Юрков Н.К. Интеллектуальные компьютерные обучающие системы

Подождите немного. Документ загружается.

дой конкретной вершины графа. С помощью аппарата типизации

элементов ПО поддерживается ее корректность и консистентность,

а также автоматизируются выборка исходных данных для расчетов

и генерация баз данных для хранения результатов моделирования.

При работе над сверхзадачей необходимо ее разбить, для че-

го выявить главную задачу и ряд подзадач, даже еще более мелких

подзадач. Система должна откликаться на разнородность главных

задач, и тем самым появляется возможность повышения эффек-

тивности применения систем обучения (сверхзадача – система,

подзадачи – обучение технологов, конструкторов, экономистов,

организаторов производства и т.п.).

Таким образом, состав ИКОС включает в себя:

– информационно-поисковую систему, отвечающую на во-

просы обучаемого;

– объединение автоматизированного обучения с автоматизи-

рованным обслуживанием пользователя, причем под обслужива-

нием понимается режим программного управления работой поль-

зователя по уточнению формулировки задачи, конструированию и

тестированию программы ее решения, подготовки и вводу исход-

ных данных, выполнению вычислений;

– сочетание самостоятельной работы пользователя в режиме

разделения времени с автоматизированным обучением и (или) об-

служиванием.

2.4. Синтез рекуррентного алгоритма

параметрического синтеза математической модели

системы обучения

В процессе обучения принимает участие широкий круг спе-

циалистов с различной социальной ориентацией и различными

приложениями в системе. Они работают с различными областями

знаний, применяют разные приемы при анализе и решении задач,

принятии решений. Различна их роль в организации обучения: ме-

тодисты на основе анализа моделей изучаемых предметных облас-

тей формулируют задачи системе обучения и определяют основ-

ные направления проводимых работ; инженеры-программисты

проводят непосредственно настройку системы и анализируют ре-

зультаты ее работы; специалисты в области педагогики определя-

ют необходимую структурно-алгоритмическую организацию

ИКОС, выбирают соответствующие технические средства; инже-

неры по радиоэлектронике разрабатывают и настраивают недос-

тающие специфические элементы технических систем (например,

сопряжение ЭВМ с АЦПУ), запускают систему в эксплуатацию,

поддерживают ее работоспособность; программисты в соответст-

вии с алгоритмом обучения создают программное обеспечение

системы обучения. Таким образом, организация ИКОС требует

привлечения специалистов с различной профессиональной ориен-

тацией.

Рассмотрим граф G, в котором множество вершин V отожде-

ствляется с действиями участников, а множество дуг E определяет

связи между действиями и порядок их выполнения [68]:

G = (V, E), (2.7)

где

V = (V

, V

, …, V

); E = (E

, E

, …, E

). (2.8)

Установим следующее смысловое значение вершин графа G:

ПЗ – постановка задачи обучения;

АП – построение алгоритма обучения;

ТС – выбор технических средств;

НС – создание новых технических средств;

АУ – построение алгоритмов управления;

ПО – отладка программного обеспечения;

ОР – обработка результатов;

ПМ – построение моделей;

ПП – построение модели предметной области обучения;

КП – получение конечного результата.

Модель организации ИКОС представлена на рис. 8.

Рис. 8. Модель организации процесса обучения

Процесс создания новых элементов аппаратного обеспечения

может оказать влияние на проведенный выбор технических

средств и даже приводить к частичному изменению согласованной

вначале номенклатуры технических средств (E

Построение алгоритма обучения (АО) и отладка программно-

го обеспечения (ПО), возможно, приведут к изменению состава и

функций технических средств (E

, E

После окончания настройки программно-аппаратных средств

системы проводят процесс обучения, в результате которого полу-

чают результат обучения, для устранения недочетов в котором

может потребоваться коррекция некоторых программ (E

В случае неудовлетворительного результата может потребо-

ваться коррекция поставленных задач (E

Процесс обучения характеризуется непрерывным изменени-

ем целей управления ИКОС, изменчивостью условий функциони-

рования систем обучения, зависящих от внешних возмущающих

условий и от состояния ИКОС, требования к действиям по управ-

лению ИКОС постоянно изменяются и уточняются.

Управление ИКОС с точки зрения детерминированности мо-

жет характеризоваться показателями вариативности как некоторый

технологический процесс сбора, обработки и представления ин-

формации. Процесс управления ИКОС представляет собой некото-

рое действие из множества возможных действий A, направленных

на реализацию управляющих воздействий. Каждое действие ИКОС

определяется состоянием ее элементов и поданными на эти эле-

менты управляющими воздействиями, т.е. каждому объекту мно-

жества сопоставима пара объектов, таких, что один из них принад-

лежит множеству состояний элементов ИКОС, а другой – множе-

ству управляющих воздействий.

Таким образом, множество A определяется декартовым про-

изведением множества U возможных воздействий на исполнитель-

ные элементы ИКОС и множества S возможных состояний систе-

мы, A = U



Для решения задачи структурно-алгоритмического синтеза

ИКОС необходимо построить модель данной предметной области

и соответствующую ей в определенном смысле модель ИКОС на

основе функционально-целевого подхода, задать критерии эффек-

тивности функционирования системы, определить механизм по-

строения эффективных систем на базе предложенных моделей и

выбранного критерия. Формальные рекуррентные модели пред-

метной области ИКОС основаны на иерархической структуре за-

дач управления системой обучения.

ИКОС является организованной совокупностью множества

задач. Эти задачи образуют классы G

объектно ориентированных

задач:

G = {G

}, i = 1, …, N, (2.9)

где N – число классов. Каждый из представителей классов, в свою

очередь, разбивается на совокупность методоориентированных

процессов.

Процесс обучения в рассматриваемой предметной области

представляется деревом декомпозиции целей обучения. Система

строится из таких подсистем, которые обеспечивают покрытие со-

ответствующих подзадач основной целевой задачи многоуровне-

вой системы.

Пусть в результате проведенной декомпозиции задачи по-

строено дерево действий автоматизированной системы обучения и

определен набор примитивов:







, (2.10)

где

– число классов эквивалентных действий на нижнем

-м

уровне дерева действий.

Построение виртуальной микроструктуры ИКОС производим

«снизу вверх», в направлении, обратном декомпозиции задачи.

Предполагаем, что нижний уровень системы реализован из эле-

ментов макроструктуры – некоторых виртуальных модулей, со-

ставляющих алфавит

Элемент макроструктуры в общем случае

характеризуется состоянием

, управляющим воздействием

входной информацией

и выходной информацией

 

V M U S W

. (2.11)

Таким образом, атомарная функциональная операция

за-

дается тройкой:

 

L M U S

. (2.12)

Следовательно, алфавит функциональных атомов задается

декартовым произведением алфавита модулей на пространстве их

управлений и состояний:

L M U S  

. (2.13)

Будем считать, что атомарная операция

реализуема в сис-

теме, если

MM

uU

sS

, (2.14)

то

   

L W M u s W



Цепочка

функциональных атомов реализуема в системе,

если реализуемы все составляющие ее атомы в заданной ею после-

довательности и обеспечены механизмы последовательного и па-

раллельного запуска, соответствующие операциям





Рекуррентное применение понятия реализуемости в системе

приводит к следующему общему утверждению: формула

fS

реализуема в системе тогда и только тогда, когда реализуемы в

системе все входящие в нее формулы fk + 1



Sk + 1 в последова-

тельности, определяемой

, и обеспечены механизмы, соответст-

вующие





Данное утверждение есть не что иное, как требование гомо-

морфизма Г модели предметной области

-го уровня детализации

на

-й иерархический уровень системы



AC

, что

в свою очередь влечет за собой требование гомоморфизма полной

модели

комплексной предметной области на автоматизирован-

ную систему

. Такую систему

будем называть системой,

покрывающей предметную область

В любой покрывающей

системе

можно выделить

подсистему

(возможно, виртуальную), изоморфную



AC

ÑÑ 

;

С

. (2.15)

Такую систему

будем называть системой, адекватной проб-

лемной области (или адекватной системой). Адекватная система яв-

ляется минимальной из всех покрывающих систем: если покрываю-

щая система не тождественна адекватной, то в ней существует одна

или несколько подсистем, не участвующих в покрытии

Следовательно, анализ комплексной предметной области

обучения и построение ее модели определяют и оптимальную

(адекватную) структуру автоматизированной системы в этой об-

ласти.

Элемент макроструктуры

1,iN

, нижнего

-го уров-

ня, покрывающий примитивы

-го уровня декомпозиции задачи,

характеризуется состоянием

, управляющим воздействием

входной информацией

, выходной информацией

. Тогда эле-

мент макроструктуры

 

1j 

-го уровня имеет следующие ха-

рактеристики:



; i =

1, ;N



i =

1, ;N



; i =

1, ;N



; i =

1, .N

(2.16)

Получили, что элемент макроструктуры следующего уровня

имеет векторные характеристики.

Предположим, что построено гомоморфное отображение

виртуальной макроструктуры



на реальную программно-

аппаратную реализацию исполнительных элементов нижнего

уровня автоматизированной системы:







. (2.17)

Тогда в соответствии с условием покрытия различных эле-

ментарных задач действиями исполнительных элементов модуль

, адекватный виртуальному макроэлементу



, должен

иметь следующий набор характеристик:

,...,













(2.18)

Таким образом, предложенный подход к моделированию по-

зволяет достичь оптимальных параметров систем управления

ИКОС.

Для количественной характеристики алгоритмов управления

вводятся параметры, характеризующие качество этих алгоритмов.

Определяются принципы и способы построения параметров алго-

ритмов для любого уровня организации системы по известным па-

раметрам атомарных алгоритмов. Задание критерия качества по-

зволяет выбирать алгоритмы из одного класса эквивалентности на

основе анализа показателей качества.

Организация взаимодействия исследователей с автоматизи-

рованной системой, выбор средств постановки задачи – один из

кардинальных вопросов разработки систем, ориентированных да-

же на одну предметную область [69]. Если же система ориентиро-

вана на комплексную предметную область, проблема выбора

средств взаимодействия с системой по своей значимости становит-

ся сравнимой с проблемой организации самой системы. Постанов-

ка задачи управления ИКОС осложняется следующими характер-

ными аспектами:

– в системе одновременно присутствуют несколько поня-

тийных аппаратов (пропорционально числу групп обучаемых, пе-

дагогов, экспертов и т.д.), зачастую слабо связанных между со-

бой [70];

– представители отдельных групп, как правило, в совершен-

стве знают свою предметную область либо даже ее часть, а в

смежных областях их знания носят весьма общий характер, след-

ствием этого является неизбежная множественность центров при-

нятия решения и, следовательно, точек взаимодействия человека с

системой;

– вследствие обширности комплексной предметной области

практически невозможно, да и нецелесообразно априори полно-

стью определять понятийный аппарат в какой-либо отдельной

предметной области и, следовательно, в комплексной области в

целом, поэтому система понятий должна быть открытой.

Рекуррентная декомпозиция целей управления ИКОС и дей-

ствий соответствующей автоматизированной системы на основе

функционально-целевого подхода позволяет достаточно легко

формализовать задачу структурного синтеза системы управления

ИКОС, адекватной по структуре задачам соответствующей пред-

метной области, что обеспечивает практическую реализацию ква-

зиадекватных автоматизированных систем, рассматриваемых в ра-

боте [71].

Формальная рекуррентная модель организации действий

(и, следовательно, алгоритмов управления проектированием) в

многоуровневых автоматизированных системах управления ИКОС

представляет собой совокупность элементов множества



, две

алгебраические операции





и систему отношений эквива-

лентности действий по выполнению целевой задачи системы. Та-

ким образом, для множества классов эквивалентности имеется

множество операций над представителями классов:





 

1 , 1

{ } { }

k N k

i l i i









, (2.19)

где

– число классов эквивалентности на

-м уровне. Введем

понятие формулы управления, которое определяется следующим

образом. Формула управления

-го уровня детализации есть гра-

фическая запись соответствующей цепочки из



. Пусть некото-

рый

-й класс эквивалентности на

-м уровне иерархии

явля-

ется объединением классов эквивалентности нижнего уровня

+1:

1 1 1

,1 ,2

... ...

k k k k

i i i

z z z z

  

   

(2.20)

Тогда

-й алгоритм



выполнения процесса управления на

-м уровне выразится как выполнение операций

,1ll



над пред-

ставителями классов нижнего уровня иерархии:



1 1 1

* * *

,1 ,2 ,3

1, 2 2, 3

...

k k k

i i i

i i i i

z Q z Q z

  

(2.21)

В общем случае операции

,1ii



могут быть разными для

разных уровней, т.е.

,1ii



принадлежат некоторому множеству

операций для данного уровня

Q Q k





(2.22)

Рассмотрим дерево рекуррентной структуры автоматизиро-

ванной системы управления ИКОС (рис. 9). В общем случае на

каждом

-м уровне иерархии для каждого класса эквивалентности

имеется набор операндов, которыми являются представители под-

классов эквивалентности нижнего (

+ 1)-го уровня, две алгебраи-

ческие операции





и дискриминатор, т.е. правило выбора

операнда или выражения из данного класса

-го уровня. В качест-

ве операндов дискриминатора j-го уровня выступают предикаты

эквивалентности нижнего (j + 1)-го уровня, поскольку внутри рас-

сматриваемого класса объекты являются эквивалентными.

Совокупность операций, операндов и дискриминатора пред-

ставляет собой типичный макропроцессор, причем операнды и вы-

ражения являются макросами, а дискриминатор фактически опре-

деляет тип макровызова. Таким образом, ссылка на данный класс

эквивалентности некоторого j-го уровня есть макровызов. Дискри-

минатор данного класса – «скелет» макропроцессора, его системная

часть. Выражения и операнды представляют собой возможные мак-

росы, один из которых актуализируется дискриминатором.

Структура таких макропроцессоров (рис. 10) идентична на

любом уровне иерархии организации многоуровневой ИКОС. Вве-

дение понятия макропроцессора обеспечивает логическую основу

процессов синтеза исполнимых программ управления обучением

по рекуррентным описаниям действий в многоуровневой ИКОС.

 k

 

1k

 

  



 

1

 



... ...

...

Рис. 9. Иерархия классов эквивалентности

)(k

)(

)( ik



)1( k

)( ik



)1(

,Nj



)( 



j







Рис. 10. Структура макропроцессора j-го уровня декомпозиции

Рассмотрим процедуру построения представителей некото-

рого класса эквивалентности на определенном уровне организации

системы. Пусть задана рекуррентная модель многоуровневой ав-

томатизированной системы управления ИКОС в виде следующих

наборов:

1. Набор атомов:

 

LL

где

– длина исходного атомарного алфавита.

2. Набор отношений эквивалентности:

 

{ } ,



(2.23)

где

– количество классов эквивалентности на

-м уровне; K – ко-

личество уровней иерархии.

3. Набор формул построения процесса из субпроцессов:

 

{ } .





(2.24)

4. Набор дискриминаторов:

 

{ } .



(2.25)

1j



j





