автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.06, диссертация на тему:Методы и алгоритмы интеллектуализации принятия решений в АСУ производствами с непрерывно-дискретной технологией
- доктора технических наук
- Виноградов, Геннадий Павлович
- город
- Тверь
- год
- 2013
- специальность ВАК РФ
- 05.13.06
- цена
- 450 рублей
Автореферат диссертации по теме "Методы и алгоритмы интеллектуализации принятия решений в АСУ производствами с непрерывно-дискретной технологией"
На правах рукописи
005051621
Виноградов Геннадий Павлович
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В АСУ ПРОИЗВОДСТВАМИ С НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНОЙ
ТЕХНОЛОГИЕЙ
Специальность: 05.13.06 — Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)
11 АПР 2013
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук
005051621
На правах рукописи
Виноградов Геннадий Павлович
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В АСУ ПРОИЗВОДСТВАМИ С НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНОЙ
ТЕХНОЛОГИЕЙ
Специальность: 05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук
Работа выполнена в Федеральном государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Тверской государственный технический университет"
Научный консультант - доктор технических наук, профессор
ПАЛЮХ Борис Васильевич
Официальные оппоненты: - доктор технических наук, профессор
ВАГИН Вадим Николаевич
- доктор технических наук, профессор МАТВЕЙКИН Валерий Григорьевич
- доктор технических наук, профессор ДЛИ Максим Иосифович
Ведущая организация - Учреждение Российской академии наук Институт информатики и математического моделирования технологических процессов Кольского научного центра РАН
Защита диссертации состоится " 7 " июня 2013 г. в 15 часов на заседании диссертационного совета Д212.262.04 в Тверском государственном техническом университете по адресу: 170026, г. Тверь, наб. Афанасия Никитина, 22
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета
Автореферат разослан" 15 " марта 2013 г.
Ученый секретарь диссертационного совета Д212.262.04,
доктор технических наук, профессор
Н.Н. Филатова
Технический редактор А.Ю. Соколова
Подписано в печать 04.03.13 Тираж 100 экз. Печ.л. 2,0
Формат 60*84/16 Усл.печ.л. 1,86
Заказ № 14 Уч.-изд. л. 1,74
Типография ТвГТУ
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. В современных условиях резко изменилась система требований рынка к компьютерным системам управления предприятиями, в том числе и в химической промышленности. Принципы проектно-технологического типа организационной культуры, положенные основу функционирования современных производственных систем позволяют сократить время от появления новых идей до их реализации в практике и повысить темп смены образцов продукции. Для рынка стала характерной ситуация возрастания динамики изменений, неопределенности и риска. В этих условиях функционирование предприятий в химической промышленности должно быть основано на принципах дальновидности, адаптивности и самоорганизации, что обеспечивается механизмом управления, определяющим взаимодействие активных, суверенных агентов. Важнейшими ресурсами, необходимыми для функционирования организационной системы в этих условиях, являются современные методы управления на основе информационных технологий и инноваций. Эффективность новых технологий управления зависит, прежде всего, от того, как люди с их помощью выявляют и воспринимают объективные признаки складывающихся ситуаций, строят оценки, формируют новое знание и на его основе вырабатывают формы поведения и как новое знание встраивается — становится осознанно «привычным» для людей, реализующих этот процесс.
В таких системах люди (в дальнейшем агенты) имеют цели, отражающие их интересы, а также возможности их достижения. Автономия при принятии решений, связанная с экономической и юридической ответственностью, общность целей предполагает согласование состояний агентов, субъективного понимания ими обстановки, целей, принимаемых решений, способов действия, получаемых возможных результатов системой в целом и каждым агентом. Это порождает проблему управления эволюцией химических производств на основе принципов, методов, процедур, алгоритмических предписаний согласования при принятии решений на основе субъективных представлений агентов о ситуации выбора. Качество ее решения определяет скорость адаптации предприятия к быстро меняющимся требованиям рынка, повышает потенциал его самоорганизации.
Вторая проблема состоит в том, что наукоемкие производства в химической промышленности относятся к слабоструктурированным объектам, для которых характерна неполнота описания, неопределенность, динамизм и сложность формализации состояния внешней среды, существенная нелинейность, возрастание числа неопределенных и плохо формализуемых факторов, необходимость использования качественной, нечеткой информации. При решении задач управления объектами с такими свойствами возможности формальных методов существенно ограничены, но после определенного времени легко и эффективно решаются человеком. Как результат наблюдается уменьшение относительного объема применяемых формальных методов и возникновение потребности соединения средств качественного и количественного анализа при принятии решений.
Технической основой поддержки процесса самоорганизации должны быть высокоэффективные автоматизированные системы управления (ИАСУ), в которых интегрированы все информационные объекты (АСУТП, АСУП, САПР, АСТПП, ГПС). Традиционно при решении задач интеграции разработчики основное внимание уделяли техническому, программному, информационному, функциональному обеспечению. Частично рассматривался вопрос о принципах, способах, методах взаимодействия производственного персонала на новой технической основе обработки информации. Методы решения задач управления соответствовали, как правило, приемам и традициям управления, сложившимся на конкретном предприятии и поэтому реальные результаты от компьютеризации и информатизации не соответствовали ожиданиям. Поэтому третьей проблемой становится организация человеко-машинного взаимодействия в едином информационном пространстве для формирования согласованных представлений у персонала о ситуации выбора, структуре целей производства, принятия согласованных компромиссных решений, реализация которых оправдывает ожидания его участников. Такое взаимодействие с моделями представлений о ситуации выбора и моделями собственно выбора (как на основе эвристических правил, так и оптимизационных) представляет наибольший интерес с точки зрения качества принимаемых решений персоналом в ИАСУ, эффективности их реализации. Первостепенную роль здесь приобретает проблема, построения адекватных моделей принятия решений человеком и его поведения при реализации решений.
Решение указанных проблем обеспечит повышение эффективности, конкурентоспособности отечественных предприятий в современных условиях ужесточения конкурентной борьбы за рынки сбыта после вступления нашей страны в ВТО, так как предполагаемые результаты позволяют создать предпосылки для разработки интеллектуальных информационно-управляющих систем в химической промышленности.
В этой связи разработка новых методов построения моделей выбора человека, учитывающие его субъективные оценки компонент ситуации выбора при решении им задач управления производствами в химической промышленности, построение и исследование механизмов функционирования для управления эволюцией химического производства в условиях неопределенности и динамики внешней среды является актуальной задачей.
Область исследования - теория и методология разработки моделей принятия решений с учетом индивидуальных характеристик человека его субъективного представления о компонентах ситуации выбора для решения задач согласованного планирования и управления на основе процедур человеко-машинного взаимодействия в автоматизированных системах управления производствами с непрерывной и непрерывно-дискретной технологией.
Объект исследования - принятие решений человеком в условиях неопределенности на основе субъективных представлений о ситуации выбора в слабоструктурированных средах, человеко-машинные процедуры и методы
согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности.
Степень разработанности проблемы. Проблемы управления в организационно-технологических системах с учетом человеческого фактора исследуются в теории нечетких систем, иерархических систем с активными элементами, теории рыночных отношений. Фундаментальные результаты в этом направлении получены в работах Л. Заде, В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, Э.Л. Трахтенгерца, В.В. Кондратьева, В.Н. Кузнецова, H.H. Моисеева, Ю.Б. Гермейера, В.В. Федорова, А.Г. Чхартишвили, Р. Аумана, У. Барлета и других. Однако методологические и математические основы моделирования в этих работах, позволившие обосновать ряд центральных методологических принципов, были основаны на положениях нормативной теории выбора и поведения без учета индивидуальных предпочтений субъекта в полном объеме и его субъективного понимания ситуации выбора. Поэтому полученные модели механизма функционирования и управления характеризуются ограниченными функциональными возможностями. Это сдерживает внедрение полученных формальных результатов в практику создания ИАСУ, в частности развития систем согласования и согласованной оптимизации и делает востребованным разработку более реалистичных моделей выбора.
Проблематика принятия решений (ПР) для слабоструктурированных сред достаточно широко обсуждается как в отечественной, так и в зарубежной печати, что нашло свое выражение в работах О.И. Ларичева, B.C. Михалевича, В.П. Волковича, В.В. Подиновского, В.М. Полтеровича, В.Ф. Ногина, Л.А. Растригина, С.А. Орловского, Л. Заде, А.Н. Борисова, Г. Саймона и других. Одним из главных прикладных результатов является установление того факта, что выбор конкретного решения в качестве "наиболее рационального" невозможен без включения субъективного фактора, отражающего личностные особенности агента, определяющие его восприятие, поведение, выбор способа действия. Была выдвинута концепцию ограниченной рациональности и определено направление в развитии теории принятия решений связанное с осмыслением центральной роли агента в технологии ПР и соответственно разработке моделей и алгоритмов его поведения в процессе ПР. Показано, что выбор решения сводится к поиску агентом способа учета неопределенности, который в свою очередь позволяет конструктивно выразить в нем человеческий фактор, возложив остальную работу на вычислительную систему. На этой основе был разработан ряд принципов учета неопределенности, на основе которых созданы модели и алгоритмы выбора агентом, реализованные в таких широко известных и эффективных методах, как АНР, ELECTRE, SMART и ряд других, с помощью которых решены важные технические и социально-экономические задачи. Но использование принципов оптимальности не замыкает математически реальные задачи ПР, требует значительной неформальной работы агента по выявлению степени адекватности заложенного в них принципа учета неопределенности для конкретной ситуации выбора. Они ограничивают вклад агента в решение обоснованием ряда искусственных
параметров типа весовых коэффициентов. В настоящее время, после работ Д. Канемана и А. Тверски, направление исследований в теории принятия решений перешло от описания процессов выбора с помощью нормативных моделей и их модификаций к изучению индивидуального вклада субъекта в процесс принятия решений. Основой для этого являются результаты, полученные в когнитивной психологии и теории обработки информации. Проблема заключается не в понимании того, насколько оптимально принимаемое решение, а почему и как оно было принято, что является причиной несоответствия между фактическим и оптимальным поведением. Для целей моделирования и предсказания поведения субъекта и управления процессом принятия решений важным становится то, как люди делают оценки в ситуации выбора и как принимают на этой основе решения.
Вопросы моделирования субъективных представлений агента о ситуации выбора в различных предметных областях посвящены работы Д.А. Поспелова, В.Н. Вагина, А.П. Еремеева, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевского, Г.С. Осипова, Н.Г. Ярушкиной, М. Минского, С. Осуга, Ю.И. Кудинова и ряда других. В этом направлении получен ряд фундаментальных результатов, позволивших создать эффективные информационные технологии. Однако не в полной мере решены проблемы создания на основе полученных результатов информационно-управляющих систем, позволяющих в условиях слабоструктурированных и плохо формализуемых объектов управления, увеличения сложности и новизны задач управления, неопределенности внешней среды решать проблему согласования представлений производственного персонала на всех уровнях о резервах и потенциальных возможностях производства.
Несмотря на наличие значительного количества работ по отдельным аспектам проблемы управления эволюцией производствами в химической промышленности необходимо отметить несоответствие известных методов, моделей, информационных технологий и соответствующих инструментальных средств современным требованиям, что может быть преодолено на новом теоретическом и методологическом базисе. В связи с этим возникает научная и практическая необходимость в данном исследовании.
Научная проблема: создание теоретических и методологических основ принятия решений на основе субъективных представлений о свойствах и компонентах ситуации выбора в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах для построения человеко-машинных процедур согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем с технологией непрерывно-дискретного типа.
Цель работы: разработка теоретических основ и методологии принятия решений на основе субъективных представлений при управлении эволюцией организационно-технологических систем, построения человеко-машинных систем согласования и согласованной оптимизации для повышения эффективности производств с непрерывно-дискретным типом производства.
Основными методами исследования являются общая методология и методы системного анализа, аналитического и имитационного моделирования, в работе также используются методы теорий: множеств, активных систем, принятия решений, искусственного интеллекта, нечетких систем и нечеткого логического вывода, теории игр, искусственных нейронных сетей, вероятностей и математической статистики, автоматического управления.
Задачи исследования:
1. Разработка концепции решения проблемы построения модели выбора, учитывающей субъективные оценки компонент ситуации выбора, являющейся основой для оценки вклада агента в ситуацию выбора, и определение влияния его индивидуальных характеристик и внешнего управления на результат выбора.
2. Разработка принципов и подходов к моделированию поведения агента в слабоструктурированной и плохо формализуемой среде на основе его субъективных представлений о ее свойствах.
3. Разработка модели управления эволюцией организационно-технологической системой в химической промышленности с субъективно рациональной формой поведения агентов.
4. Создание теоретических основ исследования поведения агента и управляющей подсистемы в двухуровневой организационно-технологической системе, учитывающие индивидуальное поведение агентов с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях и различных вариантах информированности центра.
5. Разработка методов и алгоритмов построения агентом множества согласованных состояний.
6. Разработка теоретических основ и методов формирования и адаптации представлений агента о свойствах ситуации выбора и способов ее согласования с представлениями других агентов.
7. Разработки методика программной реализации гибридных, интерактивных методов формирования представлений агента о ситуации целеустремленного состояния.
8. Разработка принципов и методов создания информационно-управляющих систем, использующие субъективные представления агентов в задачах управления эволюцией организационно-технологических системах.
9. Построение систем управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности с учетом их отраслевых особенностей.
Научная новизна работы заключается в разработке теоретических основ и методологии построения модели выбора субъекта, позволяющие учесть его субъективное понимание свойств ситуации выбора, оценить индивидуальный вклад в результат выбора. Разработанная методология предназначена для приведение в соответствие моделей, методов, информационных технологий, средств поддержки принятия решений и информационно-управляющих систем современным требованиям их применения при управлении эволюцией химических производств и отличается от известных:
• новой концепцией решения проблемы построения модели принятия индивидуальных решений, разработанной с позиции системного анализа, отличающейся от известных подходов включением параметров, описывающих понимание субъектом состояния окружения, степень владения и привычности способов действия, понимания им возможных результатов и их ценности, эффективности способов действия для достижения возможных результатов. Показано, что индивидуальность человека проявляется в оценках этих параметров, выраженных в лингвистических шкалах, что позволяет использовать для получения вербальной информации методы, разработанные в социологии, организационной психологии, и применить методы теории нечетких множеств для ее обработки;
• использованием интегральной оценки ценности ситуации выбора с помощью показателей удельной ценности по результату и эффективности, позволившее показать, что рациональность поведения человека заключается в стремлении максимизировать удельную ценность ситуации целеустремленного состояния по результату. Введение уровней значений показателей удельной ценности по результату и эффективности позволило формально отразить в модели эмоциональное переживание человеком ситуации выбора в виде оценок степени удовлетворенности. Подобное расширение модели выбора позволило ввести в нее в качестве способов действия отказ от действия и структурирование информации о свойствах ситуации выбора для конструирования новых альтернатив с целью повышения удельной ценности ситуации выбора от будущих возможных результатов;
• формальным описанием целеустремленного поведения субъекта при стремлении его к достижению субъективно понимаемого идеала через достижение промежуточных целей, итогов путем выполнения задач, доказано, что продвижение к идеалу, цели имеет место тогда, когда ожидаемая ценность по результату монотонно возрастает;
• созданием методологических основ для моделирования поведения субъектов в организационной системе с фиксированной системой стимулирования для обоснования управляющих воздействий центра, отличающихся учетом им субъективных оценок агентов и их субъективного понимания свойств ситуации выбора;
• расширением функциональных моделей согласованного планирования и управления на основе итерационных схем и интерактивных процедур взаимодействия центра и агентов для построения центром оценок множества согласованных состояний агентов при различных вариантах информированности;
• подходом к моделированию формирования представлений агента о ситуации выбора, учитывающим индивидуальные характеристики агента: восприятие и осознание информации, система его ценностей и норм поведения, что приводят к формированию субъективных представлений, субъективной оценкой адекватности которых для агента является убежденность в их полезности;
• разработкой методов построения множества согласованных представлений и определением условий согласования представлений агентов для разработки алгоритмов согласования представлений агентов, где
условием согласования является получение каждым агентом ожидаемой удельной ценности не ниже субъективной оценки справедливого, по его мнению, выигрыша.
Выполненный комплекс теоретических и экспериментальных исследований предложенного метода принятия решений составляет специальный раздел теории управления организационными системами и является расширением существующих методов моделирования принятия решений и поведения человека как активного элемента.
Практическая значимость заключается в создании эффективного алгоритмического, программного и методического обеспечения интеллектуальных информационно-управляющих систем, использующих субъективные оценки, представления и креативные свойства производственного персонала для исследования системных связей, закономерностей функционирования химического производства в условиях неопределенности для повышения его эффективности путем выявления внутренних резервов и возможных перспективных направлений его эволюции.
Реализация результатов работы. Научные результаты исследования реализованы на Уральском производственном объединении «Галоген» при создании интегрированной АСУ, г. Пермь, на Ступинском заводе стеклопластиков при создании гибкого автоматизированного производства изделий из композитных материалов, г. Ступино, на Новомосковском ПО «Азот» при разработке перспективной АСУТП производства слабой азотной кислоты, г. Новомосковск, в НПО «Центрпрограммсистем» при создании тренажеров нового поколения, г. Тверь.
Разработанные программные модули вошли в состав пакетов прикладных программ, которые включены в Государственный фонд алгоритмов и программ, получены свидетельства о Государственной регистрации программ на ЭВМ. Методика и программные средства формирования представлений человека о ситуации выбора, сочетающая ментальные представления человека и возможности формальных методов использовались при решении задач прогнозирования показателей рынка потребительских услуг в г. Твери и Тверской области.
Методологические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Тверском государственном техническом университете, Санкт-Петербуржском горном институте (Технический университет, вечерний факультет, г. Кировск), Новомосковском институте РХТУ им. Д.И. Менделеева.
Связь работы с научными темами и программами. Результаты диссертационной работы использованы в следующих проектах, выполненных при финансовой поддержке РФФИ: 07-07-00418-а "Интегрированная инструментальная среда поддержки эволюционного проектирования на основе знаний" (2007-2009 г.г.), "Методология, методы и инструментальные средства поддержки разработки искусственных агентов и многоагентных систем" (20082010 г.г.), "Индивидуальное принятие решений, модель целеустремленного поведения агента" (2010-2012 г.г.).
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Теоретические и методологические основы построения модели принятия решений, учитывающих индивидуальные свойства интеллектуального агента и его субъективные представления о свойствах ситуации выбора в условиях неопределенности, в том числе: понимание агентом состояния окружения, степени владения способами действия, представлений о возможных результатах в окружении выбора, их ценности, эффективности и желательности, модели ограничений и модели представлений о ситуации выбора, оценок удельной ценности и стремления к выбору способа действия, построение оценок компонент модели выбора.
2. Принципы и подходы к моделированию принятия решений агентом и его модели поведения в слабо структурированной и плохо формализуемой среде на основе его субъективных представлений о ее свойствах.
3. Модели управления эволюцией организационно-технологической системой в химической промышленности с субъективно рациональной формой поведения агентов.
4. Теоретические основы исследования поведения агента и управляющей системы в двухуровневой организационно-технологической системе, учитывающие индивидуальное поведение агентов.
5. Итерационные методы оптимального согласованного планирования в двухуровневой организационно-технологической системе с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях и различных вариантах неполной информированности центра.
6. Теоретические основы и методы формирования и адаптации представлений агента о свойствах ситуации выбора и способов ее согласования с представлениями других агентов.
7. Принципы и методы создания информационно-управляющих систем, использующие субъективные представления агентов в задачах управления эволюцией организационно-технологических системах с позиций рыночных отношений.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2006)", (Тверь, 2006), Международной науч.-техн. конф. "Интеллектуальные системы IEEE AIS'06" и " Интеллектуальные САПР (CAD-2006)", (Дивноморское, 2006, 2008), ХХ-й Международной научной конф. "Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-20)", (Саратов, 2006), XXI Международной научной конф. "Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-21" 27-30 мая 2008г., (Волгоград, 2008), 11-й, 12-й, 13-й национальной конф. по искусственному интеллекту с межд. участием КИИ-2008 (Дубна, 2008, Тверь, 2010, г. Белгород, 2012), Междунар. Конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям, (Дивноморское, 2009, 2010, 2011, 2012 г.), V-й, VI-й Междунар. научно-практ. конф. "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте (28-30 мая 2009, Коломна, 2009, 16-19
и
мая 2011 г., Коломна, 2011), 3-й Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)", (Волгоград, 2009), междун. научно-практич. конф. «Теория активных систем (17-19 ноября 2009 г.)», (ИЛУ РАН, (Москва, 2009, 2011), XIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика - 2011", (Москва, 2011), Международной научно-технической конференции «Современные сложные системы управления
X HTCS'2012», (Старый Оскол, 2012), XVII Байкальской Всероссийской
конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении», (Иркутск, 2012), мультиконференции «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых структурах» (УТЭОСС-2023), (Санкт-Петербург, 2012).
Структура и объем диссертационной работы.
Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основной объем диссертации составляет 304 страницы, в том числе список литературы 268 наименований.
КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновывается актуальность, научная новизна и практическая ценность диссертационной работы. Сформулированы цели, основные направления и задачи исследования, положения, выносимые на защиту.
Первая глава посвящена разработке концепции управления эволюцией организационно-технологической системы (ОТС) с непрерывно-дискретным типом производства в химической промышленности. Задачи управления подразделяются на задачи управления режимами работы агрегатов технологических узлов, которые решаются локальными системами управления при фиксированных значениях величин входных и выходных материальных потоков и задачи управления материальными и энергетически потоками, направленные на согласование работы агрегатов и узлов с учетом внешних и внутренних возмущений для всего комплекса и связанные с достижением целей развития и выживания производства в условиях рынка. Эти задачи укрупнено реализуются следующими функциональными подсистемами: контроля и управления технологическим процессом агрегатов и узлов; оперативного управления производством в целом для согласования работы технологических узлов; технико-экономического планирования, решающей задачи целеуказания; календарного планирования, детализирующей цели в задачи, выполняемые короткий временной период. Такой функциональной структуре соответствует двухуровневая организационная система, состоящая из центра и подчиненных ему активных элементов (агентов). В состав центра входит руководство производством и соответствующие функциональные службы, решающие задачи учета, стимулирования, планирования на основе информации от нижнего уровня. Агенты - производственный персонал, реализующий задачи подсистемы контроля, управления режимами технологических агрегатов и оперативного управления производством.
Сложность математической формализации, отсутствие возможности автоматического контроля всех параметров состояния агрегатов, особенно показателей качества для высоко агрессивных сред, существование значительной части информации, необходимой для математического описания объектов управления в вербальной форме представлений операторов, технологов, имеющих опыт работы с конкретным объектом управления, приводит к: 1) нечеткости формального описания элементов объектов управления; 2) необходимости использования на верхнем уровне агрегированной информации и соответствующих формальных моделей. В первом случае нечетким может быть описание состояния объекта, его параметров и оценок состояния, например, приемлемость технологической ситуации, эффективность способа управления, степени удовлетворения результатов плановым заданиям и т.п. Во втором случае центр формирует представление о технологических возможностях агентов в пространстве технико-экономических параметров. Формально это выражается в использовании моделей в виде затраты-выпуск с переменными параметрами, где зависимость выходов от режимных параметров учитывается косвенно путем задания множества возможных значений коэффициентов выпуска (или расходных норм).
Интересы к-то агента описываются вектором зависящим от
значений вектора у^ —'результата выполнения плана. Предпочтения агента на
множестве О^ проявляются в его действиях при реализации принятых им
решений на основе субъективных представлений о ситуации выбора. Результатом выбора являются значения режимных параметров : г^ег^,
которые в свою очередь определяют значения вектора у^, а значит и о^.
Значения вектора режимных параметров определяются вектором способов
действия с^ е С^. На технологический узел воздействуют различного рода
возмущающие воздействия га^ е , из которых часть агент может принимать
во внимание, а часть считать несущественными. Если принять гипотезу о локально-оптимальном характере поведения агента, то агент при управлении технологическим узлом выбирает свое состояние путем решения задачи следующего вида при выполнении условий
°к=0к(ук)е0°'ук=ук^к,С0к)е¥к' 2к=2к{ск'а>к)' скеСк'а)к!Е^к-/V /V /V Л- /V /V /V /V /V Л* /V /I /V Л /V /V
Величину Хк агент рассматривает как управление и проявляет стремление получить такое ее значение, для которого выполнялось бы условие х,еР,(х,,/Л-)) = Атётах /(хо).
Л- /V /V Л- _ _ Л- /V /V
ХкеХк
Выгодное для всех агентов управление, должно удовлетворять условию
т
совершенного согласования хе П Д(х, ,/,(■)).
к=\ К к к
Несовпадение интересов, целей и т.п. центра и агентов приводит к возникновению стратегической неопределенности и предполагает наличие управления центра по организации деятельности и поведения агентов. Эта задача сводится к задаче оптимального управления и предполагает наличие модели управляемого субъекта (агента), которая описывает его реакцию на управляющие воздействия центра. В противном случае результатом несогласованности целей в активной организационно-технологической системе является скрытие агентами информации о своих возможностях и снижение эффективности функционирования системы. Поскольку успешность управления эволюцией организационно-технологической системы определяется поведением людей и правилами принятия ими решений, то концепция моделирования их выбора и поведения составляет базис теории управления интеллектуальными организационно-технологическими системами. Такие модели необходимы для предсказания поведения людей и формирования соответствующего управления, так как на современных предприятиях, использующих наукоемкую технологию, успех в приспособлении к изменениям зависит в .значительной мере от конкретных людей и их коллективных действий, а не только от финансовых ресурсов и политики руководства.
Исследование проблемы построения формальных моделей выбора показало, что ввиду сложности этой проблемы необходимо обосновать структуру методологии, основанной на использовании гипотез и предположений о поведении человека, чтобы сделать ее обозримой и решаемой. В основу нормативной теории выбора положены правила, которые являются проявлением упорядоченного процесса мышления и модель принятия решений агентом
описывается кортежем: ¥ = |с, 0^,0., /(•), в который входят
множества: допустимых способов действия С, допустимых результатов деятельности О0, возможных значений обстановки (неопределенности) С2; функции: полезности /(•) и представления IV¡{») о зависимости между действиями, обстановкой и результатом деятельности; а также информация I, которой обладает агент на момент принятия решений. Эта модель позволяет выделить следующие каналы управления поведением агента: допустимые множества С и Оо — институциональное управление (изменение ограничений и норм деятельности); функция полезности /(•) - мотивационное управление (изменение функции полезности); представления ¡V/•) и информация I -информационное управление (изменение информации, которую агент использует при принятии решений). Однако нормативные теории выбора не могут объяснить: 1) почему человек стремится именно к этому результату и выбирает именно этот конкретный способ действия при его достижении (содержательная ориентация поведения); 2) почему человек демонстрирует при этом определенную степень готовности прилагать усилия, то есть выполнять
действия (интенсивность поведения); 3) почему человек делает это на протяжении определенного времени (продолжительность поведения). Это приводит к тому, что попытки использования результатов, полученных на основе нормативной теории выбора, для определения воздействия на выбор субъекта и его поведение не приводят к ожидаемым результатам. Теория проспектов позволяет существенно расширить возможности более точного предсказания поведения субъекта за счет учета его личностных характеристик. Однако ее недостаточно формальный характер допускает неоднозначное толкование и применение противоречивых эвристик.
Содержание концепции построения модели выбора, являющейся центральным элементом структуры методологии управления развитием производств в химической промышленности, сформулировано ниже на основе принципов системного анализа.
Принцип рациональности. Действие рационально в той мере, в которой оно преследует цели, достигаемые в условиях субъективного понимания свойств данной ситуации и при помощи наиболее подходящих средств, которыми располагает агент.
Принцип приоритета субъективно понимаемых результатов деятельности агентом. Результаты деятельности агента в ОТС оцениваются параметрами значимыми для центра уи которые в свою очередь определяют значения параметров о,-, значимых для агента. При этом сила, которая побуждает человека прикладывать усилия - это функция ценности V. результата о, и
воспринимаемой эффективности (которую можно обозначить как ожидание), что приложение усилий приведет к этому результату.
Принцип субъективной детерминации при принятии решений и в поведении агента. Деятельность возникает на основе мотивов (побуждений, стремлений, влечений, желаний) и направлена на достижение определенных целей. Если действие не удовлетворяет желания субъекта (или может привести к неприятностям), то оно не будет выполнено.
Принцип согласования представлений и принимаемых решений на основе человеко-машинных процедур, компромиссов и коалиций. На выбор агента в условиях неопределенности оказывают влияние участники процесса принятия решений. Поэтому возникает задача согласования интересов участников процесса принятия решений, решаемая путем интерактивного выяснения представлений о ситуации выбора участников процесса принятия решений, их интересов, предпочтений.
Принцип детерминизма. В ситуации неполной информации, знания или дефицита времени агент строит модель предметной области, исходя из правдоподобных предпосылок, относительно которых у него нет достаточных доказательств. Они образуют гипотетическую концепцию, которая понимается как предположительное, субъективное знание. Выводы (заключения), которые делаются на основе гипотетической концепции (субъективной теории), определяют у субъекта состояние убежденности, которое является мерой
истинности предпосылок, гипотез, правила построения вывода (то есть гипотетической концепции).
Сформулированные принципы нашли свое отражение в концептуальной модели выбора, что позволило сформулировать полный перечень частных задач исследования, занимающих центральное место в структуре методологии управления эволюцией химических производств. Первое положение, выносимое на защиту: развитие модели принятия решений агентом путем учета в ней параметров о его личностных особенностях (понимания ситуации выбора, структуры представлений, правил выбора и т.д.), что способствует определению методов и средств управления поведением производственного персонала и повышению степени интеллектуальности принимаемых решений.
Реализация подобной схемы предполагает использование некоторой идеализированной конструкции (модели), описывающей поведение агента при принятии решения и используемой для идентификации типа агента. Возможный вариант такой конструкции предложено строить на основе понятия целеустремленной ситуации, введенного Р. Акоффом.
Вторая глава посвящена развитию методологии построения модели выбора агентом на основе субъективных представлений и индивидуальных характеристик личности. Целеустремленное поведение всегда связано с выбором, который происходит в ситуации целеустремленного состояния. Для компонент ситуации целеустремленного состояния введены оценки.
1. Влияющие факторы. Будем считать, что агент способен выделять
факторы - характеристики окружения Х^ =( хК г' = ]7Л^|. Влияние каждого
фактора агент оценивает с помощью лингвистической переменой степень влияния фактора -»[0,1]. Будем предполагать, что для описания
влияния выделенных факторов на результаты 0^,г = 1,т агент использует аппроксимацию в виде продукционных правил, которые имеют вид:
Если х^ есть А^ и если х^ есть А^ и ... и если ХдГ есть А^ , то
= = (1) где Я - количество продукционных правил, г - номер текущего продукционного правила, О^ = - четкая функция, отражающая представление о
функциональной связи входных факторов с возможными результатами для г-то правила (г-ая частная модель); А^. - нечеткие переменные, определенные на
Функции /. (•) могут быть заданы математической
моделью, графиком, таблицей, алгоритмом вычисления т.д.
2. Известные способы действия Су, у' = 1 ,п к-го агента, которые ему доступны и могут быть использованы им для достижения г'-го результата.
Неравнозначность при выборе способа действия описывается как степень уверенности в необходимости применения (или привычность), понимаемая как степень владения данным способом получения результата Ок. Эта оценка
описывается лингвистической переменной ц/ ^ (0^, С^) е [ОД], 1 = \,т^.
3. Возможные результаты при данном окружении выбора. Выбор способа
действий Ск при принятии решения агентом в ситуации целеустремленного V
состояния для достижения результата Ок связан с построением количественной
оценки свойств получаемого результата и зависит от агента (его индивидуальности). Представим возможные результаты при заданном
окружении выбора в виде о^ е| О у ,./ = 1^71, где О* - множество возможных
результатов при выборе7-го способа действия ге/ - множество результатов, принимаемых во внимание к- м агентом. Очевидно, что
4. Ценность результатов Ок. Наличие этого показателя следует из
качественного предположения о том, что агент наделен способностью сравнивать блага, которые он приобретает при получении различных видов стимулирования результатов, с затратами труда, которые он должен для этого приложить. Ценность 1-го вида результата можно оценить следующей
лингвистической переменной <р ^(о^ (с .)) е [0,1].
4. Эффективность действия - это лингвистическая переменная, выражающая индивидуальную оценку агентом последствий выбора с точки зрения затрат: финансовых, материальных, труда и т.п. Степень уверенности Е
в том, что некоторый способ действия Ск будет приводить к результату Ок в
окружении 5, если агент выберет именно его: Еу = \А выберет С^ в 5)е[0,1], позволяет оценить эффективность
способа действия, выбранного агентом.
Введенные три лингвистические переменные Е^ образуют
модель представлений агента о ситуации целеустремленного выбора.
Поскольку Ск можно описать в терминах Хк, то для агента существует
база правил, которая связывает Ск и ценность г'-го результата Ок. Это позволяет
определить ценность целеустремленного состояния по г'-му результату О* для Zero агента в соответствии в правилом Сугэно: Л (f/^ik ole
По аналогии можно оценить ценность целеустремленного состояния для к-го агента по эффективности для 1-го вида результата:
I
„гк № ] 3
ЕЕ; = 1-Т-5-■
■>
Оценка агентом желательности целеустремленного состояния по г'-му результату и эффективности его достижения в ситуации выбора задается в виде
лингвистической переменной - (Еср^) е [0,1], = е [ОД] ■
В основе процесса взаимодействия личности и организации находятся психологический и экономический контракты, которые определяют условия психологического и экономического вовлечения субъекта в совместную деятельность. Они отражают существенные ожидания личности и соответствующие ожидания организации. Следовательно, можно определить
следующие ограничения: Э^Х^ и ГХ^С^)-Х;> > где X® и X® -
ожидания агента от организации, которые отражают баланс между затратами и
к
вознаграждением за достигнутые результаты о, .
Целеустремленное поведение агента представляет его продвижение к цели и через задачи, а задачи реализуются через итоги. Итог определяет желаемый для агента результат за небольшой период. Задача представляет последний желаемый результат агента в последовательности итогов. Показано, что агент будет стремиться действовать, если в процессе продвижения к задаче на интервале времени < I < и к цели на интервале времени
t^<t<...<tv<...<tn ожидаемая удельная ценность относительно результата О-
будет монотонно возрастать.
Третья глава посвящена методологическим и теоретическим вопросам построения механизма управления эволюцией организационно-технологической системы с субъективно рациональной формой поведения агентов.
Рассмотрено взаимодействие центра и агента в организационно-технологической системе. Центр по результатам деятельности агента строит систему показателей Э=/(у), у еУ, которую он рассматривает как оценки результатов деятельности агента. Полученные оценки используются им для определения вознаграждения агента по правилу х=\\>(3). Пусть (У - область желательных значений показателей о(у,и) для агента. Область (У содержит
элемент о=О, соответствующий отказу от работы на данном рабочем месте. При известной функции вознаграждения м/(у) агент может построить некоторое множество о(и) еО возможных результатов деятельности. Естественно предположить, что он будет выбирать значение ое О , если О0ПОЕго выбор будет выполняться в соответствии описанной выше моделью принятия решений. Обозначим через ga=P^{x^,E(p(•) = Axgm20í(E<p^{o^,x^)) максимально
возможный выигрыш агента, если будет трудиться под управлением данного центра, соглашаясь с условиями че(у). Пусть - оценка максимального
выигрыша, который агент мог бы получить у других центров. Тогда, если £(а) < х^, то агент выберет о(ч>)=0, то есть он примет решение о переходе к
другому центру. При ga > у^ поведение агента зависит от его
информированности о выигрышах центра. Если такая информированность у агента отсутствует и агент принимает условия то его выигрыш будет ga > у^.
Следовательно, возможными стратегиями агента в условии отсутствии у него о выигрыше центра будет
о(и»)еО"(№) при £ >7 , = 0 при £ <у . (2)
а 0 а О
Полученный результат показывает условия возникновения положительного
эмоционального переживания агента при мотивационном управлении центра.
Центр оценивает эффективность функционирования системы через
продуктивность деятельности агентов и рг(у) - оценка центром результатов
деятельности агента с показателями у (рг(у)=0). Выигрыш, который получит
центр от агента, применяя к нему определенную функцию вознаграждения
и=\ч(у), равен разности его оценок фактической продуктивности и фактического
вознаграждения агента, то' есть рг(у(ю)) - м(у(\\>)), где у(ы) - выбор агента
согласно рассмотренной модели принятия решений. При у(м>)= 0, что означает
переход агента к другому центру) и рг(0) - ™(0)=0. Предположим, что центр
имеет представление в виде интервальных оценок о элементах модели принятия
решений агентом. Пусть и> такова, что g > у , то есть агент согласен на
а О
условия -м. Применение принципа гарантированного результата при
используемой центром функции вознаграждения ц> позволит ему определить
гарантированный выигрыш от данного агента. Пусть центр может выбирать
любые функции вознаграждения, удовлетворяющие условию g > у . Тогда он
а 0
выбором будет стремиться получить максимальный гарантированный результат от агента. Так как оценка удельной ценности целеустремленного состояния по Еср^(у^) является монотонной непрерывной функцией, то она
имеет обратную функцию Е<р7^{у,), тогда
g (w) = max pr(y) -\v{y) = max pr(y) - у
g(a)>Xo У*8~Чх)
Характеристика r(y) = g ^(X ) интерпретирована как минимальные
требования агента к вознаграждению, что позволяет достаточно просто вычислить максимальный гарантированный выигрыш центра от данного агента
при известных pr, г и Y. Пусть максимум в (3) достигается на множестве У®с7. Тогда оптимальная стратегия центра w®, позволяющая получить ему g, определяется условиями
vP{y®) = r{jP) для некоторых у^ е Y^ (4)
мР(у)<г{у) для остальных у е Y (5)
Действительно, при такой функции вознаграждения из (4) следует, что Х{Е(р ) = Z0 ! т0 есть точки типа у' для агента приемлемы, в то время как (5)
показывает, что остальные у е Y для него не приемлемы. Значит, ответ агента при функции вознаграждения w° может быть только >'(w°) = у0 е У0. В таком случае выигрыш центра от стратегии w° равен p(y(w0)) — w°(y(w0)) = pr(a°) — r(a°) = ,
так как y°e Y°. При нарушении условия (8) функция вознаграждения будет неприемлема для агента, а невыполнение (9) влечет возможность ответа агента y(w°) <£ Y° и уменьшение выигрыша центра.
Полученный результат показывает, что центр за счет информации о структуре оценок ситуации целеустремленного состояния и использовании ее при построении планов агенту может обеспечить себе оптимальный гарантированный выигрыш. Следствие из этого результата состоит в необязательности жесткой регламентации действий агента. Платой за это является необходимость использования процедур идентификации структуры и параметров модели принятия решений агентом.
Рассмотрено поведение агента, когда центр придерживается описанных выше правил формирования управления х. Считается, агент может находиться в тк состояниях у = {y-,i = е 7, образующих его модель ограничений.
Предположим, что к-й агент характеризуется параметром p^eQ^Qfi},
называемым его типом и отражающим потенциал его самоорганизации. Вектор
потенциалов (типов) агентов обозначим через p-{pj-\,n). Тогда
i
у eY(p)cRm. Проявление потенциала агента будет зависеть от управления xeU со стороны центра, его представлений о свойствах ситуации целеустремленного состояния i; е © = [%,£] сгде с, - представления известные и разделяемые всеми агентами и центром (общее знание); \ -
представления, известные только к-щ агенту, в полезности которых он убежден. Будем считать, что множество У(р) выпукло и замкнуто, то есть
У(р)с:У(р )с...У(р )с...сУ*(р)> где У*(р) - множество возможных 1 2 п
состояний, характеризующих предельные потенциальные возможности агента; р , р ,..., р ... — последовательность потенциальных возможностей агента, 1 2 п
возрастающих за счет управления и. Будем предполагать, что множество ¥(р(и),Е) непрерывно на 0 и II соответственно при любых х еЦ и £е0.
Потенциал самоорганизации и адаптации, реализуемый агентом в действиях, делает справедливым утверждение, что множество У(р(и),£) является расширяющимся на 0, то есть при иеи,
где ц(') - субъективные оценки агента полезности своих
представлений. Кроме того, предполагается строгая монотонность У(р(и),Е) на 0 при любом и ей; 1Г(р(и)£)пТГ{р(и)£) = 0, Это
означает, что способность агента накапливать потенциал за счет самообучения при наличии соответствующего стимулирующего воздействия позволяет получить условия
р = {р-,г = ПЙ}; р{ 6Р. = {УРГР2 е Р.\р1 > р2 Х(р]) с Х(р2)}.
Обозначим через с еС - способы действия агента, г <= N = {1,2,...} -г г
_ 1 т
множество агентов. Вектор с = {с,,к = 1,т}еС = П съ- ~ это вектор способов
к к = 1 К действия агентов, который наблюдаем всеми агентами. Вектор
__п
с , ={с -,] = \,т,кФ]} еС ,= П с ■ ~ обстановка игры к-то агента по
* ] ~К ]Фк ]
наблюдаемым способам действия. Стратегией агента является вектор способа
действия с^еСд., который приводит к ожидаемому результату у^ в
соответствии с его представлениями ^: где - доступная агенту
информация о правиле получения результата. Тогда — , т
у = {}\.к = \,т} е У = Д у, - вектор результатов деятельности агентов, а
/С 7 4 Л
Л = 1
__т
вектор у ,-{у.,к = \,т,кФ]}еУ ,= П У ■ ~ обстановка игры к-та агента
~К 1 К ]Фк ]
по результату. Введем вектор характеризующий полную
обстановку игры для к-го агента.
Задача, решаемая агентом зависит от параметров р и и. Причем целевая функция агента Е(р( •) неизвестна центру. Центр предполагает, что агент, наблюдая обстановку располагает знанием о правилах
реализации своего потенциала в вектор способов действий А:Р —»С и вектор
к к
параметров результатов Х¥:С —»Г . Целевая функция к-то агента является
к к
функционалом и представляет собой удельную ценность
ситуации целеустремленного состояния по результату.
Обозначим через X = {х х е X (р),реР} - множество достижимости или множество предельных технологических возможностей.
Наличие способности агента формировать расширяющееся множество способов ведения технологического процесса позволяет определить следующие свойства целевой функции, стимулирующего воздействия центра и и областей достижимости:
\/х ,х еХ:х > x:\fn, и eU -» f(x ,и )> f(x ,и ) 1 2 2 1 1 2 2 2 1 1
Х = {х\х ,х :х >х,хеХ\;х еХ2:Х\С2Х2} 1 ' 1 2 2 1 1 2
(6)
Условие (6) означает, что агент способен сконструировать более эффективные способы действия и видит открывающиеся возможности при их реализации.
Полученные результаты позволили выполнить математическую постановку задачи оптимального согласованного планирования, обобщенную на случай неполной информированности центра при совмещении' им процессов изучения и планирования и представить итеративный процесс согласованного планирования следующей схемой:
1. центр по исходной и дополнительной информации, сообщенной на каждом /2-м шаге к-м агентом, рассчитывает вариант производственной
(А) Г (Л>1 - л.
программы } и планируемый размер фонда материального
(К) < (И)л ,
поощрения с4 ={сЛ за принятие к-м агентом данного варианта в качестве К
плана. Центр сообщает агентам значения {х^} и {с^};
К К
(И)*
2. агент выбирает и сообщает центру наилучший для себя план х, ' .
К
Примем, что на каждом А-м шаге выполняется гипотеза о локально-оптимальном поведении агента;
3. если х ^ х ,то агент по запросу центра сообщает дополнительную К к
информацию, т.е. осуществляется переход к первому шагу данной схемы. В (А)* (И)
случае совпадения х^' = х^ ', процедура планирования заканчивается.
Четвертая глава содержит теоретические основы построения модели представлений агента о ситуации выбора. Предлагаемый подход основан на том, что агент строит свои представления, основываясь на рассуждениях о наблюдаемых параметрах, их взаимосвязях, которые могут подтверждать или опровергать его гипотезу о характере процессов в исследуемой предметной области, используя неполную, неточную и изменчивую информацию. Они носят предположительный характер, и оценкой их правдоподобности является степень убежденности агента в адекватности своих представлений. Агент при озвучивании своих представлений использует вербальные оценки.
Показано, что если уровень убежденности, зависящий от количества подтверждений правильности выбора на основе представлений, возрастает, то стремление агента к их проверке падает, так как он не видит в этом смысла. С другой стороны, возрастание степени сомнения агента является стимулом для поиска дополнительных аргументов (контраргументов). Параметром, учитывающим эти две характеристики, является степень убежденности
ОД, а +0 = 1, (7)
где 8и - степень убежденности; и - уровень убежденности (прошлый опыт);
- степень сомнения агента в правильности своих представлений о ситуации выбора; а и /? - коэффициенты значимости, которые агент придает своему опыту и необходимости поиска доказательств.
Процесс формирования представлений можно подразделить на три этапа: 1) выдвижение предварительной базовой и конкурирующих гипотез, 2) сбор данных (исследование) и построение на их основе последовательности улучшаемых гипотез, 3) обоснование окончательной гипотезы - представление агента по убежденности.
Эти три этапа определяют движение к формированию представлений агента по убеждению, которые являются основой для принятия решения и их правдоподобности. Данный процесс является итерационным и интерактивным, так как предполагает удаление предположений и принятие новых, удаление и ввод новых аргументов.
Пусть нечеткие множества А с X и В с X, где X - четкое множество. Пусть для каждого нечеткого множества определены множества а-уровня следующим образом Аа={х&Х\цА(х)>а\ Ва ={хеХ: цв(х)>а}, где /^(х) и /лв(х) -
функции принадлежности, значения которых выражают степень уверенности агента в принадлежности элемента х множествам А и В соответственно. Тогда альтернатива а будет предпочтительнее альтернативы Ь, тогда и только тогда, когда ха>х^, Уха е Аа(х), х^ е Ва(х), то есть А больше В на уровне а.
Обозначим через а минимальное значение а, при котором выполняется неравенство ха>х^,Ухае Аа(х), х^ еВа(х). Тогда 1-а будет степенью
уверенности в предпочтительности а относительно Ъ. Если величина р=1- а возрастает (или а уменьшается) утверждение А больше В (или А содержится в В) становится более ясным. Величина Ар. = р. -> 0 (< 0) позволяет определить
направление поиска информации. Мерой различий в представлениях двух агентов может быть разность АХВ нечетких множеств А и В, под которой понимается нечеткое множество с функцией принадлежности МА \в(х) = тах1>^ (Х)~МВ (*)] ■
Причины, влияющие на степень убежденности можно выявить в рамках персептивно-коммуникативного подхода, согласно которому характеристики воспринимаемого проявляются в вербальных описаниях людьми, включенных в события естественной среды. Таким образом, результаты анализа вербальных данных являются основой для измерения убежденности в оценке субъективно значимых характеристик событий. Условием контроля валидности получаемых вербализаций является обеспечение параллельного сбора и анализа внешне наблюдаемых данных о воспринимаемых событиях и характеристиках деятельности агента агентом более высокой квалификации или их обсуждение несколькими агентами специалистами в данной предметной области.
Это позволило предложить процесс построения множества согласованных представлений с применением фокус - групп.
1. Согласованная субъективная оценка пессимистического, вероятного и оптимистического окружения активной системы ^ е ^пес' Звер' и ег0
вероятностей р(з ).
г
2. Согласование представлений к агентов о возможных результатах
Oj еО^ = {оj\j = \,2,.., т} в виде согласованного множества О = f| О
к^К
к'
Согласованная субъективная оценка вероятности возможных результатов
р(о .1 5 ), У р(о .1 s ) = \
j| 1 j I nJ
J ^J
3. Согласование представлений £ агентов о применяемых критериях оценки
возможных результатов z, 1 el]1 ъ виде множества г, eZ= ПZ^.
L> ' кеК
4. Согласование представлений к агентов об относительной удельной ценности возможных результатов, которая должна быть не меньше
представления агентов о субъективной ее оценке Vj с учетом коэффициента s-согласования, параметров еК0М>ес0т сотрудничества и компромисса или с учетом условий гарантированного согласования s(sK0M<sc0m) > т-е-
V .=V(Z(o .))>Vk=e(e ,s )xVk или
су
J
V. = У(г(о .)) > Гк. г Ук - х(е ,Е ). 7 ] с] ] ком сот
Проверка и корректировка этапов 1,2,3.
5. Формирование в фокус - группах представлений агентов о подспособах действия с0 , обеспечивающих выполнение выбранного результата в каждом
окружении, и о мерах их правдоподобности pk(ck
IV
O..S )>РС1\. j ц ^зад
6. Формирование в центре информационного управления согласованных представлений о способах действия с. = с/с^,...,е^,...,с ^) и о мерах их
правдоподобности р(с. СуО ^
7. Формирование в фокус-группах представлений агентов о мерах привычности, знания, понимания способов действия и мере стремления к способам действия, включенных в модель ситуации выбора активной системы
Рп/^-РТаЗ' Рк3п(ф>-РТад- рпон^С1~рзад' и определение по ним вероятностей выбора способов действия агентами
Р%
ck,o.,s )- рк (в. )хрк(с.
IV J ц' ипрК 1 ' у ' I
Ск )xxvk (С iv упон i
о ,,s )х РК (с. j ц гстрУ ¡
° j ^ > Рзад
Проверка условий и принятие решений о диагностике, коучинге или тренинге.
8. Согласование представлений о модели ситуации выбора по ожидаемым удельным ценностям целеустремленных агентов.
ЕУк(0,С,&рзад,зи)= £ I £ £ V (К(о.))х ) 6 Л е /у б Л/л е М
рк(с\с. ,0 S )хрк(с. г 1 I1 IV J Ц Г 1 Z1
о .,s )xpK(o\s )xp(s ).
у /и' г I у и' н'
\ \ ком> сот/
EV(0,C,g,p A,s )>EVk = EVk -gis ,e ), 1 6 ^ зад Ц 61 ком сот''
EV{0,C,g,p3ad,Sfi)= £ £ £ I ))хр(о
jeJielveAfieM
x^/vV^^I stl)xP{stl),0 = {oj\j = \,2,...¡m}, С = = 1,2, ...,„>, ^ р«ад, Р^АРТд^'
где условием согласования является получение каждым к-м агентом ожидаемой удельной ценности не меньше его субъективной оценки справедливого по его мнению выигрыша. Он определяется субъективной оценкой агента максимально возможного в данной ситуации выигрыша и коэффициентом согласования,
зависящего параметров агента к сотрудничеству и компромиссу или с учетом условий гарантированного согласования &(етм'есот)-
9. Оценка удовлетворенности и убежденности. Принятие решений о необходимости усовершенствования или уравновешивания элементов полученной модели ситуации выбора активной системы (обеспечение свойства внутренней устойчивости), или поиска новых на основе аналогов и сравнения (обеспечение свойства внешней устойчивости).
Задачу согласованной оптимизации представлений целеустремленных агентов можно записать следующим образом:
ЕУ1(0,С,§:рза(У*)= X I Е £ У(К(о.))х
X р(о \с., С. , 5 )х р(с.
]\ I IV /Г ^ I
С. )х О (с. I 5 )х ):
IV /Г г \ ¡у\ ц/ ц/
>тах,
0 = {ор = \,2....,т}, С = {сл = \Х-,п},
^зад ~ ^зад' Р зад' Рзад' Р зад'Р зад'Р зад 'Рзад' ЕуЬ(<Э,С,а,&рзад,8 )= 2 111 Г(К(о.))х
х рк(с\с. ,о ., я )х
г 1 11 IV ] Ц г1
/е/г'е/уеЛ/^еМ О .,5 )х рк(о .| 5 )х р($ ).
]' ц' г ( ^
ЕУ^О.С. е,ё,рзад^) > ЕУк , ЕУ*^ - Фком^сот),
. ,в )хЕУ ком сот' '
к
тах'
^ > ?зад' Рзн сгу ^ > Р зад'
пон
(с,
°Г^г7аНд
меры
привычности, знания активных субъектов и понимания ими ситуации выбора. По ним определяются вероятности выбора агентов.
Р (с • С. ,0 ) = рк (с. )хрк(с. СК )хрк (с. у ( г IV ] /г упр 1' у 1 г гу' г
пр
о )х р (с. }' ¡л' устр{ I
° Р'зад
ЕУ монотонно возрастает по /, при проведении серии согласованной /
оптимизации способов действия. Результатом решения будет модель, в соответствии с которой все активные субъекты будут одинаково представлять ситуацию выбора.
Пятая глава содержит результаты разработки и обоснования основных принципов построения автоматизированной системы управления эволюцией организационно-технологической системой на базе процессов согласования и оптимизации и субъективных представлений о предметной области со слабо структурированной средой. К ним относятся: принцип активного окружения, принцип согласования и согласованной оптимизации на множестве компромиссных решений, принятых на основе субъективных представлений, принцип моделирования, принцип гибкости для аппаратно-программных и информационных технологий, обеспечивающих процессы выработки решений,
принцип поэтапного внедрения для оценки результатов выполнения и обучения пользователей на каждом этапе, принцип визуализации при построении пользовательского интерфейса для обеспечения процессов анализа и согласования информации о вариантах и результатах решений и определения направлений в пространстве экономических показателей, выбора шагов в пространстве решений, останова процесса.
На основе принципов активного окружения, моделирования, применения и поэтапного внедрения разработаны методы и модели формирования представлений агентов о ситуации целеустремленного состояния при управлении ОТС. Предложен один из возможных вариантов моделирования представлений агента на базе методов мягких вычислений (МВ), который состоит из шести блоков: самоорганизующейся сети, нелинейной регрессионной модели, классификатора, модуля сравнения и обучения, машины нечёткого логического вывода (НЛВ), базы знаний (БЗ). Это позволило разделить процедуру формирования модели представлений агента на два этапа. На первом производится сбор информации в предметной области с четырех различных позиций восприятия: 1) собственная точка зрения человека; 2) восприятие ситуации с точки зрения другого человека; 3) рассмотрение ситуации с точки зрения незаинтересованного наблюдателя; 4) рассмотрение проблемной ситуации с точки зрения системы, интересов которой она касается. В каждой из четырех позиций выполняется обучение самоорганизующегося слоя, состоящее в подборе количества и параметров кластеров с одновременным расчетом коэффициентов принадлежности входных векторов х соответствующим кластерам. После завершения определения значений коэффициентов принадлежности с заданной точностью, параметры самоорганизующегося слоя фиксируются, и выполняется корректировка персептрона, для которого входом является множество коэффициентов принадлежности вектора л: центрам самоорганизующегося слоя. По завершении второго этапа обучения веса замораживаются, и сеть становится готовой к функционированию. После апробации полученных моделей в них выделяются наиболее ценные и значимые когнитивные и поведенческие паттерны, которые сводятся в интегрированную модель представлений. Она проверяется в различных контекстах и ситуациях, на основе чего формируется лингвистическая оценка «степень убежденности» ее полезности и эффективности.
Полученная модель представлений используется для определения возможных направлений выявления и использования технологических резервов каждого агента за счет совершенствования представлений о свойствах объектов управления в пределах его области компетентности и достигаемых при этом значений технико-экономических и экономических показателей. Это достигается путем организации интерактивного взаимодействия агентов и центра управления всей активной организационно-технологической системой. Сам процесс носит итерационный характер. Формирование предложений на каждом шаге согласования может происходить как путем решения
соответствующей экстремальной задачи, так и с использованием традиционных способов и приемов.
На основе анализа подходов, положенных в основу интерактивных процедур решения оптимизационных задач, разработаны процедуры оптимизации локально-оптимальных значений технико-экономических и экономических показателей ОТС агентами.
Предложена группа методов интерактивного согласованного планирования с итерационной схемой планирования, учитывающей субъективные представления агентов, с использованием компенсирующей функции стимулирования.
Рассмотрена проблема разработки и использования различных вариантов модели интерактивных процессов взаимодействия персонала ОТС при решении задачи согласованной оптимизации, учитывающей субъективные представления агентов о ситуации целеустремленного состояния: средства решения оптимизационных задач, алгоритмических предписаний, когда процедуры решения частных задач описаны в виде набора предписаний на естественном профессиональном языке. Показано, что сходимость этих процедур зависит от способности агентов от шага к шагу диалоговой процедуры «все более точно» выражать свои предпочтения. Тогда в результате интерактивного взаимодействия удается найти эффективное решение с удовлетворяющими всех участников значениями целевых функций.
Такой подход позволяет применить для эффективного управления ОТС концепцию создания информационной системы, которая характеризуется следующими моментами: 1) информационная поддержка управленческих решений для создания условий появления желаемых состояний в будущем (привносить будущее в настоящее); 2) распределение принятия решений таким образом, что каждый в системе мог принимать участие в творческой адаптации к неопределенному будущему; 3) обеспечение согласование целей для обеспечения устойчивости ОТС в условиях неопределенности внешней среды; 4) оптимизация результатов с целью сохранения рабочих мест в будущем и обеспечение существования системы путем расширения ассортимента выпускаемой продукции и работы с возможно большим количеством потребителей; 5) постоянная ориентация на будущее путем применения принципов адаптационного планирования, повышения «гибкости» технологического процесса и использования стратегий повышения новаторства и креативности каждого члена ОТС; 6) повышения ответственности каждого при поиске и формировании предложений по определению резервов производства, перспектив его развития в сочетании с правом предложения ошибочных решений; 7) применением информационных технологий в анализе свойств ситуации целеустремленного состояния, формирования их оценок по схеме, описанной в гл. 2; 8) разделение задач принятия решений по эволюции ОТС на задачи оперативные (тактические) и перспективные, определяющие будущие желаемые состояния системы.
В соответствии с этим подходом была разработана стратегия и методика исследования, согласования и согласованной оптимизации в автоматизированных систем ОТС.
Разработанная методика человеко-машинного взаимодействия при согласовании представлений и оптимизации согласованного планирования положена в основу методики построения автоматизированных системах управления эволюцией ОТС.
Шестая глава. Рассмотрено применение полученных теоретических и методологических результатов при решении задач создания информационных технологий управления эволюцией организационно-технологических систем, имеющих важное народно-хозяйственное значение: Редкинского ОКБА, Уральского производственного объединения «Галоген», Ступинского завода стеклопластиков, Новомосковского НАК «Азот». Их внедрение на производстве хладонов и фторопластов Уральского производственного объединения «Галоген», Ступинском заводе стеклопластиков, Новомосковском НОК «Азот» позволила увеличить выпуск продукции до 5-7% в год и снизить технологическую составляющую себестоимости на 6-8%. Разработана система имитации боевой обстановки для тренажеров нового поколения, позволяющая интеллектуализировать поведение противника при решении задач подготовки личного состава. Внедрение ее в НПО «Центрпрограммсистем» позволило повысить качество подгртовки личного состава флота, создать процесс обучения приближенным к реальным условиям, снизить затраты на подготовку личного состава, повысить объективность оценки качества подготовки.
В заключении приведена общая характеристика, основные результаты работы.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
В настоящем исследовании решена крупная научная проблема создания теоретических и методологических основ принятия решений на основе субъективных представлений о свойствах и компонентах ситуации выбора в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах для построения человеко-машинных процедур согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем с технологией непрерывно-дискретного типа. При этом получены следующие результаты.
1. Разработана концепция решения проблемы построения модели выбора, учитывающей субъективные оценки компонент ситуации целеустремленного состояния, являющейся основой для оценки вклада агента в ситуацию выбора, и определение влияния его индивидуальных характеристик и внешнего управления на результат выбора.
2. Разработаны новые принципы и подходы к моделированию поведения интеллектуального агента в слабоструктурированной и плохо формализуемой среде на основе его субъективных представлений о ее свойствах.
3. Разработана новая модель механизма управления эволюцией организационно-технологической системой в химической промышленности с субъективно рациональной формой поведения агентов.
4. Созданы теоретические основы исследования поведения агента и управляющей системы в двухуровневой организационно-технологической системе, учитывающие индивидуальное поведение агентов с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях и различных вариантах информированности центра.
5. Разработаны новые методы и алгоритмы построения агентом множества согласованных состояний.
6. Разработаны теоретические основы и методы формирования и адаптации представлений агента о свойствах ситуации выбора и способов ее согласования с представлениями других агентов.
7. Разработана новая методика программной реализации гибридных, интерактивных методов формирования представлений агента о ситуации целеустремленного состояния.
8. Разработаны новые принципы и методы создания информационно-управляющих систем, использующие субъективные представления агентов в задачах управления эволюцией оргашоационно-технологаческих системах.
9. Построение и внедрены прикладные модели систем управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности с учетом их отраслевых особенностей, отличающиеся возможностью использования качественной информации при решении задач согласования представлений и оптимизации.
10. Разработаны программное и методическое обеспечение интеллектуализации принятия решений для повышения их качества, эффективности за счет соединения средств качественного и количественного, формального анализа.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ
Работы, опубликованные в рецензируемых журналах, входящих в Перечень ВАК
РФ:
1. Виноградов Г.П. Построение моделей прогнозирования экономических показателей по статистической и экспертной информации. Системы управления и информационные технологии, №4, 2006. - С. 75-80.
2. Виноградов Г.П. Построение моделей комбинированного прогнозирования при использовании экспертной информации. Системы управления и информационные технологии, №4, 2006. - С. 80-84.
3. Виноградов Г.П,, Борисов П.А., Семенов H.A. Интеграция нейросетевых алгоритмов, моделей нелинейной динамики и методов нечеткой логики в задачах прогнозирования. Известия РАН. Теория и системы управления, 2008, №1. с.78-84.
4. Виноградов Г.П., Семенов H.A. Модели прогнозирования в интеллектуальных системах. Программные продукты и системы, №4, 2007. - С.
5. Виноградов Г.П., Семенов H.A., Палюх Б.В. Модели прогнозирования в целеустремленных системах. Вестник Тверского государ. Университета. Научный журнал, № 35 (95),2008.-С. 137-141.
6. Виноградов Г.П., Лазырин М. Б. Планирование поведения агентов на основе приобретенных знаний. Международный журнал "Проблемы теории и практики управления". Международное научно-практическое приложение "Программные продукты и системы". -2006. №3,-С.
7. Виноградов Г.П. Алгоритмы и процедуры построения билинейных моделей непрерывных производств. Программные продукты и системы, №2, 2003. - С. 27-31.
8. Виноградов Г.П., Мальков A.A. Кластеризация на основе конкуренции и кооперации. Системы управления и информационные технологии. №1.1 (31), 2008. - С. 137-141.
9. Виноградов Г.П., Мальков A.A. Кластеризация на основе нечетких отношений и технологии Visual Mining. Системы управления и информационные технологии. №1.1 (31), 2008.-С. 93-104.
Ю.Виноградов Г.П., Мальков A.A. Модели поиска структур данных на основе конкуренции и кооперации. Сб. трудов "Управление большими системами". Вып. 22. М.: ИПУ РАН,2008. -С. 98-110.
П.Виноградов Г.П., Мальков A.A. Оценка эффективности метода кластеризации, использующего субъективные оценки. Программные продукты и системы, №2, 2009. - С. 135140.
12.Виноградов Г.П. Моделирование принятия решений интеллектуальным агентом. Программные продукты и системы. 2010. № 3. — С. 35 - 43.
13.Виноградов Г.П. Модель согласования представлений агентов интеллектуальной системе. Известия ЮФУ. Технические науки. -, 2009, № 12 (101). - С. 99-104.
Н.Виноградов Г.П. Модель поведения с учетом субъективных представлений о целеустремленной ситуации состояния. Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. № 3(43). Ростов, 2011. с. 51-58.
15.Виноградов Г.П. Модели оценки убежденности о адекватности представлений в задаче нечеткого выбора. Известия ЮФУ. Технические науки. № 7. 2011. с. 126-130.
16.Виноградов Г.П., Куракин М.Н. Метод использования ментальных представлений агента при решении задач прогнозирования. Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. № 3(27), 2011, с. 12-17.
17.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н. Моделирование поведения агента с учетом субъективных представлений о ситуации выбора. Искусственный интеллект и принятие решений. № 3. 20 И. с. 58-72.
18.Виноградов Г.П.,. Палюх Б.В. Механизмы управления эволюцией организационно-технологической системы. Программные продукты и системы, № 2(98), 2012. -с. 3-8.
19.Виноградов Г.П, Кузнецов В.Н., Богатиков В.Н. Модель принятия решений целеустремленного поведения агента в слабоструктурированных средах. Программные продукты и системы. № 2(98), 2012. -с. 9-16.
20.Виноградов Г.П., Куракин М.Н. Методология прогнозирования процессов для сложных плохо определенных предметных областей на основе статистической информации и субъективных представлений. Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. (Приложение к журналу основано в 2004г.). №3 (31). 2012. - с. 90-96.
Монографии:
21.Виноградов Г.П. Индивидуальное принятие решений: поведение целеустремленного агента. Научная монография. Тверь: 2011. с. 164
22.Виноградов Г.П. Методы и алгоритмы принятия решений в автоматизированных системах управления производствами с непрерывной технологией на основе субъективных представлений: монография. / Г.П. Виноградов. Тверь: ТГТУ, 2013. 256 с.
Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ:
23.Виноградов Г.П., Мальков A.A. Адаптивная нечеткая классификация в режиме реального времени. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ. №2010616175. Зарегистрирована 17 сентября 2010 г.
Работы, опубликованные в других изданиях
24.Виноградов Г.П. Построение диапазонных моделей непрерывных производств. Вестник Тверского технического государственного университета. Научный журнал. Тверь: ТГТУ, 2006. Вып. 3. - С. 48-54.
25.Vinogradov G.P., Paluch B.V. Model of Individual Decision-Making: Behavior of Intellectual Agent. Interactive Systems and Technologies: the Problems of Human-Computer Interaction. Volume III. - Collection of scientific papers. - Ulyanovsk: U1STU, 2009. - PP. 127-134.
26.Виноградов Г.П. Моделирование процесса формирования представлений интеллектуального агента о состоянии целеустремленного выбора. Проблемы информатики, 2010. №3,-С.
27.Виноградов Г.П. Модель принятия решений с учетом субъективных представлений о ситуации выбора. Обозрение прикладной и промышленной математики. № б, 2011. - 571-575.
28.G. Vinogradov. Decision Making based of Subjective Conceptions of Decision situation. Interactive Systems and Technologies:the Problems of Human-Computer Interaction, - Collection of Scientific papers. Ulianovsk, 2011, pp. 403-414.
29.Виноградов Г.П., Кирсанова H.B. Моделирование рассуждений при формировании представлений о целеустремленном состоянии. Вестник Тверского государственного технического университета. Научный журнал. № 19. 2011. с. 23-29.
Работы, опубликованные в сборниках Трудов конференций
30.Виноградов Г.П. Модель поведения интеллектуального агента. Сб. трудов V-й Междунар. научно-практ. конф. "Интегрированные модели и мягкие вы-числения в искусственном интеллекте (28-30 мая 2009". Т.1. М.: Физматлит, 2009. - С. 103-110.
31.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов H.A. Согласование представлений агентов в интеллектуальной многоагентной системе. Сб. трудов V-й Междунар. научно-практ. конф. "Интегрированные модели и мягкие вы-числения в искусственном интеллекте (28-30 мая 2009". Т.1. М.: Физматлит, 2009. -С. 111-120.
32. Виноградов Г.П. Моделирование принятия решений агентом в организационной системе. Сб. статей 3-й Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)", Волгоград, 2009. - С. 121-126.
33.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н. Модель согласования представлений интеллектуальных агентов. Сб. статей 3-й Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)", Волгоград, 2009. - С. 141-126.
34.Виноградов Г.П., Мальков A.A. Включение субъективных представлений в процедуру кластеризации. Сб. статей 3-й Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)", Волгоград, 2009. - С. 59-62.
35.Виноградов Г.П. Поведенческая модель принятия решений. Теория активных систем / Труды междун. научно-практич. конф. (17-19 ноября 2009 г.) т.1. Общая редакция В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: ИПУ РАН, 2009. - С. С. 45 - 51.
36. Виноградов Г.П. Концепция моделирования развития интеллектуальных многоагентных систем. Теория активных систем / Труды междун. научно-практич. конф. (1719 ноября 2009 г.) т.1. Общая редакция В.Н. Бурков, Д.А. Новиков. М.: ИПУ РАН, 2009. - С. С. 23-28.
37.Виноградов Г.П.,_Кирсанова Н.В., Федотов P.C. Оценки убежденности об уровне информированности интеллектуального агента в задаче нечеткого выбора. Труды двенад. национальной конф. по искусственному интеллекту с межд. Участием. Т.1. М.: Физматлит, 2010.- С. 66-72.
38.Бурков В.Н., Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов H.A., Палюх Б.В. Интеллектуальные активные системы. Труды двенад. национальной конф. по искусственному интеллекту с межд. Участием. Т.1. М.: Физматлит, 2010. - С. 109-114.
39.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов H.A. Модель представлений и убеждений агента о состоянии целеустремленного выбора. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "AIS-IT'lO". Научное издание в 4-х томах. - М.: Физматлит, 2010. - Т.1. - С. 27-38.
40.Виноградов Г.П. Моделирование поведения агента в организационной системе при условии полной информированности центра о его личностных характеристиках. Теория активных систем / Труды международной научно-практической конференции (14-16 ноября 2011г., г. Москва, Россия). М.: ИПУ РАН. 2011. с. 27-31.
41.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов H.A. Многошаговое принятие решений в задачах управления в нечетких условиях. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям "IS & IT11". Научное издание в 4-х томах. Т. 1. М.: Физматлит. 2011. с. 23-31.
42. Виноградов Г.П. Моделирование представлений интеллектуального агента о предметной области. Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов VI-й Международной научно-практической конференции (16-19 мая 2011 г. Т. 1. М.: Физматлит. 2011. с. 454-467.
43. Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н., Семенов H.A. Многошаговое принятие решений в многоагентных системах. Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Сборник научных трудов VI-й Международной научно-практической конференции (16-19 мая 2011 г. Т. 1. М.: Физматлит. с. 468-473.
44. Виноградов Г.П. Согласованная оптимизация в организационной системе с субъективно рационально формой поведения агентов. Современные сложные системы
управления X HTCS'2012: материалы Международной научно-технической конференции. -
Старый Оскол: ТНТ; 2012. - с. 92-95.
45.Виноградов Г.П. Моделирование поведения интеллектуальных агентов при различных формах обмена информацией. Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XVII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть II. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2012. - с. 65-73.
46.Виноградов Г.П., Палюх Б.В. Управление эволюцией организационно-технологической системы. Тринадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., Белгород, Россия): Труды конференции. Т.2. - Белгород: Изд-во БГТУ, 2012. - с. 136-143.
47.Бурков В.Н., Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н. Интеллектуальные активные системы с неоднородными агентами. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT'12». Научпое издание в 4-х томах. - М.: Физматлит, 2012. Т. 1. - о. 211-216.
48.Виноградов Г.П. Механизмы управления в многоагентных системах со встречным способом сообщения информации. Материалы конференции «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых структурах» (УТЭОСС-2023). Санкт-Петербург, 911 октября 2012 г. СПб.: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ Электроприбор». 2012. - с. 91-94.
49.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н, Семенов Н.А.Интеллектуальные активные системы. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT42». Научное издание в 4-х томах. - М.: Физматлит, 2012. Т.2. - с. 3-13.
50.Виноградов Г.П. Моделирование управления развивающимися системами. Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT'12». Научное издание в 4-х томах. -М.: Физматлит, 2012. Т.2. -с. 74-81.
51.Виноградов Г.П., Кузнецов В.Н. Итерационные методы согласованной оптимизации с идентификацией элементов модели выбора. . Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intellegent Systems (OSTIS-2013), материалы III междунар. научн.-техн. конф. (Минск, 21-23 февраля 2013 года). - Минск: БГУИР, 2013. - С. 299-308.
Текст работы Виноградов, Геннадий Павлович, диссертация по теме Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего
профессионального образования
«ТВЕРСКОЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»
На правах рукописи
ВИНОГРАДОВ ГЕННАДИЙ ПАВЛОВИЧ
05201361185
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛИЗАЦИИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АСУ ПРОИЗВОДСТВАМИ С НЕПРЕРЫВНО-ДИСКРЕТНОЙ
ТЕХНОЛОГИЕЙ
Специальность:
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (в промышленности)
Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук
Научный консультант:
д. т. н. профессор Палюх Б.В.
ТВЕРЬ-2013
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ............................................................................ 5
ГЛАВА 1. ЭВОЛЮЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ................................................................. 22
1.1. Описание проблемы управления эволюцией организационно -
технологической системой с непрерывным характером
производства............................................................. 22
1.2. Классические модели рационального поведения в
организационно-технологических системах....................... 33
1.3. Теория проспектов Д. Канемана........................................ 40
1.4. Проблема принятия решений в психологических науках......... 43
1.5. Принципы и подходы к моделированию принятия решений
интеллектуальным агентом........................................... 45
1.6. Постановка задачи включения личностных характеристик в
модели принятия решений............................................ 52
Выводы по главе................................................................. 60
ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ АГЕНТОМ С УЧЕТОМ ЛИЧНОСТНЫХ ОЦЕНОК КОМПОНЕНТ СИТУАЦИИ ВЫБОРА.............................................................................. 62
2.1. Модель целеустремленного состояния.............................. 62
2.2. Модель ограничений целеустремленного агента.................. 73
2.3. Модель представлений агента о ситуации выбора............... 75
2.4. Определение типа целеустремленного агента....................... 79
2.5. Удельная ценность и стремление....................................... 82
2.6. Поведение целеустремленного агента................................. 84
2.7. Положения методологии оценки компонент ситуации модели выбора агента........................................................................ 85
Выводы по главе........................................................................... 100
ГЛАВА 3. УПРАВЛЕНИЕ ЭВОЛЮЦИЕЙ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ С СУБЪЕКТИВНО
РАЦИОНАЛЬНОЙ ФОРМОЙ ПОВЕДЕНИЯ АГЕНТОВ................. 103
3.1. Базовая модель механизма управления обучающейся организационно-технологической системы.................................... 103
3.2. Поведение агента в организационно-технологической системе 106
3.3. Поведение центра при полной информированности о возможностях и предпочтениях агента......................................... 110
3.4. Рациональное поведение центра при использовании им комплексной системы стимулирования........................................ 115
3.5. Управление продуктивностью агента............................... 117
3.6. Задача оптимального согласованного планирования с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях.... 122
3.7. Поведение центра при неполной информированности о возможностях и предпочтениях агента........................................ 123
3.8. Алгоритм построения агентом множества согласованных состояний.............................................................................. 132
Выводы по главе................................................................. 137
ГЛАВА 4. ФОРМИРОВАНИЕ И АДАПТАЦИЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ АГЕНТА О СИТУАЦИИ ЦЕЛЕУСТРЕМЛЕННОГО СОСТОЯНИЯ................................................................. 139
4.1. Представления как субъективная модель, связывающая способы действия и результат.................................................... 139
4.2. Этапы процесса формирования представлений..................... 145
4.3. Формирование представлений в процессе наблюдений за последовательностью состояний непрерывного производства........... 147
4.4. Структура модели адаптации представлений агента.................................................................................. 149
4.5. Уверенность и информация. Методики получения оценок степени уверенности. Лингвистические оценки................................ 154
4.6. Согласование представлений. Модель построения множества согласованных представлений................................................... 164
Выводы по главе................................................................. 172
5. ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ИСПОЛЬЗУЮЩИЕ СУБЪЕКТИВНЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ АГЕНТОВ.............................................................................. 174
5.1. Принципы создания и применения систем управления эволюцией организационно-технологической системы...................... 174
5.2. Методы построения моделей представлений агентов о свойствах и поведении технологического процесса......................... 178
5.3. Интерактивный метод построения структуры представлений агента об объекте управления................................................... 188
5.4. Интерактивные методы согласованной оптимизации при выявлении резервов в процессе управления эволюцией организационно-технологической системы..................................... 190
5.5. Концепция построения информационной системы управления эволюцией организационно-технологической системы..................... 204
5.6. Методика построения и применение процессов согласования и согласованной оптимизации на основе субъективных представлений агентов в автоматизированных системах...................................... 210
5.7. Описание задач согласования представлений и согласованной оптимизации при управлении эволюцией организационно-технологической системы........................................................... 215
Выводы по главе................................................................. 216
6. РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИНЦИПОВ СИНТЕЗА СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ЭВОЛЮЦИЕЙ ДЛЯ ПРОИЗВОДСТВ С НЕПРЫВНОЙ ТЕХНОЛОГИЕЙ....................................................................... 219
6.1. Решение задач согласования и согласованной оптимизации в управлении эволюцией производства хладонов и фторопластов.......... 219
6.2. Разработка и внедрение системы согласованного оперативного управления в роботизированном производстве изделий из композитных материалов...........................................................................
261
6.3. Применение методологии согласования и оптимизации на основе субъективных представлений при создании тренажеров......... 266
Выводы по главе................................................................. 277
ЗАКЛЮЧЕНИЕ................................................................ 280
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК..................................... 291
ПРИЛОЖЕНИЕ................................................................ 305
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы. В современных условиях резко изменилась система требований рынка к компьютерным системам управления предприятиями, в том числе и в химической промышленности. Принципы проектно-технологического типа организационной культуры [95], положенные основу функционирования производственных систем, позволяют сократить время от появления новых идей до их реализации в практике и повысить темп смены образцов продукции [147, 195]. Для рынка стала характерной ситуация возрастания динамики изменений, неопределенности и риска. В этих условиях функционирование предприятий химической промышленности должно быть основано на принципах дальновидности, адаптивности и самоорганизации, что обеспечивается механизмом управления, определяющим взаимодействие активных, суверенных агентов. Важнейшими ресурсами, необходимыми для функционирования производственных систем при неопределенности внешней среды, являются современные методы управления на основе информационных технологий и инноваций. Эффективность новых технологий управления зависит, прежде всего, от того, как люди с их помощью выявляют, воспринимают объективные признаки складывающихся ситуаций, строят оценки, формируют новое знание и на его основе вырабатывают новые формы поведения, и как новое знание встраивается -становится осознанно «привычным» для людей, реализующих этот процесс.
В таких системах люди (в дальнейшем агенты) имеют свои цели, отражающие их интересы, а также возможности их достижения. Автономия при принятии решений, связанная с экономической и юридической ответственностью, общность целей предполагает согласование состояний агентов, субъективного понимания ими обстановки, целей, принимаемых решений, способов действия, получаемых возможных результатов системой в целом и каждым агентом. Это порождает проблему управления эволюцией химических производств, решение которой предполагает разработку принципов, методов, процедур, алгоритмических предписаний согласования принятия решений на основе субъективных представлений агентов. Качество ее решения определяет скорость адаптации предприятия к быстро меняющимся требованиям рынка, повышает потенциал его самоорганизации.
Вторая проблема состоит в том, что наукоемкие производства в химической промышленности относятся к слабоструктурированным объектам, для которых характерна неполнота описания, неопределенность, динамизм и сложность формализации состояния внешней среды, существенная нелинейность, слабая структурированность объектов управления, возрастание числа неопределенных и плохо формализуемых факторов, необходимость использования качественной, нечеткой информации. При решении задач управления объектами с такими свойствами возможности формальных методов существенно ограничены, но после определенного времени легко и эффективно решаются человеком. Как результат наблюдается уменьшение относительного объема применяемых формальных методов и возникновение потребности соединения средств качественного и количественного анализа при принятии решений. Однако качественный анализ должен базироваться на процедурах, гарантирующих минимизацию рисков от неправильных субъективных оценок и возможность использования новой текущей информации о системе для адаптации представлений персонала. Эффективное взаимодействие человека с компьютерными системами должно позволять моделировать слабо формализуемые компоненты ситуации выбора и использовать качественную, вербальную информацию в различных формах. Это порождает потребность в расширении класса решаемых задач формальными методами, положенными в основу такого взаимодействия, и соответственно проблему их развития, что особенно актуально для коллективных сетей принятия решений.
Технической основой поддержки процесса самоорганизации должны сыграть высокоэффективные автоматизированные системы управления (ИАСУ), в которых интегрированы все информационные объекты (АСУТП, АСУП, САПР, AC Till 1, ГПС) [156]. Традиционно при решении задач интеграции разработчики основное внимание уделяли техническому, программному, информационному, функциональному обеспечению. Частично рассматривался вопрос о принципах, способах, методах взаимодействия производственного персонала на новой технической основе обработки информации. Такой подход к ИАСУ приводил к тому, что методы решения задач управления соответствовали, как правило, приемам и традициям управления, сложившимся на конкретном предприятии и
реальные результаты от компьютеризации и информатизации не соответствовали ожиданиям [155]. Поэтому третьей проблемой становится организация человеко-машинного взаимодействия в едином информационном пространстве для формирования согласованных представлений у персонала о ситуации выбора, структуре целей производства, принятия согласованных компромиссных решений, реализация которых оправдывает ожидания его участников. При этом каждый должен иметь возможность как предъявлять свои модели представлений и выбора, так и организовывать диалог с моделями, выраженными различными средствами, с целью их структурных и информационных модификаций, а также получения нового знания. Такое взаимодействие с моделями представлений о ситуации выбора и моделями собственно выбора (как на основе эвристических правил, так и оптимизационных) представляет наибольший интерес с точки зрения качества принимаемых решений персоналом в ИАСУ, эффективности их реализации. Первостепенную роль здесь приобретает проблема построения адекватных моделей принятия решений человеком и его поведения при реализации решений [72]. Различие в интересах субъекта управления и управляющей подсистемы приводит к необходимости согласовывать модели поведения на основе компромисса интересов и представлений путем организации процедур взаимодействия агентов и центра. В противном случае агент может формально принять модель поведения, предлагаемую центром, но фактически действовать по другой [216].
Решение указанных проблем обеспечит повышение эффективности, конкурентоспособности отечественных предприятий в современных условиях ужесточения конкурентной борьбы за рынки сбыта после вступления нашей страны в ВТО, так как предполагаемые результаты позволяют создать предпосылки для разработки интеллектуальных информационно-управляющих систем в химической промышленности. В этой связи разработка новых методов построения моделей выбора человека, учитывающих его субъективные оценки компонент ситуации выбора при решении им задач управления производствами в химической промышленности, создание моделей и алгоритмов формирования представлений о ситуации выбора, построение и исследование механизмов функционирования для управления эволюцией химического производства в
7
условиях неопределенности и динамики внешней среды, является актуальной задачей.
Областью исследования в настоящей работе является теория и методология разработки моделей принятия решений с учетом индивидуальных характеристик человека, его субъективного представления о компонентах ситуации выбора в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах для решения задач согласованного планирования и управления в системах с неоднородными агентами на основе процедур человеко-машинного взаимодействия в автоматизированных системах управления производствами с непрерывной и непрерывно-дискретной технологией с целью повышения их эффективности.
Объектом исследования в настоящей работе является принятие решений человеком в условиях неопределенности на основе субъективных представлений о ситуации выбора в слабоструктурированных средах, человеко-машинные процедуры и методы согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности. В основу исследования положена базовая модель теории активных систем [196]. Она состоит из двух участников - центра и агента, обладающих свойством активности, то есть собственными предпочтениями и суверенитетом при принятии решений. Центр играет роль управляющего органа, агент - роль управляемого субъекта. Агент выполняет управление технологическим объектом. Задача центра состоит в том, чтобы найти такое управление агентом, которое с учетом свойств целенаправленности, креативности и активности в поведении агента приводило бы к получению наиболее выгодного для центра результата деятельности (или результата деятельности, который устраивал бы и центр, и агента). Эффективность управления центром во многом определяется его пониманием принципов и правил принятия решений агентом. Поэтому сегодняшний день одной из основных проблем, возникающих при решении задач повышения эффективности химического производства за счет совершенствования управления им, является разработка адекватных моделей принятия решений [45, 70].
Степень разработанности проблемы. Проблемы управления в организационно-технологических системах с учетом человеческого фактора исследуются в теории нечетких систем, иерархических систем с активными элементами, теории рыночных отношений. Фундаментальные результаты в этом направлении отражены в работах JI. Заде, В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, Э.А. Трахтенгерца, В.В. Кондратьева, В.Н. Кузнецова, H.H. Моисеева, Ю.Б. Гермейера,
B.В. Федорова, А.Г. Чхартишвили, Р. Аумана, У. Барлета и других. Однако методологические и математические основы моделирования в этих работах, позволивших обосновать ряд центральных методологических принципов, были основаны на положениях нормативной теории выбора и поведения без учета индивидуальных предпочтений субъекта в полном объеме и его субъективного понимания ситуации выбора. Поэтому модели механизма функционирования и управления, методы и алгоритмы характеризуются ограниченными функциональными возможностями. Это сдерживает внедрение полученных формальных результатов исследования механизма функционирования в практику создания ПАСУ, в частности развитие систем согласования и согласованной оптимизации, и делает востребованным разработку более реалистичных моделей выбора.
Теория принятия решений (ПР) является частью методологии системного анализа, она тесно связана с методами когнитивной психологии, теории игр, математического моделирования, психологии поведения, теории активных систем и интегрирует в себе результаты ряда научных направлений [2-8]. Проблематика принятия решений (ПР) для слабо стр�
-
Похожие работы
- Разработка технической структуры АСУ ТП выплавки конверторной стали и её оптимизация по параметрам надежности
- Диалоговые АСУ ТП смесеприготовления
- Исследование и разработка нестандартных инструментальных средств в автоматизированных системах
- Исследование эффективности интеллектуального управления в металлургии
- Применение математических моделей и методов для решения задачи сбалансированного функционирования технологического комплекса непрерывного действия
-
- Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
- Теория систем, теория автоматического регулирования и управления, системный анализ
- Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
- Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)
- Автоматизация технологических процессов и производств (в том числе по отраслям)
- Управление в биологических и медицинских системах (включая применения вычислительной техники)
- Управление в социальных и экономических системах
- Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
- Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
- Телекоммуникационные системы и компьютерные сети
- Системы обработки информации и управления
- Вычислительные машины и системы
- Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (по отраслям наук)
- Теоретические основы информатики
- Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
- Методы и системы защиты информации, информационная безопасность