СТРУКТУРА КОМПЛЕКСНЫХ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ПРОСТРАНСТВ В МЕЖДИСЦИПЛИНАРНЫХ ПРОЕКТАХ

Аннотация

Разработаны принципы развития технологий и методов интеллектуального анализа ситуаций для информационно-аналитического обеспечения работы системы (сети) когнитивных ситуационных центров Арктической зоны РФ на основе моделирования ситуаций в обобщенных концептуальных пространствах. В качестве примера в компонентный состав комплексного концептуального пространства региональной социально-экономической системы включены «предметные» концептуальные пространства пресноводных экосистем западной части Арктической зоны РФ и нижней атмосферы Земли в высоких широтах. Предложен подход к формированию на основе базовых «предметных» концептуальных пространств комплексного концептуального пространства, способного обеспечить классификацию ситуаций в промышленно-природных комплексах с междисциплинарной точки зрения.

Ключевые слова:

интеллектуальный анализ ситуаций, когнитивный ситуационный центр Арктической зоны РФ, комплексное концептуальное пространство.

A.G. Oleynik, A.Ya. Fridman

Apatity, Institute for Informatics and Mathematical Modelling, KSC RAS

STRUCTURE OF INTEGRATED CONCEPTUAL SPACES IN INTERDISCIPLINARY PROJECTS

Abstract

Basic principles to develop technologies and methods of intelligent situational analysis for information and analytical support of the system (network) of cognitive situational centers of the Arctic zone of the Russian Federation based on modeling situations in generalized conceptual spaces have been developed. As an example, the component composition of the complex conceptual space of the regional socio-economic system includes "subject" conceptual spaces of freshwater ecosystems in the western part of the Arctic zone of the Russian Federation and the lower atmosphere of the Earth at high latitudes. An approach to the formation of a complex conceptual space based on "subject" conceptual spaces and capable of providing a classification of situations in industrial and natural complexes from an interdisciplinary point of view is proposed.

Keywords:

intelligent analysis of situations, cognitive situational center of the Arctic zone of the Russian Federation, complex conceptual space.

Введение

Развитие системы распределенных ситуационных центров (СЦ) рассматривается как основа цифровой трансформации государственного управления. Одним из ключевых компонентов, обеспечивающих эффективность СЦ, являются инструменты компьютерного анализа и прогнозного моделирования рассматриваемых ситуаций [1]. В настоящей работе исследованы возможности оснащения СЦ гражданского назначения унифицированным программно-алгоритмическим обеспечением на основе развития ситуационного подхода в рамках технологий и методов интеллектуального анализа ситуаций для информационно-аналитического обеспечения работы системы (сети) когнитивных СЦ.

1. Понятие концептуального пространства

Первая особенность предлагаемого подхода к моделированию ситуаций состоит в том, что оно проводится в обобщенных концептуальных пространствах атрибутов исследуемых объектов. Концептуальные пространства (КП) [2, 3]) представляют собой геометрические структуры, основанные на размерностях качества (quality dimensions - QD), которые определяют степень схожести или различия объектов. Суждения о сходстве и различии обычно порождают упорядочивающее отношение на множестве объектов. В частности, к размерностям качества относятся цвет, высота звука, температура, вес и три обычных пространственных измерения. Некоторые размерности тесно связаны с типами информации, которая анализируется нашими сенсорными рецепторами, но есть и абстрактные QD. Для преобразования суждений о сходстве в концептуальное пространство обычно используется многомерное шкалирование [4]. В концептуальных пространствах объекты характеризуются набором атрибутов или качеств. Каждое качество принимает значения в определенном домене [5], которые могут быть непрерывными или дискретными. Объекты идентифицируются точками в КП, представляющем собой декартово произведение доменов, а понятия есть области в этом пространстве. Отношения сходства (similarity relations) фундаментальны для концептуальных пространств. Они фиксируют информацию из суждений о сходстве. Чтобы моделировать некоторые отношения сходства, каждое КП наделяют мерой расстояния.

2. Структура комплексного КП АЗРФ

В рассматриваемой задаче в качестве верхнего уровня при формировании комплексного концептуального пространства (ККП) региона предлагается использовать подмножество общепринятых интегрированных показателей социально-экономического развития регионов, включающее, в частности: уровень жизни населения; индекс промышленного производства; индексы инвестиций. Разработана первичная структура иерархии, представляющей декомпозицию (с использованием типов отношений «и» и «или») интегральных показателей состояния региональной системы по трем критериям: отраслевой (характеристики и показатели ведущих отраслей промышленности Мурманской области и отдельных крупных предприятий); территориальный (характеристики и показатели систем и объектов различной природы, имеющих общую территориальную локализацию); организационно-управленческий

(характеристики и показатели систем и объектов, связанных отношениями «подчиненности»). Реальные системы и объекты могут быть представлены как только в одной ветви декомпозиции, так и во всех трех. При этом свойства, принимаемые во внимания при рассмотрении одного и того же реального объекта в разных ветвях декомпозиции, могут отличаться. Как принято в общей теории иерархических систем [6], иерархии анализируются сверху вниз, на каждом шаге анализа рассматриваются два соседних уровня, причем ЛПР вышележащего уровня, кроме собственной задачи управления, решают задачу координации взаимодействий подведомственных им ЛПР нижележащего уровня декомпозиции.

Параметры КП более высокого уровня декомпозиции формируются путем процедур свертки параметров концептуальных пространств, соответствующих нижележащему (описываемому более детально) уровню.

Параметры концептуальных пространств нижележащих уровней выявляются в соответствии с объективным подходом к анализу эффективности сложных систем [7] путем исследования чувствительности модели вышележащего уровня к их характеристикам. Новизна процедур анализа чувствительности состоит в том, что сигналы обратной связи от нижележащего уровня к вышележащему масштабируются с учетом ситуационной осведомленности (СО, например, [8]) лиц, принимающих решения (ЛПР), которые отвечают за формирование этих сигналов. Для реализации указанных процедур разработан метод числовой оценки СО в иерархических [9] и сетецентрических [10] структурах, что позволяет моделировать любые возможные взаимодействия между различными промышленно -природными комплексами (ППК), входящими в состав региона.

3. Формирование комплексного КП АЗРФ

Формирование регионального ККП происходит следующим образом:

- строятся модели региональных ППК, и формируются их КП,-;

- выполняется анализ чувствительности показателей качества региона к изменениям атрибутов КП,, по результатам анализа выделяется подпространство существенных (для региона) атрибутов КПю;

- по атрибутам, входящим в КПю, выполняется числовая оценка степени СО (ССО,) для каждого ЛПР,;

- КПю используются для формирования ККП, причем важность каждого КПю для региона устанавливается пропорционально ССО,.

Анализ данных многолетнего мониторинга позволил выявить факторы, связывающие концептуальное пространство экологической ситуации на крупных пресноводных водоемах и других природных объектах Арктической зоны с динамикой нижней атмосферы Земли в высоких широтах и деятельностью региональных промышленных комплексов.

Изложенное иллюстрируется рисунком 1, где для удобства восприятия границы ППК, отделены друг от друга, хотя в реальности, разумеется, ППК, могут пересекаться территориально и даже функционально. Условными значками в нижней части рисунка отображено размещение на территории Хибинского ППК ряда промышленных, спортивно-туристических и экологических объектов. Верхняя часть рисунка представляет соответствующий фрагмент дерева объектов концептуальной модели [11] рассматриваемых ППК,. Этот фрагмент включает показанные на карте объекты О,, качество работы каждого из них оценивается согласно критерию ФВ общем случае, за каждый объект может отвечать отдельный (локальный) ЛПР, формирующий управляющие сигналы и, на основании информации о состоянии х, подведомственного ему объекта. Координатор ответственен за согласование решений локальных ЛПР, для чего он имеет право формировать настроечные параметры их критериев качества а,о и Да,-, зная относительные отклонения да, текущих значений этих критериев от номинальных значений, заданных им ранее.

Рис. 1. Концептуальная модель и концептуальное пространство. Заключение

В ходе дальнейшей разработки представленного направления предполагается выполнить исследования и сбор информации по следующим направлениям:

- анализ сформированного ККП с целью снижения его размерности на основе агрегирования исходных измерений и/или переменных состояния и разработка механизмов выделения подпространств, включающих ограниченные наборы измерений, существенных с точки зрения исследуемой ситуации и/или целей управления, а также выявления наиболее эффективных альтернатив управленческих решений для каждого из предполагаемых сценариев развития АЗРФ;

- развитие и модификация используемых «предметных» моделей, обеспечивающих расчет или вывод исходных данных для формирования компонентов размерностей комплексного концептуального пространства;

- разработка методов координации допустимых управляющих воздействий на объект управления на основе выявленных связей между измерениями ККП с целью построения логико-семантической модели когнитивного отображения ситуаций, позволяющего реализовать все допустимые сценарии развития АЗРФ;

- разработка методов выработки стратегий координации управления в ККП для достижения целевых состояний различных типов при

возможных изменениях предпочтений ЛПР относительно подведомственных им компонентов АЗРФ;

- развитие комплекса моделей анализа ситуаций в ККП и механизмов управления процессами моделирования в соответствии с выбранной стратегией координации управления и методов оценки ситуационной осведомленности при различных стратегиях, учитывающих аспекты надежности и безопасности функционирования моделируемого ППК.

Литература

1. https://spbu.ru/news-events/calendar/sistema-raspredelennyh-situacionnyh-centrov-kak-osnova-cifrovoy-transformacii

2. Gärdenfors P. Geometry of Meaning: Semantics Based on Conceptual Spaces. MIT Press. 2014.

3. Zenker F., Gärdenfors P. Communication, Rationality, and Conceptual Changes in Scientific Theories. In: Applications of Conceptual Spaces. The Case for Geometric Knowledge Representation. Ed. by F. Zenker and P. Gärdenfors. Synthese Library. Springer, 2014. vol. 359. pp. 259-277.

4. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. М.: КДУ, 2006.

5. Gardenfors P., Lohndorf S. What is a domain? Dimensional structures versus meronomic relations // Cognitive Linguistics. 2013. vol. 24, no. 3. pp. 437-456.

6. Месаpович М., Мако Д., Такахаpа И. Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1973.

7. Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978.

8. Endsley M.R. Final Reflections: Situation Awareness Models and Measures // J. of Cognitive Engineering and Decision Making. 2015. vol. 9. no. 1. pp. 101-111.

9. Oleynik A., Fridman A., Masloboev A. Informational and analytical support of the network of intelligent situational centers in Russian Arctic // IT&MathAZ 2018 Information Technologies and Mathematical Modeling for Efficient Development of Arctic Zone // Proceedings of the International Research Workshop on Information Technologies and Mathematical Modeling for Efficient Development of Arctic Zone. Yekaterinburg, Russia, April 19-21, 2018, pp. 57-64.

10. Фридман А.Я., Кулик Б.А. Когнитивный подход к оценке ситуационной осведомленности в сетецентрических системах гражданского назначения // Гибридные и синергетические интеллектуальные системы: материалы V Всероссийской Поспеловской конференции с международным участием. -Калининград: Изд-во БФУ им. И. Канта, 2020 (в печати).

11. Фридман А.Я. Ситуационное моделирование иерархических динамических систем // Информационные и математические технологии в науке и управлении, № 1(9)/2018, с. 5-15.