Гибридные системы и гибридные интеллектуальные системы

Под ГИИС в мировой практике понимают систему, использующую для решения задачи более одного метода имитации интеллектуальной деятельности человека. Этот класс решателей существен — но отличается от «гибридных» [Witsenhausen, 1966; Branicky et al., 1994; Puri et al., 1994; Praehofer et al., 1995; Walsh, 1996] и «агрегативных» систем [Бусленко, 1978], а ближе всего к «мягким вычислениям», «интегрированным экспертным системам», хотя и имеет специфические особенности.

За рубежом ранние результаты по гибридам в континуально-дискретном пространстве состояний (W-модели) принадлежат [Witsenhausen, 1966]. Позже разработаны интересные, базовые модели L. Tavernini (T-модель), A. Nerode и W. Kohn (NK-модель) и J. Antsaklis, J. Stiver, M. Lemmon (ASL-модель) [Branicky et al., 1994], использующие только автономное переключение. В модели A. Back, J. Guckenheimer, M. Myer (BGM-модель) [Branicky et al., 1994] есть автономное переключение и скачки. Модель R. Brockett (B-модель) [Branicky et al., 1994] и NK-модель обобщают T-модель. С точки зрения управления T — и BGM-модели — автономные системы, а NK — и ASL-модели сфокусированы только на управляющем автомате. B-модель обеспечивает уже более высокий уровень математического моделирования, различая непрерывное и дискретное управление.

Развитием базовых моделей в сторону многокомпонентности и связности следует считать модель [Branicky et al., 1994], модель [Puri et al., 1994], предложивших гибридную систему коммутируемых и координируемых компонент — гибридных автоматов, модель [Walsh, 1996], использующую расширенную W-модель для математического моделирования управляющей сети и модель [Praehofer et al., 1995] - спецификацию систем для элементарных и связанных моделей.

Н.П. Бусленко [Бусленко, 1978] внес стохастичность в континуально-дискретное поведение объектов, предложив унифицированные математические модели — агрегат и агрегативную систему.

Следующая группа моделей отличается от рассмотренных тем, что авторы создают подходы с существенно более слабыми требованиями к математическим формализмам и тем самым расширяют класс систем, доступных исследованию как в классической математике, так и в computer science. Так, например, в [Осипов, 1998] предложены интегрированные динамические системы, основанные на знаниях, естественным образом сочетающие различные парадигмы моделирования, в [Вагин и др., 1997] - семиотическая система логико-лингвистического типа, в [Тарасов, 1998] - нечеткая эволюционная многоагентная система, в [Валькман, 1998] введено исчисление моделей, а в [Рыбина, 1998] - формализм интегрированной ЭС.

В работе [Гельфандбейн и др., 1984] рассмотрена открытая динамическая система семантичес — кого типа. В [Колесников и др., 1998; Kolesnikov, 1998; Kolesnikov, 1999; Kolesnikov et al., 1999a; Kolesnikov et al., 1999b] эта идея развита для пятикомпонентных ГИИС (ИНС, НС, ЭС, ГА, ИМ) трехуровневых стратифицированных СППР в управлении и проектировании. Разработана методология, формализованы состав, структура и функционирование каждой из компонент. Структура ГИИС представляется динамической, семантической сетью, в узлах которой расположены статические элементы — преобразователи информации (компоненты), связанные информационными и управляющими отношениями, по которым «перемещаются» динамические объекты — «курьеры». Компоненты также изменяют направление движения курьеров и выполняют их структурные преобразования. Компонентом может быть и уже определенная семантическая сеть. Курьеры — информационные единицы, имитирующие, например, однородные и неоднородные задачи, базы данных, электронные таблицы и А-, С — и Л-знания (в управляющих сегментах сети), а также ресурсы, свойства и процессы в объектных сегментах. Взаимодействие между сегментами в «метафоре курьера» обеспечивается компонентами-вентилями, прерывающими и возобновляющими процессы в одном сегменте в зависимости от выполнения некоторых условий в другом (их). Создание такой сети, по сути, есть процесс конструирования метода и мультиязыковой модели, интегрирующих знания для решения неоднородной задачи и позволяющих исследовать не только статические А-С, Л-А,…, но и динамические отношения, определяющие синергизм в ГИИС.

Используя формализм ГИИС, поставлены и решены неоднородные задачи «Оценки и выбора варианта сменно-суточного плана грузовых операций» в морском порту — на основе отношения отображения знаний, «Планирования урожайности с/х культур и агромероприятий» в биопроизводственной системе — на основе отношений извлечения, дополнения, ролевого и управления, а также задача «Выбора измерительных приборов и первичных преобразователей для систем автоматики машинного отделения транспортных судов» в СППР судостроителя — на основе отношений дополнения.

Все рассмотренные результаты вошли в созданную нами онтологию мира гибридов.