CC BY
31
тационной модели и имитационное моделирование при использовании системы [4] составляли в среднем несколько секунд. Результаты имитационного моделирования дают возможность оценить доверительные границы значений искомого показателя и вероятность того, что его значения окажутся больше или меньше определенного числа.
Литература
1. Хелмер О. Анализ будущего: метод Дельфи // Научно-техническое прогнозирование для промышленности и прави-
тельственных учреждений; [пер. с англ.; под ред. Г.М. Добро-ва]. М.: Прогресс, 1972. С. 77-83.
2. Helmer O. Social Technology, NY, Basic Books, Inc., Publishers, 1966.
3. Конструктор имитационных моделей деловых процессов / Г.Н. Хубаев, С.М. Щербаков, А.А. Шибаев. № 2005612262; заявл. 02.08.2005; зарегистр. в Реестре 05.09.2005. М.: Роспатент, 2005.
4. Система автоматизированного синтеза имитационных моделей на основе языка UML «СИМ-UML» / Г.Н. Хубаев, С.М. Щербаков, Ю.А. Рванцов. № 2009610414; заявл. 20.11.2008; зарегистр. в Реестре 19.01.2009. М.: Роспатент, 2009.
УДК 004.428
web 2.0 среда моделирования динамических систем
Д.В. Жевнерчук, к.т.н.; А.В. Аристов
(«ЦентрКодиум» Открытые исследовательские системы, г. Чайковский,
drevnigeck@rambler. ru)
Проведение виртуальных удаленных экспериментов в полном объеме до сих пор затруднительно. Остаются вопросы организации среды моделирования как сервиса SaaS. Большой объем данных, генерируемый в результате проведения эксперимента, накладывает жесткие требования к качеству передачи трафика. Предлагается архитектура среды моделирования динамических систем, позволяющая организовать ее функционирование как интернет-сервиса.
Ключевые слова: виртуальный эксперимент, открытые системы, интегратор, динамическая система, моделирование, Интернет, браузер.
Технология открытых систем (ТОС) является перспективным и приоритетным государственным направлением научных исследований [1, 2]. Открытая система должна удовлетворять свойствам расширяемости, переносимости приложений и данных, масштабируемости, интероперабельности и способности к интеграции. Кроме того, она должна быть построена на основе совокупности ряда информационных стандартов, доступ к которым не ограничен техническими, юридическими или иными механизмами. Другое передовое направление Web 2.0 используется при построении интернет-систем, в которых основная вычислительная нагрузка ложится на сервер, пользователь принимает активное участие при подготовке контента [3]. Клиентская часть системы обрабатывает графический пользовательский интерфейс и передает пользовательские данные и управляющие сигналы на сервер.
В статье рассматривается архитектура среды моделирования динамических систем, построенная с применением технологий открытых систем и Web 2.0. Особенностями среды являются возможность ее расширения (по методам интегрирования, моделям и диалоговым окнам), независимость от ряда программных и аппаратных платформ (к последней относятся операционная система и Web-браузер), возможность внедрения в другие системы и поддержка механизмов взаимодействия с
внешними системами посредством XML, возможность расчета параметров модели разными методами интегрирования. Кроме того, пользователь может с клиентского приложения формировать контент, представляющий собой текстовое описание системы, поясняющие рисунки и схемы, математические модели, схемы интегрирования, текстовые описания моделей и анимационные схемы.
Основной функцией серверной части является расчет параметров модели по переданной с клиента схеме интегрирования. Кроме того, на сервере осуществляются организация многопользовательского режима вычислений и хранение базы моделей.
На рисунке 1 представлена концептуальная схема справочника как открытой системы.
Рассмотрим свойства среды моделирования как открытой системы.
Среда моделирования обладает механизмами расширяемости по моделям и схемам интегрирования без перекомпиляции проекта. Это достигается за счет организации XML -описания метаданных ядра системы, то есть при добавлении новой схемы или схемы интегрирования редактируются соответствующие XML-файлы, с которыми работает ядро. Вновь введенная информация становится доступной через клиентское приложение, что позволяет осуществлять выбор новых возможностей на стороне клиента.
Рис. 1. Концептуальная схема справочника
Среда моделирования удовлетворяет свойству переносимости приложений и данных, так как может выполняться на большинстве программно-аппаратных платформ (ПАК). Это достигается за счет выбора кроссплатформенных языков серверного, клиентского программирования, а также кроссплатформенных форматов описания данных и СУБД.
С каждым слоем ПАК связана количественная характеристика Rj, определяющая количество единиц вычислительных узлов i-й ПАК. При увеличении Rj большее число узлов будет обслуживать среду моделирования, таким образом, общая производительность системы возрастает, что означает соответствие свойству масштабируемости. Для оптимизации использования вычислительной мощности для каждого слоя ПАК необходимо иметь систему распределения запросов по узлам.
В среде моделирования четко выделено ядро, которое позволяет с минимальными затратами настроить взаимодействие с внешними системами, такими как CASE-средства подготовки моделей (к этой группе относятся и программы построения схем по определенным нотациям), системы визуализации моделей (пакеты анимации, системы построения графиков), системы поддержки принятия решений (OLAP, DataMining), экспертные системы. Таким образом, справочник обладает способностью к интеграции с внешними системами. Впоследствии ядро может использоваться как самостоятельная система - база построения открытых аналитических систем, в основе которых лежит виртуальный эксперимент.
Среда моделирования обладает свойством ин-тероперабельности. Рассмотрим схему функционирования ядра справочника (рис. 2).
На сервере имеется группа модулей, реализующих методы интегрирования и генерирующих код интегрирования схем. Каждый такой модуль включает специальные элементы, которые при генерации кода заменяются на определенные схемы
интегрирования и ограничения, передаваемые с клиента. Модули реализованы с использованием скриптовых, не зависящих от программно-аппаратной платформы языков, что позволяет добавлять новые схемы интегрирования без перекомпиляции всей системы. Каждый модуль регистрируется в специальном .XML-файле. На сервере также располагается код клиентских форм, предназначенных для формирования схем интегрирования и передачи их к соответствующему генератору. Там же хранится код структуры для передачи схемы интегрирования между клиентом и сервером. Все формы также зарегистрированы и доступны клиенту через XML-файл. Для определения связи между генераторами и формами сформирован XML-файл, в который дополнительно включен комментарий. В файле XML-модели хранится информация о моделируемых системах, моделях и методах получения расчетных параметров.
Клиентское приложение обеспечивает обработку графического пользовательского интерфейса и анимационных сцен.
На клиенте реализованы несколько групп форм. Так, справочник моделей позволяет передавать новые модели на сервер, редактировать информацию о существующих моделях. Из формы справочника осуществляется выбор модели для передачи на форму ввода и редактирования схем интегрирования, которая динамически создается в зависимости от выбора модели и метода интегрирования. На рисунке 2 показано, что в эту группу могут входить несколько форм.
Каждая зарегистрированная форма ввода и редактирования схем интегрирования имеет механизмы упаковки и передачи схемы на связанный с ней генератор. Таким образом, на сервере хранятся описания механизмов интеграции ядра и нужная связка «метод-генератор-форма» выбирается автоматически при выборе модели.
После упаковки и передачи схемы на сервер она передается в генератор, где происходит замена формальных параметров генератора на фактические. Генератор формирует программный код интегратора на компилируемом языке в отдельном файле, вызывает компилятор, который создает исполняемый файл. Вновь сгенерированному интегратору присваивается уникальное имя, включающее идентификатор текущей сессии.
Результатом выполнения интегратора является XML-файл, содержащий расчетные параметры модели на все области определения с заданным шагом. Этот файл передается на клиентское приложение, где происходит запись в форму хранения расчетных параметров.
Данные о параметрах, которые требуется обработать во внешних системах, передаются в
Рис. 2. Схема функционирования ядра справочника
форму настройки файла экспорта расчетных параметров, откуда в формате XML передаются соответствующему граничному модулю, взаимодействующему с внешним окружением. Граничные модули также работают на прием данных из внешних систем. Благодаря такому подходу к ядру могут быть подключены CASE-средства разработки моделей на уровне графических нотаций, обладающие механизмами кодирования моделей в формат XML.
Предложенная структура ядра имеет механизм интеграции с вновь включаемыми компонентами без перекомпиляции всей системы. Таким образом, можно говорить, что среда моделирования обладает еще одним свойством открытой системы - способностью к интеграции с новыми внутренними модулями, расширяющими функциональность системы.
Подытоживая, отметим, что был разработан экспериментальный образец среды моделирования динамических систем с использованием таких средств и языков, как Flex, ActionScript, PHP, C. Среда включает подсистему анимации на основе технологий Flex и O3D.
Дополнительно реализован справочник моделей динамических систем, с помощью которого осуществляется редактирование информации о моделях. В основе справочника лежит wiki-движок mediawiki (mediawiki.org), относящийся к разряду свободного ПО. Вся вносимая информация записывается в БД wiki.
Представленный опытный образец является основой учебного комплекса по моделированию динамических систем, включающего электронный справочник с описанием систем и методов их моделирования, учебную виртуальную лабораторию
моделирования динамических систем. Система может функционировать на множестве ПАК.
Благодаря адаптированному ш'£/-движку в наполнении контента справочника может принимать участие любой ее пользователь. Кроме того, система расширяема и возможна ее адаптация для процессов построения моделей гибридных систем.
Литература
1. Сухомлин В.А. Методологический базис открытых систем // Открытые системы. 1996. № 4.
2. Батоврин В.К. [и др.]. Построение профиля информационных, вычислительных и телекоммуникационных ресурсов для обеспечения фундаментальных исследований // Журнал радиоэлектроники. 2001. N° 12.
3. Тим О'Рейли. Что такое Web 2.0 // URL: http://www. computerra.ru/think/234100/ (дата обращения: 14.04.2010).
УДК 004.82, 004.89, 519.816
метод дедуктивного вывода на семантических сетях концептуальных объектов
А.П. Раговский
(Московский государственный университет приборостроения и информатики,
Предложен метод представления данных в логике предикатов первого порядка, основанный на формализме инженерии знаний и объектно-ориентированном подходе. Приведен алгоритм дедуктивного вывода на семантической сети концептуальных объектов. Описаны новый способ представления термов и алгоритм унификации, использующий данное представление.
Ключевые слова: методы дедуктивного вывода в интеллектуальных системах, инженерия знаний, представление термов, задача унификации.
Проблема создания высокопроизводительной процедуры дедуктивного вывода особенно актуальна при решении задач практической степени сложности в условиях экспоненциального роста пространства поиска. Причем эффективность этой процедуры должна отвечать следующим требованиям: по возможности сокращать пространство поиска контрарной пары на каждом шаге резоль-вирования и исключать из дальнейшего рассмотрения дизъюнкты, использование которых в процессе доказательства невозможно [1].
Этим требованиям удовлетворяет процедура вывода на графе связей Р. Ковальского [1], однако она имеет ряд существенных недостатков. Главный из них - значительные затраты вычислительных ресурсов и времени при его первоначальном создании. Особенно это касается огромных объемов данных. Кроме того, препроцессорная обработка множества дизъюнктов включена в саму процедуру вывода, что также отражается на вычислительной эффективности этой процедуры. Данный процесс должен быть вынесен за рамки процедуры вывода. Одним из способов решения является использование специальной структуры представления множества дизъюнктов.
Заметим, что препроцессорная обработка, осуществляемая на шаге инициализации множества дизъюнктов, не включает в себя предварительную обработку контрарных пар литер процедурой унификации. Ее включение в препроцессорную обработку позволит снизить вычислительное вре-
мя основной работы процедуры вывода, так как каждая контрарная пара литер уже будет содержать предварительную информацию о множестве рассогласований подтермов. Для этого необходима разработка более производительного и эффективного алгоритма унификации, чем алгоритм, предложенный Дж. Робинсоном [1]. Решением этой задачи является создание специальной структуры представления термов.
Модель представления знаний сложноструктурированной предметной области
Одним из актуальных вопросов при создании прикладной интеллектуальной системы является структурное описание сложной предметной области. В настоящее время построение концептуальной модели и дальнейшая ее формализация начинаются с выделения классов объектов, их атрибутов и отношений между этими классами.
Применение алгоритмов вывода в заданной прикладной предметной области также зависит от правильного выбора модели представления знаний. А их успех при решении задач практической степени сложности связан с эффективным способом формализации огромного объема информации, описывающей прикладную предметную область.
Таким образом, концептуальную модель сложной прикладной предметной области предлагается представлять двухуровневой моделью, со-
