|
|
Кибернетическая картина мира. Есть многое на свете, друг Горацио, что недоступно нашим
заключение
Первым поколением авиационных БцвМ явились цвМ-263 и цвМ-
264, проектирование которых было выполнено в Ленинградском оКБ
«электроавтоматика» в период 1960–1964 гг. они были установлены на самолеты Ил-38 и Ту-142 и действовали в составе самолетной радио- гидроакустической противолодочной системы «Беркут». Серийный вы- пуск этих машин ряд лет осуществлял Уфимский приборостроительный завод.
Большой вес цвМ-263 и цвМ-264 (порядка 350 кг) исключал возмож- ность их установки на легкие самолеты, и поэтому главной тенденцией развития в этот период была борьба за снижение веса, габаритов, потре- бляемой мощности, повышения надежности работы.
Решение этих вопросов могло быть найдено только на технологическом направлении – использование при проектировании более совершенной эле- ментной базы, нежели примененные ранее дискретные полупроводники.
Таким образом, ряд лет главной тенденцией развития БцвМ был по- иск и внедрение все более совершенной элементной базы и средств ее коммутации. эти работы породили следующие поколения БцвМ: второе поколение на гибридных микросхемах, третье на интегральных микро- схемах низкого и среднего уровня интеграции и, наконец, четвертое поко- ление на БИС, СБИС микропроцессоров, запоминающих устройств и схем программируемой логики. одновременно решались и другие технологи- ческие вопросы, например создание адекватных элементной базе соедини- тельных плат, вначале односторонних, далее – двусторонних и, наконец, многослойных. все эти большие и, подчас, очень сложные работы благо- творно влияли на важные характеристики БцвМ: вес, габариты, надеж- ность, объемы запоминающих устройств, количество пользовательских интерфейсов, которые являются важным рыночным свойством БцвМ, так как определяют возможную степень их интеграции в бортовой ком- плекс оборудования.
Более того, в машинах третьего поколения, спроектированных в оКБ
«электроавтоматика» в 70-е гг. – орбита-20 и ее многочисленных аппа- ратно-программных модификациях, благодаря применению прогрессив- ной по тому времени элементной базы, удалось получить быстродействие по коротким операциям 200 тыс. оп/с. Кроме того, создатели этой машины добились ускорения операции умножения до двух машинных циклов, что существенно поднимало производительность БцвМ.
К этому времени – 70-е гг. и далее, наряду с сохранением всех ранних требований, все жестче ставился вопрос быстродействия (производитель- ности) машин и надежности их работы.
Таким образом формировались требования к БцвМ пятого поколения
[9].
вычислительная техника – одно из наиболее динамично развивающих- ся направлений техники и технологии. в связи с этим история БцвМ дале-
372
ко не закончена, и в дальнейшем мы наверняка будем свидетелями новых прогрессивных решений.
литература
1. Перечень серийно производимых и перспективных базовых средств вычислительной техники, разработанных на основе отечественной эле- ментной базы, архитектурных, системных, программных и конструктив- ных решений, принятых в КцП «Интеграция – СвТ», для межвидового применения. М., 2005.
2. Федосов Е. А., Федосеев Е. П., Джанджгава Г. И., Бабаян В. А. Бор- товые вычислительные системы перспективных комплексов авионики//
Авиационные технологии XXI века: достижения науки и новые идеи: восьмой Междунар. симп./ цАГИ. Жуковский, 2003.
3. Бодрунов С. Д., Ефанов Е. Н. вопросы применения открытых архи- тектур в авионике пятого поколения//Аэрокосмическое приборостроение в России. Сер. 2. Авионика. 2005. вып. 4.
4. Шек-Иовсепянц Р. А., Захаревич А. П. Бортовой ПРНПК легкого фронтового самолета 5-го поколения ПРНПК-5. Некоторые результаты предпроектных исследований фрагментов ПРНПК-5//Аэрокосмическое приборостроение в России. Сер. 2. Авионика. 2005. вып. 4. С. 172 – 198.
5. Васильев С. Н., Жерлов А. К., Федосов Е. А., Федунов Б. Е. Интел- лектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит,
2000.
6. Шек-Иовсепянц Р. А. Роль и место бортовых оперативно-советующих экспертных систем при комплексировании БРэо//Мир авионики. 2007.
№ 2. С. 36 – 41.
7. ф. Админ, экспертная система оценки функционального состояния пилотов. Ростов н/д.
8. Евреинов Э. В., Косарев Ю. Г. однородные универсальные вычис- лительные системы высокой производительности. Новосибирск: Наука,
1966.
9. XILINX Databook. http://www.xilinx.com/partinfo/databook.htm
10. Применение ПЛИС в цифровой схемотехнике. http://www.
cp.comizdat.com/2001/2001_2/E_PLIS.shtml
11. Стешенко В. Школа разработки аппаратуры цифровой обработки сигналов на ПЛИС. http://www.chipnews.ru/html.cgi/arhiv/99_08/stat_2.
htm
12. http://pw1.netcom.com/optmagic/reconfigure/whatisrc.html
13. http://www.cs.berkeley.edu/projects/brass/garp.html
14. http://www.pactcorp.com
15. Каляев А. В. Программирование виртуальных архитектур в супер- компьютерах с массовым параллелизмом//Информационные технологии и вычислительные системы. 2000. № 2. С. 5–21.
373 16. эвМ пятого поколения. Концепции, проблемы, перспективы/Под ред. Т. Мото-ока. М.: Финансы и статистика, 1984.
17. Патент РФ № 2134448. Кл. 6 G 06 F 15/16, 7/00.
18. http://www.minitera.ru
374
ПРИЛОЖЕНИЕ 2
эколоГИчеСкИе И эВолюцИонные МоделИ
В. В.Меншуткин, а. Б. казанский, В. ф. левченко
Институт эволюционной физиологии и биохимии им. Сеченова ран
Предлагаемый очерк призван показать развитие компьютер- ного моделирования в области экологии и показать неизбежность перехода к эволюционному моделированию. Авторы совершенно сознательно ограничились рассмотрением, в основном, работ пе- тербургских и, в меньшей степени, российских ученых, привлекая иностранные исследования только для демонстрации общих тен- денций в развитии кибернетического моделирования в экологии и эволюции. это совершенно не означает, что рассмотренные при- меры были во всех случаях ключевыми этапами в развитии миро- вой науки. в полном объеме даже самое поверхностное изложение истории экологического моделирования потребовало бы объеми- стой монографии. достаточно указать, что весьма не полная би- блиография, опубликованная кафедрой биофизики МГУ в 1998 г., содержит 1300 позиций, а библиографический справочник под редакцией А. д. Базыкина (1981), охватывающий только русскоя- зычные издания по экологическому моделированию до 1980 г. на- считывает более 3000 наименований. в международном издании
«Handbook of environtment and ecologocal modelling» (Jorgensen,
Halling, Nielsen, 1995.) ссылки на отечественные работы почти полностью отсутствуют, и настоящий очерк призван, хоть в какой- то мере, восполнить этот пробел.
Математические модели популяций и сообществ
одной из первых моделей популяции была модель популяции промысловой рыбы Ф. И. Баранова (1918)
7
, которая использова- ла аппарат дифференциальных уравнений и на основании которой
7
Федор Ильич Баранов (1886–1965) окончил кораблестроительный факультет
Петербургского политехнического института и был выдающимся специалистом не только по динамике численности рыб, но и по конструированию орудий лова. в по-
375 впервые была поставлена и решена задача об оптимальном антро- погенном воздействии на природную популяцию. Работа Ф. И. Ба- ранова явно опередила свое время – ее основные положения были снова открыты в монографии Бивертона и Холта (1957), а сам Фе- дор Ильич подвергался гонениям за применение математических методов в биологии. Большую роль в восстановлении применения математических и кибернетических методов в биологии, которые долгое время были под запретом и приравнивались к «вейсманизму – менделизму», сы- грал заведующий кафедрой зоологии Петербургского (Ленинград- ского) университета Павел викторович Терентьев (1903 – 1970). выходившие под редакцией П. в. Терентьева сборники «Приме- нение математических методов в биологии»(1960 – 1964) были от- правной точкой для развития многих направлений, экологического моделирования в том числе. Сам Павел викторович предложил ме- тод «корреляционных плеяд», который был незаслуженно забыт, и в конце XX в. вернулся к нам с запада уже под новым названием «кластерного анализа». Аналитические модели популяций и сообществ (Свирежев, Ели- заров, 1971) довольно быстро исчерпали свои возможности и оказа- лись мало пригодыми для решения практических проблем. Настоящим прорывом в экологическом моделировании было применение электронных вычислительных машин. Первая рабо- та такого рода – модель популяции окуня в озере Херя-ярви (Ка- рельский перешеек) – была выполнена сотрудниками лаборатории озероведения ЛГУ Л. А. Жаковым 8 и Института эволюционной физиологии АН СССР в. в. Меншуткиным в 1963 г. (Жаков, Мен- шуткин, 1963). эта модель обладала всеми атрибутами, которые потом на долгие годы станут обязательными для всякой подобной модели: блок-схема модели и моделирующего алгоритма (или ком- пьютерной программы), формулировка задачи в виде системы диф- ференциальных или конечноразностных уравнений, идентифика- ция модели по данным независимых природных наблюдений. в по- следние годы жизни заведовал кафедрой промышленного рыболовства в Калинин- градском рыбо-хозяйственном институте. 8 Лев Андреевич Жаков (1923–2003) заведовал впоследствии кафедрами зооло- гии в вологодском пединституте и Ярославском университете. Кроме работ по моде- лированию популяций и сообществ рыб (озеро воже) известен капитальным трудом по ихтиоценозам северо-запада России и разработкой компьютерной методики пре- подавания ихтиологии (1982).
376
добных моделях элементом обычно является возрастная, размер- ная или половая группа особей. Процессы, описываемые в модели, представляют собой размножение, смертность, питание и, иногда, кормовые и нерестовые миграции (рис. 1) Характерно, что амери- канская (вернее, канадская) работа аналогичного содержания, вы- полненная совершенно независимо, была опубликована в 1964 г.
(Larkin, Hourston, 1964).
Следующим этапом в развитии экологического моделирования была работа Ф. в. Крогиус, Е. М. Крохина и в. в. Меншуткина «Со- общество пелагических рыб озера дальнего (опыт кибернетическо- го моделирования)» (1969), которая была удостоена Государствен- ной премии СССР (рис. 2). особенность этой работы в том, что она основывалась на непрерывном 40-летнем ряде наблюдений на озе- ре дальнем (Камчатка) за состоянием популяции красной (нерки), важной в промысловом отношении рыбы. Работа велась по заказу
Министерства рыбного хозяйства СССР, и ее результаты исполь- зовались в ходе работы Советско-Японской рыболовной комиссии при назначении квот выловов. Характерно, что японская сторона могла противопоставить этой модели только разработку с использо- ванием аналоговой вычислительной техники (Doi, 1955), которая не обеспечивала адекватного отображения промысловой ситуации.
Рис. 1. Блок-схема модели популяции окуня в озере Херя-ярви:
N1 – N9 – возрастные группы; E – нерестовое стадо; C – каннибализм;
PLANKTON – корм в виде зоопланктона; BENTOS – корм в виде бентоса;
FISHERY – усилия рыболовства; YIELD – вылов
377 Модели популяций и сообществ животных, построенные по рассматриваемому типу, получили широкое распространение не только при анализе динамики рыбного населения пресноводных и морских водоемов. По такому же принципу создавались модели по- пуляций и сообществ ракообразных, моллюсков, насекомых, птиц и млекопитающих. Перечислять и, тем более, обсуждать и сопо- ставлять все эти модельные исследования выходит далеко за рамки настоящего очерка. Укажем только на ограниченность подобного подхода к построению моделей популяций и сообществ животных, которые выявились при их практическом применении в ходе реше- ния проблем оптимальной эксплуатации природных ресурсов. дело в том, что модели подобного типа, при очень подробном описании процессов размножения, смертности, сложных кормовых взаимо- действий и учета влияния абиотических факторов среды, никак не отображали процесс адаптации. Свойство всего живого приспоса- Рис. 2. Блок-схема модели сообщества рыб озера Дальнего (Камчатка): Nn – возрастные группы нерки; Nk – возрастные группы колюшки; N – возрастные группы гольца; Wn, Wk, W – средние массы особей в возрастных группах нерки, колюшки и гольца; En, Ek, Es – нерестовые стада нерки, колюшки и гольца; Jn, Jk, Js – выживание икры нерки, колюшки и гольца; Sea Fishery – вылов нерки в море; River Fishery – вылов нерки при ее нерестовой миграции из моря в озеро; Zooplankton –кормовая база в виде зоопланктона в озере; Benthos – кормовая база в виде бентоса озера; Predator-prey relations – моделирование отношений хищник – жертва между гольцом с одной стороны и молодью нерки и колюшки с другой 378 бливаться к изменению внешних условий оказалось невозможным игнорировать при сильных антропогенных роздействиях на попу- ляции и сообщества (например, перелов, загрязнение среды, преоб- разование акваторий и ландшафтов). это привело к поиску новых методов моделирования. компьютерные модели экологических системв области моделирования экологических систем период анали- тического исследования без применения вычислительной техники, в отличие от моделирования популяций, практически отсутствовал. одной из первых работ по компьютерному моделированию абстракт- ной водной экосистемы, следует назвать работу Г. Г. винберга 9 и С. И. Анисимова (1966). Проблема эвтрофикации озер и водохрани- лищ породила многочисленные модели подобного типа, основу кото- рых составлял круговорот фосфора, к которому иногда добавлялись циклы азота, кремния и углерода. в качестве примера отечествен- ных моделей подобного типа укажем на модель озера дальнего (Мен- шуткин, Умнов, 1971) и озера Плещеево (Кучай, 1993) для крупных стратифицированных водоемов оказалось необхо- димым соединять экологические модели с моделями, описывающи- ми гидродинамические, гидрохимические и термические процес- сы, которые происходят в водоеме. Примером подобного подхода может служить модель экологической системы Ладожского озера (Астраханцев и др., 2003). Аналогичные по структуре модели раз- рабатывались для морских и океанических экосистем (Vinogradov et al., 1977). Моделирование наземных экологических систем (особенно в случае лесных сообществ) требует учета вертикальной структуры экосистемы для описания процесса прохождения солнечной энер- гии через листву (например, Dixon et al., 1978). основу всех рассматриваемых моделей экологических систем составляет баланс одного или нескольких биогенов (углерод, азот, 9 Георгий Георгиевич винберг (1905 – 1987) член-корреспондент АН СССР, за- ведующий лабораторией гидробиологии зоологического института, всемирно из- вестный ученый, основоположник отечественной школы продукционной гидробио- логии. Работы по моделированию занимают очень небольшое по объему, но важное с точки зрения развития науки, место в творческом наследии Г. Г. винберга. 379 фосфор, иногда кремний). для наземных экосистем очень важным оказывается водный баланс с описанием процессов транспирации и испарения. Из процессов решающую роль в моделях экосистем играют процессы фотосинтеза, дыхания, питания, бактериальной деструкции органического вещества, размножения и смертности. Иногда к этим процессам добавляются процессы миграции живых организмов, связанные с процессами размножения и поиска пищи и оптимальных условий абиотической среды. На рис. 3 представлена блок-схема двухслойной модели озерной экологической системы с подразделением на эпилимнион и гипо- лимнион. это достаточно примитивная модель, в которой не учи- тываются многие существенные для озерной экосистемы процессы. Рис. 3.Блок-схема двухслойной модели озерной экологической системы: L – солнечная радиация; B1 – фитопланктон; B2 – бактериопланктон в эпилимнионе; B3 – зоопланктон; B4 – рыбы; B5 – бактериопланктон в гиполимнионе; B6 – бентос; N1 – N2 – неорганический фосфор; O1 – O2 – кислород, растворенный в воде; D1 – D2 – детрит; Q1 – турбулентный перенос фосфора между эпи- и гиполимниолном; Q2 – турбулентный перенос кислорода между эпи- и гиполимниолном; Q3 – осаждение детрита; F –фосфорная нагрузка; S1 – обмен кислородом между озером и атмосферой; S2 – седиментация; P1 – P5 – продукции; C3 – фильтрация фитопланктона зоопланктоном; C4 – потребление зооплан-ктона рыбами; C6 – потребление бентоса рыбами; M1 – M6 – смертности; U1 – U6 – потребление кислорода при дыхании; Y – вылов рыбы 380 Например, вертикальные миграции зоопланктона, горизонтальные неоднородности экосистемы, в частности выделение литоральной зоны и зарослей макрофитов, рассматривается только круговорот фосфора и тому подобное. этот пример призван показать, что по- добные модели экологических систем весьма сложны, и требуют для свого создания годы работы целых научных коллективов. Вероятностные модели с элементом в виде особиРассмотренные выше типы экологических моделей, по суще- ству, копировали физические методы описания динамики сплош- ных сред со специфическими преобразованиями вещества. Такой подход очень хорошо соответствует балансовому подходу в фито- ценологии (Сукачев, Базилевич) и продукционной гидробиологии (Алимов, 2000). основные переменные в таких моделях выража- ются в виде биомасс. Например, биомасса листьев, биомасса фито- планктона, биомасса хищных рыб или биомасса травоядных жи- вотных. однако это далеко не единственный подход к построению экологических моделей. Так, демография еще со времен Мальтуса (1803) или популяционная генетика оперируют не биомассами, а особями, их числом, возрастом, процессами рождения, гибели или передачи наследственной информации. в англоязычной литературе модели, в которых элементом явля- ется особь, называются «individual-based models» (Grimm, 1999). Адекватный русский термин пока еще твердо не установился, и в качестве не слишком удачного эквивалента будем называть та- кие модели «индивидуальными». Модели этого типа, как правило, вероятностные. основное достоинство этих моделей заключается в том, что они позволяют учесть биологическое разнообразие не только на экосистемном, но и на популяционном уровне. особен- ность этих моделей в том, что они изначально ориентированы на компьютерную реализацию (так называемые методы Монте-Карло) и почти не поддаются аналитическим методам исследования. в качестве примера на рис. 4 представлен элемент модели по- пуляции планктонных копепод (низшие ракообразные), причем каждая особь описывалась не только шестью морфологическими параметрами, представленными на этом рисунке, но и возрастом, стадией развития в данный момент времени, а в некоторых вариан- тах рассматриваемой модели еще и геномом. важнейшим достоин- 381 ством «индивидуальных» моделей является возможность имитиро- вать с их помощью процесс адаптации к изменяющимся свойствам внешней биотической и абиотической среды. этой способностью не обладают балансовые модели популяций, сообществ и экологиче- ских систем, которые были рассмотрены выше. Большое распространение получили «индивидуальные» модели в фитоценологии при моделирование лесных экосистем. это, так на- зываемые, «геп-модели» (Botkin, 1993). в этих моделях каждое де- рево рассматривается отдельно со своим годовым приростом, завися- щим от многих факторов (освещенность, биогены, температура, вода и др.) и своей вероятностью гибели, которая определяется как при- родными (возраст, паразиты и пр.), как и антропогенными фактора- ми (сплошная или избирательная вырубка). Из отечественных работ в этой области следует указать на работы в. в. Галицкого (2003). Рис. 4. “Individual-based” модель зоопланктонных ракообразных (копепод). Схема свойств особи и блок-схема определения выживания особи в процессе микроэволюции: LENGTH – длина особи; ANTENN – размер антенн; FILTR – развитие фильтрационного аппарата; WEGG – масса яйца; NEGG – число яиц в клад-ке; COPUL – конструкция копулятивного аппарата; WEIGHT – масса особи; RESPIRATION – интенсивность дыхания; VELOCITY – скорость движения осо-би; REPRODUCTION – эффективность размножения; ENERGY – энергетические траты особи; CONS.PHY – питание за счет фильтрации; CONS.ROT – питание за счет хищничества; CONSUMPTION – суммарное потребление пищи; PRODUCTION – продукция особи; MORTALITY – вероятность гибели особи; FITNESS – критерий приспособленности; TEMPERATURE – температура среды; PHYTOPLANKTON – кормовая база в виде планктонных водорослей; ROTATORIA – кормовая база в виде мелкого зоопланктона; FISH – давление рыб – планктофагов |
|
|
Скачать 14.04 Mb.