Systémový prístup v modelovaní systému. Systémový prístup k metódam modelovania a prístupy k modelovaniu distribuovaných systémov

Klasický prístup pri budovaní modelov- Prístup k štúdiu vzťahu medzi jednotlivými časťami modelu stanovuje ich zváženie ako odraz prepojení medzi jednotlivými subsystémami objektov. Takýto (klasický) prístup môže byť použitý pri vytváraní dostatočne jednoduchých modelov.

Rozvoj modelu m na základe klasického prístupu znamená zhrnutie jednotlivých zložiek do jedného modelu, každá zo zložiek rieši vlastné úlohy a je izolovaný z iných častí modelu. Klasický prístup sa preto môže použiť na implementáciu relatívne jednoduchých modelov, v ktorých separácia a vzájomne nezávislé zváženie jednotlivých aspektov fungovania skutočného objektu.

Môžete si poznamenať dva výrazné aspekty klasického prístupu:

Tam je pohyb zo súkromného do všeobecného,

Vytvorený model je vytvorený zhrnutím jednotlivých komponentov a neberie do úvahy výskyt nového systému systému.

Prístupový prístup - Toto je prvok výučby všeobecných zákonov rozvoja prírody a jedného z prejavov dialektického výučby.

S systematickým prístupom k modelovým systémom je potrebné jasne určiť účel modelovania. Vzhľadom k tomu, že je nemožné plne simulovať systém skutočného fungovania, model (modelový systém alebo druhý systém) je vytvorený pod problémom. V súvislosti s otázkami modelovania teda tento cieľ vyplýva z požadovaných modelových úloh, čo umožňuje prístup k výberu kritéria a vyhodnotiť, ktoré položky budú zahrnuté do modelu M. Preto je potrebné mať kritérium Výber jednotlivých prvkov do vytvoreného modelu.

Dôležitým pre systémový prístup je určiť štruktúru systému - súbor pripojení medzi prvkami systému, čo odráža ich interakciu.

Systematický prístup umožňuje vyriešiť problém budovania komplexného systému, s prihliadnutím na všetky faktory a schopnosti úmerné ich významu, vo všetkých fázach štúdie systému S a výstavbu modelu M.

Systematický prístup znamená, že každý systém S je integrovaný ako integrovaný, aj keď sa skladá zo samostatných demontovaných subsystémov. Systémový prístup je teda založený na posúdení systému ako integrovaného celku, a toto zváženie rozvoja začína hlavnou - formulovaním fungujúceho cieľa.

So štrukturálnym prístupomzloženie zvolených prvkov S systémom a vzťah medzi nimi sa deteguje. Kombinácia prvkov a spojov medzi nimi umožňuje posúdiť štruktúru systému. Ten v závislosti od účelu štúdie môže byť opísaná na rôznych úrovniach posúdenia. Najviac všeobecný popis Štruktúry sú topologický opis, ktorý vám umožňuje určiť kompozitné časti systému v najbežnejších konceptoch a je dobre formalizovaný na základe teórie grafov.

S funkčným prístupomsamostatné funkcie sú považované za, t.j. algoritmy správania systému a funkčný prístup, ktorý odhaduje funkcie, ktoré vykonáva systém, je implementovaný, a funkcia je chápaná ako nehnuteľnosť, ktorá vedie k dosiahnutiu cieľa. Vzhľadom k tomu, funkcia zobrazuje majetok a majetok zobrazuje interakciu systému s s vonkajším prostredím E, vlastnosti môžu byť vyjadrené vo forme niektorých vlastností prvkov SI (J) a SI Subsystémov, - Systems alebo Systems S všeobecne.

Hlavné hodnotiace stupne komplexných systémov.

1. etapa. Stanovenie cieľa odhadu. V analýze systému sa rozlišujú dva typy cieľov. Kvalitatívne nazývaný cieľ, ktorých dosiahnutie je vyjadrený v menovitom meradle alebo v rozsahu objednávky. Kvantitatívne nazývaný cieľ, ktorého dosiahnutie je vyjadrený v kvantitatívnych váhách.

Etapa. Meranie vlastností systému rozpoznávaného v podstate na účely odhadu. Na tento účel sú zodpovedajúce stupnice na meranie vlastností a všetky predmetné testovacie vlastnosti priradené určitú hodnotu na týchto stupnici.

Etapa. Zdôvodnenie preferencií kritérií kvality a kritérií pre efektívnosť systémov na základe vlastností nameraných na vybraných váhách.

Etapa4. Hodnotenie. Všetky základné systémy považované za alternatívy sa porovnávajú podľa kritérií av závislosti od na účely odhadu sú zvolené, sú optimalizované.

Koncepcia systému

Žijeme vo svete, ktorý sa skladá z mnohých rôznych objektov, ktoré majú rôzne vlastnosti a vzájomne pôsobia. Napríklad objekty sveta sú planéty Slnečná sústavaktoré majú rôzne vlastnosti (hmotnosť, geometrické rozmery atď.) A spolupracovať so slnkom a medzi sebou podľa zákona globálnej gravitácie.

Každá planéta je súčasťou väčšieho objektu - solárny systém, ktorý je zase súčasťou galaxie. Zároveň sa každá planéta pozostáva z atómov rôznych chemických prvkov, ktoré pozostávajú z elementárnych častíc. V skutočnosti sa teda každý objekt môže skladať zo sady iných objektov, t.j. Tvorí systém.

Dôležitým znakom systému je jeho holistické fungovanie. Systém nie je súbor jednotlivých prvkov, ale súbor vzájomne prepojených prvkov. Napríklad osobný počítač je systém, ktorý sa skladá z rôznych zariadení, ktoré sú navzájom spojené a hardvér (fyzicky navzájom spojené) a funkčne (výmenu informácií).

Definícia 1.

Systém je súbor vzájomne prepojených predmetov, ktoré sa nazývajú prvky systému.

Poznámka 1.

Každý systém má svoju vlastnú štruktúru, ktorá charakterizuje zloženie a vlastnosti prvkov, ich vzťah a spojenie medzi sebou. Systém je schopný zachovať svoju integritu pod vplyvom rôznych vonkajších faktorov a vnútorných zmien až do nezmeneného jej štruktúry. V prípade zmeny štruktúry systému (napríklad keď je jeden z jeho prvkov odstránený), môže prestať pracovať ako celok. Napríklad, keď vymazanie jedného z počítačových zariadení (napríklad základnej dosky), počítač prestane fungovať, t.j. prestane fungovať ako systém.

Hlavné ustanovenia teórie systému sa objavili v štúdii dynamických systémov a ich funkčných prvkov. Pod systémom znamená skupinu vzájomne prepojených prvkov, ktoré konajú spoločne s cieľom splniť úlohu vopred. S pomocou analyzujúcich systémov môžete určiť najvhodnejšie spôsoby, ako vykonať úlohu, ktorá zabezpečí maximálnu spokojnosť požiadaviek.

Prvky, ktoré tvoria základ teórie systémov, nie sú vytvorené pomocou hypotéz, a sú získané experimentálne. Ak chcete začať budovať systém, musíte mať všeobecné charakteristiky technologických procesov, ktoré sú potrebné, a pri vytváraní matematicky formulovaných kritérií, ktoré by mali spĺňať proces alebo jeho teoretický opis. Metóda modelovania je jednou z najdôležitejších metód vedeckého výskumu a experimentovania.

Prístupový prístup

Na vybudovanie modelov objektov sa používa systematický prístup, čo je metodika riešenia komplexných úloh. Táto metodika je založená na zvážení objektu ako systému, ktorý funguje v určitom prostredí. Systémový prístup umožňuje odhaliť integritu objektu, identifikovať a preskúmať svoju vnútornú štruktúru, ako aj pripojenia s vonkajším prostredím. Zároveň je predmetom súčasť reálneho sveta, ktorý je pridelený a je skúmaný z dôvodu pevnej úlohy konštrukcie modelu. Okrem toho, keď používate systémový prístup, postupný prechod z bežného, \u200b\u200bktorý je založený na zvážení konštrukčného cieľa, a objekt je zvážený vo vzťahu k životnému prostrediu.

Komplexný objekt môže byť oddelený na subsystémoch, ktoré predstavujú časti objektu a spĺňajú tieto požiadavky:

1. podsystém je funkčne nezávislá časť objektu, ktorá je spojená s inými podsystémami a výmena informácií a energie s nimi;
2. každý podsystém môže mať funkcie alebo vlastnosti, ktoré sa nezhodujú s vlastnosťami celého systému;
3. každý subsystém môže zdieľať na úrovni prvkov.

Pod prvom prvkom je chápaný ako subsystém nižšej úrovne, ktorý nie je ďalej rozdelený vhodným z pozície riešenia problému.

Poznámka 2.

Systém je teda predstavovaný ako objekt, ktorý sa skladá zo súboru podsystémov, prvkov a odkazov na jeho tvorbu, výskum alebo zlepšenie. Zároveň je konsolidácia prezentácie systému, ktorá zahŕňa hlavné subsystémy a vzťahy medzi nimi, sa nazýva makroštruktúra a podrobné zváženie vnútornej štruktúry systému na úroveň prvkov - mikroštruktúra.

Koncepcia nadmerného systému je zvyčajne spojená s koncepciou systému - viac vysoký stupeňZloženie, ktoré obsahuje predmetný predmet a funkcia akéhokoľvek systému možno určiť len prostredníctvom nadýchlého systému. Je tiež dôležité, aby koncepcia životného prostredia je súborom vonkajších svetových objektov, čo výrazne ovplyvňuje účinnosť systému fungovania systému, ale nie sú súčasťou systému a jej nadmernej doske.

V systémovom prístupe k modelovým modelom sa používa koncepcia infraštruktúry, ktorá opisuje vzťah systému s jeho prostredím (médium).

Výber, popis a štúdium vlastností objektu, ktoré sú nevyhnutné pre konkrétnu úlohu, sa nazýva stratifikácia objektu.

S systematickým prístupom v modelovaní je dôležité určiť štruktúru systému, ktorá je definovaná ako súbor dlhopisov medzi prvkami systému, ktorý odráža ich interakciu.

K dispozícii je štrukturálny a funkčný prístup k modelovaniu.

S konštrukčným prístupom sa stanoví zloženie izolovaných prvkov systému a vzťah medzi nimi. Kombinácia prvkov a odkazov je štruktúra systému. Zvyčajne sa používa topologický opis na opis štruktúry, ktorá umožňuje komponentom systému a určiť ich odkazy pomocou grafov.

Menej často aplikuje funkčný popis, v ktorom sa zvažujú jednotlivé funkcie - algoritmy správania systému. To realizuje funkčný prístup, ktorý určuje funkcie, ktoré prevádzkuje systém.

S systematickým prístupom sú možné rôzne sekvencie vývoja modelov založených na dvoch hlavných etapách návrhu: makroprojektovanie a mikropros. V štádiu makroprojektu je vybudovaný model vonkajšieho prostredia, zistí sa zdroje a obmedzenia, systém systému a kritériá sa rozhodnú hodnotiť primeranosť.

Stupeň mikroprojektu závisí od typu vybraného modelu. Táto etapa zahŕňa vytvorenie informácií, matematických, technických alebo softvér Simulačné systémy. Keď mikroprogram, hlavný technické údaje Vytvorený model, odhadnúť čas práce s ním a náklady na zdroje na získanie požadovanej kvality modelu.

Pri budovaní modelu, bez ohľadu na jeho typ, je potrebné dodržiavať zásady systematického prístupu:

1. sa neustále pohybuje po fázach vytvorenia modelu;
2. koordinovať informácie, zdroje, spoľahlivé a iné charakteristiky;
3. riadne sa týkajú rôznych úrovní konštrukcie modelu;
4. dodržujte integritu jednotlivých štádií dizajnu modelu.

Statické informačné modely

Akýkoľvek systém pokračuje v existencii vo vesmíre av čase. V rôznych časových miestach je systém určený svojím stavom, ktorý opisuje zloženie prvkov, hodnoty ich vlastností, rozsah a povahu interakcie medzi prvkami atď.

Napríklad stav solárnej sústavy v určitých bodoch je opísaný zložením objektov, ktoré sú zahrnuté v ňom (slnko, planéty atď.), Ich vlastnosti (veľkosť, pozícia v priestore atď.), veľkosť a povaha ich interakcie (sila gravitácie, elektromagnetických vĺn a atď.).

Modely, ktoré opisujú stav systému v určitom čase v čase, sa nazývajú statické informačné modely.

Napríklad vo fyzike, statické informačné modely sú modely, ktoré opisujú jednoduché mechanizmy, v biológii - modely štruktúry rastlín a zvierat, v chémii - modely štruktúry molekúl a kryštalických mriežiek atď.

Dynamické informačné modely

Systém sa môže časom líšiť, t.j. Existuje proces zmeny systému. Napríklad pri pohybe planét sa ich pozícia zmení voči slnku a medzi sebou; Zmena chemické zloženie Slnko, žiarenie atď.

Modely, ktoré opisujú procesy zmien a vývoja systémov, sa nazývajú dynamické informačné modely.

Napríklad vo fyzike, dynamické informačné modely opisujú pohyb telies, v chémii - procesy priechodu chemických reakcií v biológii - rozvoj organizmov alebo živočíšnych druhov atď.

Klasický prístup - Štúdium vzťahov medzi jednotlivými časťami a vývojom modelu systému sa považujú za súhrn jednotlivých zložiek do všeobecného modelu. Odporúča sa implementovať relatívne jednoduché modely s oddelením jednotlivých funkcií skutočného objektu a rozhodovania o nezávislosti týchto funkcií.

Spôsob syntézy modelu M založený na klasickom (indukčnom) prístupu je znázornený na obr. 1.1, a. Skutočný objekt, ktorý má byť modelovanie, je rozdelený na samostatné subsystémy, t.j. Počiatočné údaje sú vybrané na modelovanie a sú nastavené na C, zobrazenie jednotlivých strán simulačného procesu. Podľa samostatného súboru zdrojových údajov je stanovený účel modelovania samostatnej strany fungovania systému, niektoré zložky pre budúci model je vytvorený na základe tohto účelu. Kombinácia komponentu sa kombinuje do modelu M. Takže vývoj modelu M na základe klasického prístupu znamená súčtu jednotlivých zložiek do jedného modelu, každý z komponentov rieši svoje vlastné úlohy a je izolovaný Ostatné časti modelu.

Prístupový prístup - Toto je prvok výučby všeobecných zákonov rozvoja prírody a jedného z prejavov dialektického výučby. Môžete priniesť rôzne definície systému prístupu, ale najviac správne, čo vám umožní odhadnúť informatívnu podstatu tohto prístupu s touto metódou výskumných systémov ako modelovania. Preto je pridelenie samotného systému systému a vonkajšieho prostredia veľmi dôležité z objektívne existujúcej reality a opis systému založeného na systémoch na systéme.

Systematický prístup umožňuje vyriešiť problém budovania komplexného systému, berúc do úvahy všetky faktory a schopnosti úmerné ich významu, vo všetkých fázach štúdie systému a výstavbu modelu.

Systematický prístup znamená, že každý systém S je integrovaný ako integrovaný, aj keď sa skladá zo samostatných demontovaných subsystémov. Systémový prístup je teda založený na posúdení systému ako integrovaného celku, a toto zváženie rozvoja začína hlavnou - formulovaním fungujúceho cieľa. Proces syntézy modelu M založený na systémovom prístupe sa podmienene prezentuje na obr. 1.1, b. Na základe zdrojových údajov, D, ktoré sú známe z analýzy externého systému, obmedzenia, ktoré sú prekryté systému zhora alebo na základe svojich vykonávacích schopností, a na základe účelu fungovania zdrojových požiadaviek Systém je formulovaný. Na základe týchto požiadaviek sa vykonáva približne niektoré subsystémy P, prvky E a najťažšie štádium syntézy - výber v komponentoch systému, pre ktoré špeciálne kritériá na výber SQ.

Téma 5. Modelový prístup

Model je abstraktný opis systému (objekt, proces, problémy, koncepty) v inej forme inej ako je forma ich reálnej existencie

Modelovanie začína tvorbou výskumných predmetov - koncepcie konceptov, ktoré odrážajú významné pre simuláciu charakteristík objektu. Táto úloha je dosť komplikovaná, ktorá potvrdzujú rôzne interpretácie vo vedeckej a technickej literatúre takýchto základných koncepcií ako systému, modelového modelu. Takáto nejednoznačnosť neuvádza chybu niektorých a správnosti iných termínov, ale odráža závislosť predmetu výskumu (modelovanie) tak z posudzovaného predmetu a ciele výskumníka. Charakteristickým znakom modelovacích komplexných systémov je jeho multifunkčnosť a rozdeľovacie metódy použitia; Stáva sa neoddeliteľnou súčasťou všetkého Životný cyklus Systémy. To je primárne spôsobené technologickosťou modelov realizovaných na základe výpočtovej techniky: dostatočne vysoká rýchlosť na získanie výsledkov modelovania a ich relatívne nízke náklady.

Prístupy k modelovaniu systému

V súčasnosti pri analýze a syntetizácii komplexných (veľkých) systémov sa vyvinutý systematický prístup, ktorý sa líši od klasického (alebo indukčného) prístupu. Dátum predpokladá, že systém sa presunutím zo súkromného na všeobecné a syntetizuje (navrhnutý) Systém vyvinutými zložkou vyvinutý samostatne. Naproti tomu systémový prístup zahŕňa postupný prechod od spoločného ku súkromnému, keď je protihodnota založená na účele a predmetom podľa študijného predmetu sa odlišuje od životného prostredia.

S systematickým prístupom k modelovacím systémom je potrebné v prvom rade jasne definovať účel modelovania. Keďže je nemožné plne simulovať systém reálneho fungovania (pôvodný systém alebo prvý systém), model (systémový modelový systém alebo druhý systém) je vytvorený pre dodaný problém. V súvislosti s otázkami modelovania teda sa tento cieľ vyskytuje z požadovaných modelovacích úloh, čo vám umožní prístup k výberu kritéria a vyhodnotiť, ktoré položky vstupujú do vytvorenia modelu M.. Preto je potrebné mať kritérium pre výber jednotlivých prvkov v vytvorenom modeli.

Dôležitým pre systémový prístup je určiť štruktúru systému - súbor pripojení medzi prvkami systému, čo odráža ich interakciu. Štruktúra systému je možné študovať zvonku z hľadiska zloženia zloženia jednotlivých subsystémov a vzťahov medzi nimi, ako aj zvnútra, keď sa analyzujú jednotlivé vlastnosti, čo umožňuje systému dosiahnuť daný cieľ, tj keď Študujú sa systémové funkcie. V súlade s tým existoval niekoľko prístupov k štúdiu štruktúry systému s jeho vlastnosťami, na ktoré by sa v prvom rade mali zahŕňať štrukturálne a funkčné.

S konštrukčným prístupom sa zistí zloženie izolovaných prvkov systému a vzťah medzi nimi medzi nimi. Kombinácia prvkov a spojov medzi nimi umožňuje posúdiť štruktúru systému. Ten v závislosti od účelu štúdie môže byť opísaná na rôznych úrovniach posúdenia. Najširší opis štruktúry je topologický opis, ktorý umožňuje určiť kompozitné časti systému v najbežnejších konceptoch a je dobre formalizovaný na základe teórie grafov.

Menej bežného je funkčný popis, keď sa zvažujú jednotlivé funkcie, t.j. Algoritmy správania systému a funkčný prístup sa implementujú, hodnotiace funkcie, ktoré systém vykonáva, a funkcia je chápaná ako nehnuteľnosť, ktorá vedie k dosiahnutiu cieľa. Vzhľadom k tomu, funkcia zobrazuje majetok a majetok zobrazuje interakciu systému S. S vonkajším prostredím W.Potom môžu byť vlastnosti vyjadrené vo forme niektorých charakteristík prvkov s I. a podsystémy S j.alebo systémy S. všeobecne.

Ak existuje nejaký referenčný štandard, môžete zadať kvantitatívne a kvalitatívne charakteristiky systémov. Pre kvantitatívne charakteristiky sú uvedené čísla vyjadrujúce vzťahy medzi touto charakteristikou a štandardom. Kvalitatívne charakteristiky systému sú napríklad použitím metódy odborných hodnotení.

Prejav funkcií systému v čase S.(t.), t.j. fungovanie systému, znamená prechod systému z jedného štátu do druhého, t.j. pohybu v stave štátu C.. Pri prevádzke systému S. Kvalita jej fungovania je veľmi dôležitá, určená ukazovateľom efektívnosti a ktorá je hodnota kritéria hodnotenia účinnosti. Existujú rôzne prístupy k výberu hodnotiacich kritérií. Systém S. Možno odhadnúť buď súbor súkromných kritérií alebo niektoré spoločné neoddeliteľné kritérium.

Treba poznamenať, že vytvorený model M. Z hľadiska systému systému je tiež systém, t.j. S."= S." (M.) a možno ho zvážiť vo vzťahu k vonkajšiemu prostrediu W.. Najjednoduchšie pri prezentácii modelu, v ktorom je zachovaná priama analógia fenoménu. Existujú aj modely, v ktorých neexistuje žiadna priama analógia, ale uložia sa len zákony a všeobecné vzory správania prvkov systému S.. Správne pochopenie vzťahov ako vo vnútri samotného modelu M.a interakciu s vonkajším prostredím W. Je z veľkej časti určená tým, akú úroveň je pozorovateľom.

Syntéza modelu M. Na základe prístupového prístupu na obr.5.1.

Pri modelovaní je potrebné zabezpečiť maximálnu účinnosť modelu systému. Účinnosť je zvyčajne definovaná ako nejaký rozdiel medzi všetkými ukazovateľmi hodnoty výsledkov získaných na konci prevádzky modelu a náklady, ktoré boli investované do svojho vývoja a tvorby.

Bez ohľadu na typ použitého modelu M. Keď je postavený, je potrebné riadiť sa viacerými zásadami systematického prístupu: 1) proporcionálne a konzistentné propagácie v etapách a smeroch na vytvorenie modelu; 2) koordinácia informácií, zdrojov, spoľahlivých a iných charakteristík; 3) správny pomer jednotlivých úrovní hierarchie vo modelovacom systéme; 4) Integrita jednotlivých oddeliteľných fáz modelovej konštrukcie.

Model M. Musí odpovedať na určený účel jeho stvorenia, preto by mali byť jednotlivé časti prepojené, založené na jednotnej systémovej úlohe. Cieľ môže byť formulovaný kvalitatívne, potom to bude mať väčšie zmysluplné a na dlhú dobu môže zobraziť objektívne možnosti tohto modelového systému. S kvantitatívnou formuláciou vzniká cieľová funkcia, ktorá presne zobrazuje najvýznamnejšie faktory, ktoré ovplyvňujú dosiahnutie cieľa.

Výstavba modelu sa vzťahuje na počet systémových úloh, pri riešení, ktoré syntetizujú riešenia na základe obrovského množstva zdrojových údajov, na základe návrhov veľkých tímov špecialistov. Pomocou systematického prístupu v týchto podmienkach umožňuje nielen vybudovať model reálneho objektu, ale aj na základe tohto modelu na výber požadovaného množstva kontrolných informácií v reálnom systéme, vyhodnotiť ukazovatele svojej činnosti, a teda na Základ modelovania nájsť najefektívnejší návrh a ziskový spôsob prevádzky reálneho systému S..

Klasický(alebo indukčný) prístupmodelovanie zvažuje systém, ktorý sa pohybuje zo súkromného na spoločný a syntetizuje ho pomocou fúznej zložky vyvinutej samostatne. Prístupový prístupto znamená konzistentný prechod z celkového počtu, najmä keď je protihodnota založená na účele, zatiaľ čo objekt je pridelený zo sveta.

Pri vytváraní nového objektu užitočné vlastnosti (napríklad riadiace systémy) sú nastavené kritériástanovenie stupňa úžitkových vlastností. Keďže akýkoľvek modelovanie objektu je systém vzájomne prepojených prvkov, zavádzame koncepciu systému. Systém S.tam sú cielené mnohé vzájomne prepojené prvky akejkoľvek povahy. Vonkajšie prostredie. E.je to súbor existujúcich mimo systému prvkov akejkoľvek povahy, ktorá ovplyvňuje systém alebo pod jeho vplyvom.

S systematickým prístupom k modelovaniu je v prvom rade jasne definovaný účel modelovania. Vytvorenie modelu úplného analógu pôvodného prípadu časovo náročné a drahé, preto je model vytvorený na základe konkrétneho účelu.

Dôležité pre systémový prístup je definovať systémové štruktúry- kombinácia väzieb medzi prvkami systému odrážajúce ich interakciu. K štúdiu systémov a jej vlastností existuje množstvo túry, ktoré by mali zahŕňať štrukturálne a funkčné. Pre Štrukturálny prístupzloženie vyhradených prvkov systému sa deteguje. S.a vzťah medzi nimi. Kombinácia prvkov a odkazov vám umožňuje posúdiť vlastnosti zvolenej časti systému. Pre funkčný prístupsú zvažované funkcie (algoritmy) správania systému a každá funkcia opisuje správanie jedného majetku s vonkajším vplyvom E.Takýto prístup nevyžaduje znalosť štruktúry systému a jeho opis pozostáva zo súboru funkcií jeho reakcie na vonkajšie vplyvy.

Klasická metóda konštrukcie modelu využíva funkčný prístup, v ktorom je model prijatý ako prvok komponentpopisovanie správania jedného majetku a nevykazuje skutočné zloženie prvkov. Okrem toho sú komponenty systému izolované od seba, čo zle odráža simulovaný systém. Tento spôsob konštrukcie modelu je použiteľný len pre jednoduché systémy, pretože vyžaduje zahrnutie do funkcií, ktoré opisujú vlastnosti systému, vzťah medzi vlastnosťami, ktoré môžu byť zle definované alebo neznáme.

S komplikáciou simulovaných systémov, keď nie je možné vziať do úvahy všetky vzájomné vplyvy použitých vlastností systémová metóda,o štrukturálnom prístupe. V tomto prípade systém S.rozdelené do viacerých subsystémov S L.so svojimi vlastnosťami, ktoré sú prirodzene jednoduchšie opísať funkčnými závislosťami a sú určené prepojenia medzi subsystémami. V tomto prípade systém pracuje v súlade s vlastnosťami jednotlivých subsystémov a prepojení medzi nimi. Eliminuje potrebu popísať funkčný vzťah medzi vlastnosťami systému S,vytvára model flexibilnejší, pretože zmena vlastností jedného zo subsystémov automaticky mení vlastnosti systému.

Klasifikácia typov modelovania

V závislosti od povahy štúdií v systéme S.a modelové ciele existuje mnoho typov modelov a spôsobov ich klasifikácie, napríklad na účely použitia, prítomnosť náhodných účinkov, pomeru času, možnosť implementácie, rozsahu pôsobnosti, atď (tabuľka 14).

Tabuľka 14. Typy modelov

Na použitiemodely sú klasifikované vedecký experimentv ktorom model sa model skúma pomocou rôznych prostriedkov na získanie údajov o objekte, možnosť ovplyvnenia procesu, aby sa získali nové údaje o objekte alebo fenoméne; komplexné testy a experiment výroby, \\ tpomocou testu testu fyzického objektu na získanie vysokej spoľahlivosti jej vlastností; optimalizáciaspojené s nájdením optimálnych ukazovateľov systému (napríklad nájsť minimálne náklady alebo definíciu maximálneho zisku).

Podľa prítomnosti vplyvovmodelový systém je rozdelený do určený(Neexistujú žiadne náhodné vplyvy v systémoch) a stochastický(V systémoch existujú pravdepodobnostné vplyvy). Tie isté modely Niektorí autori klasifikujú spôsobom posudzovania parametrovsystémy: B. určenýsystémové parametre modelu sa odhadujú jedným ukazovateľom pre špecifické hodnoty ich zdrojových údajov; v stochastickýsystémy Prítomnosť pravdepodobnostných charakteristík zdrojových údajov vám umožňuje vyhodnotiť systémové parametre s niekoľkými indikátormi.

Vo vzťahu k časumodely sa rozdelia na statickýopis systému v určitom okamihu času, a dynamickývzhľadom na správanie systému v čase. Na druhej strane sú dynamické modely rozdelené diskrétnyv ktorom sa všetky udalosti vyskytujú v časových intervaloch a nepretržitýkde sa všetky udalosti vyskytujú nepretržite.

Ak je to možné, predajmodely sú klasifikované ako duševnýopisujú systém, ktorý je ťažké alebo nemožné simulovať reálnyv ktorom je model systému reprezentovaný buď skutočným predmetom alebo jeho časti a informácie,implementácia informačných procesov (výskyt, prenos, spracovanie a používanie informácií) na počítači. Na druhej strane sú mentálne modely rozdelené vizuálny(Na ktorých simulované procesy a javy pokračujú inkobrazovne); symbolický(Systémový model predstavuje logický objekt, v ktorom sú hlavné vlastnosti a vzťahy skutočného objektu vyjadrené systémom značiek alebo symbolov) a matematický(predstavujú systémy matematických objektov, ktoré umožňujú získať študované charakteristiky skutočného objektu). Reálne modely sú rozdelené nasýtený(vykonávanie štúdie v reálnom zariadení a následnom spracovaní výsledkov experimentu pomocou teórie podobnosti) a fyzický(vykonávanie výskumu zariadení, ktoré zachováva charakter tohto fenoménu a majú fyzickú podobnosť).

Pokiaľ ide o aplikáciumodely delené univerzálnyurčené na použitie mnohými systémami a špecializovaný,na štúdium konkrétneho systému.

Matematické modely

Najdôležitejšou fázou v konštrukcii modelu je prechod z zmysluplného opisu na formálne, čo je vysvetlené účasťou v tejto fáze špecialistov v oblasti predmetu, kde existuje modelovací systém a špecialisti v oblasti modelovania systémov . Najpohodlnejším jazykom pre ich komunikáciu, ktorého cieľom je vybudovať primeraný model systému, zvyčajne je jazykom matematického opisu. Matematický popis Systémy sú kompaktné a vhodné pre ďalšie implementácie na počítači, aby sa uskutočnili štatistické testy, \\ t

Príklady stavebných dynamických modelov

Pri modelovaní kontinuálnych dynamických objektov ako modely zvyčajne vykonávajú diferenciálne rovniceviazanie správania objektu s časom. Pozitívna nehnuteľnosť diferenciálne rovnice Je to skutočnosť, že tá istá rovnica simuluje systémy rôznych fyzickej povahy.

Ako nezávislá premenná v dynamických systémoch, čas, z ktorého sú závislé neznáme hodnoty požadovanej funkcie určujúceho správanie objektu. Matematický opis modelu vo všeobecnosti:

kde - n-dimenzionálne vektory a je kontinuálne.

Napríklad proces malých oscilácie kyvadla je opísaný bežnou diferenciálnou rovnicou

.

Proces v elektrickom oscilačnom okruhu .

Samozrejme, ak by sme dali

Získavame rovnicu opisujúcu stav v čase oboch systémov

Všeobecný matematický model vám umožňuje preskúmať jeden systém simuláciou prevádzky iného.

Modely dynamických systémov založených na diferenciálnych rovniciach boli široko používané v teórii riadenia rôznych technických predmetov. Pod vplyvom neznámeho poruchy sa skutočné správanie systému odchyľuje od požadovaného definovaného algoritmu a aproximácia jej správania na požadovanú hodnotu sa do systému zapíše automatické ovládanie systému. Môže byť zabudovaný do samotného systému, ale pri modelovaní riadiacej jednotky je oddelená od samotného systému. Vo všeobecnej forme je štruktúra multidimenzionálneho systému automatickej kontroly (SAU) prezentovaná na obr. 3.

Obrázok 3. Štruktúra multidimenzionálneho automatického riadiaceho systému.

Informačné modely

Informačné modelyv mnohých prípadoch sa spoliehajú matematické modely,vzhľadom k tomu, pri riešení úloh, matematický model predmetu pod štúdiom, proces alebo fenomén je nevyhnutne premenený na informácie pre jeho implementáciu na počítači. Definujeme základné pojmy informačného modelu.

Informačný objektopis skutočného objektu, procesu alebo fenoménu vo forme súboru jeho vlastností (informačné prvky), nazývané náležitosti.Informačný objekt určitej štruktúry (požadovanú kompozíciu) formulárov typ (trieda),ktorý je priradený jedinečný názov.Informačný objekt so špecifickými vlastnosťami inštancie.Každá inštancia je identifikovaná úlohou. kľúčové rekvizity (tlačidlo).Rovnaké údaje v rôznych informačných zariadeniach môžu byť kľúčové aj opisné. Informačný objekt môže mať viacero kľúčov.

Príklad. Informačný objekt Študent má podrobnú zloženie: číslo(počítanie čísla knihy - kľúčové rekvizity), priezvisko, názov, patronymický, dátum narodenia, kód tréningu.Informačný objekt Súkromné: Číslo študentov, Domov Adresa, Certification Počet stredoškolského vzdelávania, Rodinný stav, deti.Vysvetlenie informačného zariadenia zahŕňa podrobnosti: kód(kľúčové rekvizity), názov univerzity, fakulty, skupiny.Učiteľ informačného zariadenia: kód(kľúčové rekvizity), oddelenie, priezvisko, krstné meno, patronymický, titul, vedecký titul, pozícia.

Vzťahy, \\ texistujúci medzi skutočnými objektmi sú určené v informačných modeloch ako komunikácia.Existujú tri typy pripojení: jeden až jeden (1: 1), jeden k mnohým(1: ∞) a veľa pre mnohých(∞: ∞).

Komunikácia jeden na jednéhourčuje korešpondenciu jednej inštancie informačného objektu X najviac jednu inštanciu objektu informačného objektu Y a naopak.

Príklad. Informačné zariadenia Študentské a súkromné \u200b\u200bzáležitosti budú spojené s postojom jeden na jedného.Každý študent má v osobnom prípade určité jedinečné údaje.

Pri pripojení jeden pre mnohýchjedna inštancia informačného objektu X môže zodpovedať ľubovoľnému počtu prípadov informačného objektu Y, ale každá inštancia objektu y je spojená nie viac ako jedna inštancia objektu X.

Príklad.Medzi informačnými objektmi, miesto štúdia a študenta musia vytvoriť komunikáciu jeden pre mnohých.Rovnaké učebné miesto môže opakovane opakovať pre rôznych študentov.

Komunikácia veľa pre mnohýchzabezpečuje zhodu s jedným inštanciou informačného objektu X akéhokoľvek počtu prípadov objektu Y a naopak.

Príklad.Informačné zariadenia Študent a učiteľ majú pripojenie veľa.Každý študent je zapísaný v mnohých učiteľoch a každý učiteľ učí veľa študentov.

Príklady informačných modelov

Definujeme informačný model ako pripojený súbor informačných objektov, ktoré opisujú informačné procesy v oblasti predmetu podľa štúdia. Existujúce informačné modely sú rozdelené na univerzálne a špecializované. Univerzálne modely sú určené na použitie v rôznych predmetových oblastiach, zahŕňajú: databázaa systémy správy databáz, automatizované systémy riadenia, vedomostnú základňu, odborné systémy.Špecializované modely sú určené na opis špecifických systémov, sú jedinečné vo svojich schopnostiach, drahšie.

Univerzálne modely.

Databáza

Databázapridružená sada štruktúrovaných údajov týkajúcich sa špecifického spôsobu alebo javu v konkrétnom predmete je prezentovaná.

Systém správy databázyje to softvérový balík na vytvorenie, organizovanie potrebného spracovania, skladovania a prenos databáz.

Kernel Akákoľvek databáza je model prezentácie údajov.Dátový model predstavuje rôzne dátové štruktúry a vzájomné vzťahy medzi nimi.

Rozlišovať hierarchické, sieťovéa relačnýdátový model. Hierarchický model predstavuje komunikáciu medzi objektmi (údajmi) vo forme stromu.

Medzi hlavné koncepcie hierarchického modelu patria:

uzol- súbor atribútov údajov opisujúcich objekt;

Komunikácia- Linka spájanie uzlov nízkej úrovne s jedným uzlom prekrývajúcej úrovne. V tomto prípade sa nazýva uzol prekrývajúcej úrovne predkovpre nižšie uzly, ktoré mu zodpovedajú, zase, nízkoúrovňové uzly potomkovias nimi spojené s preklenutím uzla (napríklad na obr. 4. Uzol B1 - predkovia pre uzly CI, C2 a uzly C1, C2 - potomkovia uzla B1);

úroveň- počet vrstvy uzla, počítaný z koreňa.

Obrázok 4. Hierarchický dátový model

číslo stromydatabáza je určená číslom koreňové záznamy.Každý uzol má jediný spôsob od koreňa.

Sieťová štruktúramá rovnaké komponenty ako hierarchické, ale každý uzol môže byť spojený s akýmkoľvek iným uzlom (obr. 5). Sieťový prístup k organizácii údajov je rozšírením hierarchického. V hierarchických modeloch by mal post-potomok len jeden predkov; V sieti - potom môže mať potomkový počet predkov.

Obrázok 5. Model siete

Oba tieto modely neboli rozšírené kvôli zložitosti implementácie grafov vo forme strojových dátových štruktúr, okrem toho je ťažké vykonávať operácie vyhľadávania informácií.

Tretí model dát dostal skarared relačnýmôže tiež opísať hierarchický a sieťový model. Relačný model je zameraný na organizovanie údajov vo forme dvojrozmerných tabuliek.

Umela inteligencia

Myšlienky modelovania ľudskej mysle sú známe z dávnych čias. Prvýkrát sa to uvádza v zložení filozofa a tematizácie Ramunda lully(OK 1235 - OK.1315) "GEART ART", ktoré nielen vyjadrila myšlienku logického stroja na riešenie rôznych úloh, na základe univerzálnej klasifikácie konceptov (XIV storočia), ale tiež sa snažil ho implementovať. Rene descartes(1596-1650) a Gottfried Wilhelm Leibnitz(1646-1716) Nezávisle od seba vyvinuté doktrínu vrodenej schopnosti mysle na vedomostiach a univerzálnym a potrebným pravdam logiky a matematiky, pracoval na vytváraní univerzálnej jazykovej klasifikácie všetkých vedomostí. Je na týchto myšlienkach založených na teoretický základ Vytvorenie umelej inteligencie. Impulzom k ďalšiemu rozvoju modelu ľudského myslenia bol vzhľad v 40. rokoch. XX storočia Počítač. V roku 1948 Americký vedec Norbert Wiener.(1894-1964) formulovali hlavné ustanovenia novej vedy - kybernetiky. V roku 1956, v Stenfordskej univerzite (USA) na seminári s názvom "Umelá inteligencia * (umelá inteligencia) o riešení logických úloh, nový vedecký smer je vykázaný spojený so strojovým modelovaním ľudských inteligentných funkcií a volal umela inteligencia.Čoskoro tento priemysel bol rozdelený do dvoch hlavných smerov: Neurokaberotics a kybernetika "čierneho boxu".

Neurokabernetickýotočil sa na štruktúru ľudského mozgu ako jediného myslenia objektu a začal jeho hardvérové \u200b\u200bmodelovanie. Fyziológovia majú dlhé odhalené neuróny - nervové bunky navzájom spojené ako základ mozgu. Neurocabernetics sa zaoberá tvorbou prvkov podobných neurónov a ich združenia do fungujúcich systémov, tieto systémy sa nazývajú neurálne siete.V polovici 80. rokov. XX V.V. Japonsko bolo vytvorené prvý neurocomputer, ktorý simuluje štruktúru ľudského mozgu. Jeho hlavný rozsah - rozpoznávanie vzorov.

Kybernetika čiernej skrinkyvyužíva iné zásady, štruktúra modelu nie je hlavnou vecou, \u200b\u200bjej reakcia je dôležitá pre zadané vstupné údaje, model by mal reagovať ako ľudský mozog na výstupe. Vedci tohto smeru sa zaoberajú vývojom algoritmov na riešenie intelektuálnych úloh pre dostupné počítačové systémy. Najvýznamnejšie výsledky:

Model Labyrint Hľadať(Koniec 50. rokov), v ktorom sa zvažuje graf objektu a je vyhľadávanie optimálnej cesty z vstupných údajov do výsledku. V praxi tento model nenašiel široké použitie.

Heuristické programovanie(Začiatok 60. rokov) vyvinul stratégie na opatrenia na základe predbežných špecifikovaných pravidiel (heuristiky). Heuristika -teoreticky nie je rozumné pravidlo, ktoré vám umožní znížiť počet hoppingov pri hľadaní optimálnej cesty.

Metódy matematickej logiky.Spôsob rozlíšenia, ktorý umožňuje automaticky preukázať teoremy na základe určitých axiómov. V roku 1973 bol vytvorený jazyk logického programovania. Prolog,umožňuje spracovať symbolické informácie.

Od polovice 70. rokov. Realizuje sa myšlienka modelovania špecifických znalostí odborníkov. Prvé expertné systémy sa objavujú v USA. Vyvstáva nová technológia Umelá inteligencia založená na prezentácii a využívaní poznatkov. Od polovice 80. rokov. Umelá inteligencia komercializuje. Investície v tomto odvetví rastú, objavia sa priemyselné expertné systémy, záujem o samo-vzdelávacie systémy sa zvyšujú.

Vedomostná základňa

Pri štúdiu inteligentných systémov je potrebné zistiť, aké znalosti sú tiež rozdiel od údajov. Koncepcia znalosťurčite rôznymi spôsobmi, ale neexistuje žiadna vyčerpávajúca definícia.

Tu sú niektoré z definícií:

Znalosť - Identifikované vzory oblasti predmetu (zásady, komunikácie, zákony), ktoré umožňujú riešiť problémy v tejto oblasti.

Znalosť - Dobre štruktúrované údaje alebo údaje o údajoch alebo metadát.

Znalosť - kombinácia informácií, ktoré tvoria holistický opis, ktorý zodpovedá určitej úrovni povedomia o otázke opísanej, objekt, atď.

Z hľadiska umelej inteligencie sú znalosti definované ako formalizované informácie, na ktoré sa vzťahuje v procese logického výstupu. Pre skladovanie znalostí používajú znalosti základne. Vedomostná základňa- základ akéhokoľvek intelektuálneho systému.

Z hľadiska riešenia problémov v určitom objekte vedomostí je vhodné rozdeliť do dvoch kategórií - faktya heuristiky.Prvá kategória popisuje okolnosti známe v tejto oblasti, vedomosti o tejto kategórii sa niekedy nazývajú text, ktorý zdôrazňuje ich dostatočný opis v literatúre. Druhá kategória poznatkov sa spolieha na praktické skúsenosti odborníka odborníka tejto oblasti.

Okrem toho sú vedomosti rozdelené procesnýa deklaratívne.Historicky sa objavili procesné vedomosti, "rozptýlené" v algoritmoch. Spravovali údaje. Ak chcete zmeniť, bolo potrebné vykonať zmeny programu. S rozvojom umelej inteligencie sa v dátových štruktúrach vytvorila celá väčšina vedomostí: Tabuľky, zoznamy, abstraktné typy údajov, znalosti sa čoraz viac deklaratívne.

Deklaratívne vedomosti- Toto je kombinácia informácií o vlastnostiach vlastností špecifických predmetov, javov alebo procesov prezentovaných vo forme faktov a heuristiky. Historicky sa takéto vedomosti nahromadili vo forme rôznych referenčných kníh, pričom vzhľad počítača získal formu databáz. Deklaratívne vedomosti sa často nazývajú jednoducho údaje, sú uložené v pamäti informačného systému (IP), aby mali priamy prístup k používaniu.

Procesné znalostiuložené v pamäti IP ako opisy postupov, s ktorými je možné získať. Vo forme procesných poznatkov zvyčajne opisuje metódy riešenia cieľov oblasti predmetu, rôzne pokyny, techniky atď. Procesné znalosti sú metódy, algoritmy, programy na riešenie rôznych úloh vo vybranej oblasti predmetu, predstavujú jadro znalostnej základne. Procesné poznatky sú vytvorené v dôsledku vykonávania postupov nad skutočnosťami ako zdrojových údajov.

Jedným z najdôležitejších problémov charakteristických umelých inteligenčných systémov je prezentácia poznatkov. Forma zastúpenia poznatkov výrazne ovplyvňuje charakteristiky a vlastnosti systému. Na manipuláciu s rôznymi znalosťami reálneho sveta na počítači je potrebné vykonať ich simuláciu. Existuje mnoho modelov prezentácie poznatkov pre rôzne oblasti predmetu, ale väčšina z nich patrí do nasledujúcich tried: logické modely ", modely produktov; Sémantické siete; Rámové modely.

Tradične, pri prezentácii poznatkov prideľovania formálne logické modelyna základe klasického výpočtu prvej objednávky predikátov, keď je predmetová oblasť opísaná vo forme množiny axiómov. Všetky informácie potrebné na riešenie problémov sa považujú za súbor pravidiel a obvinení, ktoré sú zastúpené ako vzorce v niektorom predikátovej logike. Znalosti odrážajú súbor takýchto vzorcov a získanie nových poznatkov sa znižuje na implementáciu logických výstupných postupov. Tento logický model je použiteľný hlavne v oblasti výskumu "ideálne" systémy, pretože kladie vysoké nároky a obmedzenia oblasti predmetu. V priemyselných expertných systémoch sa používajú jeho rôzne modifikácie a expanziu.

Štúdie rozhodovacích procesov osobou ukázali, že argumentácia a rozhodnutie, osoba používa výrobné pravidlá(z angličtiny. výroba- Výstupné pravidlo, ktoré generuje pravidlo). Výrobný model,spoločnosť bola založená na pravidlách, vám umožní predložiť poznatky vo forme návrhov: ak (podmienka zoznam), potom (mali by ste vykonať zoznam akcií). Stav -tento návrh, pre ktorý sa znalosti nachádzajú v znalostnej báze a konaťtam je nejaká operácia vykonaná na úspešnom implementácii vyhľadávania. Činnosti môžu byť medziproduktpod podmienkami a cieľdokončovanie IP práce. Vo výrobnom modeli pozostáva znalostná báza z súboru pravidiel. Program kontrolujúci pravidlá sa nazýva s výstupným strojom.Záverový mechanizmus zaväzuje vedomosti a vytvára záver z ich sekvencie. Výstup je priamy(metóda porovnania, z údajov na vyhľadávanie cieľa) alebo späť(Spôsob generovania hypotézy a jeho overovania z cieľa na údaje).

Príklad. Existuje fragment vedomostnej bázy pozostávajúcej z dvoch pravidiel:

Atď. 1: ak "podnikanie" a "oboznámenie sa s internetom",

Že "e-commerce".

Atď. 2: Ak "vlastní počítač",

Že "oboznámenie sa s internetom".

Systém dostal údaje: "Robiť biznis" a "Vlastní počítač."

Priamy záver:Na základe dostupných údajov na získanie záveru.

1. PASS:

Krok 1. Kontrola. 1, nefunguje - nie je dostatok údajov "Zoznámte sa s Internetom".

Krok 2. Skontrolujte PR. 2, to funguje, základňa je doplnená tým, že "oboznámenie sa s internetom".

2. pas

Krok 3. Kontrola pr. 1, práca, systém dáva záver "e-commerce".

Return Výstup:Vybite vybraný cieľ prostredníctvom existujúcich pravidiel a údajov.

1. PASS:

Krok 1. Účel - "E-Commerce":

Skontrolujeme PR. 1, údaje "Oznámenie s internetom" nie je, stanú sa novým cieľom a je tu pravidlo, kde je v pravej časti.

Krok 2. Účel - "Oznámenie s internetom":

Atď. 2 potvrdzuje cieľ a aktivuje ho.

2. PASS: Krok 3. PR. 1 potvrdzuje požadovaný cieľ.

Model produktu priťahuje vývojárov s viditeľnosťou, modularitou, jednoduchosťou pridania dodatkov a zmien, jednoduchosť logického výstupného mechanizmu je najčastejšie používaná v priemyselných expertných systémoch.

Sémantika- Toto je veda, ktorá skúma vlastnosti značiek a kultových systémov, ich sémantickej komunikácie s reálnymi objektmi. Sémantická sieť -ide o orientovaný graf, ktorého vrcholy sú koncepty a oblúky - vzťah medzi nimi (obr. 6). Toto je najobecnejší model poznatkov, pretože má prostriedky všetkých charakteristických vlastností charakteristických znalostí: vnútorný interpretácia, štruktúra, sémantické metriky a činnosť.

Obrázok 6. Sémantická sieť

Výhody sieťových modelov sú: veľké expresívne príležitosti; Zrozumiteľnosť vedomostného systému prezentovaného graficky; Blízkosť sieťovej štruktúry, ktorá predstavuje znalostný systém, sémantickú štruktúru viet v prirodzenom jazyku; Súlad s modernými myšlienkami o organizácii dlhodobej ľudskej pamäte. Ak chcete znevýhodnenia, predpokladáme, že sieťový model neobsahuje jasnú predstavu o štruktúre oblasti predmetu, ktorá jej zodpovedá, takže jej tvorba a modifikácia sú ťažké; Sieťové modely sú pasívne konštrukcie, na ich spracovanie sa používa špeciálne zariadenie. formálny výstup.Problém nájsť riešenie v databáze typu sémantickej siete sa znižuje na úlohu vyhľadávania sieťového fragmentu zodpovedajúcej nejakej podsiete úlohy, ktorá zase hovorí viac ako jeden nedostatok modelu - zložitosť Nájdenie výstupu na sémantických sieťach.

Sieťové modely sú vizuálne a dostatočné univerzálny prostriedok Prezentácie vedomostí. Ich formalizácia v špecifických modeloch prezentácie, používania a úpravy poznatkov však predstavuje pomerne pracný proces, najmä v prítomnosti viacerých vzťahov medzi koncepciami.

Termín zapadnúť(Z angličtiny. Rám - rám, rám) navrhol určiť štruktúru jednotky poznatkov, ktoré môžu byť opísané určitým súborom konceptov, pre svoje priestorové vnímanie. Rám má určitú vnútornú štruktúru pozostávajúcu zo súboru prvkov sloty.Zdá sa, že každý slot je definovaný dátová štruktúra, postup,alebo môžu byť spojené s iným rámom. Model rámca je systematizovaný vo forme jediného teórie technologického modelu ľudskej pamäte a jeho vedomia. Na rozdiel od iných modelov je pevná konštrukcia upevnená v ráme. Vo všeobecnom prípade je rám definovaný takto: \\ t

(Názov rámu: (1. Názov slotu: 1. hodnota slotu);

(Názov 2. slot: hodnota 2. slot);

(N-RO Názov slotu: N-RO Slot Hodnota)).

Dôležitou súčasťou rámov je dedičstvo vlastnosti,požičané z teórie sémantických sietí. Dedičstvo sa vyskytuje na AKO-LINKS (z akého druhu, čo znamená "et.e."). Slot AKO označuje vyššiu úroveň hierarchie, od miesta, kde implicitne zdedil, t.j. Hodnoty podobných štrbín sa prenášajú. Napríklad v rámci rámov na obr. 7 "Designer" zdedí vlastnosti "inžinier" a "muž" snímky, ktoré sú na vyššej úrovni hierarchie.

Obrázok 7. Sieť rámov

Model rámca je celkom univerzálny, umožňuje zobraziť všetku rôznorodosť vedomostí o svete prostredníctvom:

Rámové štruktúry,určiť objekty a koncepty (prednášky, zhrnutie, oddelenie);

Rámu(študent, učiteľ, dekan);

Scenárske rámy(absolvovanie skúšky, oslava názvu, prijímajúce štipendiá);

Situácie rámov(Úzkosť, pracovný čas školského dňa) a ďalšie. Hlavnou výhodou rámov ako model prezentácie poznatkov je ich schopnosť odrážať koncepčný základ pre organizovanie ľudskej pamäte, ako aj flexibilitu a viditeľnosť.

Sumarizujúce modely prezentácie poznatkov, môžete upraviť tieto závery:

Najvýkonnejšie sú zmiešané modely prezentácie vedomostí.

Odborné systémy

Navrhnuté na analýzu údajov obsiahnutých v poznávacích základoch a vydávaní odporúčaní pre požiadavku používateľa. V prípadoch, keď sú počiatočné údaje dobre formalizované, ale na prípravu rozhodnutia si vyžaduje osobitné rozsiahle vedomosti. Odborné systémy- Jedná sa o komplexné softvérové \u200b\u200bkomplexy, akumulovať znalosti špecialistov v špecifických oblastiach predmetov a replikácia tohto empirického zážitku pre poradenstvo menej kvalifikovaných užívateľov.

Predmetové oblasti: Medicína, farmakológia, chémia, geológia, ekonomika, jurisprudencia atď., V ktorej väčšina poznatkov je osobná skúsenosťŠpecialisti na vysokej úrovni (odborníci) potrebujú odborné systémy. Tieto oblasti, v ktorých je väčšina vedomostí zastúpená vo forme kolektívnych skúseností (napríklad vyššia matematika) ich nepotrebujú.

Odborný systém je určený súborom logicky vzájomne prepojených pravidiel, ktoré tvoria znalosti a skúsenosti v špecialiste na túto oblasť predmetu a mechanizmus riešenia, ktorý umožňuje rozpoznať situáciu, vydávajú odporúčania na činnosť, diagnostiku.

Moderné odborné systémy sú schopné:

Podľa množstva príznakov ochorenia, na diagnostiku, priradiť liečbu, dávať lieky, aby sa vytvoril priebeh liečby;

Vykonávať úlohy diagnostických systémov v štúdii z javov a procesov (napríklad pre analýzu krvi; riadenie výroby; štúdium stavu čriev zeme, ropných polí, usadenín uhlia atď.);

Uznať reč v tomto štádiu v obmedzenej aplikácii;

Rozpoznať ľudské tváre, odtlačky prstov atď.

Na obr. 8 znázorňuje hlavné zložky modelu expertného systému: užívateľ(Špecialista na oblasť predmetu, pre ktorú tento systém navrhnutý) inžinier pre vedomosti(špecialista na umelý intelekt - stredné prepojenie medzi odborníkom a vedomostnou základňou), \\ t užívateľské rozhranie(Aplikácia, ktorá implementuje dialógové okno a systém používateľa) vedomostná základňa -jadro expertného systému vylučovať(Aplikácia, ktorá simuluje argument expert na základe poznatkov dostupných v databáze), \\ t objasnenie subsystém (aplikácia, ktorá vám umožní objasniť na základe toho, čo odborný systém poskytuje odporúčania, čerpá závery, aké znalosti sa používajú ), Intelektuálny editor znalostí(Aplikácia, ktorá dáva znalostným inžinierom možnosť vytvoriť vedomostnú základňu v dialógovom okne ).

Obrázok 8. Štruktúra modelu expertného systému.

Charakteristickým znakom akéhokoľvek odborného systému je schopnosť vlastného rozvoja. Počiatočné údaje sú uložené v znalostnej báze vo forme faktov, medzi ktorými sú nainštalované určité logické pripojenia. Ak sa zistili, že pri testovaní boli identifikované nesprávne odporúčania alebo názory na osobitné otázky alebo záver nemožno formulovať, tento prostriedok alebo nedostatok dôležitých skutočností v databáze alebo porušovanie v logickom systéme spojení. V každom prípade môže samotný systém vytvoriť dostatočný súbor otázok odborníka a automaticky zvýšiť jeho kvalitu.

Riadiaci systém

Predstavuje kombináciu vzájomne prepojených štruktúrnych modelov subsystémov, ktoré vykonávajú tieto funkcie:

plánovanie(strategické, taktické, prevádzkové);

Účtovníctvo- zobrazuje stav kontrolného objektu v dôsledku výrobných procesov;

kontrola- určuje odchýlku osvedčení o plánovaných cieľoch a normách;

Operačný manažment- reguluje všetky procesy s cieľom odstrániť vznikajúce odchýlky od plánovaných a poverení;

analýza- Určuje trend v prevádzke systému a rezerv, ktoré sa zohľadňujú pri plánovaní na najbližšie obdobie.

Použitie modelov v zložení informačných systémov sa začalo s použitím štatistických metód a metód finančnej analýzy, ktoré boli realizované tímmi konvenčných algoritmických jazykov. Neskoršie špeciálne jazyky boli vytvorené, čo vám umožní simulovať rôzne situácie. Takéto jazyky umožňujú vybudovať modely určitého typu, ktorý podporuje riešenie, keď flexibilná zmena premenných.

Softvér. Základné koncepcie programovania

Základné koncepty a definície

Uvažovaný technické prostriedky PEVM kombinovaný je univerzálny nástroj na riešenie širokej škály úloh. Tieto úlohy však možno vyriešiť len vtedy, ak PEVM pozná algoritmus svojho riešenia.

Algoritmus (Algoritmus) - presný poradie, ktorý definuje proces konverzie zdrojových údajov do konečného výsledku.

Spoločný vlastnosť Akýkoľvek algoritmus sú:

– nesúvislosť - možnosť rozdelenia algoritmu do samostatných základných akcií;

– definícia (Determinizmus) Algoritmus zaisťuje definíciu výsledku (opakovateľnosť výsledku získaného vo viacerých výpočtoch s rovnakými zdrojovými údajmi) a vylučuje možnosť skreslenia alebo nejednoznačného výkladu predpisu;

– výkon - povinné prijatie pre konečný počet krokov niektorých krokov a ak nie je možné získať výsledok - signál, ktorý tento algoritmus nie je použiteľný na vyriešenie úlohy;

– masítnosť - Možnosť získania výsledkov s rôznymi zdrojovými údajmi pre určitú triedu podobných problémov.