close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

ПЕРВЫЙ УРОК;doc

код для вставкиСкачать
Безденежных С.И.
[email protected]
Эволюционно-технологический подход к развитию ВВТ
Показано возрастающее значение науки и технологии в
совершенствовании ВВТ. Приведены данные о развитии
эволюционного моделирования. Общие законы эволюции
продемонстрированы на модели развития популяции цветных
точек. На примере развития крылатых ракет в США,
аргументирована возможность применения теории эволюции к
военно-техническим
системам.
Определена
роль
экспериментирования в эволюционно-техническом развитии
вооружения.
1. Роль науки и технологий в развитии ВВТ на современном этапе.
Эволюционно-технологический подход к развитию ВВТ
На современном этапе наука и технологии играют главенствующую
роль в процессе создания и развития вооружения и военной техники (ВВТ). В
трудах отечественных и зарубежных ученых и специалистов отмечается, что
уровень тактико-технических характеристик практически всех типов
современного ВВТ в рамках используемых в настоящее время физических
эффектов, технических решений и технологий полностью исчерпал их
предельные возможности и дальнейшее совершенствование ВВТ возможно
только на основе серьёзных инноваций. Под инновацией в данном случае
понимается внедрение новых научно-технологических достижений и
нетрадиционных подходов к совершенствованию ВВТ.
Развитие науки и технологий в ведущих зарубежных странах (США,
Великобритания, Япония, Франция и Германия), подтверждает мысль о том,
что в настоящее время ими осуществляется эволюционно-технологический
подход к развитию вооружений (рисунок 1). К числу основных особенностей
эволюционно-технологического подхода можно отнести следующие:
преобладание эволюционного характера развития ВВТ. Эволюционный
подход к приобретению систем ВВТ в США регламентирован в руководящих
документах минобороны (DOD Instruction 5000.2) [2, 3]. Данный подход
предполагает максимальное и своевременное использование возможностей
технологической базы для создания перспективного вооружения, сокращение
сроков и затрат на создание перспективного ВВТ. Схематическое сравнение
эволюционного и одноэтапного процесса развития ВВТ представлено на
рисунке 2. Как следует из анализа информации, представленной на рисунке,
образец ВВТ значительно раньше начинает обладать исходным уровнем ТТХ
и
впоследствии
совершенствуется
на
основе
постепенного
(инкрементального) развития отдельных технологий;
Рисунок 1 - Основные факторы эволюционно-технологического
подхода к развитию вооружения
выделение критических технологий на уровне государства,
министерств, предприятий и образцов ВВТ и их использование в качестве
областей первоочередного финансирования и приоритетных направлений
развития. В ряде источников этот процесс называется развитием «пучка
технологий» [1];
увеличение ассигнований на научные исследования и технологические
разработки в области обороны и безопасности. На фоне общего сокращения
военных расходов на оборону затраты на НИОКР военного и двойного
характера сохраняются примерно на одном уровне (в США наблюдается
стремление зафиксировать расходы на развитие военной науки и технологий
на уровне 3% от военного бюджета). С учетом дополнительного
финансирования НИОКР частными компаниями, суммарные затраты на
развитие науки и технологий увеличиваются;
увеличение доли военных технологий на международном рынке
вооружений. Большинство стран проводят научно-технологические
разработки широким фронтом, не всегда доводят их до дорогостоящих
финальных изделий, замораживают их на стадии демонстрации, выбирают
для своих серийных разработок только наилучшие образцы, а остальные
предлагают на мировые рынки вооружений;
Рисунок 2 - Схематическое сравнение эффективности эволюционного и
одноэтапного развития ВВТ
возрастание роли научно-технологической разведки. Все страны
стремятся заполучить в свое распоряжение передовые научнотехнологические достижения других стран, с самых начальных этапов
исследований и разработок, которые становятся товаром, объектами
лицензирования и привлечения сторонних внебюджетных источников
финансирования;
рост ассигнований на развитие технологий двойного назначения.
Наблюдаются устойчивые тенденции приоритетного развития двойных
технологий и сокращения сроков реализации технологических инноваций во
всех сферах обороны;
повышение внимания к патентно-правовой защите новых технологий и
технических решений и стремление к их вовлечению в экономический
оборот.
Эволюционный подход к развитию ВВТ является отражением одного
из двух существующих противоположных взглядов на развитие науки и
техники.
Первый взгляд - революционный, ставит во главу прогресса отдельных
выдающихся учёных, таких как Ватт, создавший паровой двигатель или
Попов, придумавший радио. Считается, что деятельность ученых подобного
масштаба способна обеспечить прорыв, позволяющей науке и технике
перейти на новый качественный уровень.
Второй взгляд - эволюционный, предполагает, что развитие науки и
техники носит характер многошагового процесса постепенного
совершенствования. При этом считается, что ни какое изобретение или
открытие не может быть сделано внезапно – без предварительной
кропотливой работы над проблемой многих учёных.
В настоящее время большинством ученых развитых в научноэкономическом отношении стран, не исключается возможность
революционных изменений. Однако в качестве магистрального направления,
закрепленного в официальных директивных и нормативно-методических
документах США, Англии, Японии и др., рассматривается эволюционнотехнологический путь развития вооружения.
2. История
моделирования
эволюционных
процессов
и
естественный отбор
Разработке методов моделирования эволюционных процессов
посвящена достаточно обширная литература [4]. История эволюционных
вычислений началась с разработки ряда различных, независимых моделей.
Основными из них были генетические алгоритмы и классификационные
системы Голланда (Holland), опубликованные в начале 60-х годов и
получившие всеобщее признание после выхода в свет книги, ставшей
классикой в этой области, - "Адаптация в естественных и искусственных
системах". В 70-х годах в рамках теории случайного поиска Растригиным
Л.А. был предложен ряд алгоритмов, использующих идеи биологического
поведения особей. Развитие этих идей нашло отражение в цикле работ
Букатовой И.Л. по эволюционному моделированию. Развивая идеи о
целесообразном и оптимальном поведении стохастических автоматов,
Неймарк Ю.И. предложил осуществлять поиск глобального экстремума на
основе коллектива независимых автоматов, моделирующих процессы
развития и элиминации особей. Большой вклад в развитие эволюционного
программирования внесли Фогел (Fogel) и Уолш (Walsh). Несмотря на
разницу в подходах, каждая из этих "школ" взяла за основу ряд принципов,
существующих в природе, и упростила их до такой степени, чтобы их можно
было реализовать на компьютере.
Естественный отбор наилучших объектов является ключевой
эвристикой всех эволюционных методов, позволяющих зачастую уменьшить
время поиска решения на несколько порядков по сравнению со случайным
поиском. Если попытаться выразить эту эвристику на естественном языке, то
получим: сложно получить самое лучшее решение, модифицируя плохое.
Скорее всего, оно получится из нескольких лучших на данный момент.
Усилия, направленные на моделирование эволюции по аналогии с
природными системами, к настоящему времени можно разбить на две
большие категории:
системы, которые смоделированы на биологических принципах. Они
успешно использовались для задач типа функциональной оптимизации и
могут легко быть описаны на небиологическом языке;
системы, которые являются биологически более реалистичными, но
которые не оказались особенно полезными в прикладном смысле. Они
больше похожи на биологические системы и менее направлены (или не
направлены вовсе). Они обладают сложным и интересным поведением, и,
видимо, вскоре получат практическое применение.
Конечно, на практике эти вещи так строго не разделяют. Эти категории
- просто два полюса, между которыми лежат различные вычислительные
системы. Ближе к первому полюсу - эволюционные алгоритмы, такие как
эволюционное программирование (Evolutionary Programming), генетические
алгоритмы (Genetic Algorithms) и эволюционные стратегии (Evolution
Strategies). Ближе ко второму полюсу - системы, которые могут быть
классифицированы как искусственная жизнь (Artificial Life).
3. Особенности эволюционных моделей на
развития популяции цветных точек
примере модели
Одной из простейших моделей эволюционного развития является
модель развития популяции цветных точек, описанная в [5].
В соответствии с этой моделью, потенциальное число выживающих в
поколении точек St во время t рассчитывается по формуле:
S t   t N t , (1)
где Nt – число точек в поколении в момент времени t, a σt
рассчитывается по формуле:
 Dt 
 Nt 
 , (2)
 exp  

C
 P 


 t  exp  
где P и С – константы, а D t обозначает дисперсию цвета в популяции.
Выражение, содержащее Nt, препятствует постоянному экспоненциальному
росту популяции. Эта переменная, отражает борьбу членов популяции за
ограниченные ресурсы. Значение дисперсии цвета популяции вычисляется по
формуле:
Dt 
1
Nt
Np
 D , (3)
i
i 1
где
Di ri  rt   g i  g t   bi  bt  , (4)
2
2
2
где ri, gi, bi соответственно красная, зеленая и синяя составляющая
точки i, а rt, gt, bt - соответственно красная, зеленая и синяя составляющая
окружающей среды в момент времени t. В каждом поколении точки,
потенциально способные к репликации (т.е. потенциальные родители) - это
точки, имеющие наименьшее отличие цвета от окружающей среды.
После выбора точек, потенциально способных к размножению, число
выживших точек будет определяться следующим способом. Каждой из точек
St в момент времени t назначается случайное число потомков Oj, где j = 1, ...,
St. При этом случайная величина числа потомков равномерно распределена
на [0, Oмакс]. Цвет потомка Oj во время t+1 устанавливается равным цвету
родителя j в момент времени t с добавлением случайной величины, в
соответствии со следующими правилами:
rj ,k ,t 1  rj ,t  N 0, v  ,
g j ,k ,t 1  g j ,t  N 0, v  ,
b j ,k ,t 1  b j ,t  N 0, v  ,
j = 1, ..., St , k = 1, ..., Oj ,
где N(0,v) представляет собой случайную величину из нормального
распределения с точкой максимума в 0 и расстоянием от оси симметрии до
точки перегиба v. Значение вариации выбирается путем проб и ошибок,
чтобы обеспечить достаточное число выживающих популяций, но не очень
большим, иначе время вычисления становится неприемлемым.
Чтобы продемонстрировать некоторые принципы эволюционной
модели развития популяции цветных точек, рассмотрим смоделированную в
программе MatLab (Приложение 1), популяцию 100 зелёных точек,
изображенную на рисунке 3. В начальный момент времени все точки имеют
одинаковый зелёный оттенок и находятся в благоприятной среде того же
оттенка. Но со временем условия их существования, соответствующие цвету
внизу рисунка, изменяются, и точкам приходится адаптироваться к новой
обстановке. Однако не все точки способны к репликации, их способность к
размножению зависит от двух факторов: величины популяции и цвета точек.
В небольших популяциях число потенциально размножающихся точек
увеличивается пропорционально размеру популяции, так как популяция не
ограничена в ресурсах. Напротив, в больших популяциях, из-за
ограниченности ресурсов, число точек, способных к размножению,
экспоненциально уменьшается. Точки, имеющие окраску наиболее схожую с
окружающей средой, имеют больше шансов к размножению, чем те, которые
выделяются из неё. Способные к репликации точки порождают некоторое
число потомков, причем потомки наследуют цвет родителей не полностью, а
с небольшими изменениями.
Рисунок 3 - Сравнение эволюции одинаковых популяций в одинаковых
условиях с различным интервалом между поколениями
На рисунке 3 изображен эффект изменения интервала между
поколениями. Здесь изображено две одинаковых популяции в одинаковых
условиях, значение цветового отклонения от предка так же тождественно.
Единственная разница между представленными на рисунке эволюциями,
заключается в том, что на одной время между двумя поколениями 0,35 ед., а
на второй 1 ед., то есть первая популяция размножается быстрее второй. Из
рисунка видно, что правая популяция выжила. Это объясняется большей
скоростью адаптации к внешним условиям. Левая популяция так и не успела
адаптироваться к серой среде, в то время как правая популяция выжила в
более часто изменяющихся условиях.
Рисунок 4 отражает эффект влияния степени вариации потомков на
адаптивность популяции. В рассматриваемой модели вариация представляет
собой величину отклонения цвета потомка от цвета родителя. В биологии
такие изменения называют мутацией. Сравнивая эволюцию изображённых
популяций на протяжении изменяющихся условий, можно заметить, что
увеличение степени отклонения цвета потомков позволило выжить правой
популяции. Напротив, левая популяция не успела адаптироваться к новым
условиям, так как мутации были незначительными, и в новых условиях не
набралось достаточного для выживания популяции числа точек-родителей. В
тоже время слишком большая степень отличия потомков от родителей,
приведет к появлению точек, не приспособленных к окружающей среде, их
смерти и в конечном итоге к смерти популяции.
Рисунок 4 - Сравнение эволюции одинаковых популяций в
тождественных условиях с различной степенью вариации потомков
В итоге, выделим основные черты эволюционной модели: развитие
популяции копированием предков с небольшими изменениями и борьба за
выживание в изменяющихся условиях. Всё это приводит к адаптации
популяции в новой обстановке, при этом успех эволюции популяции зависит
от времени между поколениями, от количества порождаемых потомков и их
отличия от родителей.
4. Применение эволюционной модели к процессу развития военнотехнических систем.
Можно заметить, что черты эволюционной модели свойственны
развитию техники и вооружения. В процессе своей деятельности человек для
какой-либо цели создаёт артефакты, при этом концепция или идея артефакта
приобретает материальное воплощение. Создавая артефакты, человек, в
основном, ориентируется на уже существующие вещи. Это могут быть вещи,
ранее сделанные другим человеком, или что-то заимствованное из природы.
В процессе воссоздания артефакта человек копирует его, но допускает
небольшие, порой случайные, изменения. Применение артефакта в новых
условиях или для новой цели, вскрывает его недостатки и порождает новое
поколение артефактов. Время, в течении которого используется артефакт в
эволюционной модели, соответствует времени между поколениями. Со
временем большое количество человек порождает большое количество
артефактов. В этих условиях, в терминах теории эволюции, артефакты
соревнуются за выживание. Создание и использование артефактов требует
затрат некоторых ресурсов, поэтому артефакты которые требуют меньше
ресурсов соревнуются за "выживание". Такая борьба артефактов хорошо
объясняется с позиций рыночной экономики: при покупке, выбирая из
множества предлагаемых для определённой цели товаров, покупатели
стремятся выбрать более дешёвые и более качественные, способствуя тем
самым их доминированию среди остальных.
Рассматривая военную технику как артефакт, созданный человеком
для ведения вооружённой борьбы, можно проследить, как применение
эволюционной модели к военно-техническим системам помогает описать
процесс развития вооружения. В качестве примера эволюции военной
техники можно рассмотреть развитие крылатых ракет в ВС США.
В 1915 Питер Хьювит предложил установить гироскоп в корпус
самолета, чтобы создать бомбу, которая будет не падать, а летать. Эта идея
была комбинацией хорошо известных в то время технологий: гироскопа,
самолёта и бомбы. И уже в 1916 г. ВМФ США испытало беспилотный
летательный аппарат (БЛА) с взрывчатым веществом на борту. По
результатам испытаний было установлено, что новое оружие производит
сильное моральное воздействие на противника и обладает хорошим огневым
поражающим действием, но при этом очень дорогостояще и требует
сложных приспособлений для запуска. По этим причинам от данной идеи на
некоторое время отказались. О ней вспомнили в 1919 г., тогда Армия США
заключила контракт на создание аэроторпеды. Чуть позже в 1921 г. начались
эксперименты по управлению по радиоканалу БЛА, предназначенными для
уничтожения авиации, но в 1932 г. из-за сокращения бюджета проект
закрыли, как неперспективный.
В 1931 году в Германии был запатентован реактивный двигатель. Он
послужил основой для создания крылатых ракет, и уже к 1938 году в
Германии была построена и испытана первая крылатая ракета. После этого
Люфтваффе прекратило разработку этого оружия из-за его малой точности,
небольшого радиуса действия и высокой стоимости. Однако позже в 1942
году, после оккупации Франции и роста промышленной мощи Германии,
работы над реактивным БЛА были возобновлены, и Люфтваффе одобрило
проект разработки ракет V-1 (рисунок 5, вверху) и V-2. К 13 июня 1944
ракета V-1 поступила на вооружение фашистских войск, а 22 июля около
5000 ракет было запущено по целям англичан. В ответ на это правительство
Великобритании приняло ряд ответных мер, позволивших значительно
сократить потери от последующих атак.
Рисунок 5 – Внешний вид крылатых ракет: V1 (Германия) – вверху,
JB-2 (США) – внизу
После того, как в мае 1941 весь Тихоокеанский флот США был
разгромлен прямо на швартах в бухте Перл-Харбор, правительство США
увеличило ассигнования, выделяемые на вооруженные силы и развитие
вооружений. Это позволило военным США в 1944 году, после того как
Пентагон из Великобритании получил в свое распоряжение более 3 тонн
уцелевших деталей ракеты V-1, начать разработку собственных крылатых
ракет. ВВС США начало проект JB-2 (рисунок 5, внизу), в рамках которого
заказало 12 копий этой ракеты. Вскоре руководство проекта поняло, что
системы наведения и управления этих ракет нуждаются в значительной
доработке.
Последующая разработка крылатой ракеты являет собой пример
эволюционного развития: новые ракеты копировали V-1 c различными
изменениями (рисунок 6). Множество мелких провалов и удач, ведущих к
образованию новых проектов, привели к тому, что 1946 году в США велось
47 различных проектов крылатой ракеты, основанной на ракете JB-2. Однако,
в 1947 администрация президента Трумэна урезала бюджет разработки
крылатых ракет с 29 млн. долл. до 19 млн., что привело к сокращению
разрабатываемых проектов с 47 до 4, наиболее перспективных. В конце
концов, разработка всех ракет была прекращена, но полученные результаты,
использовались при усовершенствовании других и создании новых видов
вооружения.
Рисунок 6 – Эволюция крылатых ракет в ВВС США
5. Роль экспериментирования в эволюционно-техническом
процессе создания нового вооружения
Создание нового поколения вооружения всегда проходит в несколько
этапов (рисунок 7).
Первоначально появляется собственно идея создания нового
вооружения. Она может быть вызвана множеством причин, например,
недостатками существующих систем. Идея обычно находит своё отражение в
результатах научно-исследовательских работ. В них показываются
возможные пути развития старого вооружения, преимущество новых
технологий и разрабатываются новые идеи. На этом этапе принимается
решение о создании новых образцов, идёт выбор из множества
предложенных решений.
стоимость
изделие
ОКР
НИР
идея
завершённость
Рисунок 7 - Процесс создания нового поколения вооружений
Далее при проведении опытно-конструкторских работ происходит
непосредственно реализация и испытание идей, сформированных в научноисследовательских работах, в результате чего создаётся законченный образец
нового поколения.
На всех этапах создания вооружения для снижения общих затрат
существует необходимость контроля результатов этапа. При этом на каждом
из этапов целесообразно проводить эксперимент. Философия трактует
понятие эксперимента как метода познания, при помощи которого на
основании теории, определяющей постановку задачи, в контролируемых и
управляемых условиях исследуются явления действительности. От других
методов познания экспериментирование отличает активное оперирование
изучаемым объектом. Обычно главной задачей эксперимента служит
проверка гипотез и предсказаний теории. С этой точки зрения к
экспериментам военного характера в мирное время можно отнести:
демонстрацию технологий и вооружений, научные исследования,
моделирование военных действий и штабные игры, полигонные испытания,
военные игры (учения), а так же международный обмен опытом.
Демонстрации технологий и техники предоставляют возможность
ознакомиться с разработками потенциальным пользователям. Они могут
проводиться на любых этапах создания нового вооружения.
На ранних этапах цель демонстрации технологий может заключаться
в популяризации результатов, с целью получения отзывов и предложений по
использованию демонстрируемых экспонатов от целевой аудитории. В
целевую аудиторию, как правило, входят военачальники и специалисты,
которым предстоит на собственном опыте в боевой обстановке испытать
вновь предлагаемые технологические решения.
На более поздних этапах разработки вооружения демонстрация даёт
возможность оценить достоинства технологии, позволяет сравнить
представляемые образцы и технологии с конкурирующими аналогами.
Собранная в процессе демонстрации информация в определённой степени
помогает оценить ограничения и преимущества демонстрируемой
технологии и естественным образом влияет на результаты решения о её
принятии или отклонении. По сравнению с другими типами
экспериментирования стоимость демонстрации имеет относительно низкий
уровень.
С точки зрения влияния на эволюцию военно-технических систем
научные исследования представляют собой процесс создания научнотехнологического задела для множества новых поколений вооружения. Даже
если этого не случается (например, поисковые исследования могут позволить
только оценить варианты решения военной задачи без разработки новых
технологий), полезность подобных результатов НИР на ранних этапах
состоит в исключении тупиковых ветвей развития технологии и вооружения
и, в конечном итоге, исключит крупные материальные затраты.
При моделировании военных действий, реальные объекты заменяются
моделями. Моделирование обычно производят с использованием
современных информационных технологий, на различных стадиях
разработки системы вооружения. Современные средства вычислительной
техники и развитый арсенал специальных программных средств позволяют
без проведения реальных операций смоделировать в определённых условиях
поведение, как отдельного войскового формирования, так и проведение
целой операции. При этом целью моделирования может быть изучение и
отработка проведения оперативно-командных мероприятий штабами.
Полигонные испытания проводятся с целью проверки ТТХ новой
системы вооружения, в приближенных к реальным условиям. По результатам
полигонных испытаний обычно принимается решение о готовности образца
и начале его производства, либо о его последующей доработке. Полигонные
испытания, как правило, завершают создание вооружения. Этот этап является
достаточно дорогостоящим, так как для его осуществления требуется
производство опытного образца.
Сильная сторона военных игр заключается в максимальном
приближении действий войск к реальным условиям, что позволяет более
точно и многогранно исследовать разработанные теоретические и
смоделированные
операции.
В
игре
обычно
участвуют
две
противоборствующих стороны, благодаря чему возможно, поставив
соревнующиеся команды в различные условия, наблюдать преимущества
исследуемых технологий. При этом военные игры позволяют апробировать
новые виды технологий и вооружений в условиях, приближенных к
реальным, и своевременно внести коррективы в тактику ведения боя с
использованием
нового
оружия.
Проведение
военных
игр
и
полномасштабных учений является наиболее дорогостоящим из
рассматриваемых способов проведения эксперимента.
Международный опыт, может быть использован на различных этапах
создания вооружения. Проведение показа вооружений, научные
исследования, моделирование, масштабные учения – всё это может
проводиться при участии нескольких стран. С точки зрения эволюции обмен
опытом можно рассматривать как способ увеличения числа вариантов идей, а
так же увеличения количества ресурсов для проведения испытаний. Поэтому
кооперация стран в области вооружений может значительно снизить расходы
на проведение исследований, испытаний и производство новых вооружений.
Рассмотренные варианты проведения экспериментов в целях развития
вооружения не являются взаимоисключающими. Например, смоделировав
военную операцию, можно обкатать её на войсковых учениях. В научных
исследованиях моделирование так же играет важную роль. Демонстрация
дорогостоящего вооружения вполне может сочетаться с его полигонными
испытаниями.
В целом экспериментирование позволяет своевременно установить
недостатки
разрабатываемого
вооружения,
увеличить
количество
рассматриваемых при разработке технологий, а также уменьшить общее
время на создание ВВТ.
Таким образом, различные виды экспериментирования могут
способствовать сокращению промежутков времени между поколениями
разрабатываемых вооружений. При этом увеличивается количество
вариантов применения вооружений, что позволяет вывести ВВТ на
качественно новый уровень, при общей экономии государственных средств.
6. Заключение
1. В современном мире важнейшую роль в процессе создания и
развития вооружения и военной техники играют наука и технологии.
Развитие науки и технологий в ведущих зарубежных странах подтверждает
мысль о том, что в настоящее время осуществляется технологический подход
к развитию вооружений, к числу особенностей которого относятся:
выделение критических технологий, преобладание эволюционного характера
развития ВВТ, увеличение ассигнований на научные исследования и
технологические разработки, увеличение доли военных технологий на
международном
рынке
вооружений,
возрастание
роли
научно-
технологической разведки, рост ассигнований на развитие технологий
двойного назначения, повышение внимания к патентно-правовой защите
новых технологий.
Эволюционно – технологический подход к развитию ВВТ является
магистральным направлением, закрепленным в официальных директивных и
нормативно-методических документах США, Англии, Японии и других
развитых стран. В отечественной практике идеология эволюционнотехнологического подхода находится в начальной стадии развития.
2. С целью выбора наиболее рациональных вариантов эволюционнотехнологического
развития
ВВТ
разрабатываются
специальные
математические и имитационные модели. В статье рассмотрена одна из
моделей, иллюстрирующая основные черты эволюционного подхода.
3. Основные принципы эволюционной модели проявляются в
развитии техники и вооружения. Рассматривая военную технику как
артефакт, созданный человеком для ведения вооруженной борьбы, можно
проследить, как применение эволюционной модели к военно-техническим
системам помогает описать процесс развития вооружения.
4. Эксперимент позволяет проверить теорию на практике и тем самым
отсечь неперспективные направления развития, по этой причине его следует
проводить на всех этапах создания нового поколения вооружения. К
эксперименту, на разных этапах разработки вооружения можно отнести
научно-экспериментальные исследования, демонстрацию технологий и
вооружений, моделирование военных действий и штабные игры, полигонные
испытания, а так же войсковые учения.
7. Список используемой литературы
1. Сенин А.
Пучок
технологий
и
промышленное
развитие.
http://technopark.ru/business/innovation/puchok.htm.
2. Acquisition Policy by DAU. Review of DoD’s New Acquisition Policy and its
Impact on Programs and Systems Engineering, 20 May 2003, PMT-352.
3. Brans J., Vinke P. H. and Mareschal B. How to select and how to rank projects:
The Promethee method. European Journal of Operational Research. 1986. V.24,
pp. 228-238.
4. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике.
Под ред. проф. Н.П. Тихомирова. - М.: Издательство "Экзамен", 2003. 496 с.
5. A.Knight An Evolutionary Framework for Experimental Innovation. - DSTO
Systems Sciences Laboratory, http://www.dsto.defence.gov.au/corporate/
reports/DSTO-RR-0287.pdf
Приложение А
Программный код эволюционной модели
развития популяции цветных точек в среде MatLab
function duration = evolvecoloureddots_report(tstep,colour_var,
plot_parent_children_lines)
if nargin==0
tstep = 5;
colour_var = 0.05;
elseif nargin==1
colour_var = 0.05;
end
if nargin<3
plot_parent_children_lines = 0;
end
set(gcf,’defaultaxesfontsize’,14)
set(gcf,’defaulttextfontsize’,14)
set(gcf,’color’,[1 1 1])
Ndots = 100;
xdots = zeros(1,Ndots);
ydots = rand(1,Ndots);
maxchildren = 7;
space_var = .05;
marker_size = 12;
t = 1:100;
this_t = 0;
N = length(t);
sum_colours = map4;
clf
ax_environment = axes(’pos’,[.1 .1 .8 .1],
’nextplot’,’add’,’visible’,’off’,’xlim’,
[0 100]);
imagesc(1:length(sum_colours))
colormap(sum_colours)
ax_population = axes(’pos’,[.1 .2 .8 .5],
’nextplot’,’add’,’visible’,’off’,’xlim’,
[0 100]);
ax_population_size = axes(’pos’,[.1 .7 .8 .25],
’nextplot’,’add’,’visible’,’off’,’xlim’,
[0 100]);
colours = ones(Ndots,1)*sum_colours(1,:);
colours(colours>1)=1;
colours(colours<0)=0;
xdots_prev = xdots;
ydots_prev = ydots;
Nsurv = length(ydots);
dotmarkersize = 10;
while this_t<=N-tstep & Nsurv>0
Ndots = length(ydots);
set(gcf,’currentaxes’,ax_population_size)
plot(this_t,Ndots,’.’,’markersize’,dotmarkersize,
’markeredgecolor’,[0 0 0])
text(this_t,Ndots,[’ ’ int2str(Ndots)])
set(gcf,’currentaxes’,ax_population)
this_t = this_t + tstep;
[dum,ind]=min(abs(this_t - t));
this_colour = sum_colours(ind,:);
red_dist2 = (colours(:,1) - this_colour(1)).^2;
green_dist2 = (colours(:,2) - this_colour(2)).^2;
blue_dist2 = (colours(:,3) - this_colour(3)).^2;
tot_dist = sqrt(red_dist2 + green_dist2 + blue_dist2);
[tot_dist_sorted,dist_sort_ind] = sort(tot_dist);
s = exp(-Ndots/100);
s = s*exp(-mean(tot_dist)*3);
Nsurv = fix(s*Ndots);
if Nsurv==0 | length(ydots)==0
disp([’No survivors, extinction occurred at t = ’
num2str(this_t)])
duration = this_t;
else
dist_sort_ind = dist_sort_ind(1:Nsurv);
ydots = ydots(dist_sort_ind);
xdots = this_t*ones(size(ydots));
colours = colours(dist_sort_ind,:);
Ndots = length(ydots);
xdots_parent = xdots;
ydots_parent = ydots;
ydots = [];
newcolours = [];
line_colour = [1 1 1]*200/255;
for i=1:Ndots
Nchildren = fix(maxchildren*rand);
rgb=colours(i,:);
r = rgb(1)+colour_var*randn(1,Nchildren);
g = rgb(2)+colour_var*randn(1,Nchildren);
b = rgb(3)+colour_var*randn(1,Nchildren);
childrencolours=[r’ g’ b’];
childrencolours(childrencolours>1)=1;
childrencolours(childrencolours<0)=0;
ychildren = ydots_parent(i)+space_var*randn(1,Nchildren);
ydots = [ydots ychildren];
if plot_parent_children_lines==1
for k=1:Nchildren
h = plot([this_t-tstep this_t],[ydots_parent(i) ychildren(k)],’’);
set(h,’color’,line_colour,’linewidth’,.2)
end
end
for k=1:Nchildren
plot(this_t,ychildren(k),’o’,...
’markerfacecolor’,childrencolours(k,:),...
’markeredgecolor’,0.9*childrencolours(k,:),...
’markersize’,marker_size)
end
if this_t==tstep & Nchildren>0
plot(this_t-tstep,ydots_parent(i),’o’,...
’markerfacecolor’,rgb,...
’markeredgecolor’,0.8*rgb,...
’markersize’,marker_size)
end
newcolours = [newcolours ; childrencolours];
end
disp([’Time = ’ num2str(this_t) ’, ’ ...
’Number of dots is now ’ int2str(length(ydots)) ’, ’ ...
’mean colour discrepancy is ’ num2str(mean(tot_dist)) ’.’ ])
if this_t==N
set(gcf,’currentaxes’,ax_population_size)
plot(this_t,length(ydots),’.’,’markersize’,dotmarkersize,’marker
edgecolor’,[0 0 0])
text(this_t,length(ydots),[’ ’ int2str(length(ydots))])
end
colours = newcolours;
end
end
if plot_parent_children_lines==1
set(gcf,’currentaxes’,ax_population)
h_all = get(gca,’children’);
h2=findobj(gca,’color’,line_colour);
h1 = setdiff(h_all,h2);
set(gca,’children’,[h1 ; h2])
end
set(gcf,’render’,’zbuffer’)
set(ax_population,’ylim’,[-inf inf])
set(ax_population_size,’visible’,’on’,’xtick’,[], ’ylim’,[0
inf])
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа