Главная Контакты Добавить в избранное Авторы Вопросы и ответы
,

УДК 661.68

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД ПОСТРОЕНИЯ АЛГОРИТМОВ И МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Фарионова Н.А.

Использование методов и средств информатики для усиления возможностей человека в области интеллектуальной деятельности привлекало внимание специалистов-компьютерщиков практически сразу после  изобретения компьютеров.

Последние достижения информатики в области телекоммуникаций, систем, основанных на знаниях (систем искусственного интеллекта и среди них наиболее популярных экспертных систем), компьютерных методов принятия решений поставили задачу создания принципиально новых систем, которые могут интегрировать опыт, (в том числе и печальный) принятия решений и проведения мероприятий в условиях нештатных ситуациях, связанных с экологическим или промышленным риском. Управление в чрезвычайных ситуациях и методы принятия решений в последнее время стало очень благодатной областью приложения современных методов информатики.

Системный подход к созданию адекватных методов решения поставленных задач, выбор соответствующих технических средств и организационных решений позволяют надеяться на качественный скачок результатов в этой области.

Системный подход к данной проблеме означает анализ всех аспектов рассматриваемой задачи, продумывание и моделирование полного технологического цикла обработки информации, начиная от ввода и получения информации до принятия решений. Основная идея разрабатываемой методологии заключается в накапливании знаний в компьютерной форме баз знаний, с последующим их использованием для принятия решений.

Под нештатной ситуацией подразумевается ситуация, когда по тем или иным (как правило, неопределенным) причинам происходит срыв нормального протекания процесса. В этом  случае  возникает необходимость в принятии решения о дальнейших действиях.

Нештатные ситуации могут проявляться на разных уровнях системы. На нижнем (аппаратном) уровне они обрабатываются корректором. При этом соответствующие сообщения отправляются серверу. Если с корректором случается нечто непредвиденное, то данное событие заносится в протокол нештатных ситуаций системы с извещением администратора о его возникновении. Нештатные ситуации, связанные с функционированием оборудования верхнего уровня системы (сбои с ПО), обрабатываются сервером. Дежурный инженер имеет возможность изменять критичные значения отдельных параметров (температура, давление и т. д.) для конкретных узлов замеров, при выходе за границы которых срабатывает сигнализация с выдачей соответствующего сообщения на экран. Если это необходимо, такие сообщения гасятся. При изменении граничных параметров информация об этом автоматически заносится в журнал с фиксацией названия события и времени вместе с остальными событиями, произошедшими в системе. Протоколируются вход и выход из системы дежурного диспетчера (принятие и сдача смены), сбой системы, ее перезагрузка, превышение или понижение заданных установок технологических параметров, задание параметров среды, проходящей через узел замера с фиксацией времени записи, нештатные ситуации в работе системы. Эта информация помогает оценить правильность поведения персонала в аварийных ситуациях.

Есть много случаев, когда необходимо принимать решения в короткие сроки (от нескольких десятков минут до нескольких дней). Это тот диапазон времени, когда трудно, а иногда и невозможно пригласить консультантов, собрать специалистов, провести консилиум или заседания совета и т. д. В этом случае приходится полагаться на мнение компьютера, хотя это иногда чревато непредсказуемыми последствиями. Здесь следует подчеркнуть, что в этих ситуациях (и во многих других тоже) компьютерные системы принятия решений не являются желанной целью, а становятся вынужденным вариантом принятия решений в условиях ограниченных ресурсов, прежде всего временных ограничений.

Будем считать, что существует некоторая предметная область, в которой знания (в виде рекомендуемых решений и последовательности  действий) накапливаются на основе рассмотрения некоторых нештатных повторяющихся ситуаций, происходящих с некоторой частотой. К таким ситуациям относятся промышленные аварии, стихийные бедствия. В этом случае частота событий не настолько велика, чтобы была реальная возможность обучать и тренировать неоптимальных решений могут быть значительны. Поэтому представляется весьма перспективным создание систем, основанных на знаниях (систем искусственного интеллекта) для накапливания такого рода знаний (инструкций), чтобы использовать их во внештатных ситуациях[5].

Возможности  систем, основанных на знаниях, являются принципиальным моментом, поскольку для накопления знаний о действиях во внештатных ситуациях на каждом объекте может потребоваться значительное время необходимо обеспечить интеграцию знаний об однородных нештатных ситуациях на пространственно распределенных объектах одного типа. Одним из путей решения этой задачи является создание компьютерной сети, для распространения по однородным объектам знаний, полученных в результате апостериорного анализа действий (или бездействий) во внештатных ситуациях. После произошедшей нештатной ситуации производится анализ принятых и непринятых решений, их последствий, выработка правил и запись оптимальных решений в базу продукционных правил, соответственно глобальную или локальную. Знания в обсуждаемых базах знаний структурируются в форме инфологических моделей. Модели могут быть универсальные, проблемные и специфические. В структуру каждой модели включаются также имитационные и другие вычислительные модели, в виде вычислительных процедур. В общем виде знания, включающие модели, можно представить как четверку вида:

 

M = (S,R,I,K},

 

где S — база имитационных моделей; R — база продукционных правил, которая пополняется в результате анализа принятия решений в нештатных ситуациях; / — информационная база; К — база общих знаний[4].

Получение управляющих алгоритмов организовано как сходящийся итерационный процесс. Накопление экспериментальной информации в базах данных облегчает совершенствование технологического процесса.

При разработке технологии приобретения и передачи знаний о действиях во внештатных ситуациях необходимо произвести классификацию баз знаний Базы знаний можно разделить на следующие категории [3]:

• универсальные (общие), относящиеся ко всем рассматриваемым

областям, объектам и ситуациям;

• проблемные, которые относятся к данному классу объектов и проблемных ситуаций;

• специфические, которые связаны конкретно с данным объектом и особенностями его функционирования.

При этом универсальные знания тиражируются по всем объектам, использующим рассматриваемую методологию, или находятся в некотором центральном узле. Это зависит от принятой компьютерной технологии.

Для рассматриваемой проблемы телекоммуникационные возможности систем, основанных на знаниях, являются принципиальным моментом, поскольку для накопления знаний о действиях во внештатных ситуациях на каждом объекте может потребоваться значительное время. Тем не менее, существует класс однородных объектов, например, предприятия определенного типа, морские порты, населенные пункты в местах, подверженных паводкам, и т. д. В этом случае, необходимо обеспечить интеграцию знаний об однородных нештатных ситуациях на пространственно распределенных объектах одного типа. Одним из возможных путей решения этой задачи является создание компьютерной сети, для распространения по однородным объектам знаний, полученных в результате апостериорного анализа действий (или бездействий) во внештатных ситуациях. Эта сеть может работать в режиме «on-line» или «off-line», быть организована как однородная или иерархическая, может быть в виде звезды с аналитическим центром и т.д. Это зависит от конкретной сферы приложения, но важно максимально упростить и ускорить «обмен опытом» между однородными объектами.

Проблемные знания, в виде соответствующих баз знаний, тиражируются по объектам одного класса. Специфические знания имеются в компьютере только одного объекта.

Для формирования Базы продукционных правил необходимо участие инженера по знаниям, хотя в большинстве случаев достаточно специализированной программы извлечения знаний. В этом случае необходимо использовать подход, при котором каждый пользователь или группа пользователей разрабатывают свои самостоятельные подсистемы, конечно, стараясь максимально возможно согласовывать свои действия. Однако эти согласования носят совещательный характер. В этом случае акцент смещается на разработку методов взаимодействия между подсистемами, создание интерфейсов, в том числе между пользователем и подсистемами. Процесс формирования баз знаний для принятия решений в чрезвычайных ситуациях подходе получает самостоятельность в сборе и использовании своей информации, возможность применения излюбленных программных систем, возможность интегрировать для решения возникающих задач подсистемы, созданные в разное время, различными специалистами, на разной программной базе. В этом случае создаются системы, основанные на знаниях разных людей и разных научных дисциплин. При этом, в результате применения системного подхода, возникают междисциплинарные знания и возникает проблема общего использования различных языков описаний, отличающихся методов решения проблем и т.п.

Принятие решений в чрезвычайных ситуациях требует оперативной и эффективной обработки информации. При разработке такого класса систем необходимо использовать основные принципы моделирования процесса обработки информации для создания полного технологического цикла поддержки принятия решений [2]. При этом необходимо учитывать особенности специального класса предметных областей, которые характеризуются большими объемами анализируемой информации и ограниченным периодом времени для выработки решений. Использование системного подхода для разработки междисциплинарных интегрированных методов, алгоритмов и информационных технологий позволяет эффективно использовать большие объемы информации и базы знаний с учетом новых информационных технологий, современных вычислительных систем, аппарата баз данных и знаний, компьютерных сетей и компьютерного моделирования и принятия решений.

Основной задачей создания современных интеллектуальных систем является разработка и применение методов интеграции технологий сбора информации и ее анализа и методов использования этих результатов при принятии решений [1].

Компьютерная поддержка принятия решений является необходимым условием принятия качественных решений сложных проблем с большими объемами информации.

 

Approach of the systems is considered to the construction of algorithms and creation of adequate methods of work of the systems of support of making a decision in case of occurring of nonpermanent situations. The basic idea of approach is certain and a concept  «Nonpermanent situation is formalized». Formulated design of information technology of automatic discovery of origin of nonpermanent situations times.

 

1.                  Bntkov V. Decision support information system development // Multiobjective Problems of Mathematical Programtmng Lecture Notes in Econormcs and Mathematical Systems Spnnger-Verlag, 1991. Vol.351.

2.                  Decision Support Systems Issues and Challenges. Proceedings of International Task Force Meeting / Eds. by G Fick, R Spraguc IIASA, Proceedings, № U. Pergamon Press, 1980

3.                  Cauvei C, Proix С and Rolland С Information systems design, an expert system approach //The Rale of Artificial Intelligence in Databases and Information Systems. China Academic Periodical Press Gungzhou, China, 1988. P. 1-28

4.                  Геловани В.А. и др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях. М.: Эдиториал УРСС, 2001.  – 304с.

5.                  Петровский А. Б. Комцьюгерная поддержка принятия решений современное состояние и перспективы развития // Системные исследования Методологические проблемы Ежегодник 1996 М.: Эдиториал УРСС, 1996. С 146-178.

 

 

ПРИ ВОЗНИКНОВЕНИИ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ





Ответы на вопросы [_Задать вопроос_]

Информационно-управляющие комплексы и системы

Теленик С.Ф., Ролік О.І., Букасов М.М., Андросов С.А. Генетичні алгоритми вирішення задач управління ресурсами і навантаженням центрів оброблення даних

Богушевский В.С., Сухенко В.Ю., Сергеева Е.А., Жук С.В. Реализация модели управления конвертерной плавкой в системе принятия решений

Бень А.П., Терещенкова О.В. Применение комбинированных сетевых методов планирования в судоремонтной отрасли

Цмоць І. Г., Демида Б.А., Подольський М.Р. Методи проектування спеціалізованих комп’ютерних систем управління та обробки сигналів у реально-му час

Теленик С.Ф., РолікО.І., Букасов М.М., РимарР.В., Ролік К.О. Управління навантаженням і ресурсами центрів оброблення даних при виділених серверах

Селякова С. М. Структура інтелектуальної системи управління збиральною кампанією

Еременко А.П., Передерий В.И. Принятие решений в автоматизированных системах с учетом психофункциональных характеристик оператора на основе генетических алгоритмов

Львов М.С. Алгоритм перевірки правильності границь змінення змінних у послідовних програмах

Ляшенко Е.Н. Анализ пожарной опасности сосновых насаждений в зоне Нижне-днепровских песков – самой большой пустыни в Европе

Кучеров Д.П., Копылова З.Н. Принципы построения интеллектуального автору-левого

Касаткина Н.В., Танянский С.С., Филатов В.А. Методы хранения и обработки нечетких данных в среде реляционных систем

Ходаков В.Е., Жарикова М.В., Ляшенко Е.Н. Применение когнитивного подхода для решения задачи поддержки принятия управленческих решений при ликвидации лесных пожаров

Гончаренко А.В. Моделювання впливу ентропії суб’єктивних переваг на прийняття рішень стосовно ремонту суднової енергетичної установки

Биленко М.С., Серов А.В., Рожков С.А., Буглов О.А. Многоканальная система контроля качества текстильных материалов

Мотылев K.И., Михайлов M.В., Паслен В.В. Обработка избыточной траекторной информации в измерительно-вычислительных системах

Гончаренко А.В. Вплив суб’єктивних переваг на показники роботи суднової енергетичної установки

Гульовата Х.Г., Цмоць І.Г., Пелешко Д.Д. Архітектура автоматизованої системи моніторингу і дослідження характеристик мінеральних вод

Соломаха А.В. Разработка метода упреждающей компенсации искажений статорного напряжения ад, вносимых выходными силовыми фильтрами

ПотапенкоЕ.М., Казурова А.Е. Высокоточное управление упругой электромеханической системой с нелинейным трением.

Кузьменко А.С., Коломіц Г.В., Сушенцев О.О. Результати розробки методу еквівалентування функціональних особливостей fuzzy-контролерів

Кравчук А. Ф., Ладанюк А.П., Прокопенко Ю.В. Алгоритм ситуационного управления процессом кристаллизации сахара в вакуум-аппарате периодического действия с механическим циркулятором

Абрамов Г.С., Иванов П.И., Купавский И.С., Павленко И.Г. Разработка навигационного комплекса для автоматического наведения на цель системы груз-управляемый парашют

Литвиненко В.И., Четырин С.П. Компенсация ошибок оператора в контуре управления следящей системы на основе синтезируемых вейвелет-сетей

Бардачев Ю.Н., Дидык А.А. Использование положений теории опасности в искусственных иммунных системах

Рожков С.О., Кузьміна Т.О., Валько П.М. Інформаційна база як основа для створення асортименту лляних виробів.

Ускач А.Ф., Становский А.Л., Носов П.С. Разработка модели автоматизированной системы управления учебным процессом

Мазурок Т.Л., Тодорцев Ю.К. Актуальные направления интеллектуализации системы управления процессом обучения.

Ускач А.Ф., Гогунский В.Д., Яковенко А.Е. Модели задачи распределения в теории расписания.

Сідлецький В.М., Ельперін І.В., Ладанюк А.П. Розробка алгоритмів підсистеми підтримки прийняття рішень для контролю якості роботи дифузійного відділення.

Пономаренко Л.А., Меликов А.З., Нагиев Ф.Н. Анализ системы обслуживания с различными уровнями пространственных и временных приоритетов.

Коршевнюк Л.О. Застосування комітетами експертів системи нечіткого логічного виводу із зваженою істинністю.. – С. 73 – 79.

Кирюшатова Т.Г., Григорова А.А Влияние направленности отдельных операторов и направленности всей группы на конечный результат выполнения поставленной задачи.

Петрушенко А.М., Хохлов В.А., Петрушенко І.А. Про підключення до мови САА/Д деяких засобів паралельного програмування пакету МРІСН.

Ходаков В.Е., Граб М.В., Ляшенко Е.Н. Структура и принципы функционирования системы поддержки принятия решений при ликвидации лесных пожаров на базе новых геоинформационных технологий.

Сидорук М.В., Сидорук В.В. Информационные системы управления корпорацией в решении задач разработки бюджета.

Нагорный Ю.И. Решение задачи автоматизированного расчета надежности иасуп с использованием модифицированного метода вероятностной логики

Козак Ю.А. Колчин Р.В. Модель информационного обмена в автоматизированной системе управления запасами материальных ресурсов в двухуровневой логистической системе

Гожий А.П., Коваленко И.И. Системные технологии генерации и анализа сценариев

Вайсман В.А., Гогунский В.Д., Руденко С.В. Формирование структур организационного управления проектами

Бараненко Р.В., Шаганян С.М., Дячук М.В. Аналіз алгоритмів взаємних виключень критичних інтервалів процесів у розподілених системах

Бабенко Н.И., Бабичев С.А. Яблуновская Ю.А. Автоматизированная информационная система управления учебным заведением

Яковенко А.Е. Проектирование автоматизированных систем принятия решений в условиях адаптивного обучения с учетом требований болонского процесса

Бараненко Р.В Лінеаризація шкали і збільшення діапазону вимірювання ємностей резонансних вимірювачів

Головащенко Н.В. Математичні характеристики шумоподібно кодованих сиг-налів.

Шерстюк В.Г. Формальная модель гибридной сценарно-прецедентной СППР.

Шекета В.І. Застосування процедури Append при аналізі абстрактних типів даних модифікаційних запитів.

Цмоць І.Г. Алгоритми та матричні НВІС-структури пристроїв ділення для комп'-ютерних систем реального часу.

Кухаренко С.В., Балтовский А.А. Решение задачи календарного планирования с использованием эвристических алгоритмов.

Бараненко Р.В., Козел В.Н., Дроздова Е.А., Плотников А.О. Оптимизация рабо-ты корпоративных компьютерных сетей.

Нестеренко С.А., Бадр Яароб, Шапорин Р.О. Метод расчета сетевых транзакций абонентов локальных компьютерных сетей.

Григорова А.А., Чёрный С. Г. Формирование современной информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений.

Шаганян С.Н., Бараненко Р.В. Реализация взаимных исключений критических интервалов как одного из видов синхронизации доступа процессов к ресурсам в ЭВМ

Орлов В.В. Оценка мощности случайного сигнала на основе корреляционной пространственной обработки

Коджа Т.И., Гогунский В.Д. Эффективность применения методов нечеткой логики в тестировании.

Головащенко Н.В., Боярчук В.П. Аппаратурный состав для улучшения свойств трактов приёма – передачи информации в системах промышленной автоматики.