автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.16, диссертация на тему:Объектно-ориентированная модель системы поддержки групповых решений

п' од

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ - ■ 'hit Wifto ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ ХАБАРОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

На правах рукописи

Кибяков Петр Петрович

УДК 007:681.3.06

ОБЪЕКТНО-ОРИЕНТИРОВАННАЯ МОДЕЛЬ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ГРУППОВЫХ РЕШЕНИЙ

Специальность: 05.13.16 - Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях (технические науки)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Хабаровск - 1994

Работа '¿ыпсдаеяа в'- Г'1мйслйхедьноы.'! центре Далькевос-гочиого .отделяя АН,РоссииЛ'- ' ■ ^ ^ :..."

Научный' руководи ¿ель - доктор фшика* математических наук ч ■ ^ ••„.. профессор. А.И. Кфндратьев-

Официальные опповеита; дажтср технических наук .'•'*!"•• - ' '.. 6.В.,Абрамов ■ . "■' .:

.¿■'' ■ :•■' Ч ■-<■:' кандидат.технически/ наук. ,:..'. 'г-Ь:- ' .Л ■: '.А.П. 'Бахрушин

Ведущая оргамлзади - Институт.проблем морских технологий . \ ' ДБ" РАН. ' -

Зазта состоится "29'" 1994 г., в ^^часов

на заседании специализированного совета К 084.62.01 Хабаровского государственного технического'университета по адресу 680035, г., .Хабаровск,. ул. Тихоокеанская,. 136. •.

С диссертацией можно.ознакомиться в библиотеке Хабаровского государственного технического университета.

г »¿'Т" Х'

Автореферат разослан ' " 1994 р.

Ученый секретарь ... специализированного совета

•кандидат физико-математических наук Ы Чехонин

ОШАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАТОТН

Актуальность проблемы. В развитых странах сегодня часто говорят о "революции в офисах", вторая должна коренным обратим изменить дик управленческих организаций и сферы обслуживания. Под "революцией в офисах" нодрзвумевается комплексная автоматизация труда ИТР и служащих на базе широкого внедрений нычнели-тедыюй" и-организационной техника, современных средств связи, а также научных форм и методов организации грула. Прогновируотсн широкое распространен!!© интеллектуальных офисных систем, то кил как системы поддержки принятия решений, экспертные системы, гипертекстовые системы, мультимедиа.

Первые прототипы ож.'тем поддержки принятия решений во.-шикли в современном пир« и середин 70-х годов. В 90-е голы нро.'И-ес пояеления новых систем пг.пл"р-уки принятия решений ускорило*. Многие компании приступили к широкому использованию олтомащ• еирорашшх рабочий мест, позгишягтих автоматически обраб.ч1мг»г>> информацию, хранящуюся в «'У.нлатг» и принимать суомигюм, участвовать в телеиовеедниях и т. л. В »«грпорашмх стали с*»« ной практикой телеконференции, которые на 90? сократит аятр"-тн сотрудников иа командировки.

В 1989 году в корпорации IBM проведена серия эксперимента ных исследований в' области систем гоуипоюй поддеркки принятия решений (Group Support System). В свяли с этим отьИ»аетгя лкгу-альность разработки систем поддержки групповых решений, особен но полезных в системаj организационного управления. Огазачось, что по эффективности, затратам времени, удовлетворенности участников и другим показателям система поддержки групповых решений была оценена вик}!, чем традиционные (Oes применении ЭВМ) Формы групповой роботц! Это указывает на необходимость дальнейших экспериментальных Исследований.

Одним из направлений исследований для создания подобных систем является- объектно-ориентированное проектирование, анализ и программирование. В области объектно-ориентированного подход^ ведутся исследования селящими производителями проги^-цпи» про дукта Мира. Со:»дача группа Object 'ifup ifW).

представлять собой консорциум, с который входит более 260 компаний, занятых разработкой спецификаций для совместного использования объектов . (инкапсулированных программ к данных) в гетерогенных сетевых платформах.

, В связи с изложенным актуальными являются проблемы разработал новых моделей, ' методов и технических устройств для построения . систем поддержки групповых решений ;; в частности проблема сбъектно^риецткровакного моделировгшия подобных систем. •

йвль.^'ЖЗоты^ Основной целью диссертационной работы является исследование и разработка новой объектно-ориентированной модели системы поддержи групповых решений. В результате исследования необходимо было выполнит!» анализ моделей, методов и инструментальных средств для построения систем поддержки принятия решений," ; разработать структурную модель построения системы, ьыяе-лнтк ее основные части, отобразить механизмы взаимодействия отих частей, определить технические средства, на бале которых Безмерна реалиБатли системы с предложенной архитектурой, спро-ек'П'рокатз. структуру »программного обеспечения применительно к конкретной прикладной области.

Методы исследования. Дяа достижения поставленных це.тей бия ■иснользоьан аппарат теории принятия решений, скЗъектио-ориентированного агглиза и моделирования, теории игр, теории нейронных сетул, теории искусственного интеллекта.

¡¡зучг.га новиепа работ».

1. Пред похеиз и раграбст&на новая концепция обь^кгоь-дшГг.ж• ков, позьолшаая строить модели лиц, пришшаедих решения ь вш-иерархкческо'й ссзокупнссти объектов-двойников. агентов, моделей объектов реанмгаго мира и деталей этих объектов.

2. Иредстяплет.! структурные «одели пиров объектов-дйойнпкои их м-пякдасси п суперклассы, архитектура самих объкетов-гьой-ничев их мотй5«йссы и суяерклгссн, «одел;: агенте:-; объек-тов-дьойзмюй со своими суперкяоссам« V; метаклассами.' модели объектов' и их деталей со сьоими суперкласса'-«

3. Определены протоколы и' ш:тертепои жкцзлеЛстт лиц. Р!>йш>шсед решения, объектов-дголнкко?, агент01, сСъеккл: V.

4. Разработана нейросвтевая модель системы, поддержи групповых решений на основе концепции объектов-двойников. Архитектура и динамика объектно-ориентированной модели представлена в виде

* взаимодействующих между собой локальных нейросотешх структур (нейрокомпьютеров), объединенных в нейрокоиыотерную сеть.

5, На основе концепции объектов-двойников была - -а-гйотжз и описана формальная модель систеш поддержи гру;,. х< решении для мониторинга морских иро.'ШапоЕЫХ . экосистем. Предлагается объектна-ориентированная методика построения моделей объектов и субъектов морской промысловой экосистемы региона.

Практическая ценность работа. Проведены исследования, согласно который получены следуювд© результаты:

1. Предложен оригинальный проект системы поддержки групповых решений для департамента рыбного хозяйства. Разработанный проект систеш предназначен для накопления знаний и профессионального опита специалистов, занятых эксплуатацией и исследованием морских промысловых экосистем. В прсзкте предлагается структура управления и архитектура системы поддержки .групповых решений на примере рыоного хозяйства региона.

2. Разработана объектно-ориеитировакнач модель среди сисюмц поддержки групповых решений в виде двойника морской гфо:-.£ыоловой экосистемы. .

. 8. Рассматривается описание ассоциативно-правового центра рыбопрошоловой информации, как связующего информационного звена всех объектов и субъектов рыбного хозяйства.

4. Предложен проект бортовой системы'поддержки принятия решений для морских промысловых судов.

5. На основе концепции объектов-двойников реализована программно объектно-ориентированная модель системы.поддержки групповых решений "МИНТАЙ" .

6. В Институте проблем регионально^ рынка при разработке информационно-аналитической системы поддержки принятия решений " Кантри - риск " использованы модели и методы, .представлении« в диссертационной работе. Предполагается получение экономического эффекта от внедрения результатов работы в системы террито-. риального управления, что Подтверждено справкой о внедрении.

и ••

Апробация работы. Основные результаты, полученные в диссертационной работе, докладывались на конкурсах молодых ученых (Хабаровск 1900,1991, 1992 гг.), на краевом совещании рыбопр-о-мышленников (Хабаровск 1991 г.), .на областном совещании рыбопромышленников (Юкно-Сах;. шнек 1991 г.), на семинарах в ВЦ ДВО РАН. на научно-технических конференциях Хабаровского государственного технического университета ( 1992, 1993 гг.).

Основные модели и методы отражены в отчетах по теме НИР ШЮ Горсистемотехника г.Киева и ВЦ ДВО РАН : "Исследование и разработка технологии создания прототипов автоматизированных офисных и деловых систем (мезд'/народшй проект 1991-1992 гг.) и по теме НИР ВД ДВО РАН: Теоретико-игровые методы принятия решений в сложных системах ( 1992 г.).

Работа представлялась на конкурс в виде научно-исследовательского проекта "Системы поддержки групповых решении для мониторинга морских промысловых экосистем" по теме "Э.сология и охрана окружающей среды Российской Федерации" раздел " Мировой океан" (проект содружества 1991 г.). И на конкурс Московской экологической биржи в виде научно-исследовательского проекта "Распределенный искусственный интеллект в управлении морскими промысловыми экосистемами" ( 1991г.).

Публикации. По материалам диссертации опубликовано девять печатных работ.

Структура и об^ем диссертации. Диссертация состоит из вводной части, четырех глав, заключения, списка литературы (151 наименование), приложения, 12 рисунков. Общий объем диссертационной работы 160 страниц машинописного текста.

- ■' л .

!- СОДЕРЖАНИЕ ^АБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования,. сформулированы цели"и задачи, решаемые ^диссертации, основные положения, защищаемые автором, научна^'новизна и практическая ценность полученных результатов. V

В первой главе производится обзор современного состояния . рассматриваемой задачи - моделей, методов и средств программи--

рования систем поддержки "принятия реэений.• Производимой анализ распределенных систем поддержки принятия решений,■ ■'.•Рассматриваются различные массы экспертам. систем и сватом яой'дс-рх'ш принятия рэшекий. Вводятся понятия системы пкргжльного искусственного ::нтеллекта, системы с распределе&зшми интеллектпгми агента4-'!!, системы"с составными интеллектами агентам« "и гибрид-' ные системы, наляхадеси комбинацией распределенных йнтедлектных агентов и состдв'них интеллектннх агентов. >"'' .

• Раскрывается понятие • системы поддер .<к .-групповых' решений {Group Support System), которая представляет собой программно-аппаратный комплекс, состоящий из компькзтеряой сети азтома-тизкровглках■• рабочих мест специалистов, решавши, общи« задачи из конкретной прикладной.области... . ■:.-;. ..■,. .'• . : ■ .

■ Приводится.обзор программных-и инструмёктальных средств для построения систем поддержи! • принятия."' решений.'1 Рассматриваются системы логического, ■ параллельного и объектно-ориентированного

. программирования. ' . . ' "

■ Аппаратная, реализация систем поддерхкй принятия ' реакций ■ рассматривается;на примере■нейросетевых экспертных систем.

Во втс-рой глазе рассматривается концепция внедрения в систему поддержи групповых решений объектов - двойников или просто •двойников, предстазляювдх собой мо«ели лиц, - щтнлмжр,!« решения, реализованные в виде фреймовых'конструкций,-". ч >• ••

Лица, принимающие решения, общаются между собой чёр'ез компь-. ютерную сеть, имеющую, программную поддержку в виде системы поддержки групповых решений. Объекты. - двойники обучаются у, людей методам принятия решений, перехватывая сообщениях посылаемые людьми друг другу при рсаении конкретной прикладной задачи. Перед посылкой сообщения в сеть оригиналом,' если это необходимо» двойник навязывает ему. диалог, тем егмьм -он. Ео-первых, предупреждает своего оригинала.от,неправильного решения,.. во-вторых, дает ему дополнительно обдумать .оптималькость своего решения, и, в третьих, заставляет оригинала обучать'его. Объекты - двой-. ■никй на некотором атапе "своей "интеллектуализации'' начинают вые лать в качестве игроков, исполъэувдих. математические и.логические методы . Они начинают проигрывать ситуации мех^собой

и людьми и также как и люди начинают иметь "право голоса", предлагая свои решения и требуя их оценки, как со стороны людей, так и со стороны других объектов-двойников.

Во второй главе водится понятие миров P(D) объектов-двойников в виде формализованной среды обитания оригиналов, классифицируемой по признакам предметной области, ограниченной объемом представления (знаниями) об этой прикладной области оригиналам}?.

Под миром;- (D) объектов-двойников понимается следующая совокупность

P(D) = < Np, Мер, Su(P), Mesu, K(D), Mek, D(A), Med, (1)

A(Ob), Mea, Ob(De), De >,

где Np - имя мира объектов-двойников;

Мер - метакласс мира объектов-двойников, определяющий знания о коалициях объектов-двойников, входящих в мир Np и порождающий структуру коалиций объектов-двойников K(D);

Su(P) - суперкласс, к которому относится мир P(D), классифицируемый по объединению знаний оригиналов о предметной области, влияющей на принимаемые решения;

Mesu - метакласс суперкласса Su(D) , определяющий знания о мирах, входящих в суперкласс Su(D) и порождающий миры P(D) объектов-двойников ;

K(D) - классы (коалиции) объектов-двойников, определяемые общностью интересов преследуемых оригиналами (объектами-двойниками);

Мек - метаклассы классов K(D) объектов-двойников, определяемые знаниями одной коалиции K(D) о знаниях другой коалиции K(D) и порождающие коалиции с противоположными интересами;

D(A) - объекты-двойники, определяемые знаниями оригинала о предметной области, т. е. формальные модели оригиналов, реализованные в виде фреймов и классифицируемые по специализации решаемых проблем оригиналами;

Med - мета-объект-двойник, определяемый знаниями объекта-двойника D(A) о знаниях объектов-двойников, входящих в коалицию K(D), и имеющий методы для порождения объектов-двойников;

A(Ob) - агент объекта-двойника DÍA), определяемый знаниями в более узкой области знаний объекта-двойника;

Меа - мета-агент агента А(Ob) , определяемый знаниями агента А(0Ь) о знаниях других агентов А(ОЬ) одного и того же объекта-двойника D(A), и имеющий методы для порождения агентов А (Ob);

Ob(De) - объекты,* представляющие собой описание знаний о реальных объектах миров оригиналов по правилам объектно-ориентированного программирования, т.е. имеющие классы, суперклассы, метаклассы;

De - детали, представляют более конкретизированные знания об объектах.

Далее раскрываются следующие понятия:

- суперкласса Su (Р) мира P(D) объектов-двойников, объединяющего в класс различные миры, подобные миру P(D);

- метакласса Mesu суперкласса Su(P), выполняющего роль' структуры, в которой накапливаются знания о мирах и имеются процедуры для порождения новых миров, входящих в суперкласс Su(P);

- метакласса Мер мира объектов-двойников P(D), предназначенного для накопления знаний о коалициях объектов-двойников и порождения новых коалиций объектов-двойников;

- коалиций (классов)- объектов-двойников K(D), представляющих собой группы объектов-двойников, организованные по общности преследуемых ими интересов;

- метакласса Мек коалиции объектов-двойников КШ), предназначенного для хранения знаний о возможных структурах коалиций объектов-двойников и методов их порождения.

Вводится понятие объекта-двойника

D(A) = < №, Nd, Nk. Ard, Ed, Sd. Md >, (2)

где № - имя оригинала, определяемое конкретным лицом, принимающим решения;

Nd - имя объекта-двойника, определяемое его функциональным назначением;

V имя ' коалиции объекта-двойника', определяемое преследуй- '.:■ мыми интересами 'оригинала 'обЪбкйгдвойшка: •'.'• ' '•.'■•■

Аг^ .- знания о' текущой структуре-объекта-двойника т. е. знания о входящих .в. нег" Рентах; .:.,, ■ '■.'.. ■

2е1 - состояние объекта-двойника, .определяемо? 1©кувеш зна- '.. . ниямк об отношениях агентов объекта-двойника К*3 ; ;

-.; множество сообщений, 'входягдих и ксходяэдх от объек- :

ТОВ-ДВОЙНИКОВ; ..¡I '

- мнел'/гство методов^. реализованных в объекте-двойнике. ....V

Также-раскруваятся понятия:'"- . ••''."•; ■:'

- мета-объекта-даойкика Ша обьем'а-двойпш^а 3(А)', преднаь- ^ , ианвикого для хранения знаний о' возмоккьдх структурах объек-' ., тов-двойников и имеющего методы для их построений;' У

- агента'' объекта-двойника А(0Ь), ■ представ'лявдэго собАй ' ' структуру, подобную . объекту-двойнику, но. имеющую более узкую . специализацию в своей области знаний;'- ','-. :'.-.

,-' мета-агечта Меа агента.А(ОЬ), предназначенного для накоп- . ления знаний о структурах агентов , и порседениа.' новых агентов-,

.. - объекта СЬ(Ое) агента А(0Ь},' .. являзщогося. не активной .. ыо~. делыо объектов реального, мира, которыми манипулирует: агент; ' .

- метакласса . Ме^3 . объекта СЬ(Оо) ,, кмездего базу знаний о структурах объектов, которые возможно необходимы агенту и ието-ды для построенш-этих Объектов..,'-

Вводится понятие.детали сйъегаа. '.

Ое = >.'/ , ' (3) •

где К^® - имя детали объекта ( область определения атрибута); МоЬ - имя объекта, к которому относится деталь; А1 - текущее значение атрибута детали 1^°; . ЕЬ - область возможных значений атрибута детали . отношения между деталью и другими деталями.

Раскрывается понятие метакласса Меаа детали Ое, как структу-^ ры, порс^фаюцей новые детали определенного класса.

• Объекты-двойники, кроме классификации по своему функциональному назначению и преследуемым интересам в своем мире, класси-

- и -

Фииируются согласно иерархии их оригиналов в реальном мире.

Основные, методы определяющие динамику объектов-двойников и их стратегии, направлены на решение задаче распознавания сообщений, поступающих от оригиналов и от других дройников и выбора подходящего сообщения-ответа на сообщение'запрос. Для кластеризации сообщений и определения протокола, идентифицирующего метод, реализованный в"объекте-двойнике или его агенте, в работе вводится соответствующая классификация сообщений. Вводятся понятия мнений оригиналов и объектов-двойников с использованием процедур и определений нечетких множеств и представления этих мнений в виде отношений реляционной алгебры. Рассматриваются виды неопределенностей при принятии решений объектом-двойником и сценарий поведения объекта-двойника в той или иной ситуации. Высказываются некоторые замечания по интерфейсу оригинала с объектом двойником по поводу необходимости синергетического эффекта при взаимодействии лица, принимающего решение со своим объектом-двойником.

В третьей главе произведено преобразование объектно-ориентированной модели концепции объектов-двойников в нейросетевую модель. Нейронная сеть представляется моделью Холфилда.

Объектно-ориентированная модель мира P(D) в виде модели нейронной сети представляется следующей совокупностью

pnet^net^ „ < jurist ynet jnet ynet^ Yonet >, (4)

где Nnet - число нейронов сети;

7nat - {Tu >, Tu - Tji. 1. 3 a 1--.N - матрица весов свя-

аей;

Inet » < IJ j >, 1, J - 1...N - вектор внешних входов в нейроны; '

Vnat - вектор текущего состояния нейронов сети;

Vo - начальное состояние сети, начальное состояние мира объектов - двойников.

Таким же обоазом представляются: ' ■

,- суперкласс Su(P) мира P(D) объектов-двойников как втоыой* слой нейронной сети;

- U! -

- метакласс Mesu суперкласса Su(P). как e¿wuft ьор:ний слой нейронной сети Mesunst. выполняющий Функции транслятора с языка оригиналов во внутренний язык программирования нейронной сети суперкласса Sun9t ( pnet(Dnet) ); .

- объект-двойник как нейронная' подсеть Dnat (Af,ot) сети Pn«t(Dnet);

- метакласс. Med объектов- двойников О (Л), как нейроимая сеть

выполняющая функции транслятора с нанка оригиналов- во внутренний язык программирования нейронной сети Pnat(Dmit);

-у коалиция (класс) . K(D) объектов-двойников, как коалиция нёйронних сетей объектов-двойников;

- метакласс Ме^ . коалиции об'ьегат-двойяигав К ( D ), .как нейронная сеть Mepnfc,t, выполняющая Функции транслятора с яоьнса оригиналов во внутренний язык программирования нейронной сети

pnat^not). . S

- объектно-ориентированная модель агента объекта-двойника А(ОЬ) в виде модели нейронной сети Anot (0briet);

. - метакласс Меа агента объекта-двойника А(0Ь), к:« нейронная сеть Ме®"06, пшголняэдая функции транслятора с языка оригиналов во внутренний яеык программирования нейронной сети, для определения структуры нейронной сети'Anet(Obnet);

- объект Оb (Ре) в.виде модели нейронной сети Obnot(üenot);

- метакласс МеоЬ объекта, как модель нейронной сети Moobnet, выполняющая функции транслятора с языка оригиналов во внутренний .язык программирования нейронной c¿ri>, для определения структуры нейронной сети obnot(Denet).

Представляется деталь объекта De, как ансамбль [!enst нейронной сети. Преобразуется метакласс Kted детали De, как нейронная сеть Mc-díínet, , выполняющая функции транслятора определения значений атрибутов с языка оригиналов го внутренний язык значений весовых коэффициентов Tdenat нейронной сети Deriet.

Выделяются четыре внешних канала интерфейса взаимодействия с системой поддержки групповых рзаеиий: - 1.Капал обучения инжене -' ром по знаниям нейронных сетей. 2.Канал программировали стгук-луо н^'.-жлых сетей через нейронные ceiH метаклассов. 3. Канал общения оригинал, со своим" объектом-двойником. 4.Канал задания

г>

to -

ггарачотрон (значений атрибутов) лотовой'объектов.

Пг^-ктиропание объектно-ориентированной модели н?, нейросете-шс структуры выбрано .из сдвдукйях соображений.

- при реализации аппаратной чая к системы поддержки грулпо-кк; роаений на традиционной ¡глкропронеосорной алтентюй базе З'ссшмкойт сложности жесткой привязки объектко-ориснтироЕанкой модели к модели вычислительной -млапшы «ои Неймана. Этс приводит к дсполнителш'м затратам на проектирование и разработку программного обеспечения, создание и наполнение cm д&чгод и баз дознай. Коли даже принять, что объекты-двсйнкки будут• обмениваться сообщениями в локальной сети стандарта FDD! ' ( ожро~Ть передачи 100 Мбит/с), то время на распознавание входных сообщений и нахождение соответствующих выходных сообщений будет дане-ко от реального и в этом случае не будет необходимости г высо■ ксскоростной сети. Вся система будет очень низкого быстродействия, что будет просто не удовлетворять лиц, принимзюгда решения;

- если спроектировать систему на спецпроцессорах, тс необходимы затраты на проектирование спецпроцессора длл кашзго оО^екта-явойника, для каждой, предметной области;

- при использовании пейросетевой элементной базы мы гкигры-ваем со времени и простоте проектирования sa счет регулярности структуры, в быстродействии за счет паралде: 'нюсти исполнения методов объектоа-дшшикрв. . Самым важным свойством нейронной сети ягляется ее сагообучаемость, что сокращает присутствие инженера г.о знаниям в .лютемз поддержки групповых f.trcm«*}. -

В. четвертой главе моделируется концепция объа тов-двсйниксг. на прогметиуп область. В ролл аредме-ной области' выбрана морская прог меловая экосистема.' как наиболее знакомая автору. Рассматривается оригинальный проект системы поддержи Группоьих рейтенин для департамента рыбного хозяйства региона. Описыметсд архитектура и фужешоииржише дачкой системы. Предлагается структура аз?сма?2:зировйи?юй системы управления в составе ассо-цкзтигго-нраьового центра рыбопромысловой информации.

■ Строятся. опг:;ктпо-ср;1екгирова:н;!!е модели среды системы в виде' знг>н:'.й о морской прошйяоной .-экосистеме, ; ' ' ■ , ■' '> : ■ ■ Av.-. • /.'

' . . 'i'-'" 4 "•- ■ • ■ . ■

модели лиц. принимающих решения, модели технических сооружений, модели объектов реального мира.

Предлагается проект бортовой системы поддержки принятия решений для морских промысловых судов.

Здесь же рассматривается программная реализация системы поддержки групповых решений "Минтай" для рыбного хозяйства регио-ка.-

8 приложении представлены листинги исходных текстов исследовательского прототипа системы поддержки групповых решений "Минтаи".

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертации предложена концепция объектов-двойников с помощью которой возможно построение объектно-ориентированных систем поддержки принятия решений для различных областей деятельности человека. На основе атой концепции реализована программно в виде исследовательского прототипа систем ■ ■ лрргкки групповых решений для управления рыбным хозяйством ; -.8 ходе последов: чий получены следующие основные результаты:

1. Разработаны объектно-ориентированные модели лиц, принимающих решения в виде иерархии метаклассов, суперклассов, классов объектов-двойников.

2. Предложено описание структуры объекта-двойника, состоящей из моделей агентов их классов, суперклассов, метаклассов.

3. Разработан объектно-ориентированный метод построения модели предметной области, в -астности морской промысловой экосистемы.

4. Определены методы, протоколы и сообщения взаимодействия лиц, принимающих решения, объектов-двойников, агентов и моделей объектов реального мира.

Концепция объектов-двойников позволяет создавать наиболее ясно структуру систем поддержи групповых решений и автоматизировать процесс ■ принятия решений и процесс обучения объекта-двойника. , . * 1

5. Предложена объектно-ориентированная нейросетевая модель системы поддержки групповых решений.

' ■ г'4'' ' ! !'•

6. Разработала нейросетёвая структура м,-ров объектов-двойников с. их классами, суперклассами и метаклассами, ■ лейросетевая архитектура самих объектов-двойников,'агентов, объектов и- сталей с их класса«,¡и, суперклассами я метаклассами соответственно.

7.-Предложена методика программирования кенросетевыч объектов при псмос'д их метаклассов. ' '../'.' '

Проекций.объектно-ориентированной модели системы на нейросе-тевые структуры рассматривается впервые и предполагает получить дальнейшее разгоне в виде реализации аппаратных нейросетегк плат, или модулей, подключаеь&гх к персонатьксму компьютеру. Эти модули могут представлять собой ухе гапрограгдлироБанные устройства, отображающие функции объектов-двойников. Возможно создание библиотек подобных модулей, а.также программных библиотек объектов-двойников. .

8. Предложена структура автоматизированной систем управления рыбным хозяйством отдельного региона.

9. Рассматг гвается проект ассоциативно-правового; центра ры-. бопромысловой информации. ■ ■ •.

10. Предлагается архитектура и' техническое решение задачи рагработч бортовой системы поддержки принятия решений, как автономного звена территориальной системы поядзржки группозых решений..

11. Для экспериментального исследования предлагаемой в диссертации концепции . объектов-двойников были построены модели лиц, изучающих морскую промысловую Э1«хзи^тему я додели лиц, принимающих йееШг по управлению рыбным хозяйством региона.

Шу /¡а основе объект^|г ориентированных моделей был реализован программно исследовательский прототип' системы поддержки групповых решений "Мичтаф Развйтие системы "Минтай" до . коммерческого продукта предлагает использование ее для автомата-. ::зции управления рыбшщГжзяйством отдельного региона.

'> Основные материалы диссертации опубликованы в работах: • ,

1. Кибяков П.'П; Перспективы развития искусственного интеллекта

автономных необитаемых подводных аппаратов //Методы и средс-

тва обработки информации в радиоэлектронных и микропроцессорных системах.- Хабаровск: ХПИ, 1989.-С.39-42. Кибяков П.П. Бортовые интеллектуальные системы поддержки принятия решений // Рыбное хозяйство. - 1991.- N10.-С.48-52.

Кибяков П.П. Системы поддержки групповых решений для регионов/'/' Рыбное хозяйство. - 1992.- N5.- С.18-20.

; Кибяков П.П. Зашихин И.И-. 0 некоторых приложениях мультимедиа (multimedia) в автоматизации управления судном // Тезисы докладов научно-технической конференции.-Хабаровск: ХПИ, ГШ. С. 70.

. . Кпояков II.П. Белозеров О.И. Введение в системы распределенного искусственного интеллекта // Тезисы докладов научно-технической конференции. - Хабаровск: ХПИ, 1992. С. 71.

- КнЗяков П.П. Объектно-ориентированный подход к моделированию поведения лиц принимающих решения // Отчет по НИР. Теоретико-игровые методы принятия решений в сложны^ системах. Хабаровск: ВЦ ДВО РАН, 1992. С. 43-55.

Кшяков П.П.Белозеров О.И. Объектно-ориентированная система поддержки принятия решений "Минтай" // Тезисы докладов научно-технической конференции. - Хабаровск: ХГТУ, 1993. С. 214.

: . Кибяков П.П. Зашихин И.И. Объектно-ориентированная система поддержки принятия- решений "Кантри-Риск" // Тезисы докладов научно-технической конференции. - Хабаровск: ХГТУ, 1993. С.

Кибяков П.П. Объектно-ориентированная концепция построения систем поддержки групповых решений // Тезисы докладов научно технической конференции. - Хабаровск: ХГТУ, 1993. С. 215.