Библиографическое описание:

Савурбаев А., Тавбоев С. А., Ташпулатов М. А., Ахмедов Ж. Р. К вопросу построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений в системных исследованиях // Молодой ученый. — 2012. — №3. — С. 75-79.

К вопросу построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений в системных исследованиях

Савурбаев Абдумумин, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник;

Тавбоев Сирожиддин Акбутаевич, кандидат технических наук, доцент;

Ташпулатов Мухиддин Аманкулович, соискатель;

Ахмедов Журабой Рахмонбердиевич, соискатель

Джизакский политехнический институт (Узбекистан)


Рассматриваются вопросы построения системы интеллектуальной поддержки принятия решений в системных исследованиях. Выявлены особенности данной системы предложена её макроструктурная схема, имеющая ярко выраженную модульную топологию, также рассмотрены назначения и функции отдельных её подсистем.


To a question of construction of system of intellectual support of making decision in research system

Savurbayev Abdumumin, senior scientific researcher

Tavboyev Sirojiddin Akbutayevich

Tashpulatov Muxiddin Amankulovich

Axmedov Juraboy Raxmonberdiyevich


Questions of construction of system of intellectual support of making decision in research systems are considered. Features of the given systems are revealed, offered its macroblock diagram having strongly pronounced modular topology, purposes and functions of its separate subsystems also are considered.


Как известно, эффективное функционирование механизмов рыночной экономики непосредственно зависит от свободного функционирования производственных отраслей. На эффективное развитие региональной экономики влияют множество факторов: расположение трудоспособного населения, природные ресурсы, экологическая ситуация региона, гидромелиоративное состояние земель, степень районирования по бонитету и т.п. Поэтому проблема определения стратегии социально-экономического развития региона с учетом выше указанных факторов является актуальной. Решение данной проблемы требует сбора и обработки множества однородных и неоднородных информации и по результатам обработки принятия научно обоснованных ответственных решений, а это в свою очередь требует создания системы интеллектуальной поддержки для лица, принимающего решения (ЛПР), которое играет важную роль при определении стратегий социально-экономического развития региона.

При решении подобных проблем используется системный подход, исследование и системный анализ. При этом основной упор делается на многокритериальное принятие решения в условиях слабоструктурированной проблемной ситуации с использованием общих схем системного подхода и системного анализа. При этом отметим, что система должна быть предназначена для интеллектуальной поддержки процесса решения задачи, а не замены ЛПР

При огромном разнообразии задач, решаемых с помощью системного анализа на сегодняшний день не существует его единой методологии, не выработан единый, пригодный для всех случаев, инструментарий

Структурный анализ систем позволяет оценить соответствие структуры системы поставленным целям ее функционирования и достичь значительной экономии времени и средств при ее проектировании.

Таким образом, в структурном подходе можно выделить два этапа; определение состава системы, т.е. полное перечисление ее элементов, и выяснение связей между ними.

Иерархическое представление структуры объекта позволяет упорядочить элементы, компоненты по степени их важности Иерархическая упорядоченность является одним из наиболее важных средств исследования систем.

Идеальная иерархическая структура характеризуется следующими признаками: многоуровневость, субординация внутренней связей - элементы данного уровня связаны только с элементами ближайших верхнего и нижнего уровней; ветвистость - элемент данного уровня связан только с одним элементом верхнего уровня и с несколькими элементами нижнего уровня; пирамидальность- на самом верхнем уровне имеется только одна вершина; субординация внешних связей - элементы каждого уровня могут иметь связи с внешней средой, однако эти связи контролируются элементами ближнего верхнего уровня; внешняя связь системы контролируется только извне. В реальных системах встречаются различные отступления от идеальной иерархической структуры.

Декомпозиция - последовательное разукрупнение. Этот методический прием применяется при системном анализе проблемы или объекта, помогает ничего не забыть, не упустить из вида тот или иной аспект, свойства, результат и т.д.

В основу расчленения системы при ее морфологическом описании могут быть положены три подхода: объектный, функциональный и смешанный.

При объектном подходе из системы выделяют подсистемы, каждая из которых может рассматриваться как самостоятельная система соответствующего уровня иерархии При этом каждый элемент может быть описан информационно и функционально.

В основу функционального подхода положен функциональный признак расчленения системы Его рекомендуется применять в том случае, когда число элементов структурированной системы невелико.

Выбор принятия расчленения зависит от множества факторов: цели исследования, природы системы, масштабности системы и др. Поэтому бывает трудно принять однозначное решение о принципе формирования структуры. В таких случаях используют смешанный объектно-функциональный принцип расчленения системы.

Предлагаемая система представляет собой систему со сложной многоуровневой иерархической структурой с пространственно - распределенными элементами и распределенной обработкой вертикального типа. На каждом уровне и элементе данной системы решаются специфические для них задачи с различной степенью их стандартизации, унификации, формализованности правил принятия решений Систему можно рассматривать как систему с трехуровневой иерархической структурой, состоящей из главного информационного вычислительного комплекса (ГИВК)- I- уровень, регионального информационного вычислительного комплекса (РИВК)- II - уровень, территориального информационного вычислительного комплекса (ТИВК)- III – уровень.











Рис.1. Иерархическая структура системы.


Существенно неоднородными по составу средств функциональной обработки данных являются пространственно распределенные элементы III - уровня, где должны осуществляться сбор и регистрация неоднородных данных по отдельной территории региона.

С учетом специфики обработки первичной информации, целей создания системы и особенности решаемых задач можно сформулировать основные функции

Программный компонент (ПК) ТИВК предусматривает выполнение следующих основных функций:

  • управление и организация функционирования технических и программных средств;

  • организация информационного и управляющего взаимодействия ТИВК и РИВК по сети обслуживания;

  • прием, контроль и накопление в базе данных (БД) и архиве информации по разработанному формату ;

  • ведение БД и архива информации;

  • формирование сообщений (по разработанному формату протоколирования) по результатам обработки первичной информации и передача их в РИВК;

  • прием распоряжений РИВК и организация обработки информации по ним в автоматическом и диалоговом контурах;

  • обеспечение участия оператора-статиста в видеообзоре ситуаций, приема-передачи речевых, видео и текстовых информации с РИВК;

Комплекс технических средств ТИВК представляет собой локально - вычислительную сеть ПЭВМ, состав и структура которой определяется с учетом надежности и эффективности функционирования ТИВК.

Из ТИВК в РИВК передается информация в виде сообщений по определенному формату:

  • самостоятельно (по инициативе ТИВК);

  • по распоряжению, информация уровня 1 и уровня 2;

  • самостоятельно и по распоряжению содержащие информацию по результатам моделирования и решению прогностических задач.

ПК РИВК обеспечивает выполнение следующих функций:

  • управление и организация функционирования технических и программных средств РИВК;

  • организация информационного и управляющего взаимодействия РИВК и ТИВК данного региона по региональной сети;

  • прием, контроль и накопления в БД сообщений ТИВК и передача их в РИВК;

  • ведение БД и архива информации;

  • прием распоряжений ГИВК, передача их в соответствующие ТИВК, контроль их выполнения;

  • обработка информации в соответствии с распоряжением и передача результатов обработки в ГИВК;

ГИВК формирует научно обоснованное решение по тем или иным ситуациям для ЛПР.

Система поддержки принятия решений (СППР), основанные на знаниях (KNOWLEDGE BASED SYSTEMS), в литературе принято называть интеллектуальными (в зарубежной литературе для их обозначения принята аббревиатура IDSS). На современном этапе создания интеллектуальных систем преобладает когнитологическая программа[1]. Когнитологическая программа построения интеллектуальных систем исходит из того эмпирически подтвержденного положения, что эффективность интеллектуальной системы определяется не столько её способностью к сложной логической переработке информации, сколько полнотой представления знаний профессионалов экспертов.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений не нужно отождествлять с экспертными системами, хотя их концептуальные схемы практически идентичны. Они имеют существенное различие в своей целевой направленности: СППР призвано помочь в решении стоящей перед ЛПР проблемы, а ЭС – заменить человека при решении проблемы. Поэтому здесь необходимо вести речь не о ЭС, а о применении технологии ЭС при построении интеллектуальных систем поддержки принятия решений[2].

Процесс решения указанных выше классов системных задач, рассматриваемых как объект автоматизации, предъявляет к системе следующие требования:

1) проблемная ориентированность, инвариантность к конкретным предметным областям;

2) обеспечение возможности решения проектных и управленческих задач системного характера, отличающихся многокритериальностью, недостаточностью и/или недостоверностью информации для принятия решения;

3) поддержки принятия индивидуальных решений и группового выбора;

4) возможность представления и обработки разнотипных знаний, данных и моделей и развиваемость соответствующих баз знаний и банков данных и моделей;

5) возможность адаптации к конкретному пользователю (к уровню его компетентности в предметной области решаемой задачи);

6) обучение пользователя работе в системе.

На основе комплексного анализа проблем и задач системных исследований (СИ) существующих концептуальных моделей экспертных систем и систем поддержки принятия решений с учётом выше требований к системе, была разработана концепция построения системы. В основу концепции построения системы положено представление СИ как процесса, состоящего из совокупности этапов системного подхода или системного анализа. В сущности с учётом общих схем проведения системных исследований и системного анализа [3], проблема автоматизации решения большинства системных задач, основными из которых являются следующие:

  • структуризация проблемы;

  • генерация альтернатив решения;

  • оценивание альтернатив по критериям на основе модельных исследований и экспертных знаний;

  • многокритериальное сравнение альтернатив и принятия решения.

Сложность ряда системных задач требует проведения определенных работ до их решения на системе. К таким работам можно отнести сбор и систематизацию информации о решаемой проблеме на основе анализа научно-технической и патентной литературы в системе интеллектуальной поддержки системных исследований, выявление экспертных знаний и их ввод в базу знаний, анализ возможности проведения модельных исследований имеющимися средствами и при необходимости модификация имеющихся моделей или разработки и подключения к системе новых моделей объектов и.т.д. Перечень и объём этих работ будут варьировать в зависимости от конкретной задачи. По этой причине необходим этап организации исследований, который также должен поддерживаться системой интеллектуальной поддержки.

С учётом изложенного разработана структура предлагаемой системы, представленная на рис.2. Данная система включает в себя подсистему «Интерфейс», пять базовых подсистем, одну сервисную подсистему, четыре локальные экспертные системқ (ЭС), базу знаний, банк данных, банк моделей и соответствующие подсистемы управления этими информационными компонентами.

В качестве базовых выделены следующие подсистемы:

  • «Организация исследований»;

  • «Анализ проблемы»;

  • «Формирование решений»;

  • «Моделирование»;

  • «Принятие решений».

В качестве локальных ЭС выделены:

  • «Оценка компетентности пользователя»;

  • «Поддержка формирования решений»;

  • «Поддержка моделирования»;

  • «Поддержка принятия решений».

Подсистема «Интерфейс», выполняющая также роль монитора-координатора, содержит средства управления и генерации диалога. Средства управления и генерации диалога выполняют следующие основные функции: организация диалога, управление процедурой решения задачи, ввод-вывод информации, информационная поддержка пользователя.




















Рис.2. Структура системы интеллектуальной поддержки принятия решений.

Подсистема «Организация исследований» предназначена для планирования работ по системным исследованием и обеспечения контроля за их выполнением. В этой подсистеме вырабатываются решения по составу и структуре работ каждого из эпистемологических уровней системных исследований, условия выполнения которых необходимо для перехода от одного эпистемологического уровня к другому.

Подсистема «Анализ проблем» предназначена для настройки системы на проблему пользователя. Основные функции этой подсистемы: определение проблемы и анализ возможности поддержки её решения; определение основных характеристик требуемой информации, определение требований к методам решения, моделям и знаниям; структуризациия проблемы; формирование понятийной структуры решения.

Подсистема «Принятие решений» предназначена для многокритериального оценивания альтернатив принятия решения и выдачи его в требуемом виде. Подсистема должна обеспечивать принятия решения в индивидуальном и групповом режимах. Локальная ЭС «Поддержка принятия решений» обеспечивает выбор наиболее рациональных процедур принятия решений в случае повторяющихся задач.

Сервисная подсистема «Обучение пользователя работе в системе» предназначена для подготовки пользователя, незнакомого с системой, к решению своих прикладных задач средствами системы.

Локальная ЭС «Оценка компетентности пользователя» формирует оценку степени подготовленности пользователя в предметной области решаемой задачи путём контроля его знаний и идентификации его предпочтений в диалоговом режиме. Результаты этой оценки используются при работе всех основных подсистем, осуществляя тем самым адаптацию к конкретному пользователю.

Банк данных, банк моделей база знаний необходимы для накопления и хранения приобретенных с начала функционирования системы данных, моделей и знаний.

В банке данных должна храниться информация о решаемой проблеме и процессе её решения. База знаний должна содержать объективные знания о предметной области и субъективные знания, отражающие опыт ЛПР и экспертов, информацию о результатах применения системы в прошлом при решении конкретных задач. Банк моделей должен включать в себя набор всевозможных моделей, к которым может привести структуризации задачи.

Предложенная структура системы имеет ярко выраженную модульную топологию. Возможен режим автономной работы определенных функциональных подсистем. Очевидно, что данная подсистема является проблемно-ориентированной, инвариантной к конкретным предметным областям.

Литература:
  1. О концепции интеллектуальных систем. Научно-аналитический обзор. Ю.А.Шрейдер. –М., 1988.-55с.

  2. Benlens A.J.M., Nunen J.A., Van E. E. Thе use of expert systems texnology in DSS //Decision Support Systems. - 1989. -vol. 4, N4. –P. 421-431.

  3. Коссов O.A. О методическом потенциале системного подхода и системного анализа //Анализ задач формирования и выбора альтернатив. - М.: ВНИМСИ, 1986. - Вып.18, С,5-10.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle