Методология анализа и синтеза распределенных интеллектуальных информационных сред на основе моделей нейро-нечетких интеллектуальных агентов
| Номер гранта: | 15-01-04713 |
| Область научного знания: | математика, механика, информатика |
| Тип конкурса: | (а)(а) конкурс проектов фундаментальных научных исследований |
| Год выполнения: | 2015г. |
| Руководитель: | Швецов Анатолий Николаевич |
| Статус заявки: | поддержана |
Аннотация к заявке:
Проект направлен на исследование и разработку методов формализации и верификации распределенных интеллектуальных информационных сред, включающих в себя сообщества интеллектуальных агентов, обеспечивающих интеграцию данных и знаний в распределенных системах, совокупность программных приложений, реализующих нейро-нечеткую парадигму функционирования сложных дискретных систем, интеллектуальные системы поддержки принятия решений, сетевую телекоммуникационную инфраструктуру, обеспечивающую передачу и обработку информации, хранение и доступ к базам данных и корпоративным хранилищам. Распределенные интеллектуальные информационные среды рассматриваются как сложные многоуровневые и многослойные интеллектуальные системы, содержащие интеллектуальных агентов различных классов, обеспечивающих эффективную работу по обработке, передаче и хранению данных и знаний в целях поддержки принятия решений и адаптации в изменяющейся динамической гетерогенной среде.Аннотация к отчету:
В результате проведенных исследований определены системные принципы формализации распределенных интеллектуальных информационных систем и сред (РИИСС) и разработана методология анализа и синтеза РИИСС на основе моделей нейро-нечетких интеллектуальных агентов. РИИСС определяется как совокупность агентно-ориентированных систем (АОС), включающих множества интеллектуальных агентов (ИА), динамическую гетерогенную информационную среду (ДГИС) и систем взаимосвязей АОС и ДГИС. Разработаны и исследованы логические и поведенческие проекции РИИСС и выполнена интерпретация методологии построения РИИСС для систем организационного управления. Исследованы и реализованы концептуальные и формальные модели РИИСС на предметной области обработки данных в структурах государственного управления. Разработан математический аппарат модифицированных нечетких атрибутных сетей Петри (МНАСП), интегрирующих в единой структуре поведение нечетких, атрибутных, временных и предикатно-переходных сетей Петри, позволяющий моделировать распределенные системы с неопределенностью, верифицировать модели со сложной логикой поведения компонентов ДГИС, комбинировать различные типы обрабатываемых информационных объектов (ИО), обеспечивать более компактное представление моделей по сравнению с атрибутными и нечеткими сетями Петри (СП). Разработан метод приведения МНАСП к виду раскрашенных СП, позволяющий преобразовывать МНАСП в модели раскрашенных СП и использовать существующие программно-математические пакеты для исследования и верификации моделей компонентов ДГИС. В разработанном формализме МНАСП разработаны модели ряда компонентов ДГИС: модель генератора запросов, модель сервера приложений и системы управления базой данных (СУБД); модель канала передачи данных; модель анализа Web-приложений. Проведено имитационное моделирование и натурные эксперименты с моделями компонентов и действующими образцами телекоммуникационного оборудования в корпоративной сети промышленного предприятия. Предложена модель базового интеллектуального агента РИИСС, сочетающего в себе возможность точной и нечеткой обработки информации и организации поведения. Модель поведения базового ИА интегрирует возможности символьно-продукционной обработки знаний и методов построения нечетких продукционных систем. Разработан метод оценивания ситуаций, возникающих в РИИСС на различных уровнях системной иерархии, позволяющий формализовать неточность экспертных знаний, описывающих закономерности функционирования РИИСС. Данный метод позволяет обоснованно формировать правила системы нечетких продукций для построения моделей базовых агентов РИИСС. Предложена и исследована модель агента построения индекса для выполнения нечеткого поиска в системах с большими объемами данных (big data), позволяющая существенно ускорить выполнение нечетких запросов по сравнению со стандартными средствами СУБД. Разработан алгоритм быстрого построения индекса для нечеткого поиска в корпоративных хранилищах данных и проведены эксперименты с агентом нечеткого поиска на реальных массивах данных для СУБД Postgre SQL и СУБД Oracle, подтвердившие эффективность предложенной модели и алгоритма. Разработан прототип агента информационного поиска на основе интенсиональной логики на платформе NoteJS и экспериментально обосновано его применение в вопросно-ответных системах поддержки пользователей корпоративных систем. Разработаны и исследованы новые нейро-нечеткие модели технологических объектов в системе распределенного предприятия. Разработан прототип программного комплекса моделирования компонентов ДГИС в РИИСС на базе аппарата МНАСП. Опубликованы монографии: Суконщиков, А.А. Построение и анализ модели сети АСУП на базе аппарата модифицированных нечетких сетей Петри: монография / А.А. Суконщиков, Д.В. Кочкин: Вологод. гос. ун-т. - Вологда: ВоГУ, 2015. - 119 с. Швецов, А.Н. Агентно-ориентированные системы: методологии проектирования: монография / А.Н. Швецов: Вологод. гос. ун-т. - Вологда: ВоГУ, 2016. - 192 с.Аннотации к заявке и отчету приведены в авторской редакции. По состоянию на 13.09.2025
Поделиться:
