Sistemos požiūris į sistemos modeliavimą. Sistemos požiūris į modeliavimo metodus ir metodus platinamų sistemų modeliavimui

Klasikinis požiūris kuriant modelius- požiūris į studijavimą tarp atskirų modelio dalių, numatoma apsvarstyti juos kaip nuorodų tarp atskirų objektų posistemių atspindys. Toks (klasikinis) požiūris gali būti naudojamas kuriant pakankamai paprastus modelius.

Taigi, modelio kūrimas dėl klasikinio požiūrio pagrindu reiškia atskirų komponentų sumą į vieną modelį, kiekvienas komponentas išsprendžia savo užduotis ir yra izoliuotas nuo kitų modelio dalių. Todėl klasikinis požiūris gali būti naudojamas įgyvendinti palyginti paprastus modelius, kuriuose atskyrimas ir abipusiai nepriklausomas realaus objekto veikimo aspektų svarstymas.

Galite atkreipti dėmesį į du klasikinio požiūrio išskirtinius aspektus:

Yra judėjimas nuo privačių iki bendro

Sukurtas modelis susidaro apibendrinant atskiras komponentus ir neatsižvelgiant į naujo sistemos efekto atsiradimą.

Sistemų požiūris - Tai yra dėstymo dėl bendrųjų įstatymų gamtos vystymosi elementas ir vienas iš dialektinio mokymo išraiškų elementas.

Su sistemingu požiūriu į modeliavimo sistemas, būtina aiškiai nustatyti modeliavimo tikslą. Kadangi neįmanoma visiškai imituoti realaus veikimo sistemos, pagal šią problemą sukurta modelio (modelio sistema arba antroji sistema). Taigi, atsižvelgiant į modeliavimo klausimus, tikslas kyla iš reikalingų modeliavimo užduočių, o tai leidžia kreiptis į kriterijų atranką ir įvertinti, kokie elementai bus įtraukti į M modelį, todėl būtina turėti kriterijų Atskirų elementų pasirinkimas į sukurtą modelį.

Svarbus sisteminiam požiūriui yra nustatyti sistemos struktūrą - ryšių tarp sistemos elementų rinkinį, atspindintį jų sąveiką.

Sisteminis požiūris leidžia išspręsti sudėtingos sistemos kūrimo problemą, atsižvelgiant į visus veiksnius ir pajėgumus, proporcingus jų reikšmę, visuose sistemos s tyrimo etapuose ir Modelio M. Statybos etapuose.

Sisteminis požiūris reiškia, kad kiekviena sistema yra integruota kaip integruota net tada, kai jis susideda iš atskirų išmontuotų posistemių. Taigi sisteminis požiūris grindžiamas sistemos kaip integruoto visumos svarstymu, ir šis vystymosi svarstymas prasideda nuo pagrindinio - veikiančio tikslo formuluotės.

Su struktūriniu požiūriuaptikta atrinktų elementų S sistemos sudėtis ir jų santykiai. Iš jų elementų ir jungčių derinys leidžia spręsti sistemos struktūrą. Pastaroji, priklausomai nuo tyrimo tikslo, gali būti aprašyta skirtingais svarstymo lygmenimis. Dauguma. bendras aprašymas Struktūros yra topologinis aprašymas, leidžiantis jums nustatyti labiausiai bendrosios sąvokos Sistemos kompozicinės dalys ir gerai įforminti pagal grafikų teoriją.

Su funkciniu požiūriuatskiros funkcijos yra laikomos, t. Y. Sistemos elgesio algoritmai ir funkcinis požiūris, kuris įvertina funkcijas, atliekančias sistemą, ir funkcija suprantama kaip turtas, vedantis į tikslą. Kadangi funkcija rodo turtą, ir turtas rodo sistemos s su išorine aplinka e sąveiką, savybės gali būti išreikštos kai kurių elementų SI (J) ir SI posistemių charakteristikos, - sistemos ar sistemos s apskritai.

Pagrindiniai sudėtingų sistemų vertinimo etapai.

1 etapas. Įvertinimo tikslo nustatymas. Sistemos analizėje išskiriami dviejų tipų tikslai. Kokybiškai vadinamas tikslas, kurio pasiekimas išreiškiamas nominaliu skale arba pagal užsakymo mastą. Kiekybinis vadinamas tikslu, kurio pasiekimas išreiškiamas kiekybiniais skalėmis.

Stage2. Sistemos savybių matavimas iš esmės pripažįstamas įvertinimo tikslais. Už tai, atitinkami svarstyklės matavimo savybių ir visų bandymų savybių pagal tyrimą priskiriamas tam tikrą vertę šiose svarstyklėse.

3 etapas. Kokybės kriterijų pageidavimų ir sistemų efektyvumo nustatymo pageidavimų pagrindimas, pagrįstas pasirinktomis svarstyklėmis, įvertintomis savybėmis.

4 etapas. Faktiškai vertinimas. Visos pagrindinės sistemos, laikomos alternatyvomis, lyginamos pagal kriterijus ir, priklausomai nuo įvertinimo tikslais, yra optimizuoti.

Sistemos samprata

Mes gyvename pasaulyje, kuris susideda iš daugelio skirtingų objektų, turinčių įvairias savybes ir bendrauti tarpusavyje. Pavyzdžiui, pasaulio objektai yra planetos Saulės sistemakurios turi skirtingas savybes (masė, geometriniai matmenys ir kt.) Ir sąveikauja su saule ir tarpusavyje pagal pasaulinio sunkumo įstatymą.

Kiekviena planeta yra didesnio objekto dalis - saulės sistema, kuri savo ruožtu yra galaktikos dalis. Tuo pačiu metu kiekvienas planetas susideda iš įvairių cheminių elementų atomų, kuriuos sudaro elementariosios dalelės. Taigi, iš tiesų, kiekvienas objektas gali sudaryti kitų objektų rinkinys, t.y. Sudaro sistemą.

Svarbus sistemos ženklas yra jo holistinis veikimas. Sistema nėra atskirų elementų rinkinys, bet tarpusavyje susijusių elementų rinkinys. Pavyzdžiui, asmeninis kompiuteris yra sistema, kurią sudaro įvairūs įrenginiai, kurie yra susiję su viena su kita ir aparatine įranga (fiziškai sujungta viena kitai) ir funkcionaliai (keistis informacija).

Apibrėžimas 1.

Sistema yra tarpusavyje susijusių objektų, vadinamų sistemos elementais, rinkinys.

1 pastaba.

Kiekviena sistema turi savo struktūrą, kuri apibūdina elementų sudėtį ir savybes, jų santykius ir ryšį tarp savybių. Sistema gali išlaikyti savo vientisumą pagal įvairių įtaką išoriniai veiksniai ir vidiniai pokyčiai tol, kol jis nepakituoja jo struktūrą. Esant sistemos struktūrai (pvz., Kai vienas iš jo elementų pašalinamas), jis gali nustoti dirbti kaip visuma. Pavyzdžiui, ištrinant vieną iš kompiuterio įrenginių (pvz., Pagrindinės plokštės), kompiuteris nustos veikti, t. Y. nustos veikti kaip sistema.

Pagrindinės sistemos teorijos nuostatos atsirado dinamiškų sistemų ir jų funkcinių elementų tyrime. Pagal sistemą reiškia tarpusavyje susijusių elementų, veikiančių kartu, grupė, kad būtų iš anksto įvykdyti užduotis. Naudojant analizuojant sistemas, galite nustatyti labiausiai realius būdus atlikti užduotį, kuri užtikrintų maksimalų reikalavimų pasitenkinimą.

Elementai, kurie sudaro sistemų teorijos pagrindą yra sukurti ne hipotezės pagalba, ir jie yra gauti eksperimentiškai. Norėdami pradėti kurti sistemą, jums reikia turėti bendrųjų charakteristikų technologinių procesų, kurie yra būtini ir kuriant matematiškai suformuluotus kriterijus, kurie turėtų atitikti procesą ar teorinį aprašymą. Modeliavimo metodas yra vienas svarbiausių mokslinių tyrimų ir eksperimentų metodų.

Sistemų požiūris

Siekiant sukurti objektų modelius, naudojamas sistemingas požiūris, kuris yra metodika sprendžiant sudėtingų užduočių. Ši metodika grindžiama objekto kaip sistemos, kuri veikia tam tikroje aplinkoje, atlygį. Sistemos metodas leidžia atskleisti objekto vientisumą, nustatyti ir ištirti savo vidinę struktūrą, taip pat ryšius su išorine aplinka. Tuo pačiu metu objektas yra dalis realaus pasaulio, kuris yra paskirstytas ir yra tiriamas dėl kieto užduoties statant modelį. Be to, naudojant sisteminį požiūrį, nuoseklus perėjimas nuo bendro iki ypač, kuris grindžiamas dizaino tikslo svarstymu, o objektas laikomas aplinkos atžvilgiu.

Sudėtingas objektas gali būti atskirtas posistemiams, kurie vaizduoja objekto dalis ir atitinka tokius reikalavimus:

1. posistemis yra funkciniu požiūriu nepriklausoma objekto dalis, kuri yra susijusi su kitais posistemiais ir keičiasi informacija ir energija su jais;
2. kiekvienas posistemis gali turėti funkcijas ar savybes, kurios nesutampa su visos sistemos savybėmis;
3. kiekvienas posistemis gali dalytis su elementų lygiu.

Pagal elementą čia suprantama kaip žemesnio lygio posistemis, kuris nėra toliau padalintas iš išspręstos problemos padėties.

Užrašas 2.

Taigi sistema yra atstovaujama kaip objektas, sudarytas iš posistemių, elementų ir nuorodų, skirtų kūrimui, tyrimams ar tobulinimui. Tuo pat metu sistemos pristatymo konsolidavimas, kuris apima pagrindinius posistemius ir jų santykius, vadinama makrostruktūra ir išsamus sistemos vidinės struktūros į elementų lygį - mikrostruktūrą.

Apsaugos sąvoka paprastai siejama su sistemos sąvoka - daugiau aukštas lygisKompozicija apima atitinkamą objektą ir bet kurios sistemos funkciją galima nustatyti tik per priežiūrą. Taip pat svarbu, kad aplinkos sąvoka yra išorinių pasaulio objektų rinkinys, kuris žymiai paveiktų sistemos veikimo efektyvumą, tačiau nėra sistemos ir jos priežiūros dalis.

Sistemos požiūriu į statybų modelius naudojama infrastruktūros samprata, kurioje aprašoma sistemos santykis su aplinka (terpė).

Objekto, kuris yra būtinas konkrečiai užduočiai, atranka, aprašymas ir tyrimas yra vadinamas objekto stratifikacija.

Sistemingas požiūris į modeliavimą, svarbu nustatyti sistemos struktūrą, kuri yra apibrėžiama kaip obligacijų rinkinys tarp sistemos elementų, atspindinčių jų sąveiką.

Yra struktūrinis ir funkcinis požiūris į modeliavimą.

Struktūriniu požiūriu nustatoma izoliuotų sistemos elementų ir jų santykių sudėtis. Elementų ir nuorodų derinys yra sistemos struktūra. Paprastai, topologinis aprašymas naudojamas apibūdinti struktūrą, kuri leidžia sistemos komponentus ir nustatyti jų nuorodas naudojant grafikus.

Reikia rečiau taikyti funkcinį aprašymą, kuriame atsižvelgiama atskirų funkcijų - sistemos elgsenos algoritmai. Tai įgyvendina funkcinį požiūrį, kuris lemia sistemos veikiančias funkcijas.

Su sistemingu požiūriu, įvairių sekų plėtros modelių, remiantis dviem pagrindiniais dizaino etapais yra galimi: makroprojektinės ir mikropros. "Macroproject" etape yra pastatytas išorinės aplinkos modelis, aptinkami ištekliai ir apribojimai, sistemos sistema ir kriterijai yra pasirinkti, kad būtų galima įvertinti pakankamumą.

MikrOprojekto etapas priklauso nuo pasirinkto modelio tipo. Šis etapas apima informacijos, matematinio, techninio ar programinė įranga Modeliavimo sistemos. Kai mikroprojasi, pagrindinis specifikacijos Sukurtas modelis, įvertinkite darbo su juo ir išteklių sąnaudas norint gauti norimą modelio kokybę.

Statant modelį, nepriklausomai nuo jo tipo, būtina laikytis sistemingo požiūrio principų:

1. nuosekliai judėti modelio kūrimo etapais;
2. koordinuoti informaciją, išteklius, patikimus ir kitas savybes;
3. tinkamai susieti skirtingus modelio kūrimo lygius;
4. laikykitės atskirų modelio dizaino etapų vientisumo.

Statinės informacijos modeliai

Bet kuri sistema tęsia savo erdvėje ir laiku egzistavimą. Skirtinguose punktuose sistema nustatoma pagal jos būseną, kuri apibūdina elementų sudėtį, jų savybių vertybes, elementų sąveikos mastą ir pobūdį ir kt.

Pavyzdžiui, saulės sistemos būsena tam tikruose taškuose yra aprašytas objektų, kurie yra įtraukti į jį ("Sun", "Planets" ir tt), jų savybės (dydis, padėtis erdvėje ir kt.), The jų sąveikos dydis ir pobūdis (sunkio, elektromagnetinių bangų ir kt. Stiprumas).

Modeliai, apibūdinantys sistemos būseną tam tikru momentu, vadinami statiniais informacijos modeliais.

Pavyzdžiui, fizikoje, statiniai informacijos modeliai yra modeliai, apibūdinantys paprastus mechanizmus, biologijoje - augalų ir gyvūnų struktūros modeliai, chemija - molekulių ir kristalinių grotelių struktūros modeliai ir kt.

Dinaminės informacijos modeliai

Sistema gali skirtis laikui bėgant, t.y. Yra sistemos keitimo procesas. Pavyzdžiui, perkeliant planetas, jų padėtis pasikeičia, palyginti su saule ir tarpusavyje; POKYČIAI cheminė sudėtis Saulė, spinduliuotė ir kt.

Modeliai, apibūdinantys sistemų pokyčių ir plėtros procesus vadinami dinamiškais informacijos modeliais.

Pavyzdžiui, fizikoje, dinaminės informacijos modeliai apibūdina įstaigų judėjimą chemijoje - cheminių reakcijų ištraukimo procesai, biologijoje - organizmų ar gyvūnų rūšių plėtra ir kt.

Klasikinis požiūris - Santykių tarp atskirų dalių ir sistemos modelio plėtra yra laikoma atskirų komponentų apibendrinimu į bendrąjį modelį. Patartina įgyvendinti santykinai paprastus modelius su atskirų funkcijų realaus objekto atskyrimą ir nuspręsti dėl šių funkcijų nepriklausomumo.

Modelio m modelio sintezės procesas, pagrįstas klasikiniu (indukciniu) metodu, parodyta Fig. 1.1, a. Tikrasis objektas yra modeliavimas yra suskirstytas į atskirus posistemius, t. Y., pradiniai duomenys yra atrinkti modeliavimui ir yra nustatytos į C, rodant atskiras modeliavimo proceso puses. Pagal atskirą šaltinių duomenų rinkinį, nustatomas atskiros sistemos veikimo pusės modeliavimas, kai kurios būsimos modelio komponento yra suformuotas pagal šiuo tikslu. Komponento derinys yra sujungtas į Modą M. Taigi modelio M modelio kūrimas, remiantis klasikiniu požiūriu, reiškia atskirų komponentų sumavimą į vieną modelį, kiekvienas komponentas išsprendžia savo užduotis ir yra izoliuotas nuo kitos modelio dalys.

Sistemų požiūris - Tai yra dėstymo dėl bendrųjų įstatymų gamtos vystymosi elementas ir vienas iš dialektinio mokymo išraiškų elementas. Galite pateikti skirtingus sistemos metodo apibrėžimus, bet teisingai, o tai leidžia įvertinti informacinę šio požiūrio esmę su šiuo tyrinėjimo sistemų metodu kaip modeliavimas. Todėl pati sistemos s sistemos paskirstymas ir išorinė aplinka yra labai svarbi iš objektyviai esamos tikrovės ir sistemos aprašymo, pagrįstos sistemos mastu.

Sisteminis požiūris leidžia išspręsti sudėtingos sistemos kūrimo problemą, atsižvelgiant į visus veiksnius ir galimybes, proporcingas jų reikšmei, visuose sistemos tyrimo etapuose ir modelio statyba.

Sisteminis požiūris reiškia, kad kiekviena sistema yra integruota kaip integruota net tada, kai jis susideda iš atskirų išmontuotų posistemių. Taigi sisteminis požiūris grindžiamas sistemos kaip integruoto visumos svarstymu, ir šis vystymosi svarstymas prasideda nuo pagrindinio - veikiančio tikslo formuluotės. Modelio sintezės procesas, pagrįstas sistemos metodu, yra sąlyginai pateiktas Fig. 1.1, b. Remiantis šaltinių duomenimis, D, kurie yra žinomi iš išorinės sistemos analizės, apribojimai, kurie yra ant sistemos iš viršaus arba pagal jos įgyvendinimo galimybes, ir remiantis veikimo tikslu, šaltinių reikalavimus Sistema yra suformuluotos. Remiantis šiais reikalavimais, atliekamas maždaug kai kurie posistemiai P, Elementai E ir sunkiausia sintezės etapai - pasirinkimas sistemos komponentuose, kuriems specialūs kriterijai pasirinkti kv.

5. Modelio metodas

Modelis yra abstraktus sistemos (objekto, proceso, problemų, sąvokų) aprašymas tam tikra kita nei jų tikrosios egzistavimo forma

Modeliavimas prasideda nuo mokslinių tyrimų subjektų formavimo - sąvokų, atspindinčių reikšmingą objekto ypatybes, sąvokas. Ši užduotis yra gana sudėtinga, kurią patvirtina įvairios tokių pagrindinių sąvokų mokslinės ir techninės literatūros aiškinimas kaip sistema, modeliavimas, modeliavimas. Toks dviprasmiškumas nenurodo kai kurių ir kitų sąlygų teisingumo, tačiau atspindi mokslinių tyrimų (modeliavimo) priklausomybę tiek iš nagrinėjamo objekto ir tyrėjo tikslų. Išskirtinis modeliavimo kompleksų sistemų bruožas yra jo daugiafunkciškumas ir naudojimo metodų kolektoriai; Tai tampa neatskiriama visko dalimi gyvenimo ciklas Sistemos. Tai visų pirma dėl modelių, įgyvendinamų remiantis lėšomis, technologinės plėtros. kompiuterių įranga: Pakankamai didelį greitį, kad gautų modeliavimo rezultatus ir jų santykinai mažą kainą.

Sistemos modeliavimo metodai

Šiuo metu, analizuojant ir sintezuojant kompleksines (dideles) sistemas, buvo sukurtas sistemingas požiūris, kuris skiriasi nuo klasikinio (arba induktyvaus) požiūrio. Pastarasis mano, kad sistema perkeliama nuo privačių su bendra ir sintezuojasi (suprojektuota) sistema, kurią sukūrė atskirai. Priešingai, sisteminis požiūris apima nuoseklią perėjimą nuo bendro iki privataus, kai atlygis grindžiamas tikslu, o tyrimas yra išskiriamas nuo aplinkos.

Su sistemingu požiūriu į modeliavimo sistemas, tai yra būtina, visų pirma, aiškiai apibrėžti modeliavimo tikslą. Kadangi neįmanoma visiškai imituoti realaus veikimo sistemos (originalios sistemos arba pirmosios sistemos), sukurtas modelis (sistemos modelio sistema arba antroji sistema). Taigi, atsižvelgiant į modeliavimo klausimus, tikslas atsiranda iš reikalingų modeliavimo užduočių, kurios leidžia jums kreiptis į kriterijaus pasirinkimą ir įvertinti, kurie elementai bus įvesti kuriant modelį M.. Todėl būtina turėti kriterijų atskirų elementų pasirinkimo sukurto modelio.

Svarbus sisteminiam požiūriui yra nustatyti sistemos struktūrą - ryšių tarp sistemos elementų rinkinį, atspindintį jų sąveiką. Sistemos struktūrą galima ištirti iš išorės atskirų posistemių ir jų santykių sudėties, taip pat iš vidaus, kai analizuojamos atskiros savybės, leidžiančios sistemai pasiekti tam tikrą tikslą, ty kai Sistemos funkcijos yra tiriamos. Atsižvelgiant į tai, buvo keletas požiūrių į sistemos struktūros tyrimą su savo savybėmis, kuriai pirmiausia turėtų apimti struktūrinį ir funkcinį.

Su struktūriniu požiūriu nustatoma izoliuotų S sistemos elementų ir jų santykių sudėtis. Iš jų elementų ir jungčių derinys leidžia spręsti sistemos struktūrą. Pastaroji, priklausomai nuo tyrimo tikslo, gali būti aprašyta skirtingais svarstymo lygmenimis. Dažniausias struktūros aprašymas yra topologinis aprašymas, kuris leidžia nustatyti sudėtines sistemos dalis labiausiai paplitusiomis sąvokomis ir yra gerai formalizuotas pagal grafikų teoriją.

Mažiau paplitusi yra funkcinis aprašymas, kai laikoma individualiomis funkcijomis, t. Y. Įgyvendinami sistemos elgsenos algoritmai ir funkcinis požiūris, įvertinančios funkcijos, kurias sistema atlieka, ir funkcija suprantama kaip turtas, vedantis į tikslą. Kadangi funkcija rodo turtą, ir turtas rodo sistemos sąveiką S. Su išorine aplinka W.Tada savybės gali būti išreikštos tam tikrų elementų charakteristikų pavidalu s I. ir posistemiai S J.arba sistemos S. Paprastai.

Jei yra tam tikrų nuorodų standarto, galite įvesti kiekybines ir kokybines sistemų charakteristikas. Kiekybinėms charakteristikoms įvedami numeriai, išreiškiantys santykius tarp šios charakteristikos ir standarto. Kokybinės sistemos charakteristikos yra, pavyzdžiui, naudojant ekspertų vertinimų metodą.

Sistemos funkcijų pasireiškimas laiku S.(t.), I.E. sistemos veikimas - sistemos perėjimas nuo vienos valstybės į kitą, t.y. judėjimas valstybinėje erdvėje C.. Veikdami sistemą S. Jo veikimo kokybė yra labai svarbi, nustatoma pagal efektyvumo rodiklį ir kuris yra veiksmingumo vertinimo kriterijaus vertė. Vertinimo kriterijų pasirinkimas yra įvairių požiūrių. Sistema. \\ T S. Tai galima apskaičiuoti arba privačių kriterijų rinkinys arba kai kurie bendriems vientisams kriterijui.

Pažymėtina, kad sukurtas modelis M. Sistemos požiūrio požiūriu taip pat yra sistema, t.y. S."= S." (M.) ir gali būti laikoma išorine aplinka W.. Paprasčiausias ant modelio, kuriame išsaugoma tiesioginė reiškinio analogija. Taip pat yra modelių, kuriose nėra tiesioginės analogijos, tačiau saugomi tik įstatymai ir bendri sistemos elementų elgesio modeliai S.. Tinkamas santykių supratimas, kaip ir pats modelio viduje M.ir jo sąveika su išorine aplinka W. Tai daugiausia lemia koks lygis yra stebėtojas.

Modelio sintezės procesas M. Remiantis sistemos metodu Fig.5.1.

Modeliuojant, būtina užtikrinti maksimalų sistemos modelio efektyvumą. Efektyvumas paprastai apibrėžiamas kaip tam tikras skirtumas tarp bet kokių rodiklių, gautų pagal modelio veikimo pabaigoje rodiklius, ir išlaidas, kurios buvo investuotos į jos plėtrą ir kūrimą.

Nepriklausomai nuo naudojamo modelio tipo M. Kai jis yra pastatytas, būtina vadovauti įvairiais sistemingo požiūrio principais: 1) proporcinga ir nuosekliai skatinama modelio kūrimo etapais ir kryptimis; 2) informacijos, išteklių, patikimų ir kitų savybių koordinavimas; 3) teisingas individualaus hierarchijos lygių santykis modeliavimo sistemoje; 4) atskirų atskirų modelio konstrukcijų etapų vientisumą.

Modelis M. Turi atsakyti į nurodytą jos kūrimo tikslą, todėl individualios dalys turėtų būti tarpusavyje sujungtos, remiantis viena sistema. Tikslas gali būti suformuluotas kokybiškai, tai turės didesnį prasmingą ir ilgą laiką gali rodyti šios modeliavimo sistemos objektyvias galimybes. Su kiekybine formuluotė atsiranda tikslinė funkcija, kuri tiksliai rodo svarbiausius veiksnius, turinčius įtakos tikslo pasiekimui.

Modelio statyba reiškia sisteminių užduočių skaičių, sprendžiant, kurie sintezuoja sprendimus remiantis didžiuliu šaltinių duomenų skaičiumi, remiantis didelių specialistų grupių pasiūlymais. Naudojant sistemingą požiūrį į šias sąlygas leidžia ne tik sukurti realaus objekto modelį, bet ir dėl šio modelio pagrindu pasirinkti reikiamą kiekį kontrolės informacijos realioje sistemoje, įvertinti jo veikimo rodiklius ir taip ant jo. Modeliavimo pagrindas, skirtas rasti efektyviausią konstrukciją ir pelningą realaus sistemos veikimo būdą S..

Klasikinė. \\ T(Or. \\ T indukcinis) požiūrismodeliavimas svarsto sistemą, pereinant nuo privačių iki bendro, ir sintezuoja jį sintezės komponentu, sukurtu atskirai. Sistemų požiūristai reiškia nuoseklų perėjimą nuo visų pirma, kai atlygis yra pagrįstas tikslu, o objektas skiriamas iš pasaulio.

Kurdami naują objektą naudingos savybės (Pavyzdžiui, valdymo sistemos) yra nustatyti kriterijainustatyti komunalinių savybių laipsnį. Kadangi bet koks modeliavimo objektas yra tarpusavyje susijusių elementų sistema, pristatome sistemos sąvoką. Sistema S.yra skirtos daugeliui tarpusavyje susijusių bet kokio pobūdžio elementų. Išorinė aplinka. E.tai yra esamos ribų bet kokio pobūdžio elementų, kurie daro įtaką sistemai ar jos poveikiui, sistema.

Sistemingas požiūris į modeliavimą, visų pirma, modeliavimo tikslas yra aiškiai apibrėžtas. Kurti visiško analoginio iš pradinio atvejo suvartojimo ir brangios modelio modelio modelį, todėl modelis yra sukurtas pagal konkretų tikslą.

Svarbu, kad sistema būtų nustatyta sistemos struktūros- ryšių tarp sistemos elementų, atspindinčių jų sąveiką, derinys. Sistemų ir jo savybių tyrimui yra keletas žygių, kurie turėtų apimti struktūrinį ir funkcinį. Dėl struktūrinis metodasaptikta specialių sistemos elementų sudėtis. S.ir jų santykis. Elementų ir nuorodų derinys leidžia spręsti pasirinktos sistemos dalies savybes. Dėl funkcinis požiūrislaikoma, kad sistemos elgsenos funkcijos (algoritmai), ir kiekviena funkcija apibūdina vieno turto elgesį su išorine įtaka E.Toks požiūris nereikalauja žinių apie sistemos struktūrą, o jo aprašymas susideda iš jo reakcijos į išorinių veiksnių funkcijų rinkinį.

Klasikinis modelio kūrimo metodas naudoja funkcinį metodą, kuriame modelis priimamas kaip elementas komponentasapibūdinant vienos savybės elgesį ir nerodo tikros elementų sudėties. Be to, sistemos komponentai yra izoliuoti vienas nuo kito, kuris prastai atspindi imituojamą sistemą. Šis modelio kūrimo metodas taikomas tik paprastoms sistemoms, nes tam reikia įtraukimo į funkcijas, apibūdinančias sistemos savybes, tarp savybių, kurios gali būti prastai apibrėžtos arba nežinomos.

Su imituotų sistemų komplikacija, kai neįmanoma atsižvelgti į visus abipusius taikomų savybių įtaką sistemos metodas,remiantis struktūriniu požiūriu. Šiuo atveju sistema S.suskirstyti į keletą posistemių S L.su savo savybėmis, kad, žinoma, lengviau apibūdinti funkcines priklausomybes ir nustatomi ryšiai tarp posistemių. Šiuo atveju sistema veikia pagal atskirų posistemių savybes ir ryšius tarp jų. Ji pašalina poreikį apibūdinti funkcinį ryšį tarp sistemos savybių S,padaro modelį lankstesnį, nes vieno iš posistemių savybių pokyčių automatiškai keičia sistemos savybes.

Modeliavimo tipų klasifikavimas

Priklausomai nuo studijų procesų pobūdžio S.ir modeliavimo tikslai Yra daug jų klasifikavimo modelių ir metodų tipų, pavyzdžiui, naudojant atsitiktinio poveikio buvimą, laiko santykį, įgyvendinimo galimybę, taikymo sritį ir tt (lentelė) 14).

14 lentelė. Modelių tipai

Naudojimuimodeliai yra klasifikuojami pagal mokslo eksperimentaskurioje modelis nagrinėjamas naudojant įvairias priemones gauti duomenis apie objektą, įtakos proceso metu galimybė gauti naujus duomenis apie objektą ar reiškinį; sudėtingi bandymai ir gamybos eksperimentas,naudojant fizinio objekto lauko bandymą, kad gautumėte didelį jo charakteristikų patikimumą; optimizavimas. \\ Tsusijęs su optimalių sistemos rodiklių paieška (pvz., Minimalių sąnaudų nustatymas arba maksimalaus pelno apibrėžimas).

Pagal įtakąmodelio sistema suskirstyta į atkaklus(Sistemose nėra atsitiktinio poveikio) ir stochastinis(Sistemose yra tikimybinis poveikis). Tie patys modeliai kai kurie autoriai klasifikuoja pagal parametrų vertinimo metodąsistemos: B. atkaklussistemos parametrai modelį apskaičiuoja vienas rodiklis konkrečių vertybių jų šaltinių duomenų; į stochastinissistemos Tikimybiškų charakteristikų buvimas šaltinių duomenų leidžia įvertinti sistemos parametrus su keliais rodikliais.

Atsižvelgiant į laikąmodeliai padalija statinissistemos aprašymas tam tikru momentu ir dinamiškasatsižvelgiant į sistemos elgesį laiku. Savo ruožtu dinaminiai modeliai yra suskirstyti į diskretuskurioje visi įvykiai atsiranda laiko intervalais ir tęstinis. \\ tjei visi įvykiai vyksta nuolat laiku.

Jei įmanoma, pardavimaimodeliai yra klasifikuojami kaip psichikosapibūdina sistemą, kuri yra sudėtinga arba neįmanoma realiai imituoti tikraskai sistemos modelį atstovauja tikras objektas ar jo dalis, ir informacija,informacinių procesų įgyvendinimo procesų įgyvendinimas (informacijos perdavimas, perdirbimas ir naudojimas) kompiuteryje. Savo ruožtu, protiniai modeliai yra suskirstyti į vizualus(kai imituoti procesai ir reiškiniai iliustruoja); simbolinis(Sistemos modelis yra logiškas objektas, kuriame pagrindinės nekilnojamojo objekto savybės ir santykiai išreiškiami ženklų ar simbolių sistema) ir matematinis(Atstovauja matematinių objektų sistemos, leidžiančios gauti studijuotus realaus objekto charakteristikas). Tikri modeliai yra padalinami prisotinta(Atliekant tikrąją priemonę ir vėlesnį eksperimento rezultatų apdorojimą naudojant panašumo teoriją) ir fizinis(Atliekant mokslinius tyrimus įrenginiams, kurie išsaugo fenomeno pobūdį ir turi fizinį panašumą).

Taikymo požiūriumodeliai, padalinti iki. \\ T universalusskirti naudoti daugelio sistemų ir specializuota,sukurta studijuoti konkrečią sistemą.

Matematiniai modeliai

Svarbiausias modelio statybos etapas yra perėjimas nuo prasmingo aprašymo iki formalaus, kuris yra paaiškintas dalyvaujant šiame specialistų stadijoje dalyko srityje, kur yra modeliavimo sistema, ir specialistai sistemų modeliavimo srityje . Patogiausia kalba savo bendravimo, kurio tikslas yra sukurti tinkamą modelį sistemos, paprastai yra matematinių aprašymų kalba. Matematinis aprašymas Sistemos yra kompaktiškos ir patogios tolesniems kompiuterio įgyvendinimui, siekiant atlikti statistinius bandymus, \\ t

Statybinių dinaminių modelių pavyzdžiai

Modeliuojant nuolatinius dinaminius objektus kaip modelius, paprastai atlieka diferencialinės lygtyssukibančiu objekto elgesiu su laiku. Teigiamas turtas diferencialinės lygtys Tai yra tai, kad ta pati lygtis imituoja įvairių fizinių pobūdžio sistemas.

Kaip nepriklausomas kintamasis dinaminėse sistemose, laikas, nuo kurios nežinomos norimos funkcijos vertės, nustatančios objekto elgesį. Matematinis modelio aprašymas apskritai:

kur - n-dimensijos vektoriai ir yra nuolatiniai.

Pavyzdžiui, mažų švytuoklės virpesių procesas apibūdinamas įprastu diferencialiniu lygtimi

.

Procesas. \\ T osciliatre Contour. .

Akivaizdu, kad jei mes įdėti

Mes gauname lygtį, kurioje aprašoma abiejų sistemų būsena

Bendras matematinis modelis leidžia jums ištirti vieną sistemą imituojant kito veikimą.

Dinaminių sistemų modeliai, pagrįsti diferencialinėmis lygtimis, buvo plačiai naudojami įvairių techninių objektų valdymo teorijoje. Pagal nežinomų sutrikimų įtaką, tikrasis sistemos elgesys nukrypsta nuo norimo apibrėžto algoritmo ir suderinti jo elgesį į reikiamą vertę, į sistemą įvedama automatinė sistemos kontrolė. Jis gali būti pastatytas į pačią sistemą, tačiau kai valdymo blokas yra atskirtas nuo pačios sistemos. Bendra forma, daugialypės automatinio valdymo sistemos struktūra (SAU) pateikta Fig. 3.

3 pav. Daugialypės automatinės valdymo sistemos struktūra.

Informacijos modeliai

Informacijos modeliaidaugeliu atvejų pasikliauti matematiniai modeliai,nuo sprendžiant užduotis, tyrimo objekto matematinis modelis, procesas ar reiškinys neišvengiamai paverčiamas informacijai apie jo įgyvendinimą kompiuteryje. Apibrėžiame pagrindines informacijos modelio sąvokas.

Informacijos objektasnekilnojamojo objekto, proceso ar reiškinio aprašymas jo charakteristikų rinkinio (informacijos elementų), vadinamo rekvizitai.Tam tikros struktūros (reikiamų kompozicijos) formų informacijos objektas tipas (klasė),kuris yra priskirtas unikalus vardas.Informacijos objektas su konkrečiais charakteristikomis instancija.Kiekvienas atvejis nustatomas pagal užduotį. pagrindiniai rekvizitai (raktas).Tos pačios detalės įvairiose informacijos įrenginiuose gali būti ir raktas ir aprašomasis. Informacijos objektas gali turėti kelis raktus.

Pavyzdys. Informacijos objektas Studentas turi išsamią kompoziciją: skaičius(Skaičiavimo numeris - raktų rekvizitus), pavardė, vardas, patronimas, gimimo data, mokymo vietos kodas.Informacijos objektas Privatus: studentų numeris, namų adresas, sertifikato vidurinio ugdymo numeris, šeimyninė padėtis, vaikai.Informacinės priemonės mokymo vieta apima išsamią informaciją: kodas(pagrindiniai rekvizitai), universiteto, fakulteto, grupės pavadinimas.Informacinių priemonių mokytojas: kodas(pagrindiniai rekvizitai), departamentas, pavardė, vardas, vardas, patronimas, laipsnis, mokslininkas pavadinimas, pozicija.

Santykiai,esami tarp tikrųjų objektų yra nustatomi informaciniuose modeliuose komunikacija.Yra trys jungtys: vienas - vienas (1: 1), vienas į daugelį(1: ∞) ir daugelis(∞: ∞).

Komunikatas. \\ T vienas - vienasnustato, kad korespondencija į vieną informacijos objekto X egzempliorių x ne daugiau kaip vienos informacijos objekto y ir atvirkščiai.

Pavyzdys. Informacinės priemonės Studentai ir privatūs reikalai bus susiję su požiūriu vienas.Kiekvienas studentas turi tam tikrus unikalius duomenis asmeniniame atveju.

Prijungus vienas - daugvienas informacijos objekto X egzempliorius x gali atitikti bet kokį informacijos objekto Y pavyzdžio skaičių, tačiau kiekvienas objekto atvejis yra susijęs ne daugiau kaip vienas x objekto pavyzdys.

Pavyzdys.Tarp informacijos objektų, studijų vieta ir studentas turi nustatyti bendravimą vienas su daugeliu.Ta pati mokymosi vieta gali pakartotinai pakartoti įvairiems studentams.

Komunikatas. \\ T daugelisužtikrina, kad būtų laikomasi vienos informacijos objekto x bet kokio objekto ateities ir atvirkščiai.

Pavyzdys.Informacinių infrastruktūros studentas ir mokytojas turi ryšį daugelis.Kiekvienas studentas yra įtrauktas į daugelį mokytojų, ir kiekvienas mokytojas moko daug studentų.

Informacinių modelių pavyzdžiai

Apibrėžiame informacijos modelį kaip prijungtą informacijos objektų rinkinį, kuriame aprašomi informaciniai procesai, esantys tiriamoje srityje. Esami informaciniai modeliai yra suskirstyti į universalūs ir specializuoti. Universalūs modeliai yra skirti naudoti įvairiose srityse, jie apima: duomenų bazėir. \\ T duomenų bazių valdymo sistemos, automatinės valdymo sistemos, žinių bazės, ekspertų sistemos.Specializuoti modeliai yra skirti apibūdinti konkrečias sistemas, yra unikalūs jų gebėjimuose, brangiau.

Universalūs modeliai.

Duomenų bazė

Duomenų bazėpateikiamas susijęs struktūrizuotų duomenų rinkinys, susijęs su konkrečiu procesu ar reiškiniu konkrečioje temoje.

Duomenų valdymo sistematai programinės įrangos paketas, skirtas kurti, organizuoti reikalingą duomenų bazių tvarkymą, saugojimą ir perdavimą.

Branduolys yra bet kokia duomenų bazė duomenų pateikimo modelis.Duomenų modelis yra įvairias duomenų struktūras ir tarpusavio ryšius.

Išskirti hierarchinis, tinklasir. \\ T reliacinisduomenų modelis. Hierarchinis modelis reiškia ryšį tarp objektų (duomenų) į medžio pavidalą.

Pagrindinės hierarchinio modelio sąvokos apima:

mazgas- objekto aprašymo duomenų atributų rinkinys;

Komunikatas. \\ T- linija, jungiantys žemo lygio mazgus su vienu viršutinio lygio mazgu. Šiuo atveju yra vadinamas viršutinio lygio mazgas protėviaidėl žemesnio lygio mazgų, atitinkančių jį, savo ruožtu, žemo lygio mazgai yra vadinami palikuonyssu jais susietas su jais virš mazgo (pavyzdžiui, 4 pav. B1 mazgas - CI mazgų, C2 ir mazgų C1, C2 - mazgo B1 palikuonys;

lygis- mazgo sluoksnio numeris, skaičiuojamas nuo šaknų.

4 pav. Hierarchinis duomenų modelis

Skaičius medžiaiduomenų bazę nustatoma pagal numerį šaknų įrašai.Kiekvienas mazgas turi vienintelį kelią nuo šaknų.

Tinklo struktūrajis turi tuos pačius komponentus kaip hierarchical, bet kiekvienas mazgas gali būti susijęs su bet kuriuo kitu mazgu (5 pav.). Tinklo požiūris į duomenų organizavimą yra hierarchinės plėtra. Hierarchiniuose modeliuose po palikuonys turėtų turėti tik vieną protėvį; Tinkle - palikuonis gali turėti bet kokį protėvių skaičių.

5 pav. Net tinklo duomenų modelis

Abu šie modeliai nebuvo plačiai paplitę dėl grafikų įgyvendinimo mašinų duomenų struktūrų forma, be to, sunku atlikti informacijos paieškos operacijas.

Trečiasis duomenų modelis gavo skalę - reliacinisjis taip pat gali apibūdinti hierarchinį ir tinklo modelį. Reliacinis modelis yra sutelktas į duomenų organizavimą dviejų dimensijų lentelių forma.

Dirbtinis intelektas

Žmogaus proto modeliavimo idėjos yra žinomos nuo seniausių laikų. Pirmą kartą tai paminėta filosofo ir thewoman sudėtyje Ramunda lully.(Gerai 1235 - OK.1315) "puikus menas", kuris ne tik išreiškė loginės mašinos idėją išspręsti įvairias užduotis, remiantis visuotine koncepcijų klasifikacija (XIV a.), Bet taip pat bandė jį įgyvendinti. Rene Descartes.(1596-1650) ir Gottfried Wilhelm Leibnitz.(1646-1716) Nepriklausomai nuo vienas kito sukūrė proto gebėjimo doktriną į žinias ir visuotines ir būtinas logikos ir matematikos tiesas, dirbo kuriant visuotinę visų žinių kalbos klasifikaciją. Tai yra šių idėjų teorinis pagrindas sukurti dirbtinį intelektą. Impletui tolesniam žmogaus mąstymo modelio plėtrai buvo 40-ajame dešimtmetyje. XX amžiuje KOMPIUTERIS. 1948 m. Amerikos mokslininkas Norbert Wiener.(1894-1964) suformulavo pagrindines naujojo mokslo - kibernetikos nuostatas. 1956 m. Stenfordo universitete (JAV) seminare yra "dirbtinis intelektas * (dirbtinis intelektas) dėl loginių užduočių sprendimo, yra pripažinta nauja mokslinė kryptimi, susijusi su žmogaus protingų funkcijų mašina ir vadinama dirbtinis intelektas.Netrukus ši pramonė buvo padalinta į dvi pagrindines kryptis: "Juodosios dėžutės" neurokapernotikai ir kibernetika.

Neurokabernetic.jis pasuko į žmogaus smegenų struktūrą kaip vienintelio mąstymo objektą ir pradėjo savo aparatūros modeliavimą. Fiziologai jau seniai atskleidė neuronus - nervų ląsteles, susijusias su tarpusavyje kaip smegenų pagrindu. Neurcabernetika užsiima kuriant panašius į neuronus, ir jų asociacija į veikiančias sistemas, šios sistemos yra vadinamos neuroniniai tinklai.80-ųjų viduryje. XX V.V. Japonija buvo sukurta pirmasis neurokompiuteris, kuris imituoja žmogaus smegenų struktūrą. Jos pagrindinė taikymo sritis - modelio atpažinimas.

"Black Box" kibernetikajame naudojami kiti principai, modelio struktūra nėra pagrindinis dalykas, jo reakcija yra svarbi nurodytomis įvesties duomenimis, modelis turėtų reaguoti kaip žmogaus smegenis. Šios krypties mokslininkai užsiima algoritmų plėtra sprendžiant intelektines užduotis turimoms skaičiavimo sistemoms. Svarbiausi rezultatai:

Labirinto paieškos modelis(50-ųjų pabaiga), kurioje yra apsvarstytas objekto grafikas ir ieškoma optimalaus kelio iš įvesties duomenų į rezultatą. Praktiškai šis modelis nerado plataus naudojimo.

Heuristinis programavimas(60-ųjų pradžia) parengė veiksmų strategijas, remiantis iš anksto žinomomis nustatytomis taisyklėmis (heuristika). Heuristika -teoriškai nėra pagrįsta taisyklė, kuri leidžia sumažinti optimalaus kelio ieškojimą.

Matematinės logikos metodai.Rezoliucijų metodas, leidžiantis automatiškai įrodyti teoremus pagal tam tikrų aksiomų pagrindu. 1973 m. Buvo sukurta loginio programavimo kalba. Prologa,leisti apdoroti simbolinę informaciją.

Nuo vidurio 70-ųjų. Įgyvendinama specialių ekspertų žinių modeliavimo idėja. Pirmosios ekspertų sistemos yra JAV. Atsiranda nauja technologija Dirbtinis intelektas, pagrįstas žinių pateikimu ir naudojimu. Nuo 80-ųjų viduryje. Dirbtinis žvalgybos komercizai. Investicijos į šią pramonę auga, atsiranda pramonės ekspertų sistemos, didėja susidomėjimas savarankiško mokymosi sistemomis.

Žinių bazė

Studijuojant pažangias sistemas, būtina išsiaiškinti, kokios žinios taip pat yra skirtumas nuo duomenų. Koncepcija Žiniosnustatyti įvairiais būdais, tačiau nėra jokio išsamaus apibrėžimo.

Štai keletas apibrėžimų:

Žinios - nustatyti dalyko srities modelius (principus, ryšius, įstatymus), leidžiančius išspręsti problemas šioje srityje.

Žinios - gerai struktūrizuoti duomenys arba duomenys apie duomenis ar metaduomenų.

Žinios - informacija apie holistinį aprašymą, atitinkantį tam tikrą informuotumą apie aprašytą klausimą, objektą ir kt.

Dirbtinio intelekto požiūriu žinios yra apibrėžiamos kaip formali informacija, kuri nurodyta loginio produkcijos procese. Žinių saugojimui naudokite žinių bazes. Žinių bazė- bet kurios intelektinės sistemos pagrindas.

Nuo požiūrio sprendžiant problemas tam tikru žinių objektu, patogu padalinti į dvi kategorijas - faktaiir. \\ T heuristika.Pirmojoje kategorijoje aprašomos šioje srityje žinomos aplinkybės, šios kategorijos žinios kartais vadinamos tekstu, pabrėžiant jų pakankamą literatūros aprašymą. Antroji žinių kategorija priklauso nuo šios temos srities ekspertų ekspertų patirties.

Be to, žinios yra padalintos iš procedūrinis. \\ Tir. \\ T deklaratyvus.Istoriškai, procedūrinės žinios, "išsibarsčiusios" algoritmai pasirodė pirmiausia. Jie valdomi duomenys. Norėdami pakeisti, tai buvo būtina padaryti pakeitimus į programą. Su dirbtinio intelekto kūrimo, visa dauguma žinių buvo suformuota duomenų struktūrose: lentelės, sąrašai, abstrakčių duomenų tipai, žinios tapo vis labiau deklaruojamos.

Deklaruojant žinias- Tai yra informacijos apie konkrečių objektų, reiškinių ar procesų savybių derinys, pateiktas faktų ir heuristikos forma. Istoriškai tokios žinios buvo sukauptos įvairiomis informacinėmis knygomis, su kompiuterio išvaizda įsigijo duomenų bazių formą. Deklaracinės žinios dažnai vadinamos tiesiog duomenimis, jie saugomi informacinės sistemos (IP) atmintyje, kad jie turėtų tiesioginę prieigą naudoti.

Procedūrinės žinios.saugomi IP atmintyje kaip procedūrų aprašymai, su kuriais jie gali būti gauti. Procedūrinių žinių forma paprastai aprašomi dalyko srities tikslų sprendimo būdai, įvairios instrukcijos, metodai ir kt. Procedūrinės žinios yra metodai, algoritmai, įvairių užduočių sprendimo programos pasirinktoje temoje, jie sudaro žinių bazės branduolį. Procedūrinės žinios yra sudarytos dėl procedūrų įgyvendinimo per faktus kaip šaltinių duomenis.

Viena iš svarbiausių problemų būdingų dirbtinių intelekto sistemų yra žinių pateikimas. Žinių atstovavimo forma žymiai paveikia sistemos savybes ir savybes. Norint manipuliuoti įvairiomis žiniomis apie tikrąjį pasaulį kompiuteryje, būtina atlikti savo modeliavimą. Yra daug žinių pristatymo modelių įvairioms temoms, tačiau dauguma jų priklauso šioms klasėms: loginiai modeliai ", produktų modeliai; semantiniai tinklai; rėmo modeliai.

Tradiciškai, pateikiant žinių pateikimą oficialūs loginiai modeliairemiantis klasikiniu pirmos eilės predikatų skaičiavimu, kai objektas yra aprašytas aksiomų rinkinio formoje. Visa informacija, reikalinga problemoms spręsti, laikoma taisyklių ir įtarimų rinkiniais, kurie yra tam tikrų predikatų logikų formulėmis. Žinios atspindi tokių formulių rinkinį ir naujų žinių gavimas sumažinamas iki loginių išvesties procedūrų įgyvendinimo. Šis loginis modelis taikomas daugiausia mokslinių tyrimų "idealiose" sistemose, nes ji užima aukštus dalyko srities reikalavimus ir apribojimus. Pramonės ekspertų sistemose naudojami įvairūs pakeitimai ir plėtra.

Asmens sprendimų priėmimo procesų tyrimai parodė, kad ginčijamas ir priimamas sprendimas, asmuo gamybos taisyklės. \\ T(iš anglų kalbos. gAMYBA- produkcijos taisyklė, kuri sukuria taisyklę). Gamybos modelis,Įkurta taisyklių, leidžia jums pateikti žinias pagal pasiūlymų forma: jei (sąlyga sąrašą), tada (turėtumėte atlikti veiksmų sąrašą). Būklė -Šis pasiūlymas, kuriuo žinios randamos žinių bazėje ir aCT.yra tam tikra operacija, atlikta sėkmingai įgyvendintoje paieškoje. Veiksmai gali būti panašūs tarpinisišsikiša žemiau tiek sąlygų, tiek tikslasapdailos IP darbas. Gamybos modelyje žinių bazė susideda iš taisyklių rinkinio. Programos kontroliuojant taisykles yra vadinama su išvesties mašina.Išvados mechanizmas jungia žinias ir sudarytų išvadą nuo jų sekos. Produkcija yra tiesiai(palyginimo metodas, nuo duomenų iki tikslo paieškos) arba atgal(Hipotezės ir jo patikrinimo generavimo metodas nuo tikslo iki duomenų).

Pavyzdys. Yra žinių bazės fragmentas, sudarytas iš dviejų taisyklių:

Ir tt 1: jei "verslas" ir "pažįstamas su internetu",

Kad "e-komercija".

Ir tt 2: Jei "valdo kompiuterį",

Kad "pažįstamas su internetu".

Sistema gavo duomenis: "Verslas" ir. \\ T "Turi kompiuterį."

Tiesioginė išvada:Remiantis turimais duomenimis, kad gautumėte išvadą.

1-oji pass:

1 žingsnis. Tikrinimas. 1, neveikia - nėra pakankamai duomenų "susitikti internete".

2 žingsnis. Patikrinkite PR. 2, ji veikia, bazę papildo faktas "pažįstamas su internetu".

2 PASS. \\ T

3 žingsnis. 1, darbai, sistema suteikia "e-komercijos" išvadą.

Grąžinimo rezultatas:Patvirtinkite pasirinktą tikslą per esamas taisykles ir duomenis.

1-oji pass:

1 žingsnis. Tikslas - "e-komercija":

Mes tikriname PR. 1, duomenys "Pažintis su internetu" nėra, jie tampa nauju tikslu, ir yra taisyklė, kur ji yra teisinga.

2 žingsnis. Tikslas - "Pažinimas su internetu":

Ir tt 2 Patvirtina tikslą ir jį suaktyvina.

2. Pass: 3. PR 3. PR. 1 patvirtina norimą tikslą.

Produkto modelis pritraukia kūrėjus su matomumu, moduliniu, paprastu pridėti papildymų ir pokyčių, loginio išvesties mechanizmo paprastumas dažniausiai naudojamas pramoninės ekspertų sistemose.

Semantika- Tai yra mokslas, tyrinėti požymių ir ikoninių sistemų savybes, jų semantinį ryšį su realiais objektais. Semantinis tinklas -tai yra orientuota grafikas, kurio viršūnės yra sąvokos, ir lankai - tarp jų santykis (6 pav.). Tai yra labiausiai bendras žinių modelis, nes jis turi visų būdingų žinių savybių būdingų savybių: vidinio interpretacijos, struktūros, semantinės metrikos ir veiklos.

6 pav. Semantinis tinklas

Tinklo modelių privalumai yra: didelės išraiškingos galimybės; Grafiškai pateiktos žinių sistemos aiškumas; Tinklo struktūros, atspindinčios žinių sistemą, artumas, semantinė frazių struktūra natūralioje kalboje; Šiuolaikinių idėjų laikymasis apie ilgalaikės žmogaus atminties organizavimą. Trūkumai, mes manome, kad tinklo modelyje nėra aiškios idėjos apie temos srities struktūrą, kuri atitinka ją, todėl jos formavimas ir modifikavimas yra sudėtingi; Tinklo modeliai yra pasyviosios struktūros, specialus įrenginys naudojamas juos apdoroti. oficialus produkcija.Sprendimas dėl semantinio tinklo tipo duomenų bazėje yra sumažintas iki paieškos tinklo fragmento, atitinkančio kai kurių užduoties potinklio užduotį, kuri savo ruožtu kalba daugiau nei vienas modelio trūkumas - sudėtingumas Rasti rezultatus semantiniams tinklams.

Tinklo modeliai yra vaizdiniai ir pakankamai visuotinės priemonės Žinių pristatymai. Tačiau jų formalizavimas konkrečiuose pristatymo modeliuose, žinių naudojimas ir modifikavimas yra gana sunkus procesas, ypač dalyvaujant keliems santykiams tarp sąvokų.

Terminas .(Iš anglų kalbos. Rėmas - rėmas, rėmas) pasiūlė paskirti žinių vieneto struktūrą, kurią galima apibūdinti tam tikru sąvokų rinkiniu dėl jo erdvinio suvokimo. Rėmas turi tam tikrą vidinę struktūrą, kurią sudaro elementai, vadinami lizdai.Kiekvienas lizdas, atrodo, yra apibrėžtas duomenų struktūra, procedūra,arba gali būti susijęs su kitu rėmeliu. Rėmo modelis yra susistemintas kaip vieno teorijos technologinio modelio žmogaus atminties ir jos sąmonės forma. Skirtingai nuo kitų modelių, standi konstrukcija yra pritvirtinta rėmeliais. Bendru atveju, rėmas apibrėžiamas taip:

(Rėmo pavadinimas: (1-osios lizdo pavadinimas: 1-oji lizdo vertė);

(Antrosios lizdo pavadinimas: 2-osios lizdo vertė);

(N-RO Lošimo pavadinimas: N-RO lizdo vertė)).

Svarbus rėmelių bruožas yra paveldėjimo savybės,pasiskolinta iš semantinių tinklų teorijos. Paveldėjimas vyksta Ako-Nuorodos (nuo tam tikros rūšies, o tai reiškia "et.e."). "Ako" lizdas rodo aukštesnį hierarchijos lygį, iš kur netiesiogiai paveldėjo, t.y. Panašių laiko tarpsnių vertės perduodamos. Pavyzdžiui, figų rėmeliuose. 7 "Dizaineris" paveldi "inžinieriaus" ir "žmogaus" rėmų savybes, kurios yra aukštesnio lygio hierarchijos.

7 pav. Rėmai

Rėmo modelis yra gana universalus, leidžia jums rodyti visą žinių apie pasaulį įvairovę per:

Rėmo konstrukcijos,nurodyti objektus ir koncepcijas (paskaita, santrauka, departamentas);

Rėmas(studentas, mokytojas, dekanas);

Scenarijų rėmai(Egzaminas, pavadinimo šventė, stipendijų priėmimas);

Rėmai Situacijos(Nerimas, darbo valandos mokyklos dienos) ir kt. Pagrindinis rėmelių privalumas, kaip žinių pristatymo modelis yra jų gebėjimas atspindėti konceptualų pagrindą organizuoti žmogaus atmintį, taip pat lankstumą ir matomumą.

Apibendrinant žinių pateikimo modelius, galite padaryti šias išvadas:

Galingiausi yra mišrių žinių pateikimo modeliai.

Ekspertų sistemos

Sukurta analizuoti duomenis, esančius žinių bazėse ir pateikiant rekomendacijas vartotojo prašymui. Naudojamas tais atvejais, kai pradiniai duomenys yra gerai formalizuoti, tačiau priimant sprendimą reikia specialių didelių žinių. Ekspertų sistemos- Tai yra sudėtingi programinės įrangos kompleksai, kaupiant žinias specialistų konkrečiose srityse ir atkartojant šią empirinę patirtį konsultavimui mažiau kvalifikuotų vartotojų.

Dalykų sritys: medicina, farmakologija, chemija, geologija, ekonomika, jurisprudencija ir kt., Kai dauguma žinių yra asmeninė patirtisaukšto lygio specialistai (ekspertai) turi ekspertų sistemas. Tose srityse, kuriose dauguma žinių yra atstovaujama kolektyvinės patirties pavidalu (pvz., Didesnei matematikai) jų nereikia.

Ekspertų sistemą lemia logiškai tarpusavyje susijusių taisyklių, sudarančių žinias ir patirtį šios temos srities specialistui, ir sprendimo mechanizmą, kuris leidžia atpažinti situaciją, pateikti rekomendacijas dėl veiksmų, diagnozuoti.

Šiuolaikinės ekspertų sistemos gali:

Pagal ligos požymius, diagnozuoti, priskirti gydymą, išduoti vaistus, parengti gydymo kursą;

Atlikti reiškinių ir procesų diagnostinių sistemų užduotis (pavyzdžiui, kraujo analizei; gamybos valdymas; žemės, naftos telkinių, anglių nuosėdų ir kt.

Pripažinti kalbą šiame etape ribotą taikymą;

Atpažinkite žmogaus veidus, pirštų atspaudus ir kt.

Fig. 8 vaizduoja pagrindinius ekspertų sistemos modelio komponentus: vartotojas(Temos srities specialistas Ši sistema suprojektuotas) Žinių inžinierius(specialistas. \\ t dirbtinis intelektas - tarpinis ryšys tarp ekspertų ir žinių bazės), \\ t vartotojo sąsaja(programa, kuri įgyvendina naudotojo dialogo ir sistemos) Žinių bazė -ekspertų sistemos šerdis solver.(paraiška, kuri imituoja eksperto argumentą, pagrįstą duomenų bazėje), \\ t paaiškinimo posistemis (paraiška, kuri leidžia jums paaiškinti, ką ekspertų sistema pateikia rekomendacijas, atkreipia išvadas, kokios žinios yra naudojamos ), Intelektinės žinių bazės redaktorius(Paraiška, kuri suteikia žinių inžinieriui galimybę kurti žinių bazę dialogui ).

8 pav. Ekspertų sistemos modelio struktūra.

Būdingas bet kokios ekspertų sistemos bruožas yra galimybė tobulėti. Pradiniai duomenys saugomi žinių bazėje faktų, tarp kurių įdiegtos tam tikros loginės jungtys, forma. Jei bandant, buvo nustatytos neteisingos rekomendacijos ar nuomonės dėl konkrečių klausimų, arba išvada negali būti suformuluota, tai reiškia ar trūksta svarbių faktų savo duomenų bazėje, arba loginės jungčių sistemos pažeidimus. Bet kokiu atveju pati sistema gali sudaryti pakankamą klausimų rinkinį ekspertui ir automatiškai padidinti jo kokybę.

Valdymo sistema

Yra tarpusavyje susijusių posistemių struktūrinių modelių derinys, atliekantis šias funkcijas:

Planavimas(Strateginė, taktinė, veikimo);

Apskaita. \\ T- parodo kontrolės objekto statusą dėl gamybos procesų;

kontrolė- nustato įgaliojimų nuokrypį nuo planuojamų tikslų ir standartų;

Veiklos valdymas- reguliuoja visus procesus, kad būtų pašalintos naujos nukrypimai nuo planuojamų ir įgaliojimų;

Analizė.- nustato sistemos ir rezervų veiklos tendenciją, į kurią atsižvelgiama planuojant kitą laikotarpį.

Modelių naudojimas informacinių sistemų sudėtyje prasidėjo statistiniai metodai ir finansinės analizės metodai, kuriuos įgyvendino įprastinių algoritminių kalbų komandos. Vėliau buvo sukurtos specialios kalbos, leidžiančios imituoti skirtingas situacijas. Tokios kalbos leidžia sukurti tam tikro tipo modelius, kurie palaiko sprendimą, kai lankstus kintamųjų pokytis.

Programinė įranga. Pagrindinės programavimo koncepcijos

Pagrindinės sąvokos ir apibrėžimai

Laikomas techninės priemonės "Pevm" kombinuotas yra universali priemonė, skirta spręsti platų užduočių spektrą. Tačiau šios užduotys gali būti išspręstos tik tuo atveju, jei "Pevm" žino savo sprendimo algoritmą.

Algoritmas (Algoritmas) - tiksli tvarka, kuri apibrėžia šaltinio duomenų konvertavimo į galutinį rezultatą procesas.

Dažni. \\ T savybės Bet koks algoritmas yra:

– diskretuoja - galimybė padalijant algoritmą į atskirus elementarius veiksmus;

– apibrėžimas (determinizmas) Algoritmas užtikrina rezultato apibrėžimą (rezultato pakartojamumas, gaunamas keliuose skaičiavimuose su tuo pačiu šaltinių duomenimis) ir neįtraukiama galimybė iškraipyti arba dviprasmišką recepto aiškinimą;

– spektaklis - privalomas gavimas baigtiniam tam tikrų rezultatų žingsnių skaičiui, ir jei tai neįmanoma gauti rezultato - signalas, kad šis algoritmas netaikomas užduoties išsprendimui;

– massiness. - galimybė gauti rezultatą su įvairiais šaltinių duomenimis apie kai kurių panašių problemų klasę.