автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Интеллектуальные имитационные модели процессов потокового обслуживания в сложных дискретных производственных системах

п & ид

л

На правах рукописи

КОЖЛРИИОВ Александр Сергеевич

Н'ГЕЛЛЕК'ГУАЛЫIЫЕ ИМИТАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ ПРОЦЕССОВ ПОТОКОВОГО 5СЛУЖИВАНИЯ В СЛОЖНЫХ ДИСКРЕТНЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМАХ

Специальность 05.13.16. - "Применение вычислительном техники,

математических методов и математического моделирования в научных исследованиях"

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2000

Работа выполнена па кафедре инженерной кибернетики Московского Государствен!« Института Стали н Сплавов (Технологического Университета)

Научный руководитель: кандидат технических наук, доцент КРАПУХИИА Н.В.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Еремеев Л.П. доктор технических паук, профессор Фомин С.Я.

Ведущая организация: ОАО "ММЗ Серп и Молот".

Защита состоится $9" О 3 2000 г. час, на заседании диссертационного сове Д.053.08.07 Московского Государственного Института Стали и Сплавов ( Тсхнологнчса го университета) по адресу: 117936, г. Москва, Ленинский проспект, 4.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке Московского Государственного Инс тута Стали и Сплавов (Технологического университета)

Автореферат разослан О Л. 2000 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

к.т.н., доц. Б.А. Калашников

К£ 9 •/ пъп ппп ¿i- У. УУ/С м /7

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы обуславливается тем, что в настоящий период нестабильное состоя-ие многих отечественных металлургических предприятий, особенно тех, где производство бази-уется на процессах обработки металлов давлением, способствовало переходу задач оперативного правления, планирования и прогнозирования на новый качественный уровень. Для их эффектив-ого решения требуются новые математические методы, схемы и подходы обработки разнородной роизводственной иш|юрмации. Такая информация подвержена стохастическим воздействиям, асто заключена в трудно формализуемые экспертные знания, которые сосредоточенны в практи-сском опыте и навыках работы производственного персонала.

Перспективным направлением в этой области является разработка и применение интеллекту-льных имитационных моделей (ИМ). Однако в настоящий период недостаточно методов фор-|ального описания, ориентированных на конкретные типы предметных областей (ПО). Такие ме-оды должны: во-первых, быть инструментом при разработке интеллектуальных ИМ, создаваемых да решения реальных задач производства вне зависимости от особенностей типовой предметной власти; и, во-вторых, быть ориентированны на современные технологии разработки программах систем, в частности на объектно - ориентированную технологию. Особенно актуально эта |роблема стоит для металлургических производственных систем дискретного типа, в которых |роводятся разнообразные процессы потокового обслуживания.

Целью диссертационной работы является разработка и исследование предметно - ориенти-юванного метода формального описания, интегрирующего элементы дискретно - дстерминиро-инных математических схем и методы представления экспертных знаний искусственного интел-Iекта. Применить представленный метод для синтеза интеллектуальных имитационных моделей :ложных дискретных производственных систем, в основе функционирования которых лежат провесы потокового обслуживания, на примере процесса производства холоднокатаной нержавею-цей ленты.

Поставленная цель диссертационной работы определяет следующие задачи исследования.

- Анализ современного состояния типовой предметной области (ПО), а так же технологиче-:кой и информационной структуры основных производственных процессов, протекающих в ПО. Дель анализа - выявить особенности, влияющие на решение задач оперативного управления и про-"нозирования в условиях нестабильности производства.

- Анализ существующих методов представления знаний (МПЗ) искусственного интеллекта ИИ) и методов организации интеллектуальных имитационных моделей (ИМ) производственных ;истем дискретного типа для выявления условий их интеграции.

- Разработка способа описания эвристических экспертных знаний для отражения в имита-дионных моделях трудно формализуемых процедур управления объектами ПО в сложных произ-юдственных ситуациях.

- Разработка формальной схемы объектов предметной области, выполняющих операции потокового обслуживания и интегрирующей в себе формальное описание общей схемы функционирования и эвристические экспертные знания в виде соответствующего МПЗ.

- Разработка общей формальной схемы типовой предметной области, сочетающей как фор мализуемые элементы модели, так и эвристические экспертные знания о проводимых в ПО про цессах.

- Создание на основе предлагаемых принципов формализации объектов ПО комплекса ал горитмов для управления процессами поиска решения в интеллектуальной имитационной модели Организация квазипараллелизма процессов, протекающих в интеллектуальной имитационной мо дели в сочетании с выводом на знаниях.

- Разработка исследовательского прототипа интеллектуальной имитационной модели дл: проверки эффективности предложенного метода формального описания типовой ПО. Применит: исследовательский прототип для решения тестовой задачи с использованием реальных произвол степных данных.

Методы исследования. Теоретические исследования основываются на методологии сис темного анализа и имитационного моделирования, методологии экспертных систем и метода; представления знаний в системах искусственного интеллекта, теории конечных автоматов, теорш принятия решений и теории графов. В работе использовался вычислительный эксперимент.

Для разработки исследовательского прототипа и решения тестовой задачи использовалиа язык программирования С++ и инструментальные средства, реализующие объектно - ориентире ванную парадигму - С++ Builder. Для хранения собранной производственной информации и тесто вых данных использовался SQL - сервер InterBase.

Научная иовичпн диссертационной работы заключается в следующем.

- Разработан способ организации экспертных знаний в виде системы продукционных пра вил на основе прецедентов поведения объекта при возникновении особой ситуации процесса об служивания. Он позволяет выделять прецеденты поведения объектов ПО в особых ситуациях про цессов обслуживания и описывать трудно формализуемые экспертные процедуры реагирования н; эти особые ситуации. Такой способ максимально приближает организацию экспертных знаний i ИМ к их реальной организации в предметной области. Это позволяет значительно повысить эф фективность процесса разработки интеллектуальной ИМ и качество получаемых результатов.

- Разработана формальная схема - Интеллектуальное Устройство Обслуживания (ИУ) предназначенная для описания в интеллектуальной ИМ тех объектов ПО, которые выполняют раз нообразные потоковые операции. Схема интегрирует взаимосвязанные элементы структур дис кретно - детерминированных математических схем и систему продукционных правил. Данная формальная схема позволяет отображать в интеллектуальной ИМ функционирование объекта ПО, учитывая объектную направленность и функциональное содержание проводимых операций.

- Разработана формальная схема, получившая название - Интеллектуальная Схема ООслу живаиии, которая является комплексным формализованным описанием всех категорий объектов выделяемых в ПО. Она интегрирует способ представления экспертных знаний для отражени: трудно формализуемых процедур управления объектами ПО и общую формальную схему прово димых процессов обслуживания вне зависимости. Появилась возможность проводить более пол иую формализацию типовой предметной области и использовать созданное формальное описани( в разработке реальных интеллектуальных ИМ сложных производственных систем, в том числе дл; работающих при сильных внешних возмущениях, а так же проводить исследование ПО парал лельно на всех этапах разработки интеллектуальных ИМ.

- Разработаны алгоритмы, реализующие основные принципы организации интеллектуальных ИМ на базе предлагаемого метода формального описания ПО. Они позволяют организовать травление параллелизмом протекающих в интеллектуальной ИМ процессов в сочетании с выво-(ом на Системах продукционных правил.

- Разработан исследовательский прототип интеллектуальной имитационной модели процес-:а производства холоднокатаной нержавеющей ленты, решающий задачу краткосрочного прогно-ирования загрузки оборудования и выхода годного в условиях нестабильной поставки металла.

Практическая значимость диссертации заключается в том, что разработанный метод фор-|ализации типовых ПО в виде комплекса взаимосвязанных формальных схем может применяться ля создания интеллектуальных ИМ в ПО, имеющих отношение не только к металлургическому 1роизводству, но и к другим отраслям и сферам деятельности. Он позволяет проводить накопле-ие экспертных знаний, касающихся сложных моментов управления объектами в конкретных ПО. <1етод дает возможность проводить исследования процессов, протекающих в типовых ПО, на всех тапах решения задачи. Задачи, которые могут решаться с применением интеллектуальных ИМ атрагивают широкий спектр задач оперативного и ситуационного управления и прогнозирования, азработанные формальные схемы и алгоритмы позволяют значительно снизить затраты времен-ых и материальных ресурсов на разработку, внедрение и эксплуатацию соответствующих про-раммных средств и повысить достоверность получаемых результатов и, как следствие, повысить ачество принимаемых решений по управлению производственными системами.

На защиту выносятся следующие основные результаты.

Метод формального описания сложных производственных систем дискретного типа. Он редставляет собой комплекс взаимосвязанных формальных схем и сочетает: формальную схему зъектов типовой ПО, выполняющих процессы потокового обслуживания разной объектной на-равленности и функционального содержания; способ организации экспертных знаний в виде 1стсмы продукционных правил, образованной по прецедентному принципу; формальную схему зганизации экспертных знаний управления разными группами объектов ПО; формализованное тисание классов объектов обработки, которые участвуют в процессах обслуживания; общую ормальмую схему типовой предметной области, которая интегрирует способы представления гепертных знаний и формализованное описание объектов, определяющих функционирование ПО.

Комплекс основных алгоритмов для синтеза интеллектуальных имитационных моделей и юведения моделирования па основе разработанного метода формального описания.

Апробация работы.

По теме диссертационной работы был сделан доклад на 12-ой Международной научной кон-;ренции "Математические методы в технике и технологиях", проходившей в г. Великий Новго->д в 1999 г.

Основные положения и результаты работы обсуждались на научных семинарах кафедры ин-:нерной кибернетики, на объединенных научных семинарах с участием представителей метал-ргических предприятий (ОАО "ММЗ Серп и Молот"), а так же на научных конференциях сту-нтов и молодых ученых МИСиС.

Публикации. По теме работы опубликованы четыре статьи и тезисы доклада.

Структура и объем диссертационной работы. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения и списка литературы, включающего 81 наименование и двух приложений. Основной ма териал изложен на 153 страницах, включает в том числе 21 рисунок и 6 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи исследования указаны методы исследования. Аргументирован выбор в качестве типовой предметной облает! для проведения исследований сложных металлургических производственных систем, базирую щихся на комплексе процессов обработки металлов давлением (ОМД) и представляющих co6oi системы дискретного типа с проводимыми в них процессами потокового обслуживания.

В первой главе рассматриваются особенности существующих методов представления зна иий, используемых при создании экспертных систем (ЭС) и методов, используемых для разработ ки имитационных моделей сложных дискретных систем. Целью анализа является выявление про блем, возникающих при их совместном применении для решения задач о указанной ПО.

В основе многих существующих МПЗ искусственного интеллекта (ИИ) лежат несколько ба зовых методов: логика исчисления предикатов первого порядка; семантические сети; фреймовы модели; продукционные правила (ПП). Базовые МПЗ отражают разделение существующей экс пертной информации на декларативную и процедурную. В зависимости от того, какой тип экс пертной информации преобладает в предметной области, выбираются и соответствующие МПЗ Если возможности базовых способов недостаточно, то разрабатывают новые МПЗ, беря за основ существующие методы, возможно сразу несколько, на пример, одним из характерных комбииирс ванных представителей являются сценарии.

Для решения большого круга задач в типовой ПО часто применяется ИМ. Широкое распрс странение ИМ получило при решении задач оперативного управления, планирования и прогноз! рования в системах, характерных массовым характером проводимых процессов потокового об служивания. В первой главе рассмотрены традиционные подходы, применяемые для описани объектов и разработки алгоритмов ИМ таких потоковых систем. Существующие подходы в свое основе базируются либо на традиционной схеме - системе массового обслуживания (СМО), либ на специальных математических схемах. В качестве примера рассмотрена Q - схема.

Рассмотрены вопросы, связанные с различными методами алгоритмического описания И1 дискретных систем и организации квазипараллелизма. Соответствующие описанным метода языки ИМ, в настоящее время применяются редко, в связи с лидирующим положением в програи мировании объектно-ориентированной технологии (ООТ).

Кроме особенностей применения ИМ, приведен обзор существующих программных кол плексов содержащих в своей структуре математические модели, базы знаний и процедуры обр ботки знаний различной сложности применяемых для задач поддержки принятия решения в ра личных областях металлургии.

В настоящее время лидером среди инструментальных средств (ИС) для разработки ИМ, и пользующих МПЗ,, является система ReThink, разработанная на базе инструментального средсп G2 (Gensym Corp., USA) - мирового лидера в классе ИС разработки интеллектуальных динамич ских систем (ЭС реального времени - ЭСРВ), а лидером в классе ИС разработки традиционнь ИМ является система "Arcna"(System Modeling, USA).

Отдельно рассмотрены возможности и особенности описания сложных дискретных систем с использованием метода РДО ("Ресурсы - Действия - Операции"), разработанного в МГТУ им. Н.Э.Баумана для интеллектуального имитационного моделирования сложных динамических систем. Модель системы в РДО - методе представляет собой динамическую продукционную систему. Базой данных этой продукционной системой является множество ресурсов, которые формализуют все элементы системы. Базой знаний в этой продукционной системе является множество операций. Адаптация к конкретной системе, заключается в формализованном описании ресурсов и операций на языке РДО и введении их в Базу Данных и Базу Знаний.

Вопрос о комплексном взаимосвязанном сочетании МПЗ и ИМ, ориентированных на решение задач в конкретных производственных системах, до сих пор остается открытым, поскольку часто возникает необходимость по новому проводить формализацию предметной области. Это обуславливается наличием большого числа индивидуальных особенностей, существование которых невозможно предусмотреть заранее. Они часто не позволяют напрямую применять существующие методы формализации, особенно имеющие характер универсальности, и требуют разработки новых подходов и методов, ориентированных на конкретные ПО.

Втопая глава посвящена разработке общей формальной схемы (ФС) тех объектов ПО, которые непосредственно выполняют разнообразные процессы обслуживания, и получившая название в работе интеллектуального устройства обслуживания.

Интеллектуальным Устройством Обслуживания (ИУ) называется совокупность семи элементов следующего вида:

и = {А,л,Ф,п,г,в,к) (1)

Элементы данной МС задают: А - множество классов объектов обработки (заявок), обрабатываемых устройством; Л - множество свойств устройства; Ф - множество функциональных операций; П - система продукционных правил, определяющих реакцию на трудно формализуемые ситуации функционирования и другие неформальные моменты в период его работы; I - схема состояний; И - множество связей в ПО; II - формальная схема обслуживания.

Первым важным фактором определяющим эффективность разработанной формальной схемы (I) является равномощное соединение трех концепций, используемых при описания процессов типовой ПО в традиционном ИМ, что определяет использование подходов, отражающих соответствующие принципы формализации, причем каждый подход отражает свой уровень формализации. К ним относят ся: потоковый характер проводимых в ПО процессов обслуживания; объектная направленность проводимых операций; функциональное содержание операций, проводимых объектами ПО.

Верхний уровень формализации ИУ базируется на потоковом характере проводимых процессов обслуживания. По своей потоковой сути все проводимые операции обслуживания в моделях ПО могут быть выделены в отдельные классы формальных потоковых операций (ФПО). Под ФПО понимается класс реальных процессов обслуживания ПО любой направленности, при выполнении которых могут происходить изменения значений свойств обрабатываемого объекта, либо переход объекта в другой класс. Кроме того, ФПО могут отражать изменения характера и направления движения объектов в системе, путем оказания на них воздействий. Способы оказания воздействий интеллектуальными устройствами, принадлежащих одному классу ФПО подобны друг другу.

Подобие ФПО позволило определить основные классы (в работе рассмотрены семь), отражающие наиболее часто встречающиеся на практике ситуации потокового обслуживания, т.е. стандартные схемы проведения обслуживания вне зависимости от природы как самих процессов обслуживания, так и природы объектов обработки, т.е. являющихся независимыми от содержания обслуживания в данном месте ПО.

Каждому из классов ФПО, присущи свои особенности и они являются теми элементарными "кирпичиками", которые служат для формализации и отображения в общей модели ПО проводимых объектами ПО процессов обслуживания в общем виде.

Следующим уровнем формализации является схема состоянии ИУ. Выбор способа представления основных этапов "жизненного цикла" моделируемого объекта, с учетом всех возможных переходов и условий возникновения этих переходов, напрямую влияет на успех исследования. От того насколько емким и информативным будет множество состояний, зависит качество, как модели отдельного устройства, так и модели всей ПО.

В качестве базового метода для решения этой подзадачи был выбран аппарат конечных автоматов, в той его части, которая задает для модели объекта конечное множество состояний и соответствующие правило смены одного этапа другим - функцию состояний.

Схема состояний ИУ есть двойка объектов следующего вида:

г = = (2)

где Ъ = (и, V) - есть граф состояний, который в свою очередь состоит из множество элементарных состояний Е = } и множества переходов УсЕхЕ, а ¡х есть функция смены состоянии (переходов), позволяющая по текущей ситуации определить новое состояние. Для каждого ИУ его состояния выделяются согласно тем этапам функционирования, что требуется учитывать ири решении задачи. Граф Ъ задает общий цикл обслуживания объекта обработки. Число состояний в множестве Е конкретного ИУ задается исходя из требуемой степени детализации. Схема (2) является индивидуальной составляющей каждого ИУ, определяя предметное содержание работы устройства. Схема (2) задает один из основных элементов, отображающий в модели весь формальный "жизненный цикл" выполняемых ИУ функциональных операций.

Третий уровень формализации касается выделения выполняемых функциональных операций (ФО). Функциональная операция есть определенное действие (комплекс связанных действий) ИУ, которое характеризуется четко выраженной технологической, организационной, информационной или иной направленностью и связанно с выполнением ИУ определенной роли в ПО. ФО выполняется в течение соответствующего интервала времени (возможно, нулевого).

Все функциональные операции образуют мультимножество Ф = |- множество

функциональных операции ИУ (МФО), где и, - кратность элемента /¡, ! = 1.5 в Ф , указывающая сколько раз выполняется /-ая операция. Все операции из Ф разделяются на конечное число подмножеств, образуя соответствующую систему разложения: Ф = ¡Г[}, не являющейся классическим разбиением Ф , где К, = |/уУ|/у еФ, > о, = 1,л;| - множество всех операций, выполняемых в состоянии е,, число различных операций, а «у кратность операции в Поскольку в каждом состоянии е е Е выполняется свой индивидуальный набор ФО, то естественным

вляется совмещение, операций из Ф с этими состояниями. Такое объединение состояний и опе-яций позволяет полностью сформировать описание процесса обслуживания, в таком виде, где читывается влияние или наличие трудно формализуемых моментов функционирования. Такое овмещение задает формальную схему обслуживания (ФСО) в виде графа:

И = (11*,й) (3)

Здесь: К* = {г, ={е,,Г<",)| е, еЕ, Р, еФ, / I.* } - множество пар, где пара г, = ,^) есть

лементарпый этан общего цикла обслуживания ИУ; а Й е II* «К', Й = {('/.'у)I' *V - I.* |-

шределяет переходы между этапами из К*. Причем на каждом I"; задано отношение нестрогого юрядка согласно времени выполнения каждой из Г;, поскольку для соответствующих времен 1ЫП0ЛНЯЮТСЯ свойства транзитивности, рефлексивности и антисимметричности.

Наличие у интеллектуального устройства обслуживания только формальной составляющей (ставляст в стороне ту информацию, которая сосредоточена в экспертных знаниях и практическом >пыте людей, участвующих в проведении процесса обслуживания, а так же контроля, управления, санирования и прочими процессами при решении поставленной задачи. Во время функциониро-1ания ПО в ней постоянно возникают различные ситуации, которые охватывают самые разные >бъекты, а также различные их совокупности и не укладываются в рамки ФСО. Такие особые ситуации процессом обслуживания (ОСПО) существенно влияют на успех проводимого обслужива-1ия и значения соответствующих показателей эффективности и отдельного участка ПО и всей :исгемы в целом. Для разрешения ОСПО необходимо осуществлять определенные действия, ко-орые, как правило, не сосредоточены в рамках формальных правил поведения участников провеса обслуживания, а заключены в эвристических экспертных знаниях технологического персона, которые по своей структуре могут иметь самую разную форму. В большинстве случаев, характерных для типовой ПО, такие "неформальные" или трудно формализуемые действия можно рассмат ривать как соответствующие правила реагирования того или иного объекта ПО, их совокупности или производственной системы в целом, на появление ОСПО. Анализ работы ЛПР и 1роизводствешю10 персонала позволяет сделать вывод о том, что большая часть ТФ знаний может 5ыть представлена с использованием одного из процедурных способов, а именно систем продукционных правил (продукций).

В качестве интеллектуальной составляющей формальной схемы (1), введена система проекционных правил (СПП) следующей структуры:

П = {0,П,г) (4)

и!я отражения всей выделяемой экспертной информации (ЭИ) и где:

У - множество выделенных особых ситуаций процессов обслуживания, возникающих при функционировании ИУ, не включенные в (3) и требующие привлечения экспертных знаний руко-юдящего или обслуживающего персонала для их разрешения;

П - множество продукционных правил, определяющих реагирование на возникшие особые ;итуации, отражающие соответствующие знания экспертов;

Г - множество целей, которые требуется достичь для того, чтобы "успешно" разрешить воз-шкшие ОСЛО, находящихся, в свою очередь, в определенном соответствии с целями.

В работе под продукционным правилом (Г1П) подразумевается пятерка следующего вида:

тг=:{к,В,0,Х,у) (5)

где к - уникальный идентификатор правила; В - конечное множество дополнительных атрибутов ПП, в которое могут быть включены различные характеристики, необходимые при организации базы знаний и для достижения эффективной работы механизма вывода, исходя из особенностей структуры существующей информации о ПО. В общем случае В может быть и пустым множеством. (? - условие применимости ПП, описывающее конкретную ОСПО. Определяет возможность активизации, т.е. возможность попытки выполнения данного ПП. Х - антецедент (посылка) ПП; У-консеквент (заключение) ПП.

Все различные ОСПО образуют указанное в (4) множество О = {(2,.....С}„,}, где т - число

всех различных ОСПО. Поскольку каждая продукция (5) "принадлежит" конкретной ОСПО, то во-первых, для П существует соответствующе разбиение П* = {п,.....Д„}и во-вторых, между множеством П и О существует взаимно - однозначное соответствие.

В общем случае, для любой практически имеющей место ОСПО, возможно существование нескольких путей се разрешения, ведущие к разным итоговым ситуациям или целям, каждая из которых может достигаться путем активизации своей последовательности продукций, приводящим, в свою очередь к разным результатам. Такая итоговая ситуация или цель - отличается от ОСПО тем, что при се достижении дальнейшее функционирование объекта будет осуществляться согласно ФСО, т.е. в рамках формальной составляющей схемы (1), если, не возникли другие ОСПО. Тогда, каждой <3( е(} можно поставить в соответствие Г,- = .....ущ / = 1 ,т - индивидуальное

множество целей, что позволяет задать между (} и Г всюду определенное и сюръективное соответствие.

Выделив любую произвольную С^ е О и определив для нее соответствующие ей множества целей Г, с Г и продукций Г1, с II, можно рассмотреть вопрос о представление П в виде определенной структуры, состоящей из отдельных блоков (модулей знаний), сконцентрированных вокруг конкретной ОСПО 0, е 0, и задаваемых тройкой вида:

а =(§/.П„Г,) (6)

которая описывает возникновение, процедуры реагирования и все возможные итоги реагирования интеллектуального устройства на О,. Такой комплекс взаимосвязанных элементов является отображением в модели конкретного объекта ПО, некоторого реального прецедента поведения. Любой подобный (6) прецедент р, таким образом, есть структурированное отображение некоторого подмножества экспертных знаний, которое можно использовать в модели любого объекта ПО. Таким образом, можно сделать вывод, что любая произвольная система продукционных правил (4), есть не что иное, как множество соответствующих прецедентов:

П=и{А} = {Р1.....р,„) (7)

/=1

так как, во-первых, <2 = и{(}Л ; во-вторых, П = II П(, а в третьих, Г = и Г,, где т - число всех >■1 ' ¡=|

выделенных в П ОСЛО. Каждый прецедент в П есть отдельный элементарный модуль экспертных знаний. Он позволяет строить модели ИУ и других объектов более акцентировано и детально, максимально учитывая индивидуальные особенности моделируемых объектов.

Каждое интеллектуальное устройство в ПО связано с другими ИУ разнообразными связями (материальными, энергетическими, информационными, и проч.). Учитывая потоковый характер проводимых процессов обслуживания для ИУ требуется выделить те производственные связи, которые определяются путями перемещения в ПО объектов обработки.

Поэтому для каждого объекта ПО, выполняющего операции обслуживания, определяется своя схема связи в виде графа:

Э = (О, С) (8)

где 0 - множество, образуемое с одной стороны: множеством ИУ, имеющих связи с рассматриваемым устройством и отражающих маршруты, по которым происходит движение объектов обработки и самим; а С с; В х и множество связей с элементами и*. Поскольку связи ИУ всегда имеют направление, то в С можно выделить два непересекающихся подмножества, определяющих

маршруты поступления объектов обработки на обслуживание - С+ (связи по входу) и их уход из и после обслуживания - (связи по выходу), таких что С = ис~; С+П в- =0.

Содержательная структура разработанной формальной схемы интеллектуального устройства обслуживания представлена на рис.1.

Третья глава посвящена разработке общей формальной схемы типовой предметной области, которая базируется на разработанной ФС интеллектуального устройства (1).

В основу разработки формальной схемы типовой ПО положены несколько базовых принципов, отражающих особенности реальной ПО. К ним относятся: дискретность проводимых процессов обслуживания; стохастичность функционирования ПО на всех уровнях; иерархичность организации структуры управления; индивидуальность каждого объекта ПО - как объектов проводящих процессы обслуживания, так и объектов, подвергающихся обслуживанию; структурная разнородность существующей в ПО информации, где важную роль играют эвристические экспертные знания персонала, заключенные в его опыте и практических навыках, которая не сосредоточена, как правило, в технической или нормативно - справочной документации, а является уникальной, зависящей от ее "носителя", имеющего постоянно используемый личный и неповторимый опыт.

На первом этапе разработки предлагается отойти от традиционного в ИМ СМО представления образов сущностей ПО, поступающих на обслуживание, в виде потоков заявок, задаваемых в традиционном ИМ, как правило, только законами распределения времени поступления заявок как случайной величины. Все сущности ПО данной категории, предлагается разбить на классы объектов обработки или заявок (последнее название используется в силу установившейся традиции).

Классом объектов обработки (заявок) А предметной области в, называется совокупность объектов ПО, которые подвергаются установленным воздействиям со стороны других объектов ПО, и для которых:

Рис.1.

- им делено конечное число г индивидуальных параметров Л,-, / = I ,г е N, отражающих реальные свойства всех объектов выделяемой совокупности обрабатываемых сущностей, и для каждого/г, задано его множество значений //, , (/ = 1,г), таких что: Л, €#,, ;' = \,г. Таким образом, определяется фиксированный вектор параметров (свойств) Л = (/!|,...,Лг), однозначно задающий все необходимые свойства членов данного класса объектов обработки;

- выделено конечное множество состояний [V = , которые может принимать любой объект класса Л;

- задана г-местная функция <р смены состояний (переходов), аргументами которой являются элементы вектора А = (Л|,...,ЛГ):

ср: И, х Н2х...хНг -> №, т.е. УЛ еН, ж Я2х...хЯ, Зш><е№: ф(л) = ш Вследствие сказанного, молено определить, что объектом обработки (заявкой) а класса заявок А системы Б называется совокупность трех элементов (тройка) следующего вида:

где: Лд - вектор параметров, задающий индивидуальные свойства класса Л ; - множество состояний класса А; фд - функция смены состояний класса А.

Возможность определять состояния заявок и правила их изменения дают возможность, в случае необходимости, каждому объекту обработки раскрыть его индивидуальность и уникальность в ПО учитывая, при этом не только числовую информацию, но и текстовую для всего класса в целом, так и для каждой заявки в отдельности.

Каждое интеллектуальное устройство в ПО находится в непосредственном взаимодействии с другими объектами, проводящими операции обслуживания, передавая друг другу объекты обработки. Вся совокупность устройств типа (1), которые выделяются для описания ПО, определяют множество интеллектуальных устройств данной ПО: и = |м,| /'= для которого должны выполняться следующие условия.

а) Все устройства из II образуют разбиение 1)с = согласно реально существующим в ПО классам ФПО и обладающее всеми основными свойствами разбиений:

(а. 1) I) = 1)и'1' ; (а.2) (VIIй еис) и'^си,., ;' = Т7; (а.З) (Уи<'> еЪс) И(/>*0, / = й; »

(а.4)(уи(|) еИс) (уИ^ е1)с) 11{|) * -> и(,)Пи'у) = 0; /,у = й; у, где/-общее число

классов ФПО, существующих в данной ПО.

б)(Уиеи) Г) # 0лС Ф 0;

в)(3ыеи) иен'4'- обязательно существует хотя бы одно устройство принадлежащее к классу ФПО "Генерация объектов потока ".

г)(3неи) 1/е1|'5'- обязательно существует хотя бы одно устройство принадлежащее к классу ФПО "Остановка объектов потока ".

д)(*и е еС„) (« = (и,«*)) = (и*, и)) -> („♦ е и);

е)(Уиеи)(игИ(4))->(с+ *0); ж)(Умеи)(ие11(5))->(с *0);

з) (\/ы б1]) (л„ Ф 0)л(а„ С А)- для любого ИУ задано свое множество классов объектов обработки, которое не является пустым.

и) Пусть VII) ^Ч] е и определено свое множество классов обрабатываемых заявок А„., Аи.

и пусть существует связь между обоими устройствами, в таком случае требуется чтобы А„. ПЛ,0 ф 0, т.е. связь между любыми двумя объектами, выполняющими операции обслуживания может существовать только в том случае, если выполняется условие пересечения множеств классов объектов обработки (заявок) как для случая входных связей, так и для случая выходных связей рассматриваемого устройства.

Типовая ПО, как правило, содержит объекты имеющие одинаковое функциональное назначение, например технологические агрегаты, которые часто функционируют параллельно друг другу, являясь подобными одинаковыми по потоковой сути выполняемых операций. Такие группы объектов выполняют схожий набор функциональных операций одной и той же объектной направленности, и отличаясь друг от друга лишь некоторыми свойствами или незначительными особенностями в проводимых процессах и/или их технологических параметрах. При этом общее число, содержание и последовательность этапов проводимых процессов является одинаковой для всех таких устройств.

В связи с этим В множестве Ч в пределах каждого к - ого класса ФПО ис И выделяются соответствующие функциональные группы - / = 1,я, > где для ИУ в них входя-

щих выделяются следующие условия:

(Уи^'.и® е 1) [г!** = 7,*'0 ^л|ф,(1) Пф)А) *0]; '.У = ййь / /- у, которое отражает то, что

во-первых, соответствующие устройства с высокой степенью конструктивно и/или технологически подобны друг другу, во-вторых, их функционирование происходит по одинаковым принципам, с третьих, отличия вносятся лишь на уровне свойств, множества ФО и СПП.

(уи'*' с и)(уГ,1" с и'4*) Г * I" ГП1" = 0 которое отражает то, что в совокупное™ со свойством (а) для У любое ИУ может входить только в одну функциональную группу (ФГ) Здесь к - номер класса ФПО; пк - число ИУ в функциональной группе 1с и"', к - ого класс! ФПО; Ъ^ схемы состояний, а Ф,<4' - множества ФО двух произвольно взятых ИУ.

Рассматриваемые ПО обладают рядом специфических особенностей, определяемые слож ным комплексом существующих всех возможных видов взаимодействий составляющих структурь объекта в целом, а так же отдельных его частей. Эти особенности связаны с существованием рамках ПО различного рода объединений (групп) объектов, характеризующихся тем, что в преде лах такой группы объекты могут оказывать влияния друг на друга, далее не имея между собой не посредственных (прямых) производственных связей. Такие влияния объектов ПО друг на друг всегда присущи в той или иной степени сложным производственным системам и существенно ске

зывается на процессах управления как отдельными агрегатами и производственными участками, так и всем производством в целом. Как правило, осуществляются такие взаимные влияния на уровне контактов производственного персонала разного уровня, что вносит существенные ограничения на возможности их формализации и использования в ИМ, и как следствие приводит к снижению качества получаемых результатов и принимаемых па их основе решений.

Поэтому, для усиления интеллектуальной составляющей общей МС ТПО вводится в рассмотрение новый объект- Сцепа Обслуживания:

5 = (0,11,1*) (9)

где 0 = {<?|,...,0(} - множество индивидуальных свойств сцены; Й = |о,| и, о II, / = 1,//г, 1 < т <

множество определяющих сцену интеллектуальных устройств (1); Р- система продукционных правил сцены.

Сцену могут образовывать любые интеллектуальных устройств (1), вне зависимости от класса ФПО и наличия между сбой связей, определяемые схемой связи Э согласно (8). Любое ИУ может входить в любое число сцен, но кратность вхождения каждого ИУ в одну сцену равна единице. Для задания схемы необходимы не менее двух ИУ.

Систему продукционных правил сцены обслуживания 5 - Р - организуется по схеме(7) и задается также следующей совокупностью трех множеств: Р = Р, Г^, где

= ОСПО, связанные с функционированием ИУ, и возникновение которых тре-

бует реагирования с использованием экспертных знаний; Р = {р|,...,р„} - множество продукций сцены; Гу = - цели продукционной системы Р, которые требуется достичь при

реагировании на возникшие ситуации из множества 05 .

Данная формальная схема в виде сцен обслужи нация качественно позволяет, кроме указанного, достичь: во-первых, повысить эффективность управления объектом ПО, принадлежащих разным классам ФПО, а так же принадлежащих одному классу, но обладающих различными ФСО, при возникновении плохо формализуемых и неформальных моментов функционирования, во-вторых, проведения исследований взаимных влияний объектов ПО друг на друга путем изменения продукционных систем без изменения структуры модели ПО; в третьих, вводить в модель ПО такие ФГ, которые могут не являться образами реально существующих групп объектов ПО, если этого требует решение поставленной задачи и в целях дополнения модели без изменения общей структуры составляющей с наименьшими затратами и, в четвертых, повысить возможность переносимости созданного описания для решения тех же классов задач в ПО.

Полностью разобранные положения, касающиеся формализации всех основных категорий объектов предметной облает позволяют перейти к определению общей формальной схемы собственно предметной области.

Интеллектуальной Схемой Обслуживания (ИСО) называется совокупность следующих пяти элементов:

8 = {А,П,€,£,Д) (10)

где: А - множество классов объектов обработки, обрабатываемых в Б; О - множество индивидуальных свойств системы обслуживания; II -множество интеллектуальных устройств обслуживания (I); Е - система продукционных правил, реализующих реагирование 8 на общесистемные трудно формализуемые и неформальные моменты функционирования; А - множество сцен обслуживания (9), выделенных в ИСО для повышения эффективности в управлении ИУ при возникновении трудно формализуемых и неформальных моментов функционирования устройств разных потоковых классов и функциональных групп.

Общесистемная СИП -Е - выделяется особо, в силу следующих важных причин. В реальных ПО, в силу их структурной и функциональной сложности, как правило, существуют такие процедуры управления и планирования, которые: имеют отношение ко всей системе в целом или к подавляющему числу объектов ПО. Эти процедуры объединяют в себе одновременно знания как об общих правилах управления производственными объектами и технологическими агрегатами, так и частную информацию, которая может иметь ситуационный характер и зависеть от индивидуальных особенностей того или иного участка производственной цепочки, технологического агрегата, способностей конкретных представителей производственного персонала и проч. "Носителем" таких процедур является конкретный человек - эксперт, как правило, имеющий право на принятие решений, касающихся функционирования как отдельных объектов и участков так и, что очень важно, всей ПО в целом.

Система продукционных правил X организуется по схеме (1) и поэтому представляет собой тройку следующего вида: где <}, - множество общесистемных особых ситуаций

процессов обслуживания; X = {<Т|,...,сг,} - множество продукционных правил; ГЛ. - множество

целей, которые требуется достичь для разрешения соответствующей ОСПО из

Данное определение ИСО позволяет говорить об общей формальной схеме (модели), отражающей типовую предметную область. ИСО представляет собой совокупность как декларативной, так и процедурной информации. Структура и содержание этой информации строится на основе данных и знаний, получаемых при анализе конкретной ПО. Собранная вместе информация о проводимых в ПО процессах обслуживания представляет собой неразрывное, структурно - упорядоченное и отражающее содержательность ПО одновременно с разных позиций, единое целое. Данный комплекс формальных схем позволяет рассматривать ИСО как некоторую Гибридную Базу Знании, отличающуюся структурной разнородностью хранимой в ней информацией, взаимодействующей между собой согласно установленных механизмов, что в свою очередь отличает се от традиционных и других гибридных Баз Знаний, а разрабатываемые на основе предложенного формального описания алгоритмические структуры и программные средства для имитационного моделирования как интеллектуальные имитационные модели, решающие определенные задачи в типовой ПО.

Четвертая глава посвящена изложению основных принципов алгоритмической организации управления имитационным моделированием, когда интеллектуальная имитационная модель разработана на базе ИСО.

Математическая схема, положенная в основу ИИМ ТПО базируется на МС интеллектуального устройства обслуживания и полностью отличается как от классических ЭС так и от традицион-

ных гибридных экспертных систем. В следствие этого, традиционные формы и способы организации средств поиска решения в Базе Знаний и традиционные методы организации квазипараллелизма в ИМ сложных дискретных системах не могут быть использованы в том виде, в котором они традиционно существуют. Кроме того, особенности организации информационной, функциональной и алгоритмической структуры ИИМ сильно зависят, а часто полностью определяются следующим рядом факторов: парадигмы программирования; языка программирования; метода организации квазипараллелизма; среды разработай программного средства; среды функционирования ИИМ. Поэтому, в данной главе предлагаются только общие принципы организации алгоритмического обеспечения, которые касаются следующего: общей организация управления моделированием в ИИМ построенных на основе интеллектуальной схеме обслуживания и организации представления и обработки ОСПО возникающих при моделировании

Ключевым звеном разработанного подхода организации алгоритмического обеспечения является комплекс взаимосвязанных действий имитирующих функционирование работы единичного ИУ, поскольку именно ИУ является базовым элементом структуры ИИМ. Обобщенная схема всей совокупности действий алгоритма имитации функционирования единичного ИУ представлена «а рис.2. Краткое описание функционирования данного алгоритма заключается в следующем.

Вначале осуществляется переход к текущему состоянию согласно определенной для данного устройства ФСО (3). Для текущего состояния осуществляется выполнение необходимых действий для активных в данный момент функциональных операций (ФО), если такие необходимы и возможны. После этого происходит проверка на наличие тех ФО, среди выполняемых в текущем состоянии, выполнение которых заканчивается в текущий момент модельного времени. Если такие ФО имеются, то происходит обработка завершения выполнения этих операций. После этого осуществляется процедура добавления новых ФО, выполнение которых должно быть начато в данный момент модельного времени в список активных ФО, естественно при условии их существования. В случае если для текущего состояния список активных ФО пуст, то происходит смена состояний согласно схемы состояний (2) текущего устройства.

Главной особенностью моделирования работы ИУ является то, что перед и после каждого из указанных этапов осуществляется проверка на существование и при необходимости обработка возникающих ОСПО, которая заключается в следующих действиях. После окончания всех действий модели на очередном этапе происходит проверка на возникновение новых ОСПО. Если такие ОСПО возникли, то они отмечаются как активные и управление передается на соответствующую процедуру обработки ОСПО. Возникшие ОСПО могут относится ко всем уровням организации знаний в ИСО: устройств - П , сцен обслуживания - Р и самой ИСО - £ . В период обработки возникших ОСПО происходит остановка моделирования в том месте ИИМ, например в устройстве, где произошло их появление до тех пор, пока эта обработка не закончится. Моделирование останавливается пока не будут обработаны все ОСПО, которые стали акгивны на момент запуска этой процедуры, а также все ОСПО, которые возникли в следствие разрешения предыдущих ОСПО.

Если в результате обработки произошли изменения свойств текущего устройства, то после окончания се обработки происходит переход к началу цикла просмотра данного ИУ. Это обусловлено тем, что в процессе обработки особой ситуации могут произойти существенные изменения в функционировании устройства, связанные с выполнением ФО или сменой состояний, что влечет за собой необходимость осуществить "просмотр" модели устройства с начала. Если никаких изменений свойств текущего ИУ не произошло, алгоритм переходит к следующему этапу.

Общая схема имитации функционирования интеллектуального устройства обслуживания

Окончание цикла просмотра отдельного устройства происходит в том случае, если при прохождении но указанным этапам основного цикла, не возникло ни одной ОСПО, относящейся к рассматриваемому ИУ, и когда были выполнены все возможные на данный момент действия, связанные с обработкой выполняемых ФО и текущего состояния.

Кроме указанного алгоритма в данной главе представлены алгоритмы: управления моделированием верхнего уровня и алгоритм обработки интеллектуальной схемы обслуживания, а также алгоритм обработки особых ситуаций процессов обслуживания, алгоритм вывода на продукционных правилах и процедура "разрешения конфликтов".

Пятая глава посвящена разработке исследовательского прототипа, решающего тестовую практическую задачу для реального производственного объекта и разработанного с использованием предложенного в работе комплекса формальных схем- Интеллектуальной Схемы Обслуживания.

В качестве представителя типовой ПО был выбран цех холодной прокатки нержавеющей ленты (ЦХПНЛ) ОАО "ММЗ Серп и Молот". Для обоснования необходимости применения разработанного подхода было проведено исследование работы ЦХПНЛ за определенный период. Был осуществлен сбор необходимой производственной и технической информации путем опроса представителей руководящего и технического персонала цеха, анализа соответствующих нормативно -справочных документов и технологической документации. Были проанализированы технологические инструкции и технологические паспорта рулонов.

ЦХПНЛ выпускает продукцию в соответствие с ГОСТ 4986-79. Исходным материалом является толстая лета (подкат) толщиной 2^4.0 мм и шириной 300-^450 мм, которая может быть произведена на самом предприятии в цехе горячей прокатки полос и листов либо поставлена непосредственно самими заказчиками. Основной продукцией, выпускаемой цехом, является холоднокатаная нержавеющая лента толщиной до 0.1 мм и шириной до 9 мм, которая может производится более чем из 100 марок нержавеющей стали.

Для хранения и первичной обработки собранных технологических данных была разработана логическая и физическая структура базы данных (БД) на основе SQL - сервера InterBase (Inprise Corp., USA), которая представляет собой комплекс из индексированных'таблиц, хранимых процедур и триггеров.

Анализ собранной информации показал, что объект функционирует в нестабильном состоянии, которое обуславливается нехваткой металла, заказов и большой текучести производственных кадров. На момент оформления настоящего автореферата производственная картина не претерпела существенных изменений. В силу малой загруженности основного производственного оборудования, традиционные задачи утратили свою значимость. Однако на повестку дня встала актуальная задача прогнозирования загруженности основного производственного оборудования на краткосрочный период (3-12 дней).

Для разработки исследовательского прототипа ИИМ на базе ИСО была проведен соответствующий анализ работы ЦХПНЛ, который позволил выделить ряд важных моментов.

Множество Интеллектуальных Устройств в ИСО состоит из тридцати устройств, которые являются представителями четырех классов ФПО: "Стандартное обслуживание", "Генерация объекта обработки", "Остановка объекта обработки ", "Задержка объекта обработки" и, кроме того, обра-

зуют следующие девять функциональных групп, обладающие указанными свойствами: "Стан холодной прокатки нержавеющей ленты", "Агрегат термической обработки", "Агрегат химической обработки", "Агрегат вспомогательных операций", "Автотранспорт", "Стеллаж", "Пункт приемки подката", "Складское помещение"," Отдел технического контроля и склад брака".

Объектами обработки в ИСО являются рулоны ленты из нержавеющей стали, поступающей в производство. Классы заявок в ИСО определяются принадлежностью рулона к той или иной марки стали, которая в процессе производства не меняется.

Время выполнения различных функциональных операций основными устройствами получены на основе собранных сведений. Для всех типов основного производственного оборудования время выполнения основных функциональных операций задается случайной величиной с равномерным или нормальным законом распределения. Численные значения параметров распределения для функциональных операций определены но результатам статистической обработки собранных технологических данных.

Для основных технологических агрегатов (прокатные станы, агрегаты термической и химической обработки) были разработаны свои индивидуальные системы продукционных правил, в которых реализован ряд ОСПО, имеющих место при проведении процессов обслуживания. Примеры наиболее важных в производственном плане ОСПО, представлены в таблице.

Оборудование Особые ситуации процессов обслуживания

Прокатные станы Появление дефектов ленты при прокатке Определение времени прокатки

Агрегаты Термической Обработки Выбор режима термической обработки Выбор рулона на обработку Определение времени термической обработки

Агрегат химической обработки Определение необходимости повторного травления Определение скорости пропуска ленты

В исследовательском прототипе реализованы интеллектуальные сцены обслуживания, которые решают вопросы управления производством на уровне начальников технологических участков и планово - расчетного бюро и связанные со следующими проблемами: выбор схемы прокатки для каждого рулона; выбор следующего технологического агрегата (для каждой функциональной группы основного производственного оборудования соответствующая сцена обслуживания);

В рамках общесистемных ОСПО разработаны системы продукционных правил, которые решают следующие проблемы: назначение нового рулона в производство и запросы пользователю, в случае невозможности разрешения некоторых ОСПО.

Согласно разработанной ИИМ были проведены вычислительные эксперименты, которые заключались в определение уровня загрузки основных представителей парка ОПО на определенный период. Моделирование осуществлялось в модельном времени, которое синхронизировано с реальным календарным периодом, задаваемым перед моделированием и на основе реальных производственных данных, выбираемых из разработанной БД согласно текущему значению модельного времени. График работы всех представителей парка основного производственного оборудования полностью совпадает с реальным графиком работы агрегатов в течение контрольного периода.

В результате проведенных вычислительных экспериментов было установлено, что для указанного объекта - ЦХПНЛ - разработанный прототип показывает достаточно хорошие показатели

в период 5-9 дней. Получающиеся в результате моделирования показатели работы основного производственного оборудования в целом соответствуют реальной картине производства. Расхождение отдельных результатов работы прототипа и реальных данных объясняется тем, что в соответствующие системы продукционных правил заложены знания наиболее квалифицированного персонала. Это позволяет сделать вывод о достаточной эффективности и перспективности предложенного подхода для решения подобных задач в схожих предметных областях.

Заключение

В представленной диссертационной работе предложен комплекс взаимосвязанных формальных схем для описания сложных предметных областей дискретного типа, которые характеризуются проводимыми операциями потокового обслуживания различной объектной направленности и предметного содержания.

Основные результаты работы состоят в следующем.

1) Проведен анализ современного состояния типовой предметной области - металлургических производственных систем, базирующихся на процессах обработки металлов давлением, которые могут быть отнесены к классу процессов потокового обслуживания. Установлено, что наличие сильных внешних возмущений, как правило, не позволяет провести формализацию реальных производственных объектов с требуемой точностью существующими математическими схемами и методами. Определены причины обуславливающие принципы организации и свойства интеллектуальных имитационных моделей для решения задач оперативного управления и прогнозирования когда ПО функционирует при сильных внешних возмущениях.

2) Предложен единый, в рамках разработанного метода, способ организации экспертных знаний в виде системы продукционных правил. Организация знаний производится на основе прецедентов поведения объекта при возникновении особой ситуации проводимого процесса обслуживания. Каждой такой ситуации ставится в соответствие свое множество продукционных правил и множсстзо целей. Продукционные правила описывают пути разрешения возникшей ситуации. Цели определяют возможные итоги разрешения возникшей ситуации, к которым приводит вывод на продукционных правилах. Формализация экспертных эвристических знаний таким способом максимально приближена к их реальной организации в предметной области.

3) Разработана формальная схема - Интеллектуальное Устройство Обслуживания, позволяющая формализовать функционирование любого объекта ПО, проводящего операции потокового обслуживания разной объектной направленности и функционального содержания над объектами обработки. Данная схема представляет собой синтез элементов дискретно - детерминированных математических схем и системы продукционных правил, базирующейся на методе прецедентов. Первая составляющая задает общую схему обслуживания, согласно которой функционирует объект. Система продукционных правил предназначена для реагирования устройства на особые ситуации процессов обслуживания, выводящие устройство из рамок нормального режима работы. После окончания реагирования, устройство возвращается в нормальный режим работы.

4) Разработан комплекс взаимосвязанных формальных схем - Интеллектуальная Схема Обслуживания, объединяющий способы формального описания отдельных объектов предметной области. Формальная схема объединяет следующие элементы.

- Множество общесистемных свойств.

- Множество классов объектов обработки, которые участвуют в процессах обслуживания. Класс объекта обработки задается множеством свойств (параметров), множеством состояний, в которых могут находиться объекты данного класса, и функцией смены состояний, задающей "эволюцию" объекта обработки за время пребывания в предметной области.

- Множество интеллектуальных устройств обслуживания.

- Формальная схема организации экспертных знаний для управления реагированием на особые ситуации процесса обслуживания, которые затрагивают произвольную группу интеллектуальных устройств. Данная формальная схема, названная - интеллектуальной сценой обслуживания, позволяет произвести локализацию экспертных знаний, которые существуют на уровне управления отдельными подсистемами предметной области.

- Система продукционных правил, предназначенная для реагирования на особые ситуации процессов обслуживания общесистемного характера и управления функционированием всех интеллектуальных устройств.

Интеллектуальная схема обслуживания дает возможность сохранять знания экспертов в форме, которая приближена к структуре самой предметной области. Она позволяет снизить затраты, связанные с наполнением и изменением уже имеющихся экспертных знаний. Появилась возможность снизить затраты на перенос существующих знаний для решения аналогичных задач в схожих предметных областях.

5) Разработаны основные принципы алгоритмической организации управления моделированием, когда в основу интеллектуальной имитационной модели положена интеллектуальная схема обслуживания. В работе представлены следующие алгоритмы: управления моделированием верхнего уровня, алгоритм обработки интеллектуальной схемы обслуживания, алгоритм обработки особых ситуаций процессов обслуживания, алгоритм вывода на продукционных правилах и процедура "разрешения конфликтов". Они позволяют организовывать.общее управление имитационным моделированием с одновременным выводом на системах продукционных правил.

6) Проведен анализ реального производственного объекта - цеха холодной прокатки нержавеющей ленты (ЦХПНЛ) ОАО "ММЗ Серп и Молот" в г. Москве. Анализ базируется на собранной производственной и технической информации полученной путем формализации знаний представителей руководящего и технического персонала цеха и анализа соответствующих нормативно • справочных документов и технологической документации. По результатам проведенного анализа ЦХПНЛ был выбран в качестве представителя типовой предметной области для разработки исследовательского прототипа интеллектуальной имитационной модели.

7) Разработан исследовательский прототип интеллектуальной имитационной модели процесса производства холоднокатаной нержавеющей ленты, решающий задачу прогнозирования загрузки основного производственного оборудования ЦХПНЛ и выхода годного металла на краткосрочный период в условиях нестабильного поступления заказов. Результаты тестирования продемонстрировали эффективность и реальную возможность применения предложенного метода для решения практических производственных задач в схожих предметных областях. В качестве исходны! данных, в модели выступает реальная производственная информация, находящаяся в разработанной базе данных. Анализ работы исследовательского прототипа дает основания для непосредственного внедрения в структуру управления объектом с целью дальнейших испытаний в реальны? производственных условиях и последующего внедрения в управление данным производственны.^ объектом.

Основные результаты диссертации опубликованы в следующих работах

1. A.C. Кожаринов Проблемы разработки Гибридных Экспертных Моделирующих Систем для дискретного производства. // "Тезисы Докладов 47-й и 48-й научных конференций студентов н молодых ученых МИСиС", - М.: МИСИС - 1994г. - c.l 1 -13.

2. Н.В. Крапухина, A.C. Кожаринов Проблемы разработки динамических интеллектуальных систем для решения задач в процессах металлообработки. // V национальная конференция "Искусственный интеллект - 96". Сборник научных трудов. - Казань. -1996. - ТЗ. -с.446-449.

3. A.C. Кожаринов Представление знаний в гибридных экспертных моделирующих системах методами искусственного интеллекта и имитационного моделирования. // "Информационные технологии в металлургии и экономике". Сборник научных трудов. -М.: МИСиС. -1997. - с.66 - 73

4. Н.В. Крапухина, A.C. Кожаринов Проблемы разработки гибридных экспертных моделирующих систем для процессов металлообработки. // "Информационные технологии в металлургии и экономике". Сборник научных трудов. -М.: МИСИС. -1997. - с.74 - 83.

5. A.C. Кожаринов, Н.В. Крапухина Интеллектуальная система моделирования сложных производств дискретного типа. // 12 Международная научная конференция "Математические методы в технике и технологиях". Сборник трудов, - Великий Новгород. -1999. -ТЗ. -стр.15-17.