Українська   English
ДонНТУ   Портал магистров

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

1. Актуальность темы

На сегодняшний день человечество достаточно полно изучило поведение индивидуума и поведение толпы, выявило множество факторов, определяющих их тип поведения и причинно-следственные связи, приводящие к различным событиям. Однако, к настоящему времени, практических разработок в этой области не много.

Многие компании, страны, области науки заинтересованы в получении ответов о реакции и действиях различных людей в ответ на всевозможные события: выпуск новой продукции, проведении митинга, чрезвычайное происшествие и прочее. При успешных результатах построения модели для прогнозирования криминогенной обстановки, станет возможным прогнозирование более широкого спектра деятельности человека, за счет возможности внесения новых характеристик в систему и редактирования экспертных оценок в соответствии с задачей.

Но и без доработок, подсистема, способная ответить на вопросы о значимости отдельных событий на разных людей, с точки зрения возможности совершения ими преступлений, крайне важна. Также, значимым аспектом будущей подсистемы, является возможность указать наиболее неблагонадежные элементы в городе, отталкиваясь от характеристик конкретного индивидуума.

2. Цель и задачи исследования

Цель дипломной работы – изучить особенности и специфику формирования мнения у человека и человеческих масс, реализовать возможность моделирования событий и поступков человека, взяв в качестве примера имитацию совершения человеком преступлений.

Для достижения поставленной цели дипломной работы необходимо решить следующие задачи:

Предметом исследования является модель причинно-следственной связи, приводящей человека к совершению определенных действий (в первую очередь – преступлений), основанная на текущем состоянии индивида, а также его ближайшем и дальнем прошлом.

Объектом исследования являются психофизические характеристики человека и основанная на них деятельность индивидуума, методы и средства построения программных имитирующих комплексов для моделирования поведения человека.

3. Планируемые практические результаты

В качестве практических результатов планируется разработка кроссплатформенной, настраиваемой среды для моделирования преступной деятельности человека, со следующими свойствами:

  1. Реализация с учетом возможностей многопроцессорных систем;
  2. Возможность слежения в псевдо-реальном (сильно уменьшенном) времени за результатами моделирования;
  3. Возможность прогнозирования совершения преступления, при определенных начальных данных;
  4. Возможность формирования отчета о преступности со множеством настраиваемых параметров;
  5. Возможность прогнозирования реакции индивидуума или толпы на определенные события (митинги, выступления, аварии и прочее). В первую очередь, с точки зрения преступности.

4. Предполагаемая научная новизна

Для решения задач моделирования или прогнозирования поведения применяются различные методы: соцопросы, сбор информации о предпочтениях человека при его обращении к поисковым системам в интернете, статистический анализ прошлых реакций человеческих масс и прочие. Но все эти методы зачастую оказываются недостаточными для качественного прогнозирования поведения индивидуума.

На текущий момент не много систем, моделирующих преступную деятельность человека. Еще меньше систем, работающих на основе прошлого человека, его социосвязей и текущих событий. Разрабатываемая подсистема предполагает анализ поведения человека и моделирование совершения им действий на основе многих факторов.

5. Обзор исследований и разработок

Изучение причинно-следственных связей в деятельности человека ведется многие годы. На сегодняшний день определены основные механизмы, влияющие на поведение индивида, вплоть до конкретных событий и реакций на них. Однако программные разработки в данном направлении представлены в небольшом количестве. Еще меньше программных продуктов данной тематики, создано в области криминологии.

Так как в дипломной работе делается упор на моделирование противозаконной деятельности человека, то следует отметить, что создан целый раздел научного знания в этом направлении: Криминологическое прогнозирование.

Криминологическое прогнозирование – это предсказание будущего состояния преступности и связанных с ней явлений и факторов (криминологической обстановки), а также выявление основных тенденций их развития. Криминологическое прогнозирование осуществляется на основе имеющихся в криминологии научных представлений о преступности с использованием статистических, экспериментальных методов, математического моделирования. Для того, чтобы результат прогноза можно было использовать в практической деятельности, он должен иметь научный характер, обладать свойством проверяемости. [1]

Программные продукты, созданные для криминологического прогнозирования, имеют один общий недостаток: они направлены на определение статистической зависимости между состоянием преступности в предыдущих временных отрезках и последующих. То есть, в этих системах производится расчет количественных показателей преступности по определенному региону, на основе тех же показателей за предыдущие отрезки времени.

5.1 Обзор международных источников

Программный продукт DI Guy – модуль искусственного интеллекта, моделирование поведения толпы с учетом каждого индивида [2].

Программа разработана и представлена компанией VT MAK. Основное ядро системы, для моделирования поведения человека, представлено в базовом пакете DI Guy. Дополнительными элементами являются DI Scenario, DI SDK, DI Motion editor. С их помощью возможно разрабатывать новые сценарии поведения и ситуативные среды, добиваться более реалистичного поведения отдельного человека (вроде движения ногами или хождения по кругу при ожидании); добавить отображение лицевой анимации в формате 3D.

Внедренные в программу искусственный интеллект и графические возможности позволяют создавать реалистичные уличные драки, митинги, военные операции, допрос подозреваемых и многие другие ситуации. В связи с хорошо проработанными возможностями для моделирования поведения людей во время военных действий, большой интерес к данному проекту проявляют американские военные. Причем, здесь важно заметить: при моделировании столкновения во мирном районе города с вражескими солдатами, можно моделировать поведение не только этих солдат, но и поведение мирных жителей (каждого индивидуально), а также различных животных (кур, коров, лошадей). При качественном моделировании открывается возможность обучения солдат определять вероятных противников по жестам и мимике, даже с учетом поведения людей другой культуры [3].

Результат моделирования с помощью DI Guy

Рисунок 1 – Результат моделирования с помощью DI Guy
(рисунок создан из скриншотов сайта VT MAK, страницы DI-Guy SDK [2])
(анимация: 6 кадров, 7 циклов повторения, 179 килобайт)

Институт MOVES при военно-морской высшей школе США в Монтерее, штат Калифорния, занимается моделированием человеческого поведения. Так как это военная школа, то основное направление моделирование – военные операции и реакция людей на них. Однако, дополнительная разработка направлена еще и на социальное и культурное моделирование. Из конкретных разработок данного института хотелось бы упомянуть проект FOCUS, под руководством Стива Холла и Джеффа Апплегета, а также Когнитивное и перцептронное моделирование. Первый проект позволяет строить модель социальной сети населения, которая адекватно реагирует на работу СМИ и помогает определить тип телерадиовещание, при котором население будет настроено максимально лояльно к армии. Эта разработка поможет создать программу профилактики, как для снижения числа терактов в оккупированном городе, так и для снижения уровня преступности. Дополнительно планируется создать функционал для прогнозирования наиболее неблагонадежных (опасных) мест. Второй проект создается для улучшения понимания, как информация, доступная отдельному лицу, может быть интегрирована в подобие человеческого сознания для прогнозирования последствий различных направлений деятельности. То есть, программа сможет давать ответ о том, как человек воспринимает определенную деятельность и о возможных действиях человека, в ответ на какие-либо действия. [4]

Еще одним интересным проектом стал проект Марко Страно и Роберта Брузоне. Они собрали команду из психологов, медицинских экспертов и детективов. Целью этой команды стала разработка статистической модели, которая связывает профиль преступника с его / ее действиями, решениями, а также относительными последствиями на месте преступления.

Марко Страно и Роберта Брузоне определили переменные, которые играют существенную роль при характеристике поведения преступника во время насильственного преступления. Сто пятьдесят из этих переменных, были выбраны путем анализа литературы и путем опроса выборки из нескольких сотни детективов и медицинских экспертов из разных стран, которые обычно участвуют в убийства исследования. Эти переменные они используют для построения так называемых сетей Байеса. Байесовские сети являются графическими моделями, которые извлекают знание данной системы из эмпирических данных и отображают причинно-следственные связей между всеми соответствующими переменными. Используя условные вероятности, они могут определять степень, в которой переменные могут влиять друг на друга, даже если основные механизмы деятельности неизвестны. Данная работа направлена на определение профиля преступника и моделирование его возможного поведения. [5]

5.2 Обзор национальных источников

Проект Модель поведения человека – это неформальное сообщество исследователей, занимающихся в той или иной форме компьютерным моделированием человеческого поведения [6].

Проект представляет собой модульную программу, с возможностью включения или отключения основных компонентов. Компонентами являются Эмоциональный модуль, Модуль опыта, Модуль внешней среды, Модуль энергетического баланса, Модуль привыкания и автоматизмов и прочие. Центральный элемент модели – человек. Вторым по важности элементом модели является деятельность человека, то есть его конкретные действия. На текущий момент реализовано не много действий, однако, уже сейчас, для каждого действия есть определенный набор альтернатив. Таким образом получилась проблема принятия решений модульным человеком. Для решения этой проблемы были введены факторы (временные, энергетические), цели, эмоции, интересы, результаты действий и прочее.

Стоит отметить: помимо моделирования отдельного человека, модель предполагает моделирование групп людей, взаимодействующих друг с другом. Это введено для более корректного описания человека, ведь человек социален. Также в модели присутствуют фирмы, на которых человек может работать.

К сегодняшнему дню выпущена демонстрационная версия Модели поведения человека, которую можно скачать по ссылке.

Инструмент имитационного моделирования AnyLogic был разработан российской компанией The AnyLogic Company. Данная программная среда создана с использованием многоподходного моделирования. Объединение системной динамики, агентного и дискретно-событийного моделирование позволяет использовать пакет программ AnyLogic в разнообразных областях знаний. [7]

Проект включает в себя различные библиотеки, написанные на языке Java. Эти библиотеки реализовывают отдельные возможности системы, такие как моделирование физической окружающей среды, имитацию операций сортировочной станции, интерактивную анимацию 2D и 3D моделей, моделирование движения автомобилей и многое другое.

Применение агентного моделирования, позволяет использовать AnyLogic для моделирования поведения человеческих масс. На текущий момент уже есть некоторые наработки в этой области, например, Моделирование поведения толпы [8].

Теоретические исследования в СНГ, по направлению темы дипломной работы довольно обширны. Например, в работе Логинова Евгения Александровича [9] раскрывается потенциал криминологического прогнозирования. В этой работе приводятся основные предпосылки для рассмотрения криминологического прогнозирования как основу, для выявления наиболее неблагонадежных граждан и возможных рецидивистов. Также, Евгений приводит доводы в пользу изучения индивидуального преступного поведения на основе криминологического прогнозирования.

Одной из самых перспективных идей по теме магистерской работы, выдвинутой в статье, является модель прогнозирования, основанная на предположениях Минина А.Я. Данная модель строится с помощью соотнесения некоторого лица с определенным прототипом. Соотнесение происходит по заранее определенным наборам признаков.

Еще одной статьей, которую следует упомянуть, является работа Миллера А.В. [10]. Согласно статье, объектами криминологического прогнозирования считается: ...Личность лица, совершившего преступление – взятая в развитии, во взаимодействии с внешними факторами, совокупность социальных свойств и признаков, направленности и антиобщественных установок индивидуума, воздействие которых и общества обусловили совершение им противоправного общественно опасного деяния. (выдержка из статьи Миллера А.В. [10]). Криминальное поведение, в статье, разбивается на три составляющие: предкриминальное поведение, криминальное поведение и посткриминальное поведение. Само же прогнозирование, разбивается на ретроспективный анализ и перспективное моделирование. В статье явно указывается на возможность применения криминологического прогнозирования как инструмента для моделирования личности преступника и его поведения.

5.3 Обзор локальных источников

В Донецком национальном техническом университете, по направлению магистерской работы, имеется ряд работ.

Проблемой криминологии занимался Зенкевич Кирилл Александрович [11]. Его работа была направлена на составление экспертной системы для определения наилучшей методики индивидуальной работы со спецконтингентом. В данной работе описываются многие аспекты психологии преступников.

Моделированием поведения человека с помощью агентно-ориентированного программирования занималась Лукина Юлия Юрьевна [12]. Она делала акцент на использовании среды MadKit, в которой возможно построение мультиагентной системы и в которой планировалось произвести моделирование поведения человеческих масс.

Описанием мотивационного аппарата человека занималась Повещенко Татьяна Сергеевна [13]. Несмотря на узкую специализацию ее работы (трудовое поведение), Татьяна довольно подробно и грамотно описала общие концепции мотивирования человека, как механизма человеческой психики.

Социально-ориентированную мультиагентную модель разрабатывал Стропалов Андрей Сергеевич [14]. Основную часть сайта магистров он посвятил общему описанию мультиагентного программирования, но его работа предполагала разработку социально-ориентированной системы, имитирующей поведение больших человеческих масс.

Рассмотрением методов для разработки агентных систем занимался Пocпeлoв Сeргeй Михайлoвич [15]. Его работа базировалась на задаче управления автономным агентом, с целью его дальнейшего применения в искусственном интеллекте для компьютерных игр (для создания обособленного персонажа, с которым взаимодействием игрок).

6. Краткие теоретические основы

На текущий момент еще ведется анализ методов построения модели. Основной упор делается на использование методов эволюционного программирования, или нейросетей, или агентного моделирования. Наибольшей потенциал для написания подсистемы видится в использовании агентного моделирования. Несмотря на итоговый метод построения модели, теоретические основы для моделирования одного человека уже разработаны и будут применены. Теоретические основы уже на данном этапе довольно объемны, так как пытаются наиболее полно описать поведение человека. Для краткости, объясним ключевые концепции:

События играют основную роль в поведении человека: с их помощью формируется большинство показателей человека и некоторые события сами являются характеристиками. Можно сказать, что события сами провоцируют другие события.

У человека есть определенный набор характеристик. Учитывая их и пирамиду потребностей Маслоу (приведенную на рисунке 1), формируется текущий набор потребностей.

Пирамида потребностей Маслоу

Рисунок 2 – Пирамида потребностей Маслоу
(рисунок взят с сайта Психологос, страницы Пирамида потребностей Маслоу [16])

Следует отметить, что пирамида потребностей не характеризует текущее положение потребностей человека, скорее она наглядно показывает очередность и значимость потребностей. То есть человек может одновременно хотеть избавиться от страха и реализовать свои цели, но в первую очередь он будет заниматься избавлением от страхов. [17]

На основании текущих потребностей формируются желания. Одномоментно человек может совершать лишь одно действие, поэтому очередность, в которой будут учитываться потребности и желания крайне важна. (сначала рассчитывается шанс совершения действий, связанных с нижними слоями пирамиды, а затем, если их не совершили, поднимаемся вверх) [18-19].

Так же, действия человека зависят от подкатегории его характеристик, называемой «эмоции и состояния». Они формируются частично случайно, а частично на основании последних событий. Их роль в наложении эффектов на человека. Например: у человека все получается сегодня – эмоция счастья, влияет на настроение человека, ему кажется, что все получится, и он может НЕ совершить запланированное преступление [20].

7. Формализация задачи

Для формализации задачи был введен набор данных [21], с которыми работает подсистема:

Приведем пример формализации взаимозависимостей между данными.

Для расчета шанса события, составляются таблицы значений по желаниям, строки которых обозначают характеристики, а столбцы – способы достижения. В ячейки заносятся четыре величины, устанавливаемые экспертами: усредненный показатель и пределы нормы в отрицательную и положительную, от этого показателя, стороны (в таблице величины выставлены по возрастанию шансов), а также вес показателя. В качестве примера таблицы представлено желание Новая машина (рисунок 2). Значения в первой ячейке первой строки означают, что зарплата в 10000 будет отрицательно влиять на выбор альтернативы Смена работы; зарплата в 2000 будет способствовать выбору этой альтернативы; зарплата близкая к 5000 практически вычеркнет данную характеристику при расчете. При этом конечный результат будет умножаться на вес, равный 1,0.

Пример табличных значений для желания: Новая машина

Рисунок 3 – Пример табличных значений для желания Новая машина

Весовой коэффициент лежит в диапазоне от 0 до 2. Данный диапазон выбран, чтобы была возможность, как уменьшить, так и увеличить значимость критериев, однако, чтобы единичный критерий не имел при этом большое значение.

Данные могут быть абсолютно разноплановыми, поэтому их необходимо привести к общему значению. С этой целью был разработан следующий алгоритм:

  1. На основании сформированной таблицы, рассчитываются текущие значения по всем ячейкам. Это происходит по двум формулам, для диапазона [-1;0] и [0;1] соответственно:

    Xk=-1+(x-a)/(b-a)

    Xk=(x-b)/(c-b),


    где x – текущее значение, a – установленное минимальное значение, b – усредненный показатель, c – установленное максимальное значение.
  2. Рассчитанное значение Xk подставляется в функции для соответствующих диапазонов [-1;0] и [0;1]:

    Z=-Xk^2 (Z=Xk^3)

    Z=Xk^2 (Z=Xk^3)

    Приведенные ниже графики функций, отображают преобразование данных (рисунки 3 и 4). Идея состоят в том, что небольшое отклонение от средневзвешенного показателя, менее существенно по значимости, чем большие отклонения. Например: отклонение от средней зарплаты на 10%, в меньшую сторону, могут не вызывать вообще никакой реакции – человек может это не учитывать, в то время, как отклонение на 70% может привести к огромному количеству реакций, в том числе и к преступлениям. На основании этого можно сделать вывод, что изменения не линейны. Наиболее корректно данные изменения описывает парабола y=x^2 или y=x^3 (данные параболы выбраны по личным предпочтениям автора и, в процессе разработки подсистемы, могут меняться, для более точного соответствия действительности), выбор одной из них возможен лишь при прогоне конечной программы и выявлении наиболее подходящих результатов.

    Графики функций, при преобразовании данных для отрицательных значений

    Рисунок 4 – Графики функций для отрицательных данных, отображающие рассчитанное в первом пункте значение без изменений (Y=x, зеленый), и значения, полученные при преобразовании данных с помощью функций Y=x^2 (синий) и Y=x^3 (красный)

    Графики функций, при преобразовании данных для положительных значений

    Рисунок 5 – Графики функций для положительных данных, отображающие рассчитанное в первом пункте значение без изменений (Y=x, зеленый), и значения, полученные при преобразовании данных с помощью функций Y=x^2 (синий) и Y=x^3 (красный)

  3. Полученное значение Z умножается на вес коэффициента:

    Zk=Z*w.

  4. Значения Zk суммируются по столбцам (для каждого отдельного способа достижения):

    S_i=Σ(Zk)

  5. Итоговые суммы складываются и определяются шансы каждого способа достижения:

    P=S_i/Σ(S_i)

  6. Генерируется случайное значение в диапазоне [0;1] и моделируя шансы P для полной группы событий, выдается решение о выборе соответствующего способа достижения.
  7. Для окончательного выбора совершать действие или нет, генерируется еще одно случайное значение в диапазоне [0;1]. И если оно больше 2/3 (4/5), то оно совершается, иначе оно не совершается.

Выбранный метод позволяет учитывать максимальное количество характеристик. В дальнейшем, на основании данного метода, планируется разработка полноценной модели индивидуума и создание модели взаимодействия групп индивидуумов для имитации их совместной деятельности.

Выводы

В результате исследования по теме дипломной работы, были изучены современные концепции мотивирования человека; выявлены факторы, влияющие на разнообразные группы событий; собраны и классифицированы основные характеристики человека. Были определены отличительные черты существующих систем подобного рода и определена уникальность разрабатываемой подсистемы. Были исследованы методы и алгоритмы, позволяющие реализовать отдельные части подсистемы, а также разработан собственный алгоритм для моделирования.

Список источников

  1. Долгова А.И. Криминология: Учебник для вузов / Под общ. ред. А.И. Долговой. 3-е изд., перераб. и доп. М.: Норма, 2007. – 415 с.
  2. VT MAK – Project Humans – DI-Guy SDK [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.mak.com/products/humans.
  3. Макаров О. Игра в людей: Цифровой аналог человечества [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.popmech.ru/technologies/10068-igra-v-lyudey-tsifrovoy-analog-chelovechestva/.
  4. Chris Darken: Human Behavior Simulation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.movesinstitute.org/research/human-behavior-simulation/.
  5. Marco Strano and Roberta Bruzzone, Modeling of Human Behavior in Violent Crimes [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/....
  6. Текущее состояние модели поведения человека [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.humanmodel.ru/model/....
  7. Инструмент имитационного моделирования AnyLogic: обзор [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.anylogic.ru/overview.
  8. Бекларян А. Л., Акопов А. С. Моделирование поведения толпы на основе интеллектуальной динамики взаимодействующих агентов / «Бизнес-информатика» / № 1 (31) / 2015 / с 69-77
  9. Логинов Е.А. Возможности криминологического прогнозирования индивидуального преступного поведения / «Психопедагогика в правоохранительных органах» / № 4 (55) / 2013 / с 77-82
  10. Миллер А. В. Личность лица, совершившего преступление и его поведение как объекты индивидуального криминологического прогнозирования / «Наука и современность» / № 1-3 / 2010 / с 208-213
  11. Зенкевич К.А. Разработка экспертной системы определения оптимальной методики для индивидуальной работы со спецконтингентом в условиях ДонСИЗО [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2009/kita/zenkevich/diss/index.htm.
  12. Лукина Ю.Ю. Агентно-ориентированные программные модели поведения человека в социально-экономической среде [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2011/fknt/lukina/diss/index.htm.
  13. Повещенко Т.С. Мотивация трудового поведения работников [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2013/iem/poveshchenko/diss/index.htm.
  14. Стропалов А.С. Нейросетевые модели программных агентов в социально-ориентированных мультиагентных системах [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.masters.donntu.ru/2012/fknt/stropalov/diss/index.htm.
  15. Пocпeлoв С.М. Моделирование поведения объекта методами нейродинамического программирования [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://masters.donntu.ru/2012/fknt/pospelov/diss/index.htm.
  16. Козлов Н.И. Пирамида потребностей Маслоу [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.psychologos.ru/articles/view/piramida_potrebnostey_maslou.
  17. Maslow A.H. Motivation and Personality. — New York: Harpaer & Row, 1954.
  18. Anne-Marie Feyer, Ann M. Williamson. Human factors in assident modelling / Encyclopeadia of occupational health and safety, 4 edition.
  19. Maurice Allais. Le comportement de l'homme rationnel devant le risque: critique des postulats et axiomes de l'ecole americaine // Econometrica, April 1953, v.21, no.2, p.503–549
  20. Леонтьев А.Н. Потребности, мотивы и эмоции / Леонтьев А. Н. – М.: Изд-во Моск. Ун-та, 1971. – 40 с.
  21. Сменцарев Г.В. Методы формализации в решении задач автоматизированного анализа антропосоциокультурных систем / «Прикладная информатика», том 10, №5(59), 2015 г.