным работа алгоритма заканчивается.
В результате выполнения данного алгоритма формируется:
- р — число компонент сильной связности;
- X ^, j = 1,2,____ р — множество шагов диалога
]-той компоненты сильной связности Сз| (X |, V) с С (X, V);
- А (О), ] = 1,2,., р — множество матриц смежности у-той компоненты сильной связности;
На следующем этапе необходимо определить приоритет шагов диалога внутри компонент сильной связности , j = 1, р . Для этого необходимо установить в какой взаимосвязи между собой находятся шаги диалога. К таким связям в частности возможно отнести отношения: «часть-целое», «общее — частное», «причина-следствие» и т.д. Заметим, что учет таких отношений возможно получить, проведя анализ межфреймовых связей используемой ранее для описания предметной области фреймовой модели. Этот механизм заключается в том, что некоторые слоты фрейма в качестве своих значений могут иметь другие фреймы. Такие слоты называются слотами связи, а отношения, представленные ими,— отношениями связи. Наличие слотов связи позволяет строить из фреймов различные сетевые структуры (сети фреймов), узлами которых являются фреймы, а связями — отношения (рис. 6) [17-20]. Все отношения, заданные в предметной области (ПО) содержатся в описанной выше фреймовой модели (ФМ).
Расстановка приоритета внутри компонент сильной связности на основе иерархии определяемой межфреймо-
выми связями позволит конкретизировать каждым следующим шагом диалога введенные ранее данные. Однако, учитывая, что ФМ всей ПО представляется в виде большой сложно структурированной сети предлагается произвести операцию выделения только той ее части, которая присутствует в компоненте сильной связности. Результатом такого выделения является фрагмент фреймовой модели ФМ. с ФМ содержащий информацию только о шагах диалога X/ с X ]-ой компоненты сильной связности.
Фрагмент ФМ. с ФМ возможно представить в виде ориентированного графа ОФМ(У, и), где У — вершины графа (уникальные имена фрейма или слота) отражающие множество показателей ПО, а и — ребра, связи между вершинами. Тогда определение приоритета внутри компоненты сильной связности С^ с С, сводится к сравнению шагов диалога из множества X ^с элементами У ФМ начиная с фрейма верхнего уровня и до нижнего.
Осуществления операции сравнения на элементах ФМ требует введения операций: п(Е) — получения значения имени фрейма и v(F) — получения значения слота. Также в соответствии с алгоритмом определения приоритета шагов диалога на основе межфреймовых связей (рис. 7) задается множество L содержащее шаги диалога упорядоченных в соответствии с отношением частичного порядка R на основе иерархии ФМ. Иерархия фреймовой модели определяется на основе расстояния d(y ) — числа ребер составляющих кратчайший путь от вершины фрейма верхнего уровня до вершины у Элементы фреймовой модели находятся на одном уровне, если у них одинаковое расстояние. Отношение х Кх. над шагами диалога х,, х.
Имя фрейма: ртб
Имя слога Значение Тип
Номер Integer
Дислокация позиций Integer
Обеспечиваемые КП Frame
РЛС на вооружении Frame
Имя фрейма: РЛС
Имя слота Значение Тип
Название String
Длина волны Integer
Тип антсны String
Сопровождаемые ВО Frame
Имя фрейма: ВО
Имя слота Значение Тип
Номер Integer
Тип String
Скорость Float
ЭПР Float
Рис. 6. Фрагмент ИМ РМ КСА на основе фреймовой модели
Рис. 7. Алгоритм определения приоритета шагов диалога на основе межфреймовых связей
говорит о том что шаг диалога x . находится выше или на одном уровне иерархии с шагом диалога x..
Обход ФМ предлагается осуществить на основе поиска в ширину (breadth-first search, BFS). При поиске в ширину вершины обходятся по уровням, где посещается каждая вершина на определенном уровне прежде чем перейти на следующий. Поиск в ширину требует определения следующих структур данных:
Очередь T — является вспомогательным буфером. В нее временно помещаются обойденные вершины (это необходимо для обхода смежных вершин). В структуре данных типа очередь первый помещенный в нее элемент также извлекается первым (first-in, first-out — FIFO). Для очереди T определены следующие операции: push()—опе-рация вставки нового элемента, pop() — операция удаления нового элемента, | T | — операция получения количества элементов в очереди.
Массив Z — содержащий данные о том, была ли отмечена (пройдена) вершина. Длина Z равна количеству вершин. Каждый элемент массива соответствует одной вершине графа, полученной из ФМ и может принимать два значения:
1 — вершина отмечена (пройдена); 0 — вершина не отмечена.
Рассмотрим, работу алгоритма поэтапно:
1. создание пустого множества Ь . и массива 2 заполненного нулями. До начала обхода все вершины являются неотмеченными;
2. выбор вершины верхнего уровня V, с которой начинается обход.
3. вершина V добавляется в очередь Т и отмечается в массиве 2 как пройденная (2(г) = 1);
4. из очереди Т извлекается вершина и.
5. проведение в цикле сравнения элементов шагов диалога из множества Xс вершиной и. В случае если результат сравнения «истина» — добавление в множество Ь. элемента х} е X
6. по списку смежности графа построенного по ФМ Ьс выбор вершин V смежных с V.
7. Если смежные с V вершины не были раннее отмечены (то есть, если 2(у>) = 0), то они заносятся в очередь Т и отмечаются как пройденные 2(^) = 1.
8. Если в очереди Т находятся какие-либо вершины, то осуществляется переход к п. 4. Когда очередь Т окажется пустой работа алгоритма завершена.
Полученное таким образом множество Ь определяет порядок шагов диалога внутри компоненты сильной связности.
ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ
Проведенные операции выделения компонент сильной связности и расстановка приоритета внутри них позволяют произвести нагрузку весами м> шагов диалога хг е X^ по следующему правилу:
k
ЧX ) = £|Х'\ + ^(X ), X е X,.,
1=1
где к — номер компоненты сильной связности,
Ь. (хг) — функция возвращающая положение элемента хг в упорядоченном множестве Ь. определенном для компоненты сильной связности X/ е X 1.
Применение описанной выше последовательности действий для всех полиадических задач управления позволяет сформировать полное множество взвешенных ориентированных директивных графов диалога ^(Х[, F¡) = [&](Х), F1), ^Х, Р2),..., Gm (хт, )}, где т — количество полиадических задач управления.
Следующий этап работы способа позволяет учесть изменения, вносимые в структуру взвешенного ориентированного директивного графа диалога в зависимости от поступившего запроса на естественно-подобном языке. Последовательность действий, позволяющих учесть данные изменения и сформировать адаптивную структуру диалога представлена на рис. 8.
При получение запроса ЛБР З = (К, У)происходит его предикатно-предметная интерпретация. В структуре запроса выделяются составляющие: К — команда, определяющая какую полиадическую задачу управления намерен выполнить ЛБР и У — множество условий содержащих данные необходимых для её решения.
СтруктурнокомандаЛБР К(а1,а2) = ф(РК (а1),РКг (а2)) представляется в виде функции ф зависящей от двух командных предикатов Рк (а1) и Рк (а2). В командном предикате Рк ^) объектная переменная а1 представляет собой действие на которое направлена команда («рассчитать», «показать», «вызвать» и т.д.), а объектная переменная а2 из командного предиката РКг (а2) полное или одно из сокращённых названий полиадической задачи управления заданных в виде списка синонимов. После получении команды К производится ее интерпретация, и проверка на соответствие условиям применимости ядра продукции ц е и из состава ПФМ. Такая проверка позволяет определить какую полиадическую задачу управления намерен решить ЛБР и выделить соответствующий ей взвешенный ориентированный директивный граф диалога ^(XF¡) . В том случае когда команда не соответствует ни одному условию применимости ядра продукций, генерируется сигнал об отсутствии требуемой команды К.
Множество условий естественно-языкового запроса ЛБР представляет из себя «-местный предикат РУ (у1, у2,..., уп), где в качестве множества объектных переменных У = {у1, у2,..., уп} выступают вводимые ЛБР данные. Каждая объектная переменная у еУ представляется высказыванием на естественно-подобном языке вида: у 1 = ("попятите", "значение"), например «высота 100 м.», «скорость 100 м/с», «112 рлр» и т.д.
Отметим, что в процессе взаимодействия на естественно-подобном языке возможны случаи, когда ЛБР введет некорректные или, вовсе не участвующие в решение данной полиадической задачи управления данные (объектные
Множество взвешенных ориентированных директивных графов диалога С(А', Г) = [С'(А',', /у), (^, ,...,С', (Х[, Р'к)}
Фор м ал и зова н нос
описание структуры запроса ЛБР
КШ>а3)
XI = ¡л„х2,...,.х,1}
Предикатная модель запроса (ПМЗ)
з=(кщ)
Предикатно-предметная интерпретация запроса 3 ЛБР
-"кт^чр^,(«,), л. _(«,))
Выделение условий е ^содержащихся в множестве шагов диалога X
т &у =[сг{ ..,0?)
Проверка по области допустимых значений множества условий
У* =
Формализован пая концептуальная информационная модель РМ КС А
Продукционно-фреймовая модель представления объектов отображения па РМ КСА (ПФМ ПОО)
Формирование сценария диалога но правилу наименьшего значения веса и' шага диалога л\-
У..
Представление условий запроса ЛБР в виде пустого графа 6?{Х**М
где у, еУ„; р-0
Формирование директивною графа диалога адаптивного запросу ЛБР
Х\1Х*<"
Адаптивный сценарий диалоговой процедуры
Рис. 8. Последовательность действий по формированию адаптивной структуры диалога
переменные). Устранение ошибок такого рода требует проведения операции по верификации данных (объектных переменных) поступающих в условии запроса на естественно-подобном языке путем выполнения двух процедур:
1. поиска взаимного соответствия между объектными переменными у,еУ «-местного предиката РУ( у1, у 2,..., уп) и шагами диалога взвешенного ориентированного директивного графа диалога X' = {х1, х2,...,хп};
2. проверки множества условий по области допустимых значений.
Выполнение данных процедур для каждой объектной переменной у,еУ требует введения операций по выделению ее составляющих: «имени понятия» ц(у ) и «значения понятия» v(y,). Отметим, что под понятием P понимается класс сущностей, объединяемых на основе общности структур. Любое понятие характеризуется заданной для него областью допустимых значений и уникальным именем. Имя понятия выполняет роль уникального идентификатора, определяя понятие среди остальных и может быть выражено на естественно-подобном языке в виде слова или словосочетания.
Для осуществления первой процедуры предлагается произвести поиск взаимного соответствия между данными поступившими в условии запроса и шагами диалога на основе сравнения имен понятий п(у) и названий шагов диалога директивного графа диалога х] е X' Если результат операции сравнения принимает значение «истина», тогда данное понятие ассоциируется с шагом диалога. В противном случае принимается решение, что данное понятие не участвует в решение данной полиадической задачи управления. В результате работы данной процедуры выделяется множество входных условий У,и = у. е УI у, с X однозначно соотнесенное с шагами диалога -го директивного графа диалога.
Задачей следующей процедуры является проверка множества входных условий У « на соответствие его допустимого значения. Отметим, что с каждым условием у е У « соотносится один из ранее определенных элементов ФМ с заданной ему областью допустимых значений. Таким образом, для выполнения данной процедуры необходимо проверить удовлетворяют ли поступившие значения условий, множеству ограничений, заданному для соответствующих им значениям слотов фрейма стУ = (С,с2,. .,} в виде набора правил или предикатов. С этой целью определяется функция у (ст^), возвращающая значение «истина» если значение поступившего условия удовлетворяет ограничениям значений слотов заданных в фреймовой модели, и «ложно» в противном случае. Примените данной функцию для каждого входного условия позволяет сформировать множество верифицированных условий запроса ЛБР У п по следующему правилу:
У т = {у 6 У |п|ус¥(о;)}
На следующем этапе построения адаптивного сценария диалоговой процедуры необходимо представить условия запроса ЛБР в виде пустого графа или нуль-графа С ¡0 (X У 1 ", Г). Пустой граф — это регулярный граф степени 0, содержавший вершины ХУ1П образованные по правилу ху = {е X' | ~ у}, где у, е У п, не имеющие связей между собой F = 0.
Формирование директивного графа диалога адаптивного запросу ЛБР предлагается осуществить путем введения операцию вычитания между директивным графом диалога и пустым графом С(X', (X, F). В результате проведения данной операции формируется множество результирующих шагов диалога X = X' \ ХУ|П, и результирующая функция отображения F содержащая те и только те переходы между шагами диалога исходного взвешенного ориентированного директивного графа диалога G'¡ , которые не инцидентны ХУ|П.
Заключение
Проведенная последовательность действий позволяет определить адаптивный сценарий диалога путем расстановки множества результирующих шагов диалога по правилу наименьшего значения веса V. Сформированный таким образом адаптивный сценарий диалога содержит необходимый порядок запросов со стороны АРМ КСА к ЛБР с целью получения данных, недостающих для решения требуемой полиадической задачи управления. В сценарии построенном по такому принципу каждый последующий шаг диалога уточняет предыдущий и является основой построения диалоговой системы взаимодействия между ЛБР и АРМ КСА.
Литература
1. Фененко А. В. Концепция «быстрого глобального удара» в контексте развития военной стратегии США // Вестник Московского университета. Серия 25. Международные отношения и мировая политика. 2016. № 4. С. 18-50.
2. Попов И. М. Хамзатов М. М. Война будущего: концептуальные основы и практические выводы. Очерки стратегической мысли. М.: Кучково поле, 2016. 832 с.
3. Макаров К. В., Ченцов А. Е. Крылатые ракеты противника — фактор изменения в соотношении сил воюющих сторон // Военная мысль. 2017. № 10. С. 52-57.
4. Бориско С.Н., Горемыкин С. А. Анализ состояния воздушно-космических сил России. Перспективы развития // Военная мысль. 2019. № 1. С. 25-37.
5. Фисенко Н. А. Анализ влияния тенденций развития средств воздушного нападения противника, форм и способов их боевого применения на живучесть базирования авиации // Воздушно-космические силы. Теория и практика. 2017. № 3. С. 32-38.
6. С.В. Суровикин, Ю. В. Кулешов. Особенности организации управления межвидовой группировкой войск (сил) в интересах комплексной борьбы с противником // Военная мысль.2017. № 8. С. 5-18.
7. Морозов П. А., Круталевич Ю. А., Аношин Р. И., ЗюзинаА. Д. Одно из направлений сокращения времени принятия решения оператором автоматизированного рабочего места комплекса средств
автоматизации на основе формализованной концептуальной модели воздушной обстановки // Международная научно-практическая конференция «Путь в науку 2018» Ярославль, 2018. С 223-235.
8. Посевкин Р. В. Применение семантической модели базы данных при реализации естественно-языкового пользовательского интерфейса // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2018. Т. 18. № 2. С. 262-267.
9. Морозов П. А., ЗюзинаА.В., Круталевич Ю. А., Аношин Р.И, Способ сокращения работного времени комплекса средств автоматизации на основе применения запросов на естественно-подобном языке // Радиотехника. 2020. № 3 С. 5-15.
10. Патент РФ 2737598. Способ формирования оперативной информации на основе формализованной концептуальной модели предметной области / Морозов П. А., Аношин Р. И., Круталевич Ю. А., Зюзина А. Д. Заявл. 04.02.2020. Опубл. 1.12.2020. Бюл.№ 11. 3 с.
11. Посевкин Р.В., Бессмертный И. А. Естественно-языковой пользовательский интерфейс диалоговой системы // Программные продукты и системы. 2016. № 3. С. 5-9.
12. Барышникова Н.Ю. Обработка запросов на естественно-подобном языке на основе семантических сетей и шаблонов // Вестник АГТУ Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2016. № 4. С. 36-45.
13. Попов Э. В., Ляшенко Е.Н. Онтологическая модель представления знаний в интеллектуальной системе управления процессами ликвидации последствий чрезвычайных ситуаций природного характера // Вестник Херсонского национального технического уни-верситета.2017. № 2 (61) С. 218-227.
14. Попов Э. В. Общение с компьютером на естественном языке. М.: ЛЕНАНД,2021. 360 с.
15. Говоритель В. В. Развитие средств информационного обеспечения деятельности оператора автоматизированных и информационных систем военного назначения // Научно-методический сборник Международной военно-научной конференции. Тверь, 2017. С 133-141.
16. Морозов П. А. Способ формализации концептуальной информационной модели рабочего места комплекса средств автоматизации военного назначения // Радиотехника. 2020. № 3. С. 16-27.
17. Мисевич П. В., Ермилов А. Э. Инструментальная система построения ситуационного описания в форме иерархической сети фреймов // Материалы XVI Всероссийской научной конференции «нейрокомпьютеры и их применение» (Москва, 13 марта 2018 г.). Москва, 2018. С. 37.
18. Шеланков О.Е., Мясин П.Ю., Андосов А.И., Кривцов П. А. Особенности применения логического и алгебраического подходов к формированию сценариев на основе сетей событийных фреймов // Радиопромышленность. 2017. № 1. С. 119-123.
19. Саркисян К. Р. Модель знаний системы поддержки принятия решений для оценки наукоемких проектов // Материалы ХХ1-ХХП Международной научно-практической конференции. Новосибирск, 2018. С12-16.
20. ЮринаН.Н., Волошина О. В., ТошкинаА. А. Искусственный интеллект: основные задачи и методы // Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Информационные технолоогии в Экономике и управлении» (Махачкала, 11-12 ноября 2020 г.). Махачкала, 2020. С142-146.
METHODOLOGY OF FORMATION OF ADAPTIVE DIALOGUE SCENARIO WHEN SOLVING AUTOMATED CONTROL TASKS AT THE WORKPLACE OF A COMPLEX OF AUTOMATION MEANS FOR MILITARY PURPOSE
ALEXEY V. ZYUZIN
Yaroslavl, Russia, aleksey.zyuzin@mail.ru
VICTOR A. KURCHIDIS
Yaroslavl, Russia, idahmer2@yandex.ru
PAVEL A. MOROZOV
Yaroslavl, Russia, mpa24@mail.ru
ROMAN I. ANOSHIN
Yaroslavl, Russia, roman88an@gmail.com
KEYWORDS: management efficiency; management tasks; natural-language interaction; production-frame model; dialogue step; dialogue graph.
ABSTRACT
The analysis shows that in the period of immediate threat of aggression and, especially in wartime, there is a need to improve the effectiveness of the management of troops, by reducing the working time of the combat calculation of the control body when solving polyadic management tasks. One of the most preferred ways to reduce the working time of the combat crew of the control body is to use a dialog mode of interaction between the persons of the combat crew and the automated workplace of the automation complex based on the use of queries in a natural-like language. One of the elements necessary for the organization of such interaction, which allows you to take into account the sequence of steps of the dialogue, depending on the needs of the combat crew, is an adaptive dialogue scenario. The dialog structure is represented as a set of weighted directed dialog graphs. This formalization allows you to take into account the sequence of data input when solving management problems by highlighting the components of strong connectivity and deter-
mining the order of dialogue steps within them based on the relationships of inter-frame relationships. In order to take into account changes made to the structure of the weighted oriented Directive graph of the dialog, depending on the received request in a natural-like language, the structural components of the command and a set of conditions are highlighted in the request of the combat crew members. The set of conditions after predicate-subject interpretation and checking for correctness of the value is represented as an empty graph. The subtraction operation between the weighted oriented Directive graph of the dialog and the empty graph allows you to generate a set of resulting dialog steps and determine the transition function between them. Placing the dialog steps in ascending order of priority, determined on the basis of a weighted oriented Directive graph, forms an adaptive dialog scenario.
REFERENCES
1. Fenenko A. V. The concept of a "rapid global strike" in the context of the development of the US military strategy. Vestnik of Moscow University. Series 25. International relations and world politics. 2016. No. 4. Pp. 18-50. (In Rus)
2. Popov I. M., Khamzatov M. M. Vojna buduschego: konceptual'nye osnovy i prakticheskie vyvody. Ocherki strategicheskoj mysli [The War of the future: conceptual foundations and practical conclusions. Essays of strategic thought]. Moscow: Kuchkovo field, 2016. 832 p. (In Rus)
3. Makarov K. V., Chentsov A. E. Enemy cruise missiles-a factor of change in the ratio of forces of the warring parties. Military thought. 2017. No. 10. Pp. 52-57. (In Rus)
4. Borisko S.N., Goremykin S.A. Analysis of the state of the Russian aerospace forces. Development prospects. Military thought. 2019. No. 1. Pp. 25-37. (In Rus)
5. Fisenko N. A. Analysis of the influence of trends in the development of enemy air attack means, forms and methods of their combat use on the survivability of aviation bases. Aerospace forces. Theory and practice. 2017. No. 3. Pp. 32-38. (In Rus)
6. Surovikin S. V., Kuleshov Yu. V. Features of the organization of management of an interspecific grouping of troops (forces) in the interests of a comprehensive fight against the enemy. Military thought. 2017. No. 8. Pp. 5-18. (In Rus)
7. Morozov P. A., Krutalevich Yu. A., Anoshin R. I ., Zyuzina A. D. One of the directions of reducing the time of decision-making by the operator of an automated workplace of a complex of automation tools based on a formalized conceptual model of the air situation. International scientific and practical conference "The way to Science 2018". Yaroslavl, 2018. Pp. 223-235. (In Rus)
8. Posevkin R. V. Application of the semantic model of the database in the implementation of the natural language user interface. Scientific and Technical Bulletin of Information Technologies, Mechanics and Optics. 2018. Vol. 18. No. 2. Pp. 262-267. (In Rus)
9. Morozov P. A., Zyuzina A. V., Krutalevich Yu. A., Anoshin R. I., A method for reducing the working time of a complex of automation tools based on the use of queries in a natural-like language. Radiotehnika. 2020. No. 3. Pp. 5-15. (In Rus)
10. Patent RF 2737598. Sposob formirovaniya operativnoj informacii na osnove formalizovannoj konceptual'noj modeli predmetnoj oblasti [A method for forming operational information on the basis of a formalized conceptual model of the subject area]. Morozov P. A., Anoshin R. I., Krutalevich Yu. A., Zyuzina A. D. Application 04.02.2020. Publ. 1.12.2020. Byul. No. 11. 3 p. (In Rus)
11. Posevkin R.V., Bessmertny I. A. Natural-language user interface of the dialog system. Programmnye produkty i sistemy. 2016. No. 3. Pp. 5-9. (In Rus)
12. Baryshnikova N. Yu. Processing of requests in a natural-like language based on semantic networks and templates. Vestnik of Astrakhan state technical university. Series: Management, Computer engineering and Computer Science. 2016. No. 4. Pp. 36-45. (In Rus)
13. Popov E. V., Lyashenko E. N. Ontological model of knowledge representation in the intellectual management system of processes of elimination of consequences of emergency situations of natural character. Bulletin of the Kherson National Technical University. 2017. No. 2 (61). Pp. 218-227. (In Rus)
14. Popov E. V. Obschenie s komp'yuterom na estestvennom yazyke [Communication with a computer in a natural language]. Moscow: LENAND, 2021. 360 p. (In Rus)
15. Govoritel V. V. Development of information support tools for the operator of automated and information systems for military purposes. Scientific and methodological collection of the International Military-Scientific Conference. Tver, 2017. Pp. 133-141. (In Rus)
16. Morozov P. A. The method of formalization of the conceptual information model of the workplace of the complex of automation tools for military purposes. Radiotehnika. 2020. No. 3. Pp. 16-27. (In Rus)
17. Misevich P. V., Ermilov A. E. Tooling system build situational descriptions in the form of a hierarchical network of frames. Proceedings of the XVI all-Russian scientific conference "Neurocomputers and their application", Moscow, March 13,2018. Moscow, 2018. P. 37. (In Rus)
18. Shelankov O. E., P.Y. Massine, Andosov I. A., Krivtsov A. P. features of the application of logical and algebraic approaches to the development of scenarios based on networks of event frames. Radiopromyshlennost' [Radio industry]. 2017. No. 1. Pp. 119-123. (In Rus)
19. Sarkisyan K. R. Model of knowledge of the decision support system for evaluating high-tech projects. Proceedings of the XXI-XXII International Scientific and Practical Conference. Novosibirsk, 2018. Pp. 12-16. (In Rus)
20. Yurina N. N., Voloshin, O. V., Toskin A. A. Artificial intelligence: basic problems and methods. Proceedings of the IV all-Russian scientific-practical conference (with international participation) "Information tehnoloogia in Economics and management", Makhachkala, November 11-12, 2020. Makhachkala, 2020. Pp. 142-146. (In Rus)
INFORMATION ABOUT AUTHOR:
Zyuzin A.V., PhD., full professor, Head of the Yaroslavl higher military school of air defense;
Kurchidis V.A., PhD., Full Professor, professor of the Yaroslavl higher military school of air defense;
Morozov P.A., PhD, Docent, Doctoral candidate of the Yaroslavl higher military school of air defense;
Anoshin R.A., Postgraduate of the Yaroslavl higher military school of air defense.
For citation: Zyuzin A.V., Kurchidis V.A., Morozov P.A., Anoshin R.A. Methodology of formation of adaptive dialogue scenario when solving automated control tasks at the workplace of a complex of automation means for military purpose. H&ES Research. 2021. Vol. 13. No. 3. Pp. 36-47. Doi: 10.36724/2409-5419-2021-13-3-36-47 (In Rus)
