ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНЖИНИРИНГА ЗНАНИЙ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ТРАНСЛЯЦИИ МОДЕЛЕЙ

Аннотация

Рассмотрена проблема повторного использования ранее разработанных программ- ных моделей сложных систем и их компонентов, возникающая перед исследователями при необходимости перехода к новым средствам моделирования. В качестве решения постав- ленной задачи была разработана программная среда –Мультитранслятор, которая позволила реализовать многоязыковую трансляцию исходных кодов моделей в требуемый фор- мат целевой среды моделирования при помощи создаваемых трансляционных модулей. Да- лее на основе Мультитранслятора было разработано клиент-серверное приложение – Распределенная библиотека моделей, которая наряду с функцией трансляции моделей вы- полняла функцию их сетевого хранения и доступа, обеспечивая распределенную реализацию подхода. Развитие подхода и Распределенной библиотеки моделей выполнялось в направле- нии автоматизации трансляции и разрешения исключительных случаев, возникающих при трансляции моделей, вызванных недостаточностью входных данных или неопределенно- стью решений по конвертации моделей, возникающей при наличии слишком большого числа исходов при разборе. Для решения данной задачи было предложено использовать эксперт- ную систему с базой знаний. В качестве основного процесса синтеза необходимых знаний для базы знаний в работе рассмотрен инжиниринг знаний. Предложены следующие источ- ники получения знаний в ходе разработки экспертной системы: трансляционный модуль Мультитранслятора; техническая документация входного/выходного языков описания моделей для трансляции; расширенные и дополнительные публикации по описанию данных языков; эксперты по языкам описания моделей для трансляции. Далее рассмотрены основ- ные этапы инжиниринга знаний: определение стратегии приобретения знаний; идентифи- кация элементов знаний; создание системы классификации знаний; разработка подробной функциональной компоновки; предварительное планирование процессов передачи управле- ния; определение требований к системе. Полученные результаты позволят расширить функциональные возможности распределенной библиотеки моделей при трансляции моде- лей при помощи экспертной системы и эффективной обработки неопределенностей, воз- никающих в процессе трансляции.