Научная статья на тему 'Моделирование параллельных процессов в экспертных системах для оперативного диспетчерского управления'

Моделирование параллельных процессов в экспертных системах для оперативного диспетчерского управления Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
264
52
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Моделирование параллельных процессов в экспертных системах для оперативного диспетчерского управления»

Доц. О.Е. Фомичева, к.т.н., А.М. Зотов

Моделирование параллельных процессов в экспертных системах для оперативного диспетчерского управления

Описание параллельных процессов в реальном масштабе времени - современная информационная технология, широко используемая в различных прикладных областях. Такие задачи, как контроль и управление технологическими процессами на атомных электростанциях и других технологических производствах, интеллектуальные системы управления транспортными средствами, системы управления воздушным движением, телевидение, экспертные системы оперативно-диспетчерского управления, системы мультимедиа, моделирование в реальном масштабе времени различных производственных ситуаций, медицинские системы (например, постоянный контроль за состоянием больного), компьютерные сети, операционные системы, базы данных, военные комплексы и многие другие так или иначе связаны с интерпретацией реально-временных параллельных процессов. В частности, многие критические к безопасности системы и подсистемы компьютера используют схемы параллельных вычислений в реальном масштабе времени. Несомненно, технология параллельных процессов в реальном масштабе времени становится все более важной и необходимой, так как с развитием компьютерной технологии, сети Шете^ все большее количество различных систем в мире нуждается в ее использовании [1,3,14].

Стратегические направления для исследования параллельных процессов в реальном масштабе времени вовлекают новые типы динамических систем, включая открытые системы, глобально распределенные системы и системы мультимедиа информации. В настоящее время являются актуальными исследования в области

разработки научных теорий, гарантирующих эффективность функционирования, а также обеспечивающих тестирование надежности проектируемых систем.

Повышение требований к безопасности функционирования, экономической эффективности, учет особенностей и ограничений исследуемой предметной области требуют создания адекватной модели системы для всестороннего анализа и моделирования реальных событий на стадии проектирования.

В настоящее время в связи с необходимостью решения производственных задач на качественно новом уровне, а также с увеличением мощностей вычислительной техники исследуются и широко применяются экспертные системы реального времени, в частности оперативного диспетчерского управления (ОДУ) [5]. Так как в случае трудно формализуемых задач, - а именно такие задачи чаще всего возникают в оперативнодиспетчерском управлении во многих предметных областях (горное дело, атомная энергетика, химическое производство и т.д.), -процедура принятия оптимальных решений обычно недостаточно реализована. Поэтому правильному принятию решений может способствовать использование технологии экспертных систем, позволяющей концентрировать, интерпретировать, использовать знания специалистов в некоторой предметной области. При этом необходимо учитывать, что на промышленном предприятии, шахте или другом объекте, как правило, параллельно функционируют несколько производственных процессов одновременно, следовательно, в современной экспертной системе реального времени необходимо использовать механизм логической параллельной обра-

ботки базы знаний, в частности древовидной структуры. В данном случае база знаний представляет собой совокупность деревьев анализа ситуаций (ДАС), которые являются бинарными, содержат условия в узлах и временные задержки на ветвях [12].

В качестве объекта диспетчерского управления рассмотрим шахту с множеством одновременно протекающих процессов, за состоянием которых необходим постоянный контроль их состояния (возможные сбои, неполадки в работе и т.д.) в системах вентиляции, водоотлива, электроснабжения, безопасности жизнедеятельности, управления работой комбайнов и конвейеров, калориферных установок. Поэтому целесообразно использовать экспертную систему, в которой параллельно обрабатываются несколько ДАС, идентифицирующих состояние конкретного процесса на шахте.

В ходе работ по созданию ЭС ОДУ сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов:

• идентификацию;

• концептуализацию;

• формализацию;

• выполнение;

• тестирование;

• опытную эксплуатацию [8].

В процессе проектирования экспертной системы ОДУ с параллельными процессами (ДАС) необходимо провести тщательную верификацию и анализ правильности работы всех параллельных ДАС с целью выявления возможных логических ошибок в базе знаний и проверки правильности работы как каждого процесса в отдельности, так и всех процессов в целом. Одним из путей решения данной задачи является использование средств и методов моделирования, которые необходимо

применить на этапе формализации, с помощью которых можно выявить возможные ошибки на ранних стадиях проектирования (идентификация, концептуализация, формализация) экспертной системы ОДУ, собрать статистику о работе ДАС для ее дальнейшей обработки и анализа в лабораторных условиях. К тому же моделирование помогает лучше понять логику работы параллельных ДАС, что также может предотвратить разработчика экспертной системы от ошибок.

Из существующих методов моделирования и анализа параллельных процессов, которые могли бы быть применены к решению задачи моделирования параллельных ДАС, можно выделить следующие:

♦ алгебраические;

♦ язык взаимодействующих процессов;

♦ графовые;

♦ сети Петри.

Из этих методов следует выделить аппарат сетей Петри, как наиболее подходящий для решения данной задачи [2,9,10,13]. Этот метод, по сравнению с другими, имеет следующие преимущества:

1) теория сетей Петри специально разрабатывалась для возможности моделирования и анализа параллельных процессов;

2) дерево знаний - это бинарное дерево, которое может быть легко представлено в виде сети Петри;

3) сети Петри легко кодируются в процессе программной реализации;

4) являются наглядной формой представления моделей деревьев знаний для их моделирования и анализа.

Простое представление ДАС сетью Петри основано на двух основополагающих понятиях: события и условия. События - это действия, имеющие место в ДАС. Возникновением событий управляет состояние ДАС. Состояние ДАС может быть описано множеством условий. Условие - есть предикат или логическое описание состояния ДАС. Условие может

принимать либо значение «истина», либо значение «ложь». Для того чтобы событие произошло, необходимо выполнение соответствующих условий. Эти условия называются

106

вение события может вызвать нарушение предусловий и может привести к выполнению других условий, постусловий. Такое представление ДАС легко моделировать сетью Петри. В сети Петри условия моделируются позициями, события - переходами. При этом входы перехода - предусловиями соответствующего события; выход - постусловиями. Возникновение события равносильно запуску соответствующего перехода. Выполнение условия представляется фишкой в позиции, соответствующей этому условию. Запуск перехода происходит разрешающими фишками, представляющими выполнение предусловий, и образует новые фишки, которые представляют выполнение постусловий.

Сеть Петри на рис.1. иллюстрирует представление ДАС в виде сети Петри, здесь каждый узел дерева знаний, содержащий условие, изображается в виде перехода сети Петри, содержащего такие же условия, как и ДАС. Позиции сети Петри, как отмечалось выше, характеризуют состояния ДАС. При этом состояния сети Петри могут-быть трех типов:

♦ начальные (характеризуют начальное состояние ДАС). Из такого состояния есть только выходы, но нет входов;

♦ промежуточные (характери-

таких состояниях есть и выходы, и входы;

♦ терминальные (характеризуют конечные состояния). Для ДАС конечными состояниями являются выводы (заключения), которые характеризуют состояние системы, анализируемое с помощью ДАС. В таких состояниях есть только входы.

Промежуточные позиции сети Петри, в которых находится маркер, характеризуют текущее состояние ДАС. При этом позициям и переходам сети Петри могут быть поставлены временные задержки, характеризующие реальную ситуацию. Как уже кратко упоминалось выше, процесс моделирования ДАС сетью Петри заключается в продвижении маркера из состояния сети в состояния через переходы по определенным правилам [2,9,13]. При срабатывании перехода, то есть при прохождении маркера через него, происходит инициализация одной из функций, которая задается заранее, определяя путь дальнейшего продвижения маркера по сети. Если результатом выполнения функции является значение «истина», то маркер перемещается по сети в состояние (позицию), соответствующее состоянию «истина», в противном случае маркер попадет в состояние (позицию), которому соответствует условие «ложь».

В простейшем случае процесс моделирования продолжается, пока

ГИАБ 1 і 19992

не будет достигнуто одно из терминальных состояний (позиций). После чего процесс моделирования можно повторить.

Выше был описан метод представления и моделирования ДАС на сети Петри. Но главной особенностью сети Петри является параллелизм, то есть в модели сети Петри два разрешенных невзаимодействующих события могут происходить независимо друг от друга. Применительно к моделированию параллельных ДАС - это означает, что сеть Петри может моделировать одновременно (параллельно) несколько ДАС, которые представляются в виде одной большой сети Петри, которая состоит из нескольких, параллельно функционирующих подсетей, причем каждая подсеть является моделью одного ДАС. Вследствие этого сеть Петри позволяет моделировать несколько ДАС одновременно. Общая модель нескольких параллельно функционирующих ДАС, представленная на сети Петри, изображена на рис.2. Таким образом, процесс моделирования нескольких параллельных ДАС заключается в параллельном срабатывании переходов в сети Петри при перемещении маркеров по сети. Перемещение каждого маркера (они перемещаются также параллельно) в сети характеризует изменение состояний в ДАС. Определенный маркер характеризует состояние определенного

гут вводиться специальные позиции и переходы (на рис.2 это переход MAIN DELAY и переход END) для определенных целей, таких как установление времени моделирования, количества циклов моделирования каждого ДАС и так далее.

Таким образом, предложенный выше метод моделирования параллельных ДАС на основе аппарата сетей Петри позволяет избежать на начальных этапах разработки ЭС ОДУ возможности появления логических и других ошибок, а также глубже понять работу параллельно функционирующих деревьев знаний, что также способствует качественному построению ЭС ОДУ.

На основе данного метода можно построить мощное инструментальное средство моделирования параллельных деревьев знаний ОДУ. Некоторые основные характеристики, которыми может обладать такое инструментальное средство, приведены ниже:

♦ возможность быстрого создания модели параллельных ДАС;

♦ способность моделирования и анализа созданной модели с возможностью задания различных функций в переходах сети, а также вводом различных параметров, которыми характеризуется объект диспетчерского наблюдения;

♦ возможность просмотра процесса моделирования по шагам;

♦ возможность сбора стати-

стической информации в процессе моделирования (количество срабатываний различных переходов, изменения временных параметров модели, к каким заключениям (попаданиям в терминальные переходы) приходила сеть в процессе моделирования).

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Мамонтов Ю.А. Параллельные вычислительные системы и процессы. -М. ,1991.

2. Кузьмук.В.В. Моделирование параллельных процессов с использование аппаратных сетей Петри. -М.,1988.

3. Д.Ивенс. Системы параллельной обработки. -М., 1985.

4. Кулагин В.П. Анализ параллельных процессов на основе сетевых моделей. -М., 1991.

5. Башлыков А.А. Экспертная система поддержки принятия решения в энергетике. -М., 1994.

6. Гаврилова Т.А.Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. -М., 1992.

7. Искусственный интеллект. Справочник. Под ред. Поспелова. Т.1,2 - М., 1995.

8. Попов Э.В. Статические и динамические экспертные системы. -М., 1996.

9. Котов В.Е. Сети Петри. -М, 1984.

10. I.Lee. A Process Algebraic Approach to the Specification and Analysis parallel processes of Real-time systems. IEEE Proceedings ,143,March 1995.

11. С. Bellettini, M. Felder, and

M. Pezze. A tools for timing analysis .Technical report , Politecnico di Milannnno,March 1993.IPTES Doc.id :iptes-pdm 41-v10.

12. Фомичева О.Е, Федунец Н.И. Knowledge representation on the base of a situation analysis tree.Proceedings of the International Conf. on Engineering Design, ICED’93, Hague, Netherlands, Royal Inst. Of Engen.., 1993, Vol.2, pp. 1132-1136.

13. J.L.Peterson, Petri Net Theory and the Modeling of Systems . Prentice-Hall ,N.J.,1981.

14. Lee, Y.-H. and Krishna, C. M. 1993. Readings in Real -Time Systems. IEEE Computer Society .

© О.Е. Фомичева, А.М. Зотов

.6661 f1 I 3VHJ Г____________________

901

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.