Когнитивное моделирование сложных ситуаций.

С каждым днем возрастает число сложных и очень сложных крупномасштабных систем управления в социально-экономической, экологической, организационной, технической и других сферах. Эти задачи по своей сути являются слабоструктурированными, слабоформализуемыми, содержат многие противоречивые цели и критерии и требуют способов решения задач с нечеткими знаниями, целями и данными. Характерной чертой современных сложных объектов управления яв­ляется также многосвязанность. При решении задач оптимизации управления сложными многосвя­занными системами возникает дополнительная проблема большой раз­мерности. При их реше­нии возникают серьезные неопределенности, связанные с недостаточностью и нечеткостью наших знаний о проблеме, невозможностью учиты­вать реакцию окружающей среды, других лиц на предпринятые действия, а также неопределенности из-за нечетко определенных данных, критери­ев, целей и т.п.

Для выявления базисных социально-политических, экономических, экологических проблем и генерирования рекомендаций по методам управления сложными системами необходимо разработать компьютерные когнитивные модели для качественного моделирования ситуации. Качественные модели сложных и очень сложных систем достаточно эффективно строятся на основе мате­матического аппарата знаковых и взвешенных графов, которые позволя­ют формализовать взаимодействие основных положительных и отрица­тельных обратных связей, существующих между процессами, опреде­ляющими функционирование и развитие сложной социально-политичес­кой, экономической или экологической системы. При построении таких моделей может быть использована неполная, нечеткая и даже противоре­чивая информация.

Цель когнитивной струк­туризации состоит в формировании и уточнении гипотезы о функциони­ровании исследуемого объекта. Чтобы понять и проанализировать пове­дение сложной системы с помощью когнитивного подхода, строится структурная схема причинно-следственных связей. При этом элементы системы А и В , изображаемые на схеме в виде отдельных вершин гра­фа, соединяют ориентированной дугой, если элемент А связан с элемен­том В причинно-следственной связью: А—>В, где А - причина, В -следствие. Рассматриваемые причинно-следственные связи разделяют на положительные и отрицательные. Связь А —> В называется положи­тельной, если увеличение А ведет к увеличению (усилению) В и уменьшение А ведет к уменьшению (ослаблению) В при прочих рав­ных условиях. Отрицательный знак (-) над дугой А —> В означает, что связь отрицательна, т.е. при прочих равных условиях увеличение А при­водит к уменьшению (ослаблению) В. Подобные схемы причинно-следственных связей широко используются для анализа сложных систем в экономике, социологии, в политике, в технике. Такие схемы, интерпре­тирующие мнение, взгляды лица, принимающего решение, называются когнитивной картой. На математическом языке когнитивная карта называется знаковым (взвешенным) ориентированным графом (орграфом). Для определения изменений параметров вершин, с учетом влияния контуров обратной связи пользуются развитием импульсного процесса в знаковых и взвешенных орграфах, который устанавливает, как отклонения одной или нескольких переменных распространяются за не­которое время по структуре графа. Приобретая опыт в анализе знаковых графов, можно избавиться от целого ряда типичных ошибок, свойствен­ных несистемному мышлению. Нередко исследователь ошибочно пред­полагает, что каждое событие имеет только одну причину, не замечая важных обратных связей, как положительных, так и отрицательных.

Когнитивное или графовое моделирование сложных процессов позволяет дать качественные оценки протеканию процессов. Вершины графа соответствуют рассматриваемым процессам, направленные дуги графа отражают влияние процессов друг на друга, а степень такого влия­ния отображается путем приписывания соответствующего веса каждой дуге. Первоначально степень влияния отображается с помощью лингвистических переменных типа «сильно», «умеренно», «слабо» и т.п. В зави­симости от совокупности значений той или иной лингвистической пере­менной выбирают числовую шкалу соответствующей метрики; с помо­щью таких шкал качественным значениям переменных присваивают оп­ределенные числовые значения по соответствующим шкалам, в результа­те получаем взвешенный ориентированный граф.

Если графовая модель среды достаточно правдоподобна, то постав­ленные цели можно интерпретировать в терминах моделей как подмно­жество «благоприятных» ситуаций. Под допустимым решением будем понимать решение, переводящее систему в какую-либо благоприятную ситуацию и удерживающую ее в этой ситуации. Процесс такого перевода назовем управлением ситуациями, а переводимые ситуации - управляе­мыми ситуациями.

⇐ Предыдущая567891011121314

Поделиться: