RU2596992C2

RU2596992C2 - Method for designing a multi-mode intelligent control system of distributed environment of soft computations

Info

Publication number: RU2596992C2
Application number: RU2014150572/08A
Authority: RU
Inventors: Александр Валерьевич Бухановский; Владимир Николаевич Васильев; Юрий Иванович Нечаев
Priority date: 2014-12-12
Filing date: 2014-12-12
Publication date: 2016-09-10
Also published as: RU2014150572A

Abstract

FIELD: machine building.

SUBSTANCE: invention relates to a method of designing multi-mode intelligent system (MIS) to control distributed environment of soft computing. Method involves construction of MIS in accordance with selected motion modes for different control structures operating based on a measuring system; determining for selected motion modes a plurality of permissible values of phase variable vector of the measurement system based on the criterion of quality control; generating control effects while designing dynamic environment of soft calculations and hardware of distributed inhomogeneous complex structures; analyzing the alternatives and selecting a preferred solution using the evolutionary algorithm, principle of competition and data of dynamic measurements of parameters of the ship and environment; creating composite applications of scenarios of data stream in distributed environment of computing services and levels of information and software provision; implementing the design MIS operations based on competing strategies of decision making in multi-mode dynamic environment.

EFFECT: technical result consists in improvement of efficiency of MIS design.

1 cl, 4 dwg

Description

Изобретение относится к области проектирования автоматизированных систем обработки информации с использованием высокопроизводительных вычислительных комплексов и интеллектуальных технологий и может применяться при создании многорежимных интеллектуальных систем (МИС) управления распределенной средой мягких вычислений для широкого класса предметно-ориентированных композитных приложений в сложной программно-аппаратной среде.The invention relates to the field of designing automated information processing systems using high-performance computing systems and intelligent technologies and can be used to create multi-mode intelligent systems (MIS) for managing a distributed soft computing environment for a wide class of subject-oriented composite applications in a complex hardware and software environment.

Наиболее близким техническим решением, поддерживающим разработку способа проектирования МИС на основе концепции мягких вычислений, является интеллектуальная Грид-система (патент RU №2411574 от 10.02.2011), обеспечивающая системную интеграцию вычислительных и информационных компонент, формализованная логика управления которыми связана с решением ресурсоемких задач при изучении сложных явлений и закономерностей динамических систем, а также при функционировании виртуальных организаций и полигонов при выполнении сложных расчетов и моделирования с использованием блока интеллектуальной поддержки функционирования Грид-системы, взаимосвязанного посредством блока программного управления с блоками человеко-компьютерного взаимодействия и блоком прикладных Грид-сервисов, причем блок интеллектуальной поддержки содержит экспертную систему, обеспечивающую функционирование Грид-системы в заданной вычислительной среде и принятие решений по управлению вычислительными процессами, блок адаптации, реализующий процедуры адаптивного обучения за счет возможности управления вычислительным процессом с динамически меняющейся информацией, выбор предпочтительной вычислительной технологии обработки данных, настройку логических моделей на восприятие новой информации и извлечение «скрытых» знаний, генератор композитного приложения, реализующий функции выработки альтернативных решений, блок человеко-компьютерного взаимодействия, содержащий интеллектуальный интерфейс, поддерживающий взаимодействие пользователей с вычислительной средой в условиях неоднородности вычислительных ресурсов, неопределенности характеристик задачи и неполноты исходной информации.The closest technical solution supporting the development of a method for designing MIS based on the concept of soft computing is an intelligent Grid system (patent RU No. 2411574 dated 02/10/2011), which provides system integration of computing and information components, the formalized control logic of which is associated with solving resource-intensive problems when the study of complex phenomena and patterns of dynamic systems, as well as the functioning of virtual organizations and polygons when performing complex calculations and models using the block of intellectual support for the functioning of the Grid system, interconnected by means of a program control block with human-computer interaction blocks and the block of applied Grid services, and the intellectual support block contains an expert system that ensures the functioning of the Grid system in a given computing environment and makes decisions on computing process management, an adaptation unit that implements adaptive learning procedures due to the ability to control computational an active process with dynamically changing information, choosing the preferred computational data processing technology, setting logical models to perceive new information and extracting “hidden” knowledge, a composite application generator that implements the functions of developing alternative solutions, a human-computer interaction unit containing an intelligent interface that supports interaction users with a computing environment in the face of heterogeneity of computing resources, character uncertainty The task and incompleteness of the initial information.

Основным недостатком технологии обработки информации в Грид-системе применительно к МИС является неучет фактора неопределенности, определяющего процесс проектирования МИС на основе концепции мягких вычислений [1]-[3] с использованием интеллектуальных технологий и высокопроизводительных средств обработки информации.The main disadvantage of information processing technology in the Grid system as applied to MIS is the neglect of the uncertainty factor that determines the MIS design process based on the concept of soft computing [1] - [3] using intelligent technologies and high-performance information processing tools.

Для обеспечения работоспособности программного инструментария проектирования МИС на основе концепции мягких вычислений необходимо разработать и использовать приложения, обеспечивающие на основе конкурирующих интеллектуальных технологий реализацию основных принципов обработки информации в мультипроцессорной вычислительной среде.To ensure the operability of software tools for designing MIS based on the concept of soft computing, it is necessary to develop and use applications that, based on competing intelligent technologies, implement the basic principles of information processing in a multiprocessor computing environment.

Техническим результатом изобретения является повышение эффективности проектирования МИС, функционирующей в сложной динамической среде на основе концепции мягких вычислений. Указанный технический результат достигается с помощью построения интеллектуальной проблемно-ориентированной среды МИС и функциональных блоков, реализующих управления процессом проектирования на основе концепции мягких вычислений. Вырабатываемые технические решения в рамках этой концепции при проектировании МИС поддерживаются с помощью интегрированной модели организации вычислений и управляющего модуля, обеспечивающего генерацию параллельных вычислений.The technical result of the invention is to increase the design efficiency of MIS operating in a complex dynamic environment based on the concept of soft computing. The indicated technical result is achieved by constructing an intelligent, problem-oriented MIS environment and functional blocks that implement the design process control based on the concept of soft computing. The developed technical solutions within the framework of this concept during the design of MIS are supported using an integrated model for organizing computations and a control module that provides the generation of parallel computations.

Функциональная схема проектирования МИС управления распределенной средой мягких вычислений представлена на фиг. 1.A functional design diagram of the MIS management of a distributed soft computing environment is shown in FIG. one.

Система включает 7 основных блоков, из них первые 4 блока реализуют интеллектуальную технологию Грид-системы, а блоки 5-7 обеспечивают проектирование МИС на основе концепции мягких вычислений.The system includes 7 main blocks, of which the first 4 blocks implement the intelligent technology of the Grid system, and blocks 5-7 provide the design of MIS based on the concept of soft computing.

Блок 1 обеспечивает интеллектуальную поддержку функционирования Грид на основе экспертной системы (ЭС), генератора композитного приложения и блока адаптации.Block 1 provides intellectual support for the functioning of the Grid based on an expert system (ES), a composite application generator, and an adaptation block.

Блок 2 осуществляет программное управление и семантический поиск по описанию задачи проектирования МИС, взаимодействует с базой знаний ЭС блока 1 и получает информацию от блока 4 о доступных сервисах и их онтологических описаниях, обеспечивает вызов интерпретатора, балансировочных алгоритмов и прогнозирования времени выполнения Грид-приложений.Block 2 provides program control and semantic search for the description of the MIS design task, interacts with the knowledge base of the ES of block 1 and receives information from block 4 about available services and their ontological descriptions, provides a call to the interpreter, balancing algorithms and prediction of the execution time of Grid applications.

Блок 3 осуществляет человеко-компьютерное взаимодействие с использованием блока 4 прикладных Грид-сервисов и блоков 5-7, реализующих концепцию проектирования МИС.Block 3 implements human-computer interaction using block 4 of applied grid services and blocks 5-7, which implement the design concept of MIS.

Блок 4 прикладных Грид-сервисов обеспечивает выполнение задания на проектирование МИС и включает виртуальную оболочку проектирования, набор блоков, соответствующих основным операциям прикладных Грид-сервисов и взаимосвязей между ними, определяющих обмен данными, элемент балансировки и построения расписаний, планировщик, который на основе знаний о сервисах и исходных данных создает набор альтернативных методов построения и выбора вариантов решений и расписаний.Block 4 of the applied grid services ensures the fulfillment of the MIS design task and includes a virtual design shell, a set of blocks corresponding to the main operations of the applied grid services and the relationships between them that determine data exchange, an element of balancing and scheduling, and a scheduler based on knowledge about services and source data creates a set of alternative methods for constructing and selecting solutions and schedules.

Блок 5 определяет уровень информационного обеспечения мягких вычислений на основе концептуальной модели МИС управления распределенными ресурсами конкурирующих вычислительных технологий.Block 5 determines the level of information support for soft computing based on the conceptual model of MIS management of distributed resources of competing computing technologies.

Блок 6 реализует уровень программного обеспечения многорежимного управления с использованием интегрированной модели мягких вычислений на основе нечетких и нейросетевых алгоритмов.Block 6 implements the multimode control software level using an integrated soft computing model based on fuzzy and neural network algorithms.

Блок 7 определяет уровень аппаратной конфигурации мягких вычислений при построении МИС и обеспечивает интерпретацию задачи проектирования и функционирования МИС в мультипроцессорной вычислительной среде.Block 7 determines the level of hardware configuration of soft computing when building MIS and provides an interpretation of the design and operation of MIS in a multiprocessor computing environment.

Принцип конкуренции (фиг. 2) при проектировании МИС обеспечивает выбор предпочтительной вычислительной технологии на основе стандартных моделей, построенных на основе методов традиционной математики, нечетких и нейросетевых алгоритмов.The principle of competition (Fig. 2) in the design of MIS provides the choice of the preferred computing technology based on standard models built on the basis of traditional mathematics, fuzzy and neural network algorithms.

Многорежимный принцип функционирования системы в сложной динамической среде определяется на основе концептуальной модели блока 5, позволяющей выделить три среды моделирования и визуализации текущей ситуации, формируемые в процессе анализа ситуации: слабая неопределенность, которая определяет режим R₁ и представляется блоком адаптации, включающим матрицу нечетких логических правил и блок нейросетевых моделей; значительная неопределенность в сложных условиях взаимодействия динамического объекта (ДО) с внешней средой, которая реализует режим R₂ с помощью блоков, содержащих нейронечеткую систему, нейросетевой ансамбль и базу знаний прецедентов; полная неопределенность (режим R₃) представляется моделью вывода по прецедентам на основе базы знаний прецедентов.The multi-mode principle of the system’s functioning in a complex dynamic environment is determined on the basis of the conceptual model of block 5, which allows one to distinguish three modeling and visualization environments of the current situation formed during the situation analysis: weak uncertainty, which determines the R ₁ mode and is represented by an adaptation block including a matrix of fuzzy logical rules and a block of neural network models; significant uncertainty in the complex conditions of the interaction of a dynamic object (DO) with the external environment, which implements the R ₂ mode using blocks containing a neural-fuzzy system, a neural network ensemble and a knowledge base of precedents; complete uncertainty (mode R ₃ ) is represented by a case-based inference model based on the knowledge base of precedents.

Интерпретация поведения ДО в режимах R₁, R₂, R₃ осуществляется в блоке 6 на основе интегрированной модели контроля текущей ситуации:Interpretation behavior to modes ₁ to R, R _2, R ₃ is carried out in block 6 on the basis of the integrated model control current situation:

где U(t₀, t_k) - управление на интервале реализации; U*(R₁, R₂, R₃) - функция интерпретации режимов функционирования ДО, формирующая управление в зависимости от сложности и неопределенности контролируемой ситуации; Ω - область допустимых значений параметров взаимодействия.where U (t _0, t _k) - for the implementation control range; U * (R _1, R _2, R ₃₎ - interpretation function operating modes to forming the control depending on the complexity and uncertainty controlled situation; Ω is the range of permissible values of the interaction parameters.

Функции интерпретации для выделенных режимов R₁, R₂, R₃ определяется кортежем:Interpretation function for selected modes of R _1, R _2, R ₃ is defined by a tuple:

где U₁(•), U₂(•), U₃(•) - структуры управления, реализующие конкурирующие вычислительные технологии на основе стандартной ST, нечеткой (матрица MF), нейросетевой ANN, нейронечеткой NF, нейросетевого ансамбля E(ANN) и модели вывода по прецеденту PR.where U ₁ (•), U ₂ (•), U ₃ (•) are control structures that implement competing computing technologies based on standard ST, fuzzy (matrix MF), neural network ANN, neural network NF, neural network ensemble E (ANN), and precedent output models PR.

На основе выражений (1), (2) в блоке 7 осуществляется построение МИС контроля поведения ДО при взаимодействии с внешней средой, обеспечивающей реализацию управления при проектировании МИС. В зависимости от особенностей взаимодействия, определяемых выделенными режимами движения, используются различные структуры системы. Наиболее простая структура (режим R₁) реализована на базе блока адаптации в виде нечеткой модели с коррекцией правил и ансамбля нейросетевых моделей. Расширенная структура (режим R₂) дополняется блоком, содержащим управляющий контроллер, с помощью которого реализуется управление адаптивной системой на основе интеграции компонент, обеспечивающих «подстройку» нейронечеткой системы логических правил с использованием нейросетевого ансамбля и базы знаний прецедентов. В особо сложных ситуациях, когда система испытывает затруднения в выполнении процедуры контроля (режим R₃), осуществляется логический вывод по прецеденту с соответствующей реализацией динамической картины взаимодействия.On the basis of expressions (1), (2) in block 7, MIS is constructed to control the behavior of DOs when interacting with the external environment, which ensures the implementation of control during the design of MIS. Depending on the characteristics of the interaction determined by the selected modes of motion, various system structures are used. The simplest structure (mode R ₁ ) is implemented on the basis of an adaptation block in the form of a fuzzy model with correction of rules and an ensemble of neural network models. The expanded structure (R ₂ mode) is supplemented by a block containing a control controller, with the help of which the adaptive system is controlled based on the integration of components that provide a “fine tuning” of the neural network of logical rules using a neural network ensemble and a use case knowledge base. In particularly difficult situations, when the system is having difficulty in performing the control procedure (R ₃ mode), a logical conclusion is made on a precedent with the corresponding implementation of a dynamic picture of the interaction.

Способ проектирования МИС управления распределенной средой мягких вычислений состоит в следующем.The method of designing MIS management of a distributed environment of soft computing is as follows.

1. Формулируют концептуальную модель проектирования МИС при моделировании и визуализации сложных динамических ситуаций на основе мягких вычислений:1. Formulate a conceptual model for the design of MIS in the modeling and visualization of complex dynamic situations based on soft calculations:

где S - стратегии нечеткого управления мягкими вычислениями; X - элементы оперативной базы данных мягких вычислений; Т - рассматриваемые моменты времени; Q - значения вектора входных воздействий; A=T×X×Q - закономерности в данных мягких вычислений; Y - правила обобщения информации при моделировании и визуализации текущих ситуаций; F - элементы, реализующие принцип конкуренции в рамках концепции мягких вычислений.where S are fuzzy control strategies for soft computing; X - elements of the operational database of soft computing; T - considered time points; Q are the values of the vector of input actions; A = T × X × Q - patterns in the data of soft calculations; Y - rules for generalizing information in modeling and visualization of current situations; F - elements that implement the principle of competition in the framework of the concept of soft computing.

2. Разрабатывают модель поведения МИС с помощью системы уравнений2. Develop a model of the behavior of MIS using a system of equations

где X=(x₁(t), …, x_n(t)) - n-мерный вектор фазовых переменных; U=(u₁(t), …, u_m(t)) - m-мерный вектор управления;

- n-мерный вектор начальных условий; T=[t₀, t_k] - анализируемый интервал времени.where X = (x ₁ _{(t), ..., x n} (t)) - n- dimensional vector of state variables; U = (u ₁ _{(t), ..., u m} (t)) - m- dimensional vector control;

- n-dimensional vector of initial conditions; T = [t ₀ , t _k ] is the analyzed time interval.

3. Определяют множество допустимых управлений D_U в соответствии с условием U∈D_U, а множество допустимых значений вектора фазовых переменных D_X (X∈D_X). Критерием качества управления является допустимое время Т, необходимое для выработки управляющих воздействий по переводу ДО из начального состояния Х⁰ в конечное положение на допустимой траектории:3. The set of admissible controls D _U is determined in accordance with the condition U∈D _U , and the set of admissible values of the vector of phase variables D _X (X∈D _X ). Quality control criterion is allowable time T required for the generation of control actions according to the translation from the initial state X ⁰ to a final position on the allowable trajectory:

4. На основе стратегии (5) организуют динамическую среду мягких вычислений и распределенных неоднородных вычислительных инфраструктур.4. Based on strategy (5), they organize a dynamic environment of soft computing and distributed heterogeneous computing infrastructures.

5. Осуществляют выбор предпочтительной вычислительной технологии путем анализа альтернатив в рамках принципа конкуренции (фиг. 2). Модель выбора реализует целевое сужение множества альтернатив при поиске лучшего решения на основе эволюционного алгоритма:5. Make a choice of preferred computing technology by analyzing alternatives within the framework of the principle of competition (Fig. 2). The selection model implements the target narrowing of many alternatives when searching for the best solution based on the evolutionary algorithm:

где q_i - объект из множества Q, выбранный по условию U.where q _i is an object from the set Q selected by the condition U.

6. Условие выбора представляют в виде кортежа6. The selection condition is represented as a tuple

где σ(t) - текущая информация о состоянии внешней среды и ДО; π(R) - правило выбора; R - отношения между элементами x_i; σ_i, Т - тип выбора, определяющий предпочтительную вычислительную технологию.where σ (t) is the current information about the state of the external environment and BS; π (R) is the selection rule; R is the relationship between the elements x _i ; σ _i , T is the type of choice that determines the preferred computing technology.

7. Осуществляют реализацию концептуальной модели МИС в блоке 7 с помощью ЭС блока 1 и интеллектуального интерфейса блока управления 2, обеспечивающего решение комплексных задач разработки композитных приложений в распределенной вычислительной среде. Задачу интерпретации концептуальной модели реализуют в блоке 4 в виде потока заданий (workflow, WF), представляющего собой процесс поэтапного уточнения верхнего уровня описания приложения meta-WF (MWF) через стадии абстрактного AFW и конкретного CFW потока заданий, причем результаты обработки данных передаются на абстрактный WF и технически настроенный WF с учетом актуального состояния вычислительных сервисов, а также конкретного WF, обработка которого ведется с использованием особенностей взаимодействия ДО с внешней средой, определяемого уровнями информационного и программного обеспечения в блоках 5 и 6.7. Carry out the implementation of the conceptual model of MIS in block 7 using the ES of block 1 and the intelligent interface of control block 2, which provides solutions to complex tasks of developing composite applications in a distributed computing environment. The task of interpreting the conceptual model is implemented in block 4 in the form of a workflow (WF), which is a process of stepwise refinement of the upper level of the meta-WF application description (MWF) through the stages of abstract AFW and a specific CFW task stream, and the data processing results are transferred to the abstract WF and technically tuned WF, taking into account the current state of computing services, as well as a specific WF, the processing of which is carried out using the features of the interaction between the external environment and the environment, determined by formation and software in blocks 5 and 6.

8. Производят передачу данных проектирования МИС на базе композитного приложения динамической среды мягких вычислений в ЭС блока 1, где на основе принципа конкуренции производится выбор предпочтительной вычислительной технологии и документирование результатов в базе данных ЭС.8. The MIS design data is transmitted on the basis of a composite application of a dynamic soft computing environment in the ES of block 1, where, based on the principle of competition, the preferred computing technology is selected and the results are documented in the ES database.

Инструментальными средствами, реализующими проектирование МИС управления распределенной средой мягких вычислений на базе Грид-системы, являются: набор программных компонент, предназначенных для построения проблемно-ориентированных распределенных вычислений, формализующих технологическую платформу создания композитных программных приложений на основе прикладных сервисов в рамках концепции экстренных вычислений (urgent computing) в распределенных средах с динамическими вычислительными ресурсами на основе концепции мягких вычислений.The tools that implement the design of MIS for managing a distributed soft computing environment based on the Grid system are: a set of software components designed to build problem-oriented distributed computing that formalizes the technological platform for creating composite software applications based on applied services as part of the emergency computing concept (urgent computing) in distributed environments with dynamic computing resources based on the concept of soft computing.

Для развертывания компонент МИС на базе динамической модели мягких вычислений необходима вычислительная система под управлением ОС Windows (ХР и выше), с установленной средой Silverlight 4.0, или Linux (с ядром 2.6.22 и выше), с установленной средой Mono Framework с поддержкой библиотек .NET 2.0 и выше (рекомендуется версия Mono Framework 2.6 или выше). Для функционирования необходимо наличие установленного web-сервера с поддержкой технологии ASP .NET WebServices, WCF, Silverlight и удаленного развертывания сервисов (с использованием технологии WebDeploy). Примером web-сервера, соответствующего предъявленным требованиям, может служить Microsoft IIS версии 7.0 или выше. Дополнительно для функционирования МИС должен быть установлен сервер баз данных: MongoDB версии 1.6.5. Стандартные конфигурации указанных программных средств не требуют отдельной настройки.To deploy MIS components based on a dynamic model of soft computing, you need a computer system running Windows (XP and higher), with Silverlight 4.0 installed, or Linux (with kernel 2.6.22 and higher), with installed Mono Framework environment with library support. NET 2.0 and higher (Mono Framework 2.6 or higher recommended). For functioning it is necessary to have an installed web server with support for ASP .NET WebServices, WCF, Silverlight technology and remote deployment of services (using WebDeploy technology). An example of a web server that meets the requirements is Microsoft IIS version 7.0 or higher. Additionally, for the functioning of the MIS, a database server must be installed: MongoDB version 1.6.5. The standard configurations of these software tools do not require separate configuration.

Компоненты МИС функционируют на серверной ЭВМ со следующими минимальными характеристиками: тип процессоров: Intel-совместимый; количество ядер - не менее 4; количество процессоров - не менее 2; тактовая частота каждого процессора - не менее 2.0 ГГц; оперативная память (на ядро) - не менее 2.0 ГБ; дисковая подсистема - не менее 5×250 ГБ RAID5; пропускная способность сетевых интерфейсов - не менее 1 Гбит/с. Для взаимодействия с другими модулями системы требуется наличие выхода в Интернет или локальную сеть (если web-сервисы других подсистем доступны из локальной сети) с соответствующей поддержкой со стороны оборудования.MIS components operate on a server computer with the following minimum characteristics: processor type: Intel-compatible; number of cores - not less than 4; number of processors - at least 2; the clock frequency of each processor is at least 2.0 GHz; RAM (per core) - at least 2.0 GB; disk subsystem - at least 5 × 250 GB RAID5; the bandwidth of network interfaces is at least 1 Gb / s. To interact with other modules of the system, you must have access to the Internet or a local network (if the web services of other subsystems are accessible from the local network) with appropriate support from the equipment.

Для функционирования компонента развертывания и конфигурирования МИС в рамках динамической среды мягких вычислений необходима рабочая станция с видеоадаптером и дисплеем, способным отображать WPF-приложение с размером окна 800×600 пикселов, со следующими минимальными характеристиками: архитектура процессора - ×86, ×86_64, IA64; объем оперативной памяти - 1 ГБ; объем свободного пространства на жестком диске - 1 ГБ; тактовая частота процессора - 1 ГГц. В целях увеличения производительности и реактивности МИС отдельные компоненты могут функционировать на разных вычислительных системах в рамках общей локальной сети.For the MIS deployment and configuration component to function within a dynamic soft computing environment, a workstation with a video adapter and display capable of displaying a WPF application with a window size of 800 × 600 pixels with the following minimum characteristics is required: processor architecture - × 86, × 86_64, IA64; RAM capacity - 1 GB; the amount of free space on the hard drive - 1 GB; processor clock speed - 1 GHz. In order to increase the performance and reactivity of MIS, individual components can operate on different computing systems within a common local network.

ПРИМЕР. В качестве примера проектирования МИС, функционирующей в условиях неопределенности, рассмотрим построение системы контроля динамики судна в штормовых условиях на основе концепции мягких вычислений при различном уровне внешних возмущений. В зависимости от особенностей динамики взаимодействия, определяемых выделенными режимами движения в концептуальном блоке мягких вычислений, формируются различные структуры МИС, которые реализуются в зависимости от уровня неопределенности в блоке вычислительных сервисов 4 на основе сигналов, поступающих от блока управления вычислительными узлами 2.EXAMPLE. As an example of designing an MIS operating in conditions of uncertainty, we consider the construction of a system for monitoring the dynamics of a ship in stormy conditions based on the concept of soft computing at various levels of external disturbances. Depending on the characteristics of the dynamics of interaction, determined by the selected modes of motion in the conceptual block of soft computing, various MIS structures are formed, which are implemented depending on the level of uncertainty in the block of computing services 4 based on the signals received from the control unit of the computing nodes 2.

Наиболее простая структура (фиг. 2) используется в условиях слабой неопределенности и включает в себя блок адаптации 8, функционирующий на основе матрицы нечетких логических правил 9 и нейросетевых моделей 10. На экране этой схемы представлена динамическая картина взаимодействия для заданного режима движения. В блоке адаптации 8 содержится информация о реакции системы в виде матрицы логических правил 9. Процедура адаптации заключается в корректировке некоторого правила из матрицы нечетких логических правил 9 или ансамбля нейросетевых моделей 10, соответствующих различным режимам движения судна на волнении. Результаты работы блоков 8, 9 и 10 передаются оператору 11 для принятия решения на основе принципа конкуренции. Информация для работы блока адаптации 8 поступает от блока сравнения 12, в котором производится сравнение данных от блока анализа ситуации 13, обрабатывающего информацию от вычислительного блока 14, на вход которого поступают данные от измерительного блока 15.The simplest structure (Fig. 2) is used in conditions of weak uncertainty and includes an adaptation block 8, which operates on the basis of a matrix of fuzzy logic rules 9 and neural network models 10. The dynamic interaction pattern for a given mode of motion is presented on the screen of this diagram. Adaptation block 8 contains information about the reaction of the system in the form of a matrix of logical rules 9. The adaptation procedure consists in correcting a certain rule from the matrix of fuzzy logical rules 9 or an ensemble of neural network models 10 corresponding to various modes of motion of the vessel on a wave. The results of the blocks 8, 9 and 10 are transmitted to the operator 11 for decision-making based on the principle of competition. Information for the operation of the adaptation unit 8 comes from the comparison unit 12, in which the data from the situation analysis unit 13, which processes information from the computing unit 14, the input of which data from the measuring unit 15 is compared, is compared.

Расширенная структура нечеткой многорежимной системы (фиг. 3) при управлении судном в сложной динамической среде в условиях значительной неопределенности содержит функциональный блок, включающий управляющий контроллер 16, с помощью которого реализуется управление адаптивной системой 17 на основе интеграции компонент, обеспечивающих «подстройку» нейронечеткой системы логических правил 18 с использованием нейросетевого ансамбля 19 и базы знаний прецедентов 20. Функционирование адаптивной системы 17 осуществляется на основе моделей логического вывода в рамках принципа конкуренции. Нейросетевой ансамбль 19 аппроксимирует взаимодействие судна с ветро-волновыми полями различной формы и интенсивности. Результаты работы адаптивной системы по выбору предпочтительной вычислительной технологии передаются оператору 11 для принятия решений по обеспечению безопасности судна в сложной динамической среде. Рассмотренная нечеткая система эффективна при достаточно сильной неопределенности, когда не полностью известно число возможных структур модели взаимодействия, а накапливаемая информация при функционировании системы позволяет увеличивать число нечетких логических правил. Измерительный блок 15, блоки предварительной обработки информации 14, 13 и блок сравнения 12 выполняют те же функции, как и в схеме (фиг. 2).The expanded structure of the fuzzy multi-mode system (Fig. 3) when controlling a vessel in a complex dynamic environment under conditions of significant uncertainty contains a functional block that includes a control controller 16, with the help of which the adaptive system 17 is controlled by integrating components that provide “fine tuning” of the neural-fuzzy logical system rules 18 using the neural network ensemble 19 and the knowledge base of precedents 20. The functioning of the adaptive system 17 is based on logical models conclusion in the framework of the principle of competition. The neural network ensemble 19 approximates the interaction of the vessel with the wind-wave fields of various shapes and intensities. The results of the adaptive system for choosing the preferred computing technology are transmitted to the operator 11 for making decisions on ensuring the safety of the vessel in a complex dynamic environment. The considered fuzzy system is effective with sufficiently strong uncertainty, when the number of possible structures of the interaction model is not completely known, and the accumulated information during the functioning of the system allows increasing the number of fuzzy logical rules. The measuring unit 15, the preliminary information processing units 14, 13 and the comparison unit 12 perform the same functions as in the circuit (Fig. 2).

В особо сложных ситуациях, когда многорежимная система в условиях полной неопределенности испытывает затруднения в выполнении процедуры контроля, осуществляется логический вывод по прецеденту с соответствующей реализацией динамической картины взаимодействия (фиг. 4). Ансамбль нейронных сетей 21 воспринимает информацию от блока тестирования прецендента 22 на основе функционирования блока управления 23, на вход которого поступают данные о выборе прецендента 24, реализующего функцию выбора с использованием данных блока 25. База концептуальных экспертных знаний 26 взаимосвязана с базой знаний прецендентов 20 и с блоком управления 23. Ансамбль нейронных сетей 21 распознает причинно-следственные отношения контролируемого процесса. Непрерывный процесс самообучения МИС позволяет накапливать информацию о динамике взаимодействия судна с внешней средой и предсказывать отклонения параметров от допустимых значений для выделенных режимов движения. Композиционное правило вывода обеспечивает выбор решения в зависимости от особенностей сценариев исполнения потока данных WF на основе набора конкурирующих стратегий.In particularly difficult situations, when a multi-mode system in conditions of complete uncertainty experiences difficulties in performing the control procedure, a logical conclusion is made on a precedent with the corresponding implementation of a dynamic picture of the interaction (Fig. 4). The ensemble of neural networks 21 receives information from the test block of the precedent 22 based on the functioning of the control unit 23, the input of which receives data on the selection of the precedent 24, which implements the selection function using the data of block 25. The base of conceptual expert knowledge 26 is interconnected with the knowledge base of precedents 20 and the control unit 23. The ensemble of neural networks 21 recognizes the cause-effect relationships of the controlled process. The continuous process of self-learning MIS allows you to accumulate information about the dynamics of the interaction of the vessel with the environment and to predict deviations of the parameters from acceptable values for the selected modes of movement. The compositional inference rule provides the choice of a solution depending on the particular scenarios of the execution of the WF data stream based on a set of competing strategies.

Таким образом, разработанная интеллектуальная технология создания МИС управления распределенной средой мягких вычислений определяет реализацию концепции открытых систем, которая характеризуется свойствами расширяемости - возможностью изменения набора составляющих системы, мобильностью - простотой переноса программной системы на разные программно-аппаратные платформы и интероперабельностью - способностью к взаимодействию с другими системами и легкой управляемостью.Thus, the developed intelligent technology for creating MIS for managing a distributed soft computing environment determines the implementation of the concept of open systems, which is characterized by extensibility properties - the ability to change the set of system components, mobility - ease of transferring a software system to different software and hardware platforms, and interoperability - the ability to interact with others systems and easy handling.

Claims

A method for designing a multi-mode intelligent system (MIS) for managing a distributed soft computing environment that provides system integration of computing and information components, the formalized control logic of which is associated with solving resource-intensive problems in studying complex phenomena and patterns of dynamic systems, as well as with the functioning of virtual organizations and polygons when performing complex calculations and modeling using the block of intellectual support for the functioning of Gris an e-system interconnected by a program control unit with human-computer interaction units and an application grid services unit, the intellectual support unit containing an expert system that ensures the operation of the grid system in a given computing environment and decision-making on the management of computing processes, an adaptation unit, implements adaptive learning procedures due to the ability to control a computing process with dynamically changing information, choice is preferred computing technology of data processing, setting logical models to perceive new information and extracting “hidden” knowledge, a composite application generator that implements the functions of developing alternative solutions, a human-computer interaction unit containing an intelligent interface that supports user interaction with the computing environment in the conditions of computing heterogeneity resources, uncertainties in the characteristics of the task and incompleteness of the initial information, characterized in that it is increased The MIS design efficiency is ensured due to the hardware configuration of soft computing and the functional configuration of multi-mode management of distributed resources of competing technologies for recognizing cause-effect relationships based on technical means that implement strategies for managing fuzzy and neural network structures in a multiprocessor environment, and the construction of MIS is carried out in accordance with the selected modes movements R ₁ , R ₂ , R ₃ for various control structures operating on the basis of measuring system, the sensors of which form a vector of input actions, the structure of the mode is implemented on the basis of an adaptation block in the form of a fuzzy system with correction of rules and an ensemble of neural networks, the structure of mode R _{2 is} supplemented by a block containing a control controller, with which they provide control of the adaptive system based on integration the neural network of the system, the ensemble of neural networks and the knowledge base of precedents, the structure of the R ₃ mode is realized by visualizing the dynamic picture of the interaction on the graphic display the determination and cause-effect relationships of the knowledge base of precedents and the self-learning process of MIS using measurement data and information on the dynamics of the vessel’s interaction with the external environment accumulated during operation, for the selected motion modes, the set of acceptable values of the vector of phase variables of the measuring system is determined based on the quality criterion control, generate control actions when designing a dynamic environment of soft computing and distributed heterogeneous hardware complex structures, analyze alternatives and select the preferred solution using the evolutionary algorithm, the principle of competition and data of dynamic measurements of vessel parameters and the external environment, develop composite applications of data flow scenarios in a distributed environment of computing services and levels of information and software, implement MIS design operations on The basis of competing decision strategies in a multi-mode dynamic environment.