ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Классификация интерактивных систем из "Системное моделирование сложных процессов" Текущее десятилетие характеризуется небывалой скоростью производства и совершенствования электронно-вычислительной техники, средств обеспечения диалога человек-ЭВМ, средств ввода, передачи и отображения информации. Резко возросли быстродействие, объемы внешней и оперативной памяти ЭВМ. Разработаны, продолжают совершенствоваться и создаваться универсальные и специализированные алгоритмические языки и операционные системы. Термин информатизация стал, пожалуй, наиболее употребительным и актуальным, по существу, применительно к любой области науки и техники. Иными словами, в настоящее время происходит то, что можно назвать компьютерной революцией. Огромные ресурсы финансовые, производственных мощностей, квалифицированных специалистов и т. п. — затрачиваются на создание и производство электронно-вычислительных систем, средств телекоммуникаций, информационных сетей и разработку математического и программного обеспечения к ним. [c.1] Сложившаяся ситуация является следствием двух причин. Первая заключается в том, что научно-технический прогресс позволил создать теоретическую и производственную базу для проектирования и выпуска достаточно мощных электронно-вычислительньгх систем и средств телекоммуникаций. Вторая состоит в том, что тот же научно-технический прогресс поставил задачи, которые невозможно решить без электронно-вычислительной техники. Такими, например, являются создание и эксплуатация космических и авиационных систем, систем связи и топливно-энергетических систем. [c.1] Области возможного применения компьютеров как в научно-исследовательских целях, так и для решения задач проектирования, планирования, управления, обеспечения функционирования и контроля технических, экономических, социальных, военных и других комплексов и систем постепенно охватывают практически все сферы деятельности человека. [c.2] На сегодняшний день мы находимся у истоков принципиально нового этапа развития обш ества. [c.2] Научно-технический прогресс в любой сфере деятельности определяется, в первую очередь, совершенствованием инструментов, которые в ней используются. До недавних пор наиболее бедно была обеспечена инструментами как раз та сфера деятельности, от которой, главным образом, зависит их совершенствование в других сферах, — сфера исследований, проектирования, управления. Однако в последние десятилетия это положение стало довольно быстро меняться. [c.2] Рассмотрим некоторые проблемы, связанные с разработкой и внедрением конкретно-ориентированных систем, предназначенных для использования в научных исследованиях, проектировании, планировании и управлении сложными процессами. Последуюш ее обсуждение выражает взгляды автора на эти проблемы и не претендует на исчерпыва-юш ий анализ. [c.2] Значительную часть существуюш их и разрабатываемых диалоговых систем можно отнести к одному из двух типов. Системы первого типа будем условно называть инструментальными, системы второго типа — исследовательскими. [c.2] Системы второго типа предназначены для обеспечения научных исследований при решении вопросов проектирования сложных технических систем (в том числе и систем первого типа), прогнозирования путей их развития, изучения их функционирования, разрешения экологических, биологических, социальных и т. п. проблем, а также множества подобных вопросов. Характерные времена решения различных задач на системах второго типа гораздо больше, чем на системах первого типа. Более значительными являются и характерные времена использования получаемых решений. [c.3] Очевидно, что подобное деление на типы условно и всегда находятся системы, которые можно отнести как к первому, так и ко второму типу. Однако деление на типы отражает общие тенденции целей создания интерактивных систем. Рассмотрим несколько примеров. [c.3] Среди инструментальных систем целесообразно выделить несколько разновидностей. Одной из них являются системы оптимизационного типа. Они основаны на математических моделях исследуемых объектов, процессов или явлений и предназначены для поиска оптимальных значений параметров объектов или процессов с точки зрения некоторого набора формализованных критериев их оценки. Существуют и совершенствуются достаточно мощный математический аппарат и алгоритмы решения подобных задач. Системы оптимизации, например весовых и прочностных параметров, диспетчеризации маршрутов и т.п., достаточно широко и эффективно используются в технических приложениях. [c.3] Еще одним важным типом инструментальных систем являются системы управления проектами и крупными комплексами. Они позволяют наиболее эффективно планировать и согласовывать все стадии реализации крупных проектов и оперативно осуществлять контроль их выполнения, обеспечения необходимыми ресурсами. [c.4] Широкое распространение получила идеология еще одной разновидности инструментальных систем — экспертных. Экспертными системами называются программы для ЭВМ, использующие накопленные знания и технику рассуждений для решения задач, обычно требующих человека-эксперта. Они призваны заменить человека-эксперта или группу экспертов, когда по тем или иным причинам их непосредственное использование для решения задач невозможно или нецелесообразно, в частности экономически не выгодно. [c.4] Возможности современных экспертных систем по накоплению и надлежащему использованию знаний в узких предметных областях приближаются к возможностям человека-эксперта или даже группы экспертов, а в некоторых случаях, когда объем знаний чрезмерно высок или весьма высоки требования по быстроте принятия решения, превосходят эти возможности. [c.4] Интерактивные системы исследовательского типа отличаются от инструментальных систем в основном целями их использования. Естественно, что режим и цели применения системы в значительной мере определяют предъявленные к ней требования. В инструментальных системах очень высоки требования к обеспечению удобного и эффективного диалога человек-ЭВМ, ко времени решения поставленной задачи и т. п. В исследовательских системах эти требования менее жесткие, что позволяет более всесторонне и глубоко изучить выбранный процесс. Исследовательские системы могут быть и оптимизационные, и экспертные, и имитационные и представлять любой синтез перечисленных типов, а также включать в качестве своей компоненты любые инструментальные системы. Имитационные системы как механизм анализа сложных процессов появились в конце шестидесятых годов. Опыт работы с ними не столь значителен, но он есть и позволяет надеяться на эффективность данного подхода. Термин имитационная система появился в период создания первых образцов систем подобного типа, когда основной акцент делался на имитационной компоненте как наиболее трудоемкой и громоздкой в разработке и использовании. По мере накопления опыта построения таких систем, совершенствования методов их применения и целей их создания термин имитационная все менее соответствовал их содержанию. В настояш ее время рассматриваемые системы чаще всего назьхвают системами моделирования сложных процессов. Остановимся несколько подробнее на истории вопроса. [c.5] Если исследуемый процесс таков, что на его течение могут влиять с помощью своих управлений не один, а несколько лиц ( игроков ), то формулировка для каждого из этих лиц функционала, характеризующего качество его управления, приводит к постановке теоретикоигровых задач. Эта постановка должна включать гипотезу об информированности игроков относительно течения процессов и действиях друг друга. Гипотеза об информированности в определенном смысле моделирует протекание информационного процесса (процессов сбора, обработки, передачи, Хранения информации) в изучаемой социально-экономической системе. [c.6] На протяжении этой работы мы будем считать теоретико-игровой подход к изучению социально-экономических процессов разновидностью математического программирования, так как в дальнейшем для нас будет существенным не различие между чистой оптимизацией и игровой оптимизацией, а то общее, чем оба эти подхода обладают так же как решение оптимизационной задачи дает возможность определить управления процессом (а значит, и его течение на рассматриваемом промежутке времени), решение игровой задачи дает возможность определить управления (оптимальные стратегии) всех лиц, участвующих в управлении процессом. [c.6] Второй подход к изучению сложных социально-экономических процессов связан с имитационным моделированием. В литературе, относящейся к исследованию экономических, военных, биологических процессов, имитационной принято называть такую модель управляемого процесса, в рамках которой не предполагается ставить и решать задачи математического программирования (оптимизационные или игровые). Имитационные модели используют путем проведения так называемых имитационных экспериментов, т. е. путем воспроизведения течения изучаемого процесса с помощью модели при нескольких вариантах управлений, назначаемых экспертами, с последующим анализом полученных результатов. Каждый акт воспроизведения течения процесса с помощью модели и называется имитационным экспериментом. Если на исследуемый процесс могут влиять с помощью своих управлений несколько групп лиц, то имитационные эксперименты принимают характер имитационных игр. [c.6] Большой объем исследований в настоящее время связан с разработкой так называемых методов экспертного синтеза в рамках имитационных моделей. В этом случае в процессе проведения имитационного эксперимента управления вырабатываются алгоритмически, но не путем решения оптимизационных или игровых задач, а с помощью экспертного синтеза, т. е. путем разработки алгоритмов, дающих возможность вычислить в каждый момент времени разумные управления по значениям величин, характеризующих состояние процесса в этот момент (либо на некотором интервале времени, предшествующем этому моменту). Такие алгоритмы возникают в результате опросов экспертов, а также после обработки результатов наблюдений за действиями реальных управляющих органов и просто из соображений здравого смысла. [c.7] Конечно, термин имитационная модель не совсем удачен, потому что определение имитационная описывает, по существу, не саму модель, а способ ее использования. Однако этот термин широко распространен, и очевидно, что попытки ввести в обиход более удачный термин будут вносить еще больпхую терминологическую сумятицу, чем та, которая имеет место сейчас. К тому же в большинстве случаев отказ от постановки оптимизационных задач накладывает отпечаток на модель. Как правило, имитационные модели сложны, имеют большую размерность, характеризуются присутствием большого числа экзогенных величин, часть которых является сл чайными функциями времени. Во многих случаях постановка задач математического программирования в рамках таких моделей невозможна, поскольку бывает очевидной невозможность сформулировать единственный критерий качества управлений или просто из-за сложности возникающей задачи. Тем не менее существуют модели, которые, с одной стороны, являются оптимизационными , т. е. в их рамках решаются задачи математического программирования, а с другой стороны, — имитационными , т. е. в рамках этих же моделей проводятся имитационные эксперименты с назначенными экспертами управлениями. [c.7] Вернуться к основной статье