Самар. Гос. Техн. Ун-та. Сер. Технические науки. 2011. №4 (32) Памяти Ивана Сергеевича волкова, ректора Куйбышевского политехнического института


Пример представления акторов приложения (Т-модели)



бет6/6
Дата23.07.2016
өлшемі4.04 Mb.
#217006
1   2   3   4   5   6

Пример представления акторов приложения (Т-модели)

Актор
приложения
(
OId
в Т модели)

Значение лица актора в Д-модели предметной области
(
OId «объекта-значения» лица в Д-модели)

ПрО 1

ПрО 2



ПрО m

1,1Д

1,2Д



1,k1Д

2,1Д

2,2Д



2,k2Д



m,1Д

m,2Д



m,kmД

x1













2,1x1

2,2x1




2,k2x1
















x2




























x3

1,1x3













2,k2x3

m,1x3




































xn

1,1xn

1,2xn

1,k1xn

2,1xn















Анализ возможностей представления акторов приложения приводит к следующим заключениям.

1. Лицо актора воплощается в некоторой конкретной Д-модели определенной ПрО. Локально лицо реализует определенный объект Д-модели, который (точнее, его OId) играет роль значения лица актора.

2. Содержательное воплощение лиц данного актора в разных ПрО безусловно различно, хотя их значения могут находиться в любом отношении друг к другу. Например, может оказаться, что 1,1x3 = 2,k2x3, а 2,k2x3 < m,1x3.

3. Значения лиц, расположенные в одном и том же столбце таблицы, также могут находиться в любом соотношении. Содержательно это, в частности, означает, что с некоторой точки зрения, в рамках некоторой концептуализации допустимо тождество отдельных лиц у разных акторов, которые в целом далеко не тождественны.

4. Нет оснований утверждать, что актор в Д модели не может располагать более чем одним лицом (в таблице такая иллюстрация не представлена).

5. Из предыдущего положения вытекает, что на содержательном уровне лица актора в разных Д-моделях определенной ПрО могут, вообще говоря, качественно различаться (быть объектами разных классов).

На рис. 4 представлен фрагмент онтологии приложений, где показаны классы «Актор» и «Лицо», связанные отношением принадлежности «один ко многим»: любой актор может иметь произвольное количество лиц, но каждое лицо принадлежит лишь одному актору. Лицо актора означивается в некотором определенном КМ, для идентификации которого используются атрибуты, указывающие имена К- и Д-моделей; атрибут «Объект-значение» хранит OId объекта-значения лица в указанной Д модели. Атрибуты «имеет» (в том числе с тегом «~») являются валентностями [12].

В ходе решения задачи создание (а при необходимости и уничтожение) многоликих акторов осуществляется в КМ TDК, XDТ. Для оснащения актора лицом в одной из обрабатываемых Д моделей класс «Актор» целесообразно снабдить высокоуровневым методом, который:

– порождает для формируемого лица в указываемой Д модели объект-значение нужного класса;

– порождает в Т модели XDТ новый объект класса «Лицо», означивая надлежащим образом его характеристические атрибуты и связывая новое лицо с актуальным актором Т модели.

Разумеется, уничтожение актора должно повлечь уничтожение всех его лиц, но для сохранения целостности Д-моделей никак не должно отражаться на объектах, реализующих лица (в Д-моделях, содержащих эти объекты).

Для актора чрезвычайно важно предельно упростить переход от работы с представлением одного его аспекта к работе с представлением другого его аспекта. Иначе говоря, речь идет о «прозрачности» для разработчика приложений перехода от манипулирования объектом-значением одного лица актора к действиям с объектом-значением другого лица этого актора. Такой переход должен, безусловно, сопровождаться надлежащим переключением КМ. При этом нетрудно заметить, что введение метода, реализующего такой «гиперпереход», фактически приведет к неявному расширению набора базовых методов работы с объектами (см. рис. 3).

Р и с. 4. Фрагмент расширенной онтологии приложений:


описание «многоликих» акторов многомодельной среды
Действительно, с одной стороны, выполнение всякого метода осуществляется в ходе решения какой-либо задачи, т. е. в приложении, когда доступны сведения о существовании и состоянии акторов. С другой стороны, суть рассматриваемого метода перехода – «оттолкнувшись» от некоторого исходного актуального объекта (который, вообще говоря, лишь предположительно является объектом-значением лица одного из акторов выполняемого приложения), получить другой объект во вполне определенной, явно указываемой Д-модели (этот другой объект согласно предположению об исходном объекте будет объектом-значением другого лица актора). Сопоставляя два последних предложения, заключаем, что рассматриваемый метод может быть применен к любому объекту во всякой Д-модели, т. е. де-факто является базовым ординарным методом работы с объектами. Применение этого метода к произвольному объекту в любой ПрО не приводит к ошибке и интерпретируется в предположении, что обрабатываемый объект является значением лица некоторого актора. Когда это верно, то метод корректно выполняет смену КМТ и переход к работе с нужным объектом-значением лица актора, который, по существу, указан неявно.

Заключение

Проблема создания и использования многомодельных сред компьютерного моделирования естественным образом формулируется в рамках проблематики разработки механизмов компьютерной интеграции разнородных знаний. Онтологический подход к этой проблеме позволяет взять за основу возможных решений общность и четкую определенность процессов отражения и изучения реального мира.

В проведенных исследованиях и разработках на передний план выдвигалась задача формирования теоретических положений о многомодельных средах компьютерного моделирования, характерной особенностью которых является построение и организации целенаправленной трансформации семантически гетерогенных объектных пространств, описывающих моделируемую реальность.

Предложенный способ представления многоаспектных сущностей – «многоликих» акторов задач моделирования – призван не только отражать и сохранять содержательный интегральный образ моделируемой реальности, но и радикально упростить коммуникации между моделями, представляющими в гетерогенной среде моделирования различные аспекты, «миры» решаемой задачи.

В целом полученные результаты позволяют расширить арсенал механизмов интеграции разнородных знаний при моделировании сложных систем, для которых многоаспектность представления является одним из коренных следствий слабоформализуемости и определяющей характеристикой сложности.

Библиографический Список



  1. Емельянов В.В., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Теория и практика эволюционного моделирования. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003.

  2. Виттих В.А. Процессы управления в социотехнических системах // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VII Международной конф. (27 июня – 1 июля 2005 г., Самара, Россия). – Самара: СамНЦ РАН, 2005. – С. 32-42.

  3. Vittikh V.A., Smirnov S.V. Modeling Environment To Support Decision-Making Processes During Controlling Of Complex Systems // Proc. of the 16th IMACS World Congress 2000 on Scientific Computation, Applied Mathematics and Simulation (August 2000, Lausanne, Switzerland). CD ROM Index 715-3.

  4. Смирнов С.В. Онтологии в задачах моделирования сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды II международной конф. (20-23 июня 2000 г., Самара, Россия). – Самара: СамНЦ РАН, 2000. – С. 66-72.

  5. Нариньяни А.С. Кентавр по имени ТЕОН: Тезаурус + Онтология // Труды международного семинара по компьютерной лингвистике и ее приложениям «Диалог’2001». Т. 1 (2001 г., Аксаково, Россия). – С. 184-188.

  6. Тамм Б.Г., Пуусепп М.Э., Таваст Р.Р. Анализ и моделирование производственных систем. – М.: Финансы и статистика, 1987. – 191 с.

  7. Христьяновский Д.Г., Эрлих А.И. Проблемы моделирования в прикладных интеллектуальных исследованиях // Труды III конф. по искусственному интеллекту (октябрь 1992 г., Тверь, Россия). Т. 2. – Тверь: Российская ассоциация ИИ, 1992. – С. 78-81.

  8. Смирнов С.В. Онтологическая относительность и технология компьютерного моделирования сложных систем // Известия Самарского научного центра РАН. 2000. Т. 2. № 1. – С. 66-71.

  9. Смирнов С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самарского научного центра РАН. 2001. Т. 3. № 1. – С. 62-70.

  10. Смирнов С.В. Онтологии в прикладных интеллектуальных системах: прагматический подход // Девятая Национальная конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2004 (28 сентября – 2 октября 2004 г., Тверь, Россия): Труды конф., Т. 3. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. – С. 1059-1067.

  11. Смирнов С.В., Гинзбург А.Н. Формирование и использование сосуществующих контекстов моделирования сложной системы // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VIII международной конф. (24-28 июня 2006 г., Самара, Россия). – Самара: СамНЦ РАН, 2006. – С. 550-557.

  12. Смирнов С.В. Прагматика онтологий: объектно-ориентированная модель знаний о предметной области // Одиннадцатая Национальная конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2008 (28 сентября – 3 октября 2008 г., Дубна, Россия): Труды конф. Т.3. – М.: ЛЕНАНД, 2008. – С. 208-216.

  13. Фреге Г. Смысл и денотат // Семиотика и информатика. 1977. Вып. 8.

  14. Куайн В. Онтологическая относительность // В кн.: Современная философия науки: знание, рациональность, ценности в трудах мыслителей Запада. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Логос, 1996. – С. 40 61.

  15. Плесневич Г.С. Понятийно-ориентированные языки в инженерии знаний // Новости искусственного интеллекта. 2003. № 6. – С. 3-9.

  16. Тыугу Э.Х. Концептуальное программирование. – М.: Наука, 1984. – 320 c.

  17. Кораблин М.А. Конструирование специфицирующих оболочек для пакетов прикладных программ // УСиМ. 1990. № 2. – С. 43-49.

  18. Киндлер Е. Языки моделирования. – М.: Энергоатомиздат, 1985. – 288 с.

  19. Емельянов В.В., Ясиновский С.И. Введение в интеллектуальное имитационное моделирование сложных дискретных систем и процессов. Язык РДО. – М.: АНВИК, 1998. – 427 с.


Статья поступила в редакцию 4 октября 2011 г.

Ontology-based approach to the building
of heterogeneous modeling environment


S.V. Smirnov

Institute for the Control of Complex Systems of RAS



61, Sadovaya st., Samara, 443020

The paper investigates the problem of integration of heterogeneous knowledge in computer-based modeling of complex systems. For solving this problem, it is proposed to use ontology-based approach, which implements in technological terms the common experience of determining the composition and interrelations of main stages of the process of real world modeling and analysis. The paper proposes and analyses the elements of the modeling environment, which act as various pieces of knowledge, all the possible variants of multimodel structures, arising from solving practical tasks, principles of controlling heterogeneous elements of modeling environment, conceptual metamodels for description and “interaction” of modeling environment elements.

Keywords: modeling environment, metamodel, modeling context, formal ontology, denotative model, program application.

Александр Эдуардович Воронин, магистрант, каф. автоматики и управления в технических системах.

Александр Анатольевич Юдашкин (д.т.н.), профессор, каф. автоматики и управления в технических системах.

Alexander E. Voronin, Graduate Student.

Alexander А. Yudashkin (Dr. Sci. (Techn.)), Professor.

Валерий Евгеньевич Вохрышев (д.т.н., доц.), профессор, каф. автоматики и управления в технических системах.

Дмитрий Александрович Рагазин, аспирант, каф. автоматики и управления в техничес­ких системах.

Valeriy E. Vokhryshev (Dr. Sci. (Techn.)), Professor.

Dmitry А. Ragazin, Postgraduate Student.

Николай Владимирович Дилигенский (д.т.н., проф.), зав. кафедрой, каф. управления и системного анализа в теплоэнергетике.

Михаил Владимирович Цапенко (к.э.н., доц.), доцент, каф. управления и системного анализа в теплоэнергетике.

Андрей Николаевич Давыдов (к.т.н., доц.), заместитель проректора по научной работе.

Nikolay V. Diligensky (Dr. Sci. (Techn.)), Head of Dept.

Mihail V. Tsapenko (Ph.D. (Techn.)), Associate professor.

Andrey N. Davydov(Ph.D. (Techn.)), Head of Dept.

Геннадий Николаевич Рогачев (к.т.н., доц.), доцент, каф. автоматики и управления в технических системах.

1 Список сокращения для значений термов: NB – Negative Big (отрицательное большое); NM – Negative Middle (отрицательное среднее); NS – Negative Small (отрицательное малое); ZN – Zero Negative (отрицательное, близкое к нулю); Z – Zero (нуль, близкое к нулю); ZP – Zero Positive (положительное, близкое к нулю); PS – Positive Small (положительное малое); РМ – Positive Middle (положительное среднее); РВ – Positive Big (положительное большое).

Gennadiy N. Rogachev (Ph.D. (Techn.)), Associate Professor.

Владимир Алексеевич Романенко (к.т.н., доц.), докторант, каф. организации и управления перевозками на транспорте.

Vladimir A. Romanenko (Ph.D. (Techn.)), Doctoral Candidate.

Сергей Викторович Смирнов (д.т.н.), директор Института проблем управления сложными системами РАН.

1 В искусственном интеллекте, концепции Semantic Web, онтологиям отводится место посредника между тезаурусом и моделью ПрО, но на практике чаще онтология и есть модель ПрО [5]. С уточнением, что речь идет о концептуальной модели, фиксирующей понятийную структуру ПрО, ясна прагматическая роль онтологий в моделирующих средах, которая хорошо согласуется с ранее опубликованными точками зрения на концептуальную составляющую моделей ПрО, см., например, [6, 7].

Sergey V. Smirnov (Dr. Sci. (Techn.)), Director for research at Institute for the Control of Complex Systems of the Russian Academy of Sciences.



Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет