Научный журнал
Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований

ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,570

ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Цветков В.Я. 1
1 ГОУ Московский технологический университет (МИРЭА)
Статья является теоретической и аналитической. Проведен анализ методов и технологий визуального моделирования , применяемых в управлении и принятии решений. Показано, что комплементарность ресурсов повышает эффективность обработки и управления. Следовательно, создание такого свойства является обязательным условием в информационных процессах. Выявлены характеристики, связанные с комплементарностью ресурсов. Это информационное соответствие, структурное соответствие и коммуникационное соответствие. Введены новые дефиниции для понятий: комплементарность, комплементарные информационные ресурсы, информационное соответствие, коммуникационное соответствие. Показано, что противоположное свойство не комплементарность ресурсов повышает риски и снижает эффективность управления и обработки информации.
информация
информационные ресурсы
системный анализ
комплементарность информационных ресурсов
информационное соответствие
аддитивная комплементарность
синергетическая комплементарность
коммуникационное соответствие
комплементарные информационные ресурсы
искусственный интеллект
управление
обработка информации
1. Цветков В.Я. Методы и системы обработки и представления видеонформации. – М.: ГКНТ, ВНТИЦентр, 1991. – 113 с.
2. Черткова Е.А., Карпов В.С. Визуальное моделирование компьютерных обучающих систем // Дистанционное и виртуальное обучение: дайджест рос. и зарубеж. прессы. – 2010. – № 12. – С. 56-65.
3. Хубаев Г.Н., Щербаков С.М. Интеграция визуального и имитационного моделирования деловых процессов предприятия: принципы и инструментарий // Проблемы современной экономики. – 2008. – № 3. – С. 252-258.
4. Tsvetkov V.Ya. Information interaction // European Researcher. – 2013. – Vol. (62), № 11-1. – Р. 2573-2577.
5. Tsvetkov V.Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European Researcher, 2012, Vol. (36), № 12-1, Р. 2166-2170.
6. Зенкин А.А. Когнитивная компьютерная графика / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука, Гл. ред. физ.– мат. лит., 1991. – 192 с.
7. Тихонов А.Н., Цветков В.Я. Методы и системы поддержки принятия решений. – М.: МаксПресс 2001. – 312с.
8. Шорыгин С.М. Элементы языка визуального моделирования // Славянский форум. – 2014. – 2 (6). – С. 171-175.
9. Tverksy B. Levels and structure of spatial knowledge // Cognitive mapping: past, present and future. Routledge, London. – 2000.
10. Цветков В.Я. Геореференция как инструмент анализа и получения знаний // Международный научно-технический и производственный журнал «Науки о Земле». – 2011. – № 2. – С. 63–65.
11. Цветков В.Я. Формирование пространственных знаний: Монография. – М.: МАКС Пресс, 2015. – 68 с.
12. Tsvetkov V.Ya., Maslov A.S. Informative Description of Gestalt // European Journal of Technology and Design, 2014, Vol. (5), № 3. – Р. 153-160.
13. Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Визуальное моделирование сложных динамических систем.- СПб.: «Мир и семья и Интерлайн». – 2000. – 320 с.
14. Лютый А.А. Язык карты: сущность, система, функции – М.: ГЕОС, 2002, Изд. 2-е. 2002. – 327 c.
15. Giri J. et al. The situation room: control center analytics for enhanced situational awareness // Power and Energy Magazine, IEEE. – 2012. – Т. 10. – № 5. – С. 24-39.

Необходимость обработки изображений большого объема и в большом количестве [1, 2] мотивировала развитие визуального моделирования. Технологии визуального моделирования отражают принципиальный переход от иллюстрирующих изображений к образам, способствующим решению задач и познанию окружающего мира. Наглядность – одна из особенностей визуального моделирования, которая позволяют либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения. В анализе и принятии решений наглядные модели ассоциируются с такими зрительными образами как «взгляд», «точка зрения». Набор из нескольких наглядных моделей способствует коммуникации и передаче знаний [3]. Визуальные модели служат эффективным средством в качестве информационного языка общения между аналитиками, архитекторами систем, программистами и функциональными специалистами [3]. Визуальные модели по аспекту реализации можно разделить на статические и динамические. Визуальное моделирование существенно сокращает время разработки. Визуальное моделирование вводит описание моделируемой системе в графической форме, которая является для человека более понятной и автоматически переводить это описание на компьютерный язык.

Материалы и методы исследования

В качестве материала использовались существующие описания информационных ресурсов и семантическое поле понятий в области управления и обработки информации. Именно в этих областях комплементарность ресурсов играет большую роль и способствует повышению эффективности управления и обработки информации. Не комплементарность играет отрицательную роль и снижает эффективность этих процессов. В качестве методики исследования применялся системный анализ, качественный анализ и структурный анализ.

Результаты исследования и их обсуждение

Анализ понятия визуальное моделирование

В искусственном интеллекте термин «Визуальное моделирование» трактуется как совокупность методов и средств представления знаний и работы с ними на уровне графических объектов и моделей.

Визуальное моделирование – знаково-образное моделирование, основанное на информационном взаимодействии [4] образных визуальных моделей с их семантической составляющей. В качестве примера можно упомянуть визуальное программирование, средства деловой графики, когнитивную графику.

С визуальным моделированием связан визуальный анализ. Визуальный анализ – это анализ образов и различных изображений, содержащих пространственные объекты. Визуальная форма представления отличается от текстовой информации значительно большей информационной емкостью. Это ее новое качество.

Визуализация и визуальное моделирование являются одними из важных составляющих современных информационных технологий. Процедуры отображения информационных моделей направлены на оптимальное представление исходной информации для визуального анализа и оперативного принятия решений.

Особенностью визуального моделирования в системах поддержки принятия решений является то, что визуальная модель имеет связь с информационной ситуацией, в которой принимается решение [5]. Основное назначение визуальной модели сжатие информации для проведения в первую очередь качественного анализа и во вторую очередь количественного анализа. Визуальные изменения модели, осуществляемые эвристическими методами, приводят к анализу принимаемого решения и создают условия для прогнозирования. По аспекту размерности визуальные модели делятся на плоские (2D), квазиобъемные (2,5D) и трехмерные (3D). Особенность (2,5D) моделей состоит в том, что они являясь по существу двумерными создают иллюзию трехмерного изображения. Примером может служить изображение в любом игровом кино или видеофильме. В аспекте цвета результат визуального моделирования может выделять: контроль пороговых значений, цветопередачу объектов и цветопередачу характеристик.

Результаты визуального моделирования более понятны, чем совокупность цифр и текста. Они более интерпретируемы и существенно сокращают время для анализа и принятия решений.

Особенностью визуального моделирования является возможность повторения изображений с целью показа динамики изменения процесса или выявления различий. Это делает их незаменимым инструментом моделирования динамических процессов и явлений. Кроме того, при повторении визуального моделирования в сценарии получатся знаковая избыточность, которая с одной стороны повышает эффективность индикационной функции, с другой повышает достоверность информации и ее лучшую интерпретируемость.

Как коммуникация визуальная модель передает большее количество информации по сравнению с текстом и цифрой за короткие промежутки времени. Это определяет их преимущества в оперативном анализе и принятии решений.

Содержание компонент визуального моделирования

В технологиях принятия решений визуальное моделирование выполняет индикационные, знаковые, информационные, позиционные, топологические, конфигурационные и коммуникационные функции. Эти функции играют важную роль в процессах анализа и управления.

Индикационная функция визуального моделирования заключается в указании наличия данного объекта или ситуации. Индикационная функция является дихотомической и отвечает на простые вопросы: «есть или нет?», «норма – отклонение от номы», «достаточно – не достаточно» и так далее.

Знаковая функция визуального моделирования заключается в указании значения того, что за объект отображается в данной визуальной модели. Знаковая функция является отражением «Герменевтического» принципа. Применительно к анализу или обучению, данный принцип направлен на то, чтобы исследователь понимал смысл изучаемой визуальной модели («герменевтика» – это «разъясняю», «истолковываю»). Знаковая функция отвечает на качественные вопросы: Что за объект или процесс обозначается этим знаком? К какому классу отнести данный объект или процесс?

Информационная функция отвечает на вопрос: какой информацией мы располагаем об этом объекте?

Позиционная функция визуального моделирования заключается в указании места пространства, в котором проходит исследование или анализ. Позиционная функция отвечает на вопрос: Где находится данный объект?

Топологическая функция визуального моделирования заключается в указании топологических (пространственных) отношений, в которых находится данный объект по отношению к другим. Она отвечает на вопросы: Что пересекает и с чем соединяется данный объект? С какими объектами он связан или не связан?

Конфигурационная функция визуального моделирования заключается в указании формы пространственного объекта и его пространственных характеристик: длина, площадь, объем.

Коммуникационная функция визуального моделирования заключается в передаче информации, знаний (когнитивная графика). Коммуникационная функция отвечает на вопросы: В какой связи находится этот объект по отношению к другим? Какую информацию передает этот визуальный знак объекта как носитель сообщения?

Сущность различных методов визуальной обработки состоит в использовании визуальных форм отображаемой информации и работе с компьютерными изображениями.

Например, надо определить качественное наличие того или иного объекта на местности или наличие той или иной ситуации. Визуальное моделирование в оперативном режиме дает информацию об этом на основе индикационной функции. Примером такой модели является светофор, регулирующий движение. Только визуальное моделирование дает возможность проводить индикационный анализ.

Технология и средства визуального моделирования

Технология визуального моделирования достаточно проста. Примерная последовательность действий следующая:

1. Определение цели моделирования.

2. Выбор типов и характеристик визуальных моделей.

3. Подготовка списка статических и/или динамических визуальных моделей.

4. Задание палитры и системы видеопередачи.

5. Задание параметров представления ракурсов, окон, масштабов и т.п..

6. Разработка механизмов анимации.

7. Психофизическая оценка восприятия визуальных моделей потребителем по отдельным фрагментам и циклам.

8. Подготовка сценария моделирования.

9. Выбор информационной среды, в которой будет реализовано визуальное моделирование.

10. Разработка механизмов интерактивного взаимодействия пользователя с моделью.

11. Разработка механизмов информационной защиты.

Выделяют три вида программных средств, работающих с визуальными моделями:

К первому относятся методы, позволяющие СОЗДАВАТЬ исходные модели.

Во второй вид входят методы, предназначенные для ОБЪЕДИНЕНИЯ исходных графических моделей в системы, сценарии, включая, если надо текст, звук или анимацию.

В третий вид входят методы, предназначенные для ПОКАЗА (визуализации) готовых сценариев визуального моделирования. Они в частности, позволяют осуществлять и межплатформенный обмен.

Таким образом, визуальное моделирование является очередным шагом в индустрии информатизации и способствует развитию научных исследований во многих областях, включая поддержку принятия решений.

Когнитивная графика

Воздействие визуального моделирования на образное мышление привело к возникновению нового направления в проблематике искусственного интеллекта, названного когнитивной графикой. В работе [6] сформулировал три основных задачи когнитивной компьютерной графики:

1. Создание таких моделей представления знаний, в которых была бы возможность однообразными средствами представлять как объекты, характерные для логического мышления, так и образы-картины, с которыми оперирует образное мышление,

2. Визуализация тех человеческих знаний, для которых пока невозможно подобрать текстовые описания,

3. Поиск путей перехода от наблюдаемых образов-картин к формулировке некоторой гипотезы о тех механизмах и процессах, которые скрыты за динамикой наблюдаемых картин.

В связи с этим различают две функции интерактивной компьютерной графики: иллюстративную и когнитивную.

Иллюстративная функция направлена на адекватное визуальное представление лишь того, что уже известно, четко формализовано, объяснимо и существует в окружающем мире. Примером этого может служить фотоснимок или топографическая карта. Это относится как к аналоговой форме, так и к сканированному (цифровому) виду. Иллюстративная функция позволяет воплотить в более или менее адекватном визуальном оформлении лишь то, что уже известно, т.е. уже существует либо в окружающем нас мире, либо как идея в голове исследователя. Она выполняет задачи поддержки принятия решений [7]. Иллюстративные функции графики реализуются в учебных системах при передаче учащимся артикулируемой части знания, представленной в виде заранее подготовленной информации с графическими, анимационными иллюстрациями, аудио- и видео иллюстрациями [8].

Когнитивная функция интерактивной компьютерной графики состоит в том, чтобы с помощью некоего изображения получить нечто новое, или, способствовать интеллектуальному процессу получения нового знания. Примером этого может служить цифровая модель местности или модель нового явления, модель латентных переменных, многомерная БД и т.д. Эта функция выполняет задачи поиска нвого решения и принятия решения

Когнитивная графика интенсивно развивается в последние десятилетия. Как многое, что связано с информацией и информационными технологиям когнитивная графика представляет собой несколько направлений. Первое направление применения когнитивной графики связано с искусственным интеллектом (ИИ), второе направление – педагогика и образование, третье направление – интерактивная компьютерная обработка изображений. Это дает возможность сформулировать разные определения для этого понятия.

Когнитивная графика (ИИ) – совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения. В искусственном интеллекте методы когнитивной графики превращают текстовые описания задач в их образные представления, и при генерации текстовых описаний картин, возникающих во входных и выходных блоках интеллектуальных систем, а также в человеко-машинных системах, предназначенных для решения сложных, плохо формализуемых задач.

Когнитивная графика (обучение) – совокупность приемов и методов образной передачи знаний

Когнитивная графика (моделирование) – совокупность приемов и методов образного решения задачи.

Когнитивная графика (управление) – направление в деловой графике, которое связывает представления, возникающие на экране дисплея, с процессами управления Когнитивная графика позволяет визуализировать процесс принятия решения. При достаточно продуманной системе визуализации образы, возникающие в динамике на экране, могут помочь лицу принимающему решение, в интерактивном режиме, увидеть те закономерности или пути решения задачи, которые ранее для него не были доступны.

Пространственные знания

Пространственное знание имеет свои характеристики, отличающие его от других. Интересным, заслуживающим принятия и развития следует считать введение новых понятий: язык пространства [8], точка когнитивной ссылки [9],пространство тел, геореференции [10] и другие.

Выделяют три вида пространственного знания, или составляющие его компоненты: конфигурационное знание, позиционное знание, взаимное знание [11]. Эти три знания связаны с отношениями: формы, системы, взаимности.

Конфигурационное знание в качестве основного отношения использует отношения формы. Наиболее ярким представителем этого знания является геометрия. Позиционное знание рассматривает нахождение (позицию) объекта в различных системах координат для разных точек отсчета. Позиционное знание формируется с учетом отношений расположения и направления. Оно позволяет систематизировать объекты по их расположению и осуществлять группировку на этой основе. Например, по этому принципу сформированы планеты Солнечной системы. Взаимное пространственное знание чаще всего связывают с топологией. Однако это часть такого знания, что обусловлено статичностью топологических моделей. Пространственные знания являются новым видом знаний, которые формируют и создают в ряде наук: геометрии. астрономии. кристаллографии, геоинформатике, топологии. Важным для формирования и получения пространственных знаний являются пространственные отношения. Визуальное моделирование является инструментом анализа и получения пространственных знаний

Можно констатировать, что в настоящее время отсутствует единая теория и концепции визуального моделирования. Разрозненно ведутся работы по цветовому моделированию, сжатию изображений, оценку информативности изображений. Особняком стоят работы по созданию виртуальных миров в которых визуальное моделирование является основой. Также особняком стоят работы по интенсифицированным мультимедийным технологиям. Даже проблему гештальта как целостного образного восприятия раздельно изучают в психологии и информатике [12]. В монографии [13] авторы рассматривают новый подход к объектно-ориентированному визуальному моделированию гибридных систем, который, по их мнению, позволяет решить проблемы обеспечения достоверности получаемых результатов и необходимости правильного воспроизведения поведения систем, называемых гибридными, в которых одновременно проявляются непрерывные и дискретные свойства. Особенно большой семантический разрыв существует между визуальным моделированием и пространственным знанием. В пространственном знании следует отметить наличие специальных информационных языков, например язык карты [3] (Лютого) и язык пространства [9] (Б.Терски). Результаты данной работы применимы не только для анализа в сфере принятия решений, но и для более широкого круга научных исследований.

Выводы

Применение визуального моделирования способствует развитию таких важных для специалиста любой отрасли качеств, как интуиция, профессиональное «чутье», образное мышление. Визуальное моделирование тесно связано с образным и когнитивным моделированием, поэтому широко применяется в образовании. Развитию визуального моделирования способствуют методы виртуального моделирования и технологии мультимедийного моделирования. В области поддержки принятия решений визуальное моделирование используется как метод работы с большими данными. В частности на основе так называемых ситуационных комнат [15]. Преимуществом визуального моделирования при поддержке принятия решений является сжатие большого количества цифровой информации в воспринимаемый визуальный образ и повышение оперативности принятия решений.


Библиографическая ссылка

Цветков В.Я. ВИЗУАЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. – 2016. – № 10-1. – С. 13-17;
URL: https://applied-research.ru/ru/article/view?id=10281 (дата обращения: 05.08.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074