книги / Строительная геотехнология

3.5.АН АЛИ З М ЕТОДОВ И СРЕДСТВ

МАШ ИННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМ Ы Х В ПРОЕКТИРОВАНИИ

Воснове современных методов проектирования и по­ строения автоматизированных средств машинного модели­ рования лежат достижения в области теории систем, теории принятия решений и математического моделирования. Про­ блемы построения автоматизированных систем проектиро­ вания требуют решения задач, связанных с интеграцией дос­ тижений в данной области.

Комплексная задача проектирования предполагает ис­ следование целостной картины для получения данных о ма­ териальных процессах, информационных потоках и процес­ сах принятия решений в различных ситуациях. Процесс про­ ектирования представляет собой ряд взаимосвязанных эта­ пов или уровней, на каждом из которых могут использо­ ваться классы моделей, имеющие свою форму представле­ ния, терминологию и математический аппарат.

Все множество представлений для решения задач инже­ нерного проектирования может быть отнесено к трем ос­ новным типам:

♦выбор из банка данных;

♦преобразование ситуаций;

♦сведение задачи к подзадачам.

Первый из этих способов решения предполагает наличие множества готовых (типовых) проектов строительства под­ земных сооружений, описание которых доступно проекти­ ровщику. Описание объектов проектирования представляет собой некоторую целостность и характеризует каждый объ­ ект в виде отношения «объект— подземное сооружение».

Под преобразованием ситуаций понимаются задачи, в формулировке которых заданная исходная ситуация и целе­ вое условие (модель целевой ситуации) ^определяются путем задания связей в некотором множестве объектов. Процесс решения задачи проектирования состоит в поиске пути пре­ образования исходной ситуации в целевую. Для этого пред-

95

полагается наличие или возможность построения структур­ но-функциональной модели определенного класса объектов (например, протяженные выработки горно-добывающих предприятий или гидротехнические тоннели), а также суще­ ствование готовых компонентов (элементов), из которых может быть синтезирована модель объекта проектирования. В качестве готовых компонентов могут быть, например, ти­ повые сечения горных выработок, конструкции крепей и т.п.

Принцип сведения задачи к подзадачам предполагает функциональную декомпозицию исходной задачи на сово­ купность таких подзадач, решение которых приводит к по­ лучению требуемых результатов, сформулированных по от­ ношению к исходной. Процесс применяется рекурсивно до получения подзадач, решение которых известно или сущест­ вует набор методик для их решения. Использование этого принципа, определяемого как редукция сложности, эквива­ лентно декомпозиции объекта на подобъекты более низкого уровня и установлению связей между этими объектами.

Все рассмотренные выше методы не являются строго изолированными, а служат методологической основой блоч­ но-иерархического подхода (БИП). Поэтому в процессе про­ ектирования на различных этапах могут использоваться раз­ личные методы или их совокупность. На высшем уровне — сведение к подзадачам, на уровне составных подобъектов — преобразование ситуаций, на уровне элементов — выбор из банка данных.

Наиболее полно основные принципы БИП, заключающие­ ся в представлении проектируемой системы в виде иерархии объектов, реализованы в имитационных моделях (ИМ). По­ этому ИМ может служить основой при реализации БИП.

Рассмотрим основные подходы применения методов имитации к решению задач проектирования.

При использовании ИМ принято выделять два подхода к решению задачи проектирования: итерационный и иерар­ хический, хотя на практике используется комбинация из них.

При итерационном подходе в качестве начального пред­ ставления объекта проектирования может быть задана уп-

96

рощенная модель, которая затем представляется за конечное число итераций, т.е. с помощью конечного числа изменений глобального, локального или какого-либо другого характе­ ра должна быть приведена к виду, для которого выполняют­ ся требования, предъявляемые проектируемому подземному объекту.

Очевидно, что для реализации итерационного подхода с использованием имитационного моделирования необходи­ мы средства, позволяющие осуществлять сравнение моделей, их накапливание, а также изменение.

При иерархическом подходе модели объекта создаются в соответствии с заданными уровнями абстракции. На каждом следующем уровне абстракции происходит уточнение пре­ дыдущего, т. е. на первом уровне абстракции задается упро­ щенная модель, которая затем детализируется при переходе к следующим уровням включением новых подмоделей, уточ­ няющих исходную модель, введение более сложных зависи­ мостей и т.д.

Следовательно, при использовании указанного подхода необходимо включение в систему имитации средств, позво­ ляющих оперативно производить модификацию модели, а также средства для уточнения понятий или описания слож­ ных понятий с помощью более простых.

На основе описанных подходов к организации процесса проектирования могут быть сформулированы общие требо­ вания к моделям, применяемым в САПР. Система моделей должна предоставлять возможность:

♦отображать различные ситуации, возникающие при решении проблемы проектирования;

♦оперативной корректировки структур и процедур по­ иска решений;

♦подстройки диалога к предметной области и уровню пользования;

♦организации диалога в естественной для пользователя форме.

В основе сформулированных требований лежит пробле­

ма интеллектуализации средств моделирования и их при­ ближение к конечному пользователю. Основой для решения

97

указанных проблем можно считать использование повой ин­ формационной технологии Щ ИТ), основы которой были зало­ жены в процессе развития искусственного интеллекта (ИИ).

Новая информационная технология обработки и пре­ доставления информации нашла свое воплощение во многих приложениях, таких как понимание естественного языка, распознание образов, в экспертных и других интеллектуаль­ ных системах.

В последние годы аспекты применения НИТ исследова­ лись в различных областях: базах данных, языках програм­ мирования, искусственного интеллекта, и получили назва­ ния, определенные согласно воззрениям в соответствующих областях. Это теория моделей данных в базе данных, абст­ рактные типы данных и объектное представление в языках программирования, проблемы представления знаний. Не­ смотря на различные области, где разрабатывались и при­ меняются достижения НИТ, этим направлениям свойственно представление семантики данных. Поэтому естественно предложить использование баз данных (БД), являющихся информационными моделями, представляющими из себя со­ ставную часть системы искусственного интеллекта (СИИ) для представления статической структуры и элементов ди­ намической структуры имитационной модели.

Однако на практике, если в имитационном моделирова­ нии основное внимание уделяется адекватности отображения с точки зрения временной части модели, то в информацион­ ных моделях главное внимание уделяется оптимальному представлению на физическом уровне элементарной и атри­ бутной части модели, а в моделях ИИ — механизмам вывода и представления информации (определенной или неопреде­ ленной) в виде, удобном для реализации этих механизмов. Для БД и СИИ существуеттенденция к постепенному слиянию:

♦ прямые аналогии между понятием «модель», используе­ мым в технологии баз данных, и понятием «метод пред­ ставления знаний», используемым в области искусственно­ го интеллекта; ♦ появление дедуктивных баз данных, к которым до­

бавлены дедуктивные функции и которые могут обраба­ тывать не только фактические знания и факты в прави­ лах, но и сами правила;

98

♦ использование существующих систем управления ба­ зой данных (СУБД) в конкретных СИИ.

С другой стороны, развитие систем имитации достаточ­ но независимо, в основном без учета результатов, получен­ ных в области технологии представления данных и знаний, что в значительной мере снижает эффективность и качество имитационных моделей. Важность управления данными и их обработка в процессе моделирования позволяет сформули­ ровать в качестве одного из основных принципов разработ­ ки систем имитации принцип независимости данных от вы­ полнения имитационной программы.

В качестве средства, обеспечивающего реализацию дан­ ного принципа, может быть БД с соответствующей СУБД, приспособленная к потребностям моделирования. В базе данных могут храниться описания моделей, результаты про­ гонов модели, результаты анализа и т.д. При этом БД явля­ ется средством интеграции компонентов систем программ­ ной поддержки моделирования.

Основными преимуществами подхода, ориентированно­ го на использование БД и СИИ, является возможность реа­ лизации и использования таких средств программной под­ держки моделирования, как средства автоматизированного построения моделей, средства оперативного управления экс­ периментом и др.

С увеличением числа задач, решаемых методами имита­ ционного моделирования, становится очевидной необходи­ мость применения определенной совокупности средств, ко­ торые позволяли бы реализовать весь процесс ИМ, начиная от построения модели и подготовки исходных данных до проведения имитационного эксперимента по требуемой про­ грамме и обработке полученных результатов.

Имитационное моделирование как научный подход предполагает рассмотрение следующего круга основных во­ просов:

♦уточнение и формализация целей создания модели;

♦выбор или создание средств для проведения модели­ рования;

99

♦анализ правильности создания модели;

♦выполнение эксперимента с моделью, удовлетворяю­ щей поставленным целям.

При исследовании различных свойств проектируемого

объекта имитационная модель, как заменитель реальной системы, должна отражать ее свойства и особенности, а так­ же допускать варьирование структуры и параметров. Дан­ ные требования ставят задачу разработки специальных под­ ходов к описанию модели, а также увеличение степени уни­ версальности применяемых алгоритмических решений. Сте­ пень универсальности ИМ может быть увеличена за счет ис­ пользования средств ИИ на этапе представления знаний предметной области и общих подходов в выделении и опи­ сании отдельных элементов модели как сложной системы.

Для описания объектов проектирования в САПР можно использовать математическую схему динамической системы с дискретным вмешательством случая, покрывающего достаточ­ но широкий класс объектов (системы массового обслуживания, конечные и вероятностные автоматы и т.д.). Использование та­ кого описания позволяет ввести универсальную схему системы моделирования, настраиваемую на тот или иной вид объектов, для которой решается задача проектирования. На данной идее может быть реализована автоматизированная система модели­ рования дискретных и дискретно-непрерывных систем. Эле­ менты моделируемой системы имитируются на небольших ин­ тервалах времени независимо друг от друга, а взаимодействие элементов сводится к обмену сигналами по известному опера­ тору сопряжения.

В этом случае имитация процесса функционирования системы включает:

♦имитацию функционирования элементов системы;

♦имитацию взаимодействия элементов;

♦управление очередностью систем событий.

Другая задача связана с отображением определенного множества свойств реальной системы, которые исследуются на данном этапе процесса проектирования. Из всего много­ образия свойств реальной системы проектировщика интере-

100

сует определенная совокупность этих свойств, связанная с назначением системы. Требуемая совокупность свойств долж­ на найти свое отображение в модели. ИМ при этом, являясь представлением системы или процесса в некоторой форме, отличной от реального или предполагаемого воплощения, должна достаточно полно отображать процессы функцио­ нирования реальной системы с точки зрения интересующих проектировщика свойств и уровня знаний. Выполняя про­ цесс построения модели реальной системы, приходится стал­ киваться с тем, что система содержит большое число элемен­ тов различной физической природы, каждый из которых ха­ рактеризуется своим набором параметров и функциональ­ ных зависимостей. Структура ИМ определяется либо струк­ турой моделирования системы, либо на основании априор­ ных теоретических предположений, либо наличием ограни­ ченного числа экспериментальных данных, полученных на реальном объекте.

Модель, отражающая формы и способы взаимодействия элементов и обладающая свойством взаимно-однозначного соответствия между элементами моделируемой системы и модели, относится к изоморфным, что позволяет сделать взаимную подстановку элементов модели в реальную систе­ му и наоборот.

Однако в реальных условиях все многообразие связей, элементов и параметров не может быть включено в мо­ дель из-за отсутствия точных сведений о системе и соот­ ветственно приходится строить гомоморфную модель, модель, отражающую действия. В этой связи требуется решение задачи, связанной с представлением элементов сложной системы (СС), для которых отсутствуют матема­ тические модели, т.е. использовать методы ИМ для опре­ деления соответствия между локальными моделями в структуре всей модели, а затем соответствие между пове­ дением локальных моделей и поведением модели в целом. С этой целью отбрасываются несущественные факторы или части системы и проверяется соответствие (адек­ ватность) модели по выбранной совокупности признаков, например, по совокупности переменных «вход — выход».

101

Если данные упрощения проведены корректно, то мы по­ лучим приближенное отображение реальной системы на модель.

Этот подход особенно эффективен при оценке природ­ но-технических геосистем, поскольку чем сложнее становит­ ся объект, тем сложнее реализация физической модели и по­ строение математической.

Организация систем имитационного моделирования тес­ но связана с методологическими аспектами построения мо­ дели и проведения имитационного эксперимента.

Одним из существенных моментов при построении ин­ струментальных средств (ИС) является разработка методо­ логических основ имитационного моделирования, охваты­ вающих все составляющие процесса исследования на модели.

Имитационное моделирование является промежуточ­ ным звеном между методами теоретических исследований на основании математических моделей и физического мо­ делирования, когда знания об объекте недостаточно пол­ ны, что имеет место на начальных этапах проектирования сложных систем. Для того чтобы информационно описать объект, необходимо детализировать знания до такой сте­ пени, чтобы они позволяли рассматривать структуру объ­ екта. Но даже когда построить математическую модель, которая всесторонне описывает поведение объекта как единого целого, нельзя, исследование поведения объекта, тем не менее, возможно, если будет установлено взаимное соответствие между локальными моделями в структуре всей модели. Использование эмпирических методов, за­ дающих описание процесса в вероятностных терминах, в сочетании с методами имитации, которые позволяют оце­ нить пригодность полученных эмпирических моделей и использование новой технологии обработки информации, дает возможность получить ряд информационных моде­ лей в базе данных и использовать эту базу для расширения знаний о функционировании сложной системы.

Вне зависимости от целей и назначения моделирования выделяют семь технологических этапов создания и исполь­ зования имитационного моделирования.

102

1.Формулировка целей.

2.Построение концептуальной модели.

3.Построение математической модели.

4.Программирование модели.

5.Оценка пригодности модели.

6.Планирование эксперимента.

7.Интерпретация результатов моделирования.

На первом этапе определяется объект имитации на ос­ новании исходной информации, устанавливаются границы и ограничения модели.

Цели моделирования формулируются в зависимости от критериев эффективности, на основании которых предпола­ гается проводить на модели исследование различных про­ ектных решений или организации работы сложной системы.

На основании сформулированных целей на следующем этапе определяется общий облик модели. Производится предварительный анализ необходимого набора математиче­ ских уравнений, описывающих реальные процессы, а также методов проверки правильности функционирования модели.

Построение заключается в выделении элементов моде­ лируемой системы, их описании и описании взаимодействия между собой. В зависимости от сложности объекта модели­ рования возможно три уровня формального описания.

1.Аппроксимация явлений функциональными зависимо­

стями.

2.Алгоритмическое описание процессов в системе.

3.Смешанное представление последовательности фор­ мул и алгоритмов.

Программирование модели на ЭВМ заключается в опи­ сании модели на языке программирования.

Возможности и ограничения для представления в виде

модели сложных систем определяются средствами, которые используются в системе моделирования.

Одним из основных средств, определяющих возможно­ сти системы моделирования, является система планирования, в соответствии с которой проводятся вычисления, описан­ ные в тексте имитационной программы. Существует три ос­ новных типа систем планирования, из них каждый последую-

103

сЯзыки моделирования

Рис. 3.2. Классификация языков моделирования

щий является частным случаем предыдущего (интеррогативная система, императивная система и система автоматно­ го планирования).

Вкаждой из систем планирования существуют специали­ зированные языки имитационного моделирования, класси­ фикация которых представлена на рис. 3.2.

Впрактике построения инструментальных средств ин­ теллектуальных систем требуется обеспечение возможности интеграции различных способов представления знаний в рамках единого программного продукта. Основой для такой интеграции может служить концепция объектного представ­ ления, где программный продукт представляется набором активных объектов (агрегаций), состоящих из структуры данных и совокупности процедур. Объекты наделяются спо­ собностью передавать (другим объектам) и принимать (от других объектов) сообщения и выполнять необходимые ма­ нипуляции над структурами данных в соответствии с приня­ тыми сообщениями.

Вобъектном представлении существует два способа формализации объектов: агрегации и обобщения. В матема­ тическом смысле понятие агрегации соответствует понятию «декартова произведения». Объекты в этом случае форми­ руются как связь между другими объектами. Обобщение

104