автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Разработка методов и алгоритмов поддержки принятия решений при создании систем управления наружным освещением

На правах рукописи

Лифиренко Максим Вячеславович

РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ СОЗДАНИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НАРУЖНЫМ ОСВЕЩЕНИЕМ

Специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (в науке и технике)»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

г 7 НОЯ 2014

00555в027__ Белгород_2014

005556027

Работа выполнена в Федеральном государственном автономном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», г. Белгород

Научный руководитель: Ломакин Владимир Васильевич

кандидат технических наук, доцент, ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», заведующий кафедрой «Информационный менеджмент», г. Белгород

Официальные оппоненты: Еременко Владимир Тарасович,

доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Государственный университет — учебно-научно-производственный комплекс», заведующий кафедрой «Электроника,

вычислительная техника и информационная безопасность», г. Орел

Петросов Давид Арегович,

кандидат технических наук, ФГБОУ ВПО «Белгородская государственная

сельскохозяйственная академия им. В.Я. Горина», заведующий кафедрой «Информатика и информационные технологии», г. Белгород

Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Юго-Западный государственный

университет», г. Курск

Защита состоится 24 декабря 2014 года в 15 часов 30 минут на заседании диссертационного совета Д212.015.10 при ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» (НИУ «БелГУ»), по адресу: 308015 г. Белгород, ул. Победы, д. 85, корп.15, ауд. 3-8.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке и на сайте ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет» (URL: http://dekanat.bsu.edu.rU/f.php//l/disser/case/filedisser/filedisser/30 6_Dissertaciya_23.09.2014_.pdf).

Автореферат разослан «24» H-Ct iO/xSl 2014 г. Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.015.10 доктор технических наук, профессор

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Разработка и применение энергосберегающих технологий является важнейшей тенденцией развития промышленных процессов. Наружное освещение - один из самых энергозатратных процессов и возникают задачи по разработке автоматизированной системы управления наружным освещением (АСУНО), позволяющей, с одной стороны, создавать необходимую освещенность, а с другой стороны, снижать затраты.

В настоящий момент в России активно внедряются автоматизированные системы управления наружным освещением. Важным аспектом АСУНО является стремление к повышению энергоэффективности в процессе эксплуатации и обеспечении процессов модификации этих систем. Многообразие средств и возможных вариантов построения и оценки эффективности АСУНО делает достаточно сложным проектирование и определение функционального наполнения составляющих элементов. Выбор необходимой конфигурации АСУНО, дающей наибольший полезный эффект, в этих условиях становится затруднителен. При этом выбор конфигурации в каждом случае многозначен, слабо формализуем и зависит от предпочтений лиц, принимающих решения (ЛПР).

Исследованиями в области построения АСУНО занимались Зотин О.Т., Михелев М.В., Никуличев А.Ю., Сапронов A.A. и другие, но в настоящее время при выборе подхода к управлению наружным освещением отсутствуют формальные процедуры учета всех факторов, и в связи с этим принятые решения слабо формально обоснованы, что приводит к дополнительным финансовым расходам и затратам времени.

Сложность и противоречивость ситуаций, психофизиологические ограничения человека в конечном итоге ведут к снижению качества принятых решений, к невыполнению целевой задачи. Без использования методов поддержки принятия решений осуществление мероприятий по проектированию и реконфигурации АСУНО не дает полной уверенности выбора наиболее рационального варианта системы, что неизбежно скажется на качестве принятых решений.

Постоянно возрастающие требования к оперативности управления, составу решаемых функциональных задач все в большей степени требуют комплексного подхода к вопросам повышения эффективности АСУНО. Для решения слабо формализованных задач совершенствования процедур создания и модернизации АСУНО предлагается использовать методы экспертного оценивания, которые в полной мере позволяют учесть важные аспекты АСУНО. Отсутствие примеров использования методов экспертного оценивания в качестве основы поддержки принятия решений при работе АСУНО дает предпосылки к проведению исследования.

Существуют различные методы экспертного оценивания, но наиболее приемлемым представляется метод анализа иерархий (МАИ) в форме Саати, позволяющий учесть многокритериальность задач. Развитием МАИ, в том числе вопросами повышения согласованности матриц парных сравнений (МПС), занимались Harker Р.Т., Keeney R.L., Lee К.Н., Saaty T.L., Yu P.L., Абакаров А.Ш., Жиляков Е.Г., Киселёв И.С., Микони C.B., Митихин В.Г., Ногин В.Д., Огурцов А.Н., Подиновский В.В., Тоценко В.Г. Несмотря на достаточно высокую степень развития

данного метода, практика его применения показывает, что в настоящий момент отсутствуют процедуры получения согласованных МПС, при использовании шкалы количественных выражений, рекомендованной Саати, и это зачастую снижает доверие к получаемым выводам. В тоже время процедуры получения согласованных МПС играют очень важную роль в принятии решения, обеспечивая не только большую достоверность расчетов, но и дают возможность повысить степень доверия к получаемым результатам, что является существенным аргументом для обоснованности принимаемых решений.

Все это требует разработки новых приемов и подходов к обработке исходной информации, построению средств информатизации для поддержки принятия решений на основе реализации систем поддержки принятия решений (СППР). Исследованием вопросов проектирования и разработки СППР, основанных на экспертном оценивании, занимались Codd E.F., Inmon В., Kimball R., Saaty T.L., Абакаров А.Ш., Ларичев О.И., Петровский А.Б., Уманский В.И. и другие, однако в настоящее время отсутствуют СППР, которые способны определять грубые ошибки экспертов при заполнении МПС и давать рекомендации по подбору количественных выражений степени превосходства/проигрыша элементов сравнения.

Таким образом, разработка СППР при создании систем управления наружным освещением на основе МАИ, а также совершенствование данного метода для достижения более обоснованных вычислений весомостей альтернатив является актуальной задачей.

Целью диссертационной работы является совершенствование процедур создания АСУНО на основе разработки СППР с использованием метода анализа иерархий в форме Саати с адаптивным подбором количественных выражений сил превосходства/проигрыша в элементах МПС.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие основные задачи:

1. Анализ процессов управления наружным освещением с позиции разработки СППР при создании АСУНО.

2. Систематизация комплексов критериев и альтернатив решений для проведения экспертного оценивания при создании АСУНО.

3. Разработка метода обработки МПС с повышением согласованности за счет адаптивного подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша в экспертных оценках МПС и их программной реализации.

4. Разработка на основе созданных методов и алгоритмов СППР для использования в АСУНО.

Объект исследования — процесс принятия решений на основе методов экспертного оценивания в системах управления наружным освещением.

Предмет исследования — методы, алгоритмы и программные средства принятия решений при создании автоматизированных систем управления наружным освещением.

Методы исследования. При решении указанных задач использовались методы системного анализа, теории принятия решений, оптимизации, теории графов, теории математической статистики и ER-моделирования.

Достоверность научных положений и полученных результатов обусловлена

корректностью применения математического аппарата и подтверждается результатами вычислительных экспериментов, которые показывают отсутствие противоречий основным фактам теории и практики принятия решений. Согласованность основных теоретических решений с их практической реализацией подтверждается успешной программной реализацией на ЭВМ и последующим внедрением результатов.

Научную новизну работы составляют:

1. Информационное обеспечение СППР, обеспечивающее полноту анализа и повышающее обоснованность и достоверность экспертного оценивания при создании АСУНО.

2. Оригинальные комплексы критериев и альтернатив решений для проведения процедуры экспертного оценивания при создании АСУНО, учитывающие основные аспекты управления наружным освещением.

3. Метод адаптивного подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша экспертных оценок на основе принципа согласованности элементов МПС со степенной калибровкой, что позволяет повысить достоверность вычисляемых весомостей и выделить грубые ошибки эксперта.

Практическая значимость работы заключается в том, что:

— результаты диссертационного исследования могут быть использованы при создании АСУНО с целью уменьшения временных затрат за счет рациональной расстановки приоритетов, а также повышения эффективности конфигурации;

— разработанная СППР на основе метода экспертного оценивания используется в учебном процессе, а также при создании реальных систем, что подтверждено актами внедрения в учебный процесс ФГАОУ ВПО НИУ «БелГУ» и в ООО «ИВТБелГУ».

Положения, выносимые на защиту:

1. Комплексы критериев при экспертном оценивании альтернатив при создании АСУНО.

2. Усовершенствованный метод анализа иерархий в форме Саати с адаптивным подбором количественных выражений сил превосходства/проигрыша экспертных оценок при обработке МПС со степенной калибровкой.

3. Структура и состав СППР для использования в АСУНО.

Реализация и внедрение результатов работы. Основные результаты диссертационной работы внедрены в: ООО «ИВТБелГУ» (г. Белгород) в виде СППР, применяемой при разработке АСУНО «Гелиос»; высшую школу управления ФГАОУ ВПО НИУ «БелГУ»; учебный процесс на кафедре «Информационного менеджмента» ФГАОУ ВПО НИУ «БелГУ» в рамках дисциплин «Системы поддержки принятия решений», «Методы и модели в принятии управленческих решений», при выполнении курсовых и выпускных квалификационных работ; в научных исследованиях ФГАОУ ВПО НИУ «БелГУ» и «ХНУРЭ» (г. Харьков).

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались и обсуждались на Международной научно-технической конференции молодых учёных (Белгород, БГТУ им. В.Г.Шухова, 2011г.), Второй международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (Белгород, 2011г.), Всероссийском

конкурсе научно-исследовательских работ студентов и аспирантов в области информатики и информационных технологий (Белгород, НИУ «БелГУ», 2012г.), Международной молодежной конференции «Прикладная математика, управление и информатика» (Белгород, НИУ «БелГУ», 3-5 октября 2012г.), Всероссийской молодежной конференции «Теория и практика системного анализа» (Белгород, 1-3 октября 2012г.), Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Воспроизводство интеллектуального капитала в системе Высшего профессионального образования» (Белгород, НИУ «БелГУ», 18-22 ноября 2013 г.), 23-ей Международной Крымской конференции «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КрыМиКо'2013) (г.Севастополь, 8-13 сентября 2013г.), XVII всероссийской научно-практической конференции «Научное творчество молодежи» (г. Анжеро-Судженск, апрель 2013 г.), 18-ом Международном молодежном форуме «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке» (г. Харьков, апрель 2014г.), VI международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве» (ИТНОП-2014) (г. Орел, 22-23 мая 2014г.).

Публикации. По теме исследования опубликовано 17 научных работ, в том числе 4 статьи в журналах из перечня ВАК, 3 свидетельства о регистрации программ для ЭВМ.

Связь с научными и инновационными программами. Результаты диссертационного исследования использовались при выполнении следующих проектов: ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» государственный контракт №14.740.11.0591 от 05.10.2010г. «Разработка универсальных инструментальных средств проектирования специализированных гибких модулей поддержки принятия решений в информационно-управляющих системах»; проекта Российского научного фонда №14-38-00047 по теме «Прогнозирование и управление социальными рисками развития техногенных человекомерных систем в динамике процессов трансформации среды обитания человека»; государственного задания Министерства образования и науки РФ на выполнение НИР подведомственным вузам в 2013 году проекта № 8.8600.2013 «Разработка интерактивных средств поддержки принятия и оптимизации управленческих решений на основе итерационных процессов анализа экспертных данных».

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы, приложений. Работа изложена на 145 страницах машинописного текста, включающего 41 рисунок, 14 таблиц, список литературы из 122 наименований, 4 приложения.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, её научная новизна и практическая значимость, раскрывается степень разработанности подходов к поддержке принятия решений при создании АСУНО, а также к представлению неопределенности экспертных знаний и подборе количественных выражений степени превосходства/проигрыша экспертных оценок (ЭО),

формулируются цель и задачи диссертационного исследования, приводится краткое содержание по главам.

В 1 главе вводятся основные понятия и определения, проводится анализ особенностей в АСУНО и процесса её создания. Одной из особенностей жизненного цикла АСУНО является явно выраженный итеративный подход к разработке, так как необходимы постоянные доработки, связанные с экономией электроэнергии и повышением эксплуатационных характеристик на основе обновления программных и технических средств. В таком случае, рационально применять спиральный подход к проектированию и разработке.

Проведен анализ проблемных ситуаций, возникающих при создании АСУНО. На основании анализа процессов управления наружным освещением определен круг нерешенных вопросов, поставлена задача разработки комплексов критериев и альтернатив решений для проведения экспертного оценивания, произведена ее декомпозиция и выделен ряд частных задач, связанных с ранжированием очередности реализации функций при создании АСУНО, выбором подхода к управлению объектами освещения, определением рационального состава объектов наружного освещения.

Определено, что важные задачи, решаемые при создании АСУНО, являются слабоструктурированными и многокритериальными, поэтому необходимо применение методов экспертного оценивания. Дан краткий анализ методов экспертного оценивания, сделан вывод о предпочтительности использования МАИ в форме Саати для решения выделенных задач.

Во 2 главе разработано информационное обеспечение для принятия решения при создании АСУНО. Проведена классификация сегментов наружного освещения, представлена общая структура современных АСУНО, разработана схема процесса обработки заявки на управление объектами наружным освещением. Представлены схемы подключения устройств управления наружным освещением на нижнем уровне системы и сформирован перечень их достоинств и недостатков. Выделены аспекты, которые необходимо учитывать при создании АСУНО, в частности: освещенность, безопасность, эстетика, экономика, общественная функция освещения.

Опираясь на описанные преимущества и недостатки подходов к организации управления объектами наружного освещения, систематизирован комплекс критериев и альтернатив решений для процесса поддержки принятия решения при выборе наиболее эффективного подхода управления для конкретных условий и требований заказчика АСУНО (рисунок 1). Полученная система критериев может использоваться для установления очередности реализации функциональных возможностей АСУНО с учетом технических, организационных и экономических факторов.

Приведен пример решения задачи выбора подхода к управлению наружным освещением. Построена иерархия и проведено экспертное оценивание по правилам МАИ в форме Саати, вычислены весомости подходов к управлению объектами наружного освещения, рассматриваемых в данном случае как альтернативы. Показано, что состав иерархии может с течением времени изменяться. Это связано с появлением новых технологий управления наружным освещением или с возможным

исключением альтернатив из иерархии, когда они заранее неприемлемы для заказчика АСУНО.

управления объектами наружного освещения

Кластер« критериев

______—---- ——

Надежность Качество Тек. расходы Будущие расходы

Рисунок 1 — Иерархия выбора подхода управления объектами освещения

Произведена систематизация критериев в виде иерархии для ранжирования функций АСУНО на этапе разработки (рисунок 2).

Рисунок 2 - Комплекс критериев ранжирования функций АСУНО

Комплекс критериев для ранжирования функций включает множество М, состоящее из кластеров (подмножеств критериев): Мэ - подмножество экономических критериев, Мт — подмножество технических критериев, Мо — подмножество организационных критериев. Подмножество Мо состоит из 4 критериев: Кпер - наличие персонала для реализации функции, Куров - уровень подготовки команды, Кэнт - энтузиазм команды для реализации функции. Подмножество Мт состоит из Кс - сложность реализации функции, Кн - влияние на надежность системы, Ки — интегрируемость с другими техническими решениями и системами, Км - масштабируемость функционала, Копыт - опыт реализации такого рода функционала, Косн — качество оснащения лаборатории, Кпрор - степень

проработанности предложенных технических и технологических решений, Кбуд — влияние на будущие разработки. Подможество Мэ состоит из Кэф - экономический эффект от внедрения функции в систему, Кфз - финансовых затрат на реализацию функции, Квз - временных затрат, Кр - риск будущей невостребованности данной функции, Ка - актуальность функции.

Предложен комплекс критериев для принятия решений по составу элементов наружного освещения, где определены показатели и индикаторы, необходимые для учета основных атрибутов наружного освещения (рисунок 3). Представленный комплекс состоит из 8 критериев: стоимость светильника Ц; усредненная по нескольким контрольным точкам величина освещенности Еср (лк); энергоэффективность светильника Эсв = Еср/Р (лк/Вт); эффективность оптики Оэф = Еср/Ф (лк/лм); энергосбережение Эсбер (%) относительно используемого светильника; средний срок службы светильника Вер (ч); цветовая температура Тц; наличие вредных веществ Нвр.

Полученные комплексы критериев позволяют производить экспертное оценивание для решения проблемных ситуаций при создании АСУНО.

В 3 главе на примере создания АСУНО «Гелиос» подтверждено, что качество получаемых оценок весомостей сравниваемых альтернатив зависит от обеспечения согласованности элементов МПС. Установлено, что при создании АСУНО возникают значительные трудности с получением требуемого уровня согласованности ЭО, что обосновало необходимость оценки согласованности МПС на уровне отдельных элементов матрицы и разработки метода адаптивного подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша в ЭО МПС на основе принципа согласованности.

Для реализации процедуры оценки согласованности МПС на уровне отдельных ЭО предложена мера согласованности в форме функционала. Рассматривается МПС А размерностью « с элементами ыц, где / и у - номера строки и столбца МПС соответственно.

Для получения согласованности элементов МПС используются свойства абсолютно согласованной матрицы, заключающиеся в том, что в абсолютно согласованной матрице элементы жестко связаны, и между элементами матрицы

выполняется свойство —~сот11к для всех ], при условии, что /,к,] = \..п.

%

Строки матрицы Л можно рассматривать как вектора а, = (",, аа ... а!п), и тогда, в случае абсолютно согласованной МПС, на основании описанного выше свойства МПС, вектора а, и ау должны быть коллинеарными а, || а] (соБ^а(а,) = 1),

где 1,7 = 1..п. При этом снижение согласованности элементов МПС и соответственно увеличение угла между векторами из элементов строк МПС говорит о том, что согласованность матрицы также снижается и наоборот. Таким образом, рассчитав косинус угла между векторами, определяем численное значение согласованности элементов МПС. Тогда на основе формулы расчета косинуса угла между векторами, заданными координатами, выражение для нахождения косинуса угла между векторами применительно для МПС А можно записать следующим образом:

2Х 'ОЛ

г,= Г О)

ЛХ2Х

V

Далее на основании формулы (1) и расчета косинуса угла между векторами парных сравнений для каждого парного сравнения получаем матрицу Т:

' 1 ¥ч •■• ¥и

ч<= ^21 1 - У2„ ...... 1 ...

¥„2 - 1

По матрице 4х можно оценить степень согласованности каждой ЭО по отношению к остальным. При этом меньшие значения косинусов углов указывают на парные сравнения, которые наименее согласованы с остальными.

Кроме того, по матрице У также можно определить общую степень согласованности МПС А. Для этого необходимо найти среднее значение косинуса угла в матрице Ч* и затем его отклонение от аналогичной величины для абсолютно согласованной матрицы, равной 1. Исходя из этого, вводится функционал, являющийся также мерой согласованности МПС, в виде:

* , IX

„ , ££ Д" „ (3)

V 1 *=1

(2)

Р(А)=1- "' -= 1--

п п

Минимизация функционала ^ (3) при ограничении, что оценки соответствуют применяемой шкале (от 1 до 9) и минимальном отклонении от исходной МПС эксперта, приводит к получению более согласованной матрицы парных сравнений и более обоснованного управленческого решения.

По полученному значению функционала Г (3) можно судить о согласованности матрицы, при этом возможно оценить влияние на согласованность отдельных элементов. Достоинство предложенной меры согласованности состоит в том, что в отличие от традиционно применяемого отношения согласованности (ОС) явно указываются оценки, вносящие наибольший вклад в понижение согласованности всей МПС.

Полученный функционал F (3) позволил перейти к разработке адаптивного алгоритма повышения степени согласованности экспертной информации, представленной в виде МПС со степенной калибровкой. По матрице Т (2) определяются Парето-оптимальные сравнения, имеющие наибольшие косинусы

углов, в количестве, достаточном для нахождения других элементов МПС. Далее по Парето-оптимальным сравнениям строится более согласованная МПС.

Для определения Парето-оптимальных сравнений строится граф С (4):

0 = {У,Е), (4)

где у = {у,,^,...,^} - множество вершин, состоящих из элементов сравнения, Е = {е1,е2,...,ет] - множество ребер, характеризующих наличие сравнительной оценки для элементов, связанных вершин этим ребром, « - количество элементов сравнения, т - количество сравнений, равное ", если сравнение произведено

для всех парами элементов.

Условимся, что граф б (4) - ориентированный, и направление ребер указывает на превосходство одного элемента над другим. Для множества ребер Е определим множества 5, задающее превосходящие сравнительные оценки, и №, задающее веса степени логической согласованности ЭО, равные косинусу угла из матрицы Ч*:

= (5)

(Г = Ц,и2 ,...,„„} (6)

Тогда для поиска Парето-оптимальных сравнений можно воспользоваться алгоритмом нахождения максимального остовного графа взвешенного связного неориентированного графа, используя алгоритм Крускала.

Дополнение остовного графа осуществляется путем перебора всех пар его вершин, которые не имеют прямой связи и нахождения для этих пар новых сравнительных оценок 5'= {5;,^,...,^}. Значение оценки получается

перемещением по маршруту остовного графа, связывающего вершины рассматриваемой пары и перемножением количественных выражений ЭО. Если движение происходит против направления ребра, то берется обратная величина ЭО.

При получении множества сравнительных оценок часто возникает ситуация, когда новые оценки выходят за диапазон используемой шкалы. Это вызывает необходимость адаптации градации сил вербальных суждений и перевода оценки 5' в оценки 5", соответствующие применяемой в МАИ шкале. Для перевода предлагается формула адаптации рангов одной шкалы к другой:

тах{5;}-1

, (7)

тах5'-1

1<1<Л 1 1'

Далее по формуле (7) строится таблица соответствия одной шкалы другой и получают множество 5", на основе которого формируется МПС. Согласованность новой МПС проверяется вычислением ОС и функционала ^ (3).

Таким образом, процесс адаптивного подбора количественных выражений сравнений для МПС на основе полученных ЭО состоит из 4 этапов (рисунок 4):

1. Построение по исходной матрице парных сравнений графа С (4).

2. Поиск максимального остовного подграфа в графе б (4).

3. Дополнение остовного графа до полного графа.

4. Адаптация полученных оценок к оценкам по применяемой шкале.

Процесс подбора в полностью автоматическом режиме не всегда возможен, так как имеют место случаи с низкой согласованностью, когда анализ исходных данных не дает полезной информации для подбора, и в таких случаях необходим или итерационный процесс подбора, или повторное заполнение экспертом МПС.

на основе принципа согласованности в автоматическом режиме

Укрупненно процесс адаптивного подбора количественных выражений в МПС можно представить в виде схемы (рисунок 5).

Эксперт

Рисунок 5 - Схема адаптивного подбора количественных выражений в МПС

12

Алгоритм итерационного процесса корректировки представлен на рисунке 6а.

Для решения вопроса выбора способа подбора количественных выражений ЭО построена зависимость статистических величин, рассчитанных по выборке из оценок согласованностей суждений от ОС МПС. На основе анализа полученного графика сформулировано и реализовано в виде алгоритма решающее правило, которое определяет один из методов подбора: автоматический, итерационный или рекомендует ЛПР повторный экспертный опрос (рисунок 66).

а) б)

Рисунок 6 - Алгоритмы: а - подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша ЭО в МПС в итерационном режиме; б - выбора метода повышения степени согласованности МПС

Для экспериментальной проверки соответствия предложенной в диссертации меры согласованности отношению согласованности построены графики их зависимости. С целью получения достоверных результатов расчеты проводились на выборке из 2000 МПС для каждой из размерности матриц в диапазоне от 3 до 100. При построениях МПС использован генератор случайных чисел с энтропией, основанной на атмосферных шумах. В ходе проведения экспериментов установлено, что предложенную меру согласованности можно использовать для оценки согласованности МПС наряду с ОС.

С целью подтверждения работоспособности предложенного алгоритма обработки МПС проведен эксперимент по экспертному оцениванию, который основывался на методике проведения экспериментов, предложенной Саати.

В соответствии с этим для альтернатив, по которым априорно известны весомости, осуществлялось экспертное оценивание потребления электроэнергии в различных сегментах наружного освещения на примере г. Белгорода.

В результате ранжирования альтернатив определены весомости сегментов наружного освещения с точки зрения потребления электроэнергии (таблица). Вычисленные значения среднеквадратического отклонения (СКО) и медианного абсолютного отклонения (МАО) по отношению к априорным весомостям имеют более низкое значение при использовании разработанного алгоритма обработки МПС.

Таблица — Результаты ранжирования альтернатив, их СКО и МАО

Способ ранжирования альтернатив Весомости альтернатив СКО МАО

Универ ситет БелГУ Пр-кт Богдана Хмельн ицкого Пр-кт Славы Ул. Губкина Ул. Коро лева Ул. Студен ческая Ул. Есени на

Априорная весомость 0,042 0,372 0,123 0,194 0,092 0,100 0,077 - -

По МАИ 0,047 0,379 0,098 0,186 0,1 0,127 0,064 0,015 0,012

С адаптивным подбором ЭО в МПС 0,047 0,379 0,127 0,186 0,094 0,104 0,064 0,007 0,002

В 4 главе определены требования и представлены архитектурные особенности разрабатываемой СППР, спроектированы модульная архитектура СППР (рисунок 7) и структура базы данных. На основании этого осуществлена программная реализация СППР, в состав которой включены разработанные методы и алгоритмы. Описаны основные алгоритмы и программные модули СППР, представлены окна

программы при разработке АСУНО «Гелиос» в ООО «ИВТБелГУ».

\

Модуль данных

Ядро системы

!пользовател| Модуль ьский I математичес интерфейс | КНХ 1 вычислении Модуль конфигурац

Модуль мпорта/эк

Модуль обработки дан1

Модуль адаптивного

«есогласова I способа | нностей |корректировки| МПС

Модуль доступа к данным

БД

Рисунок 7 - Структура разработанной СППР 14

В заключении приведены основные результаты и выводы, полученные в диссертационной работе.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ РАБОТЫ

1. На основе анализа жизненного цикла АСУНО определена актуальность использования методов и алгоритмов поддержки принятия решений, способных повысить эффективность создания АСУНО.

2. Обоснована целесообразность МАИ как метода принятия решений в СППР при создании АСУНО и разработаны комплексы критериев и альтернатив при выборе варианта решений, учитывающих различные стороны наружного освещения.

3. Разработан метод адаптивного подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша элементов ЭО на основе принципа согласованности на этапе обработки МПС со степенной калибровкой, с возможностью выделения грубых ошибок в ЭО.

4. Проведены экспериментальные исследования, которые показали, что метод подбора количественных выражений сил превосходства/проигрыша экспертных оценок повышает обоснованность принимаемых решений. Так в эксперименте, описанном в диссертационной работе, ОС снизилось с 21,3% до 2,7%, а функционал ^ с 0,206 до 0,046.

5. Реализация СППР с применением методов и алгоритмов диссертационного исследования и её апробация при разработке АСУНО «Гелиос» версии «2.0» на предприятии ООО «ИВТБелГУ» позволили сократить на 25% время реализации первого прототипа системы, что свидетельствует об экономии временных и человеческих ресурсов, а также снизить количество обращений клиентов в процессе эксплуатации АСУНО «Гелиос» на 11%.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Публикации в рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК РФ

1. Ломакин, В.В. Алгоритм повышения степени согласованности матрицы парных сравнений при проведении экспертных опросов [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // Фундаментальные исследования.-2013.-№11- С.1798-1803.

2. Выбор оптимальных речевых кодеков на основе методологии многокритериальной оптимизации [Текст] / В.М. Безрук [и др.] // Информационные системы и технологии. - 2014. - №2(82). - С. 84-92.

3. Ломакин, В.В. Система поддержки принятия решений с автоматизированными средствами корректировки суждений экспертов [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // Научные ведомости Белгородского государственного университета: научный журнал. - Белгород: Издательский дом «Белгород». - 2014. - №1(172) выпуск 29/1. - С. 114-120.

4. Ломакин, В.В. Инструментальные средства поддержки жизненного цикла автоматизированных систем управления наружным освещением на основе экспертных методов принятия решений [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко, М.В. Михелев // Вестник БГТУ им. В.Г. Шухова. - Белгород, 2014. - №5. - С. 196-200.

Публикации в научных журналах и сборниках трудов научных конференций

5. Лифиренко, М.В. Подход к групповому принятию решений с использованием метода анализа иерархий [Электронный ресурс] / М.В. Лифиренко // Научное творчество молодежи: материалы XVII Всероссийской науч.-практ. конф. - 4.1. - Анжеро-Судженск, 2013. - 1 электрон, опт. диск (CD-R).

6. Ломакин, В.В. Организация выбора канала GSM-связи в реальном времени на основе метода анализа иерархий [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // 23-я Межд. Крымская конф. «СВЧ-техника и телекоммуникационные технологии» (КрыМиКо'2013). - Севастополь: Вебер, 2013. - Т.2. - С.420-421.

7. Ломакин, В.В. Оценка инновационных проектов с использованием системы поддержки принятия решений «Решение» [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // Воспроизводство интеллектуального капитала в системе высшего профессионального образования: мат. Всерос. науч.-практ. конф. с межд. уч. - Белгород: ИД «Белгород», 2013. - С.270-274.

8. Лифиренко, М.В. Подход к отбору экспертов для принятия решений методом анализа иерархий [Текст] / М.В. Лифиренко // мат. Всерос. студ. науч.-практ. конф. с межд. уч. при АФ КНИТУ-КАИ. - Альметьевск, 2013. - С.77-79.

9. Лифиренко, М.В. Информационные средства обеспечения процесса принятия управленческих решений [Текст] / М.В. Лифиренко // Прикладная математика, управление и информатика: сборник трудов междунар. молодеж. конф. - Белгород : ИД «Белгород», 2012. - Т. 2. -С.168-172.

10. Лифиренко, М.В. Программное обеспечение поддержки принятия решений на основе балльной шкалы оценки альтернатив [Текст] / М.В. Лифиренко // Всероссийский конкурс НИР студентов и аспирантов в области информатики и информационных технологий. — Белгород, 2012. — Т. 2. — С. 526-536.

11. Ломакин, В.В. Системы поддержки принятия решений как инструмент решения задач управления развитием инновационной экономики [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // Современные проблемы и перспективы управления развитием инновационной экономики: материалы междунар. науч.-практ. конф. - Белгород: ИД «Белгород», 2012. - С. 17-21.

12. Лифиренко, М.В. Система управления уличным освещением как этап создания «Умного города» [Электронный ресурс]./ М.В. Лифиренко // Международная научно-техническая конференция молодых ученых БГТУ им. Шухова. 2011г. 1 электрон, опт. диск (CD-ROM).

13. Лифиренко, М.В. Выбор светильников наружного освещения на основе многокритериальной оптимизации [Текст] / М.В. Лифиренко // 18-й Международный молодежный форум «Радиоэлектроника и молодежь в XXI веке». Сб. материалов форума. Т.6. - Харьков: ХНУРЭ. 2011. - С.283-284.

14. Ломакин, В.В. Информационная поддержка работы экспертных групп при решении управленческих задач на основе метода анализа иерархии [Текст] / В.В. Ломакин, М.В. Лифиренко // Компьютерные науки и технологии: сборник трудов Второй Межд. науч.-техн. конф-г. Белгород: ГиК,2011- С.239-243.

Охранные документы на интеллектуальную собственность

15. Лифиренко, М.В. Система поддержки принятия управленческих решений на основе усовершенствованного аналитико-иерархического процесса / М.В. Лифиренко, В.В. Ломакин // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013616249 от 02.07.2013г.

16. Михелев, М.В. Программа управления уличным освещением «Гелиос 2.0» / М.В. Михелев [и др.] // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013616209 от 02.07.2013г.

17. Михелев, М.В. Программа модуля управления автоматизированной системы управления наружным освещением «Гелиос» / М.В. Михелев, М.В. Лифиренко, И.В. Насипов // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014610183 от 09.01.2014 г.

Подписано в печать 21.10.2014.Times New Roman. Формат 60x84/16. Усл. п. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 277. Оригинал-макет подготовлен и тиражирован в ИД «Белгород» НИУ «БелГУ» 308015, г. Белгород, ул. Победы, 85