УСТРОЙСТВО ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ АНАЛИЗЕ РАЗВИТИЯ ПРОБЛЕМНЫХ СИТУАЦИЙ

Устройство поддержки принятия решения при анализе развития проблемных ситуаций относится к компьютерным системам, использующим модели, основанные на знаниях, и может быть применено в широком классе эргатических систем управления для разрешения неблагоприятных ситуаций.
Эргатическая система (от греч. - рабочий) - система, составным элементом которой является человек-оператор (или несколько человек-операторов) [1].
Человек как часть данной системы ставит цели, определяет задачи и выбирает средства их реализации. Особенности системы «человек-машина» определяются способностью человека к правильному решению задач по управлению техническими устройствами.
Известна система [2], в состав которой входит база знаний, машина логического вывода, рабочая память, блок объяснения, пользовательский интерфейс, блок приобретения знаний, причем выходы базы знаний и рабочей памяти соединены с первым и вторым входами машины логического вывода, третий вход машины логического вывода соединен со вторым выходом блока приобретения знаний, первый и второй выходы машины логического вывода соединены с входами базы знаний и рабочей памяти, третий выход машины логического вывода соединен с первым входом блока объяснения, выход блока объяснения и первый выход блока приобретения знаний соединены с первым и вторым входами пользовательского интерфейса, первый и второй выходы пользовательского интерфейса соединены со вторым входом, блока объяснения и входом блока приобретения знаний, третий вход и третий выход пользовательского интерфейса соединены с внешним по отношению к системе пользователем (являются входом и выходом системы).
Недостатком известной системы [2] является низкая стратегическая эффективность поддержки принятия решения при анализе проблемных ситуаций, обусловленная ограниченностью ситуационного знания.
В [3, 4, 5] отмечены возможные пути повышения эффективности принятия управленческого решения.
В [3] повышение эффективности принятия управленческого решения достигается путем обеспечения возможности связывать нечетко заданные входные переменные с нечетко заданной целью функционирования управляющей системы. В результате решаются задачи повышения точности и устойчивости процесса принятия решения без оценки существующих и потенциальных угроз. По этой причине известная система не может быть использована для ситуационного управления.
В системе [4], предназначенной для поддержки принятия решения в целях разрешения проблемной ситуации, повышение эффективности достигается путем улучшения характеристик обрабатываемой информации. Недостатком системы [4] является то, что поддержка принятия решения выхода из ситуации строится без учета прогнозируемой информации. Ориентация только на выявление и оценку существующих угроз снижает точность управления.
В системе [5], предназначенной для обучения специалистов в области навигационной аппаратуры пользователя ГЛОНАС, повышение эффективности управления принятием решения достигается путем расширения функциональных возможностей в части прогнозирования поведения системы в перспективе. Недостатком известной системы является ограниченная область применения.
По сути, отсутствие ситуационной атрибуции в системе [3], ее содержательная ограниченность в системе [4] и узконаправленная предметная область системы [5] не позволяют оптимально решить задачу эффективной поддержки принятия решения в системах широкого класса для разрешения ситуаций управления.
Задачей полезной модели является устранение недостатков известной системы [2], а именно повышение стратегической эффективности поддержки принятия решения при анализе проблемных ситуаций. Техническим результатом, обеспечивающим решение поставленной задачи, является повышение информативности ситуационного знания.
Достижение заявленного технического результата и, как следствие, решение поставленной задачи обеспечивается тем, что система поддержки принятия решения при анализе развития проблемных ситуаций содержит базу знаний, машину логического вывода, рабочую память, блок объяснения, пользовательский интерфейс, блок приобретения знаний, причем выходы базы знаний и рабочей памяти соединены с первым и вторым входами машины логического вывода, третий вход машины логического вывода соединен со вторым выходом блока приобретения знаний, первый и второй выходы машины логического вывода соединены с входами базы знаний и рабочей памяти, третий выход машины логического вывода соединен с первым входом блока объяснения, выход блока объяснения и первый выход блока приобретения знаний соединены с первым и вторым входами пользовательского интерфейса, первый и второй выходы пользовательского интерфейса соединены со вторым входом блока объяснения и входом блока приобретения знаний, третий вход и третий выход пользовательского интерфейса являются входом и выходом системы, согласно полезной модели, она дополнительно содержит блок классификации исходных данных, в состав которого входят субблок характеристик предметной области, субблок оценочных показателей, субблок первичной группировки, субблок вторичной группировки, причем вход субблока характеристик предметной области соединен с выходом базы знаний системы [2], второй вход базы знаний соединен с четвертым выходом пользовательского интерфейса, выход субблока характеристик предметной области соединен с входом субблока оценочных данных, первый, второй и третий выходы субблока оценочных данных соединены с первым, вторым и третьим входами субблока первичной группировки, первый, второй и третий выходы субблока первичной группировки соединены с первым, вторым и третьим входами субблока вторичной группировки, выход субблока вторичной группировки соединен с четвертым, пятым и шестым входами машины логического вывода системы [2].
Дополнительное введение блока классификации исходных данных, в состав которого входят субблок характеристик предметной области, субблок оценочных показателей, субблок первичной группировки, субблок вторичной группировки, причем вход субблока характеристик предметной области соединен с выходом базы знаний системы [2], второй вход базы знаний соединен с четвертым выходом пользовательского интерфейса, выход субблока характеристик предметной области соединен с входом субблока оценочных данных, выходы субблока оценочных данных соединены с входами субблока первичной группировки, выходы субблока первичной группировки соединены с входами субблока вторичной группировки, выходы субблока вторичной группировки соединены с входами машины логического вывода системы, позволяет повысить информативность ситуационного знания путем получения прогнозной информации упреждающего характера.
Наличие такой информации принципиально, поскольку она являет собой организующее начало выбора надежно выверенного, управляющего решения. Это, в свою очередь, позволяет повысить эффективность поддержки принятия решения, которое будет формулироваться исходя из совокупности знаний о поведении объектов управления с учетом прогнозной информации упреждающего характера.
Графические материалы (структурная схема устройства поддержки принятия решения при анализе развития проблемных ситуаций), поясняющие суть полезной модели, представлены на фиг. 1
На фиг.1 позициями обозначены:
1 - база знаний;
2 - машина логического вывода;
3 - рабочая память;
4 - блок объяснения;
5 - блок приобретения знаний;
6 - пользовательский интерфейс;
7 - субблок характеристик предметной области;
8 - субблок первичной группировки;
9 - субблок оценочных показателей;
10 - субблок вторичной группировки.
База знаний 1 предназначена для долговременного хранения данных (фактов и статистических сведений о предметной области); правил логического вывода, охватывающих свойства исходных данных как прецедентов ситуаций; инструкции определения понятий для описания обобщенных и конкретных сведений предметной области; запросов к рабочей памяти и к базе знаний. Вход 1.1 базы знаний 1 соединен с выходом 2.7 машины логического вывода 2, а вход 1.2 соединен с выходом 6.4 пользовательского интерфейса. Выход базы знаний 1.3 соединен с входом 2.1 машины логического вывода 2, а выход 1.4 соединен с входом 7.1 субблока характеристик предметной области 7.
Машина логического вывода 2 предназначена для формирования модели ситуации с акцентом на ее профильные признаки и логических действий на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и интерпретации знаний из базы знаний. Входы 2.1 и 2.2 машины логического вывода 2 соединены с выходами базы знаний 1 и рабочей памяти 3, вход 2.6 соединен с выходом 5.3 блока приобретения знаний 5, входы 2.3, 2.4, 2.5 соединены с выходами субблока вторичной группировки 10.4, 10.5, 10.6 соответственно. Выходы 2.7 и 2.8 машины логического вывода соединены с входами 1.1 базы знаний и 3.2 рабочей памяти. Выход 2.9 соединен с входом 4.1 блока объяснения.
Рабочая память 3 предназначена для хранения исходных данных и результатов промежуточных вычислений, получаемых в процессе решения текущей задачи. Являясь областью основной памяти, рабочая память включает исходное множество исходных данных; множество множеств унифицированных данных, индексированных по предметным признакам составляющим ситуацию; множество оцифрованных данных; кластеризованных рядов по признакам апостериорной и априорной значимости. Вход 3.2 и выход 3.1 рабочей памяти 3 соединены с выходом 2.8 и входом 2.2 машины логического вывода 2.
Блок объяснения 4 предназначен для запоминания и передачи апостериорно и априорно значимой информации, предназначенной для оптимизации стратегии поддержки принятия выверенного управленческого решения в целях предотвращения развития неблагоприятных ситуаций. Вход 4.1 блока объяснения соединен с выходом 2.9 машины логического вывода, вход 4.2 соединен с выходом 6.5 пользовательского интерфейса. Выход 4.3 блока объяснения соединен с входом 6.3 пользовательского интерфейса.
Блок приобретения знаний 5 предназначен для автоматизации процесса наполнения экспертной системы знаниями, опосредующими превращение системы поддержки принятия решения в систему открытого типа, обеспечивающей процедуру ее адаптации к изменениям предметной области. Вход 5.1 блока приобретения знаний соединен с выходом 6.6 пользовательского интерфейса. Выход 5.2 блока приобретения знаний соединен с входом 6.2 пользовательского интерфейса. Выход 5.3 соединен с входом 2.6 машины логического вывода.
Пользовательский интерфейс 6 предназначен для получения формализованных данных из системы и осуществления диалога с пользователем системы посредством использования программных средств и применения стандартного набора технического инструментария (дисплея, клавиатуры, мыши). Вход 6.1 является первым входом устройства поддержки принятия решения и соединен с пользователем системы. Входы 6.2 и 6.3 соединены с выходами блока приобретения знаний 5 и блока объяснения 4 соответственно. Выход 6.4 пользовательского интерфейса соединен с входом 1.2 базы знаний, выход 6.5 соединен с входом 4.2 блока объяснения. Выход 6.7 пользовательского интерфейса 6 является выходом устройства поддержки принятия решения и соединен с пользователем системы.
Субблок характеристик предметной области 7 выполняет функцию преобразования. Методом формирования множеств с использованием принципа распознавания по эталонам шкалы наименований «обстоятельства», «обстановка», «положение» осуществляется преобразование исходного множества данных во множество множеств в рамках причинно-следственных отношений между вариантами предметной области и прогнозными суждениями. Вход 7.1 субблока первичной группировки соединен с выходом 1.4 базы знаний. Выход 7.2 субблока характеристик предметной области соединен с входом 8.1 субблока первичной группировки.
Субблок первичной группировки 8 предназначен для классификации подлежащих дальнейшей прогнозной оценке множества множеств по компонентам ситуации и формирования одномерных массивов, отличающихся возможностью самостоятельного структурно-информационного «статуса». Субблок выполнен на основе компьютерных средств с использованием ситуационно-поискового алгоритма трехпрофильной дизъюнкции по индексам шкалы наименований «обстоятельства», «обстановка», «положение». Вход 8.1 субблока первичной группировки 8 соединен с выходом 7.2 субблока характеристик предметной области. Выходы 8.2, 8.3, 8.4 субблока первичной группировки соединены с входами 9.1, 9.2, 9.3 субблока оценочных показателей 9.
Субблок оценочных показателей 9 предназначен для оцифровки с учетом коэффициентов весомости элементов трех одномерных массивов и их аналитической обработки (корреляционно-регрессионного анализа). Субблок выполнен на основе компьютерных средств (например, программных модулей системы «STATISTICA»). Входы субблока оценочных показателей 9 соединены с выходами субблока первичной группировки. Выходы 9.4, 9.5, 9.6 субблока оценочных показателей соединены с входами 10.1, 10.2, 10.3 субблока вторичной группировки 10.
Субблок вторичной группировки 10 предназначен для процессуальной классификации результатов аналитической обработки трех одномерных массивов по шкале наименований «мешают», «не располагают», «не допускают». Полученные результаты являют собой организующее начало для формирования надежно выверенного решения. Субблок выполнен на основе компьютерных средств с использованием оценочно-поискового алгоритма на базе метода семантического дифференциала. Входы субблока вторичной гуппировки соединены с выходами субблока оценочных показателей. Выходы субблока вторичной группировки соединены с входами 2.3, 2.4, 2.5 машины логического вывода.
Работа устройства поддержки принятия решения при анализе развития проблемных ситуаций состоит в следующем.
На предварительном этапе работы устройства через выход 6.4 пользовательского интерфейса 6 на вход 1.2 базы знаний 1 эксперт вводит внешние критерии построения шкалы классификации ранговых показателей в соответствии с требованиями нормативно-технических (справочных) документов фактической предметной области долженствующей системы, а также значимую, по мнению эксперта, информацию, обусловленную его знаниями.
После завершения предварительного этапа через выход 1.4 базы знаний 1 исходное множество данных поступает на вход 7.1 субблока 7, в котором исходное множество данных преобразуется в множество множеств с вариантами унифицированными по индексам, которые определяют их отношение к профилям ситуации в соответствии с показателями, предварительно введенными через вход 1.2 в базу знаний 1.
Далее множество множеств унифицированных по индексам профилей ситуации с выхода 7.2 субблока 7 поступают на вход 8.1 субблока 8, в котором посредством ситуационно-поискового алгоритма трехпрофильной дизъюнкции осуществляется структурирование и формирование трех одномерных массивов с оценочными признаками: «обстоятельство», «обстановка», «положение».
Три одномерных массива с оценочными признаками, соответствующими профилям ситуации «обстоятельство», «обстановка», «положение», с выходов 8.2, 8.3, 8.4 субблока 8 поступают через входы 9.1, 9.2, 9.3 в субблок 9, в котором осуществляется оцифровка элементов трех одномерных массивов и их последующая аналитическая обработка (корреляционно-регрессионный анализ).
Результаты аналитической обработки в виде трех одномерных массивов, случайные варианты которых упорядочены по индексам значимости коэффициентов межпараметрической корреляции, с выходов 9.4, 9.5, 9.6 субблока 9 поступают на входы 10.1, 10.2 и 10.3 субблока 10, в котором осуществляются операции исключения случайных вариантов, отличающихся низким коэффициентом корреляции, и последующего формирования одномерных массивов с оценочными признаками «мешают», «не допускают», «не позволяют».
Затем с выходов 10.4, 10.5, 10.6 субблока 10 три одномерных массива с признаками упреждающего характера «мешают», «не допускают», «не позволяют» поступают на вход 2.3, 2.4, 2.5 блока 2, который обеспечивает формирование модели ситуации и логические действия (в том числе процессы вычислений и хранения промежуточных результатов) путем активации блока 3 через вход 3.2 и выход 3.1 соединенных, соответственно, с выходом 2.8 и входом 2.2 блока 2.
С выхода 2.9 блока 2 информация поступает на вход 4.1 блока 4 для запоминания и передачи транзитом с выхода 4.3 на вход 6.3 блока 6 и далее с выхода 6.6 блока 6 на вход 5.1 блока 5.
Далее через вход 6.1 и выход 6.7 блока 6 осуществляется диалог пользователя по получению рекомендаций, сформированных на основе апостериорно значимой информации дополненной априорно значимой информацией, получаемой в результате работы субблоков 7, 8, 9, 10, структурно образующих с известной системой [1] устройство поддержки принятия решения при анализе развития проблемных ситуаций.
Наличие априорно значимой информации, по сути, является прогнозной информацией упреждающего характера, что обусловливает повышение информативности ситуационного знания и тем самым обеспечивается решение поставленной задачи - повышение стратегической эффективности поддержки принятия решения при анализе проблемных ситуаций.
Библиографические данные источников информации:
1. Энциклопедия кибернетики. Академия наук УССР. Отв. ред В.М. Глушков. В двух томах. Том второй (Мих - Яч) -: Главная редакция УСЭ, 1974.
2. Джаратано Д., Райли Г. Экспертные системы. Принципы разработки и программирования. - М: Издательский дом "Вильямс", 2007, рис. 1.6., с. 70.
3. RU 80029 U1, МПК: G05B 13/00 (2006.01), 2009.
4. RU 2480826 С2, МПК G06N 5/00 (2006.01), 2013.
5. RU 113386 U1, МПК G06F 17/00 (2006.01), 2011.