Метод расчета с использованием когнитивной карты и данных наблюдений реакции объекта управления на внешнее воздействие
Ключевые слова:
когнитивная карта, реакция объекта на воздействие, прогноз по модели, количественные и качественные шкалы факторов, автономный импульсный процесс в орграфе, методы ближайших соседей и складного ножа
Аннотация
Рассмотрен метод получения количественного прогноза развития процессов в объекте управления при изменении по какой-то причине значения одного из факторов, характеризующих объект. Предполагается, что экспертами сформирована когнитивная карта, входящие в неё факторы достаточно хорошо отражают процессы в объекте, а их значения могут быть представлены как с помощью количественных, так и качественных шкал. Для выполнения расчетов необходимо иметь в распоряжении представительную совокупность наблюдений, сделанных на изучаемом объекте. Расчет прогноза реакции объекта основан на методе исследования сложных систем, модели которых представляются орграфом, и методе ближайших соседей. Предложен метод оценки точности прогноза с помощью модифицированного метода складного ножа. В сопоставимых условиях на примере проведены расчеты, показавшие достаточно хорошее согласие прогнозов, получаемых предлагаемым способом и способом, основанном на использовании когнитивной модели объекта. В качестве еще одного примера даны результаты расчета прогноза и оценки точ- ности по данным о связи научно-исследовательских работ и учебного процесса в учебном заведении. Когнитивная карта объекта содержит семь факторов с разными шкалами представления их значений.
Литература
1. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. М.: СИНТЕГ, 1998.
2. Busemeyer J., Diederich A. Cognitive Modeling. Los Angeles: Sage Publications, 2009.
3. Альбертин С.В. Когнитивное моделирование как способ научного познания и творчества // Гуманитарные научные исследования. 2016. № 8 [Электрон. ресурс] http://human.snauka.ru/2016/08/16289 (дата обращения 08.02.2019).
4. Авдеева З.К. Теория и практика когнитивных карт // Лаборатория 51 ИПУ РАН [Электрон. ресурс] https://mipt.ipu.ru/sites/default/files/page_file/Авдеева.pdf (дата обращения 15.02.2019).
5. Радченко С.А. Когнитивное моделирование как средство поддержки принятия решений при управлении социально-экономической системой // Проблемы регионального управления, экономики и права и инновационных процессов в образовании: Труды III Меж дунар. науч.-практ. конф. Таганрог: Изд-во ТИУиЭ, 2003. С. 298—300.
6. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Основы конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в атомной энергетике. М.: ИНФРА-М, 2017.
7. Федулов Ю.Г., Юсов А.Б., Матвеев А.А. Исследование социально-экономических и политических процессов с помощью когнитивных моделей. М: Изд- во РАГС, 2004.
8. Федулов А.С., Борисов В.В. Анализ нечетких реляционных когнитивных карт // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 7. С. 7—14.
9. Таратухина Ю.В. Деловые и межкультурные коммуникации. Структуризация посредством формальных когнитивных карт [Электрон. ресурс] https://studme.org/64361/menedzhment/strukturizatsiya_posredstvom_formalnyh_kognitivnyh_kart (дата обращения 14.02.2019).
10. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. 1999. Вып. 2. С. 50—54.
11. Жилов Р.А. К вопросу построения когнитивных карт для интеллектуальной обработки данных // Вестник КРАУНЦ Серия «Физико-математические науки». 2016. № 4—1 (16). С. 101—106.
12. Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) // Управление большими системами. 2007. № 16. С. 26—39.
13. Кулинич А.А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Control Sci. 2010. № 3. С. 2—16.
14. Жилов Р.А. Применение нечетких когнитивных карт в системах принятия решений // Современные вопросы математической физики, математической биологии и информатики: Материалы Всеросс. науч. конф. молодых ученых. Нальчик: Изд-во КБНЦ РАН, 2014. С. 54—55.
15. Максимов В.И. Когнитивные технологии — от незнания к пониманию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: Труды I Междунар. конф. М.: Изд-во ИПУ РАН, 2001. Т. 1. С. 4—41.
16. Фомин Г.А. Прогнозирование по когнитивной модели реакции объекта на внешние воздействия // Вестник МЭИ. 2018. № 5. С. 89—95.
17. Кульба В.В., Миронов П.Б., Назаретов В.М. Анализ устойчивости социально-экономических систем с использованием знаковых орграфов // Автоматика и телемеханика. 1993. № 7. С. 130—137.
18. Салугин А.Н., Устиченко А.А. Автономные импульсные процессы и устойчивость систем // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Серия «Политематическая». 2013. Вып. 3 (28). С. 1—6.
19. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
20. Good P. Resampling Methods: a Practical Guide to Data Analysis. N.-Y: Springer, 2006.
21. Фомин Г.А., Фомина Е.С. Метод формирования имитационных данных по когнитивной модели объекта управления // Вестник МЭИ. 2018. № 1. С. 106—111.
---
Для цитирования: Фомин Г.А., Полотнов М.М. Метод расчета с использованием когнитивной карты и данных наблюдений реакции объекта управления на внешнее воздействие // Вестник МЭИ. 2020. № 2. С. 113—119. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-2-113-119.
#
1. Trakhtengerts E.A. Komp'yuternaya Podderzhka Prinyatiya Resheniy. M.: SINTEG, 1998. (in Russian).
2. Busemeyer J., Diederich A. Cognitive Modeling. Los Angeles: Sage Publications, 2009.
3. Al'bertin S.V. Kognitivnoe Modelirovanie kak Sposob Nauchnogo Poznaniya i Tvorchestva. Gumanitarnye Nauchnye Issledovaniya. 2016;8 [Elektron. Resurs] http://human.snauka.ru/2016/08/16289 (Data Obrashcheniya 08.02.2019). (in Russian).
4. Avdeeva Z.K. Teoriya i Praktika Kognitivnykh Kart. Laboratoriya 51 IPU RAN [Elektron. Resurs] https://mipt. ipu.ru/sites/default/files/page_file/Avdeeva.pdf (Data Obrashcheniya 15.02.2019). (in Russian).
5. Radchenko S.A. Kognitivnoe Modelirovanie kak Sredstvo Podderzhki Prinyatiya Resheniy pri Upravlenii Sotsial'no-ekonomicheskoy Sistemoy. Problemy Regional'nogo Upravleniya, Ekonomiki i Prava i Innovatsionnykh Protsessov v Obrazovanii: Trudy III Mezhdunar. Nauch.-prakt. Konf. Taganrog: Izd-vo TIUiE, 2003: 298—300. (in Russian).
6. Bashlykov A.A., Eremeev A.P. Osnovy Konstruirovaniya Intellektual'nykh Sistem Podderzhki Prinyatiya Resheniy v Atomnoy Energetike. M.: INFRA-M, 2017. (in Russian).
7. Fedulov Yu.G., Yusov A.B., Matveev A.A. Issledovanie Sotsial'no-ekonomicheskikh i Politicheskikh Protsessov s Pomoshch'yu Kognitivnykh Modeley. M: Izd-vo RAGS, 2004. (in Russian).
8. Fedulov A.S., Borisov V.V. Analiz Nechetkikh Relyatsionnykh Kognitivnykh Kart. Neyrokomp'yutery: Razrabotka, Primenenie. 2016;7:7—14. (in Russian).
9. Taratukhina Yu.V. Delovye i Mezhkul'turnye Kommunikatsii. Strukturizatsiya Posredstvom Formal'nykh Kognitivnykh Kart [Elektron. Resurs] https://studme.org/64361/menedzhment/strukturizatsiya_posredstvom_formalnyh_kognitivnyh_kart (Data Obrashcheniya 14.02.2019). (in Russian).
10. Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V. Kognitivnye Tekhnologii dlya Podderzhki Prinyatiya Upravlencheskikh Resheniy. Informatsionnoe Obshchestvo. 1999;2:50—54. (in Russian).
11. Zhilov R.A. K Voprosu Postroeniya Kognitivnykh Kart dlya Intellektual'noy Obrabotki Dannykh. Vestnik KRAUNTS Seriya «Fiziko-matematicheskie Nauki». 2016;4—1 (16):101—106. (in Russian).
12. Avdeeva Z.K., Kovriga S.V., Makarenko D.I. Kognitivnoe Modelirovanie dlya Resheniya Zadach Upravleniya Slabostrukturirovannymi Sistemami (Situatsiyami).Upravlenie Bol'shimi Sistemami. 2007;16:26—39. (in Russian).
13. Kulinich A.A. Komp'yuternye Sistemy Modelirovaniya Kognitivnykh Kart: Podkhody i Metody. Control Sci. 2010;3:2—16. (in Russian).
14. Zhilov R.A. Primenenie Nechetkikh Kognitivnykh Kart v Sistemakh Prinyatiya Resheniy. Sovremennye Voprosy Matematicheskoy Fiziki, Matematicheskoy Biologii i Informatiki: Materialy Vseross. Nauch. Konf. Molodykh Uchenykh. Nal'chik: Izd-vo KBNTS RAN, 2014:54—55. (in Russian).
15. Maksimov V.I. Kognitivnye Tekhnologii — ot Neznaniya k Ponimaniyu. Kognitivnyy Analiz i Upravlenie Razvitiem Situatsiy: Trudy I Mezhdunar. Konf. M.: Izd-vo IPU RAN, 2001;1:4—41. (in Russian).
16. Fomin G.A. Prognozirovanie po Kognitivnoy Modeli Reaktsii Ob′ekta Na Vneshnie Vozdeystviya. Vestnik MEI. 2018;5:89—95. (in Russian).
17. Kul'ba V.V., Mironov P.B., Nazaretov V.M. Analiz Ustoychivosti Sotsial'no-ekonomicheskikh Sistem s Ispol'zovaniem Znakovykh Orgrafov. Avtomatika i Telemekhanika. 1993;7:130—137. (in Russian).
18. Salugin A.N., Ustichenko A.A. Avtonomnye Impul'snye Protsessy i Ustoychivost' Sistem. Internet-vestnik VolgGASU. Seriya «Politematicheskaya». 2013; 3 (28):1—6. (in Russian).
19. Ayvazyan S.A., Bukhshtaber V.M., Enyukov I.S., Meshalkin L.D. Prikladnaya Statistika: Klassifikatsiya i Snizhenie Razmernosti. M.: Finansy i Statistika, 1989. (in Russian).
20. Good P. Resampling Methods: a Practical Guide to Data Analysis. N.-Y: Springer, 2006.
21. Fomin G.A., Fomina E.S. Metod Formirovaniya Imitatsionnykh Dannykh po Kognitivnoy Modeli Ob′ekta upravleniya. Vestnik MEI. 2018;1:106—111. (in Russian).
---
For citation: Fomin G.A., Polotnov M.M. A Method for Predicting the Control Object Response to an External Input Using a Cognitive Map and Response Observation Data. Bulletin of MPEI. 2020;2:113—119. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020-2-113-119.
2. Busemeyer J., Diederich A. Cognitive Modeling. Los Angeles: Sage Publications, 2009.
3. Альбертин С.В. Когнитивное моделирование как способ научного познания и творчества // Гуманитарные научные исследования. 2016. № 8 [Электрон. ресурс] http://human.snauka.ru/2016/08/16289 (дата обращения 08.02.2019).
4. Авдеева З.К. Теория и практика когнитивных карт // Лаборатория 51 ИПУ РАН [Электрон. ресурс] https://mipt.ipu.ru/sites/default/files/page_file/Авдеева.pdf (дата обращения 15.02.2019).
5. Радченко С.А. Когнитивное моделирование как средство поддержки принятия решений при управлении социально-экономической системой // Проблемы регионального управления, экономики и права и инновационных процессов в образовании: Труды III Меж дунар. науч.-практ. конф. Таганрог: Изд-во ТИУиЭ, 2003. С. 298—300.
6. Башлыков А.А., Еремеев А.П. Основы конструирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений в атомной энергетике. М.: ИНФРА-М, 2017.
7. Федулов Ю.Г., Юсов А.Б., Матвеев А.А. Исследование социально-экономических и политических процессов с помощью когнитивных моделей. М: Изд- во РАГС, 2004.
8. Федулов А.С., Борисов В.В. Анализ нечетких реляционных когнитивных карт // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 7. С. 7—14.
9. Таратухина Ю.В. Деловые и межкультурные коммуникации. Структуризация посредством формальных когнитивных карт [Электрон. ресурс] https://studme.org/64361/menedzhment/strukturizatsiya_posredstvom_formalnyh_kognitivnyh_kart (дата обращения 14.02.2019).
10. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. 1999. Вып. 2. С. 50—54.
11. Жилов Р.А. К вопросу построения когнитивных карт для интеллектуальной обработки данных // Вестник КРАУНЦ Серия «Физико-математические науки». 2016. № 4—1 (16). С. 101—106.
12. Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) // Управление большими системами. 2007. № 16. С. 26—39.
13. Кулинич А.А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Control Sci. 2010. № 3. С. 2—16.
14. Жилов Р.А. Применение нечетких когнитивных карт в системах принятия решений // Современные вопросы математической физики, математической биологии и информатики: Материалы Всеросс. науч. конф. молодых ученых. Нальчик: Изд-во КБНЦ РАН, 2014. С. 54—55.
15. Максимов В.И. Когнитивные технологии — от незнания к пониманию // Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций: Труды I Междунар. конф. М.: Изд-во ИПУ РАН, 2001. Т. 1. С. 4—41.
16. Фомин Г.А. Прогнозирование по когнитивной модели реакции объекта на внешние воздействия // Вестник МЭИ. 2018. № 5. С. 89—95.
17. Кульба В.В., Миронов П.Б., Назаретов В.М. Анализ устойчивости социально-экономических систем с использованием знаковых орграфов // Автоматика и телемеханика. 1993. № 7. С. 130—137.
18. Салугин А.Н., Устиченко А.А. Автономные импульсные процессы и устойчивость систем // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Серия «Политематическая». 2013. Вып. 3 (28). С. 1—6.
19. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989.
20. Good P. Resampling Methods: a Practical Guide to Data Analysis. N.-Y: Springer, 2006.
21. Фомин Г.А., Фомина Е.С. Метод формирования имитационных данных по когнитивной модели объекта управления // Вестник МЭИ. 2018. № 1. С. 106—111.
---
Для цитирования: Фомин Г.А., Полотнов М.М. Метод расчета с использованием когнитивной карты и данных наблюдений реакции объекта управления на внешнее воздействие // Вестник МЭИ. 2020. № 2. С. 113—119. DOI: 10.24160/1993-6982-2020-2-113-119.
#
1. Trakhtengerts E.A. Komp'yuternaya Podderzhka Prinyatiya Resheniy. M.: SINTEG, 1998. (in Russian).
2. Busemeyer J., Diederich A. Cognitive Modeling. Los Angeles: Sage Publications, 2009.
3. Al'bertin S.V. Kognitivnoe Modelirovanie kak Sposob Nauchnogo Poznaniya i Tvorchestva. Gumanitarnye Nauchnye Issledovaniya. 2016;8 [Elektron. Resurs] http://human.snauka.ru/2016/08/16289 (Data Obrashcheniya 08.02.2019). (in Russian).
4. Avdeeva Z.K. Teoriya i Praktika Kognitivnykh Kart. Laboratoriya 51 IPU RAN [Elektron. Resurs] https://mipt. ipu.ru/sites/default/files/page_file/Avdeeva.pdf (Data Obrashcheniya 15.02.2019). (in Russian).
5. Radchenko S.A. Kognitivnoe Modelirovanie kak Sredstvo Podderzhki Prinyatiya Resheniy pri Upravlenii Sotsial'no-ekonomicheskoy Sistemoy. Problemy Regional'nogo Upravleniya, Ekonomiki i Prava i Innovatsionnykh Protsessov v Obrazovanii: Trudy III Mezhdunar. Nauch.-prakt. Konf. Taganrog: Izd-vo TIUiE, 2003: 298—300. (in Russian).
6. Bashlykov A.A., Eremeev A.P. Osnovy Konstruirovaniya Intellektual'nykh Sistem Podderzhki Prinyatiya Resheniy v Atomnoy Energetike. M.: INFRA-M, 2017. (in Russian).
7. Fedulov Yu.G., Yusov A.B., Matveev A.A. Issledovanie Sotsial'no-ekonomicheskikh i Politicheskikh Protsessov s Pomoshch'yu Kognitivnykh Modeley. M: Izd-vo RAGS, 2004. (in Russian).
8. Fedulov A.S., Borisov V.V. Analiz Nechetkikh Relyatsionnykh Kognitivnykh Kart. Neyrokomp'yutery: Razrabotka, Primenenie. 2016;7:7—14. (in Russian).
9. Taratukhina Yu.V. Delovye i Mezhkul'turnye Kommunikatsii. Strukturizatsiya Posredstvom Formal'nykh Kognitivnykh Kart [Elektron. Resurs] https://studme.org/64361/menedzhment/strukturizatsiya_posredstvom_formalnyh_kognitivnyh_kart (Data Obrashcheniya 14.02.2019). (in Russian).
10. Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V. Kognitivnye Tekhnologii dlya Podderzhki Prinyatiya Upravlencheskikh Resheniy. Informatsionnoe Obshchestvo. 1999;2:50—54. (in Russian).
11. Zhilov R.A. K Voprosu Postroeniya Kognitivnykh Kart dlya Intellektual'noy Obrabotki Dannykh. Vestnik KRAUNTS Seriya «Fiziko-matematicheskie Nauki». 2016;4—1 (16):101—106. (in Russian).
12. Avdeeva Z.K., Kovriga S.V., Makarenko D.I. Kognitivnoe Modelirovanie dlya Resheniya Zadach Upravleniya Slabostrukturirovannymi Sistemami (Situatsiyami).Upravlenie Bol'shimi Sistemami. 2007;16:26—39. (in Russian).
13. Kulinich A.A. Komp'yuternye Sistemy Modelirovaniya Kognitivnykh Kart: Podkhody i Metody. Control Sci. 2010;3:2—16. (in Russian).
14. Zhilov R.A. Primenenie Nechetkikh Kognitivnykh Kart v Sistemakh Prinyatiya Resheniy. Sovremennye Voprosy Matematicheskoy Fiziki, Matematicheskoy Biologii i Informatiki: Materialy Vseross. Nauch. Konf. Molodykh Uchenykh. Nal'chik: Izd-vo KBNTS RAN, 2014:54—55. (in Russian).
15. Maksimov V.I. Kognitivnye Tekhnologii — ot Neznaniya k Ponimaniyu. Kognitivnyy Analiz i Upravlenie Razvitiem Situatsiy: Trudy I Mezhdunar. Konf. M.: Izd-vo IPU RAN, 2001;1:4—41. (in Russian).
16. Fomin G.A. Prognozirovanie po Kognitivnoy Modeli Reaktsii Ob′ekta Na Vneshnie Vozdeystviya. Vestnik MEI. 2018;5:89—95. (in Russian).
17. Kul'ba V.V., Mironov P.B., Nazaretov V.M. Analiz Ustoychivosti Sotsial'no-ekonomicheskikh Sistem s Ispol'zovaniem Znakovykh Orgrafov. Avtomatika i Telemekhanika. 1993;7:130—137. (in Russian).
18. Salugin A.N., Ustichenko A.A. Avtonomnye Impul'snye Protsessy i Ustoychivost' Sistem. Internet-vestnik VolgGASU. Seriya «Politematicheskaya». 2013; 3 (28):1—6. (in Russian).
19. Ayvazyan S.A., Bukhshtaber V.M., Enyukov I.S., Meshalkin L.D. Prikladnaya Statistika: Klassifikatsiya i Snizhenie Razmernosti. M.: Finansy i Statistika, 1989. (in Russian).
20. Good P. Resampling Methods: a Practical Guide to Data Analysis. N.-Y: Springer, 2006.
21. Fomin G.A., Fomina E.S. Metod Formirovaniya Imitatsionnykh Dannykh po Kognitivnoy Modeli Ob′ekta upravleniya. Vestnik MEI. 2018;1:106—111. (in Russian).
---
For citation: Fomin G.A., Polotnov M.M. A Method for Predicting the Control Object Response to an External Input Using a Cognitive Map and Response Observation Data. Bulletin of MPEI. 2020;2:113—119. (in Russian). DOI: 10.24160/1993-6982-2020-2-113-119.
Опубликован
2019-04-29
Выпуск
Раздел
Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ (05.13.18)
