Системы ситуационного управления на основе технологий

Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-15)
Системы ситуационного управления на
основе технологий Semantic Web
Терехин Д. Э., Тузовский А. Ф.
Институт Кибернетики, Томский Политехнический Университет, пр. Ленина, д. 30, г. Томск,
634034, Россия.
[email protected], [email protected]
Аннотация. В статье рассматривается использование онтологий для систем ситуационного
управления. Предлагается современное развитие подхода к ситуационному управлению,
предложенного Д.А. Поспеловым. Основная его идея заключается в использовании
семантических технологий для описания модели ситуации и ее анализа. В начале приводится
краткое описание основных принципов ситуационного управления. После этого описывается
структура системы ситуационного управления, адаптированная к применению технологий
Semantic Web. Выделяются критические моменты систем ситуационного управления
использующих представленную архитектуру и предлагаются направления дальнейшего
исследования.
Ключевые слова: ситуационное управление, описание ситуации, экспертная система,
Semantic web, онтология
1 Введение
Сегодня системы ситуационного управления широко применяются в различных сферах
человеческой деятельности. Они используются в качестве механизма принятия управленческих
решений в условиях частичной или полной неопределенности.
Для реализации ситуационного управления необходимо описывать ситуации, определить
класс ситуации, к которым они относятся и формировать действия для конкретных классов
ситуаций. При этом используются такие понятия, как [1]: Текущая ситуация – совокупность
всех сведений о структуре объекта управления и его функционировании в данный момент
времени; Полная ситуация – совокупность, состоящая из состояний, знаний о состоянии
системы управления в данный момент и знаний о технологии управления. Часто каждая полная
ситуация относится к одному конкретному управляющему воздействию.
Ввиду конечности управляющих воздействий, все множество полных ситуаций
разделяется на N классов. Для приведения текущей ситуацию к полной, требуются некоторые
процедуры классификации. В случае невозможности классифицировать текущую ситуацию к
одному конкретному классу, ситуация подвергается экстраполяции с применением воздействий
потенциальных классов [1].
2 Модель описания ситуации
Принципиальным положением ситуационного управления является вывод Д.А.
Поспелова о том, что уникальность объекта управления требует для его описания специальных
языковых средств, отличных от формальных математических моделей [1]. При этом большая
часть информации может быть выражена средствами естественного языка (ЕЯ) и переведена на
формальный язык семиотической модели, специально разработанной для ситуационного
управления. Таким образом, в основе описания ситуации лежит представление о ней в сознании
человека. Одной из особенностей этого представления является его структурированность, т.е.
представление ситуации в виде совокупности объектов, имеющих определенные имена, между
которыми установлены отношения. Д.А. Поспелов указывает 11 таких отношений (включая
пространственные, временные, количественные, каузальные и прочие) [3]. В ряде задач
управления описание ситуации на базе нечетких представлений включает в себя описание
физических и абстрактных объектов, событий и пространственно-временных отношений между
ними. Как известно, человек оценивает эти отношения с помощью психофизиологических
шкал, обусловленных объективными свойствами соответствующих рецепторов.
Язык ситуационного управления (ЯСУ) представленный в [1] состоит из словарей
базовых понятий, отношений, действий, оценок, квантификаторов, модификаторов, имен и
модальных операторов. Данные словари должны быть достаточно полными и отражать все
стороны объекта управления и способов управления им, для создания полноценной системы
СУ.
В настоящее время активно развиваются технологии Semantic Web, основанные на
использовании онтологий и набора языков для работы с ними. В качестве основы
онтологической модели ситуационного было взято ядро онтологии SAW (Situation awareness)
[2], показанное на рис. 1.
Рис. 1. Схема расширенной онтологии описания ситуаций SAW
Данная онтология предназначена для общего описания ситуаций. Создание онтологии
выполнялось с учетом ряда потребностей описания ситуаций для выполнения СУ. Во-первых,
было необходимо описывать не только объекты и их отношения, но также и изменение их
параметров во времени. Во-вторых, требовалось учитывать причинно-следственные связи
изменений объектов и отношений для предоставления возможности их обоснования. В-третьих,
использование данной онтологии не должно требовать слишком больших вычислительных
ресурсов (памяти, скорости обработки), так как она предназначена для реализации в рабочей
системе.
Понятие Situation определяет ситуацию, как совокупность таких понятий, как Goals,
SituationObjects и Relations. Понятие SituationObjects – это сущности в ситуации, которые могут
быть как физическими так и абстрактными. Понятие PhysicalObject – является подклассом
понятия SituationObjects и имеет соответствующие физическому объекту свойства, такие, как
Volume, Position и Velocity. Понятие Relations определяет отношения между упорядоченным
набором понятий SituationObjects.
Важным аспектом понятий Attributes и Relations является то, что они должны быть
ассоциированы с значениями, которые могут меняться с течением времени. Для реализации
этого требования Attributes/Relations ассоциированы с 0 или более понятий PropertyValues,
каждое из которых имеет две зависимые от времени функции, первая из них для актуального
значения и вторая для назначенного для этого значения. Новый экземпляр понятия
PropertyValues создается для Attribute/Relation когда появляется EventNotice, влияющее на эти
Attribute/Relation. Значение Attribute/Relation в конкретный момент времени (вне зависимости
будущее это или прошлое) может быть определено посредством доступа к функции экземпляра
PropertyValue который отвечает за конкретное время. Понятие EventNotices содержит
информацию о событиях в ситуации в реальном мире полученную сенсорами за конкретное
время которые влияют на определенные Relation или Attribute определяя или изменяя их
PropertyValue. Это сущности, которые фиксируют изменения в ситуации и причину их
появления в Attributes и Relations.
Для удовлетворения всем принципам СУ, представленным в [1], требуется расширить
данную модель введением отношения Relation между экземплярами понятия EventNotices.
Данные отношения также могут задаваться с помощью правилами и могут относиться к
следующим типам: быть одновременно, быть раньше, совпадать по началу, пересекаться по
времени, и т.д.
3 Структура систем СУ
Классическая система СУ имеет структуру, показанную на рис.2.
Рис. 2. Структура систем ситуационного управления
Ниже приведено описание основных модулей предлагаемой системы, решаемые ими
задачи и архитектура, адаптированная к использованию технологий Semantic Web.
3.1 Входной блок
Подразумевается, что существует некая система датчиков, собирающая данные из
внешнего мира и передающая их на вход системы. Задача модуля – преобразовать данные в
обще принятую модель описания ситуации и передать эту модель на вход анализатора.
3.2 Анализатор
После преобразования данных в общую модель системы, ситуация поступает на вход
анализатора. Задачами которого являются определение необходимости вмешательства
управляющего воздействия в систему, и попытка идентифицировать класс ситуации.
Может случится так что в какой-то момент времени, система не нуждается в
управляющем воздействии. К примеру, если поставленные ей задачи были выполнены. Или же
текущее состояние системы полностью удовлетворяет условиям задачи управления. Поэтому на
первом этапе работы анализатора определяется необходимость управляющего воздействия.
Если была обнаружена необходимость управляющего воздействия, то работа системы
переходит на второй шаг анализатора, где выявляются частные случаи. Анализатор содержит в
себе детекторы, позволявшие проанализировать модель на наличие частных случаев полных
ситуаций. Здесь – каждый из детекторов отвечает за один единственный класс полной
ситуации. И возвращает одно из двух значений логической переменной (true/false).
Такое ограничение объясняется тем что анализатор не должен выполнять каких-либо
задач оптимизации или классификации ситуации в условиях неопределенности. Данные классы
выявляются на уровне анализатора для сокращения вычислительной нагрузки. И в случае
наличия одного из этих классов в текущей ситуации, этот класс поступает на вход коррелятора.
Однако может сложиться, когда в ситуации одновременно присутствуют несколько классов, и
данная ситуация требует дальнейшего исследования. Тогда требуется передать управление
классификатору, который позволяет вычислить приоритеты классов.
3.3 Классификатор
Задача классификатора – определить класс ситуации в трудных условиях. Здесь
трудность классификации заключается в неопределенности отношений признаков к классам.
Так же следует учитывать приоритеты классов ситуаций.
На данном этапе выявляются значения принадлежности ситуации к классу. Однако
может сложиться так, что не самый приоритетный класс ситуаций будет иметь наибольшее
значение соответствия. Поэтому здесь также следует учитывать влияние приоритетов.
Каждая полная ситуация имеет свои характерные признаки. Для их выявления
используются детекторы, которые вычисляют значение наличие признака в текущей ситуации в
нечетком множестве. Таким образом, для решения задачи классификации требуется вычислить
значения признаков и по ним определить значение принадлежности текущей ситуации к одной
из полных ситуаций, для которых существуют готовые решения.
Детектор представляет собой один или несколько запросов на языке SPARQL с
последующей логикой преобразования их результатов в нечеткое множество. Это позволяет
получить сведения о состоянии системы вне зависимости от сложности интерпретации данных.
Собранные данные являются вектором значений от 0 до 1, где 0 – это полное отсутствие
признака в текущей ситуации, а 1 – это полное его наличие.
Теперь для классификации ситуации требуется соотнести классы с характерными им
признаками. Для этого следует учесть особенности системы и приоритеты классов. Затем
полученное значение признака умножается на коэффициент принадлежности признака к
текущей ситуации. Далее значения могут быть сложены по формуле для меры доверия
Шортлиффа, которая имеет следующий вид:
3.1
МД[h:e1,e2] = МД[h:e1] + МД[h:e2](1 - МД[h:e1]),
где МД[h:e] – мера доверия гипотезе h при заданном свидетельстве e.[4]
В результате получаем список классов с весами. Класс с наибольшим весом является
результатом работы Классификатора и поступает на вход Коррелятора.
3.4 Коррелятор
Задача коррелятора заключается в выборе управляющего воздействия основываясь на
классе и модели конкретной ситуации. Несмотря на зависимость классов ситуаций от
количества управляющих воздействий, управляющих воздействий может быть в разы меньше
или же наоборот классов может быть намного меньше чем управляющих воздействий, большое
количество которых может быть достигнуто за счет комбинирования различных параметров.
Коррелятор содержит конечное множество управляющих воздействий, и набор логик
для вычисления управляющего воздействия, для каждого из классов ситуаций. Каждое из таких
вычислений может сходиться к 1 или более управляющему воздействию. Логика работы
коррелятора полностью зависит от прикладной задачи, однако все же можно выделить общую
структуру.
Таким образом на выходе работы системы получается управляющее воздействие,
направленное на выполнение поставленных целей.
Заключение
Надежность решений такой системы зависит от полноты осведомленности о ситуации,
корректности логики вычисления управляющего воздействия для конкретного класса ситуации
и правильности распределения коэффициентов принадлежности признаков к классам с учетом
приоритетов классов. Последняя задача является наиболее сложной что требует дальнейшего
исследования и определения наилучшей методики распределения коэффициентов.
Не смотря на высокий уровень влияния данных аспектов на результат работы системы.
Представленная архитектура системы ориентирована на независимость от прикладной области.
Расширенное ядро модели описания ситуаций SAW удовлетворяет всем основным требованиям
языка ситуационного управления, представленного Поспеловым Д.А., a классификатор
ситуаций позволяет объединить как тактический характер принятия решений, так и
стратегический.
Литература
[1] Поспелов Д. А. Ситуационное управление: Теория и практика, 1986.
[2] Christopher J. Matheus, Mieczyslaw M. Kokar, Kenneth Baclawski. A Core Ontology for Situation
Awareness, 2003.
[3] Ющенко А.С., Ситуационное управление и робототехника, 2007.
[4] Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Интеллектуальные системы, 2012.