1. Активные объекты рассматриваются как объекты принимающие и реализующие решения на основе модели себя (рефлексивность) и окружающей среды, включая управляющую систему. Развитие активных объектов осуществляется путем чередования бифуркационных и детерминистских состояний, т.е. состояний принятия и реализации решений.
2. Проблема управления активными объектами состоит в том, что модель активной системы периодически теряет адекватность при переходе активного объекта через точку бифуркации.
3. Традиционно эта проблема решается путем адаптации модели на основе апостериорной информации. Однако в данном случае этого недостаточно, т.к. необходимо качественное изменение модели, т.е. не адаптация, а синтез. В этой связи предложено уточнение смысла терминов "адаптация" и "синтез" модели: под адаптацией модели понимается количественное изменение параметров модели, уточнение обобщенных образов классов и семантических портретов факторов, а под синтезом – формирование или качественное изменение параметров модели: формирование смысла новых классов и/или учет влияния новых факторов.
4. Предлагаемая концепция решения проблемы состоит в том, чтобы обеспечить периодический синтез модели активной системы в режиме реального времени, для чего необходимо применение системного анализа, как метода познания и инструмента его автоматизации. Для этого необходима разработка методов, обеспечивающих:
– первичный синтез модели предметной области; идентификацию текущего состояния системы как детерминистского или бифуркационного;
– выработку рекомендаций по оказанию управляющих воздействий на АОУ на детерминистском этапе;
– адаптацию модели на детерминистском этапе с учетом информации обратной связи о фактических результатах управления; прогнозирование времени наступления бифуркационного этапа развития АОУ;
– синтез модели после прохождения бифуркационного этапа.
Выработка управления на бифуркационном этапе и сразу после него является существенно не формализуемым процессом, который осуществляется только человеком. Основная причина этого состоит в том, что после прохождения системой точки бифуркации, по сути дела, необходимо заново познавать закономерности ее поведения на очередном детерминистском этапе. Поэтому задача состоит в том, чтобы максимально облегчить для человека процесс познания предметной области, создав для этого наиболее комфортные информационные и функциональные условия, предоставив ему инструмент, т.е. средство труда, берущее на себя некоторые рутинные операции, выполняемые человеком в процессе мышления. При этом мышление рассматривается как процесс познания. Сделать это предлагается путем разработки математических моделей, алгоритмов и реализующего их специального программного обеспечения, берущего на себя основные познавательные (т.е. когнитивные) операции, выполняемые человеком при системном познании предметной области.
5. Предложена структура рефлексивной АСУ активными объектами, включающая двухуровневую модель активного объекта управления, классификацию факторов и будущих состояний объекта управления.
Двухуровневая модель активного объекта управления предполагает два типа управляющих воздействий:
– информационное (мета-управляющее) воздействие на интеллектуальную информационную систему активного объекта управления;
– энергетическое (силовое) воздействие на сложную систему поддержки функций интеллектуальной информационной системы активного объекта управления.
Классификация факторов, включает:
– факторы, характеризующие активный объект управления в его прошлых и текущем состояниях, в том числе факторы, характеризующие его как активную, рефлексивную систему;
– управляющие факторы;
– факторы окружающей среды.
Будущие состояния активного объекта управления, классифицируются как целевые и нежелательные с позиций управляющей системы и самого активного объекта управления. В общем случае эти классификации не совпадают.
6. Показано, что в рефлексивных АСУ активными объектами информационное мета-управление активным объектом состоит в коррекции его целей и мотиваций в направлении сближения его целей с целями управляющей системы.
7. Основной вывод по результатам 1-й главы состоит в том, что автоматизация когнитивных операций системного анализа – это путь решения исследуемой проблемы. Для этого предлагается структурировать системный анализ до уровня базовых когнитивных операций, а затем разработать математическую модель, алгоритмы и структуры данных для базовых когнитивных операций, а также создать реализующую их специальную программную систему и разработать технологию ее применения.
8.
Таким образом, целью
работы является разработка методологии, математической модели и численного
метода, соответствующего специального программного инструментария АСК-анализа, технологии и методики его применения для
управления активными объектами.
9. Для достижения цели в данной работе решаются задачи:
1) разработка схемы СА, ориентированного на интеграцию с когнитивными технологиями;
2) разработка формализуемой
когнитивной концепции, выявление БКО, структуризация
СА до уровня БКО, разработка обобщенного алгоритма АСК-анализа;
3) разработка математической
модели АСК-анализа;
4) разработка численного
метода, реализующего математическую модель (конструирование структур данных и
алгоритмов БКОСА и визуализации когнитивной графики);
разработка детального алгоритма АСК-анализа;
5) создание специального
программного обеспечения, реализующего предложенные математические модели и
алгоритмы БКОСА, т.е. создание инструментария АСК-анализа;
6) разработка методологии,
технологии и методики синтеза рефлексивных АСУ активными объектами;
7) синтез и эксплуатация
компонент рефлексивных АСУ активными объектами на основе технологии и
инструментария АСК-анализа (в различных предметных
областях).