Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем

В статье анализируются проблемы компьютерного моделирования предметных областей (ПрО) и систем. Рассмотрены свойства и этапы познания предметных областей и систем, формулируется способ перехода предметной области в класс систем. Метод основан на определении и использовании метамоделей, которые...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Date:	2010
Main Author:	Межуев, В.И.
Format:	Article
Language:	Russian
Published:	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2010
Series:	Штучний інтелект
Subjects:	Обучающие и экспертные системы
Online Access:	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56849
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Cite this:	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем / В.И. Межуев // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 655-663. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-56849
record_format	dspace
spelling	nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-568492025-02-23T18:26:30Z Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем Особливості комп’ютерного моделювання предметних областей і систем Features of Computer Modelling of Application Domains and Systems Межуев, В.И. Обучающие и экспертные системы В статье анализируются проблемы компьютерного моделирования предметных областей (ПрО) и систем. Рассмотрены свойства и этапы познания предметных областей и систем, формулируется способ перехода предметной области в класс систем. Метод основан на определении и использовании метамоделей, которые структурируют свойства ПрО и позволяют решать возникающие над ПрО задачи. У статті аналізуються проблеми комп’ютерного моделювання предметних областей (ПрО) і систем. Розглянуті властивості та етапи пізнання ПрО і систем, формулюється спосіб переходу предметної області в клас систем. Метод оснований на визначенні та використанні метамоделей, що структурують властивості предметних областей та дозволяють розв’язувати задачі, що виникають над ПрО. The problems of computer modelling of application domains (AD) and systems are analyzed in the paper. Properties and stages of cognition of AD and systems are considered, the way of transition of AD into a class of systems is formulated. The method is based on use of the metamodels, which structurize properties of AD and allow to solve the tasks of AD. 2010 Article Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем / В.И. Межуев // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 655-663. — Бібліогр.: 15 назв. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56849 004.89 ru Штучний інтелект application/pdf Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	Russian
topic	Обучающие и экспертные системы Обучающие и экспертные системы
spellingShingle	Обучающие и экспертные системы Обучающие и экспертные системы Межуев, В.И. Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем Штучний інтелект
description	В статье анализируются проблемы компьютерного моделирования предметных областей (ПрО) и систем. Рассмотрены свойства и этапы познания предметных областей и систем, формулируется способ перехода предметной области в класс систем. Метод основан на определении и использовании метамоделей, которые структурируют свойства ПрО и позволяют решать возникающие над ПрО задачи.
format	Article
author	Межуев, В.И.
author_facet	Межуев, В.И.
author_sort	Межуев, В.И.
title	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
title_short	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
title_full	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
title_fullStr	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
title_full_unstemmed	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
title_sort	особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем
publisher	Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
publishDate	2010
topic_facet	Обучающие и экспертные системы
url	https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/56849
citation_txt	Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем / В.И. Межуев // Штучний інтелект. — 2010. — № 3. — С. 655-663. — Бібліогр.: 15 назв. — рос.
series	Штучний інтелект
work_keys_str_mv	AT mežuevvi osobennostikompʹûternogomodelirovaniâpredmetnyhoblastejisistem AT mežuevvi osoblivostíkompûternogomodelûvannâpredmetnihoblastejísistem AT mežuevvi featuresofcomputermodellingofapplicationdomainsandsystems
first_indexed	2025-11-24T10:09:01Z
last_indexed	2025-11-24T10:09:01Z
_version_	1849665982207885312
fulltext	«Штучний інтелект» 3’2010 655 7М УДК 004.89 В.И. Межуев Бердянский государственный педагогический университет, Украина mejuev@ukr.net Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем В статье анализируются проблемы компьютерного моделирования предметных областей (ПрО) и систем. Рассмотрены свойства и этапы познания предметных областей и систем, формулируется способ перехода предметной области в класс систем. Метод основан на определении и использовании метамоделей, которые структурируют свойства ПрО и позволяют решать возникающие над ПрО задачи. Введение Понятие предметной области (ПрО) в компьютерных науках было введено в начале 80-х годов прошлого века, когда была осознана необходимость использования семантических моделей для представления информации в компьютерных системах. Несмотря на широкое использование понятия предметной области в рамках теории и практики построения информационных систем (ИС), на сегодняшний день отсутствует не только формальное, но и конструктивное содержательное определение данного понятия. Популярное в литературе определение ПрО как «части действительности» не отражает сущности ПрО и не дает возможности четкого выделения моделей ПрО, проведения их классификации, анализа используемых для моделирования ПрО средств и методов, а следовательно, и понимания классов задач, которые можно решать над ПрО в ИС. Системный подход и системный анализ являются важнейшими методологиями современного естествознания. Поэтому представляется необходимым анализ поня- тия предметной области в контексте его сходств и различий с понятием системы. Заметим также широкую разработанность методов моделирования, являющихся частью общей теории систем (ведущей начало от работ Людвига фон Берталанфи [1]). Пред- метом рассмотрения в данной статье является понятие предметной области в кон- тексте системного подхода, а целью работы - разработка способа перевода ПрО в класс систем, что позволит использовать методы теории систем как для моделирова- ния структуры ПрО, так и решения возникающих над ПрО задач. Понятия предметной области и системы Как и любая часть действительности, ПрО может быть рассмотрена как объект, к которому применим системный подход. Однако понятия предметной области и системы не являются тождественными. Осознание действительности как ПрО мы определяем как необходимый этап разработки системы. Любую часть заинтересо- вавшей нас действительности можно классифицировать как ПрО, однако системой ПрО становится только после познания ее структуры (то есть существенных связей и отношений между элементами ПрО). Важным аспектом является то, что ПрО может и не являться системой, однако ИС над ней может быть построена. Таким образом, познание законов существования Межуев В.И. «Искусственный интеллект» 3’2010 656 7М ПрО не является необходимым условием для построения ИС. Под законами сущест- вования мы понимаем глубинные, важнейшие связи и отношения ПрО, а не дескрип- тивную (содержательно-описательную) модель ПрО, которая выделяется при проек- тировании ИС (прежде всего, баз данных). Класс задач, решаемый в этом случае над ПрО посредством ИС, является весьма ограниченным и сводится в основном к хра- нению и поиску необходимой информации. Решение же возникающих над ПрО за- дач анализа, объяснения, прогнозирования и др. требует понимания и отражения в ИС законов существования ПрО. Заметим, что мы будем использовать понятие «информационная система» в ши- роком смысле, то есть как компьютерную систему, предназначенную для сбора, хра- нения, обработки, передачи информации. Программные системы (программы), базы дан- ных, базы знаний, информационные хранилища и т.д. являются частными случаями информационных систем. Также неверно говорить, что любое представление ПрО в ИС является системой, так как оно осуществлено в системе функционирующих в ИС понятий и отношений. Модель ПрО может перейти в ранг системы только путем отражения существенных свойств и отношений самой ПрО. Отметим также иную проблему, которая часто ускользает от внимания при разработке ИС. Существующей практикой в разработчике ИС является рассмотрение ПрО не как части действительности (онтологический аспект), а как знания про эту действительность (гносеологический аспект). Иными словами, теоретическую осно- ву построения ИС над ПрО составляют логические модели, то есть неявно принима- ется за истину утверждение, что закономерности функционирования ПрО имеют форму логических утверждений. Однако в общем случае законы логики не отражают существенные связи и отно- шения ПрО как таковой, а являются законами функционирования понятий, в которых формулируются свойства ПрО. Только применение математических методов к описа- нию ПрО позволяет решить задачу построения моделей, адекватных отражаемой дей- ствительности. Заметим, что понятие адекватности модели ПрО существенно отличается в ло- гическом и математическом подходе: – адекватность математического метода определяется практикой (эксперимен- том), как степень соответствия формальной модели характеру изучаемой с ее по- мощью ПрО; – адекватность логической модели является внутренним свойством самой логи- ческой системы (например, соответствие описания, выраженного в форме требований и спецификаций, свойствам модели ПрО). В методологии разработки компьютерных систем прослеживается их четкое разделение на 2 основных направления [2]: – выполнение вычислений; – накопление и обработка информации. Выполнение вычислений имеет своей сущностью математическое моделирова- ние ПрО с целью решения возникающих естественнонаучных, а также инженерных задач. Второе направление основано на моделировании ПрО путем представления ее свойств в информационной системе, под которой традиционно понимается база дан- ных (БД), база знаний (БЗ), информационное хранилище (ИХ) [3]. Различия в данных подходах обусловлены языком описания ПрО (естественным либо формальным), математическим аппаратом, используемым для моделирования, а Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем «Штучний інтелект» 3’2010 657 7М также тем, что в естественнонаучном моделировании речь идет о сравнительно не- больших массивах числовой информации (в моделировании ПрО в ИС речь идет о представлении больших массивов данных, выраженных в нечисловой форме). Однако, несмотря на различия в данных подходах, их единой сущностью явля- ется моделирование ПрО с целью решения возникающих в них задач. Таким обра- зом, актуальной является задача анализа различных подходов к отражению ПрО в ИС с целью интеграции их в единой теории моделирования предметных областей. Заметим, что первым этапом в рассмотрении любой ПрО является ее описание, чаще всего осуществляемое на естественном языке. Поэтому является необходимым разработка метода перехода от содержательно-описательной модели ПрО, к модели, выраженной формально-математическими средствами. Возможность такого перехода предоставляют онтологии, являющиеся по определению Тома Грубера точными, то есть выраженными формальными средствами, спецификациями концептуализации [4]. В наших предыдущих работах [5], [6] была проанализирована возможность исполь- зования онтологий как моделей предметных областей, в частности, для моделирования свойств операционной системы реального времени OpenComRTOS. Однако, будучи важным классом моделей, логические системы, к которым относят и онтологии [7], отражают структуры наших знаний о ПрО. В данной статье мы рассматриваем возможность построения моделей ПрО при помощи матема- тических средств, отражающих структуру ПрО как части действительности. Данный подход основан на структурировании свойств ПрО при помощи определенной мета- модели, построенной на основании того или иного математического аппарата (алгебры, геометрии, теории графов и др.). Этапы познания и свойства предметных областей и систем Системность есть общий принцип бытия материи [8], то есть является внутренним свойством сущностей любой природы, будь то материальные или же идеальные объек- ты. Таким образом, свойство системности присуще и ПрО. Любые проблемы в рас- смотрении ПрО (как и являющиеся предметом данной статьи определение и способы моделирования ПрО) связаны с недостатком системности в понимании ее свойств. Заметим, что системность присуща также любому виду человеческой практики, включая и процесс описания, моделирования и представления ПрО в ИС. Таким образом возникает задача моделирования процесса моделирования ПрО с целью обнару- жения эффективной последовательности действий, приводящих к построению адек- ватной действительности модели ПрО. В контексте системного подхода основной способ моделирования ПрО мы опре- деляем как постепенное (итерационное) увеличение системности модели ПрО при переходе от одного уровня ее описания (и понимания) к другому. Этот процесс обусловлен противоречиями между моделью и реальной ПрО, то есть простотой и сложностью, точностью и неточностью, определенностью и неопре- деленностью и т.д. и направлен на максимальное приближение модели ПрО к позна- ваемой действительности. С точки зрения системного подхода процесс познания ПрО состоит в следующем: вначале мы воспринимаем внешние свойства ПрО – то, что ПрО является единой и изолированной. Все, что мы можем сказать о внутренних свойствах ПрО – это при- сущая им разнородность: мы можем видеть, что ПрО составлена из элементов, но не можем ничего сказать о ее структуре. Лишь после понимания сущности элементов ПрО мы можем познать отношения между элементами, т.е. структуру ПрО. Именно Межуев В.И. «Искусственный интеллект» 3’2010 658 7М на этом этапе мы можем классифицировать ПрО как систему. Исходя из анализа отношений межу элементами ПрО, мы можем рассмотреть ПрО как статическую или динамическую, структурную (отражающую конкретное состояние) или же функцио- нальную (отражающую процессы перехода) систему и т.д. Данная классификация предполагает ответ на вопросы: меняются ли свойства и отношения ПрО со временем, какие события происходят в системе и какие состояния она принимает и др. Таким образом, интерес всегда представляют собой задачи рассмотрения ПрО, как совокупности объектов (сущностей), имеющих определенные устойчивые отношения – структуру. Поэтому в целях решения возникающих над ПрО задач ее свойства должны быть определенным образом упорядочены. Для этого мы предлагаем исполь- зовать метамодели, позволяющие структурировать свойства ПрО (и таким образом получить структурную модель ПрО). Заметим, что в естественнонаучном моделировании любая ПрО описывается весьма небольшим количеством свойств. Признавая тезис о потенциальной бесконеч- ности свойств предметных областей, отметим, что при математическом моделировании мы абстрагируемся от несущественных свойств ПрО на основании некоторой заданной априори информации. Например, проблема (потенциальной) бесконечности свойств ПрО и связанное с ней отражение в ИС огромных массивов информации не является актуальной при моделировании физических систем, которое осуществляется в рамках определенной физической теории, манипулирующей ограниченным числом свойств ПрО. Вообще говоря, моделирование структуры и поведения объекта в рамках заданной теории является типичной задачей естественнонаучного моделирования (например, расчет траектории движения тела в рамках механики Ньютона). Предлагаемый нами подход также основывается на моделировании свойств ПрО в рамках определенной математической теории, которая является основой метамодели для порождения моделей ПрО. Особенность нашего подхода состоит в его опоре на методы современной системной инженерии, рассмотрению которых посвящен следующий раздел статьи. Способы компьютерного моделирования предметных областей В настоящее время в западной системной инженерии выделяются два основных направления компьютерного моделирования предметных областей: – Domain-Specific Modeling (DSM) – предметно-ориентированное моделирование (или моделирование, ориентированное на предметные области). – General-Purpose Modeling (GPM) – моделирование общего назначения. К GPM относятся такие языки моделирования, как UML, SysML, XML и др., позволяющие выражать знания и представлять различные аспекты систем, вне зависимости от их природы. Также выделяют подход Model-Driven Engineering (MDE), так называемая инже- нерия, порождаемая из моделей, к инструментам которой, прежде всего, относят CASE- системы. Сущность MDE-подхода состоит в разработке DSM-моделей в понятиях, бо- лее близких к ПрО, а не данных и алгоритмах. Наиболее известным расширением MDE является MDA (Model-Driven Architecture) – подход, предложенный группой OMG [9]. Таким образом, GPM-подход применим к различным предметным областям, тогда как понятия DSM являются конкретными для ПрО. Сущность DSM-подхода Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем «Штучний інтелект» 3’2010 659 7М состоит в создании языков моделирования, специально ориентированных на решение задач определенной предметной области. Такие языки называют предметно-ориен- тированными языками (с англ. Domain Specific Language, DSL), в отличие от языков программирования или моделирования общего назначения. Примерами DSL являются: – язык бухгалтерии; – язык банковского дела; – язык для создания компьютерных игр; – язык построения параллельных приложений; – язык медицинской томографии и др. Отличие DSL от языка программирования состоит в том, что последний может строиться в понятиях: ветвление, цикл, линейная последовательность операторов, а для поддержки ПрО – использоваться библиотека программных функций. В DSL применяют специфичные для предметной области понятия. Например, DSL-язык для конструирования одежды будет включать понятия: выкройка, линия разреза, шов, борт, ворот и др. В общем случае DSL-языки могут быть визуальными или текстовыми. Для по- строения предметно-ориентированных языков используют так называемые метамо- дели, по существу являющиеся формализмами (или, лучше сказать, полуформализмами) как ER-нотация, языки онтологий, MOF и другие. Рассмотрим, например, ER-нотацию, предложенную Петером Ченом в 1976 го- ду [10]. ER-нотация также является отражением естественнонаучного системного под- хода и акцентирует внимание на элементах и связях между элементами ПрО. Однако заметим, что связи между сущностями в ER-походе являются дескриптивными (т.е. представляют собой наименования отношений) и не отражают структуру реальной системы. Вообще говоря, применимость DSL-языков чаще всего ограничивается опи- санием ПрО, что не позволяет решать возникающие над ПрО задачи. Сущность нашего подхода состоит в построении DSL на основании математи- ческих абстракций, отражающих сущность ПрО как части действительности. В данном случае метамодель позволяет отразить не только структуру ПрО, но и применить соответствующие математические методы для вычисления свойств ПрО. В основу метамодели могут быть положены различные математические форма- лизмы: алгебра, геометрия, теория множеств, теория графов и др. Данные формализмы определяют как модельные объекты, так и методы моделирования ПрО. Порожденный из математической метамодели DSL позволяет оперировать методами метамодели, в то же самое время находясь в рамках содержательных понятий ПрО. В нашем подходе мы определяем такие необходимые элементы структуры модели ПрО, как свойства и методы оперирования этими свойствами. Например, в физическом моделировании, мы говорим про величины и математи- ческие методы, в информационных системах это БД и СУБД, в базах знаний это предикаты и правила вывода, в программных системах про данные и алгоритмы и т.д. В зависимости от видов свойств можно выделить модели, основанные на величинах и процедурах измерения, и основанные на предикатах логические модели. Отношение в нашем подходе мы рассматриваем как частный случай свойства, акцентируя внимание на методах, применимых к данным свойствам. В этом состоит иное отличие от ER подхода, акцентирующего внимание на отношениях между сущ- ностями. Смещение акцента с взаимосвязи между элементами ПрО на дающий ре- зультат метод позволяет построить технологию моделирования ПрО в ИС. Межуев В.И. «Искусственный интеллект» 3’2010 660 7М Структура метамодели и модели ПрО Мы выделяем вертикальный и горизонтальный уровни рассмотрения ПрО. Горизонтальный уровень отражает этапы разработки ПрО (а именно – описание, моделирование и представление ПрО в ИС), вертикальный – переход от абстрактного к конкретному в рассмотрении ПрО (рис. 1). Как было отмечено нами выше, рассмотрение действительности как ПрО мы определяем как этап в развитии системы. Чтобы перейти в разряд систем, должны быть познаны существенные связи и отношения ПрО, т.е. структура ПрО. Для этого и предлагается использовать структурирующую свойства ПрО метамодель (верти- кальный уровень на рис. 1). Первым этапом в рассмотрении ПрО является ее описание. Заметим, что переход от описания к модели ПрО также можно осуществить при помощи определенной мета- модели. Традиционно для структурирования описания ПрО используют деревья и гра- фы (например, онтологический подход), отражающие подчиненность понятий ПрО. Рисунок 1 – Вертикальный и горизонтальный уровни рассмотрения ПрО Метамодель включает в себя модельные объекты и методы определенной математической теории, а также правила порождения моделей ПрО. {{ },{ },{ }}.T C R ∆ Ω= { }T – множество типов для порождения объектов модели ПрО. {C} – множество математических методов, применимых к модельным объектам {T}. { }R – совокупность правил построения моделей ПрО и генерации кода. Например, в теории графов в качестве типов мы будем использовать вершины и ребра, а методов – правила обхода, нахождения минимального пути и т.д. Метамодель Ω используется для порождения моделей предметных областей 1 2, ... NM M M путем применения множества правил { }R . Именно наличие { }R отли- чает метамодель Ω от математической теории. 1 2, ... NM M MΩ⇒ Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем «Штучний інтелект» 3’2010 661 7М Модель ПрО рассматривается нами как: {{ },{ },{ }}M O P L ∆ = {O} – множество объектов – экземпляров {T}. { }P – множество заданных на { }O свойств ПрО. { }L – множество законов существования или использования ПрО. Особенность предложенной модели ПрО состоит в отделении и смещении акцента с объектов на свойства ПрО. Объекты модели являются экземплярами типов {T}, задающими структуру свойств ПрО и позволяющими применить адекватный ПрО метод. Также смещается акцент с результата моделирования, которым становится не база данных, база знаний или информационное хранилище, а абстрактный модельный объект, предназначенный для решения определенного класса задач над ПрО. БД, БЗ, ИХ остаются важными частными случаями модельных объектов, полученных в резу- льтате моделирования предметных областей. Заметим, что в качестве результата мо- делирования ПрО также может быть рассмотрен и программный код, формальная (математическая) модель и др. Применение метамодели для построения моделей программных систем В случае применения предложенного метода для построения программных си- стем (ПС), процесс описания и моделирования ПрО соответствует процессу проек- тирования ПС: выдвижение требований и спецификаций к ПС (в общем случае, этап описания ПрО), моделирование ПС, валидация и верификация модели ПС, реализа- ция ПС, Тестирование ПС, сопровождение и поддержка ПС. Следуя классическому определению Никлауса Вирта [11], мы рассматриваем программу (программную систему) как структуры данных плюс алгоритмы. Поэтому в конечном счете свойства ПрО должны быть преобразованы в данные, а законы существования ПрО – вычисляться в алгоритмах ПС. Метамодель, в этом случае, задает структуры данных и методы, применимые к вычислению свойств ПрО. В качестве примеров модельных объектов метамодели можно привести структуры данных – массивы разной размерности, списки, деревья, графы и др. Существует множе- ство применимых к данным структурам методов, позволяющих построить модель ПрО. Табл. 1 отражает переход от абстрактного к конкретному в процессе моделирова- ния ПрО. Заметим также, что важным аспектом нашего подхода является преобла- дающая роль семантики над синтаксисом: метамодель задает синтаксис модели ПрО, модель ПрО определяет семантику ПрО. Таблица 1 – Переход от абстрактного к конкретному в моделировании ПрО Метамодель (синтаксис модели ПрО) Модель (семантика ПрО) Программная система (представление ПрО) Исполнение программы Множество типов { }T – структуры данных Свойства ПрО Типы данных Данные Множество методов { }C вычислений над { }T Законы существо- вания ПрО Алгоритмы Процесс вычисления Межуев В.И. «Искусственный интеллект» 3’2010 662 7М Практические примеры применения метамодели для построения моделей ПрО Предложенный подход был использован нами для моделирования программных систем, где метамодель была основана на теории графов (т.е. модельными объектами являлись узлы и ребра графа) [12]. Методы теории графов (обход, поиск минимального пути и др.) были использованы нами для генерации программного кода (путем обхода графа модели программной системы), построения таблицы маршрутизации, распределения сетевого трафика и решения других задач. Заметим, что данная мета- модель применялась нами как для построения моделей программных приложений, так и моделей топологий вычислительной сети. В случае построения программного приложения узлами графа являлись задачи (процессы) и сущности синхронизации, а ребра графа определяли взаимодействия (вызовы функций). В случае моделирования топологий в качестве узлов графа рассматривались вычислительные устройства (про- цессоры), а ребрами служили HW-связи между ними. В статье [13] в качестве метамодели для моделирования физических явлений и процессов нами было предложено использовать геометрические структуры, задающие распределения физических свойств в пространстве. Вместе с ускорением процесса моделирования путем применения технологии визуальной разработки данный подход позволил упростить использование различных математических методов вычисления физических свойств. Геометрическая метамодель также применялась нами для построения моделей в задачах компьютерной томографии, где модельные объекты задавали пространственные распределения интенсивности излучения (томограммы или же рентгеновские снимки). Задачей, решаемой нами в рамках данного подхода, являлось восстановление внутренней структуры трехмерного объекта по следам функций на плоских срезах данного объекта. Вообще говоря, к геометрической метамодели может быть применено множество мате- матических методов. Например, теорию интерфлетации и интерлинации функций [14], в которой плоское и линейное распределения свойств являются базовыми модельными понятиями. Нами были построены также иные компьютерные инструменты, использующие метамодели для построения моделей предметных областей. Отметим, например, визу- альную среду для представления суждения о свойствах ПрО в виде векторов в логическом пространстве [15]. Здесь основой метамодели для порождения модели ПрО является векторная алгебра. Интерес в данном подходе представляет смешение двух видов формализмов (логики силлогизмов и векторной алгебры), что позволило расширить класс решаемых над ПрО задач. Выводы 1. Сформулирован принцип первичности ПрО по отношению к системе. Перевод ПрО в ранг системы связан с познанием существенных связей и отношений ПрО. 2. Структурирование свойств ПрО возможно на основе метамодели, что является необходимым условием для применения математических методов решения возника- ющих над ПрО задач. 3. Рассмотрена применимость подхода к построению моделей и генерации кода программных систем. Рассмотрение ПС через призму метамодели позволяет преобра- зовать свойства ПрО в структуры данных, а законы существования ПрО – в методы вы- числения свойств. Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем «Штучний інтелект» 3’2010 663 7М 4. Показана применимость подхода к построению моделей иных ПрО, в част- ности, решения задач компьютерной томографии, а также для построения системы век- торной логики. Литература 1. Берталанфи Л. Общая теория систем – критический обзор / Л. Берталанфи // Исследование по общей теории систем : Сборник. – М. : Прогресс, 1969. 2. Петров В.Н. Информационные системы / Петров В.Н. – СПб. : Питер, 2002. – 688 с. 3. Цаленко М.Ш. Моделирование семантики в базах данных / Цаленко М.Ш. – М. : Наука, 1989. – 288 с. 4. Gruber T.R. A translation approach to portable ontologies / T.R. Gruber // Knowledge Acquisition. – 1993. – 5(2). - P. 199-220. 5. Межуев В.И. Использование онтологий как моделей предметных областей / В.И. Межуев // Искусственный интеллект. – 2009. – № 4. – С. 4-11. 6. Межуев В.И. Моделирование свойств операционной системы реального времени OpenComRTOS при помощи OWL-DL онтологий / В.И. Межуев // Збірник наукових праць ДонНТУ серії «Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка». – 2009. – Вип. 10(153). – C. 39-46. 7. Guarino Nicola. Understanding, building and using ontologies / Nicola Guarino // International Journal of Human-Computer Studies. – Vol. 46. – Is. 2-3. – P. 293-310. 8. Перегудов Ф.И. Введение в системный анализ / Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. – М. : Высшая школа, 1989. – 320 с. 9. [Электронный ресурс]. – Режим доступа : http://www.omg.org/ 10. Pin-Shan Chen Peter. The Entity-Relationship Model – Toward a Unified View of Data / Peter Pin-Shan Chen // ACM Transactions on Database Systems. – Vol. 1. – Is. 1. – P. 9-36. 11. Вирт Н. Алгоритмы + структуры данных = программы / Вирт Н. ; [пер. с англ.]. – М. : Мир, 1985. – 406 с. 12. Mezhuyev Vitaliy. OpenComRTOS Visual Modelling Environment: the Tool for distributed Parallel Appli- cations Development / Vitaliy Mezhuyev, Eric Verhulst // Науковий вісник Чернівецького університету : збірник наук. праць. – Чернівці : ЧНУ, 2008. – Вип. 423 : Фізика. Електроніка. : Тематичний випуск «Комп’ютерні системи та компоненти». Частина І. – С. 88-94. 13. Межуєв В.І. Метамодель для візуального моделювання багатовимірних предметних галузей та її прак- тичні застосування / В.І. Межуєв , О.М. Литвин // Управляючі системи та машини. – 2010. – № 5. 14. Литвин О.М. Інтерлінація функцій та деякі її застосування / Литвин О.М. – Харків : Основа, 2002. – 544 с. 15. Mezhuyev Vitaliy. Vector logic: theoretical principles and practical implementations / Vitaliy Mezhuyev // Вісник ЗНУ : Збірник наукових статей. Фізико-математичні науки. – Запоріжжя : ЗНУ, 2006. – С. 91-97. В.І. Межуєв Особливості комп’ютерного моделювання предметних областей і систем У статті аналізуються проблеми комп’ютерного моделювання предметних областей (ПрО) і систем. Розглянуті властивості та етапи пізнання ПрО і систем, формулюється спосіб переходу предметної області в клас систем. Метод оснований на визначенні та використанні метамоделей, що структурують властивості предметних областей та дозволяють розв’язувати задачі, що виникають над ПрО. V.I. Mezhuуev Features of Computer Modelling of Application Domains and Systems The problems of computer modelling of application domains (AD) and systems are analyzed in the paper. Properties and stages of cognition of AD and systems are considered, the way of transition of AD into a class of systems is formulated. The method is based on use of the metamodels, which structurize properties of AD and allow to solve the tasks of AD. Статья поступила в редакцию 26.05.2010.

Особенности компьютерного моделирования предметных областей и систем

Institution

Similar Items