Краткая справка

Системы и способы порождения альтернатив

Существуют 2 основных способа порождения альтернатив: моделирование и морфологический синтез. Для моделирования применяются математические и имитационные модели объекта исследования.

В основу имитационной модели кладётся имитация изучаемого явления или объекта. Порождение вариантов на основе имитационной модели осуществляется путём вариации значений управляющих параметров модели.

Морфологический синтез предваряется выделением «морфов» — структурных единиц предметной области (ПО). Этот этап носит название морфологического анализа ПО. На следующем этапе осуществляется синтез вариантов путём комбинирования структурных единиц. Каждая комбинация структурных единиц образует свойства, присущие только данному варианту.

Системы порождения альтернатив могут быть замкнутым и и открытыми. Первые порождают фиксированное количество альтернатив и по назначению могут быть названы интеллектуальными справочниками. Количество порождаемых ими альтернатив ограничивается, как правило, десятками, а состав вариантов отличается стабильностью. В отличие от них генераторы вариантов, используемые в планировании и проектировании, например, в составлении учебных расписаний, подвержены существенным изменениям. Количество порождаемых ими вариантов может быть большим, а состав вариантов может значительно меняться.

^   Наверх

Проекты

Фундаментальные исследования по направлению «Технические университеты России» (подраздел «Интеллектуальные информационные технологии») «Разработка технологии создания интеллектуальных справочников» (1993-1997);

Этап 1.  1994 г. Определено место интеллектуальных справочников (ИС) в классе интеллектуальных информационных систем. Предложна типовая архитектура ИС. Разработан интеллектуальный справочник «Методы диагностирования вычислительных сетей» (ИС МДВС), предназначенный для оптимизации отказоустойчивости машины с динамической архитектурой.

Участники проекта: аспиранты М. В. Новицкий, Г. И. Ходжаева.

Основные публикации

1. Микони С.В. Общие диагностические базы знаний вычислительных систем. — СПб.: СПИИРАН, 1992, 236 с.
2. Микони С.В. Система выбора метода диагностирования вычислительной сети //Кибернетика и вуз, 1994, N 205, — Томск, ТПУ.

Этап 2. 1995 г. Разработаны способы улучшения базовых характеристик ИС МДВС. В справочник включены дополнительные функции. ИС МДВС был адаптирован к учебному процессу в качестве обучающей системы.

Участники проекта: студенты В. Н. Фиалковская, Ф. А. Путятин и др.

^   Наверх

Внедрение

С 1994 г. по 2000-й год ИС МДВС использовался в качестве лабораторной работы по курсу «Методы и алгоритмы принятия решений» с целью освоения методов формального порождения альтернатив.

Этап 3. 1996 г. Разработан интеллектуальный справочник «Расстановка поездов в линии метрополитена на ночь», основанный на имитационной модели движения поездов в линии метрополитена. Порождение различных вариантов расстановки поездов в линии метрополитена управляется значениями следующих управляющих параметров:

1. совокупность оборотных станций;
2. интервал отправления поездов;
3. критерий оптимизации оборота (в среднем, минимальный);
4. использование для упорядочения конечных станций (да/нет).

Исходными данными для моделирования варианта расстановки поездов на ночь являются:

• Параметры линии (число станций, число оборотных станций, совокупность выбранных оборотных станций);
• Параметры движения (число пар поездов, общее число поездов в линии, включая поезда, находящиеся на станциях, интервал отправления поезда, время оборота, время расстановки).

Участники проекта: студенты Т. С. Баранова, И. А. Смирнов и др.

Разработка технологии создания интеллектуальных справочников была продолжена в рамках фундаментальной НИР ПГУПС «Интеллектуальный справочник «Расстановка поездов в линии метрополитена» (1996). В этой НИР решалась задача построения графиков движения поездов метрополитена. Имитационная модель линии метрополитена отражала как управление движением поездов на отдельной станции, так и взаимодействие станций между собой. Для имитации функционирования линии использовалась многоагентная модель, в которой роль агентов отводилась станциям метрополитена.

К практическим результатам работы относятся:

• Доработка интеллектуального справочника «Расстановка поездов метрополитена на ночь»
• Генератор вариантов расписаний, опробованный для 4-й линии Петербургского метрополитена.

Участники проекта: аспирант И. В. Петров

Этап 4. 1997 г. Выполнена систематизация методов выбора. Они включены в состав подсистемы выбора интеллектуальных справочников. Найденные в процессе исследования решения позволили создать простую и удобную в использовании систему выбора, инвариантную относительно предметной области.

Участники проекта: студенты Козченко Р. В., Созоновский П. Г. и др.

Инициативные исследования

В рамках учебного процесса решалась задача «Автоматическая генерация учебных расписаний». Её сложность определяется количеством групп, для которых составляется расписание, числом предметов, преподаваемых в каждой группе, видом занятий с группой, методикой проведения занятий, обуславливающих их последовательность. Кроме того, учитывались такие специфические ресурсы, как количество лекционных аудиторий, дисплейных и других специальных классов, которые могут рассматриваться как критические. Задача, характеризуемая высокой размерностью, решалась в нескольких курсовых работах и дипломной работе И. Е.  Румянцевой в 2002 г.