Функционально-целевые модели управления вычислительными экспериментами

Для решения задач структурно-алгоритмического синтеза автоматизированного вычислительного эксперимента нужно построить на основе функционально-целевого подхода модель предметной области и соответствующую ей в определенном смысле модель эксперимента, задать критерий эффективности и определить механизм построения систем автоматизированного эксперимента, эффективных в смысле заданного критерия. Реализация функционально-целевого подхода обеспечивает как формальную постановку, так и практическую реализацию процедур решения таких задач.

Приведенные в этой главе математические рекуррентные модели предметной области и систем автоматизированного управления вычислительными экспериментами основаны на иерархической структуре задач организации экспериментов и используют последовательно-параллельные композиции целей эксперимента и действий по достижению этих целей. Необходимость ограничения такими композициями обусловлена, во-первых, тем, что в функционально-целевом подходе в декомпозиции действий отражена декомпозиция целей (исходная декомпозиция), а естественный путь реализации цели - это последовательное и параллельное (совместное) достижение подцелей. Во-вторых, такая естественная структура целеполагания логично отражает форму мышления исследователей при организации процедур достижения целей. В-третьих, последовательно-параллельные конструкции обозримы, наглядны, и по ним сравнительно просто автоматизируются процедуры построения исполнимой программы управления.

Иерархическое представление систем используется в разных приложениях, в том числе и для систем управления. Частично это объясняется простотой и наглядностью иерархических моделей, хорошо отражающих реальные взаимосвязи в окружающем нас мире, включая организации людей. Существуют и другие доводы в пользу иерархических многоуровневых систем: эти системы появляются при интеграции уже созданных подсистем; для решения общей задачи системы могут эффективно использоваться ограниченные возможности подсистем; системы лучше адаптируются к изменениям и усложнениям задач. Однако при использовании многоуровневых иерархических систем возникают задачи координации, и это использование оправдано, если удается так упростить задачу координации, чтобы она была значительно проще всей решаемой проблемы [11].