Feedback

КОНЦЕПЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ КОРИСТУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ КОМП'ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ

Documento informativo

# 12 (2012) КОНЦЕПЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ КОРИСТУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ КОМП'ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ УДК 004.3(075) ВЕСЕЛОВСЬКА Галина Вікторівна к.т.н., доцент, доцент кафедри інформаційних технологій Херсонського національного технічного університету. Наукові інтереси: розробка концепцій і моделей підвищення ефективності систем комп'ютерного навчання. e-mail: galina.veselovskaya@gmail.com ЧЕКЛІН Андрій Дмитрович студент спеціальності «Комп'ютерні системи та мережі» Херсонського національного технічного університету. Наукові інтереси: розробка концепцій і моделей підвищення ефективності комп'ютерних систем і мереж, інформаційних систем, систем комп'ютерного навчання. КИБАЛКО Ігор Іванович к.т.н., старший викладач кафедри інформаційних технологій Херсонського національного технічного університету. Наукові інтереси: розробка концепцій і моделей підвищення ефективності комп'ютерних систем і мереж, систем комп'ютерного навчання. e-mail: lion_pif@kstu.edu.ua ВСТУП Дослідження та моделювання різних аспектів питання здійснення ефективного інформаційного обслуговування, якісного задоволення інформаційних потреб і запитів користувачів різних категорій є актуальним напрямком наукових і практичних розробок, у рамках якого напрацьовано багато плідних і перспективних робіт. Разом із тим, певні предметні галузі, в плині свого подальшого розвитку, неминуче вносять додаткові, специфічні саме для них корективи в існуючі концепції, методи та моделі, підчас вимагаючи створення кардинально нових підходів. Яскравим представником зазначених предметних галузей є комп'ютерна графіка, питання підвищення ефективності інформаційного обслуговування користувачів інформаційних ресурсів якої і розглянуто в даній статті. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ Комп'ютерна графіка, будучи надзвичайно актуальною та маючи великий попит у користувачів, динамічно розвивається в багатьох перспективних напрямках, створюючи в підсумку численні передумови-каталізатори для подальших досліджень із удосконалення інформаційного обслуговування (зокрема, якіснішого задоволення інформаційних потреб і запитів) користувачів інформаційних ресурсів даної галузі. Зокрема, потребують додаткового опрацьовування багато аспектів питань адаптивності (в особливості − динамічної персоніфікованої адаптації), часової оптимізації, ергономічності та економічності взаємодії користувачів із інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки. Відзначимо, що моделюванню ефективної взаємодії з інформаційними ресурсами галузі 33 ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ інформатики та обчислювальної техніки (у тому числі, комп'ютерної графіки) було присвячено ряд наукових робіт авторів (публікації [4, 11, 13, 18, 24, 25, 30]), де було в основному розглянуто концепції, методи та моделі узагальненого характеру. У даній статті розглянуто більш конкретні питання, пов'язані з персоніфікованою адаптацією (зокрема, з орієнтованою на індивідуальні особливості часовою та ресурсною оптимізацією) взаємодії користувачів із інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки. Найбільш ретельно в даній статті розглянуто концептуальні підходи до посилення адаптивності взаємодії користувачів із інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки. розв'язуваних ними класів задач, кожен із яких характеризується певними особливостями. Зокрема, дуже суттєвий специфічний вплив здійснює належність зазначених задач до наступних типів: задачі загального призначення, безпосередньо не орієнтовані на деяке конкретне професійне спрямування та вузькоспеціалізований тип діяльності; професійно-орієнтовані задачі; інтегровані задачі, що знаходяться на перетині декількох інших класів задач. Таким чином, особливої актуальності набуває завдання покращення забезпечення інформаційних потреб і запитів користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки з урахуванням таких факторів, як: інформаційна перевантаженість і дефіцит наявного часу для обробки зазначених ресурсів; специфіка певних категорій користувачів і розв'язуваних ними задач. Відзначимо, що, в рамках окресленої вище проблеми, підвищена увага має бути приділена концепціям посилення адаптивності процесів взаємодії користувачів із інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки. В особливості, мова йде про адаптивність до фактичних персоніфікованих інформаційних потреб і запитів користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки, що виявляються в режимі реального часу, гнучко та оперативно відображаючи реальні наслідки знаходження користувачів в умовах динамічних змін як інформаційних ресурсів, так і безпосередньо самих користувачів. Для підвищення ефективності процесу та якісності результатів розв'язування окресленої вище задачі, важливою є розробка проблемно-орієнтованих автоматизованих робочих місць користувачів (РМК) інформаційних ресурсів (ІР) комп'ютерної графіки. Проаналізуємо далі ряд аспектів, які є визначальними саме для зазначеної категорії РМК, суттєво впливаючи на їх організацію, процес і результати їх функціонування. У першу чергу, для створення можливості ефективної персоніфікованої роботи з існуючими інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки в рамках указаних РМК, важлива як попередня, так і оперативна поточна класифікація, градація та РОЗВ'ЯЗОК ЗАДАЧІ Комп'ютерна графіка являє собою галузь знань, яка є незмінно цікавою для широкого кола користувачів інформаційних ресурсів як під кутом зору їх професійних інтересів, так і в плані надання численних і різноманітних засобів для плідного та комфортного проведення їх дозвілля, всебічного розвитку їх особистості. Відповідно, задача якісного інформаційного обслуговування користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки є надзвичайно важливою та практично значимою для переважної більшості сфер діяльності людини. Одночасно комп'ютерна графіка є такою галуззю знань, яка інтенсивно розвивається за багатьма актуальними напрямками та неперервно породжує нові інтегровані відгалуження, в підсумку чого інформаційні ресурси комп'ютерної графіки додатково охоплюють усе більший спектр тем і накопичують усе більші обсяги різноманітного контенту з дуже складною ієрархією структурних і семантичних взаємозв'язків. Більше того, як правило, поставленим перед користувачами цільовим завданням відповідають не тільки великі обсяги інформаційних ресурсів з комп'ютерної графіки, а й обумовлена об'єктивними факторами можливість виділення для роботи з указаними ресурсами дуже лімітованих обсягів часу. Ще однією важливою для врахування обставиною є велика кількість категорій користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки та 34 # 12 (2012) визначення характеристик ІР згідно з наведеними нижче групами критеріїв. Має бути оцінена наявність, вичерпність і можливість повноцінного сприйняття (розпізнавання) користувачами наступних відомостей: − прямі та побічні свідчення факту існування інформаційного ресурсу (такі, як явне вказування найменування та електронної адреси ІР, навідна інформація про наявність ІР даної тематики та т.і.); − свідчення стосовно офіційного статусу інформаційного ресурсу (такі, як призначення, відомча належність, показники аналітики, статутні відомості тощо); − свідчення щодо фактичного статусу інформаційного ресурсу; − декларація основного тематичного спрямування інформаційного ресурсу; − опис ієрархії підпорядкованих тематичних спрямувань інформаційного ресурсу; − розгорнута характеристика тематичної спрямованості та семантичних особливостей змісту інформаційного ресурсу; − опис методів доступу до інформаційного ресурсу; − опис методів взаємодії з інформаційним ресурсом; − загальні показники тематичної змістовності інформаційного ресурсу; − загальні показники інформаційної насиченості інформаційного ресурсу; − загальні показники актуальності інформаційного ресурсу; − характеристика потенційної та реальної доступності безпосередньо інформаційного ресурсу, його контенту та окремих складових частин зазначеного контенту; − загальні показники ергономічності взаємодії з інформаційним ресурсом (такі, як ергономічна безпечність, комфортність тощо); − характеристика економічності взаємодії з інформаційним ресурсом (показники ресурсовитратності та вартості доступу до інформаційного ресурсу та користування ним, відомості про можливі режими варіювання зазначених показників); − характеристика захищеності інформаційного ресурсу та його контенту від локальних і мережних погроз із точки зору його конфіденційності, доступності та цілісності; − показники обсягу інформаційного ресурсу в цілому та окремих складових його контенту; − показники якості контенту інформаційного ресурсу; − характеристика технологій будови та функціонування інформаційного ресурсу; − характеристика гіпертекстових зв'язків інформаційного ресурсу. Наведені вище критерії відображають ті категорії характеристик, за якими надалі здійснюється дослідження, моделювання та реалізуються ланки зворотного звязку. Таким чином, створюється можливість мобільного тестування та анкетування користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки, згідно з зазначеними вище критеріями, в режимі реального часу, з метою отримання оперативної вхідної інформації для аналізу, контролю відповідності та визначення ступеня адаптованості характеристик зазначених інформаційних ресурсів і процесів взаємодії з ними персоніфікованим вимогам користувачів. Відповідно, створюються покращені передумови для забезпечення більш високого ступеня кореляції моделей-профілей інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки, а також технологій взаємодії з ними, з поточними суб'єктивними інформаційними потребами та запитами користувачів. Як було зазначено вище, одним із провідних критеріїв ефективного використання інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки є досягнення потрібного рівня нормалізації часових витрат на підготовку до роботи з ними та безпосередньо на взаємодію з ІР. У даному плані, в першу чергу має бути здійснена нормалізація (мінімізація/ оптимізація/ настроювання на реальні потреби та можливості користувачів) наступних часових показників взаємодії з інформаційними ресурсами комп'ютерної графіки: − час формування початкової позитивної мотивації до взаємодії з інформаційним ресурсом; − час доступу до джерела інформаційного ресурсу; 35 ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ − час доступу до контенту інформаційного ресурсу в цілому; − час доступу до окремих складових частин контенту інформаційного ресурсу, таких як мультимедійні складові (текст, графіка, фото, відео, анімація та т.і.), гіпермедійні складові тощо; − час початкової орієнтації в основному призначенні та змісті інформаційного ресурсу; − час детального ознайомлення зі змістом інформаційного ресурсу; − час опрацьовування інформаційного ресурсу згідно з поставленою метою та завданнями; − час формування та збереження результатів роботи з інформаційним ресурсом; − час завершення роботи з інформаційним ресурсом. У підсумку подальших досліджень, було отримано комплекс критеріїв для визначення рівня якості (в даному конкретному випадку − рівня здатності ефективного функціонування за основним цільовим призначенням) робочого місця користувача інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки, що знаходиться в режимі готовності до взаємодії з зазначеними ресурсами, під кутом зору ергономічних та організаційнотехнічних характеристик РМК, які оцінюються з урахуванням міри адаптивності до персоніфікованих особливостей користувача та розв'язуваних користувачем задач взаємодії з ІР. Зазначений комплекс критеріїв, які було позначено за допомогою множини літерно-цифрових найменувань {КЕ1, ., КЕ45}, наведено нижче. КЕ1 − прийнятність і комфортність наданих організаційних умов роботи з ІР (доступу до ІР і взаємодії з ними). КЕ2 − зручність потенційно можливого часового регламенту роботи з ІР. КЕ3 − реальна припустимість і гнучкість варіювання ступеня ресурсо-витратності роботи з ІР. КЕ4 − нормалізованість часових витрат, потрібних для роботи з ІР. КЕ5 − комфортність довкілля користувача (приміщення, в якому розташоване РМК, зон безпосереднього оточення РМК і користувача та т.і.). КЕ6 − якість обслуговування РМК допоміжним персоналом. КЕ7 − прозорість, простота та ненав'язливість системи взаємодії користувачів із РМК та ІР. КЕ8 − упорядкованість організаційного забезпечення РМК. КЕ9 − систематизованість засобів взаємодії користувача з РМК та ІР. КЕ10 − структурованість інформаційного забезпечення РМК. КЕ11 − гнучкість технологій доступу до ІР і взаємодії з ними, наданих РМК. КЕ12 − сумісність, гнучкість і мобільність підстроювання, ефективність взаємодії інструментарію та технологій, наданих РМК, відносно іншого інструментарію та технологій. КЕ13 − сучасність РМК у цілому та його окремих складових частин (з точки зору елементної бази, архітектури, прогресивних технологій, функцій, дизайну, інтерфейсів, графічних і мульти/гіпермедійних можливостей тощо). КЕ14 − ергономічність технічних засобів РМК (у цілому, окремих складових частин, інтерфейсів, доданих носіїв інформації та витратних матеріалів). КЕ15 − архітектурна довершеність РМК і його підсистем. КЕ16 − достатність і гнучкість апаратної та програмної комплектності РМК. КЕ17 − функціональна достатність РМК у цілому та його окремих складових частин. КЕ18 − вичерпність і гнучкість наданих РМК основних і додаткових можливостей мережної роботи, розподіленої обробки інформації, віддаленого доступу до інформаційних джерел та обчислювальних ресурсів, взаємодії з традиційними та хмаринними інформаційними сервісами. КЕ19 − вичерпність наявних у рамках РМК інформаційних баз і посилань на зовнішні інформаційні бази з описом предметної галузі, інформаційних ресурсів з комп'ютерної графіки, специфіки РМК і його складових частин, способів взаємодії з РМК. КЕ20 − прозорість і зручність доступу до системних програмних засобів РМК. КЕ21 − простота взаємодії з системними програмними засобами РМК. 36 # 12 (2012) КЕ22 − зрозумілість, легкість, швидкість і гнучкість способу доступу до прикладних програмних засобів РМК. КЕ23 − комфортність взаємодії з прикладними програмними засобами РМК (у цілому, з окремими складовими частинами, з інтерфейсами). КЕ24 − простота засобів і методів навчання користувачів особливостям доступу до РМК та ІР, взаємодії з ними. КЕ25 − прозорість інструментарію та режимів надання користувачам допомоги в штатних ситуаціях взаємодії з РМК та ІР. КЕ26 − мобільність та автоматизованість сервісної підтримки для допомоги користувачам у нетипових і нештатних ситуаціях. КЕ27 − автоматизованість, комплексність і вичерпність системи локального та мережного захисту РМК і процесів взаємодії з ІР. КЕ28 − результативність технологій, наданих РМК для повного блокування спаму в процесі взаємодії користувачів із ІР. КЕ29 − гнучкість і мобільність засобів і методів попередньої та поточної вибіркової фільтрації спаму в процесі взаємодії користувачів із ІР. КЕ30 − вичерпність графічних можливостей РМК (апаратних, програмних, технологічних, організаційних та т.і.). КЕ31 − прозорість, легкість у вивченні та повнофункціональність засобів РМК, призначених для виконання графічних робіт і здійснення дизайну (в автономному режимі та в рамках загальної проектної діяльності). КЕ32 − вичерпність набору підтриманих у рамках РМК офіційних і фактичних стандартів, форматів графічних файлів, мультимедійних і гіпермедійних форматів, відеоформатів, 3D-форматів, поліграфічних форматів, програм-архіваторів тощо. КЕ33 − широта спектру наданих РМК апаратних засобів і функціональних можливостей уведеннявиведення графічної, ілюстрованої текстової та мультимедійної інформації. КЕ34 − вичерпність набору наданих у рамках РМК способів друку та формування об'ємних макетів 3Dмоделей. КЕ35 − спектр, потужність і взаємна апаратна та програмна сумісність підтриманих РМК технологій мультимедіа та гіпермедіа. КЕ36 − розвиненість реалізованого в рамках РМК робочого середовища, апаратного та програмного забезпечення, технологій і витратних матеріалів для здійснення цифрового фото та інтерактивного цифрового відео. КЕ37 − потужність апаратного та програмного 3Dінструментарію РМК, наданих ним 3D-технологій і 3Dфункцій. КЕ38 − розвиненість і легкість опановування можливостей РМК стосовно прикладного моделювання, програмування та візуального проектування, побудови та реалістичної візуалізації віртуального 3D-подання просторових об'єктів у виробничій і невиробничій сферах. КЕ39 − прозорість засобів, наданих РМК для створення Інтернет-аплетів. КЕ40 − легкість опановування інструментарію РМК, призначеного для роботи з мовами розмітки гіпертексту. КЕ41 − легкість знаходження та використання інструментарію швидкого створення та публікації Webдокументів і Web-проектів, анімаційних роликів і відеороликів. КЕ42 − прозорість і гнучкість наданих РМК технологій задіяння засобів створення та підготування до публікації презентацій, прес-релізів, оригінал-макетів типової рекламної продукції та дизайн-проектів продукції фірмового стилю. КЕ43 − наочність наданих у межах РМК технологій створення наукової та технічної документації, автоматизованого проектування науково-технічних задач. КЕ44 − легкість застосування засобів і методів РМК, призначених для виконання креслярських та інженерно-конструкторських робіт, проектної документації в режимі ручного, напівавтоматизованого та автоматизованого проектування. КЕ45 − розвиненість і потужність засобів РМК, орієнтованих на створення та застосування програмного забезпечення, що надає функціональні можливості інтелектуальних агентів. Таким чином, у цілому авторами статті було досліджено та розроблено ряд вибраних аспектів питання 37 ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ посилення адаптованості до персоніфікованих інформаційних потреб і запитів користувачів інформаційних ресурсів комп'ютерної графіки, моніторинг яких (із подальшим аналізом і відповідними корегувальними діями) здійснюється в режимі реального часу. Результати першого етапу досліджень і розробок авторів було впроваджено в навчальний процес кафедри інформаційних технологій факультету кібернетики Херсонського національного технічного університету та успішно апробовано. застосування узагальнюючих апроксимуючих моделей на основі оболонок. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧІ Метою досліджень є розробка методів, які вирішують проблему підвищення ефективності оперативного керування сучасними територіально розподіленими виробничими комплексами в критичних режимах функціонування. ОСНОВНА ЧАСТИНА Застосування автоматизованих систем у системах диспетчерського керування розподіленими об'єктами зіштовхуються із труднощами формалізації підтримки прийняття рішень диспетчерами при оперативному керуванні в реальному часі в умовах неповноти й неточності даних про керований процес [1]. Оперативне керування режимами роботи здійснюється протягом усього періоду функціонування системи й складається з наступних періодично повторюваних етапів: 1. Складання планів роботи устаткування великої системи на поточний період на основі графіків витрачання ресурсів. Здійснюється розподіл ресурсів з урахуванням пропускної здатності каналів і параметрів устаткування системи. 2. Реалізація планів забезпечення ресурсами і їхнім коректуванням. Ресурси доставляють на конкретні ділянки розподіленої системи згідно затвердженому графіку витрачання, з урахуванням режимів роботи устаткування. Необхідність відступу від намічених графіків і їхнього коректування може виникнути при відхиленні зовнішніх умов (впливів, що обурюють) від прогнозованих. 3. Моніторинг і оцінка стану розподіленого об'єкта. Формується інформаційна модель поточного стану територіально-розподіленого об'єкта за даними систе- 48 # 15 (2014) інформація про зовнішні (обурюючі) умови. Для спрощення аналізу розподіленого об'єкта можна використовувати безперервну модель розподілу ресурсу у вигляді поверхні з використанням апроксимуючих оболонок [5], що дає можливість прогнозувати стан і визначати режими роботи розподільних систем по всій території розташування об’єкту [6]. В підсистемі вирішення задач формуються режими роботи устаткування на попередній період з урахуванням прогнозу динаміки стану об’єкта. Підсистема моделювання формує модель динаміки стану об'єкта залежно від обсягів ресурсів, що надходять від розподільного устаткування або природно у вигляді випадкових збурювань. Для моделювання динаміки стану об'єкта необхідно наявність даних про параметри розподіленого об'єкта, про тип і характер споживачів ресурсу й умови їхнього функціонування, про наявність і схеми розміщення елементів розподільного встаткування, розташуванні їх на географічній площині (координати елементів), а також статистична Рисунок 1 – Структура СППР для оперативного керування розподіленим об'єктом 49 ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ Тривалість інтервалу достовірного прогнозу для формування графіка витрачання, протягом якого систему можна вважати квазілінійною, як і періодичність опитування датчиків, може визначатися за допомогою одномірного спектрального аналізу динаміки стану об'єкта в конкретних зовнішніх умовах і режимах функціонування [4]. Слід зазначити, що при практичній реалізації системи оперативного керування із прогнозом протягом усього періоду функціонування системи повторюються цикли тривалістю  , у процесі яких вимірювання і керування здійснюється в режимі реального часу, а фор мування векторів оцінки стану yˆ i 1 й оптимального  керування ui1 – у режимі прискореного часу. Часові інтервали роботи різних компонентів системи оперативного керування в i -му циклі відповідають наступним процесам: - при t  ti , ti 1  для всіх i  0.N здійснюється вимірювання і безпосередній керування об'єктом протягом усього періоду функціонування t  Tɧ , Tɤ  ; - інтервал 1 – проміжок часу, у плині якого фор мується прогноз стану об'єкта yˆ i 1 ; - інтервал  2 – проміжок часу, протягом якого  здійснюється пошук оптимального керування ui1 на наступний період часу t  ti1 , ti2  ; - момент часу t  ti   – граничний момент передачі отриманого графіка оптимального розподілу ресурсу на майбутній інтервал часу із блок запам'ятовування програм керування в модуль зберігання програм керування для своєчасної реалізації керування встаткуванням розподіленої системи на наступному циклі оперативного керування. Періодичний розрахунок оптимального керування ресурсозабезпеченням системою оперативного керування із прогнозом повинен здійснюватися для кожної одиниці розподільної техніки. У цьому випадку при  формуванні оцінки вектора стану yˆ i 1 на горизонт прогнозу результат опитування датчиків yik p  у зоні дії p -й одиниці розподільної техніки усереднюють. Для підвищення ефективності прийняття рішень про оптимальне керування системою в критичному режимі функціонування необхідно вдосконалити схему Система передачі даних, що поєднує СППР із устаткуванням розподіленого об’єкту й підсистемою моніторингу, може бути реалізована на базі бездротових телекомунікаційних технологій. Оптимізацію оперативного керування доцільно здійснювати за рахунок використання методів адаптивного керування з прогнозуючою моделлю. Використання моделі у вигляді безперервної оболонки надає можливість оцінювати можливий стан розподіленого об'єкта [7], а також формувати керування встаткуванням великої системи на майбутній період при фіксованому режимі роботи розподільного встаткування з урахуванням поточного стану й прогнозу умов, що обурюють [8]. Об'єкт керування спостерігається за допомогою вимірювальної підсистеми. Блок оцінювання формує  оцінку поточного стану об'єкта xˆi . Модель довгостро кового прогнозу формує вектор стану xˆ i 1 на горизонт прогнозу t  ti , ti 1  , тобто для моменту часу  t i 1  t i   . Для прогнозу вектора стану xˆ i 1 викорис товується умовно-постійна інформація (масив даних R ), що зберігається в базі даних, про істотні параметри розподіленого об'єкта, про тип споживачів і умови їхнього функціонування, про наявність одиниць розподільної техніки, їхньому розташуванні на географічній площині (координати встаткування), а також статистична інформація про зовнішні умови. Модуль адаптивного керування з експонентним згладжуванням і короткостроковим прогнозом [7] формує вектор керування  ui1 (графік розподілу) на горизонт керування для інтервалу часу t  t i  , t i 1  2 з урахуванням заданого коридору припустимих значень    y ɨɩɬ  y ɞ  y i  y ɨɩɬ  y ɞ . Знайдене оптимальне керування записується в блок запам'ятовування програм керування і передається в модуль зберігання програм керування до моменту часу t i 1  t i   для реалізації на інтервалі часу t  t i  , t i 1  2 . На наступному i  1 інтервалі керування формування графіка витрачання ресурсу повторюється з урахуван ням скоректованої оцінки прогнозу стану об'єкта yˆ i 1 зі збереженням довжини інтервалу прогнозу  . 50 # 15 (2014) взаємодій блоків СППР. У СППР необхідно додати наступні елементи [9]: 1). У підсистему моделювання – модель передаварійного режиму, що побудована на основі безперервної моделі розподіленої системи у вигляді апроксимуючих оболонок. Підсистема моделювання являє собою блок різноманітних моделей, для моделювання всіх можливих режимів функціонування електроенергетичної системи. Моделі ситуацій являють собою структурну інформацію про всі обставини, що відбуваються, альтернативні сценарії і варіанти можливих рішень. Для моделювання система накопичує інформацію в базу даних з трьох основних джерел: - визначені і формалізовані спеціальні плани пере підключень в схемі з’єднання елементів розподіленої системі, - моделі ситуацій, які відбувалися в реальному функціонуванні системи, - результати функціонування підсистем прогнозу розвитку ситуацій, відносно подій, які не відбувалися, але можуть здійснитися. 2). Підсистему прогнозу розвитку аварійної ситуації, що аналізує стан системи на основі поверхневої моделі й дозволяє оцінити час стабілізації. Підсистема прогнозу розвитку ситуацій на основі отриманих моделей прогнозує можливу поведінку системи з визначеними параметрами і визначає шляхи розвитку ситуації. Цей блок повинен мати можливість нарощування. Нарощення блоку може бути проведено шляхом поповнення бази даних новими прогнозами, які були отримані в процесі навчання. Інформація цього блоку використовується для генерації рішень про управління блоком прийняття рішень. 3). Блок прийняття рішень необхідно доповнити відповідним методом розрахунку вектора керування в критичному режимі функціонування. Підсистема прийняття рішень повинна пропонувати набір можливих сценаріїв необхідного управління, оптимізації і стабілізації, набір дій оператора, а також мати можливість нарощування, тобто можливість додавати в СППР нові варіанти дій. Підсистема розрахунку управління і оцінювання ефективності можливих рішень розраховує наслідки рішень і проводить оперативну оцінку, які наводить підсистема прийняття рішень за критеріями, що обирає оператор. Розраховує необхідний закон управління, оптимізації і стабілізації, а також перевіряє розраховані закони на можливість їх застосування. 4). Дублюючу систему передачі даних в інформаційну підсистему, тому що при переході критичної ситуації в режим векторне поле. Так як предикати є логічними змінними, то до них можуть бути застосовані всі нечіткі логічні операції, введені в [8] і коротко розглянуті вище. Це дозволяє з деяких заданих на M предикатів будувати нові, більш складні, предикати, що дає можливість розширити на область предикатів правила логічного висновку. Правило «модус поненс» можна проілюструвати наступним простим прикладом. Нехай між предикатами P  m  , Q  m  , R  m  , заданими на M , існує зв'язок (у додатках зв'язки такого роду називають «правилами») P  m  Q  m  R  m (6) Тут предикат R  m  можна інтерпретувати як ступінь істинності того, що «із P  m  треба Q  m  ». Перепишемо (6) у матричному виді D P  m  Q  m   R  m  або (7) представимо нечіткі кон’юнкцію, диз'юнкцію й імплікацію у вигляді m y: 1 Аналогічно визначаються двомісні, тримісні й т.п. предикати. Наприклад, двомісний предикат P  m, y  , m  M , y  N визначений на множині M N . Нечіткий предикат P  m  визначаємо як функцію, задану на множині M й приймаючого значення в просторі векторних нечітких змінних M , яке було визначено вище. Отже, областю значень предиката є P (m ) Î F або нечіткі логічні вектори,   0,1 що мають зміст «неправда» й «істина»  m0  1 m0  N  m     D  m   0 m  m1  1 ; 3 4 5 (3) Це дозволяє виразити результат операцій через компоненти вихідних векторів («співмножників»), а також використати при рішенні логічних задач матричну алгебру. Відзначимо також, що будь-яка формула, що зв'язує нечіткі змінні має реалізацію у вигляді розгалуженої електричної схеми, що містить певне число дільників струму, що природно узагальнює схеми з дискретними перемикачами в реалізаціях «чіткої» логіки. Основна перевага матричного представлення нечіткої логіки складається в можливості одержання логічних висновків до рішення лінійних алгебраїчних рівнянь. В [6] це продемонстровано на прикладах нечіткого правила «модус поненс» та «методу резолюцій».  83  ПРОБЛЕМИ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ  P1  m  0   Q0  m    R0  m       .  P0  m  1   Q1  m    R1  m   Метод резолюцій для логіки нечітких предикатів також може бути розширений у порівнянні з тим, як це зроблено для логіки нечітких висловлень в [9]. Як відомо, логіка предикатів відрізняється від логіки висловлень тим, що в першій є операції (квантори), що ставляться до предиката як до цілого. Так, квантор   m  P  m  еквівалентний висловленню: «всі m мають властивість P  m  ». В «чіткій» логіці це висловлення може бути тільки істинним або тільки хибним. У нечіткій логіці допускаються й проміжні значення істинності. Скористаємося відомим визначенням квантора   m  P  m  у вигляді кон’юнкції всіх P  m  , коли m пробігає всю множину M Це співвідношення можна використати двома способами. 1. Нехай нам відомі предикати P  m  , R  m  і не-   хай визначник матриці D P  m  не дорівнює нулю,    тобто det D P  m   P1  m   0 . У цьому випадку рішення рівняння (7) дозволяє знайти предикат Q  m  у вигляді   Q  m   D 1 P  m  R  m  (8) 2. Будемо вважати, що нечіткі предикати P  m  й Q  y  , що задані на множинах M і N відповідно  m M , y  N  й що замість (7) має місце більш загальне правило P  m   Q  y   R  m, y  (9) Як й у першому випадку, ми повинні обчислити з рівності (9) Q  y  , однак предикат R  m, y  заданий не прямо, а задані деякі додаткові правила виду c c c R   m, y   P   m   Q   y  (10) справедливі для множини варіантів, нумерованих індексом n , і для кожного з варіантів відомі предикати c c P    m  та Q   y  . При рішенні конкретних задач прогнозувати значення предикатів P  c   m  і Q c  y  буває легше, ніж прогнозувати загальний результат імплікації (6) R  m, y  . По формулі (10) ми можемо знайти приватні результати, що мають місце при виконанні окремих варіантів R c   m, y  . Припускаючи, далі, що в загальному результаті присутні всі варіанти, для обчислення R  m, y  та P  m  використаємо формули R  m, y    c R c  m, y  ; P  m   c P c   m  P  m    mM P  m   P   1   .  P   n  При переході до векторного представлення використаємо кон’юнктиву матрицю (2)  m  P  m  C  P  1 ) C  P   2   .C  P   n1 )P   n  Легко переконатися, що 1-компонента (істиностна компонента) висловлення   m  P  m  дорівнює добутку   m  P  m  1  P1   1  P   2  . P1   n  Отримане вираження, узагальнює відповідну формулу «чіткої» логіки й зводить її до простого (нелогічному) алгебраїчному вираженню. Аналогічним образом обчислюємо 1-компоненту висловлення  m  P  m  , що включає нечіткий квантор існування    m  P  m  1  1  P0   1  P0   2  . P0   n  У граничному випадку чіткої логіки це вираження звертається в одиницю, якщо хоча б один з компонентів P0   k  звертається в нуль. У нечіткій логіці величина   m  P  m  1 може мати значення менші одиниці. Крім кванторів ,  у нечіткій логіці важливу роль грає операція усунення нечіткості – «дефазифікація». Ця операція застосовується в тих випадках, коли множина M , на якій задано предикат, є числовим. Найбільш уживані наступні формули  m (11) Оскільки в нечіткій логіці закони дистрибутивності не виконуються, ми не можемо одержати зі співвідношень (10) і (11) зв'язок між предикатами P  m  , Q  y  , R  m, y  . Тому використаємо вираження (9), що служить додатковим правилом висновку. Обертаючи формулу (9), одержуємо   Q  y   D 1 P  m  R  m, y  (12) 84 # 16 (2014) n     P   k 1 n k 1 k  P   k 1 1 k деякі емпіричні закони. У такий же спосіб уводяться й операції над нечіткими множинами. n ,     P   k 1 n 0 k k  P   k 1 0 (13) k ВИСНОВКИ Таким чином, розглянута вище схема застосування нечітких предикатів у векторно-матричному представленні дозволяє ввести логічні операції без довільних допущень. Логічні операції над нечіткими змінними описуються тими ж самими тензорами, що й в «чіткій» логіці. У результаті виходить гнучка й обґрунтована система розрахунків, що містить емпіричні експертні оцінки тільки «на вході» алгоритмів. Розглянутий математичний апарат може бути використаний для розробки моделі представлення знань в інтелектуальних системах. Подальші дослідженнях повинні бути направлені на розгляд ефективності моделей інформаційного ресурсу. Нечітка логіка знаходить численні додатки для опису поводження інтелектуальних систем. Ілюстративний приклад нечіткого висновку наведено в задачі про призначення оплати за якість роботи [6]. У стандартному викладі нечіткої логіки використається поняття лінгвістичної змінної L . Як і предикат, лінгвістична змінна L визначається на деякій множині M , але має областю значень «ступінь приналежності»  L  m  , m  M крапок множини M даної лінгвістичної змінної. Залежно від контексту ступінь приналежності трактується або як істинностне значення нечіткої логічної змінної, або як нечіткі значення характеристичної функції. Нечіткі логічні змінні трактуються як «одномірні» логічні правила й виводяться як ЛІТЕРАТУРА: 1. Stjuart Rassel. Iskusstvennyj intellekt: sovremennyj podhod, 2-e izdanie /Stjuart Rassel, Piter Norvig /M.: Vil'jams, 2007. – 1408 s. 2. Volosiuk Yu.V. Suchasni metody praktychnoho vyluchennia znan' v intelektual'nykh systemakh navchannia /Yu.V. Volosiuk //Materialy IV Mizhnarodnoi naukovo-praktychnoi konferentsii «Informatsijni tekhnolohii v ekonomitsi, menedzhmenti i biznesi. Problemy nauky, praktyky i osvity». – 2009. − T.1. – S.58-61. 3. Iskusstvennyj intellekt /V 3-h kn. Kn. 2. Modeli i metody: Spravochnik : [pod red. D.A. Pospelova]. – M.: Radio i svjaz', 1990. – 304 s. 4. Asai K. Prikladnye nechetkie sistemy /Asai K., Vatada D., Ivai S. − M.: Mir, 2008. – 368 s. 5. Oksiiuk O.H. Metodyka otsinky strukturnoi skladnosti N-arnoi neodnoridnoi semantychnoi merezhi /O.H. Oksiiuk, Yu.V. Volosiuk //Suchasni informatsijni tekhnolohii u sferi bezpeky ta oborony. – 2010. – №2 (9). – S.49-50. 6. Marcenjuk M.A. Matrichnoe predstavlenie nechetkoj logiki /M.A. Marcenjuk //Nechetkie sistemy i mjagkie vychislenija. − 2007. – T.2. – №3. − S.7-36. 7. Oksiiuk O.H. Kompleksna model' predstavlennia znan' na osnovi predykativ i nechitkykh semantychnykh merezh /O.H. Oksiiuk, I.Yu. Kravchenko, O.F. Diadechko //Materialy shostoi naukovoi konferentsii Kharkivs'koho universytetu Povitrianykh Syl im. I. Kozheduba «Novitni tekhnolohii – dlia zakhystu povitrianoho prostoru». (14-15 kvitnia 2010 r.) – 2010. – S.127. 8. Mizraji E. Vector logics: The matrix-vector representation of logical calculus /Mizraji E. //Fuzzy Sets and Systems. − 1992. −V.50. − P.179-185. 9. Averkyn A.N. Nechetkye mnozhestva v modeliakh upravlenyia y yskusstvennoho yntellekta /A.N. Averkyn, Y.Z. Batyrshyn, A.F. Blyshun y dr. – M.: Nauka, 1986. – 312 s. Рецензент: д.т.н., доц. Дубовенко К.В., Миколаївський національний аграрний університет. 85
КОНЦЕПЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ КОРИСТУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ КОМП'ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ

КОНЦЕПЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ІНФОРМАЦІЙНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ КОРИСТУВАЧІВ ІНФОРМАЦІЙНИХ РЕСУРСІВ КОМП'ЮТЕРНОЇ ГРАФІКИ

Livre