Аннотация: В данной статье объектом исследования являются информационные процессы в асинхронных дискретно-событийных системах. Примерами таких систем могут быть организационно-экономические, производственные и вычислительные системы. Предметом исследования является методология формализации и анализа асинхронных дискретно-событийных систем на основе интеграции методов искусственного интеллекта и поведенческого дискретно-событийного моделирования. В качестве примера подходящей предметной области в настоящей работе рассматривается участок гибкого автоматизированного производства, сокращенно ГАП (FMS – Flexible Manufacturing Systems). Методология исследования базируется на логике предикатов первого и второго порядков, формализме сетей абстрактных машин, моделях искусственного интеллекта и на впервые предлагаемых концептуальных сетях Петри. Новизна исследования состоит в получении в конечном итоге на основе концептуальной и поведенческой модели асинхронной дискретно-событийной системы формализованных непосредственно исполнимых спецификаций, например, пригодных для последующей реализации сетевого программного обеспечения беспроводной вычислительной сети, управляющей гибким автоматизированным производством изделий.
В части I статьи показано, что семантические сети с событиями, ролевыми и каузальными связями между объектами (сценарные сети) могут в достаточно полной степени представлять логическую, структурную и процедурную парадигмы интеллектуальных систем, в том числе систем ситуационного управления. Формализован процесс построения сценарных моделей на основе концептуальных графов, что позволяет использовать указанные модели в составе экспертно-имитационных моделей систем ситуационного управления. Показано, что концептуальное представление сценариев позволяет естественным образом автоматизировать переход к построению базы знаний на основе реляционного подхода, что обеспечивает повышение оперативности внесения изменений в концептуальную модель и базу знаний (например, при изменениях в предметной области). Запросы к базе знаний, построенной на основе концептуального графа, могут быть формализованы на языке сетей абстрактных машин, что упрощает дальнейшее проектирование человеко-машинного интерфейса интеллектуальной системы на базе известных языков типа C++, C#, SQL, Visual Prolog и др.

Abstract: The object of the present article is information processes in asynchronous discrete event systems. Examples of such systems include organization-economical, production and computer-based systems. The subject of the research is the methodology of formalization and analysis of asynchronous discrete event systems based on integration of artificial intellect and behavioral discrete event modeling methods. As an example of a relevant topical area the authors of the present article view a section of flexible automated manufacturing systems (FMS - Flexible Manufacturing Systems). The methodological basis of the research involves the logic of predicates of the first and second order, formal description of abstract machines, artificial intellect models and Petri conceptual nets offered for the first time. The novelty of the research is caused by the fact that as a result of their research and based on their conceptual and behavioral model of an asynchronous discrete event system, the authors define formalized directly realizable specifications, for example, typical for further realization of the wireless network system running the flexible production process. The first part of the article demonstrates that semantic networks with events, role and causal connections between objects (scenario networks) may sufficiently present logical, structural and procedural paradigm of intelligent systems including the system of situational management. The authors have also formalized the process of building scenario models based on conceptual graphs which allows to use the aforesaid models as part of expert simulation models of the situation management system. They demonstrate that a conceptual presentation of scenarios allows a natural transfer towards building the knowledge bases based on the relational approach which improves the performance function that makes changes to the conceptual model and knowledge base (for example, when the topical area is changed). Demands for the knowledge base built on the basis of the conceptual graph may be formalized in the language of abstract machine networks which simplifies further design of a human-computer interface of the intelligence system based on famous languages like C++, C#, SQL, Visual Prolog, etc.