Объектно-ориентированный подход

Объектно-ориентированный подход обладает достаточно мощным и универсальным формализмом, с помощью которого можно описывать поведение экономических агентов на рынках. Объектно-ориентированный формализм, а также преимущества средств объектно-ориентированного проектирования и программирования позволяют не только успешно моделировать организационные структуры в виде систем объектов (агентов), но также строить и динамически развивающиеся структуры, учитывая наличие у агентных структур следующих свойств.

1. Активный характер объекта, позволяющий говорить о нем как об элементе структуры, инкапсулирующем определенное состояние и обладающем определенным поведением.

2. Существование значительных резервов повышения эффективности эвристического метода оптимизации при переходе к объектно-распределенным алгоритмам, таким как возможности:

распараллеливания вычислении,

реализации в распределенных вычислительных средах;

организации конкурирующего поиска по объектам;

осуществления поиска в динамических структурах;

обучения объектов в процессе осуществления поиска.

3. Наличие множества программных сред проектирования многоагентных систем, а также объектно-ориентированных языков программирования, упрощающих их разработку и реализацию.

Таким образом, можно говорить о нейроподобных агентных системах, так как функционирование такой структуры основывается на принципах действия нейронных сетей, предусматривающих обучение для минимизации функции ошибки Теоретическая основа метода изложена в работах Rumelhart D.Е., Hilton G.E., Williams R.J., Барцева С.И., Городецкого В.И., Охонина В.А., а также в более ранних работах Ж. Лагранжа, Лежандра и других ученых. Моделирование поведения организационных структур с помощью процессов обучения агентной структуры основывается на эвристической стратегии.

Агентную систему формально можно описать как объединение множества типов данных , алфавита событий , множества идентификаторов объектов , классов (объектных моделей) и объектов (формализм взят из материалов европейских конференций по объектно-ориентированному программированию ЕССОР):

.

Пусть имеется множество входов , содержащих параметры внешней среды, и выход у системы (ее реакция на внешние воздействия), для которых получена обучающая выборка. Мы будем рассматривать обучающую выборку как зависимость соответствующих переменных от относительного (дискретного) времени , т.е. и , где . Состояния входов и выхода системы инкапсулируют структурные элементы и , которые в рамках объектно-ориентированного формализма являются классами.

Далее будем рассматривать множество как множество экземпляров класса , а - как экземпляр класса . Введем также класс преобразующего структурного элемента , который в качестве атрибутов содержит ссылки на связываемые структурные элементы (связи) - множество IN, результат преобразования - переменную , а также функцию преобразования входов в переменную - метод - . - множество ссылок на входы или преобразующие структурные элементы, - число входов (будем обозначать ). Обращение по ссылке будем обозначать, используя синтаксис языка C++, т.е. , это обращение к переменной элемента, доступного по -й ссылке (связи).

При создании структурного элемента результат преобразования будем рассматривать как дополнительный вход структуры , который может использоваться в других преобразованиях, что достигается наследованием класса . При этом множество переменных входов (и преобразующих структурных элементов в том числе), мы будем рассматривать как множество переменных . Множество типов преобразующих структурных элементов представлено подклассами класса . Обозначим множество экземпляров преобразующих структурных элементов указанных типов . Принадлежность объекта классу будем обозначать , наследование объектом класса - .

Самоорганизующейся агентной структурой будем называть объединение множеств

,

где - множество типов данных объектной системы; - алфавит событий объектной системы; - множество идентификаторов объектов;

- множество классов структурных элементов (агентов); - множество элементов структуры; П- множество правил самоорганизации данной структуры.

Множество переменных структуры можно определить как

.

Множество входов для обучающей выборки

.

Множество выходов, состоящее, в нашем случае, из одного элемента:

.

Требуется найти стратегию П организации структуры, при использовании которой в течение ограниченного времени и на базе существующих вычислительных ресурсов будет найдена структура, аппроксимирующая зависимость входов и выхода с заданной точностью. В качестве критерия наилучшей аппроксимации будем использовать следующий:

,

где - текущий момент времени структуры; - период измерения качества аппроксимации. Введение интегрального критерия обусловлено необходимостью снижения трудоемкости по сравнению с использованием статистических оценок ошибок аппроксимации.

Самоорганизация структуры включает в себя всевозможные преобразования над агентами и связями Для упрощения анализа мы будем под стратегией самоорганизации структуры понимать стратегию, состоящую из правил настройки структурных элементов , т.е. мы сознательно исключаем из рассмотрения модификации структуры, связанные с созданием и уничтожением агентов.

Показателями эффективности такой самоорганизации структуры выступают: максимальное качество аппроксимации и минимальное время построения. При сравнении Стратегий основным критерием является время построения структуры, которая способна аппроксимировать с заданным уровнем ошибки. Если заданный уровень ошибки не достигнут, то в рассмотрение берется качество аппроксимации.

Дискретный характер процессов позволяет выражать время построения через число итераций процесса построения, обозначим . Качество аппроксимации определим как:

.

Условие достижения заданного уровня ошибки можно записать в виде . Тогда критерий оптимальности стратегии построения следующий:

.

Введем в задачу еще несколько необходимых ограничений, касающихся свойств функций преобразования структурных элементов . Во-первых, будем считать, что все переменные (входные и выходные) принадлежат к одному типу данных. Тогда в качестве функций преобразования рассмотрим различные операции, в общем случае арные, определенные на пространстве значений данного типа данных. Во-вторых, будем требовать для унарных операций выполнения условий замкнутости, однозначности, полной определенности, обратимости. Для остальных - замкнутости, однозначности, полной определенности и разрешимости уравнений с одним неизвестным (деление) по всем переменным. Тип операции (функции преобразования) соответствует классу структурного элемента , т.е. имеется однозначное соответствие . Или для индексирования по объектам .

Таким образом, на основании системного подхода проведена формализация модели коммуникационного процесса, лежащего в основе информационной системы на языке теории множеств. Выявлены системные закономерности, при сущие процессу формирования информационной системы.

На базе информационного подхода рассмотрены концепции понятий «информация», «информатизация», «информатика», «информационная деятельность» и «информационное обслуживание», которые позволили определить сущность информационных процессов.

На основании стратегического подхода сформулированы принципы формирования стратегий развития информационной системы и информационных технологий, определены миссия, цели, функции и этапы жизненного цикла информационной системы.

С помощью объектно-ориентированного подхода построена математическая модель многоагентной структуры, которая описывает процессы девальвации организационной структуры при изменении параметров влияния внешней среды.