Имитационное моделирование – один из основных инструментов исследования и проектирования сложных динамических систем. Современная система имитационного моделирования основана на различных математических схемах. Однако для проектирования дискретно – непрерывных процессов наибольшее распространение получили сети Петри. Теория сетей Петри делает возможным моделирование системы математическим представлением ее в виде сети Петри. Анализ сетей Петри помогает получить важную информацию о структуре и динамическом поведении моделируемой системы. Эта информация необходима для оценки системы и выработки предложений по ее усовершенствованию и модификации [1].

В качестве инструмента исследования систем предполагается использовать расцвеченные сети Петри [4].

Расцвеченная сеть Петри состоит из четырех составляющих: Множества позиций Р, Множества переходов Т, Входной функции I, Выходной функции О [1].

Структура расцвеченной сети Петри представляет собой совокупность позиций и переходов, соединенных ориентированными дугами А. Дуга, направленная от позиции к переходу, определяет позицию, которая является входом перехода. Выходная позиция указывается дугой от перехода к позиции [1].

Важными характеристиками сетей является время задержки перехода и приоритет цветов [1].

Разработано много программ, которые способны воспринимать информацию, введенную пользователем на естественном языке [2]. Такие системы предполагают наличие заполненной базы данных. Но задача моделирования требует от системы и возможности ввода модели в базу данных для последующего анализа.

Вопрос пользователя, введенный на естественном языке, во время обработки проходит следующие этапы: преобразование запроса, фильтрация, синтаксический анализ, анализ шаблонов, синтез ответа или действия. На этапе преобразования запроса введенное предложение преобразуется в форму списка отдельных лексем. На этапе фильтрации из этого списка удаляются слова, которые относятся к игнорируемым, и знаки препинания. На этапе синтаксического анализа отфильтрованный список лексем преобразуется к нормализованной форме – шаблону. В анализаторе шаблонов осуществляется сопоставление полученного шаблона с шаблонами, имеющимися в базе данных. На этапе синтеза ответа осуществляется запись информации в список возможных действий или ответов экспертной системы и выбор из него наиболее предпочтительного решения [4].

• Переход 1 имеет входную позицию 5.
• Позиция 5 соединена с переходом 1 дугой цвета 3.
• В позиции 5 находится 3 маркера.
• Время задержки перехода 9 по цвету 5 равно 5 секунд.
• Время задержки по цвету 5 перехода 9 - 5 секунд.

1. Нахождение ключевого слова. Можно использовать в тех случаях, когда можно гарантировать, что это слово в предложении несет всю важную информацию [2].
2. Использование ключевых слов для извлечения из запросов характерных образцов. Каждый запрос ассоциируется с одним и только одним образцом. Эти образцы содержат информацию о типе вопроса и об отношении, которого касается вопрос. Образец, ассоциированный с конкретным запросом, может быть использован для запуска соответствующих операций поиска в базе данных [2].
3. Анализ синтаксической структуры предложения. Алгоритм такого анализа состоит в сведении к набору правил Пролога всех форм, которые может принимать предложение. Далее осуществляется сопоставление предложения с этими правилами. Если одно из правил запускается, то, значит, структура предложения совпадает с заложенной в него структурой [2].
4. Анализ семантической структуры предложения – тематический анализ посредством падежной грамматики. Для предложения-действия главным элементом является глагол, находящийся среди групп существительных, которые поясняют его действия. Для семантического анализа необходимо изучить эти группы существительных, то есть их падежи. Падеж определяет отношение к главному глаголу данной группы существительных [2].

["переход", "9", "имеет", "время", "задержки", "по", "цвету", "5", "3", "секунд"]

В данном примере на этапе синтаксического анализа используется метод анализа по парам различий. Метод заключается в том, что анализатор передает часть своей работы некоторой иерархии низкоуровневых правил, каждое из которых выполняет определенный элемент задачи синтаксического анализа [2].

Каждая программа в иерархии получает список слов в качестве входных данных. Этот список составляет часть первоначального запроса. Подпрограмма высшего уровня получает весь запрос целиком. Следующая подпрограмма, расположенная на более низком уровне, анализирует первое слово списка. Она выполняет все возможные действия в рамках той информации, которая содержится в данном слове, а затем передает оставшуюся строку ещё более низкоуровневой программе для дальнейшей обработки. Эта подпрограмма, в свою очередь, анализирует только одно слово и выполняет все возможные (с учетом накладываемых им ограничений) действия и т.д. На некотором конечном низком уровне больше слов в строке не останется, т.е. весь запрос будет проанализирован. Тогда низкоуровневые подпрограммы начнут возвращать информацию на более высокие уровни и можно получить полный ответ [3].

Переход (Т9,[],[],[],[],[С5/3])

Позиция (номер, количество меток, [список меток с указанием цвета], [список входных дуг], [список выходных дуг]);

Особенность ("позиция", "метка")

1. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. – М: Мир, 1984.
2. Хант Э. Искусственный интеллект. – М: Мир, 1978.
3. Фураева Ю.А., Воробьев С.В., Сабинин О.Ю. Экспертные системы моделирования с интерфейсом на естественном языке //Известия СПбГЭТУ, 1997.
4. Сабинин О.Ю. Основы теории робототехнических систем. – СПб: СПбГЭТУ, 1991.