Программный комплекс для построения прикладных моделей и метамоделей на основе принципов математического программирования Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

ПРОГРАММНЫЙ КОМПЛЕКС ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ МОДЕЛЕЙ И МЕТАМОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПРОГРАММИРОВА

М.Ю. Чернышов, Н.В. Абасов

Президиум Иркутского научного центра С ул. Лермонтова, 134, Иркутск, Россия, 6640

Описывается программный комплекс (ПК), разрабо; и представляющий собой средство синтеза прикладных ящихся на основе принципов математического про: наглядную форму декларативного представления, построение и преобразование моделей, а также во: пакетов. Реализованы прикладные програм] ление процесса выбора оптимальных режимов Г представление логико-смысловых связки между в метамодели дискурса.

Ключевые слова: язык Ьмр^|ьмоделирование, метамоделирование, математическое программирование, автоматическое построение и преобразование моделей.

орами на основе языка ЬМРЬ моделей и метамоделей, строП). Язык ЬМРЬ обеспечивает предусматривает автоматическое ;ь подключения внешних программных сии ПК, рассчитанные на модельное представ-(на основе принципа метамоделирования), делями множества дискурсивных формаций

Информатиза В последние год ре используютс; зах. Сегодня на^ы граммных н^МиЛе

обращения является потребность: мационные и телекоммуникац ании, в сфере научных е практически нет ни отеч> в, на которых можно было^й об

емРи временем. технологии все ши-роводимых в ву-зарубежных про-ь программистов и спе-

циалистов в других областях знания умению моделировать и строить под модели новые проТраммы и программные комплексы. ^а^еродняшний день в мире прак-тиВескн^тсутствуют программные компл||К5ы<ШК), на которых можно было бы обучать построению гибких логико-смысловых моделей, которые позволяли бы ып^лнять операции логическоговымиа^птимизации, принятия решений. Тем ее нет ПК, обеспечивающих^ибвуЮ перестройку таких моделей с учетом возникших новых потребностейизадач. в целях хотя бы частичного решения этой проблемы авторами разработан язык программирующего моделирования, получивший название Light Mathematical Programming Language (LMPL), и оригинальный ПК LMPL-Sof1warel^оpTрO|gHHьIй на основе этого языка. Сам LMPL построен на основе протот^ипов^(язы>^1 MPL [11] и его расширенного (augmented) варианта AMPL [8]). Идея LMPL исходит из принципов декларативного описания логики программ языка ОЛФИС. LMPL предназначен для компактного, наглядного моделирования, построения логического вывода при принятии решений и решения задач математического программирования (МП). Технически он обеспечивает упрощенный синтез моделей и метамоделей (ММ).

Под ММ понимается обобщенная модель, пригодная для описания множества простых моделей [1; 4]. ММ включает в себя обобщенную базу знаний и конструкторы для синтеза прикладных моделей. LMPL характеризуют компактная, нагляд-

ная форма декларативного представления МП-моделей (в том числе уравнений, ограничений, критериев оптимизации) в виде набора блоков (табл. 1) с определением индексных переменных и упрощенный синтаксис (нет операторов, характерных для императивных языков программирования). Характеристики LMPL подробно описаны в [7]. Таблица 1 представляет перечень базовых блоков языка LMPL с кратким описанием их функций, табл. 2 — синтаксис языка LMpL^^асширен-ной форме Бэкуса-Наура. Заметим, что любая прикладная моделщ^гапи'санная в терминах LMPL, после преобразований автоматически пр ской форме соответствующей исходной МП-задаче, т.е. к фор вых, для исследователя, а во-вторых, для автоматическо шателям задач (lp_solve, COPL_QP, GAMS [15], AMPL :

Базовый набор основных функциональных

классиче-ной, во-пер-различным ре-

blimit = exp comop exp | exp exp ["]" | ")"]

Окончание

выражения последовательности

exp = term | [unop]{exp binop} exp | "(" exp ")" | fnam "(" exp ")" term = digit | var seq = "{" expv "}" expv = {exp ","} exp

операции функции

binop = "+" | "-" | "*" | "/" | "л" unop = "-" comop = "<" | ">" | "<=" | ">=" fnam = "sum" | "prod" | "abs" vV4

где digit — десятичное число, name — идентификатор ж ^^^ %

4) построение графов св

5) построение логическ дения многоитерационн

6) поддержку автома™чес быть использована^напр:

Компактная библиотек на яз

ПК LMPL-Software, построенный на LMPL, обеспечивает синтез, модификацию МП-моделей и метамоделей, позволяет моделироща|ь^роцессы принятия решений. ПК представляет моделируемый объеиГЧа языке LMPL и обеспечивает выполнение следующих операций:

1) построение метамодели из базовыХ^люкяв^рис. 1);

2) построение прикладной модели_н* ее^основе;

3) сравнение модели с прототипомТе^имсть), выявление структурных отличий, выделение общих частей;

I меЖду^бъектами модели (рис. 2); швода на модели и для этого поддержку прове-тов, включая стохастическую оптимизацию; 1х преобразований моделей^ЭГа функция может ' исследовании алгоритмов абельная) и кроссплатформенная р зация ПК (в виде . использованием пакета 1р^^тве базового ре-

версальных внеш-

шателя) допускает возможность подключения поч них ПК, пригодных для решения МП-задач.

Сц^аксис Я^ыка LMPL в расширенно в таблГ 2^функция метамоделирования как

э

ание шаблона метамодел ) объявление блоков, входя .1х уравнений моделей, конст;

пр

Бэкуса-Наура представлен предполагает следующие

одель (напр. включение блока базо-

ссе генерации модели промежуточных пе-

амодели (напр. названия объекта, режима работы, предполагаемого решателя задач (его характе-

языке LMPL с помощью разработанного модуля-кон-

3) объявление заменяем ременных (метапеременных)

4) задание параметров начального состоян ристик);

5) генерация вертера;

6) приведение LMPL-модели к формату решателя.

В случае необходимости могут быть выполнены анализ результатов, полученных решателем и генерация отчетов (в текстовом и графическом режимах). Процесс моделирования предполагает:

1) объявление набора случайных параметров и их характеристик;

2) задание параметров управления блоком стохастической оптимизации (количество итераций, шаг дискретизации);

3) генерацию множества детерминированных моделей (генерации случайных чисел);

4) решение оптимизационной задачи с сохранением текущих оптимальных показателей по каждой итерации;

5) обработку накопленной статистики;

6) формирование итоговых таблицы с вероятностными распределениями.

Структура исходного текста конкретной прикладной модели^сгроетсЯиз функциональных блоков, которым сопоставляются класс задачи^идзнификатор типа модели, тип решателя задачи, целевая функция, функция сравнЁния,ограничения, индексные переменные, переменные и константы, соответствующие задачам и условиям моделирования. На рис. 1 приведена унивешмьна/сгруктура прикладной модели на LMPL (базовый набор основных функционаЯЬьых блоков языка LMPL, функции, переменные и константы). Очевидно^то^МР^ позволяет описать модель в форме, являющейся в некотором смысле отображением матлогической формы, поскольку предполагает использование множества индексных переменных, констант, операторов и кванторов. ПиедЬтавлемия о переменных, множествах, граничных условиях позволяют обращаться к ним, используя соответствующие индексы. Опционально может быть указан предполагаемый решатель МП-задач. При синтезе моделей важной является возможность их представления в декларативной форме. В случае императивной формы, в терминах которой строится большинство программ и моделей, следовательного про эффективно описыв ющего исслед

ика сижеза существенно осложнен; Интеза модели. Декларативная ли, а также создавать гибКИе с оритмов, их развития и сопровсТ гни

стью поет возможность а для последу-

Модель на языке LMF

К =>Т N щш

целевая функция А Гп|та*1 уравнение 1 \> 1

входн тип

перем1 п nepewij 1

Рис. 1. Универсальная структура прикладной модели на языке LMPL (функциональные блоки, функции, переменные и константы)

ПК LMPL-Software позволяет выполнять следующие операции синтеза:

1) построение модели из частей;

2) сравнение модели с прототипом и выявление структурных отличий;

3) построение графов связей между объектами модели (рис. 2), где в качестве объектов присутствуют различные переменные или множества переменных.

ИМ1ТЗ

1300 < 05[1] < 3500

ПК ЬМРЬ-Бой^аге делей:

1) анализ графов св личными переменными и

2) выявлен

3) выделен

ежду объектами модели

шолнять следующие операции анализа мо-

объектами модели (см.^ ествами переменных); структурных отличий модели щих частей модели и прототип

Она

а такж моде

Рассм!

и<2н).

между раз-

оить метамодель объекта, прикладной модели на ее основе, реобразования такой модели, связанные с построением новых в, выделенных при анализе. ¡им лишь два примера метамоделировайия: 1) пример метамоделиро-

я дискурсивных формаций (ДФ) ионно-издательской деятельностью

вания^ежимов ГЭС; 2) пример метамодел в ме|амодели дискурса, связанного^ Шда1

ИД

Пример метамоделирования режимов ГЭС. Рассмотрим пример применения метамоделирования в^анализешоделей режимов гидроэлектростанций (ГЭС). При рассмотрении и сравнении различных моделей режимов ГЭС у специалистов обычно появляется необходимость объединить их в единую систему, построив целостную модель. ЭГР мРжно^делать на основе ММ и описания связей между мо-

ММ предполагает получение модельного представления процесса выбора оптимальных режимов функционирования ГЭС. БЗ в ММ содержит фрагменты различных типов модельного представления режимов, для которых можно выделить, например, основные уравнения, переменные, константы, критерии оптимизации и ограничения. Это позволяет использовать средства метамоделирования ПК ЬМРЬ-Бой^аге для автоматической генерации конкретных моделей режимов и выбора лучших. Пример модельного представления процесса выбора оптимальных режимов ГЭС, полученного на основе принципа метамоделирования, представлен на рис. 3.

едставения процесса выбора ания ГЭС, полученного метамоделирования

стическом один параметр распределения. нте, предполага-мальных режи-

Метамодель может был построена в детерминированном вариантах. Она может быть «охасжческой в том смысле, что в или несколько параметров описываются некоторой функц

Процесс метамоделирования в детерминированно ющем получение модельного представления процесса мов ГЭС, предполагаетРЬледующие этапы:

1) задание^Щабл1она данной метамодели;

2) объявление блоков, входящих в метамодель (в том числе включение блока х уравнений моделей и констант)

вление метапеременных, заменяемых в процессе генерации данной при-модели;

задание параметров метамодели (объект, режим работы ГЭС, параметры тражающие начальные состояния, т.е. значения переменных и констант);

5) выбор предполагаемого решателя задач;

6) генерация модели ^ежи^а ГЭС на языке LMPL с помощью модуля-конвертера;

7) приведение чвстроеВВой LMPL-модели к формату решателя задач;

8) анализ результатов, полученных решателем;

9) формирование отчетов в текстовом и графическом виде.

Процесс моделирования в стохастическом режиме предполагает этапы:

1) объявление набора случайных параметров и их характеристик;

2) задание параметров управления стохастическим блоком (количество итераций, шаг дискретизации);

3) создание множества детерминированных моделей с помощью генератора случайных чисел (ГСЧ) произвольного распределения;

4) решение оптимизационной задачи с сохранением текущих оптимальных показателей на каждой итерации;

5) обработку накопленной статистики, формирование итоговой таблицы с вероятностными распределениями.

Пример метамоделирования функциональной структуры ДФ с помощью семантических сетей. Описание исследования дискурса с помощью семантических сетей можно встретить еще в работах начала 1970-х гг^|П4]

Моделирование дискурсивных отношений предполагаеттрр|деление предусловий (множества условий, представленных, например^аогич8скими формулами, которые истинны до того, как моделирование выполняется) и построение логической (или сетевой) модели вывода, связанной, наЛримвр, с принятием решений. Для представления знаний даже о небольЩом|сегм8нте дискурса в РИД требуется построить систему моделей, последовательно представляющих достижение целей РИД. В самом простом случае это яогут^ыгьТ например: 1) объектная целевая модель РИД (рис. 4); 2) упрощенш^функционально-деятельностная модель (ФДМ) дискурсивного принятия решенииксв1занных с РИД (рис. 5).

Такая тельств для ния струк

юъектная целевая модель РИД

- рукопись, представляемая для опублико E — конечный продукт в форме публика

на представлять собой модель принятия редактором изда-Гопубликовании рукописи^вГора.^нализ возможных основ модели показал, что весьма эффективным средством представлены функциональных отношений в|Дф^ожет быть сеть Петри типа -переход» с я-местными предикатаНи^опускающими переход по неко-ловию. На основе такой сеГи^оЯно строить имитационные модели, от-щие динамику функциональЕых^внвшений между объектами и, возможно, :е смысловых отношений междуЦроцессами.

Рис. 5. Упрощенная ФДМ дискурсивного принятия решений, связанных с РИД на основе сети Петри

Поясним использование сети Петри применительно к задаче моделирования отношений деятельности, связанной с РИД, опосредованных дискурсом. В ФДМ на рис. 5: А — деятельность автора, связанная с опубликованием рукописи; R1 — совокупность требований к автору, связанных с опубликованием рукописи; C — деятельность редактора, связанная с опубликованием рукописи; Ra — совокупность требований, предъявляемых к процессу редактирования рукопиш^ЕДактором; R3 — совокупность требований, предъявляемых к процессу науЧнотэкспертизы рукописи рецензентом; B — деятельность рецензента, связаннадсОпушикованием рукописи; R4 — совокупность правовых требований, предъявляемых к процессу опубликования; D — деятельность, связанная с выдачеЖдир1кцией разрешения на опубликование.

Описание логики отношений внутри такойфДМ^возможно в терминах логики предикатов первого порядка. Заметим, что пЕрЕхоДоГ^ к D осложнен предикатом R1: VxVt[A(x)& R1(x,t) ^ D(t)]^яереход^т А к C — предикатом R2: VxVy[B(x) & R4(x, y) ^ D(y)]. Для переходов от C к B и от B к D имеем соответственно: VyVz[C(y) & R3(VzVt[B(z) & R2(z,t) ^ D(t)].

Разомкнутая функциональва^модель представляет собой модель «вход—выход». В нашем случае ФДМ^а осяЪве сети Петри, построеннаяащелЪю отразить упрощенную совокупность Отношений, связанных с РИД, позваляЕс сделать вывод о возможности прин^решения об опубликовании рукОписи. Ча^ход такой ФДМ поступают численные значения основных переменных и констант процесса, основные начальные и граничные условия процесса; на ее выходе возможно получение лишь^вук^ипОв^ишалов-решений: 0 или iiHne. «Да»^или «нет». Применительно к РИД это означает, что разрешение на публикацию конечного продукта может быть получено или нет. Решение о возможности опубликования может быть полученОц^сли все агенты такой модели (наяЕрЕнЩ- предельно упрощенной в наЕм случае/дискурсивного принятия пеИериииавтор, редактор и рецензент и др.) олнят все требования, связанные с их функциями и сферой полномочий в системе РИД.

Основными условиями прЖятЩ.реШения являются:

1) оценка качеств рукаЛисиавторОм (критерий качества рукописи (Cau) выражается количественнышпок&зБтелем Cau = {1,10} при допустимой оценке, например, Cau = {9,10});

2) оценка качеств^укописи редактором (критерий качества рукописи (Ced) выражается количественным показателем Ced = {1,10} при допустимой оценке, например, Ced = {8,10}, что и является, по сути, планкой impact-фактора данного журнала);

3) оценка качеств рукописи рецензентом (критерий качества рукописи (Crev) выражается количественным показателем Crev = {1,10} при допустимой оценке, например, Crev = {7,10});

4) выполнение всех правовых требований (критерий качества рукописи (Claw) выражается количественным показателем Claw = {0,1} при допустимой оценке, например, Claw = 1).

Наличие модели ФДМ и определенность начальных и граничных условий позволяют построить модель или даже метамодель в форме компьютерной программы принятия решений о допущении рукописи к публикациив даннРмиздании.

Система, предполагающая построение компьютернои%рд1ри ФДМ средствами метамоделирования. Попытки исследования смыловойсвязности дискурса предпринимались еще в 1970—1980-х гг. [9; Уже тогда в статье Дж. Левина и Дж. Мура дискурс имитировался как «диалоговые игры», причем авторами была предпринята попытка представить метакоммуникативные структуры дискурсивного взаимодействия [9]. Позднее убшитаиьное обсуждение проблем металингвистики межкультурного делов Н.К. Рябцевой [5]. Потребовались дес

цепция метамоделирования дискур ющих компьютерных программных

ПК LMPL-Software ка дискурса и ДФ. Достоин!

[3]. В самом деле, базовь: ных на рис. 1, может реп

лит определить: 1 ДФ, ее анализ, в: теля задачи; 4) тип внутри Дф^ако в видз^абор

о общения было предложено в работах ия отшлифовки идей, прежде чем кона воплощение в практически работа-ксах [7].

ствомоделирования процессов построения

ется наглядность процесса моделирования

основных функциональных овать метамодель ДФ. В тай

модели ДФ; 2) класс ставящейся

е сравнения [6], логически] левой функции ДФ; 5) логико-семан обеспечивает: 1) декларативную форму записи моделей ов с определением индексных переменных, и, как следствие,

ков, представлен-случае ПК позво-построение модели .); 3) класс реша-еские зависимости

упрощенный синтаксис; 2) проведение мщогояцерационных расчетов на модели; 3)щ1твматические преобразования модел1й;^)шостроение метамоделей. Модель строится из функциональных блоков, которым сопоставляются класс задачи, идентификатор типа модели, тип решателя, целевая функция, функция сравнения, огра-чения, индексные переменные, переменные и константы, соответствующие конкретным условиям моделирования. При синтезе компьютерной модели ДФ важным является возможность еепредставления в декларативной форме. Это дает возможность эффектив: ющего исследова

Метамодели Software обеспечива

са как взаимосвязанной системы из множества ДФ (рис. 6).

модель ДФ, генерировать средства последу-

огико-смысловых отношений в дискурсе. LMPL-строение метамоделей (т.е. обобщенных моделей) дискур-

дф1 Дф2 U Дф3 U ДФ

ДФ£

Рис. 6. Граф логико-смысловых связей между моделями множества ДФ в метамодели дискурса

Итак, разработанный ПК ЬМРЬ-БоА^аге обеспечивает:

1) анализ ДФ, предполагающий, в итоге, построение графа связей составляющими ДФ;

2) анализ дискурса с построением графа связей между множеством моделей ДФ;

3) синтез моделей ДФ и дискурса;

4) сравнение моделей.

Попытки моделирования дискурсивных формаций средствамиразработанных

нами метода и программного комплекса показали, что они эффективны и обеспечивают построение функционирующих моделей, связанных с редакционно-изда-тельской деятельностью. Кроме того, эти средства лиза дискурса как целостной логико-смысловой жества ДФ.

Практическое опробование технологии ПК ЬМРЬ-БоА^аге на ряде разнотипны рование режимов ГЭС; моделирован^ маций; моделирование оптимальн

зают возможность ана-и, состоящей из мно-

елирования с использованием .IX задач (в том числе модели-емантически связных дискурсивных фор-в дискурсе [7]) показало ее эффек-

тивность. Очевидно, что LMPL, реализованный в форме технологии метамодели-рования, позволяет эффективнв^^омплексно решать ряд оптимизационных задач математического программирования, относящихся к различнымЖриКЯцдным областям. Для решения задачиХбучшия умению моделироватЪна\азе ЩК LMPL-Software построен обУчаЮщий программный комплекс, которышпозволяет выполнять операции логач|скоговывода, оптимизации, приуятия^цешанйй.

ЛИТЕРАТУРА

ОШпчук Е.Н. Язык описания метамодшпей задач математического програм-его применение в гидроэнергетиЁ^/^есГник^рГТУ. — 2012. — № 5. А.В., Чернышов М.Ю., Абасов Н.Вк.ОЁЯпчук Е.Н. Исследование структуры дискурса средствами математическоЕо^Ярграммирования и формальный анализ его логической семантики // Вестник ИГКУ.^И^ШЗ — № 2 (23). — С. 180—187. [басов Н.В., Каверзина А.В., ЧернышовМ.Ю. и др. Компьютерная технология построения и исследования дискурса //^3||ник ИрГТУ. — 2013. — № 4. — С. 83—90. Лядова Л.Н. Метамоделирование и многоуровневые метаданные как основа технологии создания адаптируемыхЛифармационных систем // Advanced Studies in Software and Knowledge Engineeringjinterni[iona|jraook Series «Information Science & Computing». Varna, Bulgaria, 2008. — Р.Ту—132.

Рябцева Н.К. МетаЯинТвистика межкультурного делового общения: От стиля к жанру // Жанр и культура. — Сватов. 2007.

Чернышов М.Ю. К построению интеллектной аналитической системы: Часть 1. Основы принципа сравнения операторных формул как функциональных моделей элементарных смыслов // Вестник ТОГУ. — 2013. — № 1. — С. 83—92.

Абасов Н.В., Каверзина А.В., Чернышов М.Ю. и др. Язык LMPL как средство синтеза прикладных программных моделей и метамоделей на основе принципов математического программирования // Вестник ИрГТУ. — 2013. — № 3. — С. 75—80. Fourer R., Gay D.M., Kernighan B. W. AMPL: A Modeling Language for Mathematical Programming. New York: Thomson, Brooks and Cole, 2002.

[5]

[6]

[7]

[8]

[9] Levin J.A. Dialogue-games: Meta-communication structures for natural language interaction / J.A. Levin, J.A. Moore // Cognitive Sci. — 1977. — Vol. 1. — P. 395—420.

[10] Moore R.C. Reasoning about knowledge and action / R.C. Moore. — PhD dissertation. — MIT, Cambridge Univ., Cambridge, MA, 1980.

[11] MPL Modeling System, Maximal Software. — URL: http://http://www.maximal-usa.com

[12] Reichman R. Plain-speaking : A theory and grammar of spontaneous discourse / R. Reich-man. — PhD dissertation. — Dept. Comput. Sci., Harvard Univ., 1981. "

[13] Reichmann R. Conversational coherency / R. Reichmann // Cognitive ^ No. 4. — P. 283—328.

[14] Simmons R. Generating English discourse from semantic networ Commun. ACM. — 1972. — Vol. 15. — No. 10. — P. 891—905.1

[15] Tikhonova O., McKinney Daene C., Savitsky A. GAMS ManU docs/contributed/gamsman_russian.pdf

[1] [2]

[3]

[4]

Vol. 2. —

J. Slocum //

: http://www.gams.com/

LITER

Abasov N.V., Osipchuk E.N. Jazyk opi sanjim etam pJEle j zadach matematicheskogo program-mirovanija i ego primenenie v gidrojeBergetikl^/vestnik IrGTU. — 2012. — № 5. Kaverzina A. V., Chernyshov M.Juj^Dmoy N.m Osipchuk E.N. Issledovanie struktury diskursa sredstvami matematicheskogo*o|Sramm!lsvanija i formal'nyj analiz ego logicheskoj seman-tiki // Vestnik IGLU. — 2013^№2(23). — S. 180—187. Abasov N.V., Kaverzina Ay'^lhgrnysnov M.Ju. i dr. Komp'juternaja t i issledovanija diskursa MVestniB IrGTU. — 2013. — № 4. — S. Ljadova L.N. Metamodelilovanie i mnogourovnevye metadanny danija adaptiruemyh^formacionnyh sistem // Advanced Engineering In|ernalion|l Book Series «Information Scienc 2008. — № 125—132.

[5 ] R/abcevaN.^^M|l|l^ngvistika mezhkul'turnogo delovogoobsl lija: Ot stilj a k zhanru // Zhanr i V.V. Dement'ev. — Saratov, 21 '. K postroeniju intellektnoj analil istemy: Chast' 1. Osnovy principa

[6]

logija postroenija

movaptehnologii soz-and Knowledge g». Varna, Bulgaria,

sravnenj operatornyh formul kak funkcioi j^U. — 2013. — № 1 (28). — S. 83—92 laSOV N.V., Kaverzina A. V., Chernysh ayh programmnyh modelej i metai rOvanija // Vestnik IrGTU. — Fourer R., Gay D.M., Kernii gramming. New York: Thomson. Levin J.A. Dialogue-game's: Meta-i J.A. Levin, J.A. Moorelfcaognitj

jelementarnyh smyslov // Vestnik

azyk LMPL kak sredstvo sinteza priklad-ve principov matematicheskogo programmi-S. 75—80.

PL: A Modeling Language for Mathematical Pro-oks and Cole, 2002. unication structures for natural language interaction / Sci. — 1977. — Vol. 1. — P. 395—420.

[10] Moore R.C. Reasofliflg abiu^fiowledge and action / R.C. Moore. — PhD dissertation. — MIT, Cambridge^rapiCmbridge, MA, 1980.

[11] MPL Modeling Syl||m, Maximal Software. — URL: http:// http://www.maximal-usa.com

[12] Reichman R. Plain-speaking: A theory and grammar of spontaneous discourse / R. Reich-man. — PhD dissertation. — Dept. Comput. Sci., Harvard Univ., 1981.

[13] Reichmann R. Conversational coherency / R. Reichmann // Cognitive Sci. — 1978. — Vol. 2. — No. 4. — P. 283—328.

[14] Simmons R. Generating English discourse from semantic networks / R. Simmons, J. Slocum // Commun. ACM. — 1972. — Vol. 15. — No. 10. — P. 891—905.

[15] Tikhonova O., McKinney Daene C., Savitsky A. GAMS Manual. — URL: http://www.gams.com/ docs/contributed/gamsman_russian.pdf

A SOFTWARE COMPLEX INTENDED FOR CONSTRUCTING APPLIED MODELS AND META-MODELS ON THE BASIS OF MATHEMATICAL PROGRAMMING PRINCIPLES

M.Yu. Chernyshov, N.V. Abasov

Presidium of Irkutsk Scientific Center, Siberian Branch of RAS

Lermontov str., 134, Irkutsk, Russia, 664033

A software complex (SC) elaborated by the authors on the basis of presenting a software tool intended for synthesis of applied softwarmmpde' structed on the basis of mathematical programming (MP) principles is explicit form of declarative representation of MP-models, pres formation of models and the capability of adding external s versions of the SC have been implemented: 1) a SC inte an optimal hydroelectric power plant model (on the pri for representing the logic-sense relations between the course meta-model.

Key words: language LMPL, modeling, n ling, mathematical programming, automatic

constructing and transformation of models.

MPL and re-meta-models con-crredfcLMPL provides for an atic constructing and transies. The following software ;nting the process of choosing modeling) and 2) a SC intended et of discourse formations in the dis-