автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Методика и программное обеспечение представления баз знаний для разработки полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений

кандидата технических наук
Сорокин, Алексей Борисович
город
Москва
год
2015
специальность ВАК РФ
05.13.11
Автореферат по информатике, вычислительной технике и управлению на тему «Методика и программное обеспечение представления баз знаний для разработки полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений»

Автореферат диссертации по теме "Методика и программное обеспечение представления баз знаний для разработки полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений"

На правах рукописи

Сорокин Алексей Борисович

МЕТОДИКА И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ПОЛИСТРУКТУРНЫХ И ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

Специальность 05.13.11 - Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

11 НОЯ 2015

005564551

МОСКВА 2015

005564551

Работа выполнена на кафедре «Вычислительная техника» (ВТ) Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Московский государственный университет информационных технологий, радиотехники и электроники» (МИРЭА).

Официальные оппоненты

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

кафедры «Вычислительная техника» МИРЭА

Болотова Людмила Сергеевна

доктор технических наук, генеральный директор научно-консалтинговой группы «DBA-concept», профессор Международного института менеджмента ЛИНК Теслинов Андрей Георгиевич

кандидат технических наук, доктор экономических наук, директор ЦИВТ «Концепт», заведующий кафедрой концептуального анализа и проектирования МФТИ

Кучкаров Захирджан Анварович

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана»

Защита диссертации состоится «22» декабря 2015 года в 15-00 на заседании диссертационного совета Д212.131.05 при МИРЭА по адресу: 1 19454, г. Москва, пр. Вернадского, д. 78.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГТУ МИРЭА.

Автореферат разослан «20» ноября 2015 года

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 1 19454, г. Москва, пр. Вернадского, д. 78, МИРЭА, Д 212.131.05.

Ведущая организация

Ученый секретарь

диссертационного совета Д212.131.05 кандидат технических наук, доцент

Е.Г. Андрианова

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Объективная реальность современного мира такова, что лица, принимающие решения (ЛПР) вынуждены действовать в динамически сложной среде (ДСС), которая характеризуется следующими особенностями:

- для достижения целей необходимо принимать множество решений, каждое из которых должно рассматриваться в контексте остальных;

- принимаемые решения зависимы друг от друга, обладают стохастическими и длинными связями;

- среда изменяется как под воздействием определенной совокупности систем, так и вследствие принимаемых решений.

ДСС всегда находится во взаимной зависимости от некоторой совокупности систем (экономических, социальных, техногенных и др.), в которых центральную роль играет логика человеческих целей и действий. При таком условии знания о ДСС определены трудно формализуемым характером (нечёткостью, неопределённостью, неточностью и др.). Для выработки решений в такой предметной области (ПрО) традиционно используются системы поддержки принятия решений (СППР - DSS, Decision Support System) основанные на синергетической комбинации методов искусственного интеллекта (ИИ). Соответственно для выработки решений в ДСС необходимо использовать комплекс интеллектуальных СППР (ИСППР - IDSS, Intelligence DSS), который автором диссертации называется полиструктурной и полифункциональной СППР (ПП СППР).

Для разработки ИСППР существует широкий спектр методов, технологий и средств, которые обладают разнообразными свойствами и возможностями. При этом наибольшее распространение получили CASE-технологии. В них используются два принципиально разных подхода к проектированию программного обеспечения (ПО): структурный (SADT - Structured Analysis and Design Technique (метод структурного анализа и проектирования) и др.) и объектно-ориентированный (UML - Unified Modeling Language (Унифицированный язык моделирования)), которые в известной мере между собой не согласуются, хотя имеют общие основания — системные представления. Несмотря на популярность CASE-технологий, использование их для поддержки и принятия решений сопровождается рядом затруднений для разработчика:

- ему предлагается множество избыточных или практически неиспользуемых концептуальных конструкций;

- ему предлагается не единый, а разнородный синтаксис, то есть разнородные правила составления конструкций языка;

- ему не предлагаются эффективные способы моделирования ПрО на электронной вычислительной машине (ЭВМ);

- в своей практике он не может опереться на формальные заключения о свойствах используемой модели знаний — непротиворечивости и согласованности.

Несовершенства CASE-технологий делают проблематичным их изучение и

внедрение для проектирования ИСПГТР, в большей степени они ориентированы на проектирование информационных систем, чем на интеграцию моделей ИИ.

Практика использования ИСПГТР показывает, что на сегодняшний день в ее теоретическом обосновании не существует:

- методики и концептуальной структуры объединяющей ситуационные, имитационные, экспертные, эволюционные и другие подходы к моделированию ДСС;

- целостной модели знаний о проектировании ИСППР;

- единого языка графического описания для моделирования в области разработки ИСППР;

- ПО представления баз знаний (БЗ) для проектирования ИСППР.

Эти обстоятельства указывают на существование в области поддержки принятия решений проблемы, состоящей в отсутствии единой концептуальной структуры обоснованных решений относительно управления ДСС и программном извлечении различных знаний из концептуальной модели для проектирования ИСППР.

Объектом исследования в работе является процесс проектирования ПО для реализации деятельности по принятию решений в ДСС.

В качестве предмета исследования выступают методика и программное обеспечение выявления и представления баз знаний для разработки полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений (определен паспортом специальности 05.13.11, областями исследования 1 и 4).

Цель работы: разработать методику и программное обеспечение представления баз знаний для разработки полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений, повышающих качество принимаемых рещений в ДСС.

Следовательно, в диссертации решается следующая научная задача: создание методики разработки ПП СППР, позволяющей построить целостную модель ДСС с использованием единого графического языка и выделить из неё на программном уровне частные представления (концептуальные планы) БЗ соответствующие методам ИИ.

Гипотезы исследования. Научная задача будет решена, если:

- будут расширены теоретические представления о возможностях метода ситуационного анализа и проектирования модели ПрО произвольной природы (Л.С. Болотовой);

- моделирование ДСС будет основано на синтезе деятельностного и ситуационного подходов к анализу ПрО;

- будет разработана концептуальная структура акта деятельности (КСАД) как совокупность единичных решений, которую можно использовать как БЗ для экспертного моделирования;

- будет разработана целостная концептуальная модель принятия решений в ДСС;

- ПО представления БЗ о ДСС будет разработано на основе концептуальных планов акта деятельности, соответствующих определенным

методам ИИ;

- ИСППР будет спроектирована на основе совокупности или синтеза концептуальных планов актов деятельности;

- ПП СППР будет спроектирована как совокупность ИСППР.

Для достижения цели в работе поставлен ряд следующих задач, которые были решены в ходе исследования:

- провести анализ возможностей современного методического и программного обеспечения разработки модели ДСС для ее использования в ПП СППР;

- обосновать применение синтеза деятельностного подхода и ситуационного анализа для разработки модели БЗ относительно ДСС;

- разработать КСАД на основе синтеза категориальной схемы акта деятельности и концептуальной структуры единичного решения (КСЕР);

- разработать концептуальную модель принятия решений в ДСС как целостную структуру, которая определена матрицей решений;

- разработать концептуальные планы, которые является частью КСАД и на программном уровне рассматриваются в виде отчетов с текстовыми описаниями БЗ для разработки моделей ИИ;

- разработать витрину знаний для проектирования ИСППР как синтез концептуальных планов актов деятельности;

- разработать методику проектирования ПП СППР.

Методология и методы исследования. Для решения поставленной задачи в работе проводятся теоретические исследования на основе общелогических методов познания.

Для построения концептуальной модели принятия решения в ДСС применены: деятельностный подход (Н. Леонтьев, С.Л. Рубинштейн, Э.Г. Юдин, Г.П. Щедровицкий, С.П. Никаноров и др.); метод ситуационного анализа и проектирования модели ПрО произвольной природы (Л.С. Болотова); метод ситуационного управления (Д.А. Поспелов, В.Н. Пушкин, Ю.И. Клыков, Л.С. Болотова, Ю.А. Шрейдер, А.Г. Теслинов и др.).

Концепция проектирования ПП СППР основана на выявлении системных представлений из концептуальной модели принятия решения. Определение системных представлений основано на работах в области системологии (A.A. Богданов, Л. фон Бертапанфи, С. Оптнер, С.П. Никаноров, И.В. Блауберг, В.Н. Садовский, В.Н. Волкова, A.A. Денисов, и др.).

Системные представления определены концептуальными планами, которые построены по аналогии с CASE-технологиями (Г. Буч, А. Якобсон, Дж. Рамбо, Д.А. Марка, К. МакГоуэн, Р. Баркер, Г.Н. Калянов, A.M. Вендров и др.).

Специфика принятия решений в ДСС изучалась на компьютерных имитационных моделях (Дж. Форрестер, Б. Бремер, Д. Дёрнер, Дж. Стерман, Дж. Томас, A.B. Федотов, В. В. Емельянов, Н.П. Бусленко и др.)

Синергетическая комбинация для различных моделей обусловлена гибридным подходом к проектированию систем основанных на знаниях (Л.Р. Медскер, С. Вермтер, Г.В. Рыбина, A.B. Колесников, Ю.Р. Валькман, A.B.

Гаврилов, Н.Г. Ярушкина и др.).

Научная новизна и теоретическая значимость диссертационного исследования состоят в следующем:

- модифицированы теоретические представления о возможностях ситуационного анализа, деятельностного подхода и теории модельно-параметрического пространства;

- предложен новый подход к представлению и описанию процесса принятия решений в ДСС на основе синтеза деятельностного и ситуационного подходов к анализу ПрО;

- разработана концептуальная структура акта деятельности (КСАД) как совокупность единичных решений, которую можно использовать для создания экспертных систем;

- разработана целостная концептуальная модель принятия решений в ДСС, использующая КСАД;

- на основе выделения и методического синтеза концептуальных планов КСАД, соответствующих определенным методам ИИ, разработана методика функционирования ПО представления БЗ о ДСС;

- предложена методика проектирования ПП СППР как совокупность ИСППР, параметрически связанных между собой.

Практическая значимость работы. Предложенные теоретические основы, методика и программные средства представления БЗ позволяют:

- исследовать структуру, параметры и характеристики ДСС с позиции различных системных представлений;

- фиксировать существенную информацию о моделируемой ДСС в графическом и текстовом представлении;

- верифицировать концептуальную модель принятия решений в ДСС. Сделать формальные выводы об её свойствах непротиворечивости и согласованности;

- находить соответствия между совокупностью концептуальных планов и методами ИИ.

Предложенные решения могут использоваться для проектирования широкого спектра ПП СППР.

Положения, выносимые на защиту

1. Новый подход представления и описания процесса принятия решений в ДСС. Подход основан на:

- синтезе деятельностного и ситуационного подходов к анализу ПрО;

- выявлении из ДСС различных актов деятельности и построении их концептуальных структур;

- выделении из КСАД частных представлений и нахождении для них соответствующие модели ИИ.

2. КСАД как совокупность единичных решений, которая обладает следующими особенностями:

- представляет собой паттерн, в котором фиксируется состояние деятельности до и после принятия решений;

- учитывает частные представления: функциональный, процессный, контекстный и план закономерностей;

- используется для создания концептуальной модели принятия решений.

3. Концептуальная модель принятия решений в ДСС как синтез различных КСАД, которая обладает следующими особенностями:

- представлена матрицей решений, в которой на уровне КСЕР фиксируются решения как по актам деятельности, так и по проблемным ситуациям;

- учитывает возможную типизацию пересечений КСЕР и декомпозицию концептуальных планов;

- используется для создания БЗ на программном уровне проектирования ИСППР.

4. Методика проектирования ПП СППР как совокупности ИСППР. В методике в центр внимания ЛПР ставится одна из ИСППР и находятся пересечения по параметрам с другими ИСППР. При этом методически обеспечивается фиксация логической организации анализа ДСС и синтеза моделей ИИ.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность изложенных в работе положений подтверждаются использованием подходов и методологий, зарекомендовавших свою эффективность и адекватность. Разработанная методика и программное обеспечение реализованы в ПП СППР «Противодействия Развитию Инфекционных Заболеваний» («ПРИЗ»), нечеткая модель управления водоснабжением в системе «Умный дом».

Основные положения работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях:

- XVI Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», Санкт-Петербург, 2012;

- IV Международная научно-техническая конференция «Робототехника и искусственный интеллект», Железногорск, 2012;

- VIII Международной научно - технической конференция «Дни науки -2012».-Прага, 2012;

- XL юбилейной Международной научно-практической конференции «Неделя науки СПбГПУ», Санкт-Петербург, 2011;

- V, VI, VII, VIII Всероссийских конференциях «Искусственный интеллект, философия, методология, инновации», МГТУ МИРЭА, Москва, 2011 — 2014;

- Всероссийской научно-практической конференция «Информационные технологии в профессиональной деятельности и научной работе», Йошкар-Ола, 2012;

- Всероссийская научная конференция «Статистика и прикладные исследования», Краснодар, 2011;

- 61, 62, 63, 64 научно-технических конференциях в МГТУ МИРЭА, Москва, 2012-2015;

- Научные сессии «НИЯУ МИФИ - 2014» и «НИЯУ МИФИ - 2015», МИФИ, Москва, 2014 -2015 год.

Публикации. В результате теоретических и прикладных исследований опубликовано 17 научных работ, из них шесть в ведущих рецензируемых научных журналах, определенные перечнем Высшей аттестационной комиссии (ВАК), и одно методическое указание по выполнению курсовой работы. По теме диссертации в Федеральной службе по интеллектуальной собственности получено, два свидетельства о регистрации:

- программы для ЭВМ №2014619158 «Противодействие Развитию Инфекционных Заболеваний»;

- базы данных №2015621317 «Интеллектуальная база данных для проектирования систем основанных на знаниях».

Публикации на тему диссертационной работы заняли третье место в конкурсе на лучший научный цикл работ, выполненных в МИРЭА и опубликованных в течение 2014 года.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 3 глав заключения, списка использованных источников, содержащего 118 наименований 5 приложений. Объем основного текста составляет 196 печатных страниц, 9 таблш и 86 рисунков. Объем приложений - 126 печатных страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выполненного исследования, сформулирована цель работы, а также задачи для ее достижения. Изложены основные идеи, гипотезы, степень новизны и практическая значимость результатов работы.

Для доказательства выдвинутых гипотез в первой главе обобщены результаты исследований ДСС со следующих позиций:

1. С системных позиций - определено, что:

- существует семейство дефиниций понятия «Система», в которых система не расчленяется на самые элементарные частицы, а представляется как совокупность укрупненных компонентов, принципиально необходимых для существования и функционирования создаваемой системы. ДСС представляется как «большая» система, в которой зафиксированы различные «сложные» системы.

- категорию «сложность» принято рассматривать как интегральную характеристику систем, обусловленную мерностью ее состава и организации. При этом сложность состава ДСС рассматривается исходя из ситуационных представлений, а сложность организации как упорядоченность системы в соответствии с системообразующим фактором - деятельностью. Тогда ДСС обусловлена поливариантным состоянием деятельностей и может рассматриваться как полифункциональная и полиструктурная система (ППС).

Определение: ППС - это большая система, объединяющая разнотипные сложные системы, в которой действует множество структур и функций, представляющих собой совокупности деятельностей.

Исследования позволяют утверждать, что ПП СППР должна быть спроектирована как совокупность ИСППР исходя из:

- конструктивных особенностей, которые обусловлены изменением ее структуры и функциональной направленности в зависимости от изменения точки

зрения ЛПР;

- системообразующего фактора — деятельности, которая может быть смоделирована на ЭВМ только через методы и средства ИИ.

2. С позиции деятельностного подхода к принятию решений определено,

что:

- в ДСС может существовать неограниченное количество деятелыюстей. При этом деятельность всегда полифункциональна и полиструктурна, и существует в циклах воспроизводства. Циклы воспроизводства разделяют деятельность на частные изображения: сферы деятельности и акты деятельности.

- акт является элементом деятельности и строится в соответствии с определенными нормами (правилами), без которых он не существует. Правила представляют интерес, когда используются многократно при построении других актов деятельностей. Тогда необходимо выделить обобщающие нормы (категории), которые будут представлять некий шаблон (паттерн) - категориальную схему акта деятельности (рис. 1).

Рис. 1. Категориальная схема акта деятельности

Особенностью данной схемы является тот факт, что когда ЛПР сталкивается с проблемной ситуацией в ДСС, он не имеет определенных знаний о методе и средствах ее решения, о последовательности действий для построения собственной деятельности, не может уверенно опираться на опыт прошлых или подобных решений. Тогда в схеме обрываются следующие связи:

- между задачами (в данном случае проблемами) и методами;

- между проблемами и средствами.

Для разрешения проблемной ситуации предлагается:

- цель выразить в виде требований к продукту акта деятельности;

- нехватку знаний по элементам (категориям) категориальной схемы можно восполнить из результатов (продукта) других категориальных схем актов

деятельностей.

Таким образом, создается поле знаний о проблемной ситуации. Это позволяет утверждать, что решения в ДСС могут быть найдены через выявление пересечений по актам деятельности. Однако определено, что поле знаний не учитывает роль ситуативное™ при разрешении проблемы в ДСС, вследствие чего не может быть сформирована адекватная и полная БЗ допустимых управленческих решений.

3. С позиции метода ситуационного анализа и проектирования модели ПрО произвольной природы - определено, что:

- действие обусловлено определенным единичным решением {decision — d). При этом единичное решение рассматривается как связанная структура следующих элементов (X): субъект действия (Xas). действие (Ха), объект действия (Хао) и компоненты действия ({Хас1,Хас2, ...,XacN}). При этом действие образует структуру из трех возможных типов связующих звеньев: СД (Las) - связь между субъектом действия Xas и действием Ха, ОД (Lao) - связь между объектом действия Хао и действием Ха, КД ({LacltLacz, ...,LacN}) - связь между компонентами действия (Хас1,Хас2,..., XacN} и действием Ха. Таким образом, создается каркас КСЕР (рис. 2);

Рис. 2. Концептуальная структура единичного решения

- для создания полноценной КСЕР необходимо:

1) выделить два типа двунаправленных бинарных семантических отношений: взаимодействие Rso, Ros, ({/?sc1; Rsc2, ■ ■■, RscN}, {Rcs1, Rcs2, ■ ■■, RcsN) - это вертикальные опосредованные отношения, которое выражаются через действие Ха и связующие звенья (Las, Lao, {LacltLac2,... ,LacN})\ отношение {/?oc1; Roc2,..., Rocn}, {Rco1, Rco2, ..., RcoN}, RccJN - есть эмпирическое выявление горизонтальных зависимостей, осуществляют функции координации, пространственной или логической связанности и т.д. Результатом таких

семантических выражений может быть либо правда (1), либо ложь (0);

2) учитывать структурную связь ОС (IPao, Was, Lpac ) между элементами и их свойствами (Pas, Рао, Рас). Свойство может иметь строковые, логические или числовые значения. Соответственно между свойствами существуют соотношения Rpjtj, которые выражены математическими или логическими символами;

- построение концептуальной модели ПрО (КМПрО) обусловлено множеством последовательностей единичных решений {d1, d2,..., dm], на основе которых реализуется БЗ для экспертного моделирования.

Выявлено, что широкий диапазон деятельностей в ДСС усложняет определение направления движения к цели (требований к результату) при описании совокупностью КСЕР.

В результате проведённых исследований выявлено следующее противоречие: с одной стороны деятельностный подход не учитывает ситуативный аспект, с другой ситуативный анализ не дает четкого понимания результата деятельности. Для снятия этих недостатков предложено синтезировать данные аспекты в единое представление - КСАД. Это позволяет утверждать, что должны быть модифицированы теоретические представления о возможностях ситуационного анализа и деятельностного подхода.

На основе проведенного анализа выявлены основные противоречия, сдерживающие повышение качества принимаемых решений в ДСС, сформулирована научная проблема исследования, научная задача и требования к ожидаемым результатам.

Во второй главе проведено методологическое обоснование возможности создания эффективной методики разработки ПП СППР. Для этого доказываются следующие гипотезы:

1. Гипотеза относительно КСАД. Определено, что:

- КМПрО может быть представлена актом деятельности и составлять совокупность последовательностей действий направленных на трансформацию свойств определенного объекта. Тогда элементом КСАД является КСЕР;

- для создания шаблона КСАД его элементы (КСЕР) должны быть описаны терминами деятельностного анализа.

Для реализации данных требований необходимо спроецировать вершины схемы акта деятельности (рис. 1) на вершины КСЕР (рис. 2).

Выявлено, что КСЕР существует в двух состояниях: до действия (задача), после действия (метод как решение задачи). Можно утверждать, что проекция вершин категориальной схемы акта деятельности на вершины КСЕР является биективным отображением (взаимно-однозначным).

Это позволяет естественным образом формировать КСАД, которая будет представлять собой шаблон произвольной части деятельности и может использоваться для генерации БЗ в виде продукционных правил.

На формальном уровне КСАД (CSAA - Conceptual structure of the act of an activity) интерпретируется следующим образом:

CSAA = Xas л {Xat.....XaN} л ({Xacl.....Xac? } л ... л {Xacl.....ХасЦ }) л

{Хаог, ...,Хаом) л {£а51(..., ¿а5дг} л ({¿ас*, } л ... л {£асд,,..., ¿ас$ }) л

{¿а01; ..., ¿аОдг} А ({Й50г, ..., Й50д,} V {ЙС^, ...,Р05д,}) Л ({РсСуд,} V {йсс^у^л

({Р^1.....}л ... л{Д«й.....Р5С# МЯс*}, ..., РС51Л' }л ... л{Рс5^.....})л

({КОС!1.....Рос^ }л ... л{Рос^.....Рос# МКсо!,..., Рсо^ }л ... л{Р«4.....Рсо$ })л

Ра5л{Рао1;..., Раод.}л({Рас11.....Рас^ }л ... д{Рас^,..., Рас$ })л{£рао1(..., ¿раол/}л

{¿Ра51,..., Ь^М^ас!,..., ¡Уас^ } л ... л {1,ра4, ..., ¿рас$ })л{рР;л/} (1)

Таким образом, задача процесса редуцируется на задачи действия, которые могут быть выделены в виде КСЕР акта деятельности.

2. Гипотеза относительно целостной концептуальной модели принятия решений в ДСС. Определено, что в КСАД между КСЕР акта деятельности выполняются операции пересечения по объекту, субъекту, компонентам (требования и средства акта деятельности) и их сочетаниям (согласно полю знаний категориальных схем). На основании этого факта формируется матрица решений, которая позиционируется как концептуальная модель принятия решений в ДСС (рис. 3).

Акт

деятельности 1

Акт

деятельности 2

Ситуация 1 К", 1

Ситуациям КСЕР. .2 -

\

Ситуация!1» КСЕР. _1ч

- КСЕР. 111*11111

- КСЕР. 2 -

- КСЕР. N -

Акт

деятельности М ■ КСЕР 1

КСЕР 2

КСЕР N

Решения по актам деятельности

Рис. 3. Матрица решений

Матрица решений рассматривается как база знаний для проектирования экспертных систем (ЭС), в которой может быть проведена проверка на полноту (решения по актам деятельности) и адекватность (решения по ситуациям). Этот факт позволяет утверждать, в части разработки целостной концептуальной модели принятия решений в ДСС гипотеза может быть доказана и задача решена.

3. Гипотеза относительно необходимости и возможности выделения концептуальных планов КСАД. Определено, что концептуальный план является определенной частью КСАД и рассматривается как некий проект для разработки моделей ИИ.

Предложено выделять динамические и статические представления КСАД. Динамические представления определены несколькими планами, относительно которых обоснован ряд утверждений:

- функциональным планом КСАД. Построение данного плана основано на общелогическом методе познания - аналогия. Для аналогии выбрана методология SADT.

Утверждение 1 — Функциональный план позволяет разрабатывать различные архитектурные стили гибридных систем.

В формальном виде функциональный план КСАД можно представить как: Pip — {F1,...,FN} л ({Xacl, ...,Хас? } л ... л {Хае}, ...,Xacj!j }) л {La^,..., LasN] л {Laolt...,LaoN)л ({LacJ,...,Lac? } л ...л {Lac},,...,Lac$ }) л {Раог, ...,PaoN}r\ ({Pací, - - } л ... л {Рас},,..., Pacß }) л {L^ao^ ... ,WaoN} л ({¿Pací, -,Lvae? } л ...л {Wae},.....L^acj^ }) (2)

Функциональный план КСАД описывает функцию верхнего уровня, которая может быть разбита на частные планы функциональных структур единичных решений. На основании данного факта определена типизация связей между функциями КСЕР: пересечение по исходному материалу, пересечение по продукту и исходному материалу, последовательная связность с обратной связью, пересечение по продукту и свойству одного из компонентов.

- процессным планом КСАД. Для аналогии выбрана диаграмма состояний модели-UML.

Утверждение 2 — План процессов позволяет разрабатывать диаграмму потоков и уровней для ИДМ.

В формальном виде процессный план КСАД можно представить как: Р1Рг — {Xa1( ...,XaN} л [Хао1(...,XaoN} л [Хас1(...,XacN} л {Lao1, ...,LaoN} л {Lac1:...,LacN} л {Раои ...,PaoN} л {Paclß ...,PacN}A{Lpao1, ...,LpaoN}л {¿paca.....LpacN] (3)

Для детального исследования процессного плана акта деятельности необходимо идентифицировать взаимосвязанные между собой планы единичных решений. Выделяются следующие типы связей: последовательной прямой и обратной, логической прямой и обратной.

Статические представления также определены несколькими планами, относительно которых обоснован ряд утверждений:

- контекстным планом КСАД. Для аналогии выбрана диаграмма вариантов использования модели-UML.

Утверждение 3 — План контекста позволяет разрабатывать различные модели, основанные на идеях когнитивного подхода.

В формальном виде контекстный план КСАД можно представить как: Plcon = Xas л ({Хас|, ...,Хас^ } л ... л {Хае},,...,ХасЩ }) л {XaOj, ...,Xaow) л ({Rso1, ...,Rson} v {Roslt...,Rosn}) л ({ßcc,w} v {RccNJ})/\

({Rsc¡,..., Rsc? }л ... л {Rsc},.....Rsc% }v{Rcs¡,..., Res? }л ... л {Res},.....Rcsft })л

({Rocí,..., Roe? }л ... л {Roc},.....RoCft }v{Rco¡,..., Reo? }л ... a{Rco},, ..., Reo% })л

{Pao1,.... PaoN}^{LPaou ...,VaoN} (4)

На уровне единичных решений данный план рассматривается через пересечение по субъекту акта деятельности и по субъекту и компонентам.

- планом закономерностей КСАД. Для аналогии выбраны статические диаграммы модели-UML.

Утверждение 4 — План закономерностей служит своего рода интерпретатором графического представления в аналитическое представление в виде простейших математических уравнений.

В формальном виде план закономерностей КСАД можно представить как: Píreg = {Хаоа, — ,XaoN] л {XaCi, ...,Хасм) л {Lpao1,.... LpaoN) л {¿рас1; ...,LpacN}h ({Rco1, ...,RcoN} v {Roc1(...,RocN}) л ({RccJN} v {RccN¡}) A{RPjn} ....(5)

Определяется множественностью проявляемых свойств элементов концептуальной структуры, которые характеризуются определенными соотношениями, тем самым фиксируются закономерности преобразования исходного материала в продукт. Например, соотношение «больше на» интерпретируется как «сложение», «больше в» — «умножение», «меньше на» — «вычитание» и «меньше в» - «деление».

Таким образом, в главе показаны возможности и методы реализации на графическом уровне концептуальных планов и нахождения соответствий между планами и моделями ИИ.

4. В выборе и проектировании ПО представления БЗ о ДСС предлагается использовать:

- для реализации КСАД - проект с открытым исходным кодом «VUE» (Visual Understanding Environment - Визуальное понимание окружающей среды), который по своему функциональному назначению позиционируется как инструментальное средство для поддержки построения концептуальных карт. Изображенные в «VUE» концептуальные структуры могут быть представлены как XML-документ в виде дерева узлов - это позволяет получить доступ к любому элементу концептуальной структуры;

- для программной проверки концептуальной модели принятия решений на полноту и адекватность - ПО «Решатель» (Solver). Данное ПО поддерживает следующий набор функций: создание, хранение, модификацию, тестирование целостности, слияние БЗ продукционного типа; организацию и оптимизацию прямого логического вывода; генерацию отчетов с текстовыми описаниями БЗ и результатами анализа проблемных ситуаций. Таким образом, создается БЗ для экспертного моделирования, которое неразрывно связано с исследованием успешных стратегий в разных областях человеческой деятельности;

- в части предложенной методики выделения из КСАД концептуальных планов реализовано ПО «Интерпретатор» (Interpreter). При проектировании данного ПО использовалась интегрированная среда Visual Studio 2012, которая поддерживает фреймворк Qt 5.3 со встроенным модулем QtXml. Модуль QtXml предоставляет три способа работы с XML-документами: DOM, SAX и класс QXmlStreamReader. Класс QXmIStreamReader рассматривается как более быстрая замена SAX и позволяет создавать рекурсивные спускаемые анализаторы. Таким образом, происходит считывание структуры дерева и классификация его объектов по связям между элементами и по элементам КСЕР. После завершения этих действий, структура внутренней памяти программы содержит только идентификаторы (ID - identifier) принадлежащих им узлов. Исходя из

присутствующих в структуре ID, происходит наполнение структур данными, фильтрация и запись данных. Это позволяет хранить в анализаторе только структурированные данные необходимые для поиска пересечений КСЕР и выделении необходимых плановых представлений. Поиск пересечений происходит за счет сравнения наборов данных в структурах между собой и создания векторов содержащих ID структур для конкретного пересечения в порядке их следования. После завершения поиска, найденные пересечения, выводятся необходимые отчеты о концептуальных планах в HTML файле.

Реализация ПО «Интерпретатор» позволяет утверждать, что задача выделения концептуальных планов на программном уровне в виде генерации текстовых отчетов может быть решена и гипотеза доказана;

- в части создания витрины знаний определено, что:

1) ПО «Решатель» предоставляет возможность генерации БЗ в виде продукционных правил;

2) ПО «Интерпретатор» предоставляет возможность генерации следующих БЗ: о функциональной структуре, процессов, контекста и закономерностей.

Каждая БЗ, согласно совокупности КСАД и концептуальным планам, описывает определённую часть модели ИИ. Это позволяет утверждать, что реализуется витрина знаний для проектирования ИСППР. которая воплощена программном комплексе (ПК) «VUESI» (VUE + Solver + Interpreter). Составляющие данного ПК эксплуатируется согласно разработанной схеме взаимодействия (рис. 4).

ПК «VUESI»

VUE

Хранилище кон цептуаль ных структур

ПО «Решатель»

Блок организации и проведения логического вывода

О

о

Модель VUE (Дисковая память)

О

ПО «Интерпретатор»

Рис. 4. Схема взаимодействия составляющих ПК «У11Е81»

Использование ПК «УиЕ81» обусловлено следующим алгоритмом: - ЛПР определяет направление трансформации ДСС. Выделяет деятельности, которые способствуют и препятствуют движению трансформации, тем самым определяются границы ДСС. В каждой деятельности определяются

акты. Данные умозаключения реализуются в ПО «VUE» как иерархическая структура со всевозможными вложениями уровней деятельности;

- после определения актов деятельности в ПО «VUE» разрабатываются их концептуальные структуры и разбиваются на множество КСЕР, которое определено как целостная концептуальная модель принятия решений;

- в ПО «Решатель» целостная концептуальная модель принятия решений проверяется на полноту и адекватность. При необходимости генерируется БЗ в виде продукционных правил;

- после подтверждения полноты и адекватности модели в ПО «Интерпретатор» выделяются генерируются отчёты о БЗ концептуальных планов. Синтез БЗ соответствуют определённым моделям ИИ.

Предложенный алгоритм позволяет утверждать, что задача разработки витрины знаний решена и предложена оригинальная методика функционирования ПО представления БЗ (ПК «VUESI»).

Третья глава посвящена экспериментальным доказательствам следующих гипотез:

1. В проектировании ИСППР на основе синтеза концептуальных планов определено, что:

- ИСППР включает в себя различные автономные интеллектуальные модели, которые определены динамическими и статистическими признаками;

- разработка автономных моделей определена алгоритмом работы ПК «VUESI» включающим особенности выбранного метода ИИ;

- синергетическая комбинация автономных моделей определена функциональной БЗ на уровне акта деятельности.

2. В проектирование ПП СППР определено, что совокупность ИСППР может быть представлена через пересечение по параметрам (средствам) по аналогии с теорией модельно-параметрического пространства (<М,Р>-пространство).

Проведя исследование теории <М,Р>-пространства выявлено, что:

- существует возможность рассматривать <М,Р>-пространство на уровне ИСППР;

- параметры ИСППР должны быть представлены как временные функции. При этом ИСППР без связей исключаются из рассмотрения;

- проектирование ПП СППР может быть определено функциональной БЗ на уровне совокупности актов деятельностей.

Таким образом, создается полиструктурное и полифункциональное пространство (<Р8,РР>-пространство), которое на логическом уровне интерпретируется следующим образом: ЛПР ставит в центр внимания выбранную ИСППР, а все остальные рассматриваются относительно выбранного центра внимания, проводится упорядочивание решений в ДСС. В следующий момент времени точка зрения ЛПР может измениться, и в центр внимания поставлена другая ИСППР (рис.5).

Рис.5. < Р5,РР>-пространство для разработки ПП СППР

Учитывая тот факт, что каждая ИСППР обладает своей модульной структурой, то происходит разбиение предыдущей организации совокупностей ИСППР и трансформация функциональной направленности и структурной организации <Р8,РР>-пространства. Эти положения позволяют утверждать, что предложена методика проектирования ПП СППР.

Для доказательства гипотезы проектирования ИСППР рассматривается разработка следующих автономных моделей:

1. Имитационной динамической модели (рис. 6), которая характеризуется следующими особенностями проектирования:

Уровень_1

Поток

Уровень_

X

0 Парзметр_1

Рис. 6. Отношение эквивалентности синтеза планов КСЕР с ИДМ

- выявляются деятельности в ДСС, в которых можно определить следующие акты: «Определение структуры материальных процессов» и «Определение структуры закономерностей». Построить их концептуальные структуры;

- для КСЕР относящихся к КСАД «Определение структуры материальных процессов» выделяется БЗ процессного плана. В результате должна реализоваться диаграмма потоков и уровней;

- для КСЕР относящихся к КСАД «Определение структуры закономерностей» выделяется БЗ плана закономерностей, В результате реализуется уравнение потоков. Если при реализации уравнения потоков возникают сложности, то для лучшего осмысления концептуальных структур используется БЗ контекстного плана. Тогда реализуется диаграмма причинно-следственных связей;

- синтез планов процессов и закономерностей дает полноценное представление о ИДМ (графический уровень показан на рис. 6).

Прогон ИДМ обеспечивает в лучшем случае получение достоверных результатов в одной точке пространства поиска решений. Однако исследование среды требует реализации серии экспериментов, возникает необходимость выбора из множества возможных ситуаций удовлетворительного решения, которое обусловлено определенными критериями и заданными ограничениями.

2. Гибридного генетического алгоритма (ГГА), который определен жесткими ограничениями и правилами. Только построение целевой функции, а также её коррекция дает проектировщику степень творческой свободы. ГГА обладает следующими особенностями проектирования:

- выявляется оптимизационную деятельность в ДСС, в которой выделяется единичное решение «Определение целевой функции» и акты деятельности: «Определение экспертных оценок для коррекции целевой функции», «Определение взаимодействия ГА с методами классической оптимизации». Реализуются их концептуальные структуры;

- из КСЕР «Определение целевой функции» выделяется БЗ плана закономерностей;

- для КСЕР относящихся к КСАД «Определение экспертных оценок для коррекции целевой функции» выявляется БЗ в виде продукционных правил;

- для КСЕР относящихся к КСАД «Определение взаимодействия ГА с методами классической оптимизации» выделяется БЗ функционального плана.

Таким образом, реализуется ИСППР, которая определена системой сбора данных - ИДМ, системой анализа данных - ГГА и системой корректировки анализа данных - ЭС.

Для доказательства гипотезы проектирования ПП СППР рассматривается прикладные исследования ДСС «ПРИЗ» и разработки, следующих ИСППР:

1. «Эволюционная модель выбора оптимальных решений», для которой была выбрана следующая иерархическая структура: ДСС - ПРИЗ; деятельность -определение оценки качества и эффективности предлагаемых противоэпидемических мероприятий; сферами деятельности: демографической,

вирусологической, терапевтической, эпидемиологической и экономикой здоровья. Используя разработанную методику и среду моделирования AnyLogic, реализуется ИДМ.

Эксперименты в ИДМ проводятся по четырем типам сценариев с различной степенью применения мер профилактики и мер терапии. Сравнение сценариев определяет их индексы эффективности. Таким образом, серия экспериментов создает начальную популяцию наилучших решений, целенаправленность которых обеспечивает ЛИР.

Выбор единственного решения определен разработанной методикой построения ГГА, сферой деятельности - экономика здоровья и пакетом прикладных программ MATLAB с использованием комплекта Genetic Algorithm Tool.

Для коррекции целевой функции создается ЭС на основании эпидемиологической сферы деятельности для различных инфекционных заболеваний.

Для создания имитации различных инфекционных заболеваний приближенной к реальности в «Эволюционной модели выбора оптимальных решений» все значимые параметры представлены как временные функции. Поэтому она была выбрана за начальный центр внимания ЛПР.

2. «Система предупреждения и противодействия эпидемиям» (СППЭ), которая предоставляет данные эволюционной модели по временной функции «Изменение вероятности заболевания».

3. «Интеллектуальная система управления скрытыми труднодоступными группами населения» (ИСУ СТГ), которая предоставляет данные эволюционной модели по временной функции «Изменение числа контактов».

Соответственно если на логическом уровне в центр внимания ставится какая-либо из этих систем, то в ПП СППР «ПРИЗ» происходит трансформация структурной организации и функциональной направленности. Например, если центр внимания определён СППЭ, то ИДМ эволюционной модели входит в СППЭ закрытая система прогнозирования эпидемиологического процесса для различных городов мира.

Более подробно проектирование ПП СППР «ПРИЗ» рассмотрено в приложениях 1 — 3. В приложении 4 рассматриваются вопросы применения концептуальных планов для проектирования технических систем (на примере разработки нечеткой модели управления водоснабжением в системе «Умный дом»).

Таким образом, проведенные прикладные исследования подтверждают выдвинутые в диссертационном исследовании гипотезы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты позволяют сделать следующие выводы:

1. Анализ возможностей современного методического и программного обеспечения проектирования модели динамически сложной среды для ее использования в полиструктурных и полифункциональных системах поддержки

принятия решений показывает, что в целом существующие подходы позволяют рассматривать данную предметную область с различных позиций и разнообразных концептуальных представлений. Однако, отсутствие целостного концептуального представления не позволяет создать адекватную модель принятия решений в динамически сложной среде. Синтез деятельностного подхода и ситуационного анализа позволяет рассматривать всевозможные проблемные ситуации и направить трансформацию динамически сложной среды согласно целям принимаемых решений.

2. Использование разработанного подхода основано на использовании концептуальных структур актов деятельностей. Предложенные концептуальные структуры актов деятельностей на основе синтеза категориальной схемы акта деятельности и концептуальной структуры единичного решения позволяет создать целостную концептуальную модель принимаемых решений в динамически сложной среде.

3. Целостная модель принятия решений в динамически сложной среде разработана как матрица единичных решений. В таком виде она позволит исследовать динамически сложную среду с позиции выработки решений по ситуациям и по актам деятельности.

4. В ходе использования концептуальной структуры актов деятельности необходимо задействовать несколько её концептуальных планов. Такими планами являются: функциональный, процессный, контекстный и план закономерностей. Эти концептуальные планы является аспектами концептуальной структуры акта деятельности и на программном уровне рассматриваются в виде отчетов с текстовыми описаниями баз знаний для разработки моделей искусственного интеллекта.

5. Разработанный программный уровень проектирования позволяет проверить модель динамически сложной среды на полноту (решения по актам деятельности) и адекватность (решения по ситуациям). На данном уровне создается витрина знаний как совокупность концептуальных планов актов деятельности для проектирования интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

6. Разработка систем поддержки принятия решений основана на синергетической комбинации автономных моделей искусственного интеллекта для проектирования, которых синтезируются различные концептуальные планы. Синтез плановых представлений реализуется за счет выявления пересечений по элементам концептуальных структур акта деятельности.

7. Принцип выявления пересечений по параметрам между интеллектуальными системами поддержки принятия решений заложен в методику проектирования полиструктурных и полифункциональных систем поддержки принятия решений. Это позволяет использовать аналогию с теорией модельно-параметрического пространства, на основании которой происходит упорядочивание решений в динамически сложной среде.

Дальнейшее развитие работы видится в расширении тематик баз знаний концептуальных планов и предоставлении возможности автоматизированного

выделения концептуальных структур единичных решений из концептуальной

структуры акта деятельности.

СПИСОК ОСНОВНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ В журналах, рекомендованных ВАК до 01 июля 2015 года:

1. Сорокин А.Б. Полиаспектный анализ при проектировании систем поддержки принятия решений. // Научно-технический сборник ВИНИТИ «Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы», 2014. -№8.-С. 10-23.

2. Болотова Л.С., Сорокин А.Б. Эволюционная модель выбора оптимальных решений для противодействия развитию инфекционных заболеваний. // Научный информационный сборник ВИНИТИ «Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций», 2014. - №4. - С. 91 — 109.

3. Болотова Л.С., Сорокин А.Б. Интеллектуальная система управления скрытыми труднодоступными группами населения. // Научный информационный сборник ВИНИТИ «Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций», 2014. - №1. - С. 96 - 111.

4. Болотова Л.С., Сорокин А.Б. Информационная поддержка решений в интеллектуальной системе предотвращения и развития инфекционных заболеваний. // Научный информационный сборник ВИНИТИ «Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций», 2013. -№4. - С. 41 — 53.

5. Болотова Л.С., Сорокин А.Б. Применение гибридных интеллектуальных информационных систем для противодействия развитию инфекционных заболеваний. // Научный информационный сборник ВИНИТИ «Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций», 2013. - №1. - С. 120 - 132.

6. Сорокин А.Б. Моделирование работы системы управления водоснабжением на базе нечеткой логики //Научно-практический журнал «Природообустройство», 2013. - №3. - С. 68 - 72.

В других зкурналах, сборниках статей и научных трудов:

7. Sorokin А.В. Polyaspect Analysis in the Design of Decision Support Systems. // Journal «Automatic Documentation and Mathematical Linguistics», 2014. - Vol. 48. -No. 4. - pp. 187-198.

8. Сорокин А.Б. Проблематика поддержки принятие решений в динамически сложной среде. // Сборник трудов VIII Всероссийской конференции «Искусственный интеллект, философия, методология, инновации», МГТУ МИРЭА, 2014. - Ч. 1. - С. 23 - 28.

9. Сорокин А. Б. Метод ситуационного анализа с позиции теории систем -Сборник трудов VII Всероссийской конференции «Искусственный интеллект, философия, методология, инновации», 4.1. - МГТУ МИРЭА, 2013 - С. 138 - 143.

10. Сорокин А.Б. Разработка гибридной интеллектуальной информационной системы для решения социальных проблем в скрытых и труднодоступных группах населения. //62-я научно-техническая конференция, МГТУ МИРЭА, 2013.-Ч. 1.-С. 59-63.

11. Сорокин А.Б. Применение ситуационного анализа при создании гибридных интеллектуальных систем - VI Всероссийская конференция «Искусственный интеллект, философия, методология, инновации», Ч. 1 -МГТУ МИРЭА, 2012. С. 102- 105.

12. Болотова Л.С., Сорокин А. Б. Гибридная система поддержки принятия решений для противодействия инфекционным заболеваниям. - 61-я научно-техническая конференция - МГТУ МИРЭА, 2012. С. 21 - 25.

13. Сорокин А.Б. Система динамического моделирования инфекционных заболеваний на примере вирусного гепатита А - XVI Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» - СПбГПУ, 2012.-С. 154- 156.

14. Сорокин А. Б. Автоматизированная система управления водоснабжением -XL юбилейная Международная научно-практическая конференция «Неделя науки СПбГПУ». - СПбГПУ, 2011. - С 105 - 106.

Свидетельство РОСПАТЕНТ:

15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2014619158 «Противодействие Развитию Инфекционных Заболеваний». Дата государственной регистрации в Реестре программ для ЭВМ 10 сентября 2014 года.

16. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2015621317 «Интеллектуальная база данных для проектирования систем основанных на знаниях». Дата государственной регистрации в Реестре баз данных 26 августа 2015 года.

Учебно-методическое пособие:

17. Сорокин А.Б. Интеллектуальные системы управления и принятия решений. Методические указания по выполнению курсовой работы для студентов, обучающихся по направлению 230100.68 «Информатика и вычислительная техника» по профилю магистры. / Л.С. Болотова, Ю.В. Мороз, С.С. Смирнов, В.А. Смольянинова, А.Б Сорокин. - МГТУ МИРЭА, 2015. -62 с. [эл. версия]

Сорокин Алексей Борисович

МЕТОДИКА И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ БАЗ ЗНАНИЙ ДЯ РАЗРАБОТКИ ПОЛИСТРУКТУРНЫХ И ПОЛИФУНКЦИОНАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ

РЕШЕНИЙ

Формат 60x90/16 Тираж 100 экз. Подписано в печать 07.09.2015. Заказ № 315 Типография ООО «Генезис» 8 (495) 434-83-55 119571, г. Москва, пр-т Вернадского, 86