Универсальные алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования

УНИВЕРСАЛЬНЫЕ АЛГОРИТМЫ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ И СИСТЕМЫ ИМИТАЦИОННОГО

МОДЕЛИРОВАНИЯ

Статья посвящена рассмотрению способов взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования. Разобраны основные понятия экспертной системы и системы имитационного моделирования. Рассматриваются общие алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования, которые предложены автором статьи. Такие алгоритмы, как: последовательный алгоритм взаимодействия, последовательно-параллельный алгоритм взаимодействия и параллельный алгоритм взаимодействия. Также рассмотрен алгоритм проверки совместимости экспертной системы и системы имитационного моделирования. Разобраны способы передачи информации между экспертной системой и системой имитационного моделирования, такие как: параметрическая передача, событийная передача, статическая передача и повествование - как вид передачи информации. Ценность данной статьи заключается в представлении универсальных алгоритмов взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования. Универсальность заключается в том, что рассматриваемые алгоритмы взаимодействия не привязаны к какой-то конкретной предметной области. То есть инженер-эксперт может их использовать для решения большинства задач, соответствующих условиям взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования.

В качестве примера объединения экспертной системы и системы имитационного моделирования рассмотрена проблематика анализа дорожно-транспортных происшествий. Для этой цели была решена задача - установление факта нарушения транспортным средством правил дорожного движения по скоростному режиму на заданном участке дороги. В экспертной системе "Анализ ДТП" был произведен расчет данных дорожно-транспортного происшествия. Данные были занесены в систему имитационного моделирования Virtual CRASH 3.0 для представления дополнительной визуальной информации для принятия решений человеком-экспертом. Также рассмотрены работы автора, которые подтверждают универсальность алгоритмов взаимодействия в других предметных областях, таких как: робототехника, в следственной деятельности, в анализе поведения толпы и в оптимизации городского пассажирского транспорта. Таким образом, в статье доказывается, что рассматриваемые алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования применимы в решении достаточно большего спектра задач.

Чувиков Дмитрий Алексеевич,

Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет, Москва, Россия, d.chuvikov@mivar.ru

Ключевые слова: экспертная система, система имитационного моделирования, экспертное моделирование, имитационное моделирование, ДТП, WilMi, Virtual CRASH 3.0, алгоритмы, моделирование, 3D моделирование.

Информация об авторе:

Чувиков Дмитрий Алексеевич, аспирант кафедры "Автоматизированные системы управления",

ФГБОУ ВПО "Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ), Москва, Россия.

Для цитирования:

Чувиков Д.А. Универсальные алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Том 11. №4. С. 34-40.

For citation:

Chuvikov D.A.

Введение

Па сегодняшний день все чаще и различных отраслях и сферах деятельности человека возникает необходимость в формализации знаний для обработки информации и принятия обоснованных решений. По этой причине все больше появляется необходимость в разработке экспертных систем (ЭС). Но существуют классы задач, когда одной ЭС для полного решения задачи не достаточно и требуется проводить для получения результатов дополнительные имитационные эксперименты. Наиболее понятным и оптимальным способом представлением данных для человека является - визуализация. Поэтому необходимо применять технологию имитационного моделирования (ИМ) для того, что бы расширить и дополнить представляемую информацию для принятия решений человеком. Для этого необходимо разработать соответствующие алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования.

1. Экспертные системы и системы имитационного

моделирования

] ¡сред тем как приступить к рассмотрению алгоритмов, необходимо дать четкое определение понятие экспертным системам и системам имитационного моделирования. Данные системы способны имитировать процессы рассуждения человека.

Га ври лова Т. А. и Хорошевский В.Ф дают следующее определение экспертным системам: «Это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей» [1 ]. Другими словами э то процесс создания модели знаний, которая способна частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации [2]. Основная цель, с которой используются ЭС - это получение знаний, которые человеку не очевидны. Стоит отметить, что применяться подобные системы могут практически в любой сфере, но основным фактором необходимости применения ЭС является наличие большого сложного производства, где существует сложная система задач или потребность в прогнозе обстановки и анализе определенных входных данных.

Рассмотрим понятие имитационного моделирования [3-6]. Роберт Шеннон дает следующее определение ИМ: «Имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели е целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы» |7]. Роберт Шеннон понимает под процессом имитационного моделирования, как процесс, включающий и конструирование модели, и аналитическое применение модели .тля изучения некоторой проблемы. В ИМ важно учитывать, что бы модель была сконструирована таким образом, что бы она могла имитировать поведение реальной системы в течение долгого времени.

Необходимо также дать точное определение системам имитационного моделирования (СИМ), Под СИМ стоит понимать комплекс программных средств для создания имитационной модели и ее симуляции или имитации. Основная идея ИМ - это возможность экспериментировать с системами в тех случаях, когда делать это на реальном объекте практически невозможно или нецелесообразно.

2. Алгоритмы взаимодействия ЭС и СИМ

Рассматриваются общие алгоритмы взаимодействия ЭС и СИМ, такие как: последовательный алгоритм взаимодействия, последовательно-параллельный алгоритм взаимодействия и параллельный алгоритм взаимодействия. Представленные алгоритмы являются универсальными и не привязаны к какой-то конкретной ЭС или СИМ.

Существует класс задач, когда одна из систем, либо ЭС, либо СИМ является доминирующей во временном использовании, другими словами время использования одной системы значительно больше времени эксплуатации второй системы. Таким образом, в рассматриваемых алгоритмах необходимо учитывать выбор доминирующей системы. Стоит отметить, что выбор такой системы осуществляет сам эксперт в зависимости от поставленной задачи.

На рисунке 1 представлен последовательный алгоритм взаимодействия ЭС и СИМ с учетом выбора доминирующей системы.

С

\ Вы*од«СИМ )

[ Выйдя из ЭС ^

Рис. 1. Последовательный алгоритм взаимодействия ЭС и СИМ

35

Т-Сотт Уо1.1 1. #4-201 7

Т-Сотт Том 1 1. #4-20 1 7

Т-Сотт Уо!. 1 1. #4-201 7

Т-Сотт Том 1 1. #4-20 1 7

рассматривается перспектива их использования в робототехнике. В работах [16-17, 23-24] описывается перспектива применения методики в следственной деятельности, а также в статье [24] рассматривается перспектива использования в анализе поведения толпы, а в работах [25-26] описывается перспектива использования в оптимизации городского пассажирского транспорта,

Литерату ра

1. Гаврилова A.B.. Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных Систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

2. Чувиков Д.А., Петерсон А.О. Сравнительный анализ инструментальных сред для разработки экспертных систем в различных предметных областях // Промышленные АСУ н контроллеры. 2016. № 8. С. 20-27.

3. Чувиков Д.А. Применение миварпого логического ядра в решении задач, связанных с имитационным трехмерным моделированием // Теоретические и прикладные проблемы развития и совершенствования автоматизированных систем управления военного назначения. Тезисы докладов II Всероссийской научно-технической конференции. 2015. С. 213.

4. Варламов О.О.. Чувиков Д.А. Использование миварного подхода в решении задач, связанных с имитационным моделированием // Седьмая всероссийская научно-практическая конференция «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД-2015): Труды конф., 21-23 окт. 2015 г., Москва: в 2 т. / Ин-т проблем упр. им. В.А, Трапезникова Рос. Акад. наук ; под общ. ред. С.Н. Васильева, P.M. Юсупова.-М.:ИПУ РАН, 2015. Т. 1. С. 280-284.

5. Чувиков Д.А.. Петерсон А.О. Применение миварпых технологий в интеллектуальном имитационном моделировании // Автоматизация и управление в технических системах. 2015. № 4.1. URL: auts.esrae.ru/16-346 (дата обращения: 08.02.2017).

ó. Чувиков Д.А. Применение миварного логического ядра в решении задач, связанных с имитационным моделированием // Автоматизация и управление в технических системах. 2016. № 1. URL: aiits.esrae.ru/18-362 (дата обращения: 08.02.2017).

7, Shannon R.E. Systems Simulation: The Art and Science. Pre mice-Hal I, 1975.387 c.'

8, Чувиков Д.А.. Юрчик П.Ф.. Москалёв А.Г.. Голубкова В.Б. Оценка применимости трехмерных игровых ядер для создания систем дистанционного обучения И Промышленные АСУ и ко и тролле-ры.-2015. - № 10.-С. 14-23.

9. Чувиков Д.А. Роль использования синтеза систем имитационного и экспертного моделирования // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям. «IS&1T16». Т. 2. 2015. С. 125-128.

10. Чувиков Д.А., Феоктистов В.П. Применение 3D технологий в Web при решении интеллектуальных задач II Автоматизация и управление в технических системах. 2015. № 1 (13). С. 130-138. DOI: 10.12731 /2306-1561-2015-1-15;

П. Чувиков Д.А.. Феоктистов В.П.. Остроух A.B. Исследование 3D форматов хранения данных в интеллектуальных системах виртуальной реальности II Международный журнал экспериментального образования. 2015, № 3-3. С. 416-420.

12. Чувиков Д.А.. Казакова H.A.. Варламов О.О.. Хадиев A.M. Анализ технологий трехмерного моделирования и создания 3D объектов для различных интеллектуальных систем // Автоматизация и управление в технических системах. 2014. № 2 (10). С. 84-97.

DOI: 10,12731 /2306-1561 -2014-2-9.

13. Чувиков Д.А.. Феоктистов В.П. Сравнительный анализ 3D форматов хранения данных в интеллектуальных системах и системах виртуальной реальности II Автоматизация и управление в технических системах. 2014. № 4 (12). С. 3-14. DOI: 10.12731/23061561-2014-4-1,

14. Chtivikov D.A.. Kazakova N.A.. Varlamov О. О.. Golovizin А. V. 3D modeling and 3D objects creation technology analysis for various intelligent systems // International Journal of Advanced Studies. 2014. T, 4. №4. C. 16-22. DOI: 10.12731/2227-930X-20I4-4-3.

15. Чувиков Д.А. Применение миварного логического ядра в решении задач, связанных е ситуационным трехмерным моделированием // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2016. Т. 8. №6. С. 53-58.

16. Чувиков Д.А. Применение процедурной анимации в решении интеллектуальных задач и проблем, связанных с ситуационным трехмерным моделированием // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 184-190.

17. Чувиков Д.А. Роль процедурной анимации в решении интеллектуал ьных задач, связанных с ситуационным трехмерным моделированием // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям. «1S&1T115». Т. 2. 2015. С. 170-173.

18. Чувиков Д.А. Разработка игрового виртуального симулято-ра. М.: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017, 164 с. ISBN: 978-5-9909278-5-8. DOI: 10.18334/9785990927858.

19. Ждахович Е.А., Чернышев П.К.. Юфииычев К.А.. Елисеев Д.В.. Чувиков Д А, Вычисление произвольных алгоритмов функционирования сервисных роботов на основе миварного подхода II Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 226-242.

20. Варламов О.О., Лазарев В.М.. Чувиков Д.А.. Джха П. О перспективах создания автономных интеллектуальных роботов на основе мпварных технологий // Радиопромышленность. 2016. №4. С. 91-100.

21. Чувиков Д.А.. Сараев Д.В. Моделирование поведения автономного робота-гида в среде V-RF.Pc использованием миварного конструктора алгоритмов // XXVIII Международная инновационно-ориентированная конференция молодых ученых и студентов (МИКМУС - 2016) сборник трудов конференции. 2017. С. 302-305.

22. Варламов О.О,. Чувиков Д.А. Создание автономных интеллектуальных медицинских роботов на основе миварных технологий // XXVIII Международная инновационно-ориентированная конференция молодых ученых н студентов (МИКМУС - 2016) сборник трудов конференции. 2017, С, 223-226.

23. Чувиков Д.А. Применение физического движка в решении задач, связанных с ситуационным трехмерным моделированием в реальном времени II Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 191-199.

24. Чувиков Д.А. Применение графического движка в решении интеллектуальных задач, связанных с ситуационным трехмерным моделированием // Радиопромышленность. 2015. № 3. С. 200-209.

25. Чувиков Д.А.. Теплое Е.В.. Сараев Д.В.. Варламов О.О.. Джха П. Методика автоматизации системы диспетчерского контроля на основе экспертной системы городского пассажирского транспорт // Радиопромышленность. 2016. № 4. С. 80-90.

26. Чувиков ДА.. Джха П. Автоматизация системы диспетчерского контроля на основе экспертной системы городского пассажирского транспорта // Автоматизация и управление в технических системах. 2017. № 2. URL: auts.esrae.ru/23-399 (дата обращения: 12.02.2017).

Y

TRANSPORT

THE UNIVERSAL ALGORITHM OF INTERACTION BETWEEN EXPERT SYSTEM

AND SIMULATION SYSTEM

Dmitry A. Chuvikov, State Technical University, Moscow, Russia, d.chuvikov@mivar.ru

Abstract

The article is devoted to consideration method of interaction between expert system and simulation system. The paper presents the basic concepts of expert system and simulation system. We consider the general algorithms of interaction between expert system and simulation system which are offered by the author. Such as: the serial algorithm of interaction, the serial-parallel algorithm of interaction and the parallel algorithm of interaction. The algorithm of check the compatibility between expert system and simulation system have been considered. We consider the ways of transfer information between the expert system and simulation system, such as: the parametric transfer, the event transfer, the static transfer and the narration - as a type of information transfer.

The value of article consists in representation of universal algorithms of interaction between expert system and simulation system. It is considered that the interaction algorithms are not tied to any specific subject area. The engineer-expert can use these algorithms for the solution of the majority tasks, that corresponding to conditions of interaction between expert system and simulation system. As an example in article the problem analysis of road accidents is considered. The problem has been solved: the finding of a violation of vehicle traffic regulations on high-speed mode on a given stretch of road. In the expert system "Analysis MVA" data of the road accident have been obtained. These data were entered in simulation system Virtual CRASH 3.0 to provide additional visual information for decision-making by expert-human. Scientific works of the author which confirm universality of algorithms of interaction in other subject areas are also considered. In such subject areas as: robotics, forensics, analysis of crowd behavior and optimization the urban passenger transport. Thus, in paper we show that the algorithms of interaction between expert system and simulation system are applicable in the solution of a bigger range of tasks.

Keywords: expert system, simulation system, expert modeling, simulation, MVA, WUMi, Virtual CRASH 3.0, algorithms, modeling, three-dimensional modeling. References

1. Gavrilova A.V., Horoshevskij V.F. (2000). Bazy znanij intellektual'nyh sistem. [Knowledge database of intelligent systems]. SPb.: Piter, 384 p.

2. Chuvikov D.A., Peterson A.O.

3. Chuvikov D.A.

4. Chuvikov D.A., Varlamov O.O.

5. Chuvikov D.A., Peterson A.O.

6. No 1. URL: auts.esrae.ru/18-362

7. Shannon R.E. Systems Simulation: The Art and Science. Prentice-Hall, 1975. 387 p.

8. Chuvikov D.A., Yurchik P.F., Moskalev A.G., Golubkova V.B.

9. Chuvikov D.A.

10. Chuvikov D.A., Feoktistov V.P.

11. Chuvikov D.A., Feoktistov V.P., Ostrouh A.V.

12. Chuvikov D.A., Kazakova N.A., Varlamov O.O., Khadiev A.M.

13. Chuvikov D.A., Feoktistov V.P. (2014). Comparative analysis of 3D data storage format in intelligent systems and virtual reality. Automation and control in technical

systems, vol. 12, no 4, pp. 3-14. DOI: 10.12731/2306-1561-2014-4-1.

14. Chuvikov D.A., Kazakova N.A., Varlamov O.O., Goloviznin A.V. (2014). 3D modeling and 3D objects creation technology analysis for various intelligent systems. international Journal of Advanced Studies, vol. 4, no 4, pp. 16-22. DOI: 10.12731/2227-930X-20I4-4-3.

15. Chuvikov D.A. (2016). Application of mivar logical kernel to solving tasks related to situational three-dimensional modelling. H&ES Research, vol. 8, no. 6, pp. 53-58.

16. Chuvikov D.A.

17. Chuvikov D.A.

18. Chuvikov D.A. (2017). Development of the virtual game simulator. Moscow: BIBLIO-GLOBUS, 164 p. ISBN: 978-5-9909278-5-8. DOI: 10.18334/9785990927858.

19. Zhdanovich E.A., Chernyshev P.K., Jufimychev K.A., Eliseev D.V., Chuvikov D.A.

20. Varlamov O.O., Lazarev V.M., Chuvikov D.A., Jha P.

21. Chuvikov D.A., Saraev D.V. (2017). Modeling the behavior of an autonomous robot-guide in the environment V-REP with mivar algorithm designer. XXViii

Mezhdunarodnaya innovacionno-orientirovannaya konferenciya molodyh uchenyh i studentov

22. Varlamov O.O., Chuvikov D.A.

23. Chuvikov D.A. (2015). Physics engine application in solving tasks related to situational three-dimensional realtime simulation. Radioindustry, no 3, pp. 191-199.

24. Chuvikov D.A. (2015). Graphics engine application in solving intelligent tasks related to situational three-dimensional modeling. Radioindustry, no 3, pp. 200-209.

25. Chuvikov D.A., Teplov E.V., Saraev D.V., Varlamov O.O., Jha P. (2016). Methodology for automating dispatch control system on the basis of the expert system for city passenger transport. Radioindustry, no. 4, pp. 80-90.

26. Chuvikov D.A., Jha P. (2017). Automating dispatch control system on the basis of the expert system for city passenger transport. Automation and control in technical systems, no. 2. URL: auts.esrae.ru/23-399 (date of access: 12.02.2017).

T-Comm Tom 1 1. #4-20 1 7