Организация научных исследований (стр. 16 )

Пример. Проблемная ситуация - выпускаемые сумки имеют неудобные размеры, не надежны, не модны.

Требования - сумка должна вмещать 5 тетрадей, 3 книги, иметь карманы для денег и ручек.

Критерии: стоимость, эстетичность, надежность.

Этап 2. Выделение признаков объекта и формирование

морфологической таблицы.

На данном этапе выделяются признаки (элементы конструкции объекта, функции, свойства) и разрабатываются альтернативные варианты для каждого признака. В качестве отдельных альтернатив могут быть комбинации уже предложенных вариантов. Результаты этапа оформляются в виде морфологической таблицы.

В табл.6.1 приведена морфологическая таблица для проектирования различных вариантов сумки.

Таблица 6.1

Морфологическая таблица проектирования сумки

Признаки	Альтернативные варианты
1	2	3	4
Форма сумки	А11- плоская удлиненная вширь	А12- плоская удлиненная вниз	А13- круглая (цилиндр)	А14 - сундучок
Форма и размер ручек	А21 - одна длинная	А22 - две коротких	А23 - как у рюкзака	А24=А21+А22 (одна длинная и 2 коротких)
Материал сумки	А31 - кожа	А32 - кожзаменитель	А33 - болонь
Застежка	А41 - молния	А42 - застежки	А43 - липучки
Расположение карманов	А51 - один наружный	А52 - один внутренний	А53 = А51 + А52
Украшения	А61 - аппликация	А62 - металлические заклепки	А63 = А61 + А62

Этап 3. Формирование комбинаций по всем признакам и сокращение комбинаций

Взяв из каждой строки морфологической таблицы по одному варианту получим вариант решения:

Р1 = А11, А21, А31, А41, А51, А61;

Р2 = А11, А21, А31, А41, А51, А62;

Р3 = А11, А21, А31, А41, А51, А63;

….……………………………………

Общее количество возможных решений равно:

N = n1 × n2 × … × nm,

где ni – число альтернативных вариантов по I-тому признаку.

Для нашего примера: N = 4 × 4 × 3 × 3 × 3 × 3 = 1296.

Сокращение числа решений ведется за счет отбрасывания наихудших комбинаций альтернатив, а именно: несовместимых, наименее эффективных и труднореализуемых, не соответствующих требованиям.

Рассмотрим один из эвристических приемов сокращения комбинаций. Предлагается комбинировать альтернативы не по всем сразу признакам, а сначала рассмотреть комбинации альтернатив по двум признакам и отбросить наихудшие комбинации. Затем оставшиеся комбинации комбинируются с еще одним признаком и т. д.

Пример. Берем 2 признака – «Форма сумки» и «Форма и размер ручек». В табл.6.2 каждая ячейка (на пересечении строк и столбцов) соответствует комбинации этих признаков. Наихудшие варианты вычеркнуты (помечены крестиком)

Таблица 6.2

Форма сумки	Форма и размер ручек
А21	А22	А23	А24
А11	×		×
А12	×	×		×
А13		×	×	×
А14	×		×	×

Оставшиеся комбинации - А11+А22, А11+А24, А12+А23, А13+А21, А14+А22 – далее комбинируются с вариантами еще одного признака, например, «Материал сумки». В табл.6.3 отображены результаты выбора комбинаций на данном шаге.

Таблица 6.3

Материал сумки	Форма сумки + Форма и размер ручек
А11+А22	А11+А24	А12+А23	А13+А21	А14+А22
А31	×		×	×
А32	×
А33		×			×

Процесс продолжается, пока не будут использованы все признаки.

Оставшиеся комбинации образуют множество перспективных решений. Из этого множества в дальнейшем может быть выбрано оптимальное решение, например, с помощью методов выбора, рассматриваемых ниже.

6.2. Количественные методы описания систем.

При создании и эксплуатации сложных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчеты, связанные с:

n  оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем;

n  выбором оптимальной структуры системы;

n  выбором оптимальных значений ее параметров.

Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т. е. ее математической модели.

Сложность реальных систем не позволяет строить для них «абсолютно» адекватные модели. Математическая модель (ММ) описывает некоторый упрощенный процесс, в котором представлены лишь основные явления, входящие в реальный процесс, и лишь главные факторы, действующие на реальную систему.

Какие явления считать основными и какие факторы главными - существенно зависит от назначения модели, от того, какие исследования с ее помощью предполагается проводить. Поэтому процесс функционирования одного и того же реального объекта может получить различные математические описания в зависимости от поставленной задачи.

Так как ММ сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целей сообразных для данного случая уровнях абстракции.

Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем:

Ø  символический или лингвинистический (описание с помощью образов и словесно);

Ø  теоретико-множественный (система описывается формальными методами как множество, совокупность множеств);

Ø  абстрактно-алгебраический (описание системы в виде элементов и правил их взаимодействия);

Ø  топологический (описание системы в виде графов, сетей и т. п.);

Ø  теоретико-информационный (описание закономерностей, связанных с передачей, переработкой и хранением информации);

Ø  динамический (описание и изучение систем, эволюционирующих с течением времени);

Ø  эвристический (описание системы в виде идей, мыслей, гипотез,

предположений, прогнозов). Эвристика вообще - это прием, позволяющий сокращать количество просматриваемых вариантов при поиске решения задачи. Причем этот прием не гарантирует наилучшее решение.

Например, человек, играя в шахматы, пользуется эвристическими приемами выработки решетя, так как продумать весь ход игры с начала до конца практически невозможно из-за слишком большого числа вариантов игры (надо обдумать около 10120 вариантов). Если на один вариант затрачивать всего 10 с, а в году около 3*107 с, то при 8-часовой работе без выходных дней и отпуска человек способен просчитать в год не более (1/3*3*107)/10=106 вариантов. Следовательно, на перебор всех возможных вариантов шахматной партии понадобится одному человеку 10114 лет.

Поэтому в настоящее время бурно развивается эвристическое программирование — программирование игровых ситуаций, доказательства теорем, перевода с одного языка на другой, дифференциальной диагностики, распознавания образов (звуковых, зрительных и т. д.).

6.3. Человеко – машиннные системы

Работу экспертов лимитируют не только межличностные отношения, но и внутренние отношения, но и внутренние психологические и физиологические причины. Человек одновременно может оперировать лишь с небольшим числом операндов (понятий, моделей, альтернатив и т. д.) - психологи называют это законом «семь плюс - минус два». Кроме того, столкнувшись, например, с многокритериальной задачей, эксперт часто проявляет непостоянство, неуверенность, нелогичность, стремление к резкому упрощению задачи. Поэтому в настоящее время создаются системы, накапливающие опыт экспертов и впоследствии заменяющих самих экспертов.

6.3.1. Экспертные системы

Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера использовать, когда в этом возникает необходимость.

Основные компоненты экспертных систем (рис.6.8)

Рис.6.8. Основные компоненты экспертных систем

Интерфейс пользователя - приложение, реализующее диалог пользователя и системы.

База знаний - ядро экспертной системы (приложение, моделирующее рассуждения эксперта). Содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определят, что следует делать в данной конкретной ситуации. И состоит из двух частей: условия (которое может выполняться или нет) и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.