2013-02-06 LIKS IS seminaras

1. Балтийский Федеральный университет им. И. Канта
Институт проблем информатики РАН
ГИБРИДНЫЕ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИЕ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ДЛЯ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Александр Васильевич Колесников
доктор технический наук, профессор
Вильнюс , 06 февраля 2013 г.
Доклад для Литовского компьютерного общества

2. ПЛАН ДОКЛАДА
1. Мировоззрение. Новая картина мира.
2. Гетерогенность. Разнообразие. Дополнительность и сотрудничество.
Относительность знаний.
3. Гетерогенные естественные и исскусственные системы.
4. Отношения естественных и искусственных систем.
5. Гибридные системы.
6. Успехи гибридизации в информатике.
7.Фундаментальные исследования Института проблем информатики РАН по
гибридным и синергетическим интеллектуальным системам.
8.Теория и практика функциональных гибридных интеллектуальных систем.
9. Интегрированные экспертные системы и синергетические интеллектуальные
системы.
10. Гибридная интеллектуальная многоагентная система.
11. Функциональная гибридная интеллектуальная система с координацией.
12. Функциональная гибридная интеллектуальная система со спором моделей.

3. ВВЕДЕНИЕ
Люди всегда стремились сделать для себя
понятным тот мир, в котором они живут.
Навряд ли будет ясным рассказ о гибридных и
синергетических интеллектуальных системах, если не
сделать прозрачными наше мировоззрение (убеждения)
и картину мира (научные знания) - фундаментальную
основу наших результатов.

4. МИРОВОЗЗРЕНИЕ
Картина мира (обобщенные знания) - основная часть
мировоззрения.
В искусственном интеллекте этому понятию соответствует
понятие "модель внешнего мира человека».
Мировоззрение - совокупность взглядов,
оценок, норм, установок, принципов,
определяющих самое общее видение и
понимание мира, места в нем человека,
выраженных в жизненной позиции,
программах поведения и действиях людей.

5. 1. Первая картина мира («организмоцентрический взгляд»), основана на
классической физике без наблюдателя. Объект полностью и однозначно
определяется конечным набором параметров относительно времени.
Пространство безгранично, абсолютно и однородно, изотропно. Время выражает
длительность бытия; уравнения механики Ньютона и электродинамики Максвелла
– обратимы.
2. Вторая картина мира строится по «вероятностно-статистическим»
представлениям Эйнштейна-Бора. Причинность для категории части и целого не
сводитс к лапласовскому детерминизму. Пространство может быть любой
размерности и геометрии. Время – лишь поставленная наблюдателем отметка
события, характеризующая последовательность смены состояний или
длительность чего-либо.
3.Третья картина мира - нельзя доверять обилию показателей или закону
больших чисел: нет «средних значений», нет «равенства», каждая «особь»
индивидуальна. При планировании и создании техники наблюдаемы расхождение
расчётных замыслов с их реализацией, возникают допуски. Пространство и время
неоднородны.
КАРТИНЫ МИРА

6. Новая картина мира складывается из многочисленных теорий и взглядов: 1)
"ноосфера", "разумный мир" (В.И. Вернадский, Н.Н. Моисеев, А.В. Поздняков; 2)
"мир диалектики" - мир диалога разных логик (Е.Л. Доценко); 3) "Спектроглобус"
В.П.Грибашева:
1. Квантово-волновой характер описания мира, признание факта
неоднородности (гетерогенности) мира и любого объекта,
разнообразия жизни.
2. Неопределенность границ объектов и связь «всего со всем».
3. Относительность любой иерархии. Иерархия должна всегда
сочетаться с горизонтальными связями.
4. Принципа дополнительности и сотрудничества.
5.Полицентризм.
6. Принцип относительности знания. Введение в описание явления
системы координат наблюдателя для снижения относительности и
неопределённости.
7. Достижение оптимальной сложности жизнедеятельности.
Принцип соответствия управления сложности объекта.
Мир на пороге смены парадигмы
управления природой и обществом,
смены модели жизнедеятельности.
НОВАЯ КАРТИНА МИРА

7. 1. Гетерогенность (неоднородность).
2. Разнообразие.
3. Дополнительность и
сотрудничество.
4. Относительность знания.
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ КАТЕГОРИИ (СВОЙСТВА) НОВОЙ КАРТИНЫ МИРА

8. ГЕТЕРОГЕННОСТЬ
ма (от греческого ἕτερος — разный; γένω — рождать)
— неоднородная система, состоящая из однородных частей (фаз),
разделенных поверхностью раздела (разрывы в непрерывности
физических свойств). Однородные части (фазы) могут отличаться друг от
друга по составу и свойствам. Число веществ (компонентов),
термодинамических фаз и степеней свободы связаны правилом фаз.

9. Всякая вещь есть форма проявления
беспредельного разнообразия.
Козьма Прутков
Где нет жизни — нет идеи;
где нет бесконечного разнообразия — нет жизни.
Николай Чернышевский
Однообразие Разнообразие
мира
Разнообразие
сознания
Разнообразие - это общесистемная категория, проявляющаяся на самом
верхнем уровне абстракции, когда речь идет о наиболее общих свойствах
предметов и явлений окружающей действительности.
РАЗНООБРАЗИЕ
Разнообразие - признак, проявление гетерогенности.
Разнообразие
в кибернетике
Теория принятия решений
Исследование операций
Статистическое моделирование
Методы искусственного интеллекта

10. С. Бир:
Кибернетика научила работать с разнообразием: создавать,
оценивать количество, фильтровать и управлять им.
Следствие закона необходимого разнообразия - управление
может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие
средств управляющего (например, всей системы управления) по
крайней мере не меньше, чем разнообразие управляемой им
ситуации. Это достигается организацией и самоорганизацией.
В наши дни организация ассоциируется с вертикальной иерархией
управления, а самоорганизация с созданием малых
горизонтальных коллективов, принимающих решения - систем
поддержки принятия решений.
РАЗНООБРАЗИЕ В КИБЕРНЕТИКЕ
Только разнообразие может
уничтожить разнообразие.
У.Росс Эшби

11. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Лицо, принимающее
решения
1. Получение информации о
возникновении задачи;
2. Подбор экспертов и организация их
взаимодействия;
3. Постановка частных задач экспертам;
4. Интеграция мнений экспертов в
решение общей задачи;
5. Оценка последствий принятия решения;
6. Оценка качества решений экспертов и
возможно подбор нового состава
экспертов.
1. Выработка частных решений общей задачи;
2. Обмен информацией с другими экспертами;
3. Оценка качества собственных решений относительно решений
других экспертов.
Функции экспертов:
Функции ЛПР:
Консилиумы, совещания,
координационные советы и др.
Сложная
практическая
задача
п
о
д
д
е
р
ж
к
и

12. ТЕЛЬНОСТИ (Нильс Бор) - при экспериментальном
исследовании микрообъекта могут быть получены точные данные либо о его
энергиях и импульсах (квантовая механика), либо о поведении в пространстве и
времени (модель атома Эрнста Резерфорда). Эти 2 взаимоисключающие картины:
энергетически-импульсная и пространственно-временная, получаемые при
взаимодействии микрообъекта с соответствующими измерительными приборами,
«дополняют» друг друга.
Эектрон может быть и волной, и частицей в зависимости от того, каким
прибором мы его измеряем. Прибор вносит минимальное искажение, делая
электрон или фотон частицей или волной. На самом деле мы имеем дело и не с
волнами, и не с частицами, а с неким нечто, превращая его в частицу или в
волну.
ДОПОЛНИТЕЛЬНОСТЬ
Комплементари
(дополнительность)!!! от англ.
сomplementary - дополнительный,
добавочный
Нильс Бор

13. Сотрудничество - совместный труд во имя поставленной цели.
Сотрудничать (С.И.Ожегов) - работать вместе, принимать участие в общем
деле.
Концепция сотрудничества - порождение восточного, японского менталитета,
первоначально полностью отвергнута Западом, где господствовала
конкуренция: «Я выиграл - ты проиграл».
Однако Запад быстро переориентировался на принцип сотрудничества
«Выигрываем вместе». Объективная основа принципа сотрудничества - это
растущая взаимозависимость деятельности экономических субъектов в
рынке, принявшем глобальный характер.
СОТРУДНИЧЕСТВО
В ИИ принципы
дополнительности и
сотрудничества отражаются
терминами "интегрированные",
"гибридные", "синергетические"
интеллектуальные системы.

14. ОТНОСИТЕЛЬНОСТЬ ЗНАНИЯ
Относительность знания в науке ассоциируется с субъективностью
познания. Оговаривается и необходимость учитывать характеристики
структуры реальности при которых эти знания были получены.
В ИИ относительность знания зачастую трактуется в рамках иерархических
стратифицированных систем Месаровича и Такахары:
«Нецелесообразно стремиться к разработке одной единственной и поэтому
заведомо сложной и нерелевантной оригиналу модели. Лучше разработать
множество простых моделей - страт, каждая из которых - это индивидуальное
и субъективное профессиональное мнение эксперта. В таком подходе за
"систему координат", смена которых и определяет относительность знаний,
принимается точка зрения, профессиональные знания участника коллектива
принимающего решения».
- Я знаю, что я ничего не знаю, - говорил
Сократ. - Но люди воображают, будто они что-
то знают, а оказывается, что они не знают
ничего. Вот и получается, что, зная о своем
незнании, я знаю больше, чем все остальные.
Сократ
ЛПР
Консилиумы, совещания,
координационные советы и
др.

15. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная область космоса NGC
6357. Звёзда ( примерно в центре NGC
6357), своим высокоэнергичным
излучением строит собственный
межзвёздный замок из окружающего газа
и пыли - результат взаимодействия
звёздных ветров, давления излучения,
магнитных полей и гравитации.
Центральная часть NGC 6357, занимает
в пространстве около 10 световых лет и
находится на расстоянии 8 000 световых
лет от Земли в направлении на
созвездие Скорпиона.

16. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система - Солнце

17. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система - солнечный свет как
взаимодействие волн с разной частотой)

18. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система - планета Земля

19. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
океан
Гетерогенная система -
планктон

20. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенные системы - антигены
болезнетворных бактерий

21. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система
кровеносная система
человека
Гетерогенная система -
кровь человека

22. Гетерогенные временные
профили нейронов
обонятельного рецептора
мозга человека
ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
мозг человека
"Работа мозга при решении сложной задачи - это как вспышка фейерверка:
сначала - мириады разноцветных огней, которые начинают гаснуть, но вдруг
вспыхивают ярче, разгораются, поблескивая и перемигиваясь друг с другом.
Какие-то области остаются темными, другие переливаются всеми цветами
радуги, охватывая новые и новые пространства" - Интервью с директором
мозга и человека РАН С.В.Медведевым в 2001 г.

23. ЕСТЕСТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
система поддержки принятия
решений (коллективное
решение задач)

24. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Искусственная
гетерогенная система
«ЦЫПЛИС»

25. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система
- гибрид микросхемы
и нейрона крысы

26. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
наномикросхема в
сравнении с
человеческим волосом

27. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
гибридный автомобиль
Гетерогенная система -
гибрид самолета и вертолета

28. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
гибридная микросхема

29. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
пространственная модель
опухоли мозга
построенная с
использованием агентно-
ориентированного
подхода. Показаны клоны
раковых клеток и
фенотипы.

30. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Узлы используют серверные процессоры Intel Xeon E5 с архитектурой
Sandy Bridge-E (CPU) и карты nVidia Tesla M2090 (GPU).
Заявленное пиковое быстродействие - 802 терафлопсов (триллионов
операций с плавающей запятой в секунду).
Гетерогенная система -
гетерогогенный
суперкомпьютер Appro
Xtreme-X (Япония)

31. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система - гетерогенный
кластер Сибирского отделения РАН
40 серверов SL390s G7 каждый из которых имеет: два 6-ядерных CPU Xeon X5670
(2.93 Ггц), 96 Гбайт ОЗУ, три карты NVIDIA Tesla M 2090 , у каждой:1 GPU с 512
ядрами,6 Гбайт памяти. Общая пиковая производительность – 85 Тфлопс.
К – 100 - гибридная супер-ЭВМ Института прикладной математики РАН

32. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система -
жидкокристаллический
экран

33. Гетерогенная система для преобразование
электрической энергии в световую - светодиод
ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Преобразует электроэнергию в световую энергию, используя
гетерогенные полупроводниковые структуры

34. Гетерогенная система -
светодиодная,
энергосберегающая
лампа
ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ

35. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Гетерогенная система - элемент
солнечной батареи.
Используется для преобразования энергии гетерогенной
системы "солнечный свет" в электрическую энергию.
Коэффициент полезного действия удается повысить до 35%, если
использовать многослойные, гетерогенные полупроводниковые структуры,
в которых каждый слой "настроен" на свою частоту солнечного спектра.

36. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Так выглядит суперкомпьютер, обслуживающий одну из моделей
искусственного мозга со 100 миллионами нейронов; это примерно
аналогично мозгу мыши. Теперь создана новая модель, она меньше по
объему в 50 раз, и связи между элементами принципиально другие.
Гетерогенная система -
модель мозга мыши

37. Гетерогенная система -
искусственный мозг
человека Spaun,
основанная на моделях
областей человеческого
мозга и связях между
ними.
ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ

38. ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Задача, решаемая искусственной гетерогенной системой Spaun.
Вход -то, что видит «глаз» искусственного мозга;
Выход -то, что рисует его «рука».

39. Обозначения: ППС -
преобразователь прямой
связи;ОУ - объект управления;
ПОС - преобразователь
обратной связи
Гетерогенная
кибернетическая система -
гибридная система
управления
(А.В.Колесников, 2001)
ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Субъект управления
ОУППС
Блок управления
ПОС
1M 2M
Основное нововведение - разнородные
модели знаний экспертов СППР (для
простоты показаны только две модели) и
межмодельный интерфейс (голубая
стрелка). Физический смысл интерфейса
-это дополнительность и сотрудничество
экспертов при решении поставленной
ЛПР задачи

40. Субъект управления
ОУППС
Блок управления
ПОС
Гибридизатор
Гетерогенная
кибернетическая система -
гибридная адаптивная
система управления
(А.В.Колесников, 2001)
ИСКУССТВЕННЫЕ ГЕТЕРОГЕННЫЕ
СИСТЕМЫ
Основное нововведение - гибридизатор, который организует
узкопрофессиональные модели знаний экспертов в некоторую структуру,
релевантную решаемой задаче и предлагает эту структуру ЛПР в качестве метода
решения задачи. Гибридная адаптивная система управления позволяет решить
задачу использования ЭВМ не как средство реализации известного метода
управления, а как инструмент для динамического синтеза метода из имеющегося
набора атомарных средств сообразно сложившейся ситуации. Попытка
разнообразие на входе уничтожить разнообразием методов управления.

41. ОТНОШЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННЫХ И ИСКУССТВЕННЫХ
ГЕТЕРОГЕННЫХ СИСТЕМ
Естественные
гетерогенные
системы
Искусственные
гетерогенные
системы
Оригинал
Задачи
Модель
Результат
Подведем первые итоги наших рассуждений.
Картинка, изображенная на этом слайде, "пугает"
сложностью.Даже, если рассматривать ее только через
призму одной науки - кибернетики и только одного и з
законов У.Р. Эшби:
"Только разнообразие может уничтожить
разнообразие".

42. С другой стороны, имеем еще не осознанную ни обществом ни наукой новую
картину мира. Налицо явное противоречие между естественными и
искусственными системами. Точнее - искусственные системы еще "не
доросли" до естественных гетерогенных систем. Все дело в том, где, "на
какой высоте«, наука устанавливает планку. Установим ее пониже - и
выращиваем "чемпиона" по прыжкам в высоту. Далее на "соревнованиях"
наблюдаем и аплодируем новому рекорду. Вся проблема в том, что
"чемпион", если и прыгнет выше планки, то очень не на много. Это конечно
аллегория.
ОТНОШЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННЫХ И
ИСКУССТВЕННЫХ ГЕТЕРОГЕННЫХ СИСТЕМ
Итак, с одной стороны, становится прозрачной цель
науки - создавать искусственные гетерогенные
системы, разнообразие которых, как минимум
релевантно разнообразию естественных гетерогенных
систем. Это открывает путь к решению сложных
(практических) задач – гетерогенных систем.

43. ОТНОШЕНИЯ ЕСТЕСТВЕННЫХ И ИСКУССТВЕННЫХ
ГЕТЕРОГЕННЫХ СИСТЕМ
В каких науках найдены подходы релевантные процессам, явлениям
и свойствам естественных гетерогенных систем?
1. Физика квантово-механических систем и биомолекулярная химия.
2. Генетика. Сельскохозяйственные науки. Растениеводство.
3. Кибернетика. Информатика.

44. Нобелевская премия по физике, 2000 г.
Присуждена Ж.И.Алферову (Российская
Федерация), Херберту Кремеру (США) за
разработку полупроводниковых гетероструктур,
используемых в высокочастотной и опто-
электронике и Джеку Килби (США) за работы в
области интегральных схем.
ФИЗИКА КВАНТОВО-МЕХАНИЧЕСКИХ
СИСТЕМ

45. ФИЗИКА КВАНТОВО-МЕХАНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Многочисленные попытки реализовать приборы на гетеропереходах не
приводили к практическим результатам. Причина -трудность создания близкого
к идеальному перехода, выявлении и получении необходимых гетеропар.
Основа технологических исследований - эпитаксиальные методы, позволявшие
управлять фундаментальными параметрами полупроводника внутри единого
монокристалла. Была открыта широко известная теперь в мире
микроэлектроники гетеропара GaAs/AIGaAs, созданы в системе AlAs – GaAs
гетероструктуры, близкие по своим свойствам к идеальной модели, и построен
первый в мире полупроводниковый гетеролазер, работающий в непрерывном
режиме при комнатной температуре.
Эти работы выполнялись в 1960 – 1970 гг. в физико-техническом институте им.
А.Ф.Иоффе РАН (г.Санкт-Петербург).
ПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ ГЕТЕРОСТРУКТУРЫ
ДЛЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ И
ОПТОВОЛОКОННОЙ ТЕХНИКИ
Алферов Жорес Иванович, Академик РАН

46. Он предпочитал области, значение которых становилось ясным только спустя
много лет. Опубликовал в 1950-х годах работы об основах биполярного
транзистора на основе гетероструктур, который мог работать в гигагерцовом
диапазоне частот. В 1963 разработал принципы лазеров на двойных
гетероструктурах — основе полупроводниковых лазеров. Обе эти работы на
много лет опередили своё время, и нашли применение только в 1980-х годах, с
развитием эпитаксии.
Герберт Кремер (немецкий
физик) работает в США,
Калифорнийский университет
в Санта-Барбаре
ПОЛУПРОВОДНИКОВЫЕ ГЕТЕРОСТРУКТУРЫ
ДЛЯ СУПЕРКОМПЬЮТЕРОВ И
ОПТОВОЛОКОННОЙ ТЕХНИКИ

47. Первая микросхема была создана в компании и продемонстрирована
Джэком Килби (Jack Kilby) 12 сентября 1958.
Микросхема представляла собой крошечную полоску германия на
стеклянной подложке. Она состояла из одного транзистора, нескольких
резисторов и конденсатора. Схема была очень примитивна по сегодняшним
меркам, но она работала и открыла дорогу массовому производству схем
более высокой степени интеграции. В 1976 г. Д.Килби разработал первый
карманный калькулятор.
Джек Килби, Техас Инструментс
(Texas Instruments), США
ИНТЕГРАЛЬНЫЕ
СХЕМЫ

48. В 1977 г. экспериментально доказала наличие обмена генетического
материала между хромосомами -- кроссинговер; открыла мигрирующие
элементы (мобильные гены) в геноме кукурузы. Подавляющее большинство
генетиков долго не понимало и недооценивало значение этих исследований,
потому, что они сильно изменяли канонические положения хромосомной
теории наследственности.
ГЕНЕТИКА
Нобелевская премия по физиологии
и медицине в 1883 г. Присуждена
Барбаре Мак - Клинток
(лаборатория Колд-Спринг-Харбор,
США) за открытие мобильных
генетических элементов

49. Нобелевская премия по физиологии и медицине в 1962 г.
Присуждена Фрэнсису Крику, Джеймсу Уотсону и Морису
Уилкинсу за установление молекулярной структуры
нуклеиновых кислот и ее роли в передаче информации в
живой материи. Было объяснены механизмы соединения
двух спиралей ДНК и механизмы копирования спиралей
ДНК.
ГЕНЕТИКА

50. КИБЕРНЕТИКА. ИНФОРМАТИКА
Гибридная система W.Witsenhausen, 1966 г.
Агрегаты и агрегативные системы Н.П.Бусленко, 1978 г.
Многомодельная семиотическая система, Я.А.Гельфандбейн, А.В.Колесников,
И,Д.Рудинский, 1981-1986 гг.
Гибридные экспертные системы Д.А.Поспелов, А.Н.Борисов, 1989 г.
Экспертные системы имитационного моделирования, Ю.А.Меркурьев,
Г.В.Меркурьева, 1991 г.
Семиотическая система распределенного интеллекта, В.Н.Вагин,
А.П.Еремеев, 1997 г.
Эволюционная семиотика, синергетический искусственный интеллект,
В.Б.Тарасов, 1997, 2001 г.
Математические модели искусственных
гетерогенных кибернетических систем

51. Гибридная система с дискретной частью, основанной на знаниях,
Г.С.Осипов, 1998 г.
Интегрированная экспертная система, Г.В.Рыбина, 1998 г.
Нечеткая эволюционная многоагентная система, В.Б.Тарасов, 1998 г.
Исчисление моделей, Ю.Р.Валькман, 1998 г.
Интеллектуальные гибридные системы, S.Goonatilake, S.Khebbal, 1992 г.
Гибридные интеллектуальные системы, L.Medsker 1994-1995 гг., А.В. Колесников,
2001 г., 2007 г., 2011 г.; А.В.Гаврилов, 2003 г.; Ярушкина Н.Г., 2004 г., 2007 г.
Гибридные интеллектуальные адаптивные системы, N.Kasabov, R.Kozma, 1998 г.
Интеллектуальные организации, В.Б.Тарасов, 2002 г., 2012 г.
КИБЕРНЕТИКА. ИНФОРМАТИКА
Математические модели искусственных
гетерогенных кибернетических систем

52. Гибридная система — записанная на математическом языке комбинация
двух методов, один из которых имеет преимущества в моделировании
непрерывных процессов, а другой — дискретных.
Гибридная природа таких систем, например, автоматики с реле, ключами,
гистерезисом, роботов, гибких производственных систем, определяется
непрерывно-дискретным характером поведения, для описания которого
требуется комбинировать знания в виде дифференциальных уравнений со
знаниями из дискретной математики, математической статистики и логики.
Ранняя гибридная система W.Witsenhausen (1966 г.):
, , , , , ,WH M f d J
где M, — конечные множества целых чисел (дискретные пространства
состояний и выходов соответственно); — непрерывная
функция; — множество действительных чисел; —
пространство непрерывных состояний размерности n ; —
дискретная функция перехода, вычисляющая значение дискретной компоненты
состояния, когда значение непрерывной компоненты достигло переходного
множества; — функция выхода и — множество
переходных множеств.
: n n
f M
n
:d M J M
: M ( )n
J P
ГИБРИДНЫЕ СИСТЕМЫ

53. ГИБРИДНЫЕ АВТОМАТЫ
Гибридный автомат (Puri, Varai, 1994):
где L - множество управляющих позиций; D - отношения,
связывающие дифференциальные уравнения с позицией ;
J - множество начальных состояний; - функция,
связывающая состояние с позицией; - множество возможных
переходов из позиции в позицию, помеченных условием
необходимости.
Гибридный автомат имеет конечное множество позиций управления. В
каждой позиции непрерывная компонента состояния изменяется в
соответствии с некоторым дифференциальным уравнением.
Изменение дискретной компоненты состояния происходит скачком,
когда будут выполнены условия необходимости.
Гибридная система из n автоматов:
где - гибридные автоматы.
, , , , ,H L D J
l L
1 ... ,nHS H H
1,..., ,nH H

54. АГРЕГАТЫ И АГРЕГАТИВНЫЕ СИСТЕМЫ
Заметное событие — разработка унифицированных, междисциплинарных,
комбинированных методов и моделей Н.П. Бусленко и его учениками. Школа
Н.П. Бусленко внесла стохастичность и статистические знания в
континуально-дискретное поведение объектов, предложив
унифицированные математические модели-гибриды: агрегат и агрегативная
система. Агрегат — формальная схема описания динамической системы,
имеющей входные и выходные контакты для подключения к другим
агрегатам. Он воспринимает входные — , выдает выходные —
сигналы и находится в состоянии . Формально агрегат задается
следующим образом:
, , , , , , , ,Y
nA T X Y Z Z H U G
( )x t ( )y t
( )z t nA
где T — множество моментов времени; X,Y,Z — множества
входных, выходных сигналов и состояний; — система подмножеств
Z; H — множество собственных параметров U, G —
операторы переходов и выходов.
Y
Z
Есть формализм и агрегативной системы.

55. МНОГОМОДЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
J
Идея построения многомодельной семиотической системы, содержащей
логико-лингвистический и имитационный (статистический) компоненты и
названной семиотико-статистической системой, была предложена в
рамках проекта «Ситуация» Научного совета по комплексной проблеме
"Кибернетика" при Президиуме Академии наук СССР Я.А.
Гельфандбейном, А.В. Колесниковым и И.Д. Рудинским (1983 г.):
, ,GKRH K S J
где - множество функциональных компонентов ,
использующих знания из семантической памяти S и связанных с ней и
между собой межмодельным интерфейсом .
{ } 2;iK k i N
J

56. На сегодняшний день есть значительные успехи. Эти результаты
отражены, в частности, в монографиях:
•Intelligent Hybrid Systems / Ed. S. Goonatilake, and S. Khebbal. - Wiley &
Sons, 1995.
•Medsker L.R. Hybrid Intelligent Systems.- Kluwer Academic Publ., 1995.
•Колесников А.В. Гибридные интеллектуальные системы. Теория и
технология разработки / Под ред. А.М. Яшина. - СПб.: СПбГТУ, 2001.
•Гаврилов А.В. Гибридные интеллектуальные системы. - Новосибирск:
НГТУ, 2003.
•Ярушкина Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем. - М.: Финансы
и статистика, 2004.
•Колесников А.В., Кириков И.А. Методология и технология решения задач
методами функциональных гибридных интеллектуальных систем.-М.: ИПИ
РАН, 2007.
•Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / Под ред. Н.Г.
Ярушкиной.- М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007.
•Колесников А.В., Кириков И.А., Листопад С.В. Решение сложных задач
коммивояжера методами функциональных гибридных интеллектуальных
систем.-М.: ИПИ РАН, 2011.
•Клачек П.М.,Корягин С.И.,Колесников А.В., Минкоева Е.С. Гибридные
адаптивные интеллектуальные системы. Часть 1: Теория и технология
разработки.-Калининград: Изд-во БФУ им.И.Канта 2011.
УСПЕХИ ГИБРИДИЗАЦИИ В ИНФОРМАТИКЕ

57. Главный редактор
Ajith Abraham
School of Computer Science and
Engineering
Chung-Ang University
410, 2nd Engineering Building
221, Heukseok-dong, Dongjak-gu
Seoul 156-756
South Korea
Email: ajith.abraham@ieee.org
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ
«ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ»

58. 11 Международная конференция по гибридным интеллектуальным
системам
www. mirlabs.org/his11
МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ
«ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ»

59. I Международный симпозиум
"Гибридные и синергетические
интеллектуальные системы ГИСИС`12
состоялся 29 июня-2 июля 2012 г. в
Калининграде-Светлогорске.
Поддержка: РФФИ
ОРГАНИЗАТОРЫ:
Российская ассоциация искусственного
интеллекта
Российская ассоциация нечетких систем и
мягких вычислений
Балтийский федеральный университет
им.И.Канта
Институт проблем информатики РАН
МЕЖДУНАРОДНЫЙ СИМПОЗИУМ «ГИБРИДНЫЕ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИЕ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ»

60. II Международный Поспеловский симпозиум "Гибридные
и синергетические интеллектуальные системы
ГИСИС`14» состоится 29 июня - 4 июля 2014 г.
в Калининграде-Светлогорске
VII Международная научно-практическая
конференция "Интегрированные модели и мягкие
вычисления в искусственном интеллекте" состоится
20-22 мая 2013 г. в Коломне
http://www.raii.ru http://imscai.rk9.bmstu.ru/
ГИБРИДНЫЕ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ
СИСТЕМЫ В 2013, 2014 гг.

61. www.ipiran.ru
ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ИПИ РАН ПО ГИБРИДНЫМ И
СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ
Калининградский филиал ИПИ РАН
Директор – к.т.н., доцент Кириков Игорь Александрович

62. 1. «Методология и технология разработки гибридных
интеллектуальных систем для систем поддержки принятия
решений в сложных практических задачах» (шифр «Гибрид») 2004-
2006 гг.
2. «Методы и модели мелкозернистых функциональных гибридных
интеллектуальных систем для компьютерной поддержки принятия
решений в сложных практических задачах» (шифр «Гибрид-функционал»
2007-2009 гг.
3.«Исследование и разработка методов, моделей и алгоритмов
компьютерной имитации явлений и процессов самоорганизации в
системах поддержки принятия решений методами гибридных
интеллектуальных систем» (шифр «Альянс»). 2010-2012 гг.
4. «Разработка системы с базой знаний для поддержки принятия
решений по диагностике артериальной гипертензии» (шифр «Диагноз-
Гипертензия»), 2010 г.
«Методы, модели и алгоритмы гибридных и синергетических
интеллектуальных систем, имитирующих механизмы функционирования
групп людей, групповые процессы и состояния в неоднородных
проблемных средах» (шифр «Прогресс») 2013-2015 гг.
ТЕМЫ НИР, ВЫПОЛНЕННЫХ В ИПИ РАН ПО ГИБРИДНЫМ И
СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ В 2004 – 2012 гг.

63. А.В.Колесников, И.А.Кириков.
Методология и технология
решения сложных задач методами
гибридных интеллектуальных
систем.-М.: Изд-во Института
проблем информатики РАН, 2007.-
387 с.
ИЗДАНИЯ ИПИ РАН ПО ГИБРИДНЫМ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ

64. А.В.Колесников, И.А.Кириков,
С.В.Листопад, С.Б.Румовская,
А.А.Доманицкий. Решение
сложных задач коммивояжера
методами функциональных
гибридных интеллектуальных
систем.-М.: Изд-во Института
проблем информатики РАН, 2011.-
295 с.
ИЗДАНИЯ ИПИ РАН ПО ГИБРИДНЫМ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ

65. Балтийский федеральный университет
имени Иммануила Канта
Институт прикладной математики и
информационных технологий
Кафедра компьютерного
моделирования и информационных
систем
www.kantiana.ru
avkolesnikov@yandex.ru
ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ГИБРИДНЫМ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ В БАЛТИЙСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ
УНИВЕРСИТЕТЕ ИМ. ИММАНУИЛА КАНТА
Научный руководитель – профессор, д.т.н.
Колесников Александр Васильевич

66. П.М.Клачек, С.И.Корягин, А.В.Колесников,
Е.С.Минкоева. Гибридные адаптивные
интеллектуальные системы. Часть 1.
Теория и технология разработки.-
Калининград: Изд-во БФУ им. И.Канта,
2011.- 374 с.
ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ГИБРИДНЫМ И СИНЕРГЕТИЧЕСКИМ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ СИСТЕМАМ В БАЛТИЙСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ
УНИВЕРСИТЕТЕ ИМ. ИММАНУИЛА КАНТА
•Колесников А.В. Гибридные
интеллектуальные системы.
Теория и технология разработки /
Под ред. А.М. Яшина. - СПб.:
СПбГТУ, 2001.

67. ЧАСТЬ 2
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГИБРИДНЫХ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
ПЕРЕХОД НА ПРЕЗЕНТАЦИЮ № 2

68. ЧАСТЬ 2
ТЕОРИЯ И ПРАКТИКАТЕОРИЯ И ПРАКТИКА
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
ГИБРИДНЫХГИБРИДНЫХ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ
СИСТЕМ
Презентация 2

69. Дальнейшая специализация и
АКТУАЛЬНОСТЬ ГИБРИДНЫХ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
А
к
т
у
а
л
ь
н
о
с
т
применение единственного способа
представления данных и знаний в конце
70-х начале 80-х годов вступили в
й
ь
2
противоречие с все возрастающей
сложностью, разнообразием задач
обработки информации и управления.
Необходимость преодоления такогоНеобходимость преодоления такого
положения и поиска методов решения
практических задач за рамками
преимуществ и недостатков отдельныхпреимуществ и недостатков отдельных
инструментариев построением
междисциплинарных, в частности
интегрированных экспертных систем иинтегрированных экспертных систем и
гибридных интеллектуальных систем
(ГиИС) с мягкими вычислениями
обосновывалась А.Н.Борисовым, Венда,р , ,
Вентцель, Д.А. Поспеловым, Minsky,
Peshel, Wasserman, Zadeh и др.

70. ПОНЯТИЕ ГИБРИДНЫХ
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ
П
о
н
я
т
и
е
Г
И
И
Гибридные интеллектуальные системы
– системы, в которых для решения задачи
с о з е с бо ее о о о е о а а
И
С
используется более одного метода имитации
интеллектуальной деятельности человека.
Аналитические
модели
Имитационные
статистические
модели
Генетические
Экспертные
системы
Нечеткие системы
Генетические
алгоритмы Искусственные
нейронные сети

71. ТЕРМИНОЛОГИЯ
Т
е
р
м
и
н
о
л
о
г
и
Понятие ГиИС совпадает по смыслу с
интеллектуальными гибридными системами,
гибридными интегрированными системами,
я
я
гибридными интегрированными системами,
гибридными информационными системами,
гибридными интеллектуальными адаптивными
системами.
Близкими следует считать исследования по
мягким вычислениям, многомодельным и
интегрированным экспертным системам,
гибридным системам с дискретной частью,р р ,
основанной на знаниях, семиотическим
системам распределенного интеллекта,
нечетким эволюционным многоагентным
системам.системам.

72. ГИБРИДНЫЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Если Вы запросите у поисковой ИНТЕРНЕТ-
машины "Гибридные интеллектуальные
системы), то получите наше определение.

73. ПРИМУЩЕСТВА ИСКУССТВЕННЫХ
ГЕТЕРОГЕННЫХ
МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ
ИНТРУМЕНТАРИЕВ
е
и
м
у
щ
е
с
т
в
а
Потенциал ГиИС позволяет комбинировать
достоинства различных моделей и добиться
резонансного усиления возможностей элементов
ИНТРУМЕНТАРИЕВГ
И
И
С
резонансного усиления возможностей элементов
системы по решению сложных практических
задач. Это позволяет отобразить в искусственных
гетерогенных системах «дополнительность» и
«сотрудничество» естественных гетерогенных
систем».
++
- -
ГИБРИДНАЯ
+ +
++
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ
СИСТЕМА
+ + -- + +

74. ОПЫТ КАЛИНИНИГРАДСКОЙ ШКОЛЫ
ГЕТЕРОГЕННЫХ ИСКУССТВЕННЫХ
СИСТЕМ
В
ы
в
о
д
ы
Реализация потенциала гибридных
интеллектуальных систем неизбежно
порождает научные и технологические
СИСТЕМ
порождает научные и технологические
проблемы системного анализа сложных
объектов, процессов, явлений, с одной
стороны, и синтеза единого целого из
разнородных частей с другойразнородных частей, с другой.
Функциональные гибридные
интеллектуальные системы
Мы разрабатываем подобные системы
более 20 лет и обобщили накопленные знания
и опыт в теории, методологии и технологии
б Г ИСразработки одного из классов ГиИС –
функциональных гибридных
интеллектуальных систем.

75. ПОНЯТИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
ГИБРИДНЫХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ
СИСТЕМ
П
о
н
я
т
и
е
Ф
Г
И
Слабо- и сильносвязанные ГиИС в силу
того, что их состав и структура во многом
зависят от решаемой задачи принято
И
С
зависят от решаемой задачи, принято
называть функциональными ГиИС.
Редукция
Соответствие
Агрегирование
Задача Подзадачи
Методы
и
модели
Функциональная
ГИИСГиИСмодели ГиИС

76. ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
ИСКУССТВЕННЫХ ГЕТЕРОГЕННЫХ
СИСТЕМ
н
з
а
д
а
ч
и
и
с
СИСТЕМс
л
е
д
1) Обобщение и систематизация мирового
опыта создания ГиИС;
2) Разработка теории схем ролевых2) Разработка теории схем ролевых
концептуальных моделей для представления
функциональных ГиИС;
3) М Г ИС3) Моделирование ГиИС в теории схем
ролевых концептуальных моделей;
4) Создание методологии функциональных
ГиИС;
5) Разработка и исследование технологии
функциональных ГиИС на сложных
практических задачах.

77. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ
н
о
в
н
т
е
о
р
р
е
з Теория ГиИС – комплекс взглядов,у
л
ь
т
р д ,
представлений, идей, направленных на
истолкование и объяснение явления ГИИС в
системном анализе, теории систем,
математической логике.
1) Систематизирован многолетний мировой
опыт разработки ГиИС, выявлены тенденции их
развития, построены классификации, что дает
возможность получить оценки этогооз о ос олу оце э о о
направления на ближайшую перспективу.
2) Построена теория схем ролевых) р р р
концептуальных моделей, а в ней
информационный язык для записи знаний
разработчика функциональных ГиИС.
3) Разработана методология функциональных
ГиИС.
Функциональные гибридные
интеллектуальные системы

78. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ
П
Р
е
з
1
-
Т
е
о
р
и
Построена теория схем ролевых
концептуальных моделей, а в ней
информационный язык для записи знаний
разработчика функциональных ГиИС.
и
я
Поскольку описать разработкуу р р у
функциональных ГиИС, т.е. многоэтапный
процесс преобразования информации об
объектах-оригиналах – сложных практических
за а а об е а ро о а е о азадачах, объектах-прототипах – методах и
моделях в объекты-результаты – ГиИС, на
языке математики на сегодняшний день пока
невозможно, построена теория схем ролевых
концептуальных моделей, а в ней -
информационный язык для записи знаний-
эвристик о предметной области “разработка
ГиИС” для управления деятельностьюГиИС для управления деятельностью
разработчика.

79. НЕФОРМАЛЬНАЯ АКСИОМАТИЧЕСКАЯ
ТЕОРИЯ СХЕМ РОЛЕВЫХ
КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
е
о
р
и
я
-
Т
е
у
г
о
л
ь
н
Следуя Д.А. Поспелову (1986), предложен
и развит класс ролевых КМ, а следуя А.И.
Уемову (1978), триада “вещь – свойство –
отношение” положена в основу
структурирования картины мира управленца
Классификация “ресурс-свойство-действие”
структурирования картины мира управленца
и разработчика.

80. НЕФОРМАЛЬНАЯ АКСИОМАТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ
СХЕМ РОЛЕВЫХ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
,,,,  BTATOTH
TeTeTeTeTe
Теория
и
я
-
А
к
с
о
м
Категориальное ядро и его расширение
где TH
Te {«вещь», «свойство», «отношение»}, TO
Te {«вещь», «свойство», «от-
ношение», «ресурс», «действие»}, }3,2,1{ AAATeA
 ,
BT
Te - теоремы - высказыва-
),( 00
RXG  , },,{ 0302010
XXXX  , ,,,,{ 0120330220110
RRRRR  },,,, 023032031013021
RRRRR
}{ 0908070605040302010
XXXXXXXXXX
т
е
о
р
и
я
},,,,,,,,{ XXXXXXXXXX  .
где 02021
XX  – параметры, 02022
XX  – характеристики, 02023
XX  – имена, 04
X –
меры, 05
X – значения, 06
X – состояния, 07
X – оценки, 08
X 0
1
8
x – «задача»},
09
X {
0
1
9
x – «метод», 0
2
9
x – «модель», 0
3
9
x – «программа»}.
0
R
0
X
Конструкты
А1. Если 00
XX 
, 00
RR 
, то существует одно-
ролевой конструкт 1
сo =
000
XRX 
.
Аксиомы теории
0
R
0
X
0
R
0
X
0
R
0
R
А 2. Если 000
, XXX 
, 0000
,, RRRR 
,
то существует двухролевой конструкт 2
сo =
 000000
XRXXRX  000
XRX 
.
0
X 0
X
0
R
0
X
0
R
0
R
А3. Если 0000
,, XXXX 
, ,,, 000
RRR 
0000
,, RRRR 
, то существует трехролевой конст-
рукт 3
сo = 000
XRX 
 000
XRX 
 000
XRX 
 000000
XRXXRX 
000
XRX 
 . В А1 –А3  ,, 3,2,1 ;   .
0
R 0
R
0
R
 
Конструкты
Схемы
Схемы
Правило склеивания
Построение высказываний – теорем
BT
Te

81. ПРИЛОЖЕНИЯ АКСИОМАТИЧЕСКОЙ ТЕОРИИ
СХЕМ РОЛЕВЫХ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
044
R 066
R
011
R
0404404030330302022020101101
XRXXRXXRXXRXch 
Схема ролевых концептуальных моделей действительности
М
р
е
с
у
р
с
д
е
055
R
05
X
02
X
045
R
R
024
R
025
R
021
R
06
X
077
R
07
X
022
088
R
08023
033
R
03
X
012
R
R
01
X
013
R
023
R
052
R
021
R 031
R
032
R
022
R
016
R
037
R
061
R
073
R
0221
R 0222
R 0223
R
04
X
0502502050450404024020307307
0703703010610606016010103203
0302302010310303013010102102
0201201020223023020222022020221021
023023230230220222202202102121021
0808808070770706066060505505
1
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRXch






й
с
т
в
и
е
02121
R
021
X
02222
R
022
X 08
X
02323
R
023
X
.0205205
XRX
044
R
04
X
077
R
07
X
011
R
01
X
Схема ролевых концептуальных моделей для представления действий
,050250205045040402402
070370301032030103103020223023
02022202202022102107077070505505
0404404030330302022020101101
3
XRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRXch




055
R
05
X
02
X
045
R
024
R
025
R
021
X
022
X 023
X
033
R
03
X
031
R
032
R
022
R
036
R
0221
R
0222
R 0223
R
02121
R 02222
R 02323
R
Язык концептуального моделирования ресурсов, действий, свойств,
иерархий, структур, ситуаций, состояний в объектах-оригиналах
 zZ 
Я з ы к 5 - г о у р о в н яЗ Н А К И
с и т у а ц и й
   zCHStL S
5
15 ,
 stSt 11
  stSt 33

    nqSnS
xCHRXXL 3
50
3 ,,, 
р е с у р с о в
д е й с т в и й
с в о й с т в
З Н А К И
п р о с т р а н с т в е н н о й п р о и з в о д с т в е н н о й
Я з ы к 2 - г о у р о в н я
Я з ы к 3 - г о у р о в н я
Я з ы к 4 - г о у р о в н я
 3 3
X xn n

 2 2
X xn n
 1 1
X xn n

р е с у р с о в с в о й с т в
 2 2  2 2
X
З Н А К И
З Н А К И
с т р у к т у р
и е р а р х и й
    stCHRXXL qSfnnS
4
0
4 ,,, 
   n
k
SS
rCHRXL 
1
00
1 ,, nn
rR 

R 0
X 0
Я з ы к 1 - г о у р о в н я
С Л О В А Р И
п р о и з в о д н ы х о т н о ш е н и й
   xCHRXL qSnS
2
10
2 ,,д е й с т в и й
 2 2
X x  2 2
X x
 3 3
X x
З Н А К И

82. ПРИЛОЖЕНИЯ АКСИОИМАТИЧЕСКОЙ
ТЕОРИИ СХЕМ РОЛЕВЫХ
КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ
о
р
и
я
М
н
о
г
о
у
р
М б
Многоуровневая схема ролевых концептуальных моделей для
системного анализа сложных практических задач и синтеза
функциональных ГиИС
р
Р
К
М
Мир субъектов-решателей
( р за а )
Мир субъектов-модельеров
(мир моделирования)
Задача
МоделированиеСвойство
Метод
Мир методов
моделирования задач
Мир
Мир состояний и
(мир задач)
Состояние
Свойство Решение
решения задач
Мир ресурсов, свойств,
процессов
поведения
Мера
ДействиеСвойство
Ресурс
Мир измерений
ИзмерениеЗначение
Мера

83. МОДЕЛИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ И
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
Н
ео
д
н
о
р
о
д
н
за
да
1999 2001 А В Колесников А М Яшин (БФУ им И Канта
Н б
ч
и
1999-2001 - А.В.Колесников, А.М.Яшин (БФУ им.И.Канта,
Санкт-Петербургский государственный политехнический
университет) ввели понятия "однородных (гомогенных)" и
"неоднородных (гетерогенных)" задач.
Неоднородная задача как объект
системного анализа
Гетерогенные задачи это объекты
На модели исследованы отношения
“задача-свойства” и “задача-задача”.
Гетерогенные задачи - это объекты-
оригиналы технологии функциональных
ГиИС.

84. МЕТРОЛОГИЯ СЛОЖНОСТИ
МОДЕЛИРОВАНИЯ ГЕТЕРОГЕННЫХ
ЗАДАЧЗАДАЧ
2007 -2012 - А.В.Колесников, к.т.н. С.В.Листопад (КФ
ИПИ РАН) разработали меру и метод оценки
сложности моделирования для гетерогенных задач.сложности моделирования для гетерогенных задач.
Оценка сложности моделирования задачи
– актуальна для реализации проектову д р ц р
искусственных гетерогенных сисстем.
Обзор известных мер сложности

85. РАЗНООБРАЗИЕ КЛАССОВ
ПЕРЕМЕННЫХ НАУЧНЫХ ДИСЦИПЛИН
Классы переменных научных дисциплин

86. РАЗНООБРАЗИЕ ОТНОШЕНИЙ В
ГЕТЕРОГЕННЫХ ЗАДАЧАХ
Классы переменных и классы отношений

87. МЕРА СЛОЖНОСТИ ЗАДАЧ
Задано соответствие как множество векторов , т.е.QЗада о соо е с е а о ес о е оро , е
допустимых в модели задачи пар («число классов
переменных», «число классов разнородных
отношений»).
Q
Вектор будем рассматривать как отображение на
плоскости разнообразия (неоднородности) задачи и
назовем мерой сложности моделирования задачи.
q
( , )q x y q Q X Y   
Для сравнения задач по сложности
Qмоделирования введена метрика множества
как евклидово расстояние. Тогда расстояние
между векторами и , отображающими две задачи,
определяется следующим образом:
Qp
2 2
1 2 2 1 2 1( , ) ( ) ( )p q q x x y y   

88. МЕРА СЛОЖНОСТИ ЗАДАЧ

89. РЕЛЕВАНТНОСТЬ
ИНСТРУМЕНТАРИЯ СЛОЖНОСТИ
ЗАДАЧИ

90. МОДЕЛИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ И
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
и
я
И
с
т
н
е
о
д
н
Источники неоднородности задач
н
з
а
д
а
ч
Выявлены источники неоднородностиВыявлены источники неоднородности
сложных практических задач. Построена
онтология понятия «задача».
Многообразие дисциплин
в обучении
Многообразие методов и переменных в науке
Задача
Задача
ИИ
ИСО
ТПР
Детерминированные
Стохастические
Лингвистические четкие
Переменные
Школа
ТПР
ТСС
Практика
Лингвистические четкие
Лингвистические нечеткие
Генетические
Неизвестные науке переменные
Многообразие мнений и моделей
внешнего мира на практике
Многообразие фаз управления
Учета
Контроля
Анализа
Планирования
Регулирования
Задача
профессия 1
профессия 2
ф 3
Задача
Эксперты
Нормирования
Организации
профессия 3
профессия 4 Прогнозирования

91. С й
МОДЕЛИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ И
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
я
Р
К
М
о
д
н
о
р
Схема ролевых концептуальных моделей
однородных задач
р
з
а
д
а
ч
и
В теории РКМ построена схема для
представления информации об однородных
Метод
n
R99 m
0
1
9
x
р ф р р
задачах.
Задача
n
R88
n
R82 n
R86

n
R89
0
1
8
x
Свойство
З д
Состояние
n
R22
n
R82 n
R86
R66
02
X 06
X
,0
1
8
2
880
1
80
1
8
1
880
1
82820
1
8
2820
1
89890
1
82820
1
86860
1
8
xRxxRxORx
KRxCRxDRxGRx
nnhn
hnhnhnhnh


Знаки однородных задач формируют
й ф й
}.{);,,,;,...,( 8090806
116
hnhnSSh
xRXXXLLL 
шестой уровень информационной среды
технологии функциональных ГиИС:

92. МОДЕЛИ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ И
ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
С й
ео
р
и
я
Р
К
М
не
о
д
н
за
Схема ролевых концептуальных моделей
неоднородных задач
за
да
ч
и
В теории РКМ построена схема для
представления информации об неоднородных
Метод
задачах.
Свойство
Задача
Оценка
n
R87 n
R83
Состояние
n
R77
Операция
07
X 03
X
3830
1
82820
1
82820
1
8
9890
1
82820
1
86860
1
8
nnunun
unununu
XRxORxKRx
CRxDRxGRx


,4
880
1
8
3
88
2
880
1
87870
1
8
hn
hnhhnnn
Rx
RRxORx




Знаки неоднородных задач формируют
ф
}.{);,,( 8808
67
ununuhhu
xXXLL 

седьмой уровень информационной среды
технологии функциональных ГиИС:

93. МОДЕЛИ ИНСТРУМЕНТАРИЕВ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
П
-
о
б
ъ
е
к
т
с
и
Предложены модели методов решения
задач обработки информации и
управления.
с
т
а
н
а
л
Метод как объект системного анализа
Построена онтология понятия «методПостроена онтология понятия «метод
моделирования». На моделях исследованы
отношения “метод-свойства” и “метод-
метод”.
Методы решения однородных задачМетоды решения однородных задач
(автономные методы) - это объекты -
прототипы технологии функциональных
ГиИС.

94. МОДЕЛИ ИНСТРУМЕНТАРИЕВ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
Представление метода
Т
ео
р
и
я
Р
К
М
м
ет
о
В теории РКМ построены схемы для
Ресурс
n
R11
о
да
В теории РКМ построены схемы для
представления информации о методах решения
однородных задач.
Задача
Язык
m
K2
Процедура
m
K3
Модель
m
K1
m
h
8
R
n
R88
n
R18
Микроуровень
Макроуровень
n
R12
n
R22
n
R33
n
R13
Свойство Действие
n
R33n
R22
02
X
03
X
Схема ролевых концептуальных моделей метода
на макроуровнер ур
Схема ролевых концептуальных моделей метода на
,
ˆ
21201818010
2
313010
1
31301
0
3
2212010
2
2212010
1
221201011101
mnhnnn
nnnna
ORXRXXRXXRX
XRXXRXXRXXRXm




,
~
323231312121
333322221
1
111
mnmmnmmnm
mnmmnmmnma
KRKKRKKRK
KRKKRKKRKm


р у
микроуровне

95. МОДЕЛИ ИНСТРУМЕНТАРИЕВ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
Обоснован выбор базовой совокупности
в
т
о
н
о
м
н
ы
й
б
а Обоснован выбор базовой совокупности
классов автономных методов для разработки
гетерогенного модельного поля в ПС-
технологии:
а
з
и
с
Аналитические
методы
Имитационные
Методы
продукционных
статистические
методы
р у
экспертных
систем
Методы нечетких
систем
Методы
искусственных
нейросетейсистем нейросетей
Эволюционные
методы
Проанализированы и систематизированы
преимущества и недостатки классов методов из
автономного базиса.
Для каждого класса методов построены
ролевые концептуальные модели и модели
вычислений.

96. ОТНОШЕНИЯ ЗАДАЧ И МЕТОДОВ В
ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
Интегрированные методы и модели
о
р
и
я
В
з
а
и
м
о
д
м Чтобы специфицировать в технологиим
и
р
о
в
Чтобы специфицировать в технологии
ГиИС понятия “отношение интеграции”,
“интегрированный метод”, “интегрированная
модель”, были построены две модели, на
которых исследованы отношения “задача-
Мир однородных задач (
h
W
) Мир однородных и
неоднородных задач
uh
W 
которых исследованы отношения задача-
метод”.
неоднородных задач W
h
3
h
1
h
2
St
 Li

Ge

Lg

An

Мир автономных методов (
a
m
W )
Мир автономных и интегрированных
ia
St
 Li
 St

Ge
An

Lg

Li

Мир автономных методов (W )
методов (
ia
mm
W )
,hh
W 
}{ hhh

,,  us
WWW
huh

88},,...,{ 1
h
N
hh
h

,,,,   nSm
RSW
a

 
.,88
 nuus
RW
 nnamm
RRWW
ia
 
,,

97. ОТНОШЕНИЯ ЗАДАЧ И и МЕТОДОВ
В ТЕХНОЛОГИИ ГиИС
Интегрированные методы и модели
Построена классификация отношений
е
н
и
я
з
а
д
а
ч
и
Построена классификация отношений
интеграции, специфицированы понятия
“интегрированный метод”, “интегрированная
модель”.
м
е
т
о
д
о
в
,,{, StAnRn
   },,, GeLiLg
Отношения интеграции
Интегрированный метод, модель
 nai
Rmm 
 },~{,,
},,,,{


n
GeLiLgStAnq
aqi
RMm 
  
р р д, д
Построены модели взаимодействия задач
и методов, включающие знания «задача-
методы» и «метод-интервалы», что делает их
мощным эвристическим средством
Модели взаимодействия задач и методов
мощным эвристическим средством
разработки функциональных ГиИС.
,,,  hammm ahah
WWW 
 xmmxmuimmmmm
KBKBWWW
iauhiauh

,,,,, 

98. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ В
ТЕХНОЛОГИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
ГиИС
К
М
э
л
е
м
Г
И
И
В РКМ
Схемы ролевых концептуальных моделей
крупнозернистых функциональных и технологических
С
(
к
р
з
е
р
)
В теории РКМ построены схемы для
представления информации о
крупнозернистых элементах ГиИС.
Элемент
01
X
n
R11
крупнозернистых функциональных и технологических
элементов
0
1
9
xn
R99
n
R22
n
R12
Метод
n
R13
n
R33
n
R19
Свойство Моделирование
R
02
X
03
X
aaa
mmm ,~,ˆ
ˆ)( 2
21201
1
2120191901
 RXRXmRXt nnnnan
j
h
xx 




.6,5,4,1)()(
)()()1()(
)(
2
2
4
22
3
2
3
2
3
22
1
2
3
2
2
22
3
2
3
21201
21


jtRt
tRttRtRX
nnn
nnnnnnnn
j
xx
xxxxx









,3,2)()(
ˆ)(
2
2
1
22
1
2
2
21201
1
2120191901


jtRt
RXRXmRXt
nnn
nnnnan
j
h
xx
xx








99. МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ В
ТЕХНОЛОГИИ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
ГиИС
К
М
э
л
е
м
Г
И
И
С й
С
(
м
е
з
е
р
)
В теории РКМ построены схемы для
представления информации о мелкозернистых
элементах ГиИС.
Схемы ролевых концептуальных моделей
мелконозернистых функциональных и
технологических элементов
Элемент
n
R12 n
R13
01
X
n
R11 n
R19
12 13
Метод
Язык
m
K2
Модель
m
K1
Процедура
m
K3
Свойство
М
n
R23
n
R12 n
R13
I Моделирование
nnn
RRR 331122
,,
Группа 2 (элементы - нечеткие системы),
составной
I
составной
,
~
3
1
33332322
5
22231301
212011110191901
3
mnmmnmmnmmn
mnmnTea
f
nh
KRKKRKKRKKRX
KRXKRXmRX





100. МОДЕЛИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ
ГиИС В ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНОЙ
ТЕХНОЛОГИИ
р
и
я
Р
К
М
к
р
+
В РКМ
Схема ролевых концептуальных моделей
функциональных ГиИС для крупнозернистого
описания элементов
+
м
е
л
з
е
р
Г
В теории РКМ построены схемы для
представления информации о ГиИС.
описания элементов
ГиИС
И
И
С
)()()()()1()(
)(
2
2
8
22
3
2
3
2
7
22
1
2
3
2
6
22
3
2
3
21201
2
21201
1
2120191901
nnnnnnnnn
nnnnnninu
tRttRttRt
RXRXRXmRXt
xxxxxx
xxx
















,2
2
10
22
2
2
1
2
9
22
1
21111 nnnnnnnnn
RXXRXRX xx




Схема ролевых кинцептуальных моделей
функциональных ГиИС для мелкозернистого
описания элементовописания элементов
ГиИС
,~ 1111111111 
 nnnnnnuu
XRXXRx 

101. ОСНОВНЫЕ ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
РЕЗУЛЬТАТЫ
Разработана методология функциональных
Т
е
о
р
и
я
-
М
е
т
Поскольку для разработки ГиИС
существенны не только средства представления
б ф й
гибридных интеллектуальных систем
т
о
д
о
л
о
г
и
я
и обмена информацией, но и последовательность
(порядок) действий коллектива разработчиков,
представлены результаты, выводы и
рекомендации в области методологии
ффункциональных ГиИС. Благодаря этим
результатам разработчик может организовать и
планировать свою деятельности в соответствии с
предложенным жизненным циклом ГиИС,
разработка таких систем становится в некотором
смысле “прозрачной” и доступной для
критического осмысления.
Поскольку объект-оригинал - задача
(проблема), а объект-результат -
функциональные ГиИС, структура которых
зависит от особенностей задачи, методология и
технология названы проблемно-
структурными.

102. Проблемно-структурная методология – учение
о структуре, логической организации, методах и
ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
д
о
л
о
г
и
я
к
р
з
е ру ур , р ц , д
средствах деятельности разработчика ГиИС,
объект-оригинал которой – неоднородная задача,
объекты-прототипы – методы из базисных
классов, объект-результат – функциональные
ГиИС.
р
н
Г
И
И
С
1 2 3 4 5 6 7 8
Ниже показан “жизненный цикл” ПС-методологии.
16 15 14 13 12 11 10 9
1 – идентификация неоднородной задачи;
2 редукция неоднородной задачи;2 – редукция неоднородной задачи;
3 – спецификация однородных задач;
6 – разработка автономных моделей;
7 – спецификация областей релевантности моделей;
4 - выбор автономных методов;
5 - проверка неоднородности;
8 – спецификация связей неоднородных задач;
9 – разработка интерфейсов автономных моделей,
10 – разработка таблицы гибридных стратегий;
11 – выбор стратегии из таблицы;
12 – инициализация ГИИС по выбранной стратегии (синтез метода
й )решения неоднородной задачи);
13 – машинные эксперименты и интерпретация результатов;
14 – формирование множества альтернатив;
15 – совершенствование множества альтернатив и анализ
результатов;
16 – эксплуатация и модернизация

103. ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
ч
и
т
о
с
о
б
м
е
т
о
д
Основные отличительные особенности ПС -
методологии
1) Применяется к неоднородным задачам всесторонне
д
о
л
о
г
и
и
1) Применяется к неоднородным задачам, всесторонне
и глубоко изучаемых методами системного анализа;
2) Применение на всех этапах языка концептуального
моделирования для представления объектов-
оригиналов, объектов-прототипов и объектов-
результатов;результатов;
3) Применение основанного на знаниях метода подбора
автономных методов для решения подзадач из
декомпозиций неоднородной задачи ;
4) Применение схем ролевых концептуальных моделей,
б б
) р р у
направляющих разработчика и позволяющих избежать
многочисленных ошибок в ГиИС;
5) Разработка гетерогенного модельного поля, над
которым строится метод решения практической
задачи;задачи;
6) Применение оригинального алгоритма синтеза
метода решения гетерогенной задачи;
7) П й7) Применение оригинальной процедуры принятия
решения о выборе моделей из гетерогенного
модельного поля по областям релевантности
автономных методов.

104. ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
а
л
ы
в
м
е
т
о
д ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
1 2 3 4 5 6 7 8
о
л
о
г
и
и
16 15 14 13 12 11 10 9
Сложность в области методологии
усугублялись не только непроработанностьюу у у р р
порядка действий, но и “провалами” в методах
выполнения отдельных действий. Эти пробелы
также восполнены. В частности решенар
проблема подбора методов для разработки
элементов ГиИС и предложен метод
адаптивного синтеза функциональных ГиИС.д фу ц

105. ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
а
л
ы
в
м
е
т
о
д
о
л
о
г
и
и
На слайде показаны “белые пятна” в
методологии функциональных ГиИС
1 2 3 4 5 6 7 8
16 15 14 13 12 11 10 915 14 13 12 11
1 – идентификация неоднородной задачи;
2 – редукция неоднородной задачи;
3 – спецификация однородных задач;
4 – выбор автономных методов;
5 – проверка неоднородности;
6 – разработка автономных моделей;
7 – спецификация областей релевантности моделей;
8 – спецификация связей неоднородных задач;8 – спецификация связей неоднородных задач;
9 – разработка интерфейсов автономных моделей,
10 – разработка таблицы гибридных стратегий;
11 – выбор стратегии из таблицы;
12 – инициализация ГиИС по выбранной стратегии (синтез метода
решения неоднородной задачи);решения неоднородной задачи);
13 – машинные эксперименты и интерпретация результатов;
14 – формирование множества альтернатив;
15 – совершенствование множества альтернатив и анализ
результатов;
16 – эксплуатация и модернизация

106. ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
щ
е
с
т
в
а
П
С
-
Основные преимущества проблемно-
структурной методологии:
1) Дает принципиальную возможность решать без
м
е
т
о
д
о
л
упрощения и идеализации сложные практические
задачи;
2) Приводит к самоорганизующимся, социальным
ймоделям, каждый элемент которых развивается,
получая данные и знания от другого элемента, что
снижает затраты на разработку и эксплуатацию
систем обработки информации и управления;
3) Позволяет разрабатывать релевантные оригиналу
модели, что подтверждается экспериментами на трех
предметных областях;
4) Позволяет из имеющегося у разработчика
материала создавать и экспериментировать с
множеством методов, которые адаптируются к
непрерывным изменениям в составе и структурер р ру ур
неоднородных задач. Направляет эволюцию методов
моделирования в русло определенное естественными
законами природы и развития общества;

107. ПРОБЛЕМНО-СТРУКТУРНАЯ
МЕТОДОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ
ФУНКЦИОНАЛЬНЫХ ГиИС
у
щ
е
с
т
в
а
П
С
-
Основные преимущества проблемно-
структурной методологии (продолжение):
5) Открывает путь решения проблем не только
сегодняшнего дня междисциплинарных схем
м
е
т
о
д
о
л
сегодняшнего дня междисциплинарных схем
коррекции точных аналитических знаний
эмпирическими эвристиками, но и дает
возможность точного решения проблем в
будущем за счет обнаружения новых, еще не
известных фундаментальных законов развития иизвестных фундаментальных законов развития и
поведения больших систем, где тесно
переплетается природа, человек и созданная им
техника и технология;
6) Позволяет соединять в одном агрегате ГиИС6) Позволяет соединять в одном агрегате – ГиИС
объективные и субъективные подходы при
организации интеллектуального управления.
Объективные, точные знания сдерживают
безудержную фантазию интеллекта при решении
задач а субъективные относительно более легкозадач, а субъективные, относительно более легко
извлекаемые знания – аппроксимируют
нелинейности, неоднородности, которыми
изобилует внешний мир.
Теоретические результаты - фундамент
технологии разработчика ГиИС.