Когнитивная система поддержки принятия решений «Канва»

- Функциональность пакетов двоякая: одна часть сосредоточивается вокруг таблиц и предоставляет процедурный интерфейс, а вторая реализует бизнес-логику форм.

- Функциональность форм существенно упрощена за счет выноса из них бизнес-логики, сервисной функциональности и таких сложных для реализации компонентов, как дерево, реализацию которого берет на себя механизм «Универсальный навигатор». Мощность большинства форм такова, что они реализуют одно действие объекта, а это примерно соответствует редактированию одной записи таблицы.

- За счет наличия универсального механизма динамических отчетов на долю реляционных отчетов достались лишь сложные аккумулирующие отчеты.

3. Базовая объектная функциональность представляет собой описание всех необходимых объектов средствами механизма «Информационных объектов» [2].

В заключение отметим, что на примере построения административной подсистемы медицинской корпоративной ИС можно дать приблизительную количественную оценку эффективности использования подхода объектно-реляционного дуализма, поскольку эта подсистема является довольно типичной в сфере построения больших ИС. Затраты на построение универсальной и специальной частей данной подсистемы оказываются приблизительно равны. Таким образом, за счет использования шести универсальных механизмов при реализации административной подсистемы подход объектно-реляционного дуализма позволил снизить трудозатраты приблизительно в два раза.

Поскольку большинство механизмов универсальной части - конструкторы, система приобретает большую степень гибкости, что повышает ее на-страиваемость, модифицируемость, расширяемость. Наличие в системе ярко выраженного ядра в виде совокупности универсальных механизмов повышают ее концептуальную целостность, универсальность, простоту.

Можно констатировать, что чем больше универсальная составляющая в функциональности системы и чем лучше произведена декомпозиция на универсальную и специальную части системы, тем эффективнее использование данного метода.

Список литературы

1. Малых В.Л., Пименов С.П., Хаткевич М.И. Объектно-реляционный подход к созданию больших информационных систем. // Программные системы. - М.: Наука, Физматлит, 1999. - С.177.

2. Хаткевич М.И., Матвеев Г.Н. Принцип объектно-реляционного дуализма для построения медицинских информационных систем. // Современные информационные технологии в диагностической, лечебной и образовательной деятельности. - М., 2000. - С. 72.

3. Айламазян А.К., Гулиев Я.И., Комаров С.И., Малых В.Л., Морозов В.Ю. Информационные системы в медицине: проблемы и решения // Программные системы. - М.: Наука, Физматлит, 1999. - С. 162.

4. Айламазян А.К., Осипов Г.С. Проблемы создания интегрированных сред поддержки лечебно-диагностического процесса // IV Междунар. форум: Стратегии здоровья: информационные технологии и интеллектуальное обеспечение медицины - 97. Тез. Докл.- М., 1997. - С. 152-158.

5. Белышев А.Г., Гулиев Я.И., Морозов В.Ю. Построение медицинских систем с использованием объектных технологий //Программные системы.- М.: Наука, Физматлит, 1999. - С. 169.

КОГНИТИВНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ «КАНВА»

А.А. Кулинич

При принятии решений в неструктурированных ситуациях у субъекта (ЛПР или эксперта) возникает модель проблемной области, на основе которой он пытается объяснить происходящие в реальности процессы. При этом объективные закономерности реального мира представляются субъективными экспертными оценками. В результате образ наблюдаемой ситуации отражает не только законы и закономерности ситуации, но и мировоззрение субъекта, его систему убеждений, ценностей, уровень образования, опыт и т.д. [1].

В этих условиях принятие решений - искусство, включающее рациональные (логические) и интуитивные начала. В синтезе рационального и интуитивного возникает способность ЛПР принимать своевременные и адекватные решения.

Когнитивный подход в поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизиро-

вать интеллектуальные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое представление проблемы в виде формальной модели. В качестве такой модели обычно используется так называемая когнитивная карта ситуации, которая представляет известные субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде ориентированного знакового графа, в котором вершины графа - это факторы, а дуги между факторами -причинно-следственные связи между ними [2].

В когнитивной модели выделяют два типа причинно-следственных связей - положительные и отрицательные. При положительной связи увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия, а при отрицательной - к уменьшению этого значения. Пример когнитивной карты некоторой экономической ситуации приведен на рисунке 1.

Количество фирм производителей

Уровень прибыли

Эбъем производимой продукции

Цены на продукцию " + ^^ Дефицит \(б )продукции

Уровень

^^ (вТ проса

Уровень доходов потребителей

Рис. 1

Причинно-следственный граф - это упрощенная субъективная модель функциональной организации наблюдаемой системы и «сырой» материал для дальнейших исследований и преобразований - когнитивного моделирования.

Цель когнитивного моделирования заключается в генерации и проверке гипотез о функциональной структуре наблюдаемой ситуации до получения функциональной структуры, способной объяснить поведение наблюдаемой ситуации.

Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования - это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, получение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (решение прямой задачи «Что будет, если...»), получение советов и рекомендаций по управлению ситуацией (решение обратной задачи «Что нужно, чтобы.»).

Узким местом существующих систем когнитивного моделирования ситуаций [3-5] является несогласованность их пользовательского интерфейса и алгоритмов обработки с психологическими особенностями субъективного измерения значений и силы причинных связей факторов наблюдаемой ситуации. Эта несогласованность приводит к ошибкам и заблуждениям эксперта при определении силы причинных связей, которые включаются в когнитивную модель ситуации. Разработка стратегии поведения субъекта на основе когнитивной модели с заблуждениями, естественно, приводит к стратегиям-заблуждениям.

В предлагаемой системе концептуального моделирования неструктурированных ситуаций «Канва» влияние заблуждений эксперта ослабляется с помощью специальных программных модулей и подсистем, учитывающих особенности организации человеческой системы измерения, оценки и переработки субъективной информации.

Подсистемы системы «Канва» осуществляют поддержку представления субъективной информации, извлечения предпочтений эксперта, обработку, представление результатов моделирования, поддержку аналитической деятельности эксперта.

Подсистема представления субъективной информации обеспечивает:

• ввод в систему факторов, описывающих ситуацию, множество факторов -

• задание числовых или лингвистических значений факторов в виде упорядоченных множеств их абсолютных значений;

• графический интерфейс для построения когнитивной модели ситуации в виде ориентированного знакового графа.

В подсистеме представления субъективной информации в качестве измерительных шкал значений наблюдаемых факторов ситуации используются порядковые шкалы, что позволяет интегрировать в единую модель ситуации факторы, имеющие числовые и лингвистические значения.

Когнитивная модель ситуации представляется в виде ориентированного знакового графа и задается матрицей смежности W={wjj}, wjje {-1,0,1}.

Окно графического редактора системы «Канва» для построения и редактирования орграфа ситуации приведено на рисунке 2.

Подсистема извлечения предпочтений эксперта. Для определения силы причинных связей между факторами в систему моделирования встроена подсистема извлечения предпочтений эксперта. В этой подсистеме в качестве исходной используется информация о числовых или лингвистических значениях факторов ситуации и знаковый граф ситуации, введенные в подсистему представления субъективной информации. Исходная информация используется системой для порождения вопросов эксперту, из ответов на которые извлекается информация о силе причинных связей факторов ситуации.

Система обеспечивает генерацию вопросов эксперту и определение силы причинных связей между факторами в трех режимах.

• Прямое оценивание. В этом режиме сила причинной связи определяется как передаточный коэффициент, вычисляемый по известным отклонениям фактора причины и фактора следствия.

Задание отклонения значений факторов выполняется в двух режимах:

— точное задание значений отклонений факторов причины и следствия;

- задание отклонения значений факторов причины или следствия в виде нечеткого множества - функции принадлежности, заданной на множестве значений факторов.

• Парное сравнение. В этом режиме с помощью процедуры парного сравнения осуществляется упорядочивание факторов причин по силе влияния на фактор следствия. В режиме парного сравнения осуществляется автоматическое обнаружение ошибок (нетранзитивных оценок) эксперта и их автоматическая или ручная корректировка.

• Задание функциональной зависимости. В этом режиме значение фактора следствия определяется как функция от значений факторов причин и используется, если все значения факторов причин имеют числовые значения и известна их функциональная зависимость.

Подсистема обработки. После определения силы причинных связей всех связанных причинными связями факторов знаковый орграф преобразуется во взвешенный. Динамика процессов ситуации описывается системой уравнений продукций «Если..., То...». В матричном виде эта система уравнений записывается в следующем виде:

Z

где Z(t)=(zj(t)) - начальный вектор приращений значений факторов в момент времени t; Z(t+1)=(zj(t+1)) - вектор приращений значений факторов в момент времени t+1, zj(t)e [-1,1]; W=lwjjl - матрица смежности, wjje[-1,1] характеризует силу причинной связи.

Приращения значений факторов в последовательные дискретные моменты времени Z(t+1), ..., Z(t+n) вычисляются с применением следующего правила композиции [5]:

zj(t)=max(zj+(t), zj-(t)),

где zj+(t)= max (zj(t-1)'wjj) - максимальное положи-j

тельное, а zj-(t) - максимальное по модулю отрицательное zj-(t)= max (lzj(t-1)'wjj)l приращение j

значения фактора-следствия.

Приращение значения фактора zj(t)e Z(t), Vt представляется парой [5]: (zj(t), cj(t)), где cj(t) -консонанс значения фактора, 0< cj(t)< 1

z+

Cj(t)=

Z+

Консонанс фактора характеризует уверенность субъекта в приращении значения Zj(t) фактора При е^)»1, то есть zj+(t)>>lzj"(t)l или (t)l>>zj+(t) уверенность субъекта в значении фактора zj(t) максимальна, а при е^)» 0, то есть zj+(t) » минимальна. Интервалы значений консо-

нанса в системе «Канва» имеют лингвистическую интерпретацию типа «Невозможно», «Возможно», «Достоверно» и т.д.

Результаты моделирования представляются в виде двухмерного массива, строки которого - значения одного фактора в последовательные моменты времени, столбцы - значения всех факторов в последовательные моменты времени. Информация из двухмерного массива данных избирательно используется подсистемами представления результатов моделирования и поддержки аналитической деятельности эксперта.

Подсистема представления результатов моделирования. Результаты моделирования в системе «Канва» представляются в графическом или табличном виде. Прогнозные абсолютные числовые и лингвистические значения факторов, а также отклонения значений факторов представляются в графическом виде или в таблицах на естественном и понятном эксперту языке.

Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта - ядро системы. Функциональность и организация этой подсистемы ориентирована на стимуляцию мышления и интуиции эксперта и включает следующие подсистемы.

• Подсистема объяснения прогноза развития ситуации, которая обеспечивает автоматическую генерацию отчета, включающего описание последовательных шагов (причинно-следственных цепочек) получения прогнозного значения любого фактора ситуации. Отчет включает положительную и отрицательную причинно-следственные цепочки. Положительная цепочка объясняет причину увеличения значения признака, а отрицательная его уменьшения.

• Советующая подсистема, обеспечивающая интеллектуальную поддержку разработки стратегии достижения векторной цели с выдачей рекомендаций для выбора управляющих воздействий. Для получения совета эксперт из описания векторной цели последовательно выбирает целевые факторы. Для каждого выбранного фактора система предлагает два множества альтернативных управляющих воздействий: первое включает факторы, значения которых для достижения целевого значения фактора необходимо увеличивать, а второе, соответственно, уменьшать. Эксперт, опираясь на собственные предпочтения, может выбрать любой фактор из предложенного множества в качестве альтернативного управляющего воздействия. Система при этом в оперативном режиме отображает рекомендуемую абсолютную величину управляющего воздействия и результат применения этого воздействия в графическом виде.

Таким образом, советующая подсистема поддерживает диалоговый режим разработки стратегии достижения векторной цели: эксперт выбирает целевой фактор; система дает ему советы и рекомендации по выбору управляющих факторов; эксперт выбирает управляющий фактор и величину воздействия; система оперативно отображает результаты применения этого воздействия. Сове-

тующий режим конструирования стратегии достижения векторной цели раскрепощает мышление и стимулирует интуицию эксперта, позволяет сформулировать множество различных сценариев (стратегий) достижения поставленной цели.

• Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации, обеспечивающая ввод, редактирование, просмотр и активизацию любого сценария. Сценарное исследование различных стратегий достижения цели осуществляется в подсистеме сравнения сценариев развития ситуации, обеспечивающей возможность парного сравнения и анализа двух сценариев развития ситуации.

Результаты моделирования: таблицы прогноза развития ситуации, графики, описание сценариев, расшифровки значений факторов в системе «Канва» могут быть распечатаны на принтере или в файл документа Word.

Система «Канва» может быть использована для концептуального анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, для разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т.д., а также в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, порождения и проверки гипотез ме-

ханизмов развития и механизмов управления ситуацией.

Применение системы концептуального моделирования «Канва» значительно расширяет горизонты аналитических возможностей экспертов, освобождая их интеллект от рутинной работы, стимулирует воображение и интуицию для генерации оригинальных решений и находок управления и рефлексивного поведения в запутанной ситуации.

Список литературы

1. Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. -New York: Wiley. 1981.

2. Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. - М.: Наука, 1986.

3. Максимов В.И., Григорян А.К., Корноушенко Е.К. Программный комплекс «Ситуация» для моделирования и решения слабоформализованных проблем. // Междунар. конф. по проблемам управления. - Т. 2. (Москва, ИПУ РАН, 29 июня - 2 июля 1999 г.).

4. Кулинич А.А., Максимов В.И. Система концептуального моделирования социально-политических ситуаций ПК «КОМПАС». // Сб. докл.: Современные технологии управления. (Москва, ИПУ, 21-22 мая 1998 г.).

5. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. - М.: ИНПРО-РЕС. 1995.

6. Кулинич А.А. Субъектно-ориентированная система концептуального моделирования «Канва». // Матер. 1-й Междунар. конф.: Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. (Москва, октябрь, 2001 г.).

РЕАЛИЗАЦИЯ ПРИНЦИПОВ ЭРГОНОМИЧНОСТИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОСТИ В СИСТЕМЕ СВИРЬ

С.В. Микони, Д.П. Бураков, М.И. Сорокина

Система СВИРЬ предназначена для выбора и ранжирования объектов любой предметной области (ПО). Формирование допустимого множества объектов, ранжирование всех объектов и поиск наилучших объектов из числа отобранных выполняется на основе многокритериальной оценки однородных объектов. Эта задача не относится к числу новых задач программирования. Программные системы подобного назначения разрабатывались с использованием различных технологий программирования, в том числе и в операционной системе MS Windows [1,2]. Особенностью рассматриваемой системы наряду с ее универсальностью является реализация принципов эргономичности и интеллектуальности.

Универсальность системы СВИРЬ обусловливается широким спектром реализованных в ней функций выбора и ранжирования. Они объединены в следующие группы методов многокритериальной оценки объектов.

1. Методы выбора [3]: нахождение недоминируемых объектов (метод Парето); нахождение допустимого множества; метод притязаний.

2. Методы ранжирования объектов [4]: метод приоритетов; метод суперкритерия без ограничений; метод балльной оценки; метод мягких притязаний.

3. Методы выбора и ранжирования объектов: метод условной оптимизации; метод Парето с оценкой; метод поиска допустимого множества с оценкой.

Универсальность системы СВИРЬ подтверждается и такими факторами, как высокая размерность и разнородность обрабатываемых данных. Проблема размерности большого числа признаков, используемых для оценки объектов, решается путем их представления в виде иерархической системы. Символьные признаки приводятся к численному виду, а на основе первичных вычисляются критерии оценки.

В качестве источников исходных данных, помимо непосредственного ввода в систему, предусмотрены пакет общего назначения MS Excel и фирменные базы данных. Для редактирования, оформления и вывода результатов оценки используются универсальные текстовый и табличный процессоры MS Word и MS Excel.