Мои Конспекты
Главная | Обратная связь


Автомобили
Астрономия
Биология
География
Дом и сад
Другие языки
Другое
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Металлургия
Механика
Образование
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Туризм
Физика
Философия
Финансы
Химия
Черчение
Экология
Экономика
Электроника

Інформаційні системи в наукових дослідженнях



Можна виділити наступні напрями використання інформаційних систем в наукових дослідженнях:

  • імітаційне моделювання в природно-наукових і соціально-економічних областях;
  • автоматизоване проектування;
  • логічне проектування;
  • штучний інтелект в САПР;
  • інформаційні механізми катастроф в суспільних системах;
  • оптимізаційні завдання в техніці;
  • високопродуктивні обчислювальні системи.

Імітаційне моделювання, як новий науковий напрям в прикладній математиці та кібернетиці, почало інтенсивно розвиватися в кінці 60-х років, коли стали широко впроваджуватися і використовуватися складні технічні системи в самих різноманітних галузях людської діяльності (космос, транспорт, біологія, медицина, економіка, нові технології на виробництві та інше).

Такі системи базуються на засобах обчислювальної техніки та включають в свій склад складні вимірювальні та керуючі комплекси, технологічне обладнання, людей-операторів. Їх дослідження традиційними математичними засобами стало неможливим або ж вони описуються такою великою кількістю математичних співвідношень, що знайти рішення виникаючих задач в прийнятний час практично неможливо, навіть за допомогою могутніх ЕОМ. Закони функціонування подібних систем не завжди відомі. Поведінка систем багато в чому визначається людським чинником, що створює додаткову невизначеність при спробі їх обліку. Створювані системи багато в чому унікальні, що не дозволяє в повній мірі використати дані та інформацію, отримані з інших аналогічних систем. Експерименти з самою системою або неможливі, або мають надто обмежене значення. Крім того, системи великого масштабу - багатофункціональні, тобто якість їх роботи оцінюється за багатьма чинниками.

Проблеми підвищення ефективності різних ланок в техніці та економіці вимагають розвитку нових методів дослідження, що враховують вказані особливості. Імітаційне моделювання, по суті, і стало єдиним методом вирішення задач подібного типу.

Існує багато визначень методу “Імітаційне моделювання”, як інструментарію дослідження складних систем, але ми зупинимося на визначенні, приведеному в монографії відомого американського фахівця Р. Шеннона “Імітаційне моделювання систем - мистецтво і наука": “імітаційне моделювання є експериментальною і прикладною методологією, що має на меті:

  • описати поведінку системи;
  • побудувати теорії і гіпотези, які можуть пояснити поведінку, що спостерігається;
  • використати ці теорії для прогнозу майбутньої поведінки і оцінки (в рамках обмежень, що накладаються деяким критерієм або сукупністю критеріїв) різних стратегій, що забезпечує функціонування даної системи".

З точки зору комп’ютерної реалізації імітаційне моделювання - це комплексний метод дослідження складних систем на ЕОМ, що включає побудову концептуальних, математичних і програмних моделей, виконання широкого спектра цілеспрямованих імітаційних експериментів, обробку та інтерпретацію результатів цих експериментів.

У нашій країні (в Україні та колишньому СРСР) становлення моделювання, як наукової і прикладної дисципліни, пов’язано з ім’ям члена-кореспондента АН СРСР Бусленко Н.П.

Методологічною основою для розвитку імітаційного моделювання стали роботи Н.П. Бусленко, Глушкова В.М., Н.Н. Моісєєва, Т.І. Марчука, Коваленко И.Н. Слід зауважити, що в колишньому СРСР склалися чотири школи в області імітаційного моделювання. Московська - на чолі з Н.П. Бусленко. Ленінградська - на чолі з Вавіловим А.А., Новосибірська - на чолі з Марчуком Т.І., Київська на чолі з Глушковим В.М.

Вказані школи не мали офіційного статусу, але їх керівники мали високий науковий авторитет і публікації основоположних робіт з питань комп’ютерного імітаційного моделювання, а їх учні очолили наукові колективи, які виконали і продовжують виконувати великий об’єм досліджень у наступних традиційних напрямах в області імітаційного моделювання:

  • розвиток методології, методів і технологій моделювання;
  • розробка засобів і систем моделювання на базі універсальних алгоритмічних мов моделювання;
  • розробка пакетів моделювання широкого призначення;
  • розробка проблемно-орієнтованих пакетів моделювання.

Представники Київської школи імітаційного моделювання очолюваної академіком Глушковим В.М. вели розробки та дослідження у всіх вказаних напрямах в області імітаційного моделювання. Інститут Кібернетики є піонером в області розробки методів і засобів імітаційного моделювання на основі мов моделювання високого рівня для вітчизняних ЕОМ всіх поколінь.

Природно, що творці засобів і систем імітаційного моделювання в Україні використали по можливості зарубіжний досвід розробки таких систем.

Історія становлення і розвитку імітаційного моделювання в Україні і в СРСР пов’язана з відповідними етапами в світовій практиці в даній області.

Визначальними чинниками в історії імітаційного моделювання були генерації мов моделювання. Однак, протягом більше ніж 30-літньої історії змінювалися концепції, парадигми програмування та платформи, що вплинуло на специфіку відповідних етапів.

Відомі фахівці в області імітаційного моделювання Р. Ненсі та Ф.Кивіат в своїх роботах визначали декілька етапів в практиці розвитку імітаційного моделювання.

Етап 1 (1955-1960). Програми для задач моделювання розроблялися на основі таких загальновідомих універсальних мов як FORTRAN і ALGOL.

Етап 2 (1961-1965). З’явилися перші мови моделювання: GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA, CSL, SOL. Була розроблена так звана концепція погляду на світ (world view).

Етап 3 (1965-1970). З’явилося друге покоління мов моделювання GPSS V, SIMSCRIPT II.5, SIMULA 67.

Етап 4 (1971-1978). Розвиток вже розроблених мов і засобів моделювання, орієнтований, передусім, на підвищення ефективності процесів моделювання та перетворення моделювання в більш простий і швидкий метод дослідження складних систем.

Роботи Зейглера (Zeigler) і Ерена (Oren) зіграли важливу роль в розв’язанні проблеми таксономії імітаційних моделей (вони ввели мету концепції моделі і схеми експерименту).

Етап 5 (1979-1984). Роки переходу від програмування до розвитку моделей. Основний акцент був перенесений на ідентифікацію інтегрованих засобів імітаційного моделювання.

Процес моделювання включає такі етапи, як створення моделі, програмування, проведення імітаційних експериментів, обробку та інтерпретацію результатів моделювання. Однак, традиційно перевага віддавалася етапу програмування. Виникаюча при цьому схема моделювання багато в чому повторює схему проведення натурних випробувань і зводиться лише до імітації траєкторій вивчених моделей. З появою імітаційних моделей змінилася концепція моделювання, яка тепер розглядається як єдиний процес побудови і дослідження моделей, що має програмну підтримку. Тепер на перше місце ставиться формальне поняття моделі, яке не тільки пояснює динаміку системи, але і служить предметом математичних досліджень. Стає можливим достовірний аналіз багатьох практично важливих властивостей моделі (стаціонарних розподілів, малих імовірностей, чутливості, надійності та достовірності результатів моделювання). Ці властивості особливо істотні при дослідженні високо відповідальних і повно масштабних систем, де ціна помилки особливо висока.

Етап 6 (1985-1994). Перенесення програмного забезпечення для імітаційного моделювання на персональну ЕОМ з використанням засобів графічного інтерфейсу (для візуалізації і анімації процесів моделювання).

Етап 7 (1995-1998). Розробка засобів технологічної підтримки процесів розподіленого імітаційного моделювання на мультипроцесорних ЕОМ і мережах.

На момент початку розробки (1966 р.) першої на Україні мови моделювання систем з дискретними подіями були відомі зарубіжні аналоги таких мов як СИМСКРИПТ, SOL і SIMULA.

Але за умовами того часу не було можливості придбати відповідне програмне забезпечення за кордоном. Була можливість ознайомитися з відповідними розробками тільки на рівні публікацій.

Тому в Інституті кібернетики академії наук України було прийняте рішення про розробку власної мови і системи моделювання.

Системи імітаційного моделювання, розроблені в інституті відповідно до вище перелічених етапів. Всі представлені системи є оригінальними розробками, виконаними на рівні зарубіжних досягнень. У процесі створення цих систем були розроблені вхідні мови, методології і технології моделювання, забезпечена їх програмна реалізація. Важливо відмітити, що всі без виключення роботи проводилися в зв’язку з виконанням відповідальної прикладної тематики і отримали широке впровадження та застосування.

Протягом 1966-1968 рр. в Інституті кібернетики під керівництвом Мар`яновича Т.П. виконувалися роботи по створенню мови та системи моделювання систем з дискретними подіями СЛЕНГ (автор мови СЛЕНГ Калініченко Л.А.), що і поклало початок розвитку методів імітаційного моделювання на Україні. Як прототип була вибрана мова SOL.

Розробка такої мови зажадала, насамперед, розв’язання проблеми формалізації систем, що досліджуються.

Традиційно методи імітаційного моделювання реалізують процес формалізації систем, що досліджуються на основі таких понять як "концептуальна модель" і "узагальнена схема функціонування".

Високорозвинені мови імітаційного моделювання опираються на відповідні концептуальні бази (набори понять), в термінах яких і формулюються (представляються) концептуальні моделі досліджуваних систем та процесів.

Склад концептуальної бази формується в залежності від проблемної орієнтації мови моделювання (для систем з дискретними подіями, безперервних систем і гібридних систем). Так, концептуальна база систем моделювання дискретних процесів включає такі поняття, як об’єкт (процес), клас об’єкта, атрибут об’єкта, схема поведінки об’єкта, пріоритет об’єкта, подія, час, список подій.

Зазначимо, що в умовах широкого використання парадигми об’єктно-орієнтованого програмування, вказана множина понять є загальноприйнятою в багатьох мовах і системах програмування. Однак на початку 70-х років (до появи мови СИМУЛА-67) використовувалися різні поняття для опису і представлення процесів функціонування складних систем: повідомлення, процес, активність і інше. Розробники мови СИМУЛА-67 поклали початок об’єктно-орієнтованому представленню систем, що досліджуються.

Створена в Інституті кібернетики система СЛЕНГ була впроваджена на всіх моделях однієї з найбільш поширеної в той час в СРСР і в Україні ЕОМ М-20, М-220, БЭСМ-3М, БЭСМ-4М більш ніж в 20 різних організаціях (Москва, Ленінград, Мінськ, Ульяновськ, Київ, Одеса, Горький, Свердловськ, Рязань, Казань, Фрунзе). Засоби СЛЕНГУ-системи застосовувалися при розробці компонент обчислювальних машин і систем, рішенні задач планування, для оцінки показників надійності складних систем та інше.

У 1973 році в Інституті кібернетики була завершена робота по створенню та реалізації на ЕОМ БЭСМ-6 системи АЛСИМ-БЭСМ Літвінова В.В.

Система призначалася для дослідження обчислювальних систем і мереж.

У системі були виділені три мовних рівні: мова опису моделей, мова управління моделюванням, мова управління завданнями.

Система знайшла застосування при рішенні задач радіолокації, протиповітряної оборони, рішенні задач аналізу і розподілу ресурсів.

Протягом 1973-1975 рр. в Інституті кібернетики були виконані роботи по створенню мови моделювання НЕДИС і відповідної імітаційної системи, призначеної для моделювання широкого класу реальних систем дискретної, безперервної та перервно-недискретної природи (Керівники розробки Мар’янович Т.П. і Гусєв В.В; Гусєв В.В. - автор мови НЕДИС). Розробка системи НЕДИС базувалася на використанні досвіду розробки і впровадження системи СЛЕНГ.

Мова НЕДИС ввібрала в себе окремі деталі з відомих в той час по публікаціях мов СИМУЛА-67 і АЛГОЛ-68. По своїх можливостях система НЕДИС близька до систем на базі таких мов, як SIMULA-67 і GASP-IV.

Система НЕДИС не мала аналогів в практиці вітчизняного програмування.

Розробники системи НЕДИС, крім робіт по впровадженню і супроводу системи, виконали великий об’єм робіт з адаптації системи НЕДИС в різних прикладних областях. Вбудований в мову НЕДИС механізм бібліотечних вступів і висновків дозволяв створювати багаторівневі бібліотеки додатків.

У 1979-1980 рр. були виконані роботи по створенню моделюючого комплексу АЛСИМ-2, під керівництвом Літвінова В.В., реалізованого на ЄС ЕОМ. Математичне забезпечення комплексу АЛСИМ-2 підтримувало рішення задач проектування обчислювальних систем і мереж.

Моделюючий комплекс АЛСИМ-2 включав два типи підсистем і засобів. До першого типу відносяться засоби планування та управління проектуванням і генерації документальної частини проекту. Друга група підсистем забезпечувала рішення задач проектування. До складу комплексу АЛСИМ-2 була включена система управління інформацією, що базується на мові визначення даних (для опису схем структур даних, що зберігаються в базі даних) і мові маніпулювання даними (для обміну з базами даних, корекції баз даних, аналізу, синтезу і перетворення даних).

Система АЛСИМ-2 широко використовувалася при дослідженні процесів функціонування військово-морських баз Тихоокеанського побережжя.

Система алгоритмічного моделювання ТАИС розроблена на початку 80-х років (Керівник розробки - Летічевський А.А.). Система базувалася на спеціально розробленій мові АЛГОРИТМ-80, призначеній для відробки проектних рішень на рівні міжрегістрових і міжмодульних передач, для проектування (уявлення) та дослідження (моделювання) апаратури обчислювальних систем в основному на етапі алгоритмічного і структурно-алгоритмічного опрацювання. За допомогою системи ТАИС був промодельований макроконвеєрний обчислювальний комплекс, розроблений в Інституті кібернетики.

Протягом 1991-1993 рр. в Інституті кібернетики виконувалися роботи по створенню технологічної системи програмування НЕДИС-90 і реалізації її на ПЭВМ IBM PC AT/386. Автор мови НЕДИС-90 - Гусєв В.В.

Система призначена для оперативної розробки проблемно-орієнтованих мов самого широкого кола застосувань, наприклад: дискретні, безперервні і гібридні моделі інформаційних, економічних, біологічних і інших систем; планування і обробка результатів експериментів; специфікація пристроїв в системах проектування, логічне моделювання, синтез описів нижнього рівня (схем). Користувачі системи отримують можливість будувати власні функціональні еквіваленти таких мов, як SIMULA, GASP-IV, VHDL і їх розумно спеціалізовані діалекти без побудови нових компіляторів. Проблемно-орієнтовані мови, що створюються, можуть бути як імперативними, так і декларативними. Розроблена технологія створення нових мов моделювання для різних додатків базується на використанні механізму контекстних модулів.

Система побудована на основі компілятора з базової мови об’єктно-орієнтованого програмування НЕДИС-90, що регламентує виключно методи побудови нових визначень на основі використовуємої системи позначень. Система реалізована в 1994 р. як компілятор на мові С для комп’ютерів, сумісних з IВМ РС.

Таким чином, Україна завдяки піонерським роботам Інституту кібернетики має більш ніж 25-річний досвід розробки і впровадження в різних прикладних областях засобів та систем імітаційного моделювання. Обширна географія впроваджень свідчить про значний вплив вказаних розробок на розв’язання таких загальнодержавних і національних проблем як: прийняття відповідальних проектних рішень в різних прикладних областях; підготовка та навчання наукових і науково-технічних фахівців найбільш сучасним інструментаріям досліджень на базі ЕОМ; накопичення і використання досвіду досліджень в різних прикладних областях в стандартній для всіх користувачів та дослідників формі.

Українські розробники багато уваги приділяли питанням популяризації методів і засобів імітаційного моделювання(читали лекції в різних вузах країни, виступали з доповідями на Всесоюзних, Республіканських і Міжнародних семінарах та конференціях, виконували великий об’єм робіт по авторському супроводу, надавали систематичну методичну допомогу з питань розробки імітаційних моделей в різних додатках).

На основі спільної роботи з користувачами відпрацьовувалися методики побудови імітаційних моделей і проведення модельних експериментів. При цьому особлива увага приділялася питанням розуміння суті методу імітаційного моделювання і формування відповідного програмістського світогляду.

Хотілося також відмітити ще один важливий методолого-філософський аспект імітаційного моделювання на основі високорозвинених мов. Високорозвинені мови моделювання перевершили своїм значенням їх первинне призначення та стали важливим чинником в пізнанні світу і отриманні інформації про нього. З їх появою стала реальною можливість вивчати системи, що досліджуються у всій їх складності, не втискуючи їх в моделі, зручні для застосування тих або інших відомих математичних методів аналізу. Процес розробки імітаційних моделей дозволяє осмислити дійсність (виявити взаємозалежність, необхідні заходи, тимчасові співвідношення, необхідні ресурси), крім того, з’являється можливість упорядити наші нечіткі або суперечливі поняття і невідповідності. Така модель змушує розробника організувати його задуми, оцінити і перевірити їх обгрунтованість.

Зараз в Інституті кібернетики розпочатий цикл робіт по створенню засобів і систем розподіленого імітаційного моделювання на платформі сучасних ПЄОМ і операційних систем.