Концепция полимодельной идентификации объектов

Важный момент построения системы моделей – правильный выбор состава моделей или алгоритмов и порядка ее применения.

Задача формирования системы идентификаций может быть сведена к решению задачи анализа или задачи синтеза, либо к промежуточному варианту задач.

Задача анализа подразумевает выбор необходимого и достаточного подмножества из фиксированного множества моделей или алгоритмов с известными характеристиками и установление межмодельных информационных воздействий.

Задача синтеза предусматривает формирование требований к модели или алгоритму, которые могут быть декомпозированы и детализированы вплоть до состава функционально определенных групп, требований к ним и межмодельным связям.

Промежуточный вариант представляет собой сочетание задач анализа и синтеза и заключается в частичном заимствовании из группы существующих моделей или алгоритмов, нахождении необходимого и достаточного дополнения к ним, а также в связях между группами.

Задачи анализа и синтеза подразумевают существование множества признаков L_j; jÎ [ 1,J ], фиксирующих условия применимости модели или алгоритма. В состав признаков могут быть включены, например, состав управленческих решений, предполагаемые особенности объекта управления и некоторые другие.

Задача формирования системы моделей (опустим алгоритмы для наглядности изложения) на базе анализа группы таковых заключается в следующем. Из множества моделей М₁,..., М_I подбираются все возможные полнофункциональные группы, т.е. позволяющие проследить связь «управленческие решения – показатели состояния» и таким образом формируется множество М_{гр 1},..., М_{гр K}, где каждая
М_{гр k}, kÎ [ 1,К ] представляет последовательность из одной или нескольких моделей из числа М₁,..., М_I, причем, возможно, взятых в некоторых модификациях или предельных версиях. Для каждой из групп М_{гр k} оценивается средняя ожидаемая вычислительная ресурсоемкость. В качестве примера показателя вычислительной ресурсоемкости можно принять средние ожидаемые затраты процессорного времени на выполнение вычислительного эксперимента с моделью, включенными в состав
М_{гр k} – Т_k, а также псевдологические переменные С_kj ; jÎ [ 1,J ]. Псевдологическая переменная С_kj может принимать три возможных значения: 1 – если условие применимости выполняется; 0 – если оно не выполняется; @ – если его значение не сказывается на решении о выборе группы моделей.

Затем выделенные группы ранжируются в порядке увеличения Т_k , т.е.:

- первая строка соответствует min {Т_k},

kÎ [ 1,К ]