автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Метод и средства автоматизации построения моделей активных систем

кандидата технических наук
Осипенко, Александр Николаевич
город
Гомель
год
1997
специальность ВАК РФ
05.13.16
Автореферат по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Метод и средства автоматизации построения моделей активных систем»

Автореферат диссертации по теме "Метод и средства автоматизации построения моделей активных систем"

Гч. СТ.

2:- ГОМЕЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

о- ИМЕНИ Ф.СКОРИНЫ

о

СЧ|

УДК 519.9+ 577.1

ОС1 !ПЕ11К0 Александр Николаевич

МЕТОД И СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПОСТРОЕНИЯ МОДЕЛЕЙ АКТИВНЫХ СИСТЕМ

Специальность'. 05.13.16 - применение вычисли тельной техники, математического моделирования и математических;'методой в научных исследованиям

Автореферат диссертации на соискание учёной степени кандидата технических наук

Гомель-]997

Работа выполнена в Гомельском государственном универсшете имени Ф. Скорины и Гомельском филиале научно-исследовательского клинического института Радиационной Медицины и Эндокринологии

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор

Максимсй И.О.

Официальные оппоненты - доктор технических наук, профессор

Рабшншнч З.Л.

кандидат физико-математических наук, с.н.с. Лщншцкнй С.Ф.

Оппонирующая организация - Национальный технический институт Украины

(Киевский политехнический институт)

Защита состоится 5 декабря 1997 года в 10 часов на заседании специали-31фованного совета по защите диссертаций К.02.1201 в Гомельском государственном университете им. Ф. Скорины по адресу: г. Гомель, ул. Советская, 104, ауд. 2-27.

Отзывы на автореферат (в двух экземплярах), заверенные печатью учреждения, просим направлять но адресу: 246699, г. Гомель, ул. Советская, 104, ГГУ им. Ф.Скорины, Ученому секретарю совета К.02.1201.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Гомельского госуниверситета им. Ф.Скорины.

Автореферат разослан 3 ноября 1997 года.

Ученый секретарь

совета по защите диссертаций

кандидат технических наук,

доцент

I

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Настоящая работа посвящена вопросу автоматизации исследования активных систем (АС) биологической и/или социальной природы. Основное отличие АС состоит в том, что её источник организации, называемый далее сознанием АС, наделён способностью к модификации своей структуры и параметров функционирования, исходя из внутренних потребностей, а вся АС благодаря этому обладает свойством самодеятельности, т е. инициации и реализации нужных для её жизнедеятельности процессов, вероятностный механизм проявления АС, в отличие от более простых систем, представляет собой "игру" не одного ведущего фактора на фоне многих сопутствующих, а сразу нескольких равноправных факторов, одновременно автономных и внутренне взаимосвязанных некоторой идеей. Данная особенность АС обусловливает более высокий уровень вариабельности её поведения, с которым традиционные средства математического моделирования, как правило, не справляются. С трудом поддаются формализации и автоматизации такие важные этапы исследования, как выяснение идей и мотивов деятельности АС и постановка задачи и ее сов1; пенствования. Осознавая реальное разнообразие стратегий поведения АС, пользователь вынужден изначально ограничивать это разнообразие, подстраиваясь под жесткую, и в большинстве случаев закрытую для интенсивных модификаций, конструкцию модели поведения. АС. Одна из основных причин сложившейся ситуации видится в отсутствии эффективной концепции формализации внутренних факторов поведения АС. В этой, связи актуальной является задача переосмысления возможностей традиционных методов моделирования и поиска новых способов формализации жизнедеятельности АС и разработки метода и средств автоматизации её исследования. Ключевым звеном новых методов исследования АС является аппарат моделирования процессов формирования целевого функционирования (ЦФ) и целевых свойств (ЦС) системных объектов. В настоящее время основными методами решения данной задачи являются аналитический и имитационный. Статистический подход к исследованию АС обычно дает прогноз целевого свойства, но не выявляет механизмы его формирования, необходимые для поиска мер оптимизации АС. Проблематичность использования этих методов связана с тем, что АС зачастую не поддается управляемому эксперименту и, следовательно, не позволяет орппизопап, свободный перебор параметров влияния. Одновременно с этим для ряда источников формирования ЦС ключевые параметры или переменные могу г оказаться или малодоступными, или давать большую погрешность оценки, приводящую к по г ере адекватности итоговой модели. В связи'с этим актуальной является ра (работ-

ка метода п средств построения на ЭВМ эффективной и управляемой анали-тико-статистической модели формирования ЦС.

Связь с крупными научными программами. Результаты диссертационной работы использовались в следующих научных программах: Целевые научные программы "Реабилитация загрязненных территорий" (Госкомчернобыль Республики Беларусь, 1994-1995гг.) и "Радиоэкологический мониторинг загрязненных территорий БССР" (Госкомчернобыль Республики Беларусь, 1991-1995гг.); Чернобыльская программа сотрудничества КЕС/СНГ: проекты 18Р-2 "Система содействия принятию решений для управления нослеаварийными ситуациями" и "Анализ формирования дозовых распределений" (1991-1995 гг.).

Цель и задачи исследования. Цель работы состоит в разработке концепции моделирования жизнедеятельности АС на базе функционально-эволюционного подхода и проверке ее работоспособности при автоматизации ориентационно-классификационной деятельности исследователя. Для этого необходимо: сформировать универсальную логическую схему жизнедеятельности АС; разработать метод автоматизации моделирования АС- создать средства и технологию построения моделей регрессионного типа; апробировать созданные метод, средства и технологию на конкретных примерах.

Научная иовнзиа.

1. Предложена формальная схема жизнедеятельности АС в виде рекурсивно организованной сети функционирований с унифицированной структурой. Интерпретируя исследовательскую деятельность с помощью введенной формализации, была получена обобщенная схема элементарного цикла построения модели АС в виде последовательности основных процессов: генерации потоков вариантов заданной формы, интерпретации модельных форм, оценки их качества с последующим отсевом неэффективных вариантов и выделением результирующих моделей.

2. Разработан метод эволюционного конструирования модели (ЭКМ) ре-грессионого типа, отличающийся принципиальной схемой продвижения модели иод управлением балансировочного функционирования вдоль пучка раз-ветвлягохцихся в точках бифуркации траекторий развития, а также спектрами направлений (элементарных циклов) в точках бифуркации по постановке задач, выборочному описанию, формированию факторов ЦФ и их фактор-признаков, формированию классов-первообразов, объединению их в цепочки, построению итоговой классификации и стратегии балансировки всех процессов .

3. Разработаны два алгоритма классификации объектов и оценки ЦС, конкретизирующие метод ЭКМ применительно к топологической и графовой формам класса. Предложены технологии их использования в рамках созданного программно-технологического обеспечения.

4. Используя схему концептуального представления факторов целевого функционирования и синтеза фактор-признаков метода ЭКМ, построена управляемая динамическая кластерно-регрессионная модель оценки доз внутреннего облучения жителей населенных пунктов.

Практическая значимость.

1. Предложенная формализация АС и метод ЭКМ могут быть использованы в качестве базовой языковой и концептуальной среды для проектирования информационно-технологических комплексов моделирования реальных АС.

2. Разработанное программно-технологическое обеспечение позволяет реализовывать гибкие технологии построения адекватных и устойчивых классификаций объектов н оценок целевого свойства АС за счет достижения оптимально возможной глубины охвата данных и знаний.

3. Полученная в результате апробации метода ЭКМ статическая КР-модель дозы внутреннего облучения жителей населенных пунктов позволяет, в сравнении с традиционным подходом, существенно повысить точность оценки, не прибегая к дорогостоящим дополнительным измерениям, и может быть рекомендована для составления официального каталога ДВО населенных пунктов на загрязненных радионуклидами территориях Республики Беларусь.

4. Динамическая КР-модель ДВО, благодаря управляемости и контролируемости факторов дозоформирования, является гибким инструментом для разработки мер защиты населения в поставарийный период.

5. КР-модель оценки коэффициента перехода радионуклидов из почвы в растеши, может применяться для эффективной экспресс-оценки данного параметра по доступным показателям сельхозугодий.

6. Предложенный аппарат анализа рабочей нагрузки ВЦКП и выделения эффективных смесей задач и заданий позволяет повысить интенсивность использования ресурсов ВЦ и оптимизировать тактические и стратегические . планы загрузки ВЦ.

Реализация результатов исследования. В Гжельском госушшерсшете результаты работы использовались при выполнении следующих НИР: ГГ> САПР15 "Разработка и исследование моделей при соланин ВЦКГ1, ориентированных на САПР, и реализация их в шще программных модулей", № I Vu;pe-гнетрации 0260006072; ГБЦ 92-10 "Разработка методологии и срелст имитп-

ционного моделирования сложных кибернетических систем с программируемым интеллектом", № Госрегистрации 8310149201; ГБЦ 91-19 "Разработка методов исследования и прогнозирования характеристик объектов, подвергшихся радиационному загрязнению в результате аварии на ЧАЭС для реализации в составе АРМа радиоэколога", № Госрегистрации 01920005008; ХД 81-04 "Разработка и апробация средств исследования и адаптации вычислительного процесса в ЕС ЭВМ под структуру запросов пользователей ВЦКП" № Госрегистрации 02870014036.

Разработанные ПО в виде пакетов прикладных программ внедрено в учебный процесс математического факультета ГГУ им. Ф.Скорины и используется npii проведении лабораторных работ студентов 4-го курса по специальности "Прикладная математика", что подтверждается актом внедрения в учебный процесс ГГУ ППП МОНАДА в 1995г.

В Гомельском филиале ПИКИ РМ и Э результаты диссертационной работы использовались при выполнении следующих программ: Целевая научная программа "Реабилитация загрязненных территорий" №3.11.3 "Оценка доз облучения населения на реабилитируемых территориях", № Госрегистрации 2170012034; "Комплексное исследование в 24 населённы: пунктах Гомельской области", Договор № 07-92, № Госрегистрацш; 3140212056; JSP-2 "Система содействия принятию решений для управления послеаварийными ситуациями", t'JR16534EN.

Экономическая значимость. Пакет НАР АН внедрен в ИВЦКП ВНТИЦ (г. Москва) с годовым экономическим эффектом от его использования в 30 тыс. рублей (по состоянию на 1989 г.). Реализация результатов подтверждает-ся'следующими документами:

Акт внедрения ППП НАР АН в ИВЦКП ВНТИЦ (г. Москва);

Справка о сдаче в ФАП пакета НАР АН в 1990г.

Построенные на основе клас герно-регрессионной модели оценки доз ■ ьпу.треннего облучения жителей населенных пунктов были учтены при разработке программы реабилитации территорий Чечерского района Гомельской области, пострадавших в результате аварии lut ЧАЭС.

Исходя из целей исследования на защиту выносится:

1. Универсальные схемы описания процессов функционирования и жизнедеятельности активной системы.

2. Метод эволюционного конструирования моделей регрессионного типа.

3. Алгоритмы классификации объектов и прогноза ЦС.

<1 Про1-раммно-технологическое обеспечение реализации метода.

5. Результаты апробации метода, средств и технологии исследования активной системы при решении задач: построения моделей процессов формирования доз внутреннего облучения и оценки коэффициента перехода радионуклидов из почвы в растение; планирования эффективной рабочей нагрузки ВЦ коллективного пользования.

Личный вклад соискателя. В большинстве совместных работ автор диссертации участвовал в постановке задачи и разрабатывал методики исследования и алгоритмы программ. Кроме того, им реализованы основные алгоритмы классификация и прогноза 111111 МОНАДА и НАР АН.

Апробации работы. Основные результаты работы доложены и обсуждены ¡¡а: Республиканском симпозиуме "Методы и программное обеспечение обработки информации и прикладного статистического анализа данных на ЭВМ", (Минск, 1985г.); Республиканской научной конференции "Математическое и программное обеспечение анализа данных" (Минск, 1990); Всесоюзной научно-практической конференции "Вопросы экономики и организации информационных технологий" (Гомель, 1992); Научно-технической конференции стран СНГ "Распознавание образов и анализ изображений" (Минск, 1993); Международных математических конференциях "Проблемы математики и информатики"(Гомель, 1994), "Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации" (Курск, 1993), "Компьютерный анализ данных и моделирование", (Минск, 1995); "Актуальные проблемы информатики: математическое, программное и информационное обеспечение", (Минск, 1996); Международном научном "Молодые ученые в решении проблемы ликвидации медицинских последствий Чернобыльской катастрофы", (Гомель, 1994 г.); 4-ой Республиканской научной конференции "Научно-практические аспекты сохранения здоровья людей, подвергшихся радиационному воздействию в результате аварии на Чернобыльской АЭС", (Могилев, 1994г.); Республиканской научной конференции "Медицинские аспекты радиоактивного воздействия на население, проживающее на загрязненной территории после аварии на Чернобыльской АЭС", (Гомель, 1994г.), научно-практической конференции "Медицинские последствия Чернобыльской катастрофы", (Минск, 1997 г.).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 15 печатных работах, а также итоговых отчетах ГГУ им.Ф.Скорины и ГФ НИКИ РМиЭ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, списка условных обозначений, пяти глав, выводов, списка использованных источни-

ков и шести приложений; изложена на 98 страницах машинописного текста, содержит 22 рисунка, 4 таблицы, 203 наименований литературы, 46 страниц приложений.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается необходимость разработки темы диссертации и её практическое значение, формулируется основная цель исследования.

В первой главе рассматриваются предпосылки и источники предложенного в работе метода моделирования АС. Дается анализ практических проблем построения моделей АС и показывается недостаточность известных схем аналитического, статистического и имитационного моделирования АС. Обосновывается перспективность использования функционально-эволюционного подхода в качестве методологической среды моделирования АС. Обращаясь к проблеме поиска математических форм представления жизнедеятельности АС, даётся критика общепринятых способов использования теоретико-множественных конструкций в процессе ориентгционно-классификационной деятельности исследователя АС. В час\лости, отмечается неразработанность специальных связующих блоков между экспертом и программой формирования модели, а также отсутствие алгоритмических и программных средни, обеспечивающих гибкость и открытость программ формирования классификационной модели к разнообразным балансировочным воздействиям со стороны управляющей метапрограммы. В качестве альтернативного направления выделяется концепция построения образа функционирования АС с богатой априорной схемой-ядром, способной развиться в полноценное содержательное описание в результате поэтапных конкретизации и модификации модельных форм. Подведя итог проведенному обзору формулируется задача диссертации.

Во второй главе вводятся основные определения, даётся формализация жизнедеятельности АС. Описывается логический каркас данной формализации н виде иерархической сети функционирований активных подсистем (ФАПС). Все связи этой сети формируются из следующих схем: 1. Базовая универсальная схема ФАПС, обобщающая стандартную кибернетическую схему управляемого "черного ящика" с обратной связью за счет Подключения к ней описания структуры сознания ФАПС. Вырабатываемые этим сознанием уиравляюшче воздействия формируются в трех взаимодействующих планах ФАПС (информационном, энергетическом и отражательном), причем каждый из этих планов представляется в плоскостях внутреннего (потенциального) и

оперативного сознаний ФАПС: информационный - парой "идея - ориентация на реализацию функционирования", энергетический - "потенциальная сила -реализация процедуры ФАПС", отражательный - "чувство ценности (соответствия эталону) - реальная оценка". 2. Сселю логической декомпозиции жизнедеятельности АС на пять взаимопод"!ерживающих одна другую деятельностей (ориентационная, преобразовательная, отражательная, коммуникативная и балансировочная), в каждой из которых лидирует одноименное ФАПС. Причем, балансировочная деятельность обеспечивает перераспределение ценностей (ресурсных приоритетов) по всей сети ФАПС, а коммуникативная - межфункциональный (в том числе межуровневый) обмен вырабатываемыми ФАПС информацией, энергией и ценностными ощущениями. Интерпретируя введенную формализацию "жизнедеятельности АС применительно к исследовательской деятельности, разработана логическая схема цикла моделирования, сводящаяся к поэтапной реализации четырех основных процессов (функционирований): генерации потоков различных вариантов заданной модельной формы (МФ) под управлением параметров соответствующего классификационного образа (КО - эмпирического или теоретического распределения); интерпретации МФ с помощью унифицированных операций "погружения" МФ и выборочного описания в единое пространство представления и "примеривания" в нем элементов описания под МФ; оценки качества проинтерпретированных МФ по показателям адекватности и устойчивости; отсева неэффективных вариантов МФ с помощью критериальных порогов. Приведены формальные схемы основных способов достижения адекватности и устойчивости модели, в частности, оригинального способа обеспечения устойчивости путем выделения закономерных модельных форм (ЗМФ).

В третьей главе описывается метод эволюционного конструирования модели (ЭКМ). Суть идеи эволюционного конструирования состоит в том, чтобы вместо коллектива независимых моделей создать иерархическую сеть взаимодействующих снутренних программ под управлением метапрограммы балансировки. При этом весь процесс конструирования представляет собой цепочку движений по наращиванию структурной сложности синтезируемой Модели и повышению ее адекватности. За каждое движение по цепочке роста отвеч^'Т отдельная внутренняя программа, реализующая (на базе унаследованных результатов предыдущих движений) формирование и оптимизацию своего фрагмента модели согласно логической схеме цикла моделирования. Соответствующая схема эволюционного конструирования классификационных моделей представлена на рис.1 в виде последовательности точек бифур

f DIH2: распознавание) ( DIIU: выделение факторов ЦС ) ( DIR4: рсфессия факторов на ЦС )

(PIR5: прогноз ЦС] ( DIR6: стратегии совершенствования ЦФ

( DIR7:

модели массового

внедрения )

( DIR1: матрица "обьетст-пршнак'

DIR2: экспертные знания о рв ) ВР2. Выборочные ♦ Описания

DIR3: описание ПВ )—>( ПШ4: полное ВО (OB, I1B, РВ))

ШИ1:объект-

призиаковое

DIR2: целевой, прямые п косвенные факторы

DIR3: универсапь-ная схема ЦФ

DP3. Факторные представления

—«I

D1R1: физическое

DIR2: системнологическос

ВР4. Формирование Фактор-признаков

( D1R1: случайное сжатие )

I DIR4: адекватность конденсации) ВР5. Репрезентация

- . ВО

( DIR2: инвариантность ) / ( DIR5: устойчивость конденсации

' + /х- 1 "

( D1R3: информативность / ( DIR6: определение объема ВО )

( D1R1: экстенсивная /

интенсивная

---I-

D1R2: смешанная генерация и устойчивость по ЗМФ

DIRJ: син1ез коррелированных примаков

ВГ6. Генерация классов-первообр.иов

DIR4: обеспечение устойчивости по ЗМФ

(DIR1: без обеспечения устойчивости S 1 D1R2: устойчивость по ЗМФ ВР7. Формирование цепочек классов-первообразов

DIR1: упрощенная корректировка

DIR2: адекватность и устойчивость покрытия /

ВР8. Построение итоговой классификационной модели

fpiRln

(D1R2: средняя) ( DIKJ: мяйГуГ) ВР9. Стратегии балансировки

процессов

h

Локальное поле ценностей

Микробалансировка

Макробалансировка

Глобальное поле ценностей

Рис.1. Схема метода ЭКМ

нации (BP) и их направлений (DIR). По мере продвижения но цепочке модель пребывает одновременно в трех дополняющих друг друга состояниях: ориентации, преобразования и оценки ценности. На первых этапах движения (см. на рис.1 точки бифуркации ВР1-ВР4) лидируют процессы ориентации. Последующие этапы посвящены преимущественно наращиванию структуры модели, начиная с экстенсивной и итенсивной оптимизаций локальных форм модели и кончая оптимизацией комплексной формы в виде связки локальных форм. При этом по мере "роста"' усложняются соответствующие процедуры генерации, интерпретации, оценки качества и отсева Заключительный этап (период "зрелости") связан с коррекцией итоговой модели путем "самоанализа" (в процессе балансировочного функционирования) поля ценностей всех осуществленных процедур, выделения "слабых" и "сильных" мест и их модификации. В частности, это может быть смена типа локальной формы с метрического на топологический или изменение диапазонов вариации модели- в пределах отдельного цикла оптимизации согласно плану балансировки. Особая роль в методе ЭКМ отводится обеспечению устойчивости модели. Для этой цели предусмотрена реализация способа выделения ЗМФ при каждом движении вдоль цепочки точек бифуркации. Необходимая для расчета закономерности вариативность исходных состояний моделирования подготавливается сначала на предыдущем этапе в результате впделенпя нескольких альтернативных вариантов итоговой модели, а затем в процессе генерации (на базе подготовленных моделей) текущих МФ путем "рашывания" их ядер или периферии с помощью той или иной вариации выборочного описания. Проблему многокритериальной оптимизации метод ЭКМ решает за счет специальной декомпозшрш системы критериев (согласно уровням иерархии конструируемой модели) и разнесения их по последовательно выполняемым движениям. В состав полной структуры критериев входят две корневые критериальные группы, отвечающие за ориентационные и преобразовательные этапы движения. Первая из них состоит из постановочной подгруппы критериев (ценность формируемой модели в плане решения поставленной задачи, полнота и глубина концептуального представления) и описательной подгруппы (ресурсоемкость формирования, полнота, точность н достоверность выборочного набора признаков, информативность фактор-признаков н репрезентативность выборки фактор-признаковых описании). Вторая группа критериев включает в себя подгруппу,локальных критериев. Прежде i"'cro, это регулярность локальной модели (симметричность, простота, концентрировашюсть), информативность по ЦС, точность оценки. ПС, устойчивость локальных форм и оценки ЦС. В третью группу критериев отвечающую за завершающий

этап, входят глобальные критерии (интегральные критерии, обобщающие локальные; качества покрытия выборки и выборочного пространства признаков; регулярность и устойчивость каркаса взаимосвязей локальных форм). В процессе развития модели происходит поочередная смена лидерства критериальных групп в текущем состоянии системы критериев. Так, например, на первой стадии преобразовательные и глобальные критерии играют подчиненную роль и обеспечивают соответственно качество разведочного анализа выборочного описания и цельность фактор-признакового описания. В период "зрелости" модели, когда появляется статистика о ряде реализаций модели, ведущую роль приобретают метакритерии балансировки, использующие градиенты падения или роста модельных критериев в результате балансировочных модификаций. Дня обеспечения полноценного использования информации об исследуемом ЦФ в методе ЭКМ все выборочное описание разбивается на три составляющие: описание реперных (т.е. детально измеренных и хоро шо известных эксперту) объектов (РВ), обучающую выборку (ОВ) объектов с известными значениями целевых свойств и ряда ресурсоемких объясняющих признаков, а также прогнозную выборку (ПВ) объектов с неизвестными целевыми свойствами и доступными для массового прогноза объясняющими признаками. В процессе построения основной модели ЦФ (по РВ и ОВ-описаниям) с учетом распространения ее взаимосвязей на ПВ-объекты. метод ЭКМ в период "роста" осуществляет параллельное и согласованное моделирование в ОВ и ПВ-пространствах описаний. Знания об РВ-объектах используются экспертом на этапе построения концептуальной модели ЦФ с помощью универсальных схем, а также на этапе синтеза фактор-признаков. Кроме того, для работы внутренних Программ преобразования моделей в ОВ-пространстве по результатам экспертного РВ-моделирования (путем попарного сравнения) поставляются априорные знания о взаимосвязях между РВ-объектами.

В четвёртой гляве описывается программно-технологическое обеспечение (ПТО) ориентационно-классификационных исследований, реализованное в двух пакетах программ: МОНАДА и НАР АН. Отличительной особенностью программного обеспечения МОНАДА является возможность более интенсивного (благодаря предлагаемым технологическим цепочкам) участия специалиста непосредственно в процессе анализа. Разработанное ПТО предназначено для построения концептуальной и итоговой классификационно-регрессионной модели формирования целевого функционирования АС. При этом решаются такие задачи, как одномерный анализ данных,' кластерный анализ, построение кластерно-регрессионной модели оценки целевого

свойства, распознавание образов, прогноз целевого свойства, восстановите пропусков, снижение размерности выборки, сжатие выборки, конденсация и представление выборки заданным числом реперных объектов, формирование эмпирического образа данных, являющегося многомерным аналогом гистограммы и позволяющем визуально с помощью графиков Кивиата или "лиц Чернова" предгтавшь картину распределения в признаковом пространстве, отображение выборки на плоскости по методу Сэмоиа. Пакет программ непа-рамётрического анализа рабочей нагрузки (НАРАН) вычислительного центра на базе ЕС ЭВМ позво ляет проводить экспериментальное исследование вычислительного процесса и оптимизировать работу ВЦ. Алгоритм процесса формирования ЭОЛ разработан в рамках реализации метода ЭКМ и конкретизирует план эволюционного консгруирования модели регрессионного типа в соответствии со следующим пучком траекторий развития (см.рис.1): (BP1.DIR1 - BP1.DIR7) (Bl'2-DIRl - BP2.DIR3) -> (BP3.DIR1 - BP3.DIR3b> (BP4.DIR1 - BP4.DIR2) -» (BP5.DIR2 - BP5.DIR3) -» (BP6.DIR1 - BP6.DIR2, BP6.DIR4) -> (BP7.DIR1-BP7.DIR2) BP8.DIR2 ->• (BP9.DIR1, BP9.DIR2). Особенностью этого алгоритма является то, что он работает с топологической формой класса в виде гиперпараллелепипеда, представленного параллельно в двух сопряженных пространствах: рабочем пространстве порядковых признаков и "просмотровом" пространстве исходных признаков. Все генерации форм классов в данном алгоритме осуществляются в порядковом пространстве. "Просмотровое" пространство привлекается на этапах интерпретации и оценки качества классов. Алгоритм программы кластерно-регрессиопиого (КР) анализа является фрагментом плана эволюционного конструирования модели АС регрессионного типа в рамках задач BP1.DIR4 или BP1.DIR5 и реализуется в несколько этапов. На первом (подготовительном) этапе эксперт на основе знаний о РВ-объектах генерирует интуитивную идею типологизации в виде образов-схем факторного формирования ЦС для разного типа реперов. На втором этапе формируется предварительное ВО из РВ, ОВ и ПВ. На третьем этапе эксперт в результате ознакомления с ВО определяет ЦС и формирует наборы факторов по каждому типу объектов. Для этого используется одно из направлышй факторного представления в методе ЭКМ (BP3.DIR2 или BP3.DIR3). Четвертый этап реализует синтез целевого и объясняющих фактор-признаков согласно одному из трех направлений BP4.DIR1-BP4.DIR3. Пятый этап обеспечивав', корректное формирование РВ, ОВ и ПВ с помощью процедур разведочного анализа данных. На шестом этапе осуществляется параллельное построение классов (кластеров) по ОВ и ПВ. С использованием критериев точности гюклассовых

регрессий и средневзвешенного показателя точности в целом по всей модели прогноза согласно направлению BP6.DIR1 метода ЭКМ. При этом в КР-алгоритме выбран путь формирования класса-нервообраза с графовой формой ядра локальной модели. На седьмом этапе проводится балансировка параметров большинства задействованных критериев с целью согласования классификаций по ОБ и ПВ. Для дюго используется прием согласованного расформирования "плохих" классов в проекции Сэмона (метод "стресса").

В пятой главе описываются результаты апробации метода и средств. Технология эволюционного исследования была реализована при решении задачи оценки дозы внутреннего облучения (ДВО) жителей населенных пунктов. При содействии сотрудников ГФ НИКИ РМ и Э (зав. лаборатории к.м.н. Л.М.Скрябин, директор к.м.н. В.Е.Шевчук) удалось реализовать наиболее трудоемкие направления метода ЭКМ, связанные с построением концептуальной модели целевого функционирования АС - дозоформирования. В точке бифуркации по задачам метода ЭКМ к таким направлениям относятся задачи: построение классификационного образа с выделением факторов формирования целевого свойства - ДВО жителей населенного пункта (см. BP1.DIR3 на рис.1); количественное описание характера влияния объясняющих факторов на ЦС (BP1.DIR4); прогноз ЦС с помощью малоресурсоемких признаков (BP1.DIR5) и построение классификационного образа с ориентацией на разработку стратегии оптимизации ЦФ (BP1.DIR6). Было опробована КР-модель для прогноза ДВО жителей населенного пункта на основании выборочного описания из обучающей и прогнозной выборок. Были реализованы два направления систематизации факторов формирования ЦФ: простейшая систематизация с выделением целевых, прямых и косвенных факторов (BP3.DIR2) и систематизация с представлением факторов согласно универсальной схеме функционирования - BP3.DIR3. На рис.2 приведена результирующая статическая КР-модель (по данным ГФ НИКИ РМ и Э), представляющая собой семейство линий регрессии ЦС (СИЧ-оценкп ДВО) '¡а плотность загрязнения территории Cs-137 (<т). При этом в классификации участвовали признаки: КНм( почва-молоко), r-расстояние до леса, m-потребление молока, а, ЦС/ а. Коэффициент регрессии' в классе является интегральным показателем КП "почва-организм". Критериями качества модели были выбраны коэффициент коррелгцни (R) модельной оценки с СИЧ-оценкой ДВО и средневзвешенный но классам и коэффициент вариации (у)

ДПО («<1в/гад)

СТ (Кн/км2)

Рис.2. Линии регрессии КР-оценки ДВО

Таблица

Критерии качества модели оценки ДВО

Детерми -нистская модель Линейно-регрессионная оценка модель

Критерии без классификации КР-модель с классификацией по КПм

Кдаф.кпрредяции Кооф.вариации 0.36 2.7 0.41 0.95 0.81 0.32 0.56 0.68

оценки на контрольной выборке. Из таблицы видно, что качество КР-модели значительно выше качества остальных моделей. Итоговая формула для реализации КР-модели оценки и прогноза динамики ДВО жителей населённых пунктов Гомельской области имеет следующий вид:

где ат=0.0125 - "молочный" коэффициент регрессии; х™^)- комплексный ре-грессор "молочной" компоненты ДВО, синтезированный из иерархической цепочки объясняющих факторов и их признаков (социально-демографических, социально-экономических и природно-экологических) путем мультипликативного аккумулирования; а{ - коэффициент регрессии п ]-м классе КР-модели немолочной составляющей ДВО: а} =0.68, а^ =4.4; х[(1) -

комплексный регрессор "лесной" (немолочной) составляющей ДВО; х^5(1)-0.05-квантиль "лесного" регрессора в ]-м классе составляющей КР-моделн: хо!о5С)=0-27, х^,(1)=0.31; р^(с1151(1,1?))",/(с11з1(1п?))'|+с1151(1,15)У')- веса разнесения ¡-го населенного пункта по классам КР-модели немолочной составляющей ДВО 0=1,2), где с1\з1(1,1 °)- многомерное расстояние от 1-ой точки в пространстве прогнозных объясняющих признаков до ближайшей эталонной точки .¡-го класса; О0|(0-фоновая ЛЕЮ.

ВЫВОДЫ

Поставленные в настоящей диссертационной работе задачи затрагивают ключевые аспекты моделирования активных систем. В своей совокупности они обеспечивают решение проблемы автоматизации ориентационно-классификационной деятельности исследователя и построения моделей регрессионного типа. В ходе реализации поставленных задач были получены следующие основные результаты.

1. Предложена формализация процессов жизнедеятельности АС в виде рекурсивно-организованной сети функционирований ее подсистем. Разработан универсальный фрейм, обобщающий известную кибернетическую схему за счет вскрытия структуры механизма порождения управляющих воздействий, что позволяет строить концептуальные модели процессов со значимой ролью субъективного фактора.

2. Разработан метод эволюционного конструирования модели (ЭКМ) регрессионного типа, явившийся результатом интерпретации ориентационно-классификационной деятельности исследователя с помощью предложенных универсальных схем. В основу метода положена принципиальная схема автоматизации продвижения модели (под управлением балансировочного функционирования) вдоль пучка разветвляющихся в точках бифуркации траекторий развития модельных форм.

3. С помощью метода ЭКМ разработаны два алгорипша классификации объектов и прогноза целевого свойства АС. Алгоритм формирования эмпирического образа данных конкретизирует метод ЭКМ применительно к топологической форме класса в виде гиперпараллелепипеда в пространстве разнотипных признаков на базе непараметрического анализа данных. Алгоритм построения кластерно-уегрессионной модели реализует вариант метода ЭКМ с графовой формой класса в метрическом пространстве признаков.

4. Предложено программно-технологическое обеспечение процесса построения концептуальной модели целевого функционирования и анализа выборочного описания АС в составе двух пакетов: МОНАДА и НАР АН.

5. Разработана технология испопьзования ПТО и стандартных статистических пакетов при решении практических задач радиоэколог ии.

6. Проведена апробация предложенных метода, средств и технологии использования в задачах построения модели доз внутреннего облучения жителей населенного пункта и оценки коэффициента перехода радионуклидов из ijgчш в растение.

7. Решена задача планирования эффективной рабочей нагрузки ВЦ коллективного пользования с помощью 1X1 üi НАР АН.

СПИСОК ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ РАБОТ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1.Осипенко А.Н., Осипенко Н.Б. Два направления развития машинных методов анализа да;:чых и задача формирования эмпирического образа / -Гомель, 1989. -62с . -Деп. в ВИНИТИ 17.02.89. № 1038.

2.0сипенко А.Н., Осипенко Н.Б. Алгоритм построения эмпирического образа данных и некоторые способы его применения/ -Гомель, 1989. -с.64. -Деп.в ВИНИТИ 22.03.89.-№ 1862.

3.0 формировании эмпирического образа данных / Осипенко А.Н., Осипенко Н.Б // -М.: НТИ. Сер. 2. 1990. -С.30-35.

4.Максимей И.В., Осипенко А.Н., Осипенко Н.Б. Пакет непараметрического анализа рабочей нагрузки вычислительной системы и особенности его применения// Сб.ПроблемЫ компьютерного анализа данных и моделирования. -Минск, 1991. -С.96-100.

5.0сипенко А.Н., Осипенко Н.Б. Алгоритм анализа данных на базе порядкового пространства признаков// Вопросы экономики и организации информационных технологий: Матер.Всесоюз.науч.практ. конф. 4.2. -Гомель, 1991.-С. 28-30.

ö.Maximey I.V, Osipenko A'.N, Osipenko N.B, Podobidov V.N. TechnoLgical possibilities of the data analyses program packet// Information technologies for image analyses and pattern recognition. The Second Internatiomal Conference Lviv, Ukrainian, 1993.

7.0синенко A.H. Технология статистического моделирования факторов риска// Сб. Компьютерный анализ данных и моделирование: Том 2. -Минск: БГУ, 1995, -С.226-230. .

8,Осипенко А.Н., Максимей И.В.,Осипенко Н.Б., Подобедов В.Н., Программное обеспечение разведочного анализа данных натурного и имитационного эксперимента// Сб. Компьютерный анализ данных и моделирование: Том 2. -Минск: БГУ, 1995, с.231-235.

9.0сипенко А.Н. Проблема факторизации признаков в задаче классификации объектов системной природы// Матер.Респ.конф. -Минск: Белгосунивер-снтет, 1995.-С. 89.

Ю.Осипенко'А.Н. Метод моделирования активной системы: постановка задачи ориентационно-классификационных исследований и ее интерпретация применительно к созданию управляющего комплекса по ликвидации последствий радиационной аварии// Сб. Экология и Здоровье. -Гомель, 1996, №3. -С.72-77.

11 .Осипенко А.Н. Обобщение постчернобыльского опыта : к вопросу проектирования управляющего комплекса по ликвидации последствий влияния радиационной аварии на население// Сб. Экология и Здоровье. -Гомель, №3. 1996.-С.78-89. •

12.0сипеш:о А.Н. Формализация жизнедеятельности активной системы на основе функционально-эволюционного подхода// Актуальные проблемы информатики: математическое, программное и информационное обеспечение: Тез.докл.конф. Минск, БГУ, 1996, -С.110.

13.Осипенко А.Н., Подобедов В.Н. Об одной методике автоматизации исследования активных систем// Актуальные проблемы информатики: математическое, программное и информационное. обеспечение: Тез.докл.конф. Минск, БГУ, 1996.-С.109.

14.0сипенко А.Н., Подобедов В.Н. Управление разработкой социально-даптированных контрмер: динамическая кластерно-регрессионная модель формирования доз внутреннего облучения жителей населенных пунктов// C5.lгатей научно-Практической конф. "Медицинские последствия Чернобыльской катастрофы".-Минск, 1997,-С278-284.

15-Осипенко А.Н., Подобедов В.Н., Осипенко Н.Б. Концепция комплексного моделирования поставарийных процессов жизнедеятельности социума населенного пункта// Сб.статей научно-практической конф. "Медицинские последствия Чернобыльской катастрофы". -Минск, 1997, -С.263-268.

РЕЗЮМЕ

Осипенко Александр Николаевич

МЕТОД И СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ ПОСТРОЕНИЯ ' МОДЕЛЕЙ АКТИВНЫХ СИСТЕМ

Ключевые слова: активная система, функционирование, автоматизация, классификационный образ, кластерная регрессия, эволюционное моделирование, доза облучения жителей.

Работа посвящена проблеме моделирования активных систем (АС). Целью диссертации является разработка концепции формализации жизнедеятельности АС и ее реализация в задаче автоматизации ориентационно-классификационных построений. Используемые методы базируются па функционально-эволюционном подходе и известных идеях прикладной статистики и искусственного интеллекта. Для описания функционирования АС предложен универсальный фрейм, обобщающий схему "черного ящика" за счет подключения к нему структуры механизма формирования управляющих параметров. Разработанный метод эволюционного конструирования модели (ЭКМ) регрессионного типа состоит в поэтапном продвижении модели вдоль пучка разветвляющихся траекторий развития под управлением балансировочного функционирования. При этом каждый этап наращивания модельной структуры оформляется с помощью универсального фрейма. В качестве реализации метода ЭКМ предложено два алгоритма.классификации объектов и прогноза целевого свойства. Разработано программно-технологическое обеспечение процесса построения концептуальной модели целевого функционирования АС и анализа данных. Проведена апробация предложенного метода, средств : технологии использования при решении задач радиоэкологии. Настоящий аппарат исследования АС рекомендуется для всех прикладных задач со значимой ролью субъективного фактора.

РЭЗЮМЭ

Асшенка Аляксандр М1калаев1ч

МЕТ АД I СР0ДК1 АУТАМАТЫЗАЦЫ1ПАБУДОВЫ МАДЭЛЯУ АКТЫУНЫХ С1СТЭМ

Ключавыя словы: актыуная сктэма, функцыянаванне, аугаматызацыя, клаафшацыйны вобраз, кластэрная рэгрэЫя, эвалюцыйнае мадэляванне, доза апрамення насельшцтва.

Работа прысвечана праблеме мадэлявання актыуных сютчм (АС). Мэтай дисертацьп з'яуляецца распрацоука канцэпцьп фармшпзацьп жыццядзейнасш АС I яе рькгтзацыя у задачах аутаматызапьп арыянтыйна-клаафшацыйных пабудоу. Выкарыстаныя метады 1рунтуюцца на функцыянальна-эвалюцыйнам падыходзг [ вядомых ¡дэях нрыкладной статыстьш I штучнага ¡нтэлекта. Каб ашсагь функцыянаванне АС прапануецца ушверсальны фрэйм, абагульняючы схему "чорнай скрьпш" за кошт падключэння да структуры механизма фар-м1равання кфуючых параметра^. Распрацаваны метад эвалюцыйнага канстру-яваипя мад'ш (ЭКМ) рэгрэсшнага тыну заключаеца у паэтапным прасоувашп мацзл1 уздоуж пучка разгалшуючыхся траекторый развщця пад кчраушцтвам баланаровачнага функцыянавання. Пры гэтым кожный этап нарошчвання мадэльнай структуры афармляецца з дапамогай ушверсальнага фрэйма. У якасщ рэал1зацьп метада ЭКМ прапануецца два алгарггмы клаЫфкаванни аб'ектау 1 прагноза мэтавай уласшвасць Г'аспрацавана праграмна-тэхналапчнае забеспячэнне працэса пабудовы канцэптуальнай мадэл1 мэгава-га функцыянавання АС 1 аналпа дадзеных. Праведзена апрабацыя прапанава-ных метада, сродкау I тэхналогп выкарыстання пры шлрашзшп задач рады-яэкалогп. Тэты апараг даследвання АС рэкамендуецца для тых прыкладных задач, дзе маецца значная наяунасць суб'ектыунага фактару.

THE SUMMARY

Osipenko Alexandr Nikolaevich

. METHOD And TOOLS of AUTOMATION of CONSTRUCTION of MODELS of ACTIVE SYSTEMS

Key word: the active system, functioning, automation, classification image, cluster regression, evolutionary modeling, irradiation doze of the inhabitants.

This thesis is devoted to a problem of active systems's (AS) modeling. The objective of this is the development of the concept of a AS-viable formalising and it implementation in the task of automation of orientation and classification constructions. The used methods are based on the functional - evolutionaiy approach and known ideas of application statistics and artificial intelligence. For the description of AS's functioning the universal frame generalizing the scheme of a "black box" at the expense of connection to it of structure of the mechanism of managing parameter's creation is offered. The developed method of evolutionary designing of a regression model (EDM) consists in step-by-step progress along a bunch of branching trajectories of development under handle balancing functioning. Thus each stage of escalating of model structure is made out with the help of the universal frame. As implementation of a EDM-method it is offered two algorithms of a classification ■ of objects and forecast of target property. The program -technological support of the process of construction of a conceptual model of target AS's functioning and analysis of data is developed. The approbation of the offered method, tools and technology of use is carried out with problem solving of radioecologv. The present device of an AS's research is recommended for all application tasks with a significant tole of the subjective factor.