CC BY
48
внесении изменении в сгенерированным программный код.
При повторной генерации теряется та часть программного кода и изменения шаблонов, которые была написана разработчиком вручную
БИБЛИОГРАФИЯ 4.
1. David, S. Frankel. Model Driven Architecture: Applying MDA to Enterprise 5. Computing. Willey publishing Inc.: Indianapolis Indiana USA, 2003.
2. Статистика раковых заболеваний. // Ассоциация специалистов восста- 6. новительной медицины: http://www.asvomed.ru/php/content.php?i
d = 3020.
3. Черкашин, Е.А., Федоров, Р.К., Бычков, И.В., Парамонов, В.В. Автоматизация синтеза ядра информационной системы с использованием UML — описания //
Вычислительные технологии, Т. 10, Специальный выпуск: Труды IX рабочего совещания по электронным публикациям (El-Pub 2004) Новосибирск, 23-25 сентября 2004 г. - Новосибирск: Институт вычислительных технологий СО РАН, 2005 г., С. 114-121.
Буч, Г., Рамбо, Дж., Джекобсон, А. UML. Руководство пользователя. М.:ДМК, 2001.423 с.
Jos Warmer, Anneke Kleppe. Object Constraint Language, The: Getting Your Models Ready for MDA, Second Edition. Addison Wesley, 2003, 240 p. Парамонов, В.В. Многоступенчатая система синтеза программного кода на основе платформо-независимой модели. Труды XII Байкальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении", Часть II, Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2007,С. 177-183.
Массель А.Г., Аршинский В.Л.
УДК 324.12-18
ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЛЯ СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА ПРОБЛЕМЫ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ
Введение. В Институте систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН ведутся комплексные исследования, важную роль в которых играют исследования проблемы энергетической безопасности (ЭБ). Проведение последних в настоящее время базируется на совместном использовании базовых математических моделей, комплексов программ и баз данных, разработанных для исследования отдельных систем энергетики, с целью применения их для исследования направлений развития топливно-энергетического комплекса (ТЭК) в целом с позиций ЭБ. Энергетическая безопасность рассматривается как часть национальной безопасности, а именно как защищенность граждан, общества, государства,
экономики от угроз дефицита в обеспечении их обоснованных потребностей топливно-энергетическими ресурсами приемлемого качества [1]. В этих исследованиях выявлены и систематизированы неблагоприятные события, получившие название «угроз» энергетической безопасности: техногенные, экономические, природные, социально-политические, а также вызванные несовершенством управления (управленческо-правовые). В то же время сложность и плохая формализуемость проблемы, высокая роль экспертов, необходимость оперативного реагирования на возможные чрезвычайные ситуации (ЧС), выработки рекомендаций по превентивным мероприятия, направленным на предотвращение ЧС,
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
требуют создания новых подходов и методов как самих исследований, так и инструментальных средств их проведения, основанных на применении современных информационных технологий. В статье [2] были рассмотрены возможности использования при исследовании проблемы ЭБ методов ситуационного анализа. В данной статье детализируются предложенные этапы проектирования когнитивных карт.
Основные понятия и определения. Основываясь на анализе используемых в этой области понятий и определений, будем понимать под ситуацией совокупность обстоятельств, определяющих внутреннее состояние объекта или системы, и обстоятельств, определяющих состояние окружающей среды по отношению к данному объекту или системе. Первые описываются параметрами, характеризующими состояние системы, вторые — условиями окружающей среды или существенными факторами, влияющими на развитие системы. Задачей ситуационного анализа является выявление параметров и существенных факторов, или «обстоятельств», определяющих ситуацию, взаимосвязей между факторами и степени их взаимовлияния. Тогда ситуационное моделирование заключается в моделировании ситуаций и перехода из одной ситуации в другую.
При исследовании проблемы энергетической безопасности традиционно используется понятие ситуации, более того, выделяются нормальные и анормальные ситуации, последние, как правило, называют чрезвычайными ситуациями. Нахождение системы в той или иной ситуации определяется значениями индикаторов энергетической безопасности. Условия внешней среды определяются угрозами энергетической безопасности.
Угрозы энергетической безопасности, в свою очередь, можно разделить на несколько видов, а именно, выделяют 6 видов угроз:
1. Социально-политические. Социально-политические угрозы включают в себя межрегиональные противоречия, социальную напряженность, региональный сепаратизм.
2. Экономические. К ним относятся такие угрозы, как дефицит инвестиционных ресурсов, высокий уровень энергоемкости экономики России, финансовая дестабилизация экономики.
3. Внешнеэкономические и внешнеполитические. Характеризуют зависимость экспорта топливно-энергетических ресурсов от отношений с иностранными государствами,
зависимость от импорта энергетического оборудования и материалов, зависимость энергообеспечения некоторых пограничных областей.
4. Несовершенство управления. Под несовершенством управления подразумевают ошибки в реализации экономической и социальной политики, низкий уровень регулирования работы естественных монополий, слабость государственного регулирования и контроля в сфере энергоснабжения.
5. Техногенные. Техногенные угрозы это -старение основных фондов; аварии, взрывы, пожары, особенно при высокой концентрации объектов ТЭК на ограниченной территории; аварии, взрывы, пожары в других отраслях.
6. Природные. Под ними подразумевают такие угрозы, как стихийные бедствия, в том числе усиленные или инициированные деятельностью человека; аномальные проявления нормальных природных процессов [3].
Представляется, что в современных условиях, когда стала актуальной угроза терроризма, следует выделять эту угрозу отдельно. Под угрозой террористических действий предлагается понимать действия, направленные на вывод из строя оборудования, причинение вреда энергетическим и промышленным комплексам, коммуникациям, а также действия, направленные против населения, которые могут привести к росту социальной напряженности либо отрицательно повлиять на надежность функционирования энергетических объектов.
Индикаторы энергетической безопасности. Экспертно выделены 9 важнейших индикаторов ЭБ, распределенных по блокам самообеспеченности, живучести системы топливо- и энергоснабжения, состояния основных производственных фондов [3].
Блок самообеспеченности включает:
1. Отношение величины суммарной располагаемой мощности электростанций региона к максимальной электрической нагрузке потребителей на его территории.
2. Отношение величины суммы располагаемой мощности электростанций и пропускной способности межсистемных связей региона с соседними к максимальной электрической нагрузке потребителей на его территории.
3. Доля собственных первичных ТЭР в потреблении котельно-печного топлива (КПТ) на территории.
В блок живучести системы топливо- и энергоснабжения входят:
1. доля доминирующего ресурса в общем потреблении КПТ на территории региона;
2. доля наиболее крупной электростанции в установленной электрической мощности региона;
3. уровень потенциальной обеспеченности спроса на тепловую энергию в условиях резкого похолодания (10% наброс потребления) на территорию региона.
В блок состояния активной части ОПФ включают:
1. степень износа основных производительных фондов (ОПФ) электроэнергетики региона;
2. степень износа ОПФ предприятий топливной промышленности территории;
3. степень износа ОПФ в теплоэнергетике региона;
4. отношения ввода установленной мощности и технического перевооружения электростанций территории за предшествующий 5-летний период к установленной мощности на территории.
Традиционно в ходе исследований проблемы энергетической безопасности выполняются многовариантные расчеты, базирующиеся на решении общей задачи линейного программирования, причем «дерево» вариантов может быть достаточно разветвленным. Принятый в последнее время подход, основанный на комбинаторном моделировании, многократно увеличивает количество рассчитываемых вариантов, как следствие, возрастает нагрузка на экспертов. В то же время еще в конце 70-х годов прошлого столетия была высказана идея двухуровневой схемы исследований направлений развития ТЭК страны [4]. Помимо базового уровня исследований, на котором выполнялись многовариантные расчеты на основе детальной информации, предлагалось ввести верхний, «агрегированный» уровень. На этом уровне исследователи в режиме «экспресс-анализа» могли выбрать варианты, которые следует просчитать более детально с использованием базовых моделей. Решить эту задачу с привлечением только традиционных математических методов оказалось сложным. На современном этапе развития информационных технологий представляется целесообразным вернуться к решению этой проблемы, используя методы искусственного интеллекта.
Для описаний ситуаций на первом этапе исследования проблемы энергетической безо-
пасности предлагается использовать когнитивные моделирование, т.е. моделирование с использованием когнитивных карт, для отображения взаимосвязей исследуемых объектов и влияния на них угроз ЭБ.
Когнитивные карты и возможности их применения. Когнитивная карта — вид математической модели, представленной в виде графа и позволяющей описывать субъективное восприятие человеком или группой людей какого-либо сложного объекта, проблемы или функционирования системы [4].
Когнитивная карта предназначена для выявления структурных связей между элементами системы, сложного объекта, составляющими проблемы и оценки последствий, происходящих под влиянием воздействия на эти элементы или изменения характера связей этих элементов. В этом смысле когнитивные карты близки к онтологиям и концепт-картам.
В каком-то смысле можно сказать, что когнитивная карта — это субъективная модель восприятия человеком фрагмента реального мира, с помощью которой он хочет осознать закономерности этого фрагмента, не вдаваясь во многие подробности, т.к. они чрезвычайно осложняют картину и затрудняют восприятие.
Элементы изучаемой системы или объекта в когнитивных картах называют концептами. Концепты в графе представляются вершинами, причинно-следственные связи — направленными дугами, связывающими концепты. Такой графический вид представления изучаемого объекта называют когнитивной картой [5].
В [1] приведены несколько примеров когнитивных карт, рассмотрим подробнее один из них (рис.1). На нем отражена ситуация, когда вследствие реализации техногенной угрозы происходит техногенная катастрофа, затрагивающая производство энергоресурсов. Как следствие, возникает дефицит энергоресурсов, который негативно влияет на потребление энергоресурсов населением, вследствие чего прослеживается отрицательная связь с фактором «население», это может активизировать социальные угрозы. С другой стороны, дефицит энергоресурсов вызывает снижение промышленного потребления энергоресурсов, что может вызвать остановку промышленных предприятий, а это, в свою очередь, может привести к росту уровня социальной напряженности.
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ ЙШ®
Рис.1. Когнитивная карта последствий техногенной угрозы
Кроме того, в когнитивные карты могут быть введены такие факторы. Как «меры предотвращения угроз» и «меры по устранению угроз», с дальнейшей конкретизацией мероприятий. Построение когнитивных карт является первым этапов исследований, который позволит выделить и наглядно представить основные факторы, влияющие на уровень энергетической безопасности. Предполагается, что в ходе развития работ будет предложен инструментарий для их углубленного анализа и перехода к расчетам на основе детальной информации.
Этапы проектирования и вид представления когнитивных карт. Предпосылки для использования когнитивных карт применительно к проблеме энергетической безопасности рассмотрены в [6]. Такой подход дает возможность получать сценарии устойчивого и кризисного развития энергетики региона, выделять факторы, влияющие на сценарии развития энергетической системы, а также вырабатывать планы парирования угроз энергетической безопасности. Методологией моделирования энергетической системы региона было выбрано сценарное программирование, с математической точки зрения представляющее собой логико-вероятностное расширение системы когнитивных карт.
Для реализации подхода, предложенного в [6], необходимо создание технологии, поддерживающей процедуру формальных экспертиз в коллективе пространственно удаленных друг от друга экспертов и процедуру рас-
чета возможных сценариев развития системы.
Авторами рассмотрены различные подходы к ситуационному анализу энергетических проблем [2, 6, 7], на основе их анализа предлагается обобщенная методика, состоящая из ряда этапов.
1. Выделение существенных структурных объектов и переменных (концептов), описывающих функционирование региональной энергетической системы как единого целого.
Для того чтобы создаваемая модель была адекватна, необходимо учесть все существенные для конкретной задачи системные переменные (в дальнейшем - концепты). Для этого создаётся группа экспертов, каждый из которых, обладая своими знаниями о предметной области, независимо друг от друга создаёт свой список концептов. Из полученных от экспертов списков формируется общий список пересекающихся концептов, затем проводится его согласование и утверждение.
2. Установление причинно-следственных связей между концептами, расстановка весов этих связей и построение концептуальной модели энергетической системы региона.
На этом этапе, в зависимости от специфики задач моделирования и ограничений, накладываемых на модель, определяется, какая модификация когнитивных карт будет использована при построении модели. В общем случае используются традиционные знаковые карты, отражающие корреляционные зависимости между концептами. В соответствии с
выбранным математическим аппаратом каждый из экспертов, руководствуясь своими знаниями (представлениями) о системе, определяет виды влияния между концептами. На основе ответов экспертов строится матрица взаимодействия концептов, которая однозначно определяет направленный граф — граф взаимодействия концептов.
3. Получение сценариев устойчивого и кризисного развития энергетики региона, оценка текущего уровня энергетической безопасности.
Полученный на предыдущем этапе граф взаимодействия концептов дополняется рейтингами концептов, значения которых принадлежат множеству рейтингов, составляемому в соответствии с выбранным на предыдущем этапе математическим аппаратом. После согласования эксперты расставляют начальные значения концептов, соответствующие оценкам текущего состояния концептов в выбранный момент времени.
После расстановки рейтингов концептов проводится исследование замкнутой системы на устойчивость и поиска равновесного, т.е. наиболее вероятного состояния системы. Для этого отдельно для каждого цикла строятся варианты развития системы, возникающие при искусственном возбуждении одного из концептов. Значения рейтингов системы считаются установившимися либо в случае, когда сигнал в системе затухает, и все концепты переходят в пассивное состояние, либо когда возбуждение передается по сети бесконечно долго и значения рейтингов колеблются около некоторых значений. Так как все сценарии равновероятны, то равновесное состояние системы определяется как набор средних по всем сценариям значений рейтингов.
4. Выделение факторов, влияющих на сценарии развития энергетической системы, определение благоприятных событий и событий-угроз.
Целью этого этапа является анализ внешних причин, способных при длительном воздействии изменить состояние системы. Так же как и на предыдущих этапах, эксперты выделяют существенные внешние факторы и определяют характер и степень воздействия факторов на концепты. По характеру влияния факторы могут быть тормозящими или возбуждающими. Факторы сами по себе не могут передавать возбуждение концептам, их роль, в зависимости от характера влияния, заключается в усилении или ослаблении изменения рейтинга связанных с ними концептов. Фак-
тор может находиться в одном из двух состояний — активном или пассивном. В активном состоянии фактор оказывает влияние на связанные с ним концепты, в пассивном — его влияние игнорируется.
Для нахождения равновесного состояния системы с учётом воздействия внешних факторов необходимо для каждой комбинации активных и неактивных факторов выполнить процедуру расчета равновесных состояний циклов, аналогично предыдущему этапу. На основе полученных сценариев, выделяются благоприятные и неблагоприятные наборы факторов.
5. Нахождение парирующих факторов.
Парирующие факторы - это внешние искусственные управляющие элементы, снижающие негативное воздействие внешних факторов. Парирующие факторы могут либо непосредственно влиять на изменение рейтинга концепта, либо переводить в пассивное состояние связанные с ними естественные факторы (в таком случае их называют средствами).
После введения в систему парирующих факторов проводится расчет равновесных состояний системы при всех возможных комбинациях состояний парирующих факторов.
6. Выбор благоприятных сценариев развития системы.
На основе результатов предыдущих этапов выбираются те сценарии развития системы, в которых установившиеся значения рейтингов сильно отличаются от равновесного состояния системы. В результате сопоставления с равновесным состоянием замкнутой системы эти наборы состояний оцениваются как благоприятные или неблагоприятные.
На рис.1 показано графическое представление когнитивных карт. Как уже упоминалось, когнитивные карты могут быть описаны с помощью матрицы взаимодействия. Кроме того, представляется интересной возможность описания когнитивных карт с использованием продукционных правил (правил типа «если <причина> то <следствие>). Такое представление позволит перейти к созданию базы знаний и построению экспертной системы для анализа уровня энергетической безопасности, например, региона.
В [7] рассмотрена возможность совместного использования когнитивных карт и ^тег-сетей, что позволяет перейти от наглядного представления (когнитивных карт), к формальным описанием, характерным для аналитических моделей, что позволит впосле-
ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ
дствии автоматизировать анализ когнитивных карт.
Заключение. Представляется, что при исследованиях проблемы энергетической безопасности могут оказаться полезными методы ситуационного анализа. Одним из таких методов является когнитивное моделирование — моделирование ситуаций с использованием когнитивных карт. В статье приведен демонстрационный пример возможностей применения когнитивных карт, рассмотрены этапы их построения, а также виды представления когнитивных карт и возможности их использования совместно с другими технологиями (экспертными системами, ^тег-сетями).
Результаты работы используются при выполнении проектов по грантам РФФИ № 07 — 07 — 00265а и №08-07-00172а, РГНФ № 07 — 02—12112в.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Энергетическая безопасность России / В.В. Бушуев, Н.И. Воропай, А.М. Мастепа-нов, Ю.К. Шафраник и др. — Новосибирск: Наука, 1998.-302 с.
2. Макагонова, Н.Н., Массель, А.Г. Возможности применения ситуационного анализа при исследовании проблемы энергетической безопасности // Труды XIII Байкальской Всероссийской конференции "Информационные и математические технологии в науке и управлении".-Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2008. Ч.2 С. 236-241.
3. Берестнева, Н.М. Система поддержки индикативного анализа энергетической бе-
зопасности России / Автореферат диссертационной работы на соискание степени канд. техн. наук, 2008.- Иркутск: ИСЭМ СО РАН.- 23 с. -
4. Криворуцкий, Л.Д. Имитационная система для исследований развития топливно-энергетического комплекса.- Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1983.- 126 с.
5. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений.- М.: СИНТЕГ, 1998.- 376 с.
6. Столяров, Л.Н., Бершадский, А., Новик, К., Комаревцев, А. Сценарное программирование риска: механизм коллективного принятия решений и его применение к проблеме оценки уровня энергетической безопасности региона // Труды Всероссийской конференции "Информационные и телекоммуникационные технологии в науке и образовании Восточной Сибири".- Иркутск:ИСЭМ СО РАН, 2002. - С. 14-35.
7. Массель, Л.В., Горнов, А.Ю., Бахвалов С.В. Интеграция методов ситуационного анализа и математического моделирования в интеллектуальной системе ИРИС // Вычислительные технологии, т.13, спец. выпуск 1, 2008.- С. 43-50.
8. Аршинский, В.Л. Использование когнитивных карт для построения Joiner-net моделей взаимодействия сложных процессов / Информационные и математические технологии в науке и управлении // Труды XIII Байкальской Всероссийской конференции, ч. II.- Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2008.- С.241-247.
