Интеграция методов концептуального и поведенческого моделирования дискретно-событийных систем: II. Логико-алгебраические операционные модели и инфокоммуникационные технологии

Зинкин Сергей Александрович доктор технических наук профессор, кафедра вычислительной техники, ФГБОУ ВО "Пензенский государственный университет" 440026, Россия, Пензенская область, г. Пенза, ул. Красная, 40 Zinkin Sergei Aleksandrovich Doctor of Technical Science professor of the Department of Computing Technics at Penza State University 440026, Russia, Penza Region, Penza, str. Krasnaya, 40 zsa49@yandex.ru Другие публикации этого автора     Пащенко Дмитрий Владимирович доктор технических наук профессор, кафедра вычислительной техники, ФГБОУ ВО "Пензенский государственный университет" 440026, Россия, Пензенская область, г. Пенза, ул. Красная, 40 Pashchenko Dmitrii Vladimirovich Doctor of Technical Science professor of the Department of Computer-Based Technology at Penza State University 440026, Russia, Penza Region, Penza, str. Krasnaya, 40 dmitry.pashchenko@gmail.com Другие публикации этого автора     Пучкова Ульяна Николаевна аспирант, кафедра вычислительной техники, ФГБОУ ВО "Пензенский государственный университет" 440026, Россия, Пензенская область, г. Пенза, ул. Красная, 40 Puchkova Ul'yana Nikolaevna post-graduate student of the Department of Computer-Based Technology at Penza State University 440026, Russia, Penza Region, Penza, str. Krasnaya, 40 u.puchkova@mail.ru Другие публикации этого автора

Мустафа Садек Джафар аспирант, кафедра вычислительной техники, ФГБОУ ВО "Пензенский государственный университет" 440026, Россия, Пензенская область, г. Пенза, ул. Красная, 40 Mustafa Sadek Dzhafar post-graduate student of the Department of Computer-Based Technology at Penza State University 440026, Russia, Penza Region, Penza, str. Krasnaya, 40 mustafajaafar221087@gmail.com Другие публикации этого автора

Работа выполнена в рамках Федеральной целевой программы “Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технического комплекса России на 2014-2020 годы” (Соглашение № 14.574.21.0045 от 19.06.14, UIN: RFMEFI57414X0045).

В первой части настоящей работы ^[1] предложена трактовка понятия концептуальной модели дискретно-событийной системы, основанная на логических моделях искусственного интеллекта. Логические формализмы позволяют описывать структурные и логические связи между сущностями предметной области в виде составных высказываний, истинность которых соответствует ситуациям, возникающим в заданной предметной области. В качестве логического языка нами было использовано многосортное исчисление предикатов (с равенством) первого и, частично, второго порядков.

Обычные логико-алгебраические модели описывают, но не определяют поведение моделируемой дискретно-событийной системы. Во многих приложениях информатики обычно рассматривают некоторую фиксированную сигнатуру, или множество Σ представлений, с интерпретацией I в множестве S элементов; интерпретация I данному представлению σ ∈ Σ ставит в соответствие некоторое абстрактное информационное содержание I(σ), то есть интерпретации соответствует отображение вида I: Σ → S ^[2].

В настоящей, второй части работы, положено, что при построении поведенческих – исполнимых, или операционных, моделей необходимы не только операционная поддержка, обеспечиваемая механизмами вывода используемого логического формализма, но и правила, изменяющие интерпретацию сигнатуры при моделировании поведения дискретно-событийной системы. Эти правила и механизмы их исполнения основаны на правилах модификации предикатов и функций, текущая интерпретация которых соответствует состоянию машин абстрактных состояний Гуревича ^{[3, 4]}. Для описания процедурной составляющей логико-алгебраической операционной модели представления знаний выбрана нотация систем алгоритмических алгебр Глушкова ^[5]. Понятия о сетевых моделях представления знаний и соответствующих им логических моделей соответствуют книге ^[6]. В качестве промежуточных операционных моделей, обладающих динамическими свойствами, использованы сети Петри ^{[7, 8]}.

На рис. 1 представлена модифицированная по сравнению с первой частью статьи ^[1] семантическая сеть, описывающая работу участка ГАП роботизированного производства.

Буквами F₀, F₁, …, F₉ в кружках обозначены факты, или события, а прямоугольниками представлены объекты предметной области. Стрелками представлены отношения, или роли, объектов при выполнении событий. Пунктирными линиями обозначено отношения следования. Модификация данной семантической сети с событиями, или сценария, заключается во введении события F′₄ (возвращение робокара к станку после доставки очередной партии деталей, упакованных в кассеты, на склад). После доставки деталей на склад робокар возвращается к участку ГАП, где его ожидает новая партия кассет, а на складе принимается решение, размещать ли кассеты кассеты в ячейках склада (при истинном условии α), либо упаковывать их в контейнер (при ложном α), после чего автопогрузчик погрузит контейнер на автомобиль. Так как заранее неизвестно, где будут находиться кассеты, будем считать, что между парами событий F₄, F₅ и F₄, F₆ установлены отношения возможного следования.

Концептуальный граф для модифицированного сценария работы участка роботизированного производства представлен на рис. 2. Данный граф построен на основе семантической сети с событиями (сценария) при помощи инструментального средства CharGer ^[9], что позволило осуществить автоматическое формирование таблиц, представляющих ролевые отношения в сценарии.

Модели, описанные графами на рис. 1 и рис. 2, имеют декларативный характер, и мы их относим к классу концептуальных. Эти модели далее положены в основу построения поведенческих моделей. В данном подразделе мы ограничились кратким содержательным описанием предметной области. Более подробное описание будет основано на использовании операционных (исполнимых) логико-алгебраических моделей. Для промежуточного представления параллельных процессов сценария будет использована одна из разновидностей сетей Петри.

Рис. 1. Семантическая сеть с событиями (сценарий) для участка роботизированного производства

Семантическая сеть, представленная на рис. 1, непосредственно при построении поведенческой модели может найти лишь ограниченное применение. Например, рассмотрим смену состояний сети, введя предикат Execute(F), определенный на множестве значений предметной переменной F `in` {F₁, F₂, F₃, F₄, F₅, F₆, F₇, F₈, F₉}. Изменение интерпретации предикатного символа Execute иллюстрирует рис. 3. Здесь z(F_i) – признак завершения события (свершения одноименного факта) F_i, i = 1, 2, …, 9. Смена состояний таблиц соответствует простейшему случаю работы моделируемой системы при отсутствии возможности для параллельного выполнения событий. Таким образом, граф, представленный на рис. 3, описывает смену состояний для частного случая прохождения лишь одной кассеты с деталями. Вместе с тем очевидно, что ряд событий может выполняться параллельно. Поэтому из ряда исполнимых, или операционных, моделей дискретно-событийных систем выберем сети Петри, интерпретируемые логико-алгебраическими выражениями.

Сети Петри хорошо известны и широко используются в научных исследованиях и инженерной практике ^{[7, 8]}. Работа переходов в подобных сетях далее будет интерпретироваться модулями сети абстрактных машин. Логико-алгебраические выражения для модулей дадут исчерпывающее описание работы сети Петри в целом. В процессе создания исполнимой, или операционной, модели дискретно-событийной системы возможно детальное описание ее поведения как поведения сети абстрактных машин. Логико-алгебраические выражения для модулей-переходов сети абстрактных машин могут рассматриваться как операционные, или непосредственно исполнимые спецификации при реализации распределенных программ, например, для промышленной вычислительной сети, управляющей работой участка ГАП.

Рассмотрим в качестве примера сеть Петри, описывающую работу участка роботизированного производства ГАП. На рис. 4 позициями R₀, R₁, …, R₈ в модели представлены ресурсы-агенты участка ГАП – автомат (R₀), подающий партии заготовок деталей к станку; станок (R₁), обрабатывающий детали; робот 1 (R₂), упаковывающий готовые изделия в кассеты; робот 2 (R₃), осуществляющий погрузку кассет с деталями на робокар – мобильный объект (R₄); штабелер – робот-погрузчик (R₅), размещающий кассеты с деталями в ячейки на складе; робот 3 (R₆), упаковывающий кассеты в контейнер; автопогрузчик (R₇), грузящий контейнеры с кассетами на автомобиль (R₈). Наличие меток в позициях соответствует незанятости данных ресурсов, или готовности выполнения своих функций. При имитации занятия ресурса метка удаляется из соответствующей позиции.