sladkov.flyfolder.ru

Есть такая категория в кибернетике (и в экономической кибернетике тоже) – самоорганизущиеся системы. Капитализм, такой каким он был в эпоху Адама Смита, обладал этим свойством: ему не нужна была государственнпая опека, только не мешайте (налогпми, таможнями, ограничениями). Но эта способность была ограниченной. Когда появились гигантские концерны, захватившие монополию на отдельные продукты, когда капитализм стал монополистическим (Ленин назвал его «империализмом»), такое свойство самоорганизации сильно ослабло. Финансовый капитал понесло в разнос. Тот мировой экономический кризис, который мы сегодня ждем (и уже имеем), подтверждает эту ограниченность. Для выхода из него потребуется «ручное управление» со стороны государства.
Советская плановая система не обладала свойством самоорганизации, она на 100% управлялась государством и сильно зависела от качества такого управления. Это не значит, что невозможно «наделить» ее этим свойством. Но это требует создания сначала теории самоорганизации плановой системы в социалистической экономике. До сих пор над этим никто не работает. Даже те, кто мечтает о новой социалистической революции...
Вот ведь, над геометрией Лобачевского работают, хотя применть ее нигде невозможно. А над плановой системой, к которой может быть придется перейти многим странам, даже мысли такой не возникает!

Обновление 26.01.09

Самоорганизация в компьютерных сетях будущего

Перевод диссертации (с некоторыми сокращениями):

Ein MDA-basierter Ansatz zur
Entwicklung von Organic
Computing Systemen
Holger Kasinger
TR 2005-08
(basierend auf der Diplomarbeit von Holger Kasinger)
Institut für Informatik
Universität Augsburg
April 2005

защищенной в университете города Аугсбурга в 2005 году.

(примечание переводчика: Organic = «Органическая» здесь означает – самоорганизующаяся).


Содержание (страницы указаны по оригиналу)

Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung 1
1.1 Ziel der Arbeit . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2 Vorgehensweise . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
2 Grundlagen …………5
2.1 Aktueller Forschungsstand im Organic Computing . . . . . . . .5
2.1.1 Hardwareentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2.1.2 Softwareentwicklung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.2 Entwicklungsmethodologien für Multi-Agenten-Systeme . . . . . . . 6
2.3 Model Driven Architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.3.1 Adressierte Problemfelder der Softwareentwicklung . . . . . . . . . . . 8
2.3.2 Softwareentwicklungsprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3 Selbstorganisation als natürliches Vorbild 12
3.1 Der Begriff der Selbstorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
3.1.1 Charakteristika selbstorganisierender Systeme . . . . . . . . . . . . . . 12
3.1.2 Theoretische Anforderungen an selbstorganisierende Systeme . . 13
3.1.3 Selbstorganisationsmechanismen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.2 Nahrungssuche in Ameisenkolonien . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2.1 Modell der Nahrungssuche . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
3.2.2 Rolle der Pheromone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
3.3 Von Ameisenkolonien zu Ameisenalgorithmen . . . . . . . . . .18
3.3.1 Travelling Salesman Problem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
3.3.2 Ant Colony System . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
3.3.3 Evaluierung des Ant Colony Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
3.4 Ameisenalgorithmen zur Lösung von kombinatorischen Optimierungsproblemen …………………………………….…22
4 Selbstorganisierende IT-Systeme auf Basis der Stigmergie …24
4.1 Fallstudie I: Rechnergestützte Produktionsplanung und -kontrolle ..24
4.1.1 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.1.2 Koordinationsmechanismus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4.1.3 Produktionsvorgang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
4.2 Analyse der Fallstudie I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2.1 Umsetzung der Prinzipien der Stigmergie . . . . . . . . . . . . . . . . 29
4.2.2 Technologien für die Realisierung stigmergischer Systeme . . . .30
4.2.3 Vorteile durch die Verwendung der Stigmergie . . . . . . . . . . . . . . 30
5 Erzeugung von Selbst-x Eigenschaften für IT-Systeme 32
5.1 Konzepte des Autonomic Computing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
5.1.1 Managed Resource . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.1.2 Touchpoint . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.1.3 Touchpoint Autonomic Manager . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.1.4 Orchestrating Autonomic Manager . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
5.2 Funktionsweise eines Autonomic Managers . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
5.3 Konzeptionelle Anforderungen an IT-Systeme für die Ermöglichung eines Selbst-x Verhaltens . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .37
6 Entwicklungsansatz für Organic Computing Systeme ….38
6.1 Metamodell für Organic Computing Architekturen . . . . . . . . . . . . 38
6.2 Entwicklungsprozess . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.3 Modelle und Notationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
6.3.1 Business Context Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
6.3.2 Business Process Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
6.3.3 Environment Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.3.4 Use Case Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
6.3.5 Ontology Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.3.6 Role Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
6.3.7 Norm Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
6.3.8 Plan Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
6.3.9 Interaction Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.3.10 Service Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
6.3.11 Autonomic Manager Role Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.3.12 Autonomic Manager Norm Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
6.3.13 Autonomic Manager Analyze Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
6.3.14 Autonomic Manager Plan Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
6.3.15 Autonomic Manager Interaction Model . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.3.16 Autonomic Manager Service Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
6.3.17 Interaction Protocol Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60
6.3.18 Autonomic Element Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
6.3.19 Autonomic Element Instance Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
6.4 Modelltransformationen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
6.4.1 Transformationen im CIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
6.4.2 Transformationen vom CIM in das PIM . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
6.4.3 Transformationen im PIM . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
7 Evaluierung des Entwicklungsansatzes 69
7.1 Fallstudie II: Rechnergestützte Fertigungssteuerung . . . . . 69
7.1.1 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69
7.1.2 Koordinationsmechanismus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70
7.1.3 Produtkionsvorgang . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7.1.4 Selbstorganisierendes Verhalten . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
7.2 Vergleich von Fallstudie I und II . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.2.1 Systemarchitektur . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.2.2 Koordinationsmechanismus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72
7.2.3 Selbstorganisation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.2.4 Sonstiges . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
7.3 Anwendung des Entwicklungsprozesses . . . . . . . . . . . . . 73

Введение

Развитие информационной техники заставит нас в будущем обходиться без вмешательства человека даже в качестве
Администратора системы, поскольку его возможностей не будет хватать для решения всех вопросов. Системы в информатике должны стать самоорганизующимися (автор диссертации называет их «Органическими Компьютерными Системами»). К понятию «самоорганизация» относятся само-конфигурирование, само-оптимизация, само-исправление и самозащита системы. Ключевую роль в достижении этой цели играет принцип РАЗВИТИЯ (точнее – саморазвития). Сегодня нужна методология развития программирования (софтвер) в помощь будущему составителю таких программ.
Чтобы заменить человека- администратора на программу-администратор, сопоставим такую будущую программу-администратор с нервной системой человека. Последняя контролирует сердечную деятельность, процент сахара в крови, и содержание кислорода в организме. Кроме того, нервная система самостоятельно, т.е. без участия мыслительных процессов, регулирует температуру тела человека, размер зрачка в зависимости от освещенности и чувство голода. Компьютер должен стать умнее, перестать быть простым исполнителем команд! Такая «Органическая Компьютерная Система» (ОКС) должна быть адаптивной и реагировать на внутренние и внешние изменения. Она должна взять у природы еще некоторые свойства, например, из диссипативных конструкций, автокаталитических циклов, из устройства колоний муравьев. Эта система должна стать самоорганизующейся на базе эволюционирующих механизмов обучения, понимания контекста и способности создавать сети.
Определение: «Органический компьютер» есть самоорганизующаяся система, которая автоматически приспосабливается к потребностям окружающей среды. Она обладает способностями к само-конфигурированию, само-оптимизации, само-исправлению и самозащите системы.
Корпорация ИБМ еще с 2001 года ведет работу по так называемым «автономным компьютерным системам», эта работа включает решение таких частных задач: «ощупывание» окружения, анализ отношений с окружением, выработку предпочтительных действий, чтобы изменить либо окружение, либо отношение к нему.
Концептуально архитектура включает: управление ресурсами, точки приложения ресурсов, точки приложения автономного управляющего («менагера»), оркестровку, т.е. возможности автономного управляющего, и мозг, принимающий окончательные решения (Integrated Solution Console). Для реализации такой концепции применяются различные технологии: Common Information Model, Simple Network Management Protocol (SNMP), Web Services (WS), Java Management Extensions (JMX), and Open Grid Service Architecture (OGSA), . . . . Автономный управляющий реализует «мыслящую» контрольную петлю, по которой движется программа. Чтобы обеспечить самоуправление, эта контрольная петля должна быть автоматизирована. То есть автономный управляющий нуждается в автоматических механизмах, которые собирают необходимые детали этой системы, анализирует детали на предмет их необходимости для проведения изменений, планирует такие изменения и проводит необходимые действия. Деятельность автономного управляющего можно разделить на четыре составляющие: наблюдение, анализ, планирование и исполнение. Все это создает базу знаний, которая путем совместной работы создает контрольную петлю.

Глава 1. Цель работы.

Важнейшей предпосылкой для будущего успешного внедрения «Органической компьютерной системы» (ОКС) является ее развитие. Без такого подхода, т. е. без свойства развития, это невозможно. Поэтому требуется методология развития в первую очередь программирования ( прим. пер. – далее – «софтвер»), что позволит программисту создать такую самоорганизующуюся систему. Потребность в такой методологии с возрастанием сложности в будущие годы возрастет еще больше. Ее создание возможно с помощью языка моделирования и процедуры развития. Язык моделирования используется для описания моделей и определяет специфический синтаксис (нотацию) с ассоциированной семантикой элементов моделей. Процедура развития определяет различные действия в процессе развития с учетом выполнимости и взаимоотношений. Процедура развития состоит из отдельных фаз , а также менеджмент (управление) проектированием и обеспечение качества. Каждое определенное действие заканчивается неким результатом, как например, перечень документации, модели, коды, отчеты об испытаниях и т.д., которые служат импульсом для последующих действий.
Целью настоящей работы является создание приемов для процедуры развития на основе моделей как основы методологии для развития софтвера для Органической (самоорганизующейся) компьютерной системы (ОКС). При этом наибольшее внимание уделим необходимым действиям процедуры развития, а не на менеджменте проекта или оценке качества. Такая процедура основывается на Model Driven Architecture (MDA) , которая представляет собой уже определенную с различной степенью абстракции область моделирования и преобразования моделей.

1.2. Образ действий.
После описания основ этой работы (гл.2) будет исследована самоорганизация в природных системах (гл.3). В гл.4 на основе планирования и контроля производства мы проанализируем один пример из области информационной технологии. Там же будут указаны требования к архитектуре самоорганизующихся систем такого вида.
Затем в гл.5 будут исследованы возможное техническое производство и свойства самоорганизующихся систем высшего уровня (в оригинале: Х-самоорганизация) для объектов информационной технологии. Такое исследование будет опираться на концепцию автономного компьютера (Autonomic Computing ) .
В гл.6 на основе собранных требований будет разработана метамодель для Органических Компьютерных Архитектур. Она послужит фундаментом для процедуры развития.
Задача гл.7 – показать, что все это применимо не только для рассмотренной задачи, но и для любых ОКС. Там мы воспользуемся процедурой аукционов. Дальнейшие планы развития теории мы приведем в гл.8.


Гл. 2. Основы.
В этой главе обсуждается сегодняшнее состояние самоорганизующихся систем (автор называет их «Органическими Компьютерными Системами», ОКС). Сюда относится состояние как софтвера (программ), так и хардвера (« компьютерного железа»). В заключение главы будут рассмотрены методы развития так называемых систем агентов. Кроме того, в заключение дается описание управляемой архитектуры модели (Model Driven Architecture).
2.1.Современное положение с «железом».
Основу ОКС составляют системы на чипах (Systems on Chip (SoC)), на которых стоит все железо. Большая часть чипов включает существующие функциональные блоки. Интеллектуальные блоки могут включаться в один чип. Чтобы соответствовать поставленной цели, SoC-Архитектуры должны содержать как микропроцессоры, так и реконфигурируемый софтвер. Важные предпосылки для таких архитектур лежат в архитектурах процессах с многими «нитями» (блок-схемами). При этом предусмотрено перекрывающееся, параллельное исполнение команд многих нитей в одной магистрали процессора. Благодаря этому так называемые вспомогательные нити заканчиваются одновременно и благодаря технике Guaranteed Percentage Scheduling содержат строго определенный процент вычислений по каждой из нитей. Вспомогательная нить имеет более низкий приоритет при конкуренции в «щели» для нитей (в связке нитей) и реализуется через так называемого автономного менагера (АМ) как органического наблюдателя (Supervisor). Он осуществляет мониторинг (своевременность применения), двигается по петле (анализ, план), согласовывает применение с текущими потребностями и органическими принципами (Execute), не нарушая при этом своевременность обслуживания каждого приложения.
Автономный менагер предлагает благодаря своему участию в сети и знаниям состояния других элементов использовать его для самоорганизующихся алгоритмов на среднем уровне, на котором базируются как окончательные решения, так и технические средства для применения в процессе самоорганизации.
2.1.2. Развитие софтвера.
Цель Органического компьютера есть овладение Органической Компьютерной Системой (ОКС). Традиционные методы строго иерархичны и следуют принципу «сверху – вниз». Лежащая в основе этой методики парадигма обеспечивает полное совершенствование спецификации в детальных проектах, чтобы получить полный контроль результирующей системы. Поэтому разработчик должен заранее знать обо всех возможных состояниях системы. С допуском к появляющимся самоорганизующимся системам такой строгий принцип «сверху – вниз» более не нужен. Просто нужно будет, чтобы были рассмотрены все состояния системы, даже если разработчик поначалу что-то не планировал. Здесь лежит фундаментальное противоречие между контролем сверху вниз и созидательным отношением снизу – вверх. Исследователям и самим еще не ясно, как эти две противоречивые тенденции взаимно согласовать! Подходы лежат в распространении ограничений, применении утверждений так называемой архитектуры наблюдения и контроля.
После этого Органическая Компьютерная Система (то, что мы создаем) становится все более критической в части безопасности. Будем далее применять приемы развития, чтобы обеспечить соблюдение краевых условий путем гарантирования упомянутых выше утверждений. Утверждения на этом пути могут служить для мониторинга за определенными переменными. Ограничение внезапно появляющихся отношений с Органической Компьютерной Системой будет решающим для ее технического применения. Поэтому ограничения играют важную роль для обучающих и самоорганизующихся систем. Нарушение ограничений ведет к напоминаниям и может быть использовано для коррекции.
Архитектуры наблюдения и контроля повторяют свойство мозга, который благодаря микроскопическим устройствам не только обеспечивает реагирование, но обладает «приспособлениями» для наблюдения, которые фильтруют чувствительный вход и оценивают предпочтительные действия мозга. В мозгу этим занимается лимба, которая отвечает за сознание, мыслительные процессы и эмоциональную окраску. В техническом отношении все это находится в разделе развития и предусмотрено в отдельных процессорах.
Несмотря на различные подходы, до сегодняшнего дня методология развития софтвера для Органической Компьютерной Системы не существует!

2.2. Методология развития для многоагентных систем.

Для создания процесса развития ОКС могут быть использованы известные технологии, в частности использованные в развитии софтвера. Легко заметить аналогию с технологией агентов.
Агент характеризуется следующими свойствами:
- Автономия: агенты находятся в таком состоянии, в котором другие агенты находиться не могут, они принимают решения действовать им или нет и как именно - все без участия человека или других агентов;
- Реактивность: агенты находятся в таком окружении, в котором могут находиться либо «психический мир» (т.е. люди), либо пользователь с другого места, либо собрание других агентов, либо интернет, либо любая комбинация из перечисленного;
- Активность: агенты не только реагируют на свое окружение, но также имеют возможность проявить свою инициативу, направленную на достижение цели;
- Социальные способности: агенты взаимодействуют между собой на своем «агентском языке» и, как правило, способны взять на себя инициативу для достижения поставленной цели.

Система агентов, имеют, таким образом, некоторые свойства, общие с ОКС, причем эти свойства определяются ясно определенными свойствами самоорганизации верхнего уровня. Так как агентские системы давно и широко распространены, то в противоположность к ОКС методологии развития для них уже существуют. Они подразделяются на три категории: Knowledge engineering, ориентированные на агентов и ориентированные на объекты подходы. Важнейшие методы в первой категории суть: CommonKADS, Co-MoMAS и MAS-CommonKADS. Заметный недостаток этой категории лежит в том, что она была создана иначе, чем методы развития агентских систем и поэтому обладает ограниченными способностями поддерживать агентов. Этот недостаток был устранен методологией, ориентированной на агентов, а именно Gaia и ее расширением ROADMAP (Role Orientated
Analysis and Design for Multi-Agent Programming), SODA (Societies in Open and Distributed Agent spaces) и ADELFE. Чтобы сделать эту технологию привлекательной для индустрии, были развиты технологии и формы записей, использующие объектно-ориентированные подходы. К этой категории относятся MESSAGE (Methodology for Engineering Systems of Software Agents) [2, 28], Tropos [52, 71, 12], Prometheus [86, 1], MaSE (Multiagent Systems Engineering) [106, 105, 35] und PASSI (Process for Agent Societies Specification and Implementation). Специально для этой методологии был развит графический агент UML (AUML).
Model Driven Architecture (MDA)позволяет, кроме того, производить спецификацию платформ, выбор одной или нескольких платформ для реализации систем софтвера и преобразование системы спецификаций в спецификацию, специфическую для платформы. При этом спецификации и их модели могут быть вновь использованы для удовлетворения различных требований и решения различных проблем. Этот каркас (Framework) базируется на стандартах моделирования OMG (MOF, XMI, UML и CWM [73]) и заключает некоторые профили UML, как например Enterprise Computing или Real-Time Computing.

2.3.1.Адресные области задач для развития софтвера.

Измеримые успехи в развитии софтвера зависят от возможностей, сложности и величины систем при малом финансировании и небольших затратах времени. Имеющиеся поля проблем решаются с помощью Model Driven Architecture (MDA) :
-Продуктивность: элементы различных фаз типичного развития софтвера не зависят от итеративной версии процесса. Так как с началом каждой новой фазы их (чья?) ценность теряется, такие процессы как Extreme Programming (XP) или Agile Software Development отказываются от документов.
-Делимость: из-за того, что постоянно возникают новые и лучшие технологии, предприниматель из-за конкуренции вынужден любо разделять используемый софтвер, либо приспосабливать новые версии. Инвестиции в ранние технологии поэтому быстро теряют свою ценность.
-Выделяемость: существующие системы софтвера часто представляют собой монолитные куски и работают в герметически замкнутом пространстве. Совершенно необходимо взаимодействие между различными системами.
-Уход и документация: так как реализация (внедрение) системы признается важнейшим этапом, то требующая много времени и больших затрат работа по составлению документации выполняется, как правило, лишь в конце этапов, в результате оказывается, что документация выполнена некачественно.

2.3.2. Процесс развития софтвера.

Этот процесс использует три существенные формальные модели : Computational Independent Model (CIM), Platform Independent Model (PIM) и Platform Specific Model (PSM). Эти модели создают архитектурное описание существующих и развитых систем с различных точек зрения как степень абстракции или могут быть использованы как инструменты.

2.3.2.1. Независимая вычислительная модель (НВМ).

Эта модель служит для описания предприятия с его технологическим процессом и использует словарь, который принят пользователями определенной сферы. Этот словарь не только полезен для понимания возникающих проблем, но и служит словарем для будущих моделей. НВМ ничего не сообщает о примененных системах софтвера на предприятии, наоборот, она тоже зависит от софтвера, поэтому рассматривается как сфера деятельности и называется бизнес моделью. НВМ моделирует систему софтвера в ее нынешнем или будущем окружении. Она описывает абстрактное применение систем, требования к их окружению, потребности, которые окружение находит в системе, не давая деталей структуры.

2.3.2.2. Платформа независимой модели (ПНМ).
Она моделирует систему в противоположность предыдущей НВМ с точки зрения зависимости от платформы., так что как только система будет описана, она не сообщает деталей для использования определенной платформы. Она точно указывает ту часть комплектной спецификации, которая не изменяется при переходе на другую платформу. Эта платформа должна основу для Model Driven Architecture по возможности автоматически через преобразование, Сегодня это еще невозможно.

2.3.2.2. Платформа специфической модели
2.3.2.4. Код
2.3.2.5. Трансформации (между различными моделями)


3. Самоорганизация как естественный образец (самоорганизация в природе)

Самоорганизующиеся информационные системы, особенно Органическая Компьютерная система, берут свои принципы построения из природных самоорганизующихся систем. В этой главе будет дан углубленный анализ таких систем и их характер, описаны теоретические требования к ним и существенные механизмы, которые были использованы этими системами для самоорганизации.
Будет исследован один из таких механизмов – «Стигмергия», обеспечивающий поиск еды муравьями. Важной предпосылкой для использования самоорганизации является техническое превращение механизмов в алгоритмы, которые могут быть поняты компьютерами. И еще в этой главе будет объяснен технический переход от стигмергии к муравьиным алгоритмам и вытекающая отсюда польза для решения различных комбинационных проблем оптимизации.

3.1. Что такое самоорганизация? Определение.

Наука последних четырех столетий, особенно физика, опирается в первую очередь на законы Ньютона, относящиеся к механике. При этом любое явление можно в конечном счете свести к атомам и молекулам, чье движение определяется детерминированными законами природы. Однако современная наука все больше приходит к выводу, что далеко не все явления можно описать детерминированным образом. С середины 20-го столетия исследователи все чаще сталкивались с явлениями в различных областях, которые явно свидетельствовали о наличии некоторой креативной, созидательной силы либо в виде стихийного (спонтанного) появления структур нового типа, либо в виде автономной, независимой приспособляемости к новому окружению.
3.1.1.Характер самоорганизующихся систем.
Различные исследования последних пятидесяти лет принесли множество результатов по вопросу, чем самоорганизующиеся системы отличаются от традиционных.
-Глобальные свойства и локальные взаимодействия. Глобальные свойства самоорганизующихся систем не есть просто сумма свойств отдельных систем. Взаимодействия между ними создают принципиально новую большую систему.
-Раздельный контроль. Контроль в самоорганизующихся системах разделен и не централизован. Каждый компонент (отдельная подсистема) сама за себя отвечает и сама себя контролирует. Каждый данный компонент ничего не знает о целях и состоянии других компонентов.
-Грубость (в смысле не реагирования на малые воздействия) и способность к восприятию нагрузок. Самоорганизующаяся система устроена так, что выпадение или удаление одной подсистемы мало влияет на общую систему. Благодаря этому система мало чувствительна к ошибкам и способна сама себя восстанавливать.
-Нелинейность и наличие обратной связи. Причина и результат в самоорганизующихся системах, как правило, нелинейны. Никакая причина не может вызвать сильного возмущения. Реакции на одинаковой силы воздействия могут быть неодинаковыми.
-Организационная замкнутость, Иерархия и Возникновение. Самоорганизующиеся системы создают замкнутую упорядоченную организацию для выполнения одной функции. Отсюда следуют возникающие свойства. Возникновение понимается как процесс, который ведет к образованию такой структуры, которая напрямую не вытекает из существующих условий, имеющихся в данный момент сил, контролирующих данную систему.
-Разветвление и нарушение симметрии. Для самоорганизующейся системы существуют многочисленные устойчивые состояния, куда она может перейти. Однако заранее предвидеть, куда и под влиянием каких сил перейдет система заранее невозможно.
-Далеко от равновесия удаленные динамичности. Путем присоединения и удаления отдельных подсистем самоорганизующиеся системы находятся в состоянии постоянного движения и влияют на окружение, которое на них тоже оказывает влияние.

3.1.2. Теоретические требования к самоорганизующимся системам.

Чтобы уметь показать названные характеристики и сделать возможным самоорганизующееся поведение, такие системы должны удовлетворять как минимум четырем теоретическим требованиям. Вывод можно найти в работе Glansdorff P., I. Prigogine: Thermodynamic study of structure, stability and fluctuations, Wiley, New York, 1978.
1. По крайней мере, две подсистемы должны быть причинно противоположными. Система обладает противоположной причинностью, когда, по крайней мере, две подсистемы имеют «циркуляционное взаимодействие», когда обе одна на другую влияют.
2. По меньшей мере, одна подсистема должна обладать автокаталитическими свойствами. Это значит, что эта подсистема так причинно связана с другой подсистемой, что это приводит к интенсификации одной из них.
3. Система должна функционировать ДАЛЕКО ОТ РАВНОВЕСИЯ. Это значит, что из окружения системы можно взять большое количество энергии, при этом обновляется структура системы (так называемая «Автопоэзия») и больше энтропии (неорганизованности) отдать в окружающую среду, чем ее накапливать.
4. Чтобы обладать морфогенетическими изменениями, по меньшей мере одна из подсистем должна быть открыта к случайным внешним изменениям.

3.1.3. Механизмы самоорганизации.

Согласно Di Marzo Serugendo G., N. Foukia, S. Hassas, A. Karageorgos, S.K. Mostefaoui, O.F. Rana, M. Ulieru, P. Valckenaers und C. Van Aart (Hrsg.): Self-Organisation: Paradigms and Applications, Engineering Self-Organising Systems 2003, S. 1–19, 2004.
они могут быть трех различных категорий:
1) физические системы,
2) живые системы,
3) социальные системы.

3.1.3.1. Намагничивание

Оно изучено исчерпывающе. В ненамагниченном состоянии спины молекул расположены хаотично. При намагничивании они располагаются все в одном направлении.

3.1.3.2. Нервные сети.
Они также известны как «самоорганизующиеся карты» по сути есть ненаблюдаемые механизмы обучения, чьи структуры имеют доступ к различным данным и готовы к применению и группировке (кластеризации). Они были созданы по аналогии с клетками мозга человека (живые системы), которые зависят от места, где следует активировать какой-либо объект.
Такая сеть состоит из двух слоев нейронов , один слой – для входа информации, второй – для выхода, в которых возникает топологическая карта и двухмерная визуализация данных. Структура слоя для выхода задается пользователем. Каждый нейрон входящего слоя связан со всеми нейронами выходящего слоя, каждый нейрон есть вектор с весом и равен величине входящего вектора. Кроме того, все нейроны между собой связаны. Величина подобия среди них равна расстоянию между рассматриваемыми нейронами. Нейрон, имеющий наименьшее расстояние до рассматриваемого и наиболее подобный рассматриваемому получает всю собранную активацию. И чем больше таких подобных нейронов, тем ближе они к входному слою и тем сильнее увеличивается их подобие. Векторы таких нейронов образуют топологическую структуру. Чем ближе соседний нейрон к активированному, тем сильнее адоптируется его весовой коэффициент.

3.1.3.3. Стигмергия
Термин «стигмергия» (греческое: стигма – знак, эргон – работа) обозначает, что активности определенных единиц будут выкупаться внешними знаками (?). Французский биолог Грассэ изучал термитов во время постройки гнезда и заметил, что рабочие термиты во время работы влияют друг на друга. Стигмергия описывает одну из форм асинхронного взаимодействия и обмена информацией между насекомыми (социальная система) об окружающей среде. Исследования роев пчел, ос и колоний муравьев показывают, что они сами себя организуют , причем вокруг себя они создают диссипативную, т.е. затухающую среду. Эта окружающая среда служит как бы средством переписки для них, в нее вносятся бывшие взаимоотношения, она влияет на будущие взаимоотношения. Этот механизм определяет так называемый самокаталитический процесс, что означает, что чем чаще процесс происходит, тем больше вероятность того, что он в будущем вновь повторится. Этот механизм показывает, как легко система может создать большую область сложных и координированных отношений, в котором она использует влияние окружающей среды.

3.2.Поиск пищи в колонии муравьев.

Колония муравьев есть прекрасный пример, из которого принцип стигмергии станет ясным. Когда мы видим в природе, как муравьи таскают пищу из какого-либо источника к себе на муравьиную кучу, сразу становится ясно, что они между этими двумя точками проложили тропинку и бегают по ней. Эта тропинка соединяет эти две точки почти напрямую. Остается вопрос, откуда муравьи узнали, они же сверху на землю не глядели, и вообще у них зрение не позволяет далеко видеть, и как им вообще удалось найти пищу, при том, что каждый камень или куча грязи для них представляет огромное препятствие? У муравьев есть для этого средство: в нижней части тела у них есть железа с феромонами, благодаря которой они могут оставлять след на земле или на траве. По этому привлекающему внимание химическому веществу ориентируются те, кто идут вслед: они выбирают с определенной вероятностью тот путь, который сильнее всего замаркирован. Но чтобы объяснить, почему с помощью этих фермонов был проложен практически прямой путь между источником пищи и муравьиной кучей, обратимся к модели.

3.2.1. Модель поиска пищи.

Предположим, что в начальный момент t = 0 минут два муравья ищут указанный путь. Пусть между этими двумя точками находится препятствие, которое закрывает мураавьм вид на местонахождение пищи, и пусть вокруг этого препятствия ведет два возможных пути. Путь А пусть требует две минуты (TA ), путь В, который вдвое короче, требует только одну минуту (TВ ). Оба муравья – первые, которые ищут новый источник пищи, это значит, что никаких фермонов на обеих путях еще нет (РА = РВ =0).
Предположим, что из-за отсутствия фермонов, один муравей пошел по длинному пути, а другой - по короткому.Предположим далее, что каждые две минуты два других муравья покидают муравьиную кучу в поисках пищи. С этими допущениями ситуация в момент времени t=1минута ситуация выглядит так: из первой пары муравей, выбравший длинный путь, находится на полпути, второй из первой пары достиг уже источника пищи и повернул в обратный путь. Еще через минуту второй муравей достиг источника пищи, а первый уже вернулся к своей куче. На обратном пути этот первый муравей, кроме того, что он нес пищу, укладывал след из фермона (РВ =1), который вновь стартовавшие муравьи используют как источник информации. Так как последующие муравьи идут по маркированному пути, они будут с большой вероятностью выбирать короткий путь В. Так как, далее, они на обратном пути они все оставляют на тропинке фермоны, то концентрация фермонов на этом пути возрастатет соответственно. То есть вначале различие концентраций фермонов на обеих путях была минимальной, но с течением времени она сильно возрасла. При этом некоторые муравьи могут соити с проторенного пути и искать новые дороги, Если кто-то из ни найдет более короткий путь, то концентрация фермонов на нем будет очень скоро превышать концентрацию на старом гоавном пути: за короткое время этот путь будет пройден большее число раз!

3.3. Роль фермонов.
Фермоны выпоняют роль коллективной памяти у колонии муравьев при поиске пищи, они способствуют запоминанию дороги. Это усиливает невосприимчивость колонии муравьев к внешним воздействиям окружающей среды. Кроме того, фермоны иллюстрируют важный принцип стигмергии: глобальная информация (о местонахождении пищи) используется локально. Более того, там, где в окружении существует следы фермонов, узнает муравей о наличии пищи в удаленном месте. Причем важной особенностью фермонов является то, что они со временем выветриваются. Если на следе не откладывается новая порция фермонов, значит источник пищи иссяк, и следующий муравей начинает поиск нового пути к возможному новому источнику пищи. В дальнейшем фермоны служат положительной обратной связью (усиление следа) для создания порядка при поиске пищи без глобальной (централизованной) поисковой системы.

3.3. От муравьиной колонии к муравьиному алгоритму.

Дело в том, что искусственным муравьям трудно откладывать следы в компьютере, нужно найти пути создания муравьиных алгоритмов. Эти алгоритмы моделируют поведение живых муравьев при поиске пищи. В информатике такой поиск пищи можно отобразить графом. Тогда удастся решать задачами с муравьиными алгоритмами, потому что они могут быть составлены с использованием графов. Такая задача может быть описана с помощью следующих параметров:
-множество граничных условий, описывающих свойства задачи (например, «Нужно посетить все узлы графов»);
-конечное множество узлов, которые определяют часть задачи;
-взаимоотношения между соседними узлами, описывающие возможные переходы от одного узла к другому;
-решение, которое может быть описано как путь по графу, при котором все граничные условия выполняются;
-функция стоимости, указывающая стоимость каждого решения.
Первый, кому удалось дать техническое преобразование поведения муравьев, был итальянский математик Dorigo, причем он перевел описанную задачу в комбинаторную задачу оптимизации. Развитый им алгоритм был использован и в решении ставшей классической «проблемы коммивояжера». Его алгоритм сыграл важную роль: он стимулировали исследования алгоритмических вариантов и привел к многочисленным приложениям.

3.3.1. Задача коммивояжера.

Эта задача известна с 1832 года. Там из всех возможных путей разыскивался самый короткий.

3.3.2. Система муравьиной колонии.

3.3.2.1. Переходные функции.
3.3.2.2. Локальная актуализация следов фермонов
3.3.2.3. Глобальная актуализация следов фермонов
3.3.3. Оценка системы муравьиной колонии.

3.4. Муравьиные алгоритмы для решения задач комбинаторной оптимизации.

Муравьиные алгоритмы были в первую очередь применены для решения задач комбинаторной оптимизации. Эти алгоритмы могут быть использованы для решения двух типов задач: статических и динамических. Статические – это такие, у которых топология и стоимость в процессе решения не меняется; примером является задача коммивояжера. В динамических задачах эти две составляющие могут меняться, пример будет дан ниже.
Вот перечень задач, которые можно решить с помощью муравьиного алгоритма:
-Задача установления последовательности с учетом приоритетов. Она возникает при планировании производства продукции (в мелкосерийном и единичном производстве – прим. переводчика) с целью минимизации общего времени, а также в транспортных задачах.
-Задача оптимизации работы гаража.
-Задачи теории расписаний.
-Задача распределения объектов по набору мест.
-Задача о раскраске графа.
-Задачи о движении в сети.

4.Самоорганизующиеся информационные системы на основе стигмергии.

Муравьиные алгоритмы можно применить не только в комбинаторных задачах оптимизации, но и для реализации больших самоорганизующихся информационных систем в промышленности. В этой главе рассматриваются задачи создания систем управления изготовлением и планирования производства и контроля, решение которых основано на стигмергии и уже внедряются. Анализ этих примеров покажет нам, как принципы стигмергии можно применить в системах для планирования производства и контроля и какими преимуществами применение стигмергии обладает. На основе этого анализа будут сформулированы требования и технологии для архитектуры самоорганизующихся информационных систем на базе стигмергии. Результаты могут использоваться при создании «Органических (т.е. самоорганизующихся) компьютерных систем».
Сегодня производство продукции перешло от ориентирования на рынок поставщиков к рынку потребителей. Растущее превышение промышленных мощностей предлагает потребителям огромный выбор и усиливает конкуренцию между поставщиками. Производством командуют потребители, которые все более привередливы. Из-за этого производители вынуждены сокращать «жизненный цикл» продукта, чаще менять свои предложения. При этом нужно и качество на высоком уровне сохранять, и капиталовложения снижать.

4.1. Рассмотрение 1: производство продукции и его контроль с помощью расчетов.

Здесь используется архитектура PROSA (Van Brussel H., J. Wyns, P. Valckenaers, L. Bongaerts und P. Peeters:
Reference architecture for holonic manufacturing systems: PROSA, in: Computers In
Industry 37, 1998.)
Она реализуется как многоагентная система. Агенты суть думающие и гибкие единицы, наблюдающие за окружением. Они ведут себя так независимо, как допускает задача, и изменяют окружение определенным способом. Окончательное свойство системы, в том что она обеспечивает точное планирование производства продукции. При этом обсчитываются все технологические переходы, запуск в производство определенной номенклатуры изделий, компенсируются случайные остановки машин и многое другое из современного производственного процесса.

4.1.1. Архитектура системы.
Важнейшими элементами системы являются агенты и некоторое диссипативное окружение. Последнее очень существенно, так как оно, это окружение, управляет агентами и ведет учет всех их действий.

4.1.1.1. Диссипативное окружение.
Технологический маршрут производства представлен как множество точек с феромонами. Эти точки связаны между собой также как отдельные позиции технологического маршрута.

4.1.1.2. Агенты.
Агенты построены очень просто, они обладают реакцией, ориентированы на окружение, не знают ни других агентов, ни цели всей команды агентов. Они бывают трех типов: агенты по ресурсам, агенты по производству и агенты по заказам.

4.1.2. Механизмы координации.
Координационный механизм вдохновлен процессом поиска в муравьиной колонии и разделен на три слоя.

4.1.2.1.Слой осуществимости.
Начиная с ресурсов, которые должны соответствовать перемещению продукта производственного процесса по технологическому маршруту, «осуществимые муравьи» появляются с определенной частотой. Эта частота называется «степень освежения». «Осуществимые муравьи» показывают следующие взаимоотношения:
-Прежде всего, муравей требует описания способности ресурсов создавать продукт.
-В конечном счете, это описание будет вместе с собранной информацией о способности ресурса производить продукцию, этой информации вначале не было.
-Потом муравей клонирует себя так часто, как только поступает входящий ресурс, так что каждому ресурсу выделяется один муравей. Виртуальная копия каждого муравья управляет движением продукта по технологическому маршруту к соответствующему выходу; при этом ресурсы, соответствующие входу на маршрут, больше не входят на него.
-По мере поступления ресурса муравей проверяет его способности служить для создания продукта, откладывает эту информацию на выходе . После чего муравей «умирает». А его агент передает эту информацию следующему муравью.

4.1.2.2. Эксплуатационный слой.
В дальнейшем принимаем, что агент по заказам может быть привязан только к одному заказу. Этот агент должен провести свой заказ по технологическому маршруту так, чтобы он прошел по всем предписанным технологическим участкам. Чтобы выяснить его возможности, агенты по заказам изготавливают с заданной частотой муравьев-агентов, которые виртуально проходят по технологическому маршруту, начиная с данной позиции и до конца маршрута. Каждый муравей-агент изучает ожидаемое производство на одном маршруте, причем муравьи самостоятельно не клонируются.
Когда муравьи виртуально путешествуют по технологическому маршруту и виртуально рождаются, агенты по производству спрашивают о ресурсах, которые они встречают на избранном ими пути, насчет их действия (загрузка, время готовности к старту. Как только муравьи доберутся до конца, они сообщают об изученной трассе. Агенты по заказам сохраняют множество изученных трасс, которые были кратко обследованы.

4.1.2.3. Слой намерений.

Если агент по заказам имеет достаточно информации об изученных трассах, он выбирает наилучшую из трасс. Эта трасса становится «трассой его намерений». Через равные интервалы этот агент по заказам создает муравьиных агентов намерений, которые информируют агентов по ресурсам вдоль всей трассы о своих намерениях. Муравей по намерениям отличается от муравья по производству в двух пунктах: с одной стороны, у него твердый маршрут, по которому он обязан следовать, с другой стороны, он занимается резервированием ресурсов. Благодаря резервированию агенты по ресурсам могут создать местные разгрузочные точки в ожидании ближайшего будущего. Эти точки используются для передачи точной информации муравьям по производству и муравьям по намерениям.
Так называемый механизм «освежи –и- забудь» используется и у природных муравьев при передаче намерений. Если агент по заказам прозевает и не обновит свои ресурсы, то его удалят от точки разгрузки ресурсов. Кроме того, этот механизм информирует агентов по заказам об исполнении предусмотренной для каждого из них трассы. Когда муравей по намерениям подходит к концу технологического маршрута, он сообщает об исполнении намерений своим агентам по заказам. Если ситуация на технологическом маршруте изменится, например, поломается станок или появится заказ с высшим приоритетом, то исполнение трассы может измениться как в положительную, так и в отрицательную сторону. Если исследование новых маршрутов происходит параллельно с исполнением намерений, то муравьи по производству могут сообщать о более привлекательных трассах. Тогда агент по заказам может в этом случае изменить свои намерения.

4.1.3. Производство продукции
Агент по заказам наблюдает прохождение соответствующего реального физического производственного процесса, и когда придет время, делает следующий шаг своих намерений. При этом социально приемлемое поведение агентов таково, что даже краткосрочное отклонение от намерений может происходить только в очень серьезных ситуациях. Изменение намерений приемлемо для ситуаций, которые лежат далеко в будущем, так что агенты по заказам имеют возможность на них среагировать.

4.2. Анализ случая 1.

4.2.1. Внедрение принципов стигмергии.

Изменения в технологическом маршруте, как например, исчерпание какого-либо ресурса или появление нового ресурса в системе «освежи – и – забудь» определенным образом регулируется. В то же время, чтобы сохранить способность отложенных на дорогу фермионов выполнять свою роль, нужно их постоянно обновлять (испарение), поэтому ни устаревшая, ни ошибочная информация не сохраняется, а новую информацию можно добавить без проблем. Дополнительно агенты по заказам сохраняют только незадолго да этого исследованные маршруты (испарение). Старые трассы не могут уже быть привлекательными и заменяются новыми.
Для внедрение стигмергии с помощью муравьиных алгоритмов в самоорганизующихся информационных системах необходимо:
-Диссипативное окружение как отдельная инфраструктура для распространения фермонов и для создания искусственного диссипативного поля.
-Агенты как действующие индивидуалы.
-Фермоны как носители информации.
Диссипативное окружение является существенным компонентом описываемой системы. Она готовит для муравьиных агентов механизмы, с помощью которых последние перемещаются по виртуальной системе, и могут распространять и удерживать информацию внутри системы. Для этого, со своей стороны, окружение стигмергической информационной системы должно поддерживать следующие архитектурные концепции:
-Должны быть точки, в которых агенты находятся и откладывают информацию или чувствуют след.
-Должен существовать механизм управления, чтобы на этих точках искусственные фермоны удерживать и сохранять.
-Должен существовать механизм распространения, обеспечивающий движение агентов по такой топологической сети из точек с феромонами.
Структура диссипативного окружения зависит от применения и может быть выбрана произвольно.
Глобальное поведение системы состоит из движений относительно простых агентов. Важнейшими свойствами агентов являются:
-Никакого знания об общей сложности системы. Агенты действуют на базе той информации, которая есть в месте их нахождения в данный момент. Глобальная необходимая информация будет сделана локально доступной механизмам распространения, тем самым будет создано диссипативное поле. Ни один агент не знает о высших целях системы.
-Самоотражение и окружение. Агенты не участвуют в прямых коммуникационных связях и не имеют никаких агентов-партнеров. Действия внутри команды агентов координируется самими агентами, при этом они свои намерения передают в диссипативное окружение, а другие заинтересованные агенты эту информацию обнаруживают и передают собственную информацию.

4.2.2.Технологии для реализации стигмергических систем

Стигмергические информационные системы должны базироваться на технологии, которая эти требования поддерживает. Для реализации теперь потребны технологии, которые базируются на моделях с коммуникациями.

4.2.2. Преимущества, вызванные использованием стигмергии.

-Агенты коммуницируют между собой только опосредствовано и взаимодействуют только с окружением на основании стандартизированных протоколов. Агенты могут поэтому сосредоточиться на передаче и получении информации и не должны заботиться о состоянии других агентов.
-Эти простые соединения в команду агентов позволяют агентам вступить в сообщество или его покидать, не обременяя сообщество. Об этом не требуется информировать других агентов. Благодаря этому, например, ресурсы могут вводиться или выводиться на технологическом маршруте, без того, чтобы система стартовала заново.
Исследование новых маршрутов и распространение намерений агентов по заказам происходит с гораздо большей скоростью, чем это происходит с реальной физической продукцией. Другими словами, виртуальный продукт создается гораздо раньше, чем фактический физический продукт. Какой объем расчетов придется для этого выполнить, зависит от хозяйственной стоимости лучших трасс.
-Система автоматически приводит к оптимальным решениям. Исследование путей агентами на основе частично случайного выбора гарантирует, что в команде мелкие взаимовлияния исключаются. Система становится топологически грубой. Вся процедура приближает систему к оптимальной, хотя и не делает ее строго оптимальной.

5.Создание свойств высшей самосинхронизации в информационных системах.


(продолжение следует)

О самоорганизующихся системах.

Люди форума, подумайте и скажите:
делом я занимаюсь или ерундой?

Я перевел с немецкого (с некоторыми сокращениями) и выложил на стр. http://sladkov.flyfolder.ru/
диссертацию о перспективах самоорганизующихся информационных систем, защищенную в университете города Аугсбурга в 2005г.
Примеры самоорганизации известны в физике, биологии, социальных системах. По моим понятиям, обычный рынок – тоже результат самоорганизации. Когда появились монополии, рынок стал разрушаться, что проявляется в виде кризисов.
Оригинальный прием самоорганизации применило правительство ФРГ для того, чтобы восстановить продажу легковых автомобилей класса до 13 тыс. евро, которая с нового 2009г. упала больше, чем на 30%.
Во-первых, с 1 февраля была начата выдача премий в размере 2,5 тыс. евро тем, кто сдаст в металлолом свой старый а/м в возрасте более 9 лет при условии покупки нового а/м. Во-вторых, на эти премии были выделены 5 миллиардов евро, причем заявили, что больше денег не дадут: кто не успел, тот опоздал!
Произошло чудо. Вот что рассказали продавцы: «В январе мы не продали ни одного а/м, к нам заходили 1.2 чел. в день и ничего не покупали. С 1 февраля хлынул поток покупателей, мы не успеваем оформлять заказы, стоят в очереди по два часа. Такого и раньше не бывало!» Правительство учло и свойственную немцам скупость, и то что традиционно новые а/м покупают каждые 9 лет.

Мой интерес к теме самоорганизации связан с вопросом: возможна ли самоорганизация в плановой системе социализма? Плановая система в экономике СССР была создана с 1930 по 1940г. под стоявшие тогда задачи и на основе имевшейся тогда «вычислительной техники»: арифмометр «Феликс» и счеты конторские деревянные. Успех был колоссальный, СССР стал индустриальной державой и победил в войне! Но с начала 1950-х экономика усложнилась, Госплан стал захлебываться, качество планирования резко ухудшилось, усовершенствовать его не сумели… Плохое планирование привело, в конечном счете, к гибели социализма и распаду СССР. Теперь, даже теоретически, восстановить СССР-2 и социализм невозможно, если не будет создана адекватная система планирования на базе теории самоорганизующихся систем и с применением современных компьютеров.
Известно, что в 1971-73гг. в Чили правительство Сальвадора Альенде привлекло крупного специалиста-кибернетика Стаффорда Бира для создания системы управления экономикой Чили. Такая система была тогда создана и показала удивительно хорошие результаты: в условиях американской блокады живучесть экономики увеличилась настолько, что правительство С. Альенде продержалось «лишний» год, и только военный путч уничтожил его.
Так вот, вопрос, который я задаю: представляет ли интерес вышеупомянутый перевод? При одном (1) положительном ответе я перенесу текст перевода в этот форум.

Выложите диссертацию-то.



Это неверно.

В 19 веке монополий еще не было, а периодические экономические кризисы уже были.

Такого рода кризисы завязаны именно на капиталистический способ производства - ни при феодализме, ни при рабовладельческом строе их не было.

И потом социализм (1-я фаза коммунистической формации) это не монополия - ведь монополия это максимизация прибыли путем заламывания цен и раз нет конкурентов возможность подолгу не внедрять достижения НТП, а при социализме цены фиксированы - их не вздуешь ! и принцип функционирования принципиально завязан на натуральные (деньги полностью отменены !) показатели, те препятствий НТП нет.

Заметки о самоорганизующихся системах (СОС).

Мои попытки разобраться с историей и нынешним состоянием в области самоорганизующихся систем (СОС), привели меня к следующим предварительным выводам.
1.Термин СОС существует уже полстолетия. Временами интерес к СОС вспыхивает с новой силой, чтобы после недолгого интенсивного "горения" снова погаснуть или еле-еле тлеть.
2.Каждая такая вспышка интереса связана обычно с новой областью применения или с новой задачей в старой области. Первой знаменитой задачей была реконструкция способа поиска пищи муравьями, находящимися в одной муравьиной куче. Впоследствии она была развита до "задачи коммивояжера" с использованием серьезной математики.
3. Есть очень много статей с общими рассуждениями о том, что всякая биологическая система суть система самоорганизующаяся. Собственно живые организмы возникли путем самоорганизации. Хотя конкретный путь хода эволюции как эволюции СОС нигде с математической точностью не описан.
4. Последнее десятилетие много внимания уделяется рассмотрению вопросов организации производства и логистики на основе теории СОС. В первую очередь речь идет о заготовительных цехах с мелкосерийным и единичным характером производства. Это сложная и достойная задача. Мне пришлось наблюдать, как решает эту реальную задачу опытный начальник цеха – это воистину шахматный гроссмейстер. Мне также привелось наблюдать, как пытался решить ту же задачу его неумеха- заместитель, как в результате его «усилий» остановился не только этот цех, но под угрозой остановки оказался весь огромный завод с многотысячным рабочим коллективом… Передать эту задачу вычислительной машине – вызов таланту программиста!
5. И ни разу в истории не ставилась задача рассмотреть рынок как СОС… Хотя роль самоорганизации в возникновении классического рынка, того, который описал Адам Смит, не вызывает сомнений! Так как именно наличие рынка является характерным свойством капитализма как социально-экономической формации, то можно четко оценить роль процесса самоорганизации в появлении и процветании капитализма. Когда появились монополистические концерны и капитализм стал империализмом (по терминологии В.И.Ленина), процессы самоорганизации стали нарушаться, что привело к систематическим кризисам.
6. Оригинальный прием самоорганизации применило недавно правительство ФРГ для того, чтобы восстановить продажу легковых автомобилей класса до 13 тыс. евро, которая с нового 2009г. упала больше, чем на 30%.
Во-первых, с 1 февраля была начата выдача премий в размере 2,5 тыс. евро тем, кто сдаст в металлолом свой старый а/м в возрасте более 9 лет при условии покупки нового а/м. Во-вторых, на эти премии были выделены 5 миллиардов евро, причем заявили, что больше денег не дадут: кто не успел, тот опоздал!
Произошло чудо. Вот что рассказали продавцы: «В январе мы не продали ни одного а/м, к нам заходили 1-2 чел. в день и ничего не покупали. С 1 февраля хлынул поток покупателей, мы не успеваем оформлять заказы, стоят в очереди по два часа. Такого и раньше не бывало!» Правительство учло и свойственную немцам скупость, и то что традиционно в ФРГ новые а/м покупают каждые 9 лет.
7. Известно, что в 1971-73гг. в Чили правительство Сальвадора Альенде привлекло крупного специалиста-кибернетика Стаффорда Бира для создания системы управления экономикой Чили. Такая система была тогда создана и показала удивительно хорошие результаты: в условиях американской блокады живучесть экономики увеличилась настолько, что правительство С. Альенде продержалось «лишний» год, и только военный путч уничтожил его.
8. Социализм поставил перед наукой о СОС задачу создать систему планирования на основе самоорганизации. Наука о СОС получила благодатную и сложнейшую задачу, и с ней не справилась…
Плановая система в экономике СССР была создана с 1930 по 1940г. под стоявшие тогда задачи и на основе имевшейся тогда «вычислительной техники»: арифмометр «Феликс» и счеты конторские деревянные. Успех был колоссальный, СССР стал индустриальной державой и победил в войне! Но с начала 1950-х экономика усложнилась, количество связей экспоненциально возросло, Госплан стал захлебываться, качество планирования резко ухудшилось, усовершенствовать его не сумели… Плохое планирование привело, в конечном счете, к гибели социализма и распаду СССР. Теперь, даже теоретически, восстановить СССР-2 и социализм невозможно, если не будет создана адекватная система планирования на базе теории самоорганизующихся систем с использованием современных компьютеров.
9. Итак, на кон поставлена судьба СССР-2 и социализма в нем! Пролетарии умственного труда (программисты и технологи, математики и машиностроители, вся техническая интеллигенция) соединяйтесь в усилиях по созданию совершенной плановой системы для нашей Родины!

Ну не верно это :

"Начало периодических экономических кризисов положил кризис 1825 в Великобритании, где раньше всего развились капиталистические производств. отношения. Следующий экономический кризис — кризис 1836, охвативший Великобританию и США — 2 страны, тесно связанные экономически. В 1847 произошел очередной кризис, затронувший почти все страны Европы. По своему характеру он приближался к мировому кризису.

Первый мировой экономический кризис имел место в 1857 и почти во всех странах это был самый глубокий кризис со времени их вступления на капиталистический путь развития. В США производство чугуна сократилось в период кризиса на 20%, потребление хлопка на 27%. В Великобритании больше всего пострадало судостроение, где объём производства упал на 26%. В Германии на 25% сократилось потребление чугуна; во Франции — на 13% выплавка чугуна и на столько же потребление хлопка; в России выплавка чугуна упала на 17%, выпуск хлопчатобумажных тканей — на 14%.

Новый экономический кризис 1866 особенно остро протекал в Великобритании, но остальные страны затронул незначительно.

Очередной мировой экономический кризис начался в 1873 с Австрии и Германии. Это был самый продолжительный в истории капитализма кризис: он завершился в 1878, когда в орбиту его действия попала и Великобритания.

Экономический кризис 1882 охватил в основном США и Францию; в период кризиса 1890 наибольшие хозяйственные потрясения наблюдались в Германии, США и Франции.

Кризис 1900—03 стал своеобразным рубежом между эпохой капитализма свободной конкуренции и эпохой империализма. Во время этого кризиса особенно пострадали США и Германия, в меньшей степени Великобритания и Франция. Тяжёлым было экономическое положение и России, где экономический кризис совпал с неурожаем.

Буржуазные идеологи надеялись, что с возникновением монополий капиталистических, планомерно организующих производство на своих предприятиях, экономические кризисы исчезнут или, по крайней мере, смягчатся. Но этого не произошло. Первый экономический кризис эпохи империализма — кризис 1907 был не менее разрушительным, чем предшествующие. Особенно сильно он затронул экономику США. В ст. "Марксизм и ревизионизм" В. И. Ленин писал, что кризис 1907 явился ярким доказательством того, что кризисы остались неизбежной составной частью капиталистического строя. Вместе с тем Ленин указывал, что в эпоху империализма "изменились формы, последовательность, картина отдельных кризисов..." (Ленин В. И., Полн. собр. соч., 5 изд., т. 17, с. 21)."

(БСЭ, статья 'Экономические кризисы')

Alex
Спасибо за интересную информацию.
Я не экономист, возможно, что мое утверждение (что кризис - это нарушение в системе самоорганизации) и неверно...
Но вот, что мне непонятно: что называть кризисом? Перепроизводство товаров по сравнению с платежеспособным спросом? Но это происходит каждый день и не называется кризисом! Равновесие между спросом и предложением - динамическое, оно не наступает никогда, а спрос и предложение все время флуктуируют (колеблются) вокруг точки равновесия. Но инлгда предложение заносит слишком далеко от спроса. Например, капиталист, у которого хорошо пошел товар А, решил построить еще одну фабрику по выпуску этого товара. А покупателя на новую порцию товара А не нашлось, маркетинг был проведен из рук вон плохо...
Концерн имеет целью раздавить конкурента – это уже другая игра!

СОС, безусловно, понадобяться и при социализме. СОС я бы определил как систему с большим количеством производителей и потребителей (в широком смысле этих слов), объединенную производственными отношениями динамично настраиваемыми как всеми участниками процесса, так и внутренними и внешними факторами. Такая система не имеет выраженной иерархии и командного центра.
Это могут быть и множество потребителей зубных щеток как простейший пример, и группы ученых работающих для какого-либо масштабного проекта.
СОС нужны там где объективно присутствует потребность в таком типе организации. Нужно только понимать где и в каком виде должны присутствовать эти системы.

Вы употребили очень верное выражение "организующаяся". Саморазвивающихся систем не может существовать в принципе, так как информация также не может появляться из ничего. Это чисто воображаемая абстракция. Если не верите, попробуйте просчитать развитие какого-нибудь вида.

Возможно здесь стоит заменить само слово "кризис" на что-то вроде "ужесточение эксплуатации". В рынке идет постоянная настройка системы на более эффективную работу с точки зрения капитализма. Кризисом это выглядит только с марксистских позиций. Империализм, насколько мне известно, вообще умирать не собирается.

_________________

Flanker
Вот бы вы продолжили развивать свои мысли, а?

Через несколько недель выложу перевод следующей очень важной главы. Дело идет медленно: сложно переводить текст, в котором не разбираешься...
Итак, что собой представляет обсуждаемая диссертация? Это, в конечном счете, автоматическое управление мелкосерийным производством. Мне эта вещь знакома из практики. Скажу честно, что очень много лет назад я пытался моделировать движение заготовок по цеху с такой спецификой. Увы, ничего не получилось, хотя я был знаком с теорией расписаний... Удалось только перевести на ЭВМ составление сопроводительной технологической документации: маршрутные листы, технологические задания для участков. У заводских технологив и это вызвало удивление и энтузиазм. До сих пор пользуются!
Но меня интересует другая проблема: общегосударственное планирование, автоматический Госплан СССР. Описанная в диссертации архитектура для этой проблемы недостаточна. Например, неясно можно ли допустить децентрализацию планирования и в какой мере и ряд других почти политических подходов.

Окончен труд, завещанный мне богом! (А.С.Пушкин)

(Окончание)

Самоорганизация в компьютерных сетях будущего

Перевод диссертации (с некоторыми сокращениями):

Ein MDA-basierter Ansatz zur
Entwicklung von Organic
Computing Systemen
Holger Kasinger
TR 2005-08
(basierend auf der Diplomarbeit von Holger Kasinger)
Institut für Informatik
Universität Augsburg
April 2005

защищенной в университете города Аугсбурга в 2005 году.


5.Создание свойств высшей самосинхронизации в информационных системах.

Указанные в гл.4 требования к архитектуре самоорганизующихся информационных систем на базе стигмергии еще недостаточны для развития осмысленных Органических Компьютерных Систем. РКС есть самоорганизующиеся системы, однако они обладают, как указано в гл.1, определенными высшими свойствами, которые возникают не одни при использовании механизма самоорганизации, как возникает стигмергия. Для возникновения процессов развития для ОКС нехватает еще информации о технике создания таких свойств в информационных системах.
В данной главе будет исследован возможный вариант создания таких высших свойств. Исследование будет проводиться на основе рекомендованной архитектуры для Автономных Компьютерных Систем (IBM: An architectural blueprint for autonomic computing, 2004 (http://www-306.ibm.
com/autonomic/pdfs/ACBP2 2004-10-04.pdf). ) Этот образ действия возможен, так как высшие свойства Автономных Систем отличаются от высших свойств Органических систем только в отдельных пунктах при применении, а не в принципах техники их создания. Преимущество исследования того, как эти свойства создаются в Автономных системах заключается в том, что эти исследования проводились большой группой исследователей по сравнению с Органическими системами и поэтому уже существует детальная информация, например представленные выше в пункте 2.1 подходы, где для ОКС применен метод вспомогательных нитей – блок - схем (Helper Threads) или наблюдательно – контролирующие архитектуры. Из этих исследований будут установлены концептуальные требования к информационным системам, чтобы получить возможность создания высших свойств.

5.1.Концепции Автономных Компьютерных систем.

Автономные компьютерные системы, аналогично ОКС, ощупывают окружающее пространство, анализируют свое собственное поведение и выполняют действия к тому, тобы либо изменить окружающее пространство, либо изменить свое поведение. Для технического производства высших свойств для этой системы используются такие архитектурные концепции, как (Managed Resource, Touchpoint, Touchpoint Autonomic Manager, Orchestrating Autonomic Manager und Integrated Solution Console ). Для реализации этих концепций используются различные технологии ((Common Information Model, Simple Network Management Protocol (SNMP), Web Services (WS), Java Management Extensions (JMX), Open Grid Service Architecture (OGSA), . . . ). Рекомендуемая архитектура содержит на самом нижнем слое так называемые управляемые ресурсы, которые задаются как компоненты систем информационных инфраструктур и которые способны к самоуправлению. Следующий слой содержит консистентный, стандартизированный управляемый интерфейс, чтобы контролировать управляемые ресурсы и допускать пользование ими. Эти интерфейсы будут всегда работать через так называемые точки прикосновения. Конкретный ресурс может содержать одну или несколько точек прикосновения у автономного управления, каждая из которых содержит контрольную петлю и так создает с помощью управляемых ресурсов высшее качество самоорганизации. Четвертый слой содержит автономных манагеров, которые оркеструют точки прикосновения автономных манагеров. Рни следят за способностями всей системы, в которой имеются контрольные петли, которые дают широчайшие возможности для обзора общей инфраструктуры. Самый верхний слой следит за единством системы управления программиста с помощью так называемых «консолей для интегрированных решений».

5.1.1. Управляемые ресурсы.

Управляемые ресурсы есть, по существу, эквивалент некоторой компоненты, которая находит применение в обычных, неавтономных системах. Она, однако, может следить за мониторингом и контролем с помощью автономного менагера. Управляемые ресурсы могут быть таким же ресурсом, как память компьютера или его принтер, любо отдельные программы, любо банки данных, перечни, собрание ресурсов вплоть до целых предприятий. Дополнительно уже на этом слое могут располагаться контрольные петли для самоуправления. Детали контрольной петли зависят от поставщика и снаружи не видны.

5.1.2. Точка прикосновения

Точка прикосновения реализует отношение сенсора и исполнительного механизма в управляемом интерфейсе для наиболее частых извне предложенных методов для управляемых ресурсов. Сенсор обеспечивает сбор информации о состоянии управляемых ресурсов и изменяет состояние управляемых ресурсов. Управляемость интерфейса используется установки механизмов этих методов, таких как команды, конфигурации и т.п. Эти механизмы поддерживают различные пути и детали, такие как индификаторы, состояния, метрики, конфигурации, отношения к другим управляемым ресурсам и их изменениям.

5.1.3. Точка прикосновения автономного менагера.

Автономные менагеры реализуют думающие контрольные петли, которые автоматизируют различные комбинации задач и позволяют создать высшие свойства самоорганизации. Точка прикосновения автономного менагера здесь такова, что она напрямую работает совместно с одним или многими управляемыми ресурсами. Конструкция из одного автономного менагера и его управляемого ресурса обозначим тоже как автономный элемент. Автономные менагеры используют полисы, которые помимо прочего подтверждают контрольные петли. Автономные менагеры могут контролировать любые нарушения в управляемых ресурсах, например, только один отдельный ресурс, однородную или неоднородную группу ресурсов либо, в конце концов, собрание неоднородных групп как общие бизнес – системы. Автономные менагеры любого вида обладают, подобно управляемым ресурсам, датчиком (сенсором) и эффектором, так что оркестрирующий автономный менагер может с ним взаимодействовать.

5.1.4. Оркестрирование автономного менагера

Единственная точка касания автономного менагера, который работает изолированно, может иметь к ресурсам только автономное отношение к тем ресурсам, которые он контролирует. Оркестрирующие автономные менагеры, напротив, координируют отношения отдельных точек касания автономных манагеров и достигают путем взаимодействия с теми или другими оркестрирующими автономными менагерами систематических высших отношений.

5.2. Способ функционирования автономного менагера.

Так как автономный менагер является центральной составной частью технического производства высших свойств, обсудим детальнее содержимое автономного менагера.
Как уже упоминалось, автономный менагер выполняет контрольную петлю. Чтобы сделать возможным самоуправление, эта контрольная петля должна быть автоматизирована, это означает, что автономный менагер нуждается в автоматических механизмах, которые соберут необходимые детали, те детали, которые необходимы, чтобы анализировать изменения, создавать планы или выводы из этих изменений и проводить соответствующие действия. Поэтому автономный менагер имеет четыре ипостаси: наблюдение (мониторинг), анализ, планирование и исполнение. У них имеется общее «Знание» и они путем совместной работы создают контрольную петлю. Причем представление может иметь более сложную структуру, чем только влияние контроля. С помощью предложения сенсора и эффектора, подобно использованию точки прикосновения для управляемого ресурса, автономный менагер может быть добавлен в распределенную инфраструктуру, что позволяет оркестрированному автономному менагеру выполнять свои управляющие функции.
Хотя автономный менагер может автоматизировать четыре компоненты контрольной петли, программист может создать такую конфигурацию для автономного менагера, что он будет выполнять только отдельные участки контрольной петли. Например, его можно ограничить только наблюдением, так что он будет передавать следующей инстанции только данные своих наблюдений, не выполняя других шагов по контрольной петле. При другой конфигурации будут выполняться другие участки контрольной петли. Каждая из пяти компонентов автономного менагера имеет при этом свои функции и задачи:
-мониторинг
-анализ
-планирование
-исполнение
-использование знания.

5.3. Концептуальные требования к информационным системам, которые позволяют создать отношения высших свойств

Описанная архитектура автономного компьютинга и функций автономного менагера позволяют идентифицировать концептуальные требования к информационным системам, чтобы обеспечить отношения высших свойств системы в целом. Эти требования сложно распределить по различным областям:
- архитектура системы
- обмен информацией
- взаимодействие
- мониторинг
- анализ
- планирование

6. Подход к развитию самоорганизующихся («органических») компьютерных систем

Исследования в главах 3,4 и 5 показали, как следует конструировать стигмергические информационные системы, чтобы получить необходимые характеристики самоорганизации. С другой стороны, какие концептуальные требования к информационным системам нужно ставить, чтобы получить отношения высших свойств. На основе этих результатов, в этой главе будет описана метамодель самоорганизующихся («органических») компьютерных систем, которая выполняет требования к архитектуре указанных систем. Эта метамодель послужит основой основанного на моделях процесса развития.
Процесс развития позволяет проектировать стигмергические самоорганизующиеся компьютерные системы. Это будет показано на простом примере.

6.1. Метамодель

С целью демонстрации возможности выполнения требований предыдущей главы, в метамодели будут использованы различные концепции, причем основное внимание будет обращаться на комбинации концепций для одной метамодели.
Для идентификации принятых концепций из технологии агентов сравнивались разные подходы из 2.2. В
Bernon C., M. Cossentino, M. Gleizes, P. Turci und F.Zambonelli: A study of some multi-agent meta-models, in: Proceedings of AOSE 2004, New York, USA, July 2004 такое сравнение выполнено. Из-за больших размеров получившихся метамоделей там пришли к выводу, что методология развития для таких моделей либо вообще невозможна, либо возможна только для отдельных их частей. Поэтому данная метамодель использует только действительно необходимые концепции, так чтобы были выполнены все поставленные требования.
В этой метамодели, как и во многих методологиях агентов центральным элементом является ролик (?). Все ролики вместе создают общее окружение системы. Ролики могут взаимодействовать один с другим, и для этого обмениваются новостями с помощью специального протокола. Инициирующие ролики названы инициаторами, а участвующие – участниками. Взаимодействие может тогда происходить по протоколу путем прямых контактов между двумя роликами, а опосредствовано – через контакт с окружением (стигмергия).
Ролики будут разделены на ролики управляемых ресурсов и ролики автономных менагеров, которые потом перейдут в управляемые ресурсы и управляемые менагеры соответственно. Причем один автономный менагер может перенять много роликов автономных менагеров и контролировать других автономных менагеров или, соответственно, управляемые ресурсы. Управляемые ресурсы могут тоже перенимать много соответствующих роликов и многие управляемые ресурсы контролировать. Последние делятся на ресурсы хардвера и ресурсы софтвера. То есть один управляемый ресурс может контролироваться не обязательно одним автономным менагером. Эта концепция соответствует рекомендованной архитектуре автономного компьютинга и создает, таким образом, основу для высших свойств.
Так как управляемые ресурсы совместно с автономными менагерами обладают «знанием», то это знание в случае «знания управляемого ресурса» содержит представление о себе самом, о своем окружении и о других роликах управляемых ресурсов. «Знание автономного менагера» содержит дополнительно знание о контролируемых ресурсах (само-конфигурация). Концепция «знания» соответствует как концепции «веры» в агентов, так и автономному компьютингу.
Поведение ролика определяется нормами. Эта концепция взята из нормальной архитектуры агентов , которая была создана, чтобы поддержать развитие агентских сообществ, которые развивались исходя не от целей, а от норм. Нормы суть либо «обязанности», либо «разрешения», либо «запреты». «Обязанности» мотивируют агента либо принять определенное состояние, либо выполнить какое-то действие. «Разрешения» ограничивают поведение агента, так как разрешения позволяют ему выполнить какое-то действие. Применение этой концепции может уточнить управление роликом в противоположность просто направленности на цель.
Жизненный цикл ролика соответствует классическому жизненному циклу агента, несмотря на концепции норм. Ролик узнает ситуации, принимает решения и выполняет действия. Распознавание ситуаций происходит в этой метамодели на основе событий. Эта концепция в применении к метамодели является новой по сравнению с методологией агентов, вдобавок она принимает так называемой «некооперативной ситуации» из статьи
Bernon C., M. Gleizes, S. Peyruqueou und G. Picard: ADELFE: A Methodology for Adaptive Multi-agent Systems Engineering, in: Proceedings of ESAW 2002, S. 156– 169, Madrid, Spanien, September 2002
для функционирования связей управляемого ресурса и автономного менагера в автономном компьютинге. События могут быть обычными (регулярными) и необычными (нерегулярными). Обычные события – это такие, которые с самого начала присущи ролику либо становятся ему свойственными в результате обучения (адаптации). Они могут передаваться от одного ролика к другому. На основании этого могут активироваться или деактивироваться нормы. События могут сигнализировать о получении какого-то сообщения, либо сигнализировать об изменении состояния ролика, которое может наступить в результате необычной ситуации или в результате ошибки. В последнем случае выполняются исключения, и случай интерпретируется как необычный. Необычные случаи могут быть распределены в различные другие категории. Сюда относятся Incomprehension (ролик не понимает полученного сообщения), Ambiguity (ролик имеет много различных возможностей интерпретировать сообщение), Incompetence (ролик нее может выполнить запрос другого ролика), Unproductiveness (ролик получает информацию, которая у него уже есть, или которая ему не нужна), Concurrence (многие ролики желают перейти на один и тот же критический район, который уже занял другой ролик), Uselessness (ролик выполняет операции, ведущие в никуда).
Более того, возможны нежелательные случаи Internal Exceptions, если в ролике находится ошибочная функция (самолечение), либо Detentions, если происходит нападение извне (самозащита). Кроме указанных, могут существовать и многие другие случаи. Во всех случаях ролик вынужден дать категорию случаю (аналогично симптомам в автономном компьютинге) и по существующим нормам и планам этот случай обработать или, при необходимости, генерировать новые планы, чтобы разрешить противоречие (адаптация).
Планы состоят из действий (Actions) – внутренних действий ролика – и взаимодействий – внешних действий ролика. Точное моделирование целей и планов учтено программами MASSAGE, Tropos. Для адаптации моделирование планов все равно неизбежно (само-оптимизация). Планы помогают при достижении целей в нормальных случаях. Действия и противодействия достигаются использованием Services автономного менагера или управляемого ресурса. Благодаря метамодели удается выполнить идентификацию требований. Концепция роликов поддерживает также высшие свойства системы. Если бы окружение создавалось без ролтков непосредственно управляемыми ресурсами и автономными менагерами, то невозможно было бы во время процесса передавать ролик одного автономного менагера другому автономному менагеру. При выпадении одного автономного менагера ил управляемого ресурса система становилась бы неработоспособной. И самолечение здесь тоже не поможет.

6.2.Процесс развития
Процесс развития программирования определяется как процесс, т.е. как последовательность шагов, благодаря чему требования пользователя превращаются в программу. Нижеследующий процесс развития самоорганизующихся компьютерных систем, основанных на метамоделировании, нужно будет привести. В скобках мы указываем, какие модели возникают после выполнения определенных действий. Фазы анализа и фаза разработки определяются нижеуказанными действиями, соответственно 1-5 и 6-19. Фаза реализации в данной работе не рассматривается, но в дальнейшем не представит большого труда и может быть построена на основе тех же действий. Последовательность шагов не зависит от модели и может, например, быть реализована на основе «модели водопада» или с помощью процесса Rational Unified Process.
Перечень действий процесса развития:
1.Определение бизнес- окружения (business context model)
2. Поддержка бизнес- процесса (business process model).
3.Характеристика окружения (environment model).
4.Формирование рассматриваемых случаев (use case model).
5.Перечень основных терминов (ontology model).
6.Идентификация роликов управляемых ресурсов (role model),
7.Перечень норм для роликов управляемых ресурсов (norm model).
8.Создание планов для роликов управляемых ресурсов (plan model).
9.Идентификация образцов взаимодействия между роликами управляемых ресурсов (interaction model).
10.Идентификация услуг, выполняемых роликов управляемых ресурсов (service model).
11. Идентификация автономных менагеров для роликов (autonomic manager role model).
12.Перечень норм для роликов автономных менагеров (autonomic manager norm model).
13.Развитие анализа для роликов автономных менагеров (autonomic manager analyze model).
14.Развитие планов для роликов автономных менагеров (autonomic manager plan model).
15.Идентификация образцов взаимодействия между роликами автономных менагеров и другими роликами (autonomic manager interaction model).
16.Идентификация услуг, выполняемых роликами автономных менагеров (autonomic manager service model).
17.Разработка протоколов взаимодействия (interaction protocol model).
18.Идентификация автономных элементов (autonomic element model).
19.Распределение автономных элементов (autonomic elements instance model).

Из методов для систем агентов только ADELFE содержит непротиворечивый процесс развития, все остальные подходы моделируют только фрагменты системы. Наличие определенных моделей в агентских методологиях зависит от того, какие концепции модели использует методология. Но если методология не содержит пунктов 11-19, то нет методологии для создания высших свойств. Чтобы это установить, нужно, чтобы каждому аспекту метамодели соответствовал по меньшей мере один из 19 пунктов.

6.3. Модели и запись.

Модели, возникшие на основе процесса развития базируются максимально возможно на стандарте UML 2.0.Для некоторых аспектов моделирования этого стандарта недостаточно. Вследствие чего в этих случаях будет определена собственная запись, которая уже была частично использована, ног частично является совершенно новой. Разделение моделей по уровням MDA и их взаимосвязь представлены на рис.6.2.
Прим. переводчика: ввиду важности этого рисунка и невозможности привести здесь картинку, отмечу, что вся таблица рисунка разделена на две части: слева - системная архитектура и справа - высшее качество. К системной архитектуре отнесены (раздел CIM): business context model and business process model, а к разделу высшего качества: environment model and use case model.
Кроме того ниже (раздел PIM), слева расположены:
norm model, plan model, interaction model, service model and role model. Справа (ниже): autonomic manager norm model, autonomic manager analyse model, autonomic manager plan model, autonomic manager interaction model, autonomic manager service model and autonomic manager role model. Общие: interaction protocol model, autonomic protocol model, autonomic element instance model.
Отдельным столбцом идет: ontology model. Слово «role» переведено в тексте как «ролик». Элементы архитектуры, перечисленной в правой части, автор относит к себе в заслугу(?) и считает, что именно они обеспечивают высшее качество! Конец примечания.
Дав определение первых пяти действий процесса развития, т.е. его модели в CIM, определено максимально возможное количество информации для дальнейшего использования в глубоких слоях, не вдаваясь в подробности системы. Предложенное разделение моделей возникло на основе возможности повторного применения. Модели в PIM используют информацию из CIM, чтобы сделать систему независимой от технологии и от моделей до 16 включительно, а также от способа коммуникаций между отдельными компонентами системы. Коммуникации устанавливаются только в пункте 17.
На вышеупомянутом рисунке 6.2 показаны линии передачи информации между моделями.

6.3.1. Определение бизнес - окружения (business context model)

Определение бизнес – окружения происходит в пункте1. При этом будет описано вложение будущей системы в контекст общего предприятия. Модель абстрагируется от конкретного производственного процесса и рассматривает только грубо приближенно взаимозависимость подчиненных процессов, главным образом, с точки зрения функциональных подразделений предприятия. Эта модель служит, по крайней мере, лучшему пониманию программистом и имеет только небольшое значение для последующих моделей.
Мы уже упоминали, что параллельно описанию модели, создается система планирования производства и контроля продукции. Так как из анализируемой системы имеется информация только об архитектуре системы и механизмах коммуникаций внутри нее, должны быть созданы модели, относящиеся к CIM. Рассмотрим отдельные участки такой business context model, а именно отдел продаж и производственный отдел. Получив заказ, отдел продаж проверяет его и передает в производственный отдел. Производственный отдел проверяет его, изготавливает продукцию и передает в отдел сбыта.

6.3.2. Поддержка бизнес - процесса (business process model).

Эта модель описывает взаимосвязь производственного процесса, который должен поддерживаться программой OSC, которую предстоит создать, где она уточняет предыдущий раздел. Производственный процесс при этом подчиняется участникам производства. Нетрудно видеть, что моделирование имеет целью поддержку информационной системы, хотя детали этой системы пока неизвестны. Моделирование производится по определенной схеме. При этом производственный отдел разделяется на звенья: служащие, пересечения, ресурсы и информация о продукции, в последнем звене сосредоточены планы производства всей продукции данного предприятия. Производство определенного продукта начинается с обсчета плана его производства, сведения об этом служащие направляют в банк данных продуктов производства. На основе этого плана производства, производится следующий шаг и определяются необходимые ресурсы для него. Проводится наилучший выбор ресурсов по определенному критерию и этот ресурс резервируется. Происходит транспортировка ресурса и/или незавершенного продукта и обработка ресурса. Управление транспортными линиями перенимается «перекрестками». Когда производство продукта завершено, производственный процесс закончен. Либо начинается следующий шаг, опять же с обсчета плана.

6.3.3. Характеристика окружения (environment model).

Эта модель точнее характеризует те объекты, которые важны для системы. Эти объекты могут быть разнообразной природы (человек, машина, информация,…) и выводятся из предыдущего параграфа.
Эта модель включает служащих с определенным производственным заданием, которое они должны своевременно и качественно исполнить. Имеются ресурсы для выполнения этого задания и есть возможности для его выполнения. Ресурсы связаны с транспортером с помощью перекрестка, а также с другими ресурсами с помощью других транспортеров.

6.3.4. Формирование рассматриваемых случаев (use case model).

Эта модель описывает абстрактно использование системы окружающей средой и определяет различные случаи ее применения. Определяются участники всех этих действий. Эта модель в передает через служащих задание на производство продукции. В этой операции задействованы так называемые «вторичные актеры» - ресурсы, перекрестки, и сведения о продуктах. Эта модель может быть уточнена путем описания способа обмена информацией между участниками. Для этого вновь используется поддержка бизнес - процесса (business process model). А обмен информацией описан в хронологическом порядке.
В соответствии с формированием рассматриваемых случаев (use case model) служащий передает заказ на желаемый продукт в PPCS, откуда он отсылается запрос в банк данных о продуктах, который составляет план производственного процесса и возвращает его назад. Поскольку выполнены еще не все шаги, обсчитывается каждый последующий шаг и делается запрос на все имеющиеся ресурсы, которые необходимы для выполнения этого очередного шага. Ресурсы составляют справку о наличии и отправляют ее в PPCS. После этого выбирается наилучший вариант и направляется запрос на резервирование ресурсов для этого варианта. Если за это время происходят изменение, происходит согласование ресурсов. После этого на «перекрестки» поступает запрос о пути транспортирования, которые выполняют его транспортирование. После этого передается требование на выполнение работы по данному шагу. После выполнения всех шагов, информация об этом передается служащим.

6.3.5. Перечень основных терминов (ontology model).
Эта модель служит для определения ценности основных терминов. Здесь будут моделироваться все научные понятия, которые потребуются в дальнейшем. К ним, например, относятся планы производственных процессов, возможности машин и механизмов, виды заданий и т.д. Здесь моделирование может быть выполнено в виде диаграммы классов. Заметим, что эта модель на CIM-плоскости определяет понятия, которые служат только для понимания процессов и требований. На более глубоких плоскостях этой модели могут появиться новые понятия, хотя не все они заслуживают внимания.

6.3.6. Идентификация роликов управляемых ресурсов (role model).

Эта модель является первой моделью PIM-области т определяет ролики управляемых ресурсов, которая может быть выведена из 6.3.4. вывод можно выполнить построением объектов из диаграммы в 6.3.4. тогда каждый объект сводится к ролику, за исключением развивающихся систем. Так как последние создают только некие рамки, в этом случае сообщение о применении касается только ролика.
В UML 2.0 опять предусмотрены модель и запись для ролика. Поэтому здесь применяются символы для записи для ролика, которые были применены в http://www.eurescom.de/public/projects/P900-series/P907. На рисунке показано, что возможны две формы записей для ролика и роликовой модели. Первая возможность функционирует подобно диаграмме композиционной структуры стандарта UML. Вторая возможность функционирует как диаграмма классов того же стандарта, в которой дальнейшие свойства и атрибуты границ приведены во взаимосвязь с роликами. В обоих случаях ролик представлен как символ наподобие вывески, чтобы облегчить узнавание модели.
В противоположность большинству методологий агентов, при таком подходе происходит графическая запись для всех моделей. Поэтому нужно найти путь для моделирования взаимосвязи между многими моделями, причем нельзя потерять ни возможность обзора, ни семантическую информацию. Для этого определены ссылки между моделями, которые приемлемы для UML 2.0, но до сих пор в таком качестве не применялись.
Пустой ролик (заказ на производство продукции) отражает описанный случай , когда применение его является инициированием сообщения для ролика. Роликовая модель со всеми идентифицированными роликами, это и есть объекты из диаграммы последовательностей.

6.3.7.Перечень норм для роликов управляемых ресурсов (norm model).

Перечень норм для роликов появляется в этой модели. Нормы выбирают, в первую очередь, из сообщений из диаграммы последствий в 6.3.4. Они еще не могут автоматически превратиться в нормы, но их нужно вручную усовершенствовать. Каждый внутренний или внешний обмен информацией должен превратиться в норму для того ролика, который соответствующий объект в диаграмме последствий инициирует такой обмен. Программист должен, с точки зрения логики, создать эту норму, наполнив ее содержанием. Для этого нужно задать цели, соответствующие действия, активирующие события и деактивирующие события. Все это нужно взять из 6.3.2 и учесть 6.3.4, чтобы гарантировать функционирование системы. Так как для записи норм не предусмотрены инструкции в UML 2.0, нужно дать определение собственной форме записи.
После того, как какая-либо норма будет приписана ролику, модель ролика изменяется соответственно. Как только появляется норма для ролика, заглавие нормы вводится в состав ролика. Сама норма описывается в модели нормы. Преимущества таких ссылок очевидны: если другой ролик обладает той же нормой, то будет достаточно только ссылки на норму, не переписывая ее вновь для следующего ролика.
Все нормы вместе полностью выполняют требования 6.3.4. События, вызывающие активацию и дезактивацию, выбираются так, чтобы не допустить взаимного пересечения норм, и требования к 6.3.4 могли быть планомерно выполнены.

6.3.8. Создание планов для роликов управляемых ресурсов (plan model).

Чтобы смочь выполнить записанные нормы, роликам нужны начальные планы, в которых содержатся действия и взаимодействия с другими роликами. Ролики могут также в течение своей работы самостоятельно создавать новые планы или модернизировать существующие, к началу процедуры развития им нужны начальные планы в качестве основы. Моделирование планов происходит как раз в рассматриваемой модели, которая потребуется в моделях 6.3.9. и 6.3.10. Для составления планов используются различная информация из предыдущих моделей. Моделирование планов нужно выполнить так, чтобы и цель нормы выполнить, и в конце создать одно или несколько событий, которые соответствуют событиям активизации и деактивизации. Только на основе этих событий может быть деактивирована какая-либо активная норма или активированы другие нормы.
Развитие планов влияет и на модель ролика 6.3.6, которой подчинен каждый план ролика.

6.3.9. Идентификация образцов взаимодействия между роликами управляемых ресурсов (interaction model).

Эта модель моделирует образец взаимодействия между двумя роликами. При этом речь еще не идет об обмене информацией по какому-то определенному протоколу, а только устанавливается, какие сообщения с какой информацией используются для обмена между двумя роликами. Вывод образца для этого следует из 6.3.8. При этом всегда происходят две передачи и два приема между элементами упомянутой плановой модели, что рассматривается как взаимодействие. Моделирование выполняется в виде диаграммы. Обмениваемая информация представляет собой запрос о возможных предложениях для определения последующих шагов процесса.
Образец взаимодействия показывает направление движения информации от инициирующего ролика в роликовой модели.

6.3.10. Идентификация услуг, выполняемых роликов управляемых ресурсов (service model).

Эта модель составляет спецификацию услуг, которые ролик должен представлять как вне, так и внутри системы. Они вытекают из плановой модели и из модели взаимодействия. При этом не расписывается подробно ее действие, а только подпись, она же декларация, название и параметры входа и выхода.
Действия в плановой модели декларируются как приватные, так как они используются прежде всего для внутренних вызовов другого ролика. Внешние услуги выводятся из модели взаимодействия. При этом одна из услуг будет предназначена для обмена сообщениями.

6.3.11. Идентификация автономных менагеров для роликов (autonomic manager role model).

Она моделирует в противоположность к 6.3.6 тех роликов, которые , которые позже будут переняты автономными менагерами и будут использованы для создания высших свойств. Автономные менагеры роликов не могут, как , скажем, ролики управляемых ресурсов, выведены из других моделей, потому что эти высшие свойства не зависят от софтвера и поэтому не могут быть определены на плоскости CIM. Поэтому нормы будут почти параллельно развиты для этих роликов, так что ролики можно будет идентифицированы.

6.3.12. Перечень норм для роликов автономных менагеров (autonomic manager norm model).

Нормы для автономных манагеров роликов обладают теми же функциями, что и нормы для роликов управляемых ресурсов. Отсюда выводятся высшие свойства системы. Здесь будут сформулированы цели, способы активизации и деактивации, что они будут годиться для выполнения высших свойств. Эти нормы поддерживают само-оптимизацию системы и будут впоследствии переданы одному из автономных менагеров, потому что активизация норм зависит от измерений, которые не могли быть выполнены управляемыми ресурсами. Таким же способом могут быть специфицированы и любые другие нормы.
Оба ролика автономных менагеров будут именоваться по имени ролика управляемых ресурсов, которые эти нормы используют. Это свидетельствует о подчинении роликов автономных менагеров одноименным роликам управляемых ресурсов. Если для достижения какой-либо цели необходимы несколько роликов, т.е. будут задеты другие ролики автономных менагеров, то придется роликам автономных менагеров дать другие названия.

6.3.13. Развитие анализа для роликов автономных менагеров (autonomic manager analyze model).

Эта модель моделирует позднейший мониторинг и анализ в пределах автономного менагера. Так как функции анализа будут решать, какие нормы автономного менагера должны быть активированы, то в этой модели моделируется центральная часть знаний автономного менагера. Активация происходит по диаграмме. О мониторинге будет сообщать не только один ролик автономного менагера, хотя именно в нем мониторинг будет преобразован и подчинен по частям диаграмме активизации. О результатах анализа, наоборот, будет сообщаться, потому что он может отличаться от результатов мониторинга.

6.3.14. Развитие планов для роликов автономных менагеров (autonomic manager plan model).

Эта модель подобна плановой модели и моделирует планы для производственной функции в ролике автономного менагера, чтобы выполнить цели норм.

6.3. 15.Идентификация образцов взаимодействия между роликами автономных менагеров и другими роликами (autonomic manager interaction model).

Эта модель построена также как модель взаимодействия (Interaction Model) и моделирует образец взаимодействия и необходимый обмен сообщениями для роликов автономных менагеров как между собой, так и между роликами автономных менагеров и роликами автономных ресурсов.

16.Идентификация услуг, выполняемых роликами автономных менагеров (autonomic manager service model).

Эта модель выводится из 6.3.14 и использует те же записи, как и 6.3.10. Здесь будут определены те услуги, которые будет выполнять ролик автономного менагера, чтобы подготовить функционирование высших свойств.

17.Разработка протоколов взаимодействия (interaction protocol model).

Здесь будут определены конкретные протоколы взаимодействий для всех видов роликов. И именно в этом пункте должно быть решено, происходит ли взаимодействие между роликами напрямую или иначе. Причем эти протоколы должны соответствовать образцам взаимодействия и моделям взаимодействия, а также 6.3.15. Причем отношение образцов взаимодействия к протоколам взаимодействия такое же, как интерфейс к реализации. Моделирование протоколов взаимодействия происходит в виде диаграмм. Они должны исходить тоже от ролика в 6.3.6.

18.Идентификация автономных элементов (autonomic element model).

Она моделирует будущие автономные элементы, которые впоследствии будут использованы. Причем будет установлено, какие ролики каким элементам подчиняются, и какие ролики автономных менагеров какими роликами управляемых ресурсов управляют. Эту процедуру можно автоматизировать, нужно только обращать внимание, что из них облегчает появление высших свойств. Так как это сильно зависит от будущих исследований, поэтому здесь мы будем пользоваться интуитивным правилом.

19.Распределение автономных элементов (autonomic elements instance model).

Эта модель используется для связи с окружением системы. Происходит увязка узлов системы. Для этого могут потребоваться правила, которые выходят за пределы данной работы.

6.4. Преобразования моделей.

Здесь эти преобразования описаны неформально. Потребуется установить стандартные преобразования «источник --> цель». Возможны три различных вида преобразований:
-типизированные,
-поэлементное,
-основанное на образце.

6.4.1. Правила преобразований в CIM.

6.4.2. Преобразования из CIM в PIM.

6.4.2. Преобразования в PIM.


7.Оценка различных подходов


8. Заключение и перспективы.

В рассматриваемой работе была создана модель процесса развития для «Органической Компьютерной Системы» (думающей системы) и рассмотрены основы методологии развития программирования для такой системы.
Мы исследовали механизмы самоорганизации в природе (в частности, колонии муравьев), перенесли их на информационные системы, выяснили их свойства и способы идентификации их архитектуры.
Все это было выполнено как метамодель (т.е. гигантская модель) думающей системы. При этом были использованы концепции и методы многоагентной системы. Было введено определение «Преобразования модели», причем была предусмотрена поддержка известной структуры (Framework) «Приводной архитектуры» (Model Driven Architecture). Были рассмотрены примеры использования процесса развития и выяснены свойства самоорганизующейся модели. Причем оказалось, что предложенные методы годятся не только для отдельных моделей, но и для набора взаимодействующих моделей, причем их взаимодействие может быть как прямым, так и опосредствованным. Предложенные подходы основаны на стандарте UML 2.0, который допускает ограниченное расширение. Рассмотренная архитектура может работать не только с заранее известными, ни и с незнакомыми и незапланированными ситуациями. Более того, предложенные походы можно комбинировать с полученными в других исследованиях. Этим заложены основы для многослойной Архитектуры в части наблюдения и контроля. В дальнейшем для реализации и обеспечения необходимыми инструментами возможно будет воспользоваться ограничениями по кодам PSM и MDA (Framework of Model Driven Architecture). Здесь же будут решаться проблемы с неверно воспринятой информацией.
Далее потребуется взаимодействие между отдельными компонентами системы, преимущественно между автономными менагерами и их ресурсами. Мы показали, что само по себе коммуницирование не ведет к самоорганизации. Для них требуются другие механизмы, и мы их нашли; они обеспечивают развитие при одновременном соблюдении норм. Но там объем потребных исследований велик. Так как теория самоорганизации – очень молодая наука, требуется поиск дополнительных взаимосвязей. Пока непонятно, как от общей самонастраивающейся системы перейти к ее отдельным компонентам, хотя обратный ход понятен. Поэтому пока приходится довольствоваться самым низким уровнем использования норм. Такая же ситуация с адаптацией и с самооптимизацией – нужны новые исследования и новые результаты!
И еще вопросы: Какие технологии связаны с агентами? Приводят ли идентифицированные требования к новым механизмам самоорганизации? Ответы на них позволят сделать следующий шаг в процессе развития. После чего необходимо показать практическую применимость, что пока неочевидно. По результатам чего можно будет дополнять и совершенствовать модели и концепции, а это связано с трансформацией моделей. Чем больше возможных трансформаций может быть доказано, тем больше автоматизированных инструментов получает процедура развития и тем меньше затраты времени у программиста! Здесь полная аналогия с языками программирования: сначала имелся машиноподобный Ассемблер, далее с использованием все более абстрактных конструкций возникали высокоразвитые языки.
Кроме технических вопросов, потребуют внимания вопросы этики и морали. И вообще, не станет ли разрабатываемая программистом система умнее самого программиста? И не получится ли так, что система далее сама будет развиваться, а затем выступит не только против своего создателя, но и против человечества в целом? Многие философы и исследователи поднимали эти вопросы применительно к искусственному интеллекту, но выводы, к которым они пришли, противоречат один другому (см. Russel S., P. Norvig: Künstliche Intelligenz – Искусственный интеллект -, Pearson Studium, August 2004). Если все рассматривать с пессимистических позиций, то у любого изобретения могут быть отрицательные последствия. Да послужит все изложенное в данной работе ко всеобщему благополучию!


Список литературы

[1] http://www.cs.rmit.edu.au/agents/SAC/methodology.shtml
[2] http://www.eurescom.de/public/projects/P900-series/P907
[3] http://www.daimlerchrysler.com
[4] http://www.ibm.com
[5] http://www-106.ibm.com/developerworks/a ... rview.html
[6] http://www-306.ibm.com/software/awdtools/rup/
[7] http://www.isscc.org/isscc/
[8] http://java.sun.com
[9] http://www.organic-computing.org
[10] http://www.omg.org/mda
[11] http://www.omg.org
[12] http://www.troposproject.org/
[13] Banatre J.P., D. Le M’etayer: The Gamma model and its discipline of programming,
Science of Computer Programming, Band 15, S. 55–77, 1990.
[14] Bauer B., J.P. M¨ uller: Methodologies and Modelling Languages, in: Luck M., R.
Ashri und M. d’Inverno (Hrsg.): Agent-Based Software Development, S. 77–131, Artech
House, 2004.
[15] Bauer B., J.P. M¨ uller und J. Odell: Agent UML: A formalism for specifying
multiagent software systems, in: Ciancarini P., M. Wooldridge (Hrsg.): Agent-Oriented
Software Engineering – Proceedings of the First International Workshop (AOSE 2000).
Springer-Verlag, Berlin, Deutschland, 2000.
[16] Beck K.: Extreme Programming Explained: Embrace Change, Boston, Addison-Wesley,
2000.
[17] Bernon C., M. Cossentino, M. Gleizes, P. Turci und F. Zambonelli: A study
of some multi-agent meta-models, in: Proceedings of AOSE 2004, New York, USA, Juli
2004. [18] Bernon C., M. Gleizes, S. Peyruqueou und G. Picard: ADELFE: A Methodology
for Adaptive Multi-agent Systems Engineering, in: Proceedings of ESAW 2002, S. 156–
169, Madrid, Spanien, September 2002.
[19] Bernon C., M. Gleizes, G. Picard und P. Glize: The Adelfe Methodology For an
Intranet System Design, in: Proceedings of AOIS 2002, Toronto, Kanada, Mai 2002.
[20] Berry G., G. Boudol: How to write Parallel Programs, The Chemical Abstract Ma-chine,
Theoretical Computer Science, Band 96, S. 217–248, 1992.
[21] Born M., E. Holz und O. Kath: Softwareentwicklung mit UML 2, Addison-Wesley,
M¨ unchen, 2004.
[22] Brinkschulte U., J. Becker und T. Ungerer: CARUSO - An Approach Towards
a Network of Low Power Autonomic Systems on Chips for Embedded Real-time Applica-tion,
IPDPS, 2004.
[23] Bullnheimer B., R.F. Hartl und C. Strauss: An Improved Ant System Algorithm
for the Vehicle Routing Problem, in: Dawid, Feichtinger und Hartl (Hrsg.): Annals of
Operations Research, Nonlinear Economic Dynamics and Control, 1999.
[24] Bullnheimer B., R.F. Hartl und C. Strauss: Applying the Ant System to the
Vehicle Routing Problem, In: Voss S., Martello S., Osman I.H. und Roucairol C. (Hrsg.):
Meta-Heuristics: Advances and Trends in Local Search Paradigms for Optimization,
Kluwer: Boston, 1999.
[25] Buschmann F., R. Meunier, H. Rohnert und M. Stal: Pattern-orientierte
Software-Architektur, M¨ unchen, Addison-Wesley, 1998.
[26] Bussmann S., D. McFarlane: Rationales for holonic manufacturing control, in: Van
Brussel H., P. Valckenaers (Hrsg.): Proceedings of the 2nd Int. Workshop on Intelligent
Manufacturing Systems, S. 177–184, 1999.
[27] Bussmann S., K. Schild: Self-Organizing Manufacturing Control: An Industrial App-lication
of Agent Technology, in: Proceedings of the Fourth International Conference on
Multi-Agent Systems, S. 87-94, Boston, MA, USA, 2000.
[28] Caire G., F. Leal, P. Chainho, R. Evans, F. Garijo, J. Gomez, J. Pavon,
P. Kearney, J. Stark und P. Massonet: Agent Oriented Analysis using MESSA-GE/
UML, in: Proceedings AOSE 2001, S. 101–108, April 2001.
[29] Carriero N., D. Gelernter: How to write Parallel Programs, MIT Press, 1990.
[30] Cockburn A.: Agile Software Development, Boston, Addison-Wesley, 2002.
[31] Colorni A., M. Dorigo, V. Maniezzo und M. Trubian: Ant System for Job-shop
Scheduling, JORBEL - Belgian Journal of Operations Research, Statistics and Computer
Science, band 34(1), S. 39–53, 1994.
[32] Cossentino M., C. Potts: A CASE tool supported methodology for the design of
multi-agent system, in: Proceedings of SERP 2002, Las Vegas, USA, 2002. [33] Costa D., A. Hertz: Ants Can Colour Graphs, Journal of the Operational Research
Society, Band 48, S. 295–305, 1997.
[34] Crutchfield J.P.: Is Anything Ever New? Considering Emergence, SFI Series in the
Science of Complexity XIX, Addison-Wesley, 1994.
[35] DeLoach S.A., Wood M.F.: Multiagent Systems Engineering: The Analysis Phase,
Technical Report, Air Force Institute of Technology, AFIT/EN-TR-00-02, Juni 2000.
[36] Deneubourg J.-L., S. Aron, S. Goss, J.-M. Pasteels: The self-organizing explo-ratory
pattern of the argentine ant, in: Journal of Insect Behaviour, 3. Jg., S. 159–168,
1990.
[37] Department of Energy, Office of Defense Energy Projects and Special
Applications: Strategic Defense Initiative Multimegawatt Space Nuclear Power Pro-gram
– Summary, April 1986.
[38] Di Caro G., M. Dorigo: AntNet: A Mobile Agents Approach to Adaptive Routing,
Tech. Rep. IRIDIA/97-12, Universit´e Libre de Bruxelles, Belgien, 1997.
[39] Di Caro G., M. Dorigo: AntNet: Distributed Stigmergetic Control for Communica-tions
Networks, Journal of Artificial Intelligence Research (JAIR), Band 9, S. 317–365,
1998.
[40] Di Marzo Serugendo G., N. Foukia, S. Hassas, A. Karageorgos, S.K.
Most´ efaoui, O.F. Rana, M. Ulieru, P. Valckenaers und C. Van Aart (Hrsg.):
Self-Organisation: Paradigms and Applications, Engineering Self-Organising Systems
2003, S. 1–19, 2004.
[41] Dorigo M., L.M. Gambardella: Ant Colonies for the Traveling Salesman Problem,
in: BioSystems, Band 43, S. 73–81, 1997. (Auch als Technical Report TR/IRIDIA/1996-
3, IRIDIA, Universit´e Libre de Bruxelles.)
[42] Dorigo M., V. Maniezzo und A. Colorni: Ant System: An autocatalytic optimizing
process, Working Paper No. 91-016 Revised, Politecnico di Milano, Italien 1991.
[43] Eigen M., P. Schuster: The Hypercycle: a principle of natural self-organization, Ber-lin,
Heidelberg, New York, Springer, 1979.
[44] Gambardella L.M, M. Dorigo: An Ant Colony System Hybridized with a New Local
Search for the Sequential Ordering Problem, INFORMS Journal on Computing, Band
12(3), S. 237–255, 2000.
[45] Gambardella L.M., M. Dorigo: Ant-Q: A Reinforcement Learning Approach to the
Traveling Salesman Problem, in: Prieditis A., S. Russell und M. Kaufmann (Hrsg.): Pro-ceedings
of ML-95, Twelfth International Conference on Machine Learning, Tahoe City,
CA, S. 252–260, 1995.
[46] Gambardella L.M, M. Dorigo: Solving Symmetric and Asymmetric TSPs by Ant
Colonies, ICEC96, Proceedings of the IEEE Conference on Evolutionary Computation,
Nagoya, Japan, 20.-22. Mai, 1996. [47] Gesellschaft f¨ ur Informatik: VDE/ITG/GI-Positionspapier zum Or-ganic
Computing, 2003 (http://www.gi-ev.de/download/VDE-ITG-GI-Positionspapier%
20Organic%20Computing.pdf).
[48] Glansdorff P., I. Prigogine: Thermodynamic study of structure, stability and uc-tuations,
Wiley, New York, 1978.
[49] Goss S., S. Aron, J.-L. Deneubourg, J.-M. Pasteels: Self-organized shortcuts in
the argentine ant, in: Naturwissenschaften, 76. Jg., S. 579–581, 1989.
[50] Glaser N.: Contribution to Knowledge Modelling in a Multi-Agent-Framework (the Co-MoMAS
approach), PhD thesis, L’Universtit’ e Henri Poincar’e, Nancy I, Frankreich,
November 1996.
[51] Grasse P.P.: La reconstruction du nid et les coordinations interindividuelles chez belli-cositermes
natalensis et cubitermes sp., La theorie de la stigmergie: essai d’ interpretation
du comportement des termites constructeurs, Insectes Sociaux 6, S. 41–81, 1959.
[52] Giunchiglia F., J. Mylopoulos und A. Perini: The Tropos Software Development
Methodology: Processes, Models and Diagrams, in: Proceedings AOSE 2002, S. 162–173,
2001.
[53] Hadeli K., P. Valckenaers, C. Zamfirescu, H. Van Brussel, B. Saint Ger-main,
T. Holvoet und E. Steegmans: Self-Organising in Multi-agent Coordination
and Control Using Stigmergy, Engineering Self-Organising Systems 2003, S. 105–123,
2003.
[54] Heylighen F.: The Science of Self-organization and Adaptivity, in: The Encyclopedia
of Life Support Systems, (EOLSS Publishers Co. Ltd), 2001.
[55] Horn P.: Autonomic computing: IBM perspective on the state of information technology,
IBM T.J. Watson Labs, NY, 15th October 2001. Presented at AGENDA 2001, Scotsdale,
AR (http://www.research.ibm.com/autonomic/).
[56] IBM: An architectural blueprint for autonomic computing, 2004 (http://www-306.ibm.
com/autonomic/pdfs/ACBP2 2004-10-04.pdf).
[57] IEEE: Standard Glossary of Software Engineering Terminology, 610.12-1990, 2002.
[58] Iglesias C.A., M. Garijo, J.C. Gonz´ alez und J.R. Velasco: A Methodological
Proposal for Multiagent Systems Development extending CommonKADS, in: Proceedings
of 10th KAW, Banoe, Canada, 1996.
[59] Jeckle M., C. Rupp, J. Hahn, B. Zengler und S. Queins: UML 2 glasklar, Hanser
Fachbuchverlag, November 2003.
[60] Juan T., A. Pearce und L. Sterling: ROADMAP: Extending the Gaia Methodology
for Complex Open Systems, in: Proceedings of the First International Joint Conference
on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems (AAMAS), S. 310 ff., Bologna, Italien,
Juli 2002. [61] Kephart J.O., D.M. Chess: The Vision of Autonomic Computing, IEEE Computer,
S. 41-50, Januar 2003.
[62] Kohonen T.: Self-Organizing Maps, Springer Series in Information Sciences, Band 30,
Springer, 3. Au age, 2001.
[63] Kollingbaum M., T. Heikkil¨ a, P. Peeters, J. Matson, P. Valckenaers, D.
McFarlane und G.-J. Bluemink: Rationales for holonic manufacturing control,
Emergent Flow Shop Control based on MASCADA Agents, MIM 2000, Patras, Grie-chenland,
2000.
[64] Kollingbaum, M.J., T.J. Norman: NoA - A Normative Agent Architecture, IJCAI
2003.
[65] Kreuzinger J., A. Schulz, M. Pfeffer, T. Ungerer, U. Brinkschulte und C.
Krakowski: Real-time Scheduling on Multithreaded Processors, Real-Time Computing
Systems and Applications (RTCSA), Cheju Island, South Korea, S. 155–159, Dezember
2000.
[66] Lawler E.L., J.K. Lenstra, A.H.G. RinnooyKan, D.B. Shmoys (Hrsg.): The
Travelling Salesman Problem, New York: Wiley, 1985.
[67] Maniezzo V., A. Colorni und M. Dorigo: The Ant System Applied to the Quadratic
Assignment Problem, Tech. Rep. IRIDIA/94-28, Universit´e Libre de Bruxelles, Belgien,
1994.
[68] Meyer B.: Object-oriented software construction, Prentice Hall, 2. Au age, 2000.
[69] Moore G.E.: Cramming More Components onto Integrated Circuits, Electronics Maga-zine,
Band 38, S. 114–117, April 1965.
[70] M¨ uller-Schloer C., C. von der Malsburg und R.P. W¨ urtz: Organic Computing,
in: Informatik Spektrum, Band 27, Heft 4, S. 332–336, 2004.
[71] Mylopoulos J., M. Kolp und J. Castro: UML for Agent-Oriented Software De-velopment:
The Tropos Proposal, in: Proceedings of UML 2001, Toronto, Canada, S.
422–441, Oktober 2001.
[72] Newton I.: Philosophiae Naturalis Principia Mathematica, I.B. Cohen, A. Koyre
(Hrsg.), Harvard University Press, 3. Au age, 1990.
[73] Object Management Group: Common Warehouse Metamodel (CWM) Version 1.1,
OMG Document: formal/03-03-02, M¨ arz 2003.
[74] Object Management Group: Meta Object Facility (MOF) Version 1.4, OMG Docu-ment:
formal/02-04-03, April 2002.
[75] Object Management Group: MDA Guide Version 1.0.1, OMG Document omg/03-
06-01, Juni 2003.
[76] Object Management Group: Model Driven Architecture: A Technical Perspective,
ormsc/01-07-01, Juli 2001. [77] Object Management Group: Unified Modeling Language (UML) Version 1.5, OMG
Document: formal/03-03-01, M¨ arz 2003.
[78] Object Management Group: UML Profile for Schedulability, Performance, and Time
Version 1.0, OMG Document formal/03-09-01, September 2003.
[79] Object Management Group: UML Profile for enter-prise
distributed Object Computing (EDOC) Version 1.0,
http://www.omg.org/technology/documents/formal/edoc.htm.
[80] Object Management Group: XML Metadata Interchange (XMI) Version 2.0, OMG
Document: formal/03-05-02, Mai 2003.
[81] Omicini A.: Societies and Infrastructures in the Analysis and Design of Agent-based
Systems, in: Proceeding of AOSE 2000, Springer, 2000.
[82] Oodes T., C. M¨ uller-Schloer: A New Approach to the Design of Safety-Critical Sys-tems
based on Virtual Prototyping, Assertions and Simulation, VR@P Leira/Portugal,
1.-4. Oktober 2003, ISBN 972-99023-05, S. 321–328, 2003.
[83] Oodes T., C. M¨ uller-Schloer: Entwurf sicherheitskritischer, eingebetteter Systeme
- ¨ Ubersicht und neue Ans¨ atze, in: Embedded Intelligence 2002, Band 2, S. 523–532,
N¨ urnberg, 2002.
[84] Oodes T., H. Krisp H. und C. M¨ uller-Schloer: On the combination of assertions
and virtual prototyping for the design of safety-critical systems, ARCS 2002/Trends in
Network and Pervasive Computing, Karlsruhe. Berlin, Heidelberg, New York, Tokio,
Springer, 2002.
[85] Oodes T., C. M¨ uller-Schloer: UML-basierter Systementwurf sicherheitskritischer,
heterogener Systeme, in: ASIM 2002, Rostock, 2002.
[86] Padgham L., M. Winikoff: Prometheus: a methodology for developing intelligent
agents, in: Proceeding of AOSE 2002, S. 174–185, November 2002.
[87] Pasteels J.-M., J.-L. Deneubourg, S. Goss: Self-organisation mechanisms in ant
societies: Trail recruitment to newly discovered food sources, in: Experimentica Sup-plmentum,
54. Jg., S. 155–175, 1987.
[88] Prigogine I., D. Kondepudi: Modern thermodynamics: From heat engines to dissipa-tive
structures, Chichester: John Wiley & Sons, 1998
[89] Roman G.C., H.C. Cunningham: Mixed Programming Metaphors in a Shared Datas-pace
Model of Concurrency, IEEE Transactions on Software Engineering, Band 16, Nr.
12, S. 1361–1373, 1990.
[90] Russel S., P. Norvig: K¨ unstliche Intelligenz, Pearson Studium, August 2004.
[91] Smith R.G.: he contract net protocol: High-level communication and control in dis-tributed
problem solving, in: IEEE Transactions on Computers, Band C-29, Nr. 12, S.
1104–1113, 1980. [92] Schreiber A.Th., B.J. Wielinga, J.M. Akkermans und W. Van de Velde: Com-monKADS:
A comprehensive methdodology for KBS development, Deliverable DM1.2a
KADS-II/M1/RR/UvA/70/1.1, Universit¨ at Amsterdam, Niederlande, Energy Research
Foundation ECN and Free University of Brussels, 1994.
[93] St¨ utzle T., M. Dorigo: ACO Algorithms for the Quadratic Assignment Problem, in:
Corne D., M. Dorigo und F. Glover (Hrsg.): New Ideas in Optimization, McGraw-Hill,
1999. (Auch Tech.Rep.IRIDIA/99-2, Universit´e Libre de Bruxelles, Belgien)
[94] Ungerer T., J. Silc und B. Robic: A Survey of Processors with Explicit Multithrea-ding,
IEEE Computing Surveys, Band 35, Heft 1, S. 29-63, M¨ arz 2003.
[95] Valckenaers P., H. Van Brussel, M. Kollingbaum und O. Bochmann: Multi-agent
coordination and control using stigmergy applied to manufacturing control, In: Lec-ture
Notes in Artivicial Intelligence, Nr. 2086, S. 317–334, Springer-Verlag, 2001.
[96] Valckenaers P., M. Kollingbaum, H. Van Brussel und O. Bochmann: Short-term
forecasting based on intentions in Multi-agent Control, Proceedings of the 2001
IEEE Systems, Man and Cybernetics Conference, 2001.
[97] Valckenaers P., M. Kollingbaum, H. van Brussel, O. Bochmann und C. Zam-firescu:
The Design of Multi-Agent Coordination and Control Systems Using Stigmergy,
Proceedings of the IWES’01 Conference, 12.-13. M¨ arz, Bled, Slowenien, 2001.
[98] Van Brussel H., J. Wyns, P. Valckenaers, L. Bongaerts und P. Peeters:
Reference architecture for holonic manufacturing systems: PROSA, in: Computers In
Industry 37, 1998.
[99] Voigt B.Fr.: Der Handlungsreisende, wie er sein soll und was er zu thun hat, um
Auftr¨ age zu erhalten um eines gl¨ ucklichen Erfolgs in seinen Gesch¨ aften gewiss zu sein,
Ilmenau, 1832.
[100] Waldo J.: The Jini Architecture for Networkcentric Computing, Communications of
the ACM, S. 76–82, Juli 1999.
[101] Warmer J., A. Kleppe und W. Bast: MDA explained. The Model Driven Architec-ture:
Practice and promise, Addison-Wesley, 2003.
[102] Warmer J., A. Kleppe: The Object Constraint Language: Precise modeling with UML,
Addison-Wesley, 1999.
[103] Watkins C.J.C.H.: Learning with delayed rewards, Ph. D. dissertation, Psychology
Department, University of Cambridge, England, 1989.
[104] Whitestein Technologies: Agent Modeling Specification, Version 0.9, 2004,
http://www.whitestein.com/resources/aml/wt AMLSpecification v0.9.pdf.
[105] Wood M.F.: Multiagent Systems Engineering: A Methodology for Analysis and Design
of Multiagent Systems, MS thesis, AFIT/GCS/ENG/00M-26.
[106] Wood M.F., S.A. DeLoach: An Overview of the Multiagent Systems Engineering
Methodology, in: Proceedings of AOSE 2000, S. 207–222, 2000. [107] Wooldridge M., P. Ciancarini: Agent-Oriented Software Engineering: The State of
the Art, in: Ciancarini, P., M. Wooldridge (Hrsg.): Agent-Oriented Software Engineering,
Lecture Notes in AI, Nr. 1957, Springer-Verlag, 2001.
[108] Wooldridge M., N. Jennings und D. Kinny: The Gaia Methodology for Agent-Oriented
Analysis and Design, Journal of Autonomous Agents and Multi-Agent Systems,
Band 3, Heft 3, S. 285–312, 2000.

Хорошо, вы сами попросили меня что-то написать, вот результат. Проблема оказалась очень сложна и масштабна. Она затрагивает целый клубок сложнейших вопросов что есть человеческая личность, как она функционирует, что такое развитие и информация и т. п. Решать все это можно только в комплексе и дальнейшее не претендует на завершенность и всеохватность. Критика была бы весьма полезна.
Литературы и учебников, по крайней мере толковых, не так уж много. Следующее я построил как свой собственный краткий набросок работы социальных самоорганизующихся систем. Использованные материалы - работы Мухина, Калашникова, некоторые статьи и труды западных авторов, Changing Images Of Man, собственные эрудиция и аналитика.




Социальным системам - системный подход

К восьмидесятым годам мы близко подошли к построению материальной базы коммунизма. Однако, значительных реальных социальных изменений и разработок направленных на социальные изменения в обществе в Союзе не проводилось. Подобная смена строя на иной, гораздо более сложный тип требует соответствующего социального инженеринга, в том числе организации более целевых и эффективных отношений между людьми в различных сферах. Рассмотрим на этом фоне актуальные сейчас самоорганизующиеся системы в обществе. Они являются еще не очень разработанной, но очень перспективной темой. Эта статья не претендует на место какой-то теории, это лишь попытка посмотреть в общих чертах на самоорганизующиеся и саморазвивающиеся системы.

Дадим простое определение рассматриваемому предмету. Социальной системой является социальная организация из более чем одного человека-элемента, взаимодействующих между собой для достижения каких-либо целей. У этих систем нет управляющего центра или он работает в сотрудничестве со всей системой. Иерархия также если и присутствует, то имеет значение для второстепенных функций. Система находится в окружении надсистем и подсистем, являющихся объектами и субъектами взаимодействующими с системой. Подобная система по характеру работы может быть либо самоорганизующейся, под этим я буду иметь в виду, что она сдерживает энтропию, поддерживает себя в работающем состоянии. Будучи созданной, она поддерживает свое состояние как механизм. В таких системах всегда присутствует какая-то доля энтропии, вопрос только в количестве энтропии. Либо, система может быть саморазвивающейся. Я предположу, что человек имеет способность творить, то бишь, усложнять, эволюционировать. Когда это качество человека проявляется, такая система также эволюционирует. Эти социальные системы могут быть необходимы либо для утилитарных целей, для материального обеспечения, либо для творческо-исследовательских целей.
Негативные системы мы рассматривать не будем за их ненадобностью.
Сегодня, во время острого кризиса коллапса индустриализма и потребности в новом типе общества, как никогда актуальны вопросы социальной эволюции.

Социализм призван освободить человека от материального угнетения. Но, не присутствует ли в социализме всеобщий план и жесткая иерархическая система? В реальных исторических случаях социализм почти всегда был основан на власти коммунистической верхушки, «диктатуры пролетариата», ведущей общество к единой цели.

Капитализм является обществом эксплуатации. Но, не присутствует ли в нем свобода предпринимательства и свобода слова? В нем есть черты которые делают его конкурентоспособным, по-своему привлекательным и в нем имеют возможность существовать даже коммунистические партии.

В вопросе социального устройства перед нами также стоит задача понять, что происходит вокруг нас, установить, чего мы хотим и разработать план для достижения этого желаемого результата.
Предположим, что нас интересует как результат общество, в котором каждый человек имеет возможность свободно реализовывать свой творческий потенциал и развивать свою личность в желаемых направлениях. Чтобы обеспечить это, кроме социального устройства, необходимо разумно применить окружающие материальные и прочие ресурсы в коллективных интересах. Последним, но крайне важным пунктом будет решение накопившихся социальных зол, проблем экологии и нехватки ресурсов.


Количество примеров уже имеющихся саморазвивающихся систем без единого центра в обществе обширно. Анализируя цели и отношения в этих примерах, можно лучше понять принципы их работы.

Наиболее ассоциирующимся и известным примером самоорганизующейся системы, пожалуй, является капиталистический рынок. Каждый ищет максимальной материальной выгоды для себя, достигать которой выгодно работая на все общество. Общепринятые законы регулируют эти отношения. Обмен товарами между производителями и потребителями, в капиталистической теории, ведет к удовлетворению нужд общества в наилучшей манере. Считается, что идет оптимальное приспособление к ситуации. С коммунистических позиций, однако, эта система производства критикуется за то, что настройка такой системы ведет к угнетению и расходу большого количества ресурсов на бессмысленные цели и конкуренцию. Если взять всю современную экономическую систему в целом, включая третий мир, то капитализм связан с многими проблемами которые мы хотели бы решить.

Примером саморазвивающейся системы в которой присутствует иерархия и руководство извне может быть коллектив ученых. Научные изыскания процесс творческий и малопредсказуемый. Он идет своим путем, даже если партия и правительство постановили открыть новую частицу в следующем квартале. Ученые ведут исследования ради результатов, из-за любви к знаниям и прогрессу. Все общество пользуется этими результатами. Ученые стараются сами для себя организовать процесс исследований и отношений между собой, этого требует сам научный процесс. Тем не менее, здесь есть свои ограничения. В прикладной науке общество устанавливает цель и исследования ведутся в рамках достижения этой цели. В теоретической науке, при относительной свободе мышления, парадигму задают верования, ценности и способы мышления общества в котором живут ученые.

Как пример общественно полезной самоорганизующейся системы хорошо подойдет операционная система Linux. Эта, операционная система находится в процессе разработки множеством групп энтузиастов. Она относится к сфере свободного программного обеспечения, где люди безвозмездно производят то, что они могут и потребляют то, что им нужно. Самостоятельно организующиеся группы специалистов, для которых программирование это призвание, создали множество проектов и огромный массив программного обеспечения известный как Linux. Среди простых пользователей Linux не получил большого распространения, слишком трудно оказалось обеспечить совместимость и работоспособность с большим количеством коммерческих продуктов, да и права собственности на практически все и вся сыграли свою роль. Тем не менее, такая творческая организация оказалась достаточно эффективна, чтобы создать пользующихся огромным успехом операционные системы и сопутствующий ряд программ для серверов, суперкомпьютеров и ряда других специализированных устройств.

А теперь, возьмем самый интересный случай саморазвивающейся системы. Для этого, вспомним, что такое коммунизм. Коммунисты хотят разрушить до основания мир эксплуатации, насилия, невежества, а затем... Наиболее современные и развитые доктрины гуманистического коммунизма предполагают создание общества в котором главной ценностью были бы все и каждая человеческие личности, личности как живые существа способные к разумному пониманию этого мира и эволюции. Общественные отношения основываются на синергическом взаимодействии, всеобщих согласии и выгодности решений. То есть, коммунизм, по сути, является идеальным примером саморазвивающейся системы. На практике, реальных примеров существования такого общества, практически не было, тем более в больших масштабах. Но, для многих это остается идеалом стремясь к которому надо жить.

Для лучшего понимания возьмем для сравнения иерархическую систему, имевшуюся у нас еще недавно. В Советском Союзе, как известно, существовал социализм, диктатура пролетариата под руководством коммунистической партии. С некоторыми задачами социалистическая система справилась по общему мнению очень хорошо - создание и защита государства, техническое развитие. С построением коммунизма по результатам мы наблюдаем полный провал, система развалилась изнутри. Каркасом Союза была иерархическая командная система. В ней присутствует центр, который дает команды и контролирует спускающиеся ступени. Этот центр ответственен за цели и их достижение, остальные участвуют как винтики системы, выполняя общую задачу. Демократия, особенно в позднем в Союзе, была довольно символической. Такой вид организации доминировал в большинстве соцстран мира.
Некоторые говорят, что советский проект был неэффективен и не нужен. Реальность как всегда сложнее. Советская система была очень эффективна и отлично выполняла свои конкретные жизненно важные задачи на тот момент. Если брать экономику, предположу, что, учитывая имеющиеся ресурсы, третий мир, уровень жизни и экономический рост, советская система была весьма эффективна.
Жизненно важными задачами в тот период были сохранение и защита государства, обеспечение выживания всего населения. Учитывая противостоящие силы, предположу, что и тут советская система справилась эффективно. Также, были обеспечены относительный достаток и база для дальнейшего развития. Широкая, сохранившаяся до сих пор, поддержка населения об этом свидетельствует.
Сложные, опасные задачи того времени требовали подобной социальной системы, трудно предположить их иное выполнение. Кроме того, система соответствовала уровню развития людей и техническим возможностям.
С задачей построения коммунизма все получилось практически наоборот. Развитой социализм не перешел ни в какую более высокую стадию, оставив нас на обломках цивилизации.


Переходя к теории, конструкцию самоорганизующейся системы можно описать в следующих деталях.

Базовый элемент такой системы - люди. Они являются и средством и целью. Задачи и работа системы должны гармонично сочетаться с человеческой личностью, не дегуманизируя ее, а развивая.

Связи в самоорганизующейся системе представляют крайне сложный и уникальный в каждом случае комплекс. Выстраивая их, лучше всего рисовать схему показывающую - кто, что, как и зачем.

Ценности, цели. Механистическое, неполноценное мышление концентрируется на материальных процессах, деталях мира, будь то капитализм, будь то марксизм. Представление общества в виде механизма, понимание лишь отдельных его деталей ведет к неспособности полноценно развиваться. Поэтому, ограниченные екзистенциальным детерминизмом и догматической парадигмой, утопические теории на практике мало работоспособны. Для системного подхода совершенно необходимо смотреть на общество как на комплекс, а на мир как на Космос. Тогда, в рассмотрение должна быть соответствующе включена духовная, культурно-интеллектуальная сфера. Она является важной, если не базовой частью нашего существования, ее отрицание ведет к парадоксу отрицания таких свойств человека как свободы воли и происходящей из нее способности творить, способности определять свой жизненный путь и эволюционировать.
Включение духовной сферы ведет к включению ценностей, вещей наделяемых значением, дающих удовольствие, удовлетворение, успешность, прогресс. На основе ценностей формируются цели. Человеческое существо нуждается в том, что дает ему радость жизни и причину двигаться вперед. В определяемых окружением рамках люди вольны сами определять для себя ценности. Для организации, необходимы долговременные ценности имеющие значение для большого числа людей в широком масштабе и являющиеся для них причиной стремления вперед.

Надсистема, система, подсистема. Ничто не существует в безвоздушном вакууме, само по себе. Существующее произошло из чего-то и существует для чего-то. Если мы принимаем эти базовые предпосылки, тогда вполне естественно предусматривать окружение создаваемой системы. Для жизнеспособной и развивающейся системы необходимо синергически включить ее как позитивный элемент в более высокие системы, такие как общество. Также необходимо включить и использование подсистем и ресурсов, с учетом целей системы и окружения. Если мы видим нашу общественную систему как важный элемент окружающих систем жизни, тогда необходимо планировать ее полноценное функционирование в них.

Уровень развития. Подобные сложные отношения, работа с масштабными явлениями, требуют соответствующего уровня образования, развитого мышления, умения видеть вещи в их масштабе и объеме. Поэтому должны присутствовать учет имеющегося уровня образования и меры по его повышению. Тут важно отметить способность и желание мыслить в масштабе всей системы и над нею.

Информационные технологии. Сегодня это уже звучит как банальность, но современные информационные технологии предоставляют практически неограниченные возможности и делают осуществимым переход к иному общественному устройству. Несколько сотен лет назад было невозможно представить и построить такие сложные социальные системы как мета-система Интернет, базирующаяся на передаче и обработке информации. Когда бумажное письмо нужно было везти верхом на лошади, не могло идти и речи о развитии сложного производства и крупных социальных систем. Максимумом была представительная демократия. Несколько десятилетий назад начались только первые пробные разработки подобных технологий, а на последние годы приходится колоссальный скачок их развития.
Современная связь позволяет при желании обмениваться всей необходимой информацией, что особо важно для структур сетевого типа, где и сознание как бы распределено по всей системе. Кроме обмена информацией, информационные технологии позволяют автоматизировать вычисления где ненужно принятие решений человеком. Сюда же относится и решение сложных задач на компьютерах, и информационное объединение людей для совместного мышления.
Современные информационные технологии предоставляют нам возможность нового уникального этапа в развитии человеческой личности. Вопрос как мы этим воспользуемся.

Устранение деструктивных элементов. Человеческое существо, обладая свободой воли, может совершать деструктивные поступки. Они могут быть направлены на себя или окружение, вызваны собственной волей или спровоцированы другими людьми. В обществе это тоже можно описать как энтропию. В более сложных системах характер энтропии также является более сложным. В человеческом обществе, где присутствуют человеческая воля и психика, присутствуют и созидание, и деструктивные действия, говоря языком психологии. Они делают социальные процессы довольно непростыми.
В рассматриваемых системах, как и везде, необходимо предусмотреть борьбу с энтропией. Наиболее общими и не нарушающими сущность системы приемами можно считать открытость информации системы и отчуждение вредных элементов. Вся информация касающаяся системы должна быть открыта для всех ее участков. Открытость в разумных пределах предотвратит деструктивные для системы явления или позволит легко их выявить. Если такие выявлены, система должна иметь возможность защитить себя отрезая вредящие элементы и восстанавливая урон.

Как и для чего функционируют саморазвивающиеся системы, четкое представление о работе систем, ее целях, это нужно понимать для адекватного управления системой.

Построение саморазвивающихся систем, несмотря на зависимость от конкретных обстоятельств, процесс творческий. Он зависит и от присутствующих условий, способностей и желаний самих людей, и от сознательной эволюции людей, потому что, по сути, это процесс эволюции сознания. В принципе, эти и другие социальные системы так же распространены в обществе, как и социальные связи. Научное же их изучение наиболее важно в нескольких областях, где требуются планирование и результаты в масштабах всего общества.
Саморазвивающиеся системы нужны там, где нужно использовать творческий потенциал людей. Общественное движение, работающее над созданием новых форм отношений, будет плодотворней всего, если это будет коллектив равных, работающих во взаимодействии и взаимодополнении единомышленников. Чем больше членов общества активно вовлечено в общественную жизнь, тем плодотворней и стабильней жизнь общества.
Эффективна эта форма отношений там, где нужно определять путь развития всего общества — в народовластии. Всеобщее, соборное управление обществом, когда все его полноценные члены принимают участие в управлении, гарантирует, что общество имеет возможность развиваться. Кроме того, это устройство защищает от власти отдельных антиобщественных элементов.
Сетевая структура имеет ряд очень полезных качеств. Она чрезвычайно стойка, при порче или разрушение части элементов она продолжает работать. Такая система уязвима или к потере сразу большого количества элементов, или к потере каких-либо базовых структур, таких как идеология, средства связи, что обычно нелегко уничтожить. Она особенно чувствительна к идеологическому воздействию, это основной метод контроля сетей. Поэтому очень нелегко уничтожить партизанское или политическое движение сопротивления, необходимо привлекать намного большие по численности силы армии с иерархической структурой. Нужно упомянуть еще несколько чрезвычайно ценных качеств. Многонаправленность, возможность работы одновременно по ряду разных направлений, поиск и нахождение разнообразных решений одновременно. Это незаменимо в научном мире, где нужно найти и испытать множество гипотез. В ней возможно сосуществование людей и культур с разными, иногда противоречащими позициями, если они смогли найти что-то общее, подобное полезно для совместной жизни людей с различными культурами в одном государстве. Из этих качеств вытекает гибкость системы, расширенные возможности приспосабливаться к новым обстоятельствам, что спасает в любом кризисе.

Иерархические командные системы также имеют свое место, где они приносят пользу. Такая система может выстраиваться по нескольким причинам. Общество может быть недостаточно развито и это одна из основных причин почему ограниченный круг людей получает власть. Монархия по сути не является тиранией злых каких-то людей. В теории, это способ управления обществом как семьей где старшие присматривают за младшими, и каждый делает ту часть работы, которая соответствует его силам и способностям. Командная система может быть нужна там, где нет необходимости в участии в управлении низовых структур. Это часто можно встретить в армии, где основой является единая структура, предназначенная для решения конкретных целей. Иногда, имеется компетентная верхушка, которой достаточно, чтобы выполнить задачу, самодеятельность низов тут только мешала бы. Чтобы осуществить какой-то инженерный проект, к примеру, строительство ГЭС, нужна вполне определенная организация и команды. Кроме того, иерархия и распределение обязанностей могут образовываться там, где отдельные люди имеют различные таланты и кто-то может предложить обществу многое. Это требует соответствующего распределения ролей в обществе. При позитивных, человечных взглядах в обществе это не ведет к появлению различия в ценности членов общества. Если иерархия соответствует общим интересам, появляется команда и лидеры. Удачливое революционное движение, пришедшее к власти и несущее значительные изменения, будет примером для этого случая. Когда есть возможность обеспечить систему хорошей верхушкой, она может быть довольно стабильна к различным неприятностям. Единый командный центр также полезен там, где присутствует множество элементов с разными функциями в системе большой сложности, такой как государство.

Устройство общества или крупных социальных систем может быть сложным, оно может включать сразу много видов отношений и укладов. Самоорганизующаяся система может иметь ячейки, которые имеют внутреннюю иерархию, но вместе работают как часть сетевой системы. Иерархическая командная система может иметь группы, которые свободны от иерархии в своем кругу, но вместе подчиняются общей системе. Различные элементы могут входить сразу в ряд разных систем. Некоторые сложные функции могут выполнятся и иерархическими, и командными системами одновременно. Любая живая система динамически развивается, ее изменение и рост надо также иметь в виду. Жизнь всегда связана с взаимодействием, с контактом с кем-то, который дает смысл, обычно мы можем найти что-то ниже нас и всегда мы можем найти что-то выше. Последнее, если система создается для развития, у нее должно быть предусмотрено открытое будущее, в котором она сможет изменяться и совершенствоваться.
Когда есть необходимость в сложной самоорганизующейся системе, хорошо составить подробную схему ее элементов, работы, функций, окружения.

Данная статья это не вся теория и не новая идеология, она предназначена лишь кратко ознакомить с теорией саморазвивающихся систем.

В ближайшем будущем, перед нами стоят неотложные задачи сохранения нашего культурного разнообразия и человечности, борьба с накопившимися пороками, решение встающих проблем технического прогресса, ресурсов, общественного устройства, продолжение развития человечества. Изучение и установление более развитых социальных отношений одна из ключевых задач в этом.

Кризис существующего социума может быть преодолен, если мы будем иметь на это волю. Перед нами либо очень хорошие, либо очень плохие перспективы, решим наше будущее только мы сами. Построение коммунизма, общества Личности, переход к эпохе духа, требуют, чтобы социальные структуры были сознательно организованы нами в соответствии с нашими целями. Общество коммунизма, где каждая личность огромная ценность, этого стоит.


Александр Прохоров

Рынок не является примером самоорганизующейся системы. Это не живой организм, а всего лишь сфера (место) равноправныз отношений между рыночными акторами, где имеют возможность взаимодействовать производители и потребители, поставщики и покупатели. Рынок не субъектен, хотя в нем и действуют субъекты, способные принимать и принимающие решения. Но сам он решений, с моей точки зрения, принимать не может. В свое время, Юрий Вульфович Бялый очень хорошо сказал, что невидимой руки рынка нет, а вот невидимых рук рынка полным-полно.
А всякие фразы о том, что рынок-де все расставит по своим местам, рынок отреагировал так-ито и так-то, это все, думается, литературные гиперболы, которые не должны вводить нас в заблуждение. Вы правильно написали, что это бульон, в котором что-то варится. Рынок и нужен для того, чтобы люди, пользуясь им, могли принимать самостоятелньые решения. Но не посягая на жизненно важные интересы граждан и общества в целом, которые должны обеспечиваться государственной властью и госаппаратом в целом.
Поэтому безмозглый сам по себе рынок, распространенный на всю экономику, ведет к гибели государства. Агенты рынка не могут, на мой взгляд, нормально действовать, не получая разумные сигналы от гос. власти. А это значит, что план и рынок не только не противоречат друг другу, но и друг друга дополняют. Один из таких сигналов - госзаказ. Могут быть и другие сигналы. Напрмиер, система госгарантий.
Самоорганизация - это не самопроизвольный процесс, который как раз ведет не от хаоса к порядку, а, наоборот, от порядка к хаосу и к гибели живого, сопровождаясь ростом энтропии. Самоорганизация - это процесс волевой и сознательный, который не может проходить без разумного планирования. Смею утверждать, что альтернативы: планировать экономику или не планировать, нет. А есть вопрос о том, что планировать и как именно.
Провал плановой экономики в СССР мне (и далеко не только мне) говорит лишь о ненадлежащем качестве планирования, несоответствия методов планирования его задачам, а не о том, что плановое хозяйство невозможно. Скорей всего, мы споткнулись на тотальном планировании всего и вся. Хотя, возможно, надо было планировать только стратегически и жизненно важные вещи, а остальное рынок и дополнил бы.

И да, и нет.

Да, мы все знаем, что капитализм имеет ряд известных плохих черт. Он развивается на хищничестве за счет внешней среды. Это, образно говоря, шило, которое нам очень колется.
Но, плановая система, служа нам лучше капитализма, тоже была очень несовершенна и в стратегическом планировании, и в производстве обуви. Мы это тут тоже обсуждали, это мыло и оно было несколько лучше шила. Но, для будущего нам нужен коммунистический звездолет и скрещивая шило с мылом звездолет не получить. Я собственно и говорю здесь о том, что нам нужна сознательная система управления общества в целом, на личном и коллективном уровнях, с учетом всех связей и всей сложности реального общества, которое не ограничивается экономикой. Сюда должны входить и философия, и психология, и экономика, и экология, и многое другое. И наш идеал это когда обществом управляет не кучка капиталистов, оккультистов или политбюро, а все общество в целом ведет разумную жизнь реализуя свой потенциал и создавая личностей. Это может быть названо гуманистическим коммунизмом, в данной статье я подошел к этому со стороны социальных систем. Вот все это я и пытаюсь разработать. Насколько вам это подходит?

_________________

Я не про название. Нельзя ли больше конкретики. И с учетом качества тех реальных людей, которые, как предполагается, там будут жить!

Прошу прощения. Я как раз перерабатываю статью и она так и задумана, чтобы дальше было больше конкретики. О дальнейшем сообщу.

_________________