CC BY
25
НЕЙРОСЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА РЕАЛИЗАЦИИ ЦЕЛЕВЫХ СТРОИТЕЛЬНЫХ
ПРОГРАММ
NEUROSEMANTIC MODEL OF FORECASTING IMPLEMENTATION PROCESS OF TARGET BUILDING
PROGRAMS
Е.Н. Куликова, А.В. Азарова, А.И. Зинков
E.N. Kulikova, A.V. Azarova, A.I. Zinkov
МГСУ
Рассмотрены этапы построения структурной модели целевой строительной программы и ее представление в виде ассоциативной нейронной сети. Приведен алгоритм работы нейронной сети и сформированы критерии оценки выходных состояний.
The stages of constructing of the structural pattern of the target building program and its representation by the way of associative neuronet are reviewed. The algorithm of operation of a neuronet is reduced and the estimation criteria of output states are formed.
В настоящее время нейросетевые технологии нашли широкое применение в различных областях человеческой деятельности. Использование нейронных сетей в сочетании с методами семантического моделирования позволяет решать ряд трудноформализуемых проблем, к которым относится и проблема прогнозирования процесса реализации целевых строительных программ (ЦСП).
Целевые программы представляют собой систему взаимоувязанных элементов -мероприятий, реализация которых направлена на достижение определенных целей. ЦСП обладают рядом особенностей, к которым относятся интегрированность проблемной области и необходимость оперирования нечеткими данными на стадии макропроектирования. Важно отметить, что ЦСП (особенно федерального уровня) уникальны и не существует стандартов их проектирования.
Проблема моделирования реализации ЦСП заключается в определении достижимости целей при возникновении тех или иных внешних ситуаций. ЦСП как система состоит из следующих элементов: мероприятия - действия, которые необходимо выполнить над объектами проблемной области, цели - изменение состояния объектов проблемной области, внешние факторы - явления, процессы вне проблемной области ЦСП, оказывающие влияние на реализацию мероприятий программы.
Построение нейросемантической модели процесса реализации ЦСП включает построение структуры программы, представление ее в виде нейронной сети и на основе анализа выходных состояний нейронов оценка достижимости целей ЦСП [2].
Так как на этапе макропроектирования ЦСП информация носит качественный характер и представлена в текстовой форме (в виде перечня целей и мероприятий,
4/2010
ВЕСТНИК
МГСУ
созданного экспертами), то для построения структурной модели необходимо использование методов семантического моделирования, в частности, когнитивных карт [1]. Между элементами ЦСП устанавливаются положительные (например, выполнение мероприятия способствует достижению цели или реализации другого мероприятия) и отрицательные (например, появление внешнего фактора препятствует выполнению мероприятия) связи. Когнитивная карта представляется матрицей смежности графа, элементы которой принимают значения ±1 при наличии связи, 0 -при ее отсутствии.
При переходе к нейронной сети данная матрица становится матрицей синаптических весов. Используются экстраполирующие нейронные сети, являющиеся разновидностью моделей ассоциативной памяти (однослойные с обратными связями -сети Хопфилда) [3]. В отличие от многослойных сетей в модели Хопфилда все нейроны одновременно являются и входными, и скрытыми, и выходными. Роль входа выполняет начальная конфигурация активности нейронов, а выхода - конечная стационарная конфигурация их активностей. Каждый нейрон основного слоя вычисляет взвешенную сумму своих входов, формируя сигнал, который затем с помощью функции активации преобразуется в выходной сигнал.
На вход сети поступает входной образ А=[а1, а2,..., ап], у которого к компонент (составляющих множество Як) известны точно, а остальные не определены.
и представляет собой множество внешних факторов, для которых нужно получить прогноз реализации ЦСП. При исследовании выполняемой ЦСП в множество Як должны быть включены уже реализованные мероприятия.
Входной вектор А=[а1, а2,..., ап] для всех г=(1, п) вычисляется по формуле:
В процессе функционирования сеть реконструирует недостающие компоненты по следующему алгоритму:
1. начальная инициализация нейронов сети
Элементы множества Як являются входными данными для нейросети
(1)
(2)
2. вычисление новых состояний нейронов для всех 1 ^ Кк происходит по формуле
п
где/- ступенчатая функция активации, принимающая значения +1;
(4)
при х=0 состояние нейрона не меняется,
Wij - вес синаптической связи нейрона г с нейроном j.
шаг два выполняется до тех пор, пока сеть не достигнет устойчивого
1 m+1 1Ш
состояния, то есть все Ь1 = Ь1 .
Анализ выходных состояний нейронов включает:
- анализ достижимости целей - выходные состояния нейронов, соответствующих целям ЦСП должны быть положительными;
- анализ выполнимости мероприятий - выходные состояния нейронов, соответствующих мероприятиям могут быть как положительными, что означает, что смоделированная входная ситуация положительно влияет на выполнение данного мероприятия, и отрицательными, что означает, что при смоделированной ситуации данное мероприятие не будет выполнено. Отметим, что наличие отрицательных состояний у элементов множества мероприятий при положительных состояниях всех элементов множества целей говорит о возможности исключения мероприятия из программы.
Система показателей приведена в таблице 1 и используется как для оценки отдельно взятой программы, так и для сравнительного анализа различных вариантов программы.
Система показателей
_Таблица 1
№ Название показателя Формула
1 Общий коэффициент достижимости целей 2М-1 X к? KGPS г=1 ^ 2ГН
2 Общий коэффициент недостижимости целей 2и-1 KGNG ;=1 ^ " 2И-1
3 Общий коэффициент свободы целей V £ II £
В таблице 1 доля положительных, отрицательных и свободных целей для отдельной комбинации внешних факторов обозначены соответственно kp , kp ,
^Х, множество всевозможных комбинаций внешних факторов обозначено V .
Исходя из того, что эффективная реализация целевой строительной программы означает достижение всех поставленных в программе целей, то наиболее важными показателями при оценке целевой программы являются коэффициент достижимости целей и коэффициент свободы целей. Причем в случае высокого значения коэффициента свободы целей необходимо модифицировать множество внешних факторов, так как данная ситуация означает, что система мероприятий и целей не зависит от внешних воздействий.
4/2010 М1 ВЕСТНИК
Корректировка модели при получении неудовлетворительных результатов выполняется посредством добавления в систему новых элементов, оказывающих положительное влияние на проблемные элементы, тем самым «укрепляя» их и требует обязательного участия эксперта, так как только человек может решить вопрос о добавлении элементов и их связей. Формально, корректировка должна продолжаться до тех пор, пока в результате итерационного процесса выходные значения элементов множества целей не станут положительными для произвольного множества Rk.
Нейросемантический метод моделирования ЦСП предоставляет широкие возможности для создателей программы на стадии ее макропроектирования при формировании множества целей и мероприятий, а для заказчиков ЦСП (как государственных, так и частных) - возможность сравнительного анализа вариантов в рамках конкурсного отбора.
Литература
1. Kosco B. Fuzzy cognitive maps// International journal of Man-Machine Studies.- 1986.-Vol. 24.- P. 65-75
2. Куликова E.H. Нейросемантический метод автоматизированного проектирования целевых строительных программ /В кн. «Системотехника» под. ред. Гусакова А.А., М.: Фонд «Новое тысячелетие», 2002.- С.653-671
3. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М., Мир, 1992.
Literature
1. Kosco B. Fuzzy cognitive maps//International journal of Man-Machine STUDIES. - 1986.-Vol. 24. P. 65-75
2. Kulikova E.N. Neurosemantic method of automated design of target building programs / "Systems engineering" ed. Gusakov A.A., M: Fund «New millenium», 2002. - C.653-671
3. Уоссермен Ф. The neurocomputer technics. M, the World, 1992.
Ключевые слова: моделирование, математические модели, проектирование, иерархия.
Keywords: simulation, mathematical models, design, hierarchy.
E-mail автора: volkov@mgsu.ru
Рецензент: д.т.н., проф. Волков А.А.
