Алгоритм улучшения согласованности структурной интероперабельности

Цель. Одной из наиболее сложных задач искусственного интеллекта является проблема согласованности совместно формируемой совокупности знаний. При этом существует весьма важный аспект процесса приобретения знаний – наличие средств сопровождения знаний. В общей схеме функционирования процедур сопровождения системы знаний особое место занимают процедуры, связанные с контролем согласованности взаимосвязанных компонентов. Среди направлений в области представления знаний выделилось исследование условий функционирования корпоративной системы знаний, в рамках которого одной из самых открытых проблем оказался поиск предпочтительной структуры интероперабельности компонентов системы знаний. Рассмотрим некоторое множество из n элементов, представляющих собой агенты, информационные системы или компоненты знаний, тогда можно поставить цель – оценить уровень интероперабельности и представить структуру интероперабельности на основании анализа предпочтительности установления отношений между элементами. Методы. Таким образом, необходимо учитывать влияние структуры взаимодействующих элементов на мотивацию к интероперабельности на основе определенных признаков или характеристик в структуре элементов, которые способствуют или препятствуют достижению интероперабельности. Было отмечено, что потенциальная возможность установления интероперабельности на основе структуры взаимосвязанных элементов, может быть определена как структурная интероперабельность. Соответственно, для изучения тенденции информационных систем или элементов к интероперабельности в зависимости от соотнесения собственных признаков или характеристик была предложена методология структурного соответствия, позволяющая оценивать группы потенциально близких друг к другу элементов на основе аппарата структурной согласованности. Моделирование структурной интероперабельности на основе анализа структуры связей с помощью выбранного критерия согласованности позволяет найти ближайший к исходному множеству согласованный прообраз. Найденный прообраз своими подмножествами указывает на предпочтительную группировку элементов, при которой интероперабельность между ними устанавливается с наименьшей рассогласованностью. Результаты. В результате возникает разбиение множества потенциально взаимодействующих элементов на наборы мотивированных к взаимодействию элементов. В работе предлагается и обосновывается алгоритм нахождения для произвольной структуры элементов наиболее близкой согласованной структуры, на основе которой можно сделать вывод о выборе структуры интероперабельности. Выводы. Из анализа предлагаемого алгоритма и его альтернативы следует, что при сформулированных условиях существования структурной интероперабельности существует несколько вариантов выбора приемлемой структуры интероперабельности. Однако поиск оптимального варианта потребует перебора среди всех приемлемых вариантов, либо использование разумных эвристик, учитывающих специфику матрицы связности исходного знакового графа. Сравнивая представленные алгоритмы, необходимо заметить, что, алгоритм распространения меток носит оценочный характер, при этом, несмотря на сложность комбинаторных оценок и преобразований, алгоритм уменьшения рассогласованности на основе вектора повершинных различий представляет собой инструмент перманентного анализа и управления согласованностью наборов мотивированных к интероперабельности элементов.

1. Розенберг И.Н., Дулин С.К., Дулина Н.Г. Моделивание структуры интероперабельности средствами структурной согласованности // Информатика и ее применения. 2023. Т. 17. Вып. 1. С. 57-65. DOI 10.14357/19922264230108

2. ГОСТ Р 55062‑2012 Информационные технологии (ИТ). Системы промышленной автоматизации и их интеграция. Интероперабельность. Основные положения. М.: Стандартинформ, 2014. IV, 8 с.

3. Ullberg Johan, Johnson Pontus, Buschle Markus. A Modeling Language for Interoperability Assessments // Lecture Notes in Business Information Processing. 2011. V. 76. Pp. 61-74. DOI: 10.1007/978-3-642-19680-5_7

4. Макаренко С.И., Соловьева О.С. Основные положения концепции семантической интероперабельности сетецентрических систем // Журнал радиоэлектроники. 2021. № 4. 24 с. DOI:10.30898/1684- 1719.2021.4.10

5. Heider F. The psychology of interpersonal relation. N.Y., 1982. 336 p. DOI: 10.30898/1684-1719.2021.6.3

6. Дулин С.К., Дулина Н.Г., Кожунова О.С. Синтез геоданных в пространственных инфраструктурах на основе связанных данных // Информатика и ее применения. 2019. Т. 13. № 1. С. 82-90. DOI: 10.14357/19922264190112

7. Xiaojin Zhu, Ghahramani Zoubin. Learning from labeled and unlabeled data with label propagation // Tech. Rep., Technical Report CMU-CALD-02–107, Carnegie Mellon University. 2002. URL: https://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/CMU-CALD-02-107.pdf (дата обращения: 01.04.2024)