Оценка вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИЙим. проф. М.А. БОНЧ-БРУЕВИЧА

Отчёт по научно-исследовательской практике

Тема: Оценка вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи



Содержание

Введение

1. Цели и задачи

1.1 Цели научно-исследовательской практики

1.2 Задачи научно-исследовательской практики

1.3 Задание для научно-исследовательской практики

2. Методика формирования динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды

3. Разработка приложения для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели и математических ожиданий времени возможных решений для ОС Windows

3.1 Описание программы

3.2 Спецификация программы

3.3 Функции приложения

3.4 Описание работы приложения

Вывод

Заключение

Список использованных источников

Приложения



Введение

Тематика научно-исследовательской работы определяется темой магистерской диссертации студента. Работа проводится в научно-исследовательских организациях, научно-исследовательских подразделениях производственных предприятий и фирм, специализированных лабораториях университета, на базе научно-образовательных и инновационных центров.

Научно-исследовательская работа магистрантов представляет собой комплекс мероприятий, направленных на освоение студентами в процессе обучения по учебным планам и сверх них методов, приемов и навыков выполнения исследований и анализа, развитие способностей к научному и техническому творчеству, самостоятельности и инициативы.

Научно-исследовательская работа осуществляется в соответствии с рабочим учебным планом магистерской образовательной программой направления 09.04.02 - "Информационные системы и технологии" и индивидуальным планом подготовки магистранта. Работа проходит под контролем научного руководителя магистранта и руководителя научно- исследовательского подразделения.



1. Цели и задачи

1.1 Цели научно-исследовательской практики

Основная цель научно-исследовательской работы - подготовить студента-магистранта к самостоятельной научно-исследовательской работе, основным результатом которой является написание и успешная защита магистерской диссертации.

1.2 Задачи научно-исследовательской практики

В процессе выполнения научно-исследовательской работы стоят следующие задачи:

1. вести библиографическую работу с привлечением современных информационных технологий;

2. формулировать и разрешать проблемы (вопросы), возникающие в ходе выполнения научно-исследовательской работы;

3. выбирать необходимые методы исследования (модифицировать существующие, разрабатывать новые методы), исходя из задач конкретного исследования;

4. применять современные информационные технологии при проведении научных исследований;

5. обрабатывать полученные результаты, анализировать и осмысливать их (при подготовке отчета по научно-исследовательской работе, тезисов докладов, научных статей, ВКР);

6. получить другие навыки и умения, необходимые студенту-магистранту данного направления, обучающемуся по конкретной магистерской программе.



1.3 Задание для научно-исследовательской практики

1. Разработать приложение для операционной системы Windows для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи.

2. Для разработки приложения использовать методику формирования динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды [1].

3. Составить инструкцию пользователю разработанного приложения.

4. Составить и представить в распечатанном и в электронном виде отчёт по научно-исследовательской практике.



2. Методика формирования динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды

Требование устойчивой работы и безопасностиинформационной сети предприятия определяет объективную необходимость рассмотрения технологий длясовершенствования подсистемы управления функциональными процессами[1].

Один из перспективных путей интеллектуализациифункциональных процессов базируется на внедрении интеллектуальных агентов в информационную инфраструктуру. Благодаря подсистеме планирования действий, агенты способны достигать поставленные цели в условияхвлияния внешней среды. За соблюдение требований ккачеству функционирования агентов при выполненииими типовых запросов к информационным источникамотвечает модельно-аналитический интеллект.

Для анализа экономической и технологической эффективности применения технологии в [2, 3] описан определяющий сегмент методологии модельно-аналитического интеллекта агентов. Проведенные исследованияпозволяют оценить работу агентов по достижению ими целей в зависимости от вариаций механизмов синхронизации и подтверждения отдельных действий [4]. Однако, вопрос анализа последствий перехода внешней инфокоммуникационной среды в активное состояние и, соответственно, его влияния на достижимость агентамицелей остается открытым.

Для разрешения указанной проблемной ситуации предлагается методика определения характеристик достижимости целей интеллектуальными информационными агентами в условиях активной инфокоммуникационной среды.

В рамках методики выделяются типовые случаи достижения цели интеллектуальным информационным агентом в активной инфокоммуникационной среде:

* реализация механизма синхронизации подпроцессов параллельного процесса опроса двух реплицированных информационных источников;

* реализация механизма синхронизации подпроцессов параллельного процесса опроса I реплицированных информационных источников;

* реализация механизма синхронизации двух подпроцессов параллельного процесса опроса двух нереплицированных информационных источников;

* реализация механизма синхронизации подпроцессов параллельного процесса опроса I нереплицированных информационных источников.

Анализ качества функционирования интеллектуальных информационных агентов в активной инфокоммуникационной среде проводится посредствомрасширения описанных в [2-4] моделей их поведения.

Динамические характеристики интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды находятся на основе плотностей распределения вероятностей дискретного времени успешного ks и неуспешного kf достижения цели: p0a, fs(ks)и ff(kf).

;

.

Для учета воздействия активной инфокоммуникационной среды вводятся вероятности её влияния на подготовку к работе, успешное и неуспешное исполнение запроса агента к каждому i-му информационному источнику: pisa и pifa, i=0, 1, 2, ..., I.

Этапы методики:

1. Параллельный опрос двух реплицированныхинформационных источников в условиях активнойинфокоммуникационной среды описывается диаграммойдеятельности, представленной на рис. 1.

Рис. 1 Диаграмма деятельности при параллельном опросе двух реплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде

Согласно диаграмме деятельности на рис. 1 плотностираспределения вероятностей времени работы интеллектуального информационного агента с каждым иззапланированных источников в активной среде определяются по формулам:

;

;

;

;

;

где - вероятность воздействия среды на интеллектуального информационного агента при выполненииначального действия;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения начального действия вактивной среде;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения начального действия в пассивной среде;

- вероятность воздействия среды на интеллектуального информационного агента при успешном выполнении запроса к первому источнику;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения успешного запроса кпервому информационному источнику в активной среде;

- плотность распределения вероятностейдлительности выполнения успешного запроса к первому информационному источнику в пассивной среде;

- вероятность воздействия среды на интеллектуального информационного агента при неуспешном выполнении запроса к первому источнику;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения неуспешного запроса кпервому информационному источнику в активной среде;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения неуспешного запроса к первому информационному источнику в пассивной среде;

- вероятность воздействия среды на интеллектуального информационного агента при успешном выполнении запроса ко второму информационному источнику;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения успешного запроса ко второму информационному источнику в активной среде;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения успешного запроса ко второму информационному источнику в пассивной среде;

- вероятность воздействия среды на интеллектуального информационного агента при неуспешном выполнении запроса ко второму источнику;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения неуспешного запроса ко второму информационному источнику в активной среде;

- плотность распределения вероятностей длительности выполнения неуспешного запроса ко второму информационному источнику в пассивной среде;

На основе соотношений (3-7) выстраивается эквивалентная диаграмма деятельности интеллектуального агента при параллельном опросе двух реплицированных информационных источников в активной среде, приведённая на рис. 2.

Рис.2 Эквивалентная диаграмма деятельности при параллельном опросе двух реплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде

2. В соответствии с моделью, представленной на рис. 2, определяются вероятности успешного и неуспешного достижения цели:

;



;

;

3. Параллельный опрос I реплицированных информационных источников в условиях активной инфокоммуникационной среды описывается диаграммой деятельности, представленной на рис. 3.

Рис.3 Диаграмма деятельности при параллельном опросе I реплицированных информационныхисточников в активной инфокоммуникационной среде

Согласно диаграмме деятельности на рис. 3, плотность распределения вероятностей времени работы интеллектуального информационного агента с запланированным источником в активной среде определяется следующим выражением:

;

;

Согласно (12-13) строится эквивалентная диаграмма деятельности интеллектуального информационного агента при параллельном опросе I реплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде, изображённая на рис. 4.

Рис.4 Эквивалентная диаграмма деятельности при параллельном опросе I реплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде

4. Для модели 4 по нижеприведённым формулам определяются вероятности и :

;

; (17)

5.Случай параллельного опроса двух нереплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде описывается диаграммой деятельности, представленной на рис. 5. Эквивалентная диаграмма деятельности отображается на рис. 6.

Рис. 5 Диаграмма деятельности при параллельном опросе двух нереплицированных информационных источников в активной инфокоммуникационной среде

Рис. 6 Эквивалентная диаграмма деятельности при параллельном опросе двух нереплицированныхинформационных источников в активной инфокоммуникационной среде

6. Выражения вероятностей и длямодели, представленной на рис. 6, определяются соотношениями следующего вида:

; 

; (19)

; (21)

7. В случае параллельного опроса I нереплицированных информационных источников в активной коммуникационной среде диаграмма деятельности представляется в образе на рис. 7. Эквивалентная диаграммапреобразуется в форму, приведённую на рис. 8.

Рис. 7 Диаграмма деятельности при параллельном опросе I нереплицированных информационныхисточников в активной инфокоммуникационной среде

Рис. 8 Эквивалентная диаграмма деятельности при параллельном опросе I нереплицированныхинформационных источников в активной инфокоммуникационной среде



8. Для модели, представленной на рис. 8, определяются выражения для анализа вероятностей и:

;

;

;

;

9. На основе соотношений (8-11) и (14-25) оцениваются вероятности успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математические ожидания времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи:

;

;

;



.



3. Разработка приложения для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели и математических ожиданий времени возможных решений для ОС Windows

3.1 Описание программы

Приложение предназначено для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи. Для расчета пользователь вводит исходные показатели, описанные ниже.

3.2 Спецификация программы

При запуске программы пользователю предлагается ввести числа:

Nmax - заданное ограниченное время;

Ks - время успешного достижения цели, Ks=1,2,...,Ks(max);

Kf - время неуспешного достижения цели, Kf=1,2,...,Kf(max);

f(Ks) - плотность распределения вероятностей дискретного времени успешного Ks достижения цели, f(Ks)?[0,1];

f(Kf) - плотность распределения вероятностей дискретного времени неуспешного Kf достижения цели, f(Kf)?[0,1].

Значения Ks, Kf, f(Ks), f(Kf) вводятся через пробел.

Для получения результата работы программы пользователю необходимо нажать кнопку"Рассчитать". На выходе пользователь получит показатели: интеллектуальный информационный приложение тестирование

P(Ks<Nmax) - вероятность успешного достижения цели за ограниченное время Nmax;

MO(Ks) - математическое ожидание времени возможных решений успешного достижения цели;

P(Kf<Nmax) - вероятность неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax;

MO(Kf) - математическое ожидание времени возможных решений неуспешного достижения цели.

Входные данные программыпредставлены в таблице 1.

Таблица 1. Исходные данные

Идентификатор	тип	назначение
buf1, buf2, buf3, buf4	AnsiString	исключает пробелы при записи данных из строки в массив
s1, s2, s3, s4	AnsiString	предназначено для хранения значения (текст) из поля ввода
k1, k2, k3, k4	int	счетчик для подсчета количества элементов массива
Nmax	double	заранее заданное ограниченное время
Fs[...], Ff [...]	double	плотность распределения вероятностей дискретного времени успешного (Ks) и неуспешного (Kf) достижения цели
Ks[...], Kf [...]	double	время успешногои неуспешного достижения цели соответственно

Выходные данные приведены в таблице 2.

Таблица 2. Выходные показатели

Идентификатор	тип	назначение
Pks, Pkf	double	вероятность успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время
MOks, MOkf	double	математическое ожидание времени возможных решений успешного и неуспешного достижения цели



3.3 Функции приложения

Функции приложения:

1. Расчет вероятности успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax;

2. Расчет математического ожидания времени возможных решений неуспешного достижения цели.

Программные модули:

Project1.cpp - Главный файл проекта

Формы:

Form1 (Unit1.cpp, Unit1.h, Unit1.dfm) - Главная форма, где расположено системное меню;

Form2 (Unit2.cpp, Unit2.h, Unit2.dfm) -Справка о программе.

3.4 Описание работы приложения

При запуске приложения открывается главное диалоговое окно. В поле Nmax записывается ограничение по времени, Ks/Kf - через пробел время успешного/ неуспешного достижения цели, f(Ks)/f(Kf) - через пробел значения плотности распределения вероятностей дискретного времени успешного / неуспешного достижения цели. После заполнения полей, пользователю необходимо нажать кнопку «Рассчитать» и программа заполнит поля P(Ks<Nmax) / P(Kf<Nmax)- вероятность успешного / неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax, MO(Ks) / MO(Kf) - математическое ожидание времени возможных решений успешного/ неуспешного достижения цели.

Основное окно программыс результатами тестированияпредставлено на рис.1.



Рис.1 Основная форма

При нажатии кнопки «Справка» открывается информация как пользоваться приложением. Вид справки о программе представлен на рис.2.

Рис. 2 Справка о программе



Вывод

В отчете по научно-исследовательской практике была описана методика для оценки вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи.

Научная значимость предложенной методики заключается:

- в расширении известных моделей и методов анализа качества функционирования интеллектуальных информационных агентов за счёт учёта активности инфокоммуникационной среды;

- в автоматизации процесса генерации модельно-аналитического интеллекта информационных агентов с гарантиями качества их функционирования в активной инфокоммуникационной среде.

Практическая значимость раскрытой методики предопределяется обеспечением возможности вычисления динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов при смене состояний инфокоммуникационных сред и анализа её влияния на достижимость запланированных целей.

Было разработано приложение для ОС Windows,предназначенное для расчета этих характеристик. Прикреплены результаты тестирования приложения.



Заключение

По итогу проделанной научно-исследовательской работы в рамках подготовки магистров по направлению 09.04.02 - "Информационные системы и технологии" был пройден комплекс мероприятий, направленных на освоение методов, приемов и навыков выполнения исследований и анализа, развитие способностей к научному и техническому творчеству, самостоятельности и инициативы.

Были выполнены анализ, систематизация и обобщение научно-технической информации по теме исследований; теоретическое исследование в рамках поставленных задач, включая математический (имитационный) эксперимент.

Были приобретены навыки: формулирования целей и задач научного исследования; выбора и обоснования методики исследования; работы с прикладными научными пакетами и редакторскими программами, используемыми при проведении научных исследований и разработок; оформления результатов научных исследований.



Список использованных источников

1. Птицына Л. К., Лебедева А. А. Методика формирования динамических характеристик интеллектуальных информационных агентов в условиях активной инфокоммуникационной среды // Информация и космос. № 1(7). С. 105-111.

2. Птицын, А. В. Методологический базис агентных технологий для обеспечения информационной защищённости /А.В. Птицын / / Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. - 2015. - № 1. - С. 50-55.

3. Птицын, А. В. Методология генерации системно-аналитического ядра безопасных информационных технологий /А.В. Птицын / / Новые информационные технологии в образовании: сб. науч. тр. - Екатеринбург: ФГАОУ ВПО «Российский государственный профессионально-педагогическийуниверситет». - 2015. - С. 136-137.

4. Птицына, Л. К. Аналитические компоненты информационной технологии формирования динамически характеристик запросов интеллектуальных агентов с подтверждением/ Л.К. Птицына, А.А. Лебедева / / Наукоемкие технологии вкосмических исследованиях Земли. - 2015. - № 1. - С. 32-36.

5. Страуструп, Б. Программирование. Принципы и практика с использованием C++ - Вильямс, 2016. - 1328 с.



Приложения

Приложение 1. Инструкция пользователя

Приложение предназначено для оценивания вероятностей успешного и неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax и математических ожиданий времени возможных решений поставленной перед интеллектуальным информационным агентом задачи.

Для расчета пользователь вводит исходные показатели:

Nmax - заданное ограниченное время;

Ks - время успешного достижения цели, Ks=1,2,...,Ks(max);

Kf - время неуспешного достижения цели, Kf=1,2,...,Kf(max);

f(Ks) - плотность распределения вероятностей дискретного времени успешного Ks достижения цели;

f(Kf) - плотность распределения вероятностей дискретного времени неуспешного Kf достижения цели.

Значения Ks, Kf, f(Ks), f(Kf) вводятся через пробел.

После нажатия кнопки "Рассчитать" пользователь получит выходные показатели:

P(Ks<Nmax) - вероятность успешного достижения цели за ограниченное время Nmax;

MO(Ks) - математическое ожидание времени возможных решений успешного достижения цели;

P(Kf<Nmax) - вероятность неуспешного достижения цели за ограниченное время Nmax;

MO(Kf) - математическое ожидание времени возможных решений неуспешного достижения цели.



Приложение 2. Текст программы

#include<vcl.h>

#pragma hdrstop

#include "Unit1.h"

#include "Unit2.h"

//---------------------------------------------------------------------------

#pragma package(smart_init)

#pragma resource "*.dfm"

TForm1 *Form1;

//---------------------------------------------------------------------------

__fastcall TForm1::TForm1(TComponent* Owner)

: TForm(Owner)

{

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::Button1Click(TObject *Sender)

{

AnsiString buf1,buf2,buf3,buf4,s1,s2,s3,s4;

inti,k1=0,k2=0,k3=0,k4=0;

double Nmax,Fs[100],Ks[100],Pks=0,MOks=0,Ff[100],Kf[100],Pkf=0,MOkf=0;

//Записьмассива Ks

s1 = Edit2->Text;

for(i=1,buf1="";i<=s1.Length()+1;i++)

{

if(i==s1.Length()+1)

{

Ks[k1++] = StrToFloat(buf1);

break;

}

if(s1[i]==' ')

{

Ks[k1++] = StrToFloat(buf1);

buf1 = "";

}

buf1 += s1[i];

}

//Запись массива Fs

s2 = Edit3->Text;

for(i=1,buf2="";i<=s2.Length()+1;i++)

{

if(i==s2.Length()+1)

{

Fs[k2++] = StrToFloat(buf2);

break;

}

if(s2[i]==' ')

{

Fs[k2++] = StrToFloat(buf2);

buf2 = "";

}

buf2 += s2[i];

}

//Расчет вероятности P(Ks)

AnsiStringN;

N=Edit1->Text;

Nmax=StrToFloat(N);

for(i=0;i<k1;i++)

{

if(Ks[i]<Nmax) Pks+=Fs[i];

}

AnsiString o3;

Memo3->Text=Pks;

//Расчет Мат ожидания MO(Ks)

for(i=0;i<k1;i++)

{

if(Ks[i]<Nmax)MOks+=Ks[i]*Fs[i];}

Memo4->Text=FloatToStr(MOks);

//ЗаписьмассиваKf

s3 = Edit4->Text;

for(i=1,buf3="";i<=s3.Length()+1;i++)

{

if(i==s3.Length()+1)

{

Kf[k3++] = StrToFloat(buf3);

break;

}

if(s3[i]==' ')

{

Kf[k3++] = StrToFloat(buf3);

buf3 = "";

}

buf3 += s3[i];

}

//Запись массива Ff

s4 = Edit5->Text;

for(i=1,buf4="";i<=s4.Length()+1;i++)

{

if(i==s4.Length()+1)

{

Ff[k4++] = StrToFloat(buf4);

break;

}

if(s4[i]==' ')

{

Ff[k4++] = StrToFloat(buf4);

buf4 = "";

}

buf4 += s4[i];

}

//Расчет вероятности P(Kf)

for(i=0;i<k3;i++)

{

if(Kf[i]<Nmax) Pkf+=Ff[i];

}

AnsiString o5;

Memo5->Text=Pkf;

//Расчет Мат ожидания MO(Kf)

for(i=0;i<k3;i++)

{

if(Kf[i]<Nmax) MOkf+=Kf[i]*Ff[i];}

Memo6->Text=FloatToStr(MOkf);

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::FormCreate(TObject *Sender)

{

Memo3->Clear();

Memo4->Clear();

Memo5->Clear();

Memo6->Clear();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::Button3Click(TObject *Sender)

{

Form1->Close();

}

//---------------------------------------------------------------------------

void __fastcall TForm1::Button2Click(TObject *Sender)

{

if (!Form2->Visible)

Form2->Show();

}

//---------------------------------------------------------------------------

Размещено на Allbest.ru

...