Исследование реальной системы процесса выбора знания из областей знаний

Процесс выбора знания из определённой области знаний — это один из важных элементов исследования. Необходимо чтобы он занимал как можно меньше времени, был эффективен, прост и имел возможность изменения. Выбор знания из определённой области знаний до сих пор не был рассмотрен как процесс и система. Поэтому не существовало хорошо разработанных способов или методов исследования, которые позволили бы получить наиболее подходящий метод выбора знания из нужной области знаний для определённой задачи исследования. Вот почему мы решили исследовать данный процесс. Для этого определимся с используемыми нами понятиями. Разберём, что собой представляет заданная область знаний, из которой выбирается нужное знание, а так же само это знание.

Знания, формирующие нужную область знаний, могут быть извлечены из разных источников, которые не вызывают сомнений.

Это научные статьи в рецензируемых изданиях, монографии, труды конференций, учебники, книги и так далее. Ссылки на эти источники могут храниться в информационных изданиях. В зависимости от классификации информации, её издают разные организации, объединённые в Государственную систему научно-технической информации:

• — ВИНИТИ (общественная и зарубежная литература по естествознанию и техническим наукам);
• — ИНИОН (по общественным наукам);
• — НПО «Поиск» (патентная документация);
• — ВНТИЦ (отчёты по НИР и ОКР, защищённые диссертации);
• — ВНИИКИ (нормативно-техническая документация).

Самые полные сведения обо всех изданиях научно технической литературы, хранится в каталоге поступлений ВИНИТИ, который ведёт учёт и регистрацию потока поступившей информации о новых источниках знаний. По сути, это автоматизированная информационно-поисковая система, база и банк данных. На изучение поступлений во все информационные издания может уйти много времени, поэтому выгоднее использовать поиск источников знаний в автоматизированных информационно-поисковых системах, базах и банках данных. Предложенный выше способ извлечения знаний для формирования нужной области знаний, из которой будет выбираться требуемое знание, может быть изменён и улучшен. Поиск наиболее эффективного способа в дальнейшем может быть выделен в отдельный элемент исследования. Если решать задачу сокращения времени выбора метода оптимизации решаемой задачи, то нужной нам областью знаний будет перечень всех известных на данный момент методов оптимизации и их принцип работы. Искомым знанием из этой области знаний будет наиболее подходящий метод оптимизации для решения конкретной оптимизационной задачи.

В дальнейшем будем вместо «выбор знания из нужной области знаний» использовать формулировку «выбор знания из области знаний».

Так же определимся с используемым нами понятием реальной системы (РС) процесса выбора.

Известно, что ТС можно рассматривать как комплекс элементов (технических средств, научных теорий и так далее) созданных искусственно для решения сложной социально-экономической задачи. Учёный сначала выделяет из среды систему (её впоследствии будем называть реальной системой), а затем синтезирует её (получает ТС). Поэтому, ТС одновременно станет и реально действующим объектом (правда улучшенным по отношению к РС) и абстрактным отображением связей между элементами системы, существовавших в действительности.

Так же можно этот переход от РС к ТС рассматривать как эквивалентную замену РС на ТС. Эта ТС будет обладать уже другой структурой, которая позволит ей стать более эффективной, чем РС, и решить сложную социально-экономическую задачу.

Нами был осуществлён анализ объективно существовавшего на данный момент процесса выбора знания из области знаний. Это позволило выделить из среды систему — РС процесса выбора знания из области знаний. Далее была синтезирована ТС процесса выбора знания из области знаний, позволяющая решить сложную социально-экономическую задачу — сокращения времени выбора знания из области знаний. Или же можно сказать так — произведена эквивалентная замена РС процесса выбора знания из области знаний на ТС. Для этого нами был произведён системный анализ процесса выбора знания из области знаний для конкретной задачи исследования со своими особенностями, так как в ней присутствует процесс выбора знания из области знаний. Это задача сокращения времени выбора метода оптимизации для решаемой задачи.

В процессе исследования были разработаны методы получения РС процесса выбора метода оптимизации для решаемой задачи и синтеза ТС процесса выбора метода оптимизации решаемой задачи (или эквивалентной замены РС на ТС). В ТС была использована совершенно новая структура — бинарное дерево системы вопросов и ответов.

Более подробно об этой структуре смотри. Все разработанные для решения этой конкретной задачи методы могут быть использованы для задач, где происходит выбор знания из области знаний.

Цель исследования — получить перечень и характеристику связей в РС, чтобы в дальнейшем можно было доказать правомерность и пользу эквивалентной замены РС на ТС процесса выбора знания из области знаний.

Рассмотрим способ выделения РС любого процесса выбора знания из области знаний из среды на примере получения РС процесса выбора нужного метода оптимизации для решения конкретной задачи оптимизации из множества существующих методов оптимизации.

Элементы РС — это процессы, из которых состоит процесс выбора нужного метода оптимизации для решения конкретной задачи оптимизации из множества существующих методов оптимизации. Их пять, что соответствует основным процессам научного исследования при выборе нужного метода оптимизации из множества возможных методов.

Рис. — РС процесса выбора нужного метода оптимизации из множества существующих методов оптимизации:

Это — литературно-патентный обзор, изучение математических моделей, изучение методов оптимизации, сравнение методов оптимизации, выбор метода оптимизации. Между элементами РС нами были определены все связи, которые могли бы возникнуть в РС. То есть, учтены все возможные случаи, которые могут произойти в этой РС. В каждом конкретном случае будет участвовать только свой комплект связей, а остальные связи участвовать в процессе не будут. Если в процессе выбора метода оптимизации участвуют все элементы системы, а на выходе системы с первого раза мы получим наиболее эффективный метод оптимизации для решения конкретной оптимизационной задачи, то данный случай будем считать идеальным. Здесь имеют место только прямые связи, которые обусловлены сменой одного процесса другим в логически верной последовательности. В том случае, если хотя бы один из процессов отсутствует или присутствуют обратные связи, то он будет считаться нами не идеальным. Здесь обратные связи позволяют вернуться к одному из предыдущих процессов, если возникли ошибки на любом из этапов работы системы. Если учёный совершил неверное решение на каком-то элементе системы, то он может вернуться на любое возможно число шагов назад. Например, от 5-го элемента учёный может по обратной связи попасть к 4-му или к 3-му, или 2-му, или 1-му элементу.

Теперь рассмотрим отсутствие хотя бы одного элемента системы. Возможны два варианта. Первый из них, когда был определён наиболее подходящий метод оптимизации без выполнения некоторых обязательных процессов системы. В этом случае все связи между элементами системы прямые, но некоторые из обычных прямых связей могут отсутствовать. При втором варианте может быть найден неверный метод оптимизации, что приведёт к появлению хотя бы одной обратной связи к тому элементу системы, который был проигнорирован. Далее будут посещаться все идущие по порядку после него элементы системы. Процесс будет повторяться до тех пор, пока на выходе системы не будет получен наиболее эффективный метод оптимизации. Даже при пяти элементах в системе возможно огромное количество вариантов комплектов связей, в которых можно просто запутаться. Нами был разработан способ представления связей в РС в зависимости от рассматриваемого случая (идеальный и не идеальные случаи, когда один или несколько элементов отсутствует, или есть обратные связи).

Было решено каждый случай изображать на схеме РС отдельно и своим цветом, что упростит подсчёт числа связей, а так же сделает схему понятной для исследования. Так же были выделены входы и выходы для конкретного типа случаев и связей, что помогло получить аналитические зависимости числа прямых связей от числа элементов в РС.

Схема представления РС и разработанные нами принципы её получения могут быть использована и для других РС процесса выбора знания из заданной области знаний.

Количество элементов n в схеме может быть и другим. Поэтому нами так же было произведено исследование зависимости числа прямых связей N между элементами от их количества в РС.

Это позволит определить порядок изменения N при n > 10 и более. Полученные результаты помогут сделать вывод о целесообразности замены РС процесса выбора знания из области знаний на ТС с другой структурой.

Нами был разработан способ определения функциональной зависимости числа прямых связей при заданном числе элементов в системе для того, чтобы определить приблизительные значения N, характеризующие порядок изменения этой величины при изменении числа n в РС.

Это необходимо было сделать, так как разбирать все возможные случаи, возникающие в РС, становится довольно накладно уже с числом элементов n > 8.

Если в процессе исследования небыли учтены какие-то случаи, возникающие в РС, то это не ухудшит результат нашего исследования. Нам важно знать только порядок изменения величины N. Неучтённые случаи лишь увеличат значение N и добавят аргументы в пользу замены РС на ТС. Разработка более точного способа определения функциональной зависимости N от n в РС может стать отдельным элементом научного исследования, так как мы использовали менее точный способ.

Будем учитывать все случаи k, возникающие в РС между элементами в РС. Каждый случай — это определённая комбинация связей между элементами в РС. Эти случаи разного типа. Мы будем рассматривать не идеальные случаи, в которых комбинация связей получается в результате отсутствия одного или нескольких элементов в РС. Будем учитывать, что элементы в РС соединены последовательно, начиная от первого до n-го.

Первый тип случаев соответствует центральному уменьшению числа элементов в РС — это те случаи, в которых отсутствует один центральный элемент или отсутствует в центре любая комбинация элементов.

Тогда второй тип случаев — это боковое уменьшение числа элементов в системе, когда сначала с левого, а затем с правого края системы отсутствует любая комбинация элементов. Левым краем системы будем считать первый элемент РС, а правым краем будет n-ый элемент.

Как пример рассмотрим РС процесса выбора знания из области знаний с числом элементов в системе равном пяти. Все элементы системы расположены последовательно слева направо, начиная с первого элемента. Все не идеальные случаи изображены на рисунке красным цветом. Их и будем рассматривать. Каждый не идеальный случай состоит из комбинации связей, соединяющих входы и выходы со своими номерами, общее число которых равно числу не идеальных случаев в РС при n = 5.

Первому случаю соответствуют три комбинации связей, соединяющих элементы с соответствующими номерами входов и выходов — 3, 5 и 7. Для второго типа случаев — это будут номера 2, 4 и 6.

Случай, где будет меняться местами 2-ой и 3-ий элемент — это комбинация связей, соединяющая входы и выходы под номером 1.

Используя пример для n = 5, можно изобразить все варианты случаев, возникающих в РС с n = 6, 7 и 8, самостоятельно.

С увеличением числа элементов в РС сумма однотипных случаев будет увеличиваться пропорционально зависимости, которую нужно получить. Для этого мы сначала добавили в РС один элемент (их стало 6). Определили количество случаев первого и второго типа. Это же было сделано для 7 и 8 элементов в РС. В результате нами была получена числовая последовательность (6, 10, 16, 26 или 1+5, 3+7, 7+9, 15+11), для продолжения которой нами была получена функциональная зависимость.

Так же мы учли всего лишь один случай для любого числа n, который соответствует перемене мест только между двумя элементами — 2-ым и 3-им. Тогда числовая последовательность будет равна 7, 11, 17, 27. А число всех не идеальных случаев в РС при заданном n равно:

Табл. — Зависимость числа прямых связей N от числа элементов n:

Приблизительное число прямых связей для не идеального случая в РС будет равно сумме трёх слагаемых (2)-(4):

Теперь получим значения k и N для n = 9, 10, 11, …, 15, подставив эти значения в уравнения (1) и (5), а потом занесём данные в таблицу.

Из таблицы видно, N принимает большие значения уже при n = 7.

Произведём анализ связей, которые существуют в РС процесса выбора знания из области знаний.

Им уже даны соответствующие определения в системном анализе. Будем определять следующие связи — прямые и обратные, порождения, структурные и функционирования.

Остальные, редко встречающиеся и не актуальные для данного исследования, в статье рассмотрены не будут.

Анализировать связи удобно по предложенной нами схеме РС процесса выбора метода оптимизации для решения конкретной задачи оптимизации. Связи взаимодействия или координации между элементами в РС не что иное, как прямые и обратные связи. В данной РС прямые связи — это линии, соединяющие элементы РС, имеющие направление слева на право. Обратные связи — это линии, идущие справа налево, так как вход в систему слева, а выход справа. Связи порождения в РС соответствуют прямым связям идеального случая, так как каждый элемент в идеальном случае вызывает к жизни идущий за ним элемент, с положительным результатом на выходе.

Связи строения или структурные связи РС — это комплекс всех прямых и обратных связей между элементами процесса выбора метода оптимизации, которые образуют структуру РС. В РС процесса выбора метода оптимизации связи функционирования — это комбинация прямых и обратных связей, индивидуальная для каждого случая.

Эти связи отражают переход от одного процесса к другому, в зависимости от выполнения необходимой функции в данный момент.

Обратных связей в РС процесса выбора метода оптимизации много. Их два типа. Первый тип обратных связей (жёлтые линии) возникает при ошибочном выполнении любого процесса в РС, что требует возврата к предыдущим элементам. Таких возвратов может быть много, и они могут занимать продолжительное время. Это связано с человеческим фактором — объём знаний учёного, волевые качества характера и так далее. Это определит время, на которое будет отложено исследование, или действия, необходимые для устранения ошибок. Второй тип обратных связей — это (коричневые линии) ошибки, выявленные после применения неправильно выбранного метода оптимизации. В результате производится возвращение к нужному элементу системы, чтобы исправить полученную ошибку.

Если программу «Оптимэль», реализующую ТС процесса выбора метода оптимизации, рассмотреть как результат выполнения одного процесса в РС, замещающего все её элементы, то в этом случае будут присутствовать две прямые связи вне зависимости от числа элементов в системе.

Выводы

В РС связи порождения соответствуют прямым связям идеального случая. Их число будет прямо пропорционально зависеть от числа элементов в системе. Для РС (рис.) их будет 4. Если рассматривать программу «Оптимэль», как единственный элемент в РС.

Тогда число связей порождения будет соответствовать числу прямых связей данного случая, то есть 2. исследовательский знание научный Прямые и обратные связи между элементами процесса выбора метода оптимизации образуют структурные связи РС. Поэтому всё сказанное относительно прямых и обратных связей РС соответствует и для структурных связей этой системы.

Так как в РС процесса выбора метода оптимизации связи функционирования — это комбинация прямых и обратных связей, индивидуальная для каждого случая, то их число может варьироваться от 2.

• 1. Бинарное дерево выбора знания из области знания, используя систему вопросов и ответов. Теория и практика: монография / О. Б. Попова, Б. К. Попов, В. И. Ключко, ФБГОУ ВПО «Кубан. гос. технол. ун-т». — Краснодар: Издательский Дом — Юг, 2013. — 166 с.
• 2. Васильев Ф. П. Методы оптимизации. — М.: Издательство «Факториал Пресс», 2002. — 824 с.
• 3. Основы системного анализа: Учеб. Пособие. / Спицнадель В. Н. — СПб.: Изд. Дом «Бизнесс-пресса», 2000 г. — 326 с.
• 4. Попова О. Б., Попов Б. К. Замена реальной системы (процесс выбора метода оптимизации) на техническую систему (программа-советчик «Оптимэль») // Современные проблемы науки и образования. — 2012. — № 5.
• 5. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2 012 615 869, 27.06.2012.
• 6. Системный анализ процесса выбора метода оптимизации информационной системы: монография / О. Б. Попова, Б. К. Попов, В. И. Ключко, ФБГОУ ВПО «Кубан. гос. технол. ун-т». — Краснодар: Издательский Дом — Юг, 2012 — 135 с.