Метод execute_affinity_degradation()

Dynamic Config Microservice: Покомпонентная мутация матрицы приверженности и генерация когнитивного сбоя

1. Функциональное назначение

Метод execute_affinity_degradation является внутренним расчетным контуром диспетчера мутаций в рантайме (Фаза 1). Он предназначен для нелинейной деструкции локальной матрицы приверженности к номенклатурным позициям (\(\mathbf{A}_{\text{matrix}}\)) конкретного цифрового двойника. Метод имитирует когнитивный сбой и потерю доверия к интерфейсным подсказкам АРМ, заставляя стохастический движок генерировать хаотичные поисковые запросы, которые оставляют транзакционные зацикливания на картах Process Mining [3.3].

2. Математический базис и произведение Адамара

Для внесения контролируемой энтропии в поведенческую модель метод вычисляет новое состояние вектора приверженности SKU через тензорное покомпонентное умножение (произведение Адамара) на матрицу деградации \(\mathbf{D}_{\text{matrix}}\) с подмешиванием случайного гауссовского (нормального) шума [3.3]:

\[\mathbf{A}_{\text{matrix}}(t+1) = \mathbf{A}_{\text{matrix}}(t) \odot \mathbf{D}_{\text{matrix}}\]

Рантайм-коэффициенты матрицы деградации генерируются динамически для каждого элемента SKU на основе нормального распределения:

\[d_k \sim N(\mu = 0.7, \sigma^2 = 0.01)\]

Каждое полученное случайное значение \(d_k\) жестко ограничивается интервалом \([0.1 \dots 1.0]\) для предотвращения ухода весов в отрицательную плоскость. Умножение на коэффициент меньше 1.0 частично сбрасывает веса аффинити, размывая фокус двойника и превращая упорядоченный выбор интентов в стохастический хаос.

3. Спецификация метода (ИТ-контракт)

  • Тип вызова: Синхронный, расчетный, внутренний утилитарный.
  • Исполнитель: Dynamic Config Microservice.

3.1. Входные параметры (Аргументы вызова)

Параметр Тип данных Обязательный Описание
twin_metrics Dict/Object Да Текущий снапшот вектора состояний двойника из RAM до начала мутации [3.2].

3.2. Выходные данные (Возвращаемое значение)

  • List[Float] — мутировавший плоский вектор обновленной матрицы приверженности \(\mathbf{A}_{\text{matrix}}\) для последующей атомарной перезаписи в RAM.

4. Схема алгоритма деградации аффинити (Mermaid)

graph TD
    A[Вход: Текущий вектор A_matrix] --> B[Определение размерности вектора N]
    B --> C["Генерация шума: D ~ N(0.7, 0.01) размерностью N"]
    C --> D["Ограничение диапазона: clip(D, 0.1, 1.0)"]
    D --> E["Произведение Адамара: New_A = A * D"]
    E --> F[Выход: Мутировавший массив весов SKU]

5. Программная реализация метода на Python

import numpy as np

class AffinityDegradationExecutor:
    def __init__(self, loc: float = 0.7, scale: float = 0.1):
        self.loc = loc        # Математическое ожидание сброса весов
        self.scale = scale    # Среднеквадратичное отклонение шума

    def execute_affinity_degradation(self, twin_metrics: dict) -> list:
        """
        Применяет матрицу деградации к вектору приверженности SKU
        с использованием покомпонентного произведения и случайного шума.
        """
        current_matrix = np.array(twin_metrics["a_matrix"], dtype=float)
        vector_size = len(current_matrix)

        # 1. Генерация случайного гауссовского вектора деградации D
        degradation_vector = np.random.normal(
            loc=self.loc, 
            scale=self.scale, 
            size=vector_size
        )

        # 2. Жесткое ограничение (clip) диапазона коэффициентов от 0.1 до 1.0
        # Предотвращает инверсию весов и полное обнуление за один шаг
        degradation_vector = np.clip(degradation_vector, 0.1, 1.0)

        # 3. Реализация произведения Адамара (покомпонентное умножение)
        mutated_matrix = current_matrix * degradation_vector

        # Возвращаем стандартный список для сериализации в RAM-реестр
        return list(np.round(mutated_matrix, 4))