автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Метод информационно-расширяемого программирования для синтеза алгоритмов принятия решений при неполной информации и результаты его применения в управлении металлургическими предприятиями

Работа выполнена во Всесоюзном научно-исследовательском и конструкторском институте «Цветметавтоматика» и Научно-производственном объединении «Черметавтоматика».

Официальные оппоненты: доктор технических наук, доцент РЫКОВ А. С., доктор физико-математических наук, профессор ШУРА-БУРА М. Р., доктор экономических наук, профессор СОЛОМАХИН И. С.

Ведущее предприятие: ГВЦ цветной металлургии

Защита состоится « » ' 1989 г. в час.

на заседании специализированного совета Д.053.08.07 при Московском институте стали и сплавов по адресу: 117936, Москва, ГСП-1, Ленинский проспект, дом 4.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского института стали и сплавов.

Автореферат разослан « » 1989 г.

Справки по телефону: 236-99-94, 236-41-03

Ученый секретарь специализированного совета, доцент

Е. Н. ДЕРКАЧЕВ

ОБЩАЯ ХАРАШМСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Одним из направлений современной научно-технической революции являотся применение электронных вычислительных машин для переработки информации во всем многообразии ее представления. При обсуждении возможных подходов к проблемам переработки на ЭВМ данных различного типа целесообразна следующая классификация информации: а) полная, б) случайная, в) ¿еполная. .

К переработке данных с полной информацией относятся широко распространенные случаи применения ЭВМ, когда машина реализуем полностью описанные процедуры и известны вое необходимые исходные данные.

При о л?; чайном характере информации данные и, возможно, процедуры их переработки описаны вероятностными характеристиками.

Неполнота информации означает, что не задана часть исходных данных, предусмотренных процедурами обработки, и (или) не описаны некоторые математические функции, обращение к которым содержится в этих процедурах.

Проблема принятия решений в автоматизированных системах управления рассматривается в работе о точки зрения такой классификации информации.

Основные проблемы и трудности в части организации вычислительного процесса возникают при принятии решений в условие неполноты информации. В этом случае решение может быть найдено путем диалога между человеком и ЭВМ.

В то же время содержательная 'сторона проблемы принятия решений в автоматизированных системах при решении зкономическгас задач э условиях К8К случайной, так и неполной информации характеризуется определенным единством. Первопричина того, что исходные данные имею!?'случайный характер или ивлявген неполными состоит в тпм, что принятие решении всегда относится к будущему, поэтому

оно является сгатистиизскки или содержи определенный интервал доверительности, ч1о равносильно наличию неполноты информации в данных. . •

.. Именно эти два подхода к классифика'"1и информации (в част организации вычислительного процесса и в смысле содержательной стороны проблемы лршшия решечм) леда в основе данной рабом.

Наряду с экономическими и алгоритмическими проблемами я принятии решении возникают проблемы собственно вычислительного характера.

■ ^ Разработанные и применяемые в настоыцее вреая методы и процедуры принятая управленческих решения С® человеко-машинные) основаны на обработке полностью садшшьк исходных данных или их вероятностных гарактериотик. реальность требует принятия решений именно , в условиях неполноты информации и разработку соотзетствуэ-щих методов, когда вероятностные херактериотики не могут быть заданы. ИзЕестиие программно-алгоритмические средства з основной ориентированы на получение недостающей информации от лица, принимающего-решение,а не на работу непосредственно с неэаданныьш переменными, что в ряда случаев сниаает эффективность принятия решения.'

Цель работы заключается в создании эффективных- методов принятия решений при неполной информации в автоматизированных системах на база разрабатываемых для этого алгоритмического и специального программного обеспечения вычислительных таяв* ' »

Задачи работа; •

- формализация процедур принятия решений в условиях неполноты инфорыации;

- синтез алгоритмов управления развитием и оперативного управления предприятиями на основе формализованных процедур и проведение конгфбтных расчетов;

-з- _

- разработка принципов построения специализированного программного обеспечения выполнения вычислений с неполной информацией;

- создание конкретных программных систем, ориентированных на выполнение вычислений о неполной информацией. ■ •

Научная новизна работы;

1) сформулирован новый подход к автоматизации принятия решений в условиях неполноты информации в автоматизированных-систе- . мах управления;

2) разработан метод информационно-расширяемого программирования, реализующий сформулированный подход к принятию решений в АСУ;

3) создан алгоритмический язык, оперирующий с незаданными значениями и неописанными функциями и разработана методика программирования на згой языке;

4) выполнена программная реализация создакого языка.

Таким образом, решаемая в работе проблема состоит из двух

органически связанных иаяду собой частей:

- разработка и практическое применение в автоматизированных системах £ормализованкых процедур принятия управленческих решений с применением ЭВМ в условиях неполноты информации;

-'разработка и создание специальных программных средств, позволяющих выполнять вычисления с неполной информацией.

Эти две части составляют существо метода информационно-^асши-рнвмого программирования я как бы образуют единую линию, начиная от Формализации описания процедур принятия реяений и кончая их реализацией с помощью ЭВМ. В то к? время какдая из этих частей имеет самостоятельное значение. Лроцздуры принятия решений основываются на анализе расчетов, выполненных в.условиях неполноты информации. Специализированные программные средства выполнения вы-

числений о неполной информацией представляют собой новый подход к использованию Е}ВМ при решении таких задач, для которих тради-.ционныэ методы программирования являются практически неэффективными. Зтот подход вкратце заключаем я в следующем.

При выполнении вычислений с неполной информацией организуется диалог человека с машиной, в процессе которого сформируется последовательность частичных решений. Кахдое частичное р.еаение, кроме результатов вычислений над заданными ладными, полученных путем вычисления описанных функций, содергаг негаданные данные и обращения к неописанным Функциям. Поэтому последовательность частич-? них решений соответствует продв ига вьюку шаг за шагом .чы числительному процессу, в котором постепенно уменьшается неполнота информации. Управленческое решение принимается на основании полученного в конечном итоге ; ^полного решения, когда неполнота информации устранена, либо на основании такого частичного решения, которое .оказалось достаточным для оценки результата и принятия решения.

4 Такой подход при выполнении вычислений о неполной информацией приникает к сформулированному академиком А Л1 .Ершовым принципу смешанных вычислений, в котором при выполнении программы имеется возможность задерживать часть данных а операторов исходной яро-траммы, чю приводит к некоторому промежуточному состоянию памяти и некоторой остаточной программе;

На основе проведенной работы решена крупная народнохозяйственная, задача: выполнен синтез алгоритмов управления развитием металлургического предприятия о учетом оперативного управления' реализацией этого развития в условиях возмущений и неполноты ин-. формации.

Работа выполнена на базе трудов отечественных и зарубежных авторов по методам принятия ревдний и теории программных средств для их реализации на ЭВМ, в том числе С.В.Емельянова, А.П.Ершова, ■0.11 .Ларичева, Л.А.Ломбарда, Г.Райфа, р.о.Шлайфера.

Внедрение и практическая значимость работы.

Разработаны методические рекомендации по технологии синтеза алгоритмов управлении развитием металлургического лродприягия с применением метода информационно-расширяемого программирования. На этой ссковэ для ряда предприятий цветной металлургии проведена расчеты по выбору варианта их развития. Эти расчеты реализованы и воилн в состав соответствующей технической документации. Экономический эффект, полученный в результате использования нетода применительно к развитию металлургического производства объединения "Никель", составляет 12,6 млн.руб. Рекбмендации использованы тяте при развитии 4-х обьектоз в объединении дауталмаз, экономический эффект от применения на одном из этих объектов со-, ставил 0,4 млн.руб. Полученные результат подтвердили эффективность применения метода;

Апробация работы. Научные и практические результаты работы докладывались ва слоддах конференциях и семинарах:

- Советско-финссий симпозиум "Применение математических чам-дов при расчете эффективности производства в цветной металлургии", 1978 г.;

- Семинар "опыт и задача прогнозирований в промышленности", Ленинградский Дом научно-технической пропаганды, 1976;

Семинар "Методологические вопросы прогнозирования промыл-ленного производства", Киевский Дом научно-технической пропаганда, 1977;

- Семинар "Ог.ы>г применения шяеиатияаоких методов н пдвнксо-вании у управлении производством на предприятиях цветной металлургии"; Научпо«с'вх0ическоэ общество цветной металлургии, г.Саерд-ловок, 197 5 ;

- Семинар "Повышение качества проектирования и управления проектными работами в института:;. на основе использований ЗЫ",

■ — О"

• Научао-ткхничаское общество цветной металлургии, г.Ташкент, Х9765

- Московский нэучно-изследоватальскиИ сеиииар по с.ютемному программированию, МГУ ии.М.В.Ломоносова, 1974;

- Семинар отдела программирования ВЦ СО АН СССР, 1972;

- Конференции "Al-оматизация научных исследований на основа "римеавнил ЭДЕМ", Лоюовбарок, 1972;

~ Сеиикар "Матвиаипжкцав обеспечение АСУ", Московский Дом научно-технической пропаганды иы.Ф.Э.Дзеришского. 1972; f - Региональная школа по сисгеаноиу программированию Ростовского государственного университета, г.Новороссийск, I98S;

- Республиканский сеиинар "Интерактивные системы анализа ситуаций и поиска решений", Научный совет по проблеме "Кибернетика" АН УССР, г.Киев, 1985;

' - Сеиинар по проблем "Автоматизированные системы планирование и управления", Научный совет по проблеме "оптимальное планирование и управлении народный хозяйством" АН УССР, г.Донецк, I9S5; 4

-г Международный коллоквиум по проблэыаа смешанных и частич-■ных вычислений, Дания, 1937.

Публикации.' По теме диссертации опубликованы-23 научные рабой, в том числе два монографии, одна ив них относится к теме диссертации полностью и другая - частично.

Структура и обаац работ.- Диссертации состоит из введения! шести глав, выводов и приложений, ока составляет S65 страниц, в sou числа 49 рисунков. Список литературы приведен на 24 стр. ;i включает 243 наименовании. Приложение состой! из 21 стр.

На Бащигу винс:яшоя следующие основные положения.

J) ,'йтод ияформационно-расшаряоаого программирования, пред-еяавляхщнй собой о^щий лс^од к принятию решений при неполной

информации. Метод реализуется специальными программными средствами выполнении вычислении с неполной информацией.

2) Развитие метода анализа дерева решений-для применениквэ 1 условиях неполноты информации.

3) Построение программных средств вычислений с .неполной информацией, которое сочетает специализированный входной алгоритмический язык и алгоритмы его интерпретация, реализованные в системе программирования.

4) Построение лрограхшкой системы ДЕРЕВО для годдеряга метода анализа дерева решении о учетом его. развития.

5) Методические рекомендации по применению метода анализа дерева решений для синтеза алгоритмов управления развитием предприятия цветной металлургии с целью выбора варианта о учетом возможных отклонений при его реализации.

6) Внедрение метода информационно-расширяемого программирования на ряде предприятий цветной металлургии,' в пезультате чего получен экономический эффект около 13 млн.руб..и сформулированы рекомендации, которнз были использованы при реализации.

КРАТК02 СОДЕШАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

"лава I "Проблема формализации принятия решений и создания программных средств для впполнения вычислений о неполной информацией" посвящена обзору работ, связанных с двумя'направ-ленияыи:

- методы принятия рушений в автоматизированных системах в условиях ноопраделонности;

- программные средства для выполнения вычислений с неполной информацией. .

В связи о первым направлением подробно рагсматриваются работы по методу аыализа дерева решений, который положен в основу одного из алгоритмов формирования решения в методе информационно-расширяемого программирования. По второму направлению рассматриваются работы по алгоритмическим языкам и программным с.истемам, ?ак' или иначе примыкающим к программной части диссертации, на основании обзора формулируются приведенные выше цели и задачи исследования.

В глава 2 "Принятие решений при планировании и оперативном управлении в автоматизированных сиотемах" рассмотрены два подхода к формулированию задачи принятия решений. "

Первый подход заключается в том, что в настоящем принимается плановое решение на основании всей доступной информации. Еыполняа-мыэ при этом вычисления относятся к категории с полной информацией. В. дальнейшем, при .управлении выполнением плана возникают возмущения и необходимо принять новое решение, которое заключается в корректировке ранее принятого плана. Таким образом, после принятия первого решения стратегия управления состоит из последовательности решений, какдоо из которых принимается в ответ на возмущение и является оптимальным в условиях информации, доступной в соответствующий момент времени.

-3. Другой подход заключается в том, чтобы принимая решение в настоящем, учесть вое возмояныа состояния системы л будущем, хотя принимая решение для.настоящего, мы ив можем одновременно со всей определенностью принять решение для будущего, мы не долины также, принимая решение в настоящем, оставить совершенно произвольными решения на будущее. Эта задача формулируется с учетом возмущений (а не в ответ на возмущение). которые, возможно, произойдут в . будущем.

Алгоритмы формирования решения в отвот на возмещение рассмотрены применительно к оперативному управлению производством £ ¡Трехуровневой иерархической системе, нижний уровень которой состоит из нескольких предприятий. В этой связи рассмотрен алгоритм принятия решений по оперативному управлению, в которой первоначальный план рассчитывается по линейной оптимизационной модели. В процесса выполнения плана возникают возмущения, отклоняющие рябо-у системы от оптимального резяма. Задача принятия решения ? ответ на возмущение состоит в прогнозировании на модели реакции -системы на возмущение и заработке управляющей дироктивы (воздействия) , которая перестраивает рекам работы предприятий в соответствии с изменившимися условиями. Поскольку этот алгоритм основан lia оптимизационных моделях, 'то он предусматривает вычисления с полной информацией.

Объективная реальность создания к Функционирования автоматизированных енотом управления состоит в наличии неполноты информации. в том или ином виде. Поэтому основное внимание в главе уделано алгоритмическому н&полнвнмя ио ¡ra да вн^ормационио-расаиряомого ирограиккровачи«, работавшего а этих условиях.

Структурная схема принятия реивная в АСУ при неполно!) информация представлена на р«о. Í. Здел приняты елвдуквде обозначения. *-(><ii *$)•> 'f'i^-b Л2ь - множества аднкцк::, сосгавляиах

и ох о д из ю модель Формирования решения, причем, в множество входят Функции, описания которых содержатся в модели, а множество составляют шункции, описания которых отсутствуют, в исходной модеп ишзются только обращении к этим Функциям;

Л у - множество переменных, составляющих условно-постоянную информацию о.состоянии объекта, причем, О> '

где У.л - подмножество переменных, вначения которых оказались в данном информационном контексте заданными, -У-¡2- - лодмнохеот-во переменных, значении которых не заданы;

.,„• - множество переменных, описывающих текущее состояние

объекта, причем, 0^22. • гдз -Лз/ -подмножество

переманных'состопния объекта, значения которых оказались в данном информационном контексте заданными, - подмножество переменных, значения которых не задави;- ч

Хз, - множество переменных, составляющих директивную информацию от верхнего уровня у-равленин (мы исходим из того, что все значения переменных мнокеотва заданы);

/т^ *- множество данных условно-постоянной информации, соответствующих переменным подмножества• Хц ;

• &2. ~ мнокзстло данных о состоянии объекта, соответствующих переменным подмножества !

- множество данных директивной информации,'соответствующих переменным мнокества Х^ .

Б результате выполнения вычислений с неполной икформацие-й « Формируется так называемое частичное решение , в которое

войдет часть из неописанных в исходной модели функций и

часть незаданних переменных Х121 — -Х-/2. И -Л^г1/ — ^29. • Тогда первое частичное решение имеет вид

в'=в'[щ л-^/Л#(Дц^^,¿1313Л, (I)

где-

П<

Обьект

ti, ñ¿

ЭВМ

Управление

В'

Рис. I. Структурная схема управления в АСУ при неполной информации

Полученное частичное решение мокег быть проанализировано человеком. В ей« анализе человек привлекаем известное ему знание "об управлении рассматриваемым обвектоа, которое не наадо отражения в исходной подели нормирования решении. В результате анализа частичного решения чоловзк уточняет недель путем описании

части ранее неописанных функций '-р^ к вводит значения части переменных, которые были незаданы в первом цикле "вычислений:

и ^а^^гУ --^гй! • Это означает формирование нового информационного контекста, для которого мокег быть получено новое частичное решение, в конечном итоге последовательность ' циклов вычислений с неполной информацией приводит либо к полноиу решению, когда воя необходимая для вычислений информация задана, либо хс столь придвинутому частичному решению, которое достаточно для управления объектом.

Рассмотренная человеко-машинная система принятия решений в 'АСУ с неполной информацией имеет более общее значение. Если из этой системы вычленить циклический процесс формирования решения, основанный на построении и анализе последовательности частичных решений, то получится самая общая формулировка метода инфориа-ционйо^ейширяемого программирования.

Ееоьна существенен вопрос о классах моделей, для которых целесообразно организовать циклический процесс формирования частичных решений при неполной информации. 3 этом смысле в работе рассмотрены модели двух классов: - алгоритмы дря^ого 'счета;

.-модели обработки данных едадиальн'ой структуры, .к которым, в ,частности, относится дерево решений.

В качество первого класса рассмотрена модель оперативного планирования производства и управления поставками проката черных металлов на предприятии. Ота задача' объективно решается ь условиях

неполноты информации. Основным источником этой неполноты является то, что при планировании на данный месяц необходимо учитывать результаты выполнения плана предшествующего месяца, который в момент проведения плановых расчетов еще не окончен. Проведение расчетов с неполной информацией дает возможность оценить влияние каждого Фактора, являющегося источником неполноты информации, и на этой осноге учесть зависимость результата расчета от совокуп-. •ности факторов.

расчет потребной мощности стана на второй месяц квартала о учетом неполноты информации выполняется по следующим зависимостям:

<//и5; к\

(3) (*)

¿ез» (5)

К . =

и* ,-,-1<п-т» С I

¿, - номер иаркопрофилераэмера продукции, выпускаемой

где

(7)

станом;

¡■([ - коэффициент трудоемкости изго"овления 1.родукцик ¿-ого ыаркопрофиле размера,

/{'■ ^ с& 3_у причем, .для ¿<£- £ О ¿к -О^

.. К

С! - числа:

с

- составляющая коз*.* пцпекга трудоемкости, окрояааадя неполноту информации;

-м-

¿¿Д/— 3 " оц9нка оиидааыого недовыполнения плана аа 1-ый месяц квартала (имеетоя ввиду, что толь-0 для ь&^н 4М{ф0)\-

ко

-числа;

Асоставляющая недовыполнения плана, отражающая неполноту информации;

2 К

1 .- корректировка первоначально составленного плана на

С ■

2-ой месяц в связи о ожидаемым досрочным выполнением этого плана в 1-ом цеояце.

I Отметим, что составляющая 3/ потребной мощности стана в результате вычислений сворачивается до числа.

Выражения (3)*(7) представляют собой частичное решение, сформированное путем вычислений с неполной информацией. При этом те слагаемые результата, которые не удается свернуть до числа, выделяете я в однородные группы в соответствии с выраагеяияаи (5)»(7).

"" рассмотрим далее второй класс моделей для алгоритмизации Формирования решения, в методе информационно-расширяемого программирования. 4 .

Формализованное описание ситуации, в которой должно быть принято решение, выполняется с помощью дерева решений, которое представляет собой качественное описание ситуации.

Дерево решений, пример которого представлен на рис. 2, состоит из ветвей, описывающих действия и события, и соответствующих им разветвлений. Действиями .являются вырабатываемые Л1Р управленческие директивы. События происходят независимо от Ж1Р, по от них зависят принимаемые решения, а следовательно, и последующие действия.

В момент принятия первого решения процесс как бы находится у корня дерева - самое левое разветвление. Первое решение в нашем примере состоит в внборе одного из действий ДХ1 или Д12. йзли

1 1 | Уровень м- ~ ^ Уровень С/ Уровень Г----"Т4 Уровень С2. 1

п а .. | т

\

Рис. 2. Дерево решений

принято решение ДП, so дальнейшие возможные действия зависят от того, произойдет ли событие СИ или CI2. Если произойдет ообытие 012, то процеос принятия решения заканчивается. Если произойдет событие СИ, то ЛПР станет перед необходимостью выбора в соответствующий момент между действиями Д21 или Д22. Если ДПР выполнит действие Д22, то процесс принятия решений аканчивается. В противном случае последствия от принятого решения Д21 зависят от того, произойдет ли событие C2I или С22. Наконец, если в начале пронесся принятия решений было принято Д1<_, то последствия зависят от того, произойдет ли событие CI3, СЗЛ или CI5. ' Длй количественного описания ситуации долзвно Сыть определено следующее

- критерий принятия решений;

- терминальный момент времени, ьа который принимается решение;

- стоимостные оценки ветвей;

- терминальные оценки;

- вероятности событий;

- кривая предпочтений ЛПР (функция полезности).

Анализ дерева решений осуществляется путам свертки дерева справа налево по следующему алгоритму.

.) Для всех терминальных разветвлений типа событие определяются стоимостные эквиваленты. Путем замены терминальных разветвлений типа событие их стоимостными, эквивалентами строится-новое-дерево, в котором в качества тариинальних оценок принимаются соответствующие стоимостные эквивалент,

2) В полученном дерезе решений рассматриваются терминальные разветвления типа действие. 3 каждом из этих разветвлений выбирается действие, имеющее наилучшую стоимостную оценку, и с .учетом выбранных действий строится новое дерево.

3) "ели в результате п.2 формируеюн радение, то анализ

дерева заканчивается, в противном случае выполняется пл.

Б процессе выполнения свертки строится оптимальная стратегия, содержащая в себе не только действие, которое долзшо быть выполнено в начальный шмеят времени» а описывающая совокупность действий, каждое из которых выполняется в будущем л соответствующей ■ ■ ситуации.

В том виде, в каком метод описан выше, он базируется на исходной информации, в которой неопределенность не • : только лишь вероятностный характер, т.е. в нашей терминологии это соответствует условиям с полной информацией. При йриионэнии. дерева решений в качестве модели описания ситуации в методе информационно-расширяемого программирования появляется необходимость учитывать еще и неполноту информации. В этой связи и возникло предлагаемое развитие алгоритмов анализа дерева решений.

Неполнота информации в первую очередь может появиться в отои-моптных оценках'Вэтвей дерева. Эти оценки получаются путем предг варитальнс выполняемых расчетов, в результата которых для каждой ' ветви полу.'ится частичное решение, содержащее неполноту информации .

Расчет каждой терминальной оценки осуществляется путем перемещения по терминальной последовательности'ветвей дерева, состоящей из 'действий и событий, которые вздут от начала дерева к тер. минальной вот-Ч!). Частичное решение при вычислении оцзкок ветвей имеет вид:

СГ,^'- стоимостная оценка ветви; ■

$/;- число, полученное в результате расчета стоимостной оценки;

->$¿¿1 г Н9Которая функция, в которой 'молнени га-

I в А о }}

-п-

числеяья над аргументами, значения которых заданы; поэтому Функция ^у* зависит от аргументов ¿¡Ц^• у ч■ значения которых оказались не заданы;

¿ - номер ветви дерева в термина.-ьной последовательности; - множество ветвей дерева, входящих в д -тув терминальную последовательность.

Тогда ^ -тая терминальная оценка

где - число, которое удалось получить при суммировании

¡'стоимостных оценок ветвей. Естественно, что терминальная оценка содержи гею неполноту информацри, оказавлуюся в стоимостных оценках ветвей. ' Неполностью заданные вероятности событий могут иметь вид:

СЮ)

гд^е

4

номер разветвления типа событие;

/7? - номер ветви в разветвлении; /

<2т

задано числом;

- часть вероятности события, значение которой

¿~ неьадакная часть вероятности. Из необходимости выполнения равенства

^ ' ст

• • т

для анализа целесообразно принять условия: ' *

: ^ (К)

и тп

В условиях неполноты информации, кривая предпочтения мояет быть выражена следующим образом:

гд9

- известная Функция; неизвестная Функция, но для

которой *

¿р - предпочтение. При наличии на дереве решений нзполноты информации алгоритм -преобразования дорева должны быть дополнены процедурами, которые учитывают характер этой .неполноты. В этой связи вводится процедура частичной свертки дерева решений, эта процедура предусматривает определение стоимостных эквивалентов разветвлений, выполняемое ЭВМ автоматически или вшолняамое ЭЕЛ по команде 'человека (при неполной информации в разветвлениях типа событие), или выполняемое только человеком (при наличии неполной информации а разветвлениях типа действие).

На основе метода ана'лкза дерева'решений и его развития при неполной информации решается задача оперативного управления работой технологического оборудования цеха обогатительной фабрики . Норильского горно-металлургичаокого комбината. На основании тех-' нических характеристик агрегатов, норм планово-предупредительного ремонта, технологических параметров сырья и других факторов составляется график работы на месяц. В процессе выполнения графика возьикают отклонения, связанные с отказом оборудования, несоответствием фактических параметров сырья значениям, принятым при планировании. Эти отклонения носят характер возмущений на техно- . логический процесс и требую?; принятия решения для их компенсации. Такое решение принимается в результате анализа дерева решений, выполняемого с учетом неполноты информации.

Глава Б "Принципы построения программных средств для выполнения вычислений при неполной информации" содержит описание алгоритмического языка ЙНКОЛ и методики программирования на этом языке. ,

Выполнение вычислений с неполной информацией представляет

собой необходимое требование к программным средствам для принятия решений в методе информационно-расширяемого программирования. Требование к алгоритмическому языку заключается в том, чтобы этот язык позволял составлять достаточно эффективные программы, решающие такие задачи без перепрограммирования или какого-либо другого участия разработчика программы. Поставленная задача решена путем создания специализированного алгорттмического языка.

Язык и система ИНКОЛ обладают следующими основными особенностями.

. 1) ИНКОЛ но является языком, ориентированным на вычисления, он предназначен для преобразования Форм. Программа и-данные, записанные' на этом языке, представляют собой Форму, а в результате выполнения программы образуется новая форма.

2) Язвк ИНКОЛ является функциональным языком. В основе этого языка лежит операция подстановки, при которой вместо величины, описанной в.программа, подставляется ее значение, если оно задано. Если это значение не задано, то .неизвестная величина остается в решении без изменения. После подстановки при удовлетворении необходимых условий выполняется вычисления. Если эти условия не выполнены, то текст, описывающий вычислительные операции, остается в решении без изменения.

Б) Вычисление Функции заключается в том, что вместо обращения к ней в текст решения подставляется результат интерпретации (см.п.5) функции, если эта Функция описана. Если функция не "опи4 сана, то обращение остается в решении без изменения.

'О В ИНКОЛа нет различия мезду языками данных и программ. Поскольку частичное решение представляет собой текст на языке ИНКОЛ, то гто решение может быть непосредственно использовано в качестве программы для выполнения дальнейших вычислений.

.5) В системе ИНКОЛ решение формируется на осноЕе интерпрета-

1Щ, чю в сочетании с операцией подстановки (см.п.2) в отличие от трансляции является более эффективным для выполнения вычислений с неполной информацией.

Синтаксис языка ШПСОЛ следующий. Элементом такс га на ИНКОЛа является парка. ^ марка > : : = мари пунктуации > | <С лексема > < лексема > : : =<число> 1< алфавитно-цифровая локсена > I -¿знак операции> строка> Синтаксически правильное предложение языка называется Формой. <форма>: : = <обобщенная простая форма > | составная Форма > .¿составная форма > :: о ^обобщенная простая-Форма > , фориа> <обобщенная простая форыа>:: « ^.пусто> )<простая форма> <£ простая Форма>:: = .¿лексема > | нормальная формам) <услоЕная Форма>|< пороговая Форма > <нормальная форма>:: » Форма >) <условная форма > :: = С<Форма > С< Форма > Л <форыа ¿^пороговая Форма> :: = (VФорма >х/<СФорма>)^Фораа>'^.'форма>) В ИНКОЛе определены следующие семантические конструкции. Основным понятием языка является понятие функции, функция > :: в простая форма > В Функции используются конструкции наизЕетное. которые играют роль Формальных параметров. <И неизвестное> :: неизвестного ? , X

<£. имя неизвестного > :: = .¿обобщенная простая »орма р-

В обращении к Функции задается бе ими и содержатся параметры, значены яоторш' подставляются вместо соответствующих неизвестных, содержащихся в Функции-,

< обращение к функции > :: з (< список паривтров> <метка Функции >)

список параметров _>;■• иусто> ] ¿параметр > )

< параметр ;> < список Парамонов >

< параметр :: в значение .> } имя параметра >^ ^ значение :: * ^ обобщенна» простая форма >

4 имя параметра у- :: к < обобщенная простая Форма > <£ мс_'ьд функции > :: в (4. имя Функции >9<тип !,> ) <£. имя Функции > :: = < простая форма >

<чт 1> :: « Р* / РТ"*-

Прииитивами называются обращения к встроенным функциям, набор которых может отличаться в разных реализациях^ <[ примитив >:: =

(< список операндов < метка примитива > ) ^ список операндов ;> :: а ^ операнд > I << операнд -< список операндов у-

< операнд> а * <£ обобщенная простая формам ^ метка примитива > :: а (<имя примитиваО

¿ шл примитива у-:: е. 4 знак операции >/< алфавитно-цифровая лексема > .

рассмотрим семантику языка ИНКОЛ, которая реализуется в процессе интерпретации текста на этом языке.

Программа на языке ИНКОЛ представляет собой одну или несколько функций, одна из которых — головная называется задачей й содержит обращения к другим функциям.

Процесс выполнения программы называвтся оценкой. Результат оценки формы будем называть ее значением, значение формы получается в результате ее интерпретации. Значение всегда представляет собой Форму, результат оценки задачи называется решением.

.В процессе оценки текст задачи просматривается марка за маркой слеза направо. При этом марки последовательно переносятся в' текст Формируемого решения. Если очередная мар^а в решении является закрывающей скобкой, которая завершает семантическую

коиитрукцив, то просцотр прерывается и выполняется оцанка этой конструкции (см.ниже), в результате чего конструкция может Сыгь заменена в решении другой формой - своим значением. После этого просмотр задачи продолжается о прерванного маета. Таким образом, к тому моменту, когда закончен просмотр какой-либо конструкции, и начинается оа оценка, уне оценены все ее компоненты.

Если очередная просматриваемая марка является символом Г 5 / или что указывает на условную или пороговую Форму, то способ просмотра оставшэйся чаи и этой формы зависит от значения ужа просмотренной ее части.

Основной операцией при интерпретации текста языка является оценка обращения к функции. В процессе этой оценки неизвестные заменяются значениями из списка параметров (см.пияе). Если,функции с указанным в обращении именем нет в программе, то обращение к функции остается в решении. В противном случае обращение заменяется полученным значением, обращения к функции могут бить рекурсивными.

Если при просмотре функции в решении обнаружена конструкция ^неизвестное р» , то вместо нее подставляется значение параметра из обращения к этой Функции, ¡шя которого (параметра) совпадает с именем неизвестного.

Если параметра с данным именам нот в списке, а тип обраще-' ния содержит букву т (она обозначает транзит, параметров), то поиск нужного параметра продолжается в обращении к той функции, из которой произошло обращение к данной функции ил ,д. до тех пер, пока рассматриваемые обращения допускает транзит. Таким образом, транзит параметров позволяет сократить текст программы.

Условная Форма имеет вид (& [ ¡Ъ ], где Форма сС называется условием, а формы (Ь и "¡( - альтернативой истинности

■ и и /V ^

и альтернативой хожвости соответственно. Пусть <Х , уЗ и ^ •

значения этих форм. Тогда по окончании просмотра условной формы в решении вместо нее окаается: а) уЗ , если если в) (сИ [р, 'З^' - в остальных случаях.

Здесь р>' и ^' - результаты оценки Форм р, и ^ , в процессе которой оценены все конструкции, кроме обращений к функциям.

Пороговая форма имеет вид или (& , где

(X. - условие. Значением формы (Ы/р) является уЗ , если & = , и в противном случае. Значение форш (с{

есть , если оС — , и пустая форма в противном случае.

Пороговые формы позволяют в зависимости от ситуации блокиро-. вать оценку обращения к функции, сохранив его в решении.

Для каждого примитива в систему ЙНКОЛ вложено его пороговое условие, Например, пороговое условие прииитива сложения требует, чтобы оба его операнда были числами. Если в процессе интерпретации это условие оказалось выполненным, то в решении примитив заменяется его значением. В противном случае примитив остается в решении без изменения.

Язык ИНКОЛ является специфическим программным средством, не ориентированным на широкого пользователя, а скорее предназначенным для системного программиста. Это объясняется ¡«традиционностью синтаксиса языка, а такад тем, что » нем применяются специальные приемы программирования, связанные ^ направленностью языка на выполнение вычислений с неполной информацией. Поэтому е главе рассмотрены несколько программ на языке ИНКОЛ, которые иллюстрируют • различные стороны применения этого языка.

В главе 4 "Реализация программных средств для выполнения вычислений при неполной информации" описаны принципы построения системы И:,'КОЛ и алгоритмы ее реализации.

. Требования и принципы построения системы заключаются в следующем.

1) В связи с построением алгоритмов интерпретации, которая выполняется в процессе просмотра текста на языке ИНКОЛ, релены следующие задачи.

а) В связи с тем, что интерпретация обладает существенно более низким быстродействие«, чем трансляция, большое внимание уделено разработке быстродействующих алгоритмов интерпретации.

б) организация оперативной памяти обладает определенной гибкостью, позволяющей перестраивать ее для хранения информации изменяющейся структуры.

в) размещение синтаксических и семантических конструкций в оперативной памяти обеспечивает перестройку этих конструкций.

г) Алгоритмы интерпретации и структура хранения текстов обеспечивают реализацию аппарата пороговых условий оценки примитивов и пункций.

2) Применение системы ИНКОЛ для организации циклов формирования частичных решений и их анализа предъявляет к этой системе следующие требования.

а) Система предоставляет пользователю необходимые средства для облегчения анализа частичного решения.

б) тькст ластичного решения пригоден для ввода в качестве задачи, которая интерпретируется при новых исходных данных.

л) Оперативный обмен реализуется также с библиотекой системы, коюра>» хранит тексты Функций и получаемые частичный решения.

г) С непредсказуемостью длины текста частичного решения связана проблема переполнении отводимой дли него области оперативной ламнти, которап решается путем обмена паипти с библиотекой.'

Кз семантики языка и ориентации системы 13НК0Л на интерпретацию видно, что в основе реализации этого языка должна лакать следующие операции над текстами:

а) п о с л в д о ва т е л ыш А п р о с но т р иарка за маркой;

б) скачкообразный просмотр (распознавание семантической конструкции, поиск параметров, обход альтернативы);

в) подстановка, т.е. замена конструкции ее значением.

Для реализации этих операций в основу построения системы

ИНКОЛ положена списочная.Ойгйниаация оперативной памяти. Слова описков состоит из полбй 4рйх типов, которые обозначаете л буквами и С.

Поле. содержит адрес олойа, которое следует в списке за данным словом при просмотре слева направо« 0 Поле С размещаются символы марки. Поле /? присутствует Колько н словах, содержащих марку пунктуации и содержит адрес некоторого другого слова.

Для формы, размещенной в списке, определена операция вписывания, которая представляот Собой..процесс заполнения £ -полей слов, содержащих марки пунктуации. Полученные в результате этого ссылки используются при скачкообразном просмотре текста. В главе описан алгоритм заполнения К - полей.

В системе ИНКОЛ используются следующие списки.

1) Список Р . Первоначально все слова собраны в стековый описок свободного храненияР.Если к какому-либо списку необходимо добавить слово, то оно берется из списка Р , и в список Я возвращаются освободившиеся слова.

2) Список Ь • Программа на языке ИНКОЛ записывается в виде одной или нескольких Функций, каждая из которых снабжена именем. Список, в котором размещаются, функции с их именами имеет специальную структуру и обозначается через и .

3) Список м предназначен для формирования решения в процессе просмотра функций, хранящихся в списке Ь . Решение заносится

в список м марка за маркой.

Вспомогательные стековые списки.

Алгоритм интерпретации вкратце состоит в следующем.

Перед интерпретацией список L содержит функции, составляющие программу, а список м пуст, интерпретатор просматривает оцениваемую функцию марка за маркой. В процессе просмотра лексема переписывается в список М. При обнаружении марки пунктуации интерпретатор анализирует эту марку, а также содержимое списка И и в соответствии с результатами анализа преобразовывает содершшоз этого списка.

Рассмотрим кратко обработку марок пунктуации.

1) Запятая и открывающая круглея скобка копируются в м без анализа.

2) открывающая квадратная скобка означает, что оценивается условная форма. К этому времени в М уяэ сформирована оценка условия. Если она не является константой истинности (УЕБя-или НО*-), то оцениваются обе альтернативы, блокируя при этом оценку обращений к функциям. Вал и значение условия является константой истинности, то оценивается лишь одна соответствующая альтернатива.

3) закрывающая квадратная скобка могет быть обработана одним И8 двух способов, Шли оцениваются обе альтернативы, то закрывающая квадратявя окабьа копируема п просмотр Функции продолжается, йзли оценивается альтернатива вззинноод, то выполняется переход

по ссылке и обрабатывается закрывающая круглая скобка рассматриваемой условной Форш.

<0 Процент и косая черта, если оценка условия равна ,

обрабатываются так же, как и открывающая квадратная скобка,

5) закрывающая круглая скобка может Сыть обработана одним иа трех способов.

а) Если обрабатываемая вяобла аавзршаот нормальную форму, то закрывающая круглая скобка копируаэея а М, после чего проверяется, но находится ли в м одна из семантических конструкций: ¿неизвестное ;> , примитив у и т.д.

ts) Воли завершена оценка альтернативы ложности в условной форме, в которой оценивались обе альтернативы, то скобка копируется в м •

в) Если завершена оценка альтернативы лошости условной формы, причем, оценивалась только одна эта альтернатива, то круглая собка не заносится в М и просмотр продолжается.

Проверка формы на семантическую конструкцию основана на структуре связей, устанавливаемых f\ - полями слов. Покажем это ка примере конструкции <!неизвестное^ . Б списке м находится

< неизвестное > , если выполнено условие:

( . CRL*l='»n &CLRL*>X*- с»)

где

CL - адрес слоеэ, хранящего закрывающую круглую скобку;

C}R,L- операторы обращения к полям L соответственно.

(например, R[¿2 J означает слово, адрес которого находится в

поле R слова с адресом di ).

Вырааени( (15) вытекает из структуры связей конструкции

/ \ г.—~>

< неизвестное;> , которая имеет вид ( К'/ fX*- )

v_1

При обнаружении семантической конструкции выполняется ее оцен-кг . Если необходима подстановка значения, то конструкция удаляется из М и к М приписывается еа значение.

Для оценки обращения к Функции выполняется рекурсивный вход в интегipeiaiop, т.е. прерывается оценка данной Функции и оценивается новая Функция. При атом выполняются операции, необходимые "для того, чтобы в дальнейшем можно было продолжить прерванную о"епку. При оценке неизвестного осуществляется поиск в обращении к Функция параметра, имя которого совпадает с именем неизвестного. ■ Если такой параметр найден, '.со неизвестное в заменяется значением этого параметра. В ироткшов случае неизвестное остается в списке м .

Система ИНКОЛ состоит из двух основных частая:

1) ^онотоЕ» задающий последовательность работы системы в соответствии с упрарлящими директивами пользователя;

2) Интерпретатор, реализующий собственно алгоритмы интерпретации различных конструкций языка ИНКОЛ.

В связи о тем, что выполнение вычислений о неполной информацией долано быть обеспечено несколькими последовательными обращениями пользователя к системе, каидкй раз с более продвинутыми значениями исходных данних,в'ознш:аэ1' необходимость создания библиотеки, на магнитном диске. Библиотека, так жз как и система ИНКОЛ в целом, работает под управлением директив пользователи, язык директив и монитор системы ИНКОЛ предоставляют пользователи средства для ввода Функций в библиотеку, редактирования текста, переименования и удаления функций из библиотеки, обращапвя к интерпретатору, вьдачи решении натшемний носитель, а такае выдачи зднк-ц: 1 из библиотеки.

В главе рассмотрен вопрос об аппаратной реализации нзнкз ИНКОЛ. Тага« реализация сводится к построению вычислит едьиоЗ машины со описисвой памятья и выполняющей описанные алгоритмы интерпретации. Структура такой вычислительной машины защищена авторским свидетельством.

В главе 5 "Построение программных средств поддержки метода информационно-расширяемого программирования" изложены осноьеьш вопросы создании программной системы Д6РЕВ0, раализующей алгоритмы анализа дерева решений о учетом их развития з условиях неполноты информации.

Скптеаа ДЕРЕВО является комплексом программ, разработанных нз «зыке ИНКОЛ. Эти программа хранятся в библиотеке системы ИНКОЛ и функционируют под управлением ее директив.

В библиотеку системы ИНКОЛ вводится следующая информация.

1) Собственно дерево решений записываем?, в библиотеку па внутреннем языке системы ДЕРЕВО. Входной язык, на котором пользователь описывает дерево решений, ориентирован на построение дерева по Фрагментам.

2) Стоимостные оценки ветвей составляются пользователем в виде т тета на языке ИНКОЛ. Это означает, в частности, что стоимостная оценка монет представлять собой обращение к Функции, предназначенной для вычисления этой оценки.

В) Терминальные оценки могут быть введены в библиотеку поль-ь^вателем, наряду о тем, что они формируются системой ДЕРЕВО как оуша стоимости оценок ветвей, сост.шэдкх данную терминальную последовательность.

Ь) Вероятности событий, как правило, вьодятся пользователем.

В процэсое анализа пользователь может изменить конфигурацию -ерева путем добавления или удаления Фрагментов. Это становится возможным благодаря указанной выше фрагментарности языка описания дерева. .

В системе выполняются следующие операции по преобразованию дерева решений, используемые при его анализе.

1) Выявление терминальных оценок. Если среди стоимостных оценок вет: 1й имеются нечисловые значения, то терминальная оценка иоит бш:ь получена в виде суммы числовых значений, сопровождаемой рччисловыми слагаемыми згой суммы.

2) Формирование полного множества стратегий.

3) Свертка стратегий по одному из следующих алгоритмов,

а) Определение стоимостного эквивалента стратегии для случая, когда все терминальные оценки и вероятности событий имеют числовые значения, т.е. при анализе дерева решений с полной информацией.

б) Определение стоимостного эквивалента' стратегии, когда среди

терминальних оценок и вероятностей событий могут Сыть не-числоЕые значения.

3) Частичная свертка стратегии, в процессе которой вычисляются лишь стоиаоогиыв эквиваленты тех разветвлений типа событие, для которых известны, все числовые значения.

г) определение оптимальной стратегии на оснозе частичной свертки.

4) Анализ дерева и определение оптимального решения в условиях о полной информацией.

При выводе информации в системе печатается графическое изображение дерева решений в собранном виде со всеми введенными Фрагментами.

Если какое-либо данное дерева имеет нечисловое значение, то это значение, сопровождаемое именем ветви, печатается в сноске к графическому изображению дерева.

Особое внимание в системе ДЕРЕВО уделено выдача результатов, полученных в условиях неполноты информации, в таком виде, ко1ирый облегчает их анализ пользователем. Для этого используются следующие средства.

1) Переобозначение пользователей фрагментов текста при помощи специального редактора и выдача переобозначенного текста. Это используется при анализа нечислового выражения стоимостного эквивалента стратегий.

2) Выдача в дополнение к графическому изображению дерева нечисловых стоимостных эквивалентов всех терминальных разветвлений типа событие з виде специальных сносок.

3) Кроме свертки стратегии, выполняемой в условиях полной информации, и описанной выше частичной свертки, выполняется свертка третьего типа, при которой нечисловые значения стоимостных эквивалентов при дальнейшей свертка заменяются не-звестны ч, имена кото-

р 1 совпадает о именами соответствует»« Ествей, а значения этих неизвестных собираются в отдельный список в сноске.

ОПиеаниыв программные средства позволяют пользователю выполнять частичную свертку исходного дерега даже при наличии неполноты информации в терминальных оценках и вероятностях событий. Выполнение алгоритма свертки останавливается на тех разветвлениях типа действие, стоимостные эквиваленты которых но определены в виде числа кз-за неполноты информации. Пользователь мокет сам определить стоимостной эквивалент разветвления типа дэйотвие. В результате описанных преобразований осуществляется чзловеко-машинная свертка с поэтапным отсечением фрагментов дерева.

Система ДЕРЕВО состо-т из грех подсистем: ВВОД, ОЦИШ,ВЫВОД.

Далее в главе приведены синтаксис и семантика описания на языке Ш1К0Л дерева рзаекий и количественных, оценок, кслользуемнх при его анализе.

Программы системы построены таким образом, что исходные данные передаются о помощью стандартных параметров. Эти параметры сообщают програл :е.имя, под которые в библиотеке систиык ИНКОЛ хранятся исходные данные, а также некоторые признаки, в соответствии с которыми устанавливается необходимый редаа работы.

В главе рассмотрена универсальная программная система на языке ИНКОЛ, предназначенная для наполнения размытых программ, которые связаны с размытыми переменными и множествами. Система осуществляет • основную идее разимой вычислит ильной машины, т.е. яшшзтся программной реализацией такой машины, описан входной язык, на котором пользователь обращается к система.

В главе 6 |ГР_азудь;'.'аты применения метода иицормационио-расииряе-мого_пр.о]3)дааизова.наи для.синтеза алгоритмов .управления развитием предприятий цветной металлургии" оаиоана аетодика применения метода анализа.дерева решений для синтеза алгоритмов управлении развитием

предлриятия. Эта методика основана на следующем.

Выбор варианта развития, как правило, осуществляется в условиях неопределенности, вызываемой необходимостью учитывать будущие значения технологических и экономических показателей но полностью отработанного процесса или на построенного цеха, завода.

Воем этим обусловлено наличие фактора неопределенно«.'!] при принятии подобных решений. При применении метода анализа дерева реиениа для выбора варианта развития металлургического предприятия мо ян а выделить следующие источники неопределенности:

а) сроки строительства отдельных объектов;

б) сроки освоения проектной мощности объектов;

в) технические характеристики сырья (содержание поливных элементов и т.п.);

г) геологические и другие природные уолоиия строительства.

Для выбора варианта развития отроите» дерево решений. Дерево

начинается с разветвлении типа'действие, количество ветвей которого равно числу первоначально сформулированных вариантов развития.

Поел едущие разветвления типа событие связаны с перечисленными выше источниками неопределенности, а разветвления типа действие содержат мероприятия, направленные на компенсацию отклонений от намеченного, возможно, появляющихся-в процессе реализации проекта, и аосполнение потерь, вызванных этими отклонениями.

Далее приводятся рекомендации по построению дерева решений.

Разработанная методика была направлена ряду предприятий и организаций цветной металлургии и совместно о ними проведены исследования и расчеты для нескольких объектов.

Разработка стратегии развития металлургического производства объединения "Никель" проведена с учетом неопределенности двух типов:

- отклонение сроков ввода объектов по сравнению о проектом;

- увеличение п сравнению с установленным сроков освоения проек.лой мощности.

Расчеты по применению метода при выборе варианта развития предприятия проведены в условиях, когда ЛПР сомневается в досто-- юности некс-'орых исходных данных и задается вопросом, не поели-яет-ли это сомнение на выбор варианта. С этой целью он вводит неполноту информации в часть исходных данных и выполняет анализ дерева решений с учетом возможных значений этой неполноты.

В результате проведения расчетов по методу анализа дерева решений обоснован выбор варианта 2 в отличие от того, что с использованием традиционного метода сравнения был рекомендован вариант I. , Выбор варианта 2 был принят . ля последующего проектирования.

Метод был применен при выооре варианта разработки алмазосодержащих песков учаотка "Горный" объединения Якуталыаа. Применительно к этому объекту выделены следующие источники неопределенности:

а) геологические, и гидротехнические характеристики стройплощадки. которые вначале известны лить приближенно, уточнение этих характер"стик происходит на этапе рабочего проекта;

б) сроки строительства и поставки основного оборудования, что особенно существенно в уоловиях Крайнего Севера;

в4 фактическое содеркаиие ■ ашпзов в песках, которое будет определено в процессе их добычи.

Сравнение вариантов традиционным методом примерно привело к идентичности вариантов, в то время как расчет с применением мето-. да анализа дерева решений отдал яв' ">е предпочтение варианту I. Этот выбор был такие принят.

Метод был применен при выборе варианта расширения базы строй-индустрии производственного объединения Якуталм'аз. применительно к этому проекту выделены следующие источники неопределенности:

- обьем ежегодно осваиваемых капвлэкзяи.И на строительство базы;

~ место расположения нового карьера песка, изыскание которого будет проводиться на этапе составления технического проекта базы;

- объем перевозок цемента по р.Леша в отдельные годы после сдачи базы в эксплуатацию.

Сравнение четырех вариантов а учетом неопределенности по этому объекту позволило сформулировать рекомендации, которые были реализована в процессе строительства.

В работе получены следующие научные и практические результаты.

1. Сйормулирован метод информационно-расширяемого программирования для принятия управленческих решений в автоматизированных системах в условиях неполноты информации, основанный на выполнении вычислений с неполной информацией, когда- часть исходных дь,.ных не задана и (или) часть Функций не определена.

2. Предложено развитие метода анализа дерева решений в связи с применением в условиях неполноты информации в качеотг-1 алгоритмической основы метода информационно-расширяемого программирования.

3. Разработаны программные средства, ориентированные на выполнение вычислений с неполной информацией, которые основаны н специализированно входном алгоритмическом языке и алгоритмах его интерпретации, реализованных путец создания системы программирования. разработана архитектура вычислительной машины, внутренним я иом которой является этот алгоритмический язык.

4. Рвзрзботана программная система ДЕРЕВО, являющаяся программным обеспечением метода анализа дерева решений. Система ДЕРЕВО реализует алгоритмы анализа и преобразования дерева решений, отражающие применение метода в условиях неполном информации. Система выполняет последовательные циклы преобразования по мера продвижения процесса принятия реаения.

Разработаны принципы построения системы размытого программирования, предназначенной для реализации размытых алгоритмов и программ

о использованием вычислений о неполной информацией.

5. Результаты эксплуатации программных средств, ориентированных на выполнение вычислений о неполной информацией, подтверждает перспективность применения вычислительных машин не только при полностью заданных исходных д-'ннах и описанных алгоритмах, но.и в условиях неполноты информации.

6. Разработаны методические рекомендации по применению метода анализа дерева решений в процессе технико-экономического обоснования проекта строительства и развития предприятия цветной металлургии с целью выбора варианта с учетом возможных отклонений при реализации проекта.

I 7. На основе метода анализа дерева решений и с использованием разработанных специальных программных средств выполнены расчеты для выбора варианта развития и строительства ряда предприятий цветной металлургии. Эти расчеты использованы при разработке проектов и строительстве соответствующих объектов. Обосновано применение метода при оперативном управлении производством на обогатительных фабриках.

Экономическая эффективность применения метода составляет около 13 млн .руб.

Основные результаты диссертационной работы изложены в следующих публикациях.

1. Бабич Г.Х., Молы Л.И., Рабинович Б.В. Разработка основ математического обеспечения развивающихся автоматизированных систем

с неполной информацией / ВНИКИ "цветметавтоматика". - М., 1971. -204 с. - Деп. в цтшЭйПриборостроение, к 117.

2. Бабич Г.X.,Система программирования ДекАС для моделирования процессов с неполной информацией // Автоматизация научных исследований на основе применения ЭЦШ. - Новосибирск, 1972. - С.41-45.

3. Бабич г.Х. Силена программирования ДекАС и построение на ее базе АСУ о неполной информацией // Математическое обеспечение АСУ. - М., 1972. - С. 25-30.

4. Бабич Г.Х., Аркадьев А.Г. Синтаксис и алгоритмы интерпретации примитивов алгоритмического языка ДекАС // Труда БНИКИ "Цветметавтоматика". - 1972. - Вып. ~ С. 97-108.

5. Бабич Г.Х., Прокукмн Л.М., Разгуляева И.Н. Экономические модели АСУО // Труды Московского инаенерно-экояомичеокого института ям. С.Орджоникидзе. Методические материалы по. разрабогке автоматизированных систем управления научно. производственным объединением. - 1972. - Вып. 48. -

-С. 2<И»9.

6. Бабич Г.Х., Ьрокунин Л.М. Управление иерархическими эко-

номическими системами при воздействии внешних возцу-щений Ц Труды ВИШ "Цветметавтоматика". - 1973. -Вып. 5. - С.20-29.

7. Бабич Г.Х., Вызго Е.М., Новикова Т.О. Операционная система, реализующая язык ДекАС на ЭВМ "Минск-ггМ" // Труды ВНйКИ "Цветметавтоматика". - 1973. - Вып. 5. - С. 13-19.

а. О принципах построения автоматизировекных систем унраыге-нии с неполной информацией / Г.Х. Бабич, В.А. Зелезнов, Л.И. Молы, Б.Б. Рабинович // Труды ВЩДЙ "Цзатметавтома-тика". - 1973. - Выл.З.- С. 97-109.

9. Бабич Г.Х., Штернберг Л.Ф. Система программирования для решения задач с неполной информацией на машинах ЕС ЭН5 // Тру ды ВНйКи "Цветметавтоматика". - 197^. - Вып. 7. - С. 18-25.

г

литер претатор алгоритмического "языка: д.с. 4<6882: й. Кл.С-0б/15/20/ Г.X.Бабич (СССР); ВНИКИ "Цв&тмзтавтоматака". -Заядл. 25.05.72; Опубл.15.10.74. Бш. N° 38. - 27 о.

11. Бабич Г.Х. Алгоритмический язык ДекАС для решения аадач с неполной информацией и алгоритмы его интерпретации // Кибернетика. - 1974. - Й 2. -■ С.61-71.

12. Баб« Г.Х. Математическое обеспечение АСУ цветной металлургии при неполной информации. - ми: Металлургия, 1975. - 120 с.

13. Бабич Г.Х.', Штернберх1 Я.ф. Обслуживание запросов к библиотеке

в системе программирования ИНКОЛ / ВНИКй "Цветметавтоматика". -М., 1975. - 15 с. - Деп. в ВИНИТИ II.11.1975, Из 3221-75 Деп. ¿14. Бабич Г.Х.»Штернберг Л.Ф. Организация отладки в системе программирования ИНКОЛ/ВНИКИ "Цветметавтоматика". - М., 1975. -12 с. - Деп. в ВИНИТИ II.11.1975 К 3220-75 Деп.

15. Карпачев Д.Г.,Бабич Г.Х.,Молы Л.И. Применение ЭВМ в планировании производства и организации сбыта цветных металлов. -

(,(.: Металлургия, 1976. - 182 с.

16. Ьабич Г.X.,Штернберг Я.Ф., Юганова Т.Н. Алгоритмический язык ИНКОЛ для выполнения вычислений о неполной информацией // Программирование. - 1976. - (и - С.24-32.

27. Бабич Г.X., Оницина Г.Й., Родионова т.а. Применение метода анализа дерева решений для выбора проектного варианта развития . промышленного предприятия // Опыт и задачи прогнозирования в промышленности. Тезисы докладов. - I., 1976. - С.68-71. "1В. Методика выбора оптимального варианта развития предприятия цветной металлургии / Г.Х.Бабич, Т.А.Гатов, Т.М.Родиснова, А.К.Силенко // Автоматизация производственных процессов цветной металлургии. - М., 197?. - Вып.2(12). - С.3-10.

19. Бабич Г.Х.,Бабич !Д.И.,Телеляев В.А. Применение метода анализа дерева решений для выбора проектного варианта строительства

-39-

алмазодобывающего предприятия // Автоматизация производственных процессов цветной металлургии. - М., IP78. - Вып. 2(14). С.Иб-120.

2). Бабич Г.Х.,Габец с .В. .Пономарев Г.П. Применение метола анализа дерева радений дня оперативного управления производством // Автоматизация горно-обогагитзльных процессов цветной металлургии. - М.. 1981. - С.53-63. 21. Система программирования ШКОЛ для выполнения вычислений о неполной информацией / Г.Х.Бабич, И.Н.Фалина, Л.Ф.Штернбврг, Т.И.Юганова // Управляющие системы и машины. - 1982. -te 4. - 97-101.

22. Бабич Г.Х. Принятие решений на основе анализа дерева решений в условиях неполноты информации // Кибернетика. - I98S. -

)а 5. - C.XI3-I2I.

23. Бабич Г.X..Веский М.З.,Козьиия B.v. Автоматизация оперативного планирования производства и управления поставками'Металлопродукции на предприятиях черной металлургии // Металлург. -1?87. - !•! б. - С.40-41.

МОСКОВСКИЙ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СОЯАВОВ

D-iisoo /ъ.хлд-i

Закпз/z V Объем Ль.ц Тхрел too Типография ШСиС, ул.Ордаоииквдге, 8/9

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СССР Л/С^

ПО НАРОДНОМУ ОБРАЗОВАНИЮ /

МОСКОВСКИЙ ОРДЕНА ОКТЯБРЬСКОЙ РЕВОЛЮЦИИ И ОРДЕНА ТРУДОВОГО КРАСНОГО ЗНАМЕНИ ИНСТИТУТ СТАЛИ И СПЛАВОВ

На правах рукописи

БАБИЧ Генрих Ханинович

УДК 519.816 + 658.012.011.56

МЕТОД ИНФОРМАЦИОННО-РАСШИРЯЕМОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ СИНТЕЗА АЛГОРИТМОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НЕПОЛНОЙ ИНФОРМАЦИИ И РЕЗУЛЬТАТЫ ЕГО ПРИМЕНЕНИЯ В УПРАВЛЕНИИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИМИ ПРЕДПРИЯТИЯМИ

Специальность 05.13.06 — «Автоматизированные системы управления»

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 1989