Подходы к моделированию потоков информационных и вещественных ресурсов посредством систем поиска решений (обзор), [10]
Г.В. Соколов
Институт систем информатики имени А.П. Ершова СО РАН
Россия, 630090, Новосибирск, проспект Лаврентьева, 6
e-mail: sok@iis.nsk.su
Ключевые слова: информационные и вещественные потоки ресурсов, системы поиска решений, система пространственно-временных величин, имитационное моделирование, оптимизация
Аннотация
По мере информатизации во всех областях науки и техники более актуальными становятся проблемы диалектической связи между моделируемыми потоками информационных и вещественных ресурсов в исследуемых системах. Рукотворное разделение указанных потоков ресурсов по мере возрастания их объёмов и скорости приводит к их неэффективному использованию, к техногенным катастрофам, к ухудшению природной среды. До теории оптимизации между этими потоками ещё далеко. Эта задача сложная и комплексная. В данной статье сделан обзор частных решений, так или иначе касающихся этой проблематики. [Колесников А.А., 2002 г.]: "… Основной принцип моделирования сложных систем – это управляемое (оптимальное) взаимодействие и распределение трёх потоков ресурсов системы: энергии, вещества и информации…". Автором, [Большаков Б.Е., 2000 г.], вводится понятие потока как величины, зависимой от пространства и времени. [Дружинин В.В. и др., 1989]: "… формализация надсистемных процессов природы и общества в целом требует … определить и количественно оценить истинную сущность интересов и намерений систем во взаимодействии … ". В статье [Моторин С.А., 2002 г.] приведена классификация функций систем как функциональных проточных объектов с видами связей: материальные и информационные. В книге [Емельянов В.В., и др., 2003 г.] обосновывается триадный подход к моделированию сложных систем. [Соколов Г.В., 1991]: графическое представление канала передачи сигналов по противоположным направлениям как начальный этап разработки программы имитационной модели. Данный обзор показывает частные решения в сложной области оптимизации потоков ресурсов в исследуемых системах. В частности, показана возможность соизмерения разнокачественных общественных и естественных процесс-потоков c помощью системы измеримых величин и вводится понятие потока как величины, зависимой от пространства и времени. (Большаков Б.Е.).
Введение
Благодаря компьютерным средствам решаются проблемы пространства (сети связи), времени (скорость принятия адекватных решений) и проблемы объёмов переработки информации. Это, так сказать, явные результаты применения ЭВМ, а неявные — это оптимизация между энерго-вещественными и соответствующими информационными потоками в рассматриваемых системах. Надо полагать, что эта неявная оптимизация потоков-ресурсов в ближайшем будущем получит развитие до теории оптимизации между этими потоками как в самой системе так и в связях этой системы с внешней средой. В природе в явном виде не существует разделения этих потоков. Их разделение возникло в результате деятельности человека. Однако, поскольку человечество создало эти потоки, постольку его же задача оптимизировать эти потоки. Какие проблемы стоят на этом пути? При анализе публикаций на эту тему представляются следующие частные проблемы:
- отсутствие критериев оптимальности;
- разделение в пространстве и во времени каналов транспортировки потоков ресурсов;
- несоотносимые и постоянно изменяющиеся технологии передачи ресурсов по каналам их транспортировки;
- несоотносимые единицы измерения ресурсов.
Далее для пояснения указанной выше проблематики будут рассмотрены следующие работы. В статье [Колесников А.А., 2002 г.] отмечается: "… Основной принцип моделирования сложных систем - это управляемое (оптимальное) взаимодействие и распределение трёх потоков ресурсов системы: энергии, вещества и информации…".
В автореферате (д.т.н.) [Большаков Б.Е., 2000 г.] рассмотрена работа по теории развития системы общественное производство – природная среда, которая представляется как динамическая сеть материальных потоков двух типов: природных и общественных ресурсов. Автором сформулированы требования – условия (необходимые и достаточные), которым должна удовлетворять система измеримых величин, и вводится понятие потока как величины, зависимой от пространства и времени.
В работе [Дружинин В.В. и др., 1989] отмечается: "… формализация надсистемных процессов природы и общества в целом требует установления единой энергетической меры био-психических и физических явлений … определить и количественно оценить истинную сущность интересов и намерений систем во взаимодействии … ".
В статье [Моторин С.А., 2002 г.] приведена классификация функций систем как функциональных проточных объектов с видами связей: материальные и информационные. А свойство системы понимается как проявление её активности "включаться" в связи, в обменные потоки с другими системами в структуре надсистем.
В книге [Емельянов В.В., и др., 2003 г.] обосновывается триадный подход к моделированию сложных систем. В триаде пара элементов находится в отношении дополнительности, а третий (каждый из трёх) элемент задаёт отношение (меру) совместимости. В книге также описаны генетические алгоритмы и их применение в оптимизационных задачах (с закодированным множеством параметров).
1. Синергетические системы [Колесников А.А., 2002 г.]
На системном (философском) уровне обращает на себя внимание статья Колесникова, суть которой излагается ниже. В статье дан обзор работ по концепции управления и самоуправления в соответствии с положениями синергетики. Автор отмечает то, что пора переходить от тенденции математического формализма теории управления к поиску общих объективных законов управления, к учёту естественных и изменяющихся во времени и в пространстве свойств объекта. Основной принцип моделирования сложных систем - это управляемое (оптимальное) взаимодействие и распределение трёх потоков ресурсов системы: энергии (Е), вещества (М) и информации (Inf). Далее учитывается целевой способ самоорганизации (информационное поведение сложных физических систем). Кроме этого способа указываются стихийный и причинный способы самоорганизации.
Сложные системы, обладающие бифуркационными и хаотическими свойствами, исследовались Г. Хакеном и И. Пригожиным. Целевая самоорганизация – это переход от непредсказуемого поведения системы к направленному движению вдоль желаемых инвариантных многообразий – аттракторов (значение вектора состояния функциональной группы элементов), к которым подстраиваются все другие переменные динамической системы. В результате состояние системы будет легко переходить с одной траектории на другую при малых воздействиях или при небольших структурных изменениях в системе.
В статье приводятся формулы количества информации (Inf) при задании переменных состояния системы.
Inf = ln(V/ÑV); S=K ln N; dS=R(dN/N); S=0 при N=1, где
V – это полный объём фазового пространства , а ÑV – доля фазового объёма в начальном состоянии системы. Энтропия (S – беспорядок) системы равна логарифму N возможных состояний системы, где К– постоянная Больцмана (из статистической механики). Отсюда следует, что беспорядок (dS), вносимый в макросистему, пропорционален увеличению числа её микросостояний (dN/N). В пределе, когда в системе возможно лишь одно состояние (N = 1), её энтропия (S) равна 0. При росте рукотворных потоков ресурсов соответственно увеличивается хаос на нашей планете.
2. Роль метазнаний в системах поиска решений и многозначная логика [Соколов Г.В., 1991, 2000, 2002 гг.]
В указанных работах сделан обзор литературы по теории системных исследований в части метазнаний, которые являются основой для проектирования систем поиска решений. Показана важная роль оптимума между потоками информационных и вещественных ресурсов в развитии систем на всех иерархических уровнях, как основного критерия принципа
"Триединства" материального мира. Приведена таблица отражения этого принципа в разных предметных областях.
На примере разработки системы "Старт С90" продемонстрировано преимущество оптимально выверенного соотношения функционального и структурного описаний, а также преимущество многозначной логики. В системе входные и выходные сигналы могут принимать четыре значения: истина (1), ложь (0), неопределённое значение (2) и отключение (3) – отсутствие влияния на внешние связи в заданный период времени. Таким способом обеспечивается и информационная замкнутость в нужный момент времени и создание сложных иерархических устройств, систем из базового набора элементов.
В статье [Соколов Г.В., 1991г.] показана граф-схема представления противоположно направленных потоков сигналов по одному каналу связи и представления сигналов обратной связи, которая предшествует этапу создания программы имитационной модели устройства.
3. Единая энергетическая мера био-психических и физических явлений [Дружинин В.В. и др., 1989]
В данной работе рассматривается теория конфликта, который представляется как способ взаимодействия сложных систем. Теория конфликта позволяет (стр. 277):
- выявлять скрытые тенденции поведения и взаимодействия, перспективы;
- определить и количественно оценить истинную сущность интересов и намерений систем во взаимодействии.
Если описание конфликта не сводимо к единому языку с единой системой размерностей величин, то конфликт многокритериален. Такие конфликты оптимально неразрешимы, критерии неравносильны, а их ранг ситуационен и трудновыявляем. В разделе "Реальный конфликт", стр. 86, приводится таблица влияния (в баллах) личностных свойств (около 80) на принятие решения. Авторы отмечают – формализация надсистемных процессов природы и общества в целом требует установления единой энергетической меры био-психических и физических явлений.
Управление сложными системами возможно только ещё более сложными, [Ред. Волкова В.Н., 2004], Эшби У.Р. - закон необходимого разнообразия.
4. Система измеримых пространственно–временных величин [Большаков Б.Е., 2000 г.]
Это одна из тех редких работ, в которой на методологическом уровне достигается отображение и сочленение разнородных предметных областей.
Автор диссертации (д.т.н.) решает следующую проблему. В традиционной экономической теории природная среда не учитывается ни в постоянном капитале, ни в переменном. Для разрешения противоречия между обществом и природной средой необходимо соизмерять разнокачественные общественные и естественные процессы-потоки.
В данной работе сформулированы необходимые и достаточные требования–условия к системе измеримых величин для модели взаимодействия социального объекта с окружающей его природной средой. Величины должны выражать сущность общественно-природных систем – процесса обмена материальными и информационными потоками ресурсов между обществом и природной средой.
Достаточное условие – величины должны быть естественными (физическими), устойчивыми и универсальными (когда ясна их связь с пространством – L и временем – T).
Как удовлетворяющей указанным требованиям к системе измеримых величин, автором предложено использовать таблицу пространственно-временных величин Д. Максвелла (1973), Р. Бартини (1965) и Е. Лифшица (1969) с формулой размерности [L(r)T(s)] , где: L – длина (см), T – время (сек), R и S – целые числа-показатели для L и T(положительные и отрицательные), см. рис.
Соединение "пространственных" и "временных" величин при R ≠ 0 и S ≠ 0 даёт словарь исходных терминов. Сама система является классификатором систем реального мира и она бесконечна. Например, скорость движения объекта представляется как [L(r=1) T(s=-1) или L/T] .
Каждая величина системы имеет следующие свойства:
- это качественно-количественная определённость. Качество определяется именем, размерностью и единицей измерения, а количество – численными значениями величины;
- является сущностью-инвариантом определённого класса систем. Переход от одного класса систем к другому означает переход к другой сущности, другому качеству, с другими волновыми характеристиками;
- может быть представлена как скаляр, вектор, тензор;
Величина является потоком, если S < 0, R > 0. Понятие материальный поток используется для отображения динамики ресурсов в отношениях общества с окружающей средой.
Данная работа автора является итогом многолетних теоретических, методологических и прикладных исследований по системному естественно-научному анализу управления развитием в социальных и экономических системах, рассматриваемых во взаимодействии с окружающей средой. Автором читался курс лекций "Основы теории устойчивого развития общественно-природных систем" (в программах ООН). В диссертации дана прогнозно-предупредительная информация по критическим точкам в отношениях общество – биосфера. В 2050 г. мощность цивилизации может сравняться с мощностью биосферы, а в 2200 г. с мощностью солнечной энергии на поверхности Земли.
5. Формальное представление системы как функционального "проточного" объекта [Моторин С.А., 2002 г.]
Разработка автора посвящена знание–ориентированному развитию системного анализа и системологическому развитию объектного подхода. В статье приведена классификация функций систем, как функциональных проточных объектов с видами связей: материальные (вещественные и энергетические), информационные (данные и управляющие). Следовало бы добавить в раздел информационных и "служебные", [Соколов Г.В., 1991 г.]. Алгоритм УФО анализа (UFO – User Functional Object) позволяет формализовать метод объектно-ориентированного системологического анализа и моделирования организационных и информационных систем. Алгоритм состоит в согласованном выявлении и моделировании структурных, функциональных и ролевых (часть – целое, приток – отток) характеристик системы.
Шаги анализа, проектирования и реализации:
- выявление узлов (пересечений), поддерживающих потоки в связях структуры разрабатываемой системы;
- выявление функциональности обнаруженных узлов;
- определение объектов, реализующих функциональность узлов.
Интерпретация классов базовой иерархии (элемент, функция, явление) определяется в УФО иерархии как объект со связями, функция с отношениями, проточный узел. Проточный узел рассматривается как целостность, как структурная часть ещё более целого. Свойство системы понимается как проявление её активности "включаться" в связи, в обменные потоки с другими системами в структуре надсистем. То есть, быть "проточным узлом, элементом" в сети замкнутых обменных потоков надобъекта, обеспечивая баланс "притока" и "оттока" по входящим и выходящим связям.
Конкретная система S с позиции структуры надсистемы-явления представляется как <O, F, (lk)L>, где:
- O – конкретный класс "Объект", экземпляром которого является система S;
- F – конкретный класс "Функция";
- (lk)L – (часть или целое) – "явление" узел или связи lk, показателями которых служат типы L.
То есть, система S, как функциональный проточный объект, представляет собой сущность, характеризующуюся узлом (lk)L в структуре надсистемы, множеством функций, балансирующих данный узел, и множеством объектов, реализующих данные функции.
Формально УФО-элемент может быть представлен как класс языка объектного моделирования UML. УФО-анализ разрабатывался с целью повышения объективности анализа и адекватности моделирования.
6. Эволюционные методы решения оптимизационных задач и принятия решений [Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М., 2003 г.]
Разработке теории, математических методов и моделированию посвящена книга известных авторов. В этой работе достаточно много материала теоретического и практического характера: и по эволюционному развитию сложных систем, и по имитационному моделированию, и по генетическим алгоритмам. В книге дано множество оригинальных формулировок основных понятий по указанным темам. В частности, в книге рассматривается подход к синтезу систем, к описанию законов и структур на основе "триад". "Триада – это комплекс трёх равноправных объектов, находящихся в заданных отношениях, например, "цель – план – стратегия", "изменчивость – наследственность – отбор", "функция – аргумент – значение". В триаде пара элементов находится в отношении дополнительности, а третий (каждый из трёх) элемент задаёт отношение (меру) совместимости. Диада – это ровно одна причина и одно следствие. Бинарная парадигма утрачивает перспективу постижения целостности", (стр.58).
Вид – это основная структурная единица в естественных системах, качественный этап их эволюции. Популяция – это многочисленная совокупность особей определённого вида, это основа эволюционных процессов. Эволюция созидательна и не имеет строго определённой внутренней цели. Таким образом, информацию мы получаем из окружающей среды и сами являемся носителями информации предыдущих поколений. Процесс эволюции есть процесс увеличения сложности (увеличение информации), а сложная система требует распределённой и иерархической системы управления, (стр.44).
В книге описаны генетические алгоритмы (ГА) и их применение в оптимизационных задачах. ГА - это модель эволюции в природе, механизм комбинаторного перебора вариантов решения оптимизационных задач. ГА работает не с параметрами задачи, а с закодированным множеством параметров. Поэтому эволюционное моделирование ближе к природе моделируемых объектов, так как степень разложения объекта на части не так детальна, как того требуют другие способы моделирования систем.
Как правило, специалисты предметных областей используют не логический вывод, а аргументацию – обоснование некоторых выводов в системе имеющихся у них знаний. Отсюда предпочтителен переход к моделям обоснования и оправдания выводов.
Заключение
В статье дан обзор различных подходов к моделированию потоков информационных и вещественных ресурсов посредством систем поиска решений. В частности, показана возможность соизмерения разнокачественных общественных и естественных процесс-потоков c помощью системы измеримых величин (Большаков Б.Е.), обосновывается "триадный" подход к моделированию сложных систем (Емельянов В.В. и др.).
Список литературы
- Соколов Г.В. ТРИЗ и системы поиска решений. 2000г. http://iis.nsk.su/solver\sokolov\steors
- Загорулько Ю.А., Соколов Г.В. Функциональное моделирование логических элементов на основе системы представления знаний SEMP-TAO // Труды Международных конференций "Искусственные интеллектуальные системы" (IEEE AIS`02) и "Интеллектуальные САПР" (CAD-2002). Научное издание. – М.: Издательство Физматлит, 2002. –609
- Колесников А.А. Синергетические системы: – "Программные продукты и системы", № 1, 2002, г.
- Соколов Г.В. Имитационная система функционального проектирования и моделирования Старт С90 // сб. Методы теоретического и системного программирования /Под ред. В.Е. Котова. - Новосибирск, 1991.
- Большаков Б.Е. Основы теории развития системы общественное производство – природная среда с использованием измеримых величин. Автореферат (д.т.н.). – Дубна, 2000.
- Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования.—М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.
- Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов/ Под ред. В.Н.Волковой, В.Н. Козлова. – М.: Высш. шк., 2004 – 616 с.: ил.
- Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.Д. Введение в теорию конфликта. – М.: Радио и связь, 1989.
- Маторин С.И. О новом методе системологического анализа, согласованном с процедурой объектно-ориентированного проектирования. // Кибернетика и системный анализ, 2002, №1.
- Соколов Г.В. Подходы к моделированию потоков информационных и вещественных ресурсов посредством систем поиска решений (обзор) // Труды семинара "Знания и Онтологии 'ELSEWHERE' 2009", ассоциированного с 17-й международной конференцией по понятийным структурам.- М., Высшая школа экономики, 2009.