7.1. Интерактивные процедуры в системе функционального

ДИАГНОСТИРОВАНИЯ

Изучая аппарат выбора и минимизации множества диагностических

параметров, можно сделать вывод о том, что наиболее

перспективными для решения задачи диагностирования являются

направление с использованием многокритериальных методов принятия

решений и интерактивных процедур, реализация их в комплексе

как на больших, так и на персональных ЭВМ. Напомним, что

задачи многокритериальной оптимизации и принятия решений в

нашем случае возникают в таких ситуациях, как определение весов

вершин X, определение показателя эффективности параметров

Ф, выбор значения критического расстояния ркр, выбор диагностических

параметров В и др.

Взаимодействие человека и вычислительной машины обеспечивает

должное качество решения, так как для самых сложных видов

деятельности (а таковыми являются решения практических

задач) ни человек, ни ЭВМ не являются идеальными исполнителями.

Машина отличается своей феноменальной памятью, быстродействием

и точностью исполнения (педантичностью). Для человека

же характерна гибкость в преодолении неопределенных ситуаций.

Поэтому целесообразна хорошо скоординированная совместная

работа человека и ЭВМ [71].

Взаимодействие человека (лица, принимающего решение — ЛПР а ) с ЭВМ возможно при наличии соответствующих интерактивных

процедур. По сравнению с пакетным интерактивный режим

для ряда задач более эффективен. Его преимущества заключаются

в использовании дополнительной информации, вводимой в процессе

решения задачи ЛПРом, использованием особенностей человеческого

восприятия и мышления, моделирование которых пока

на ЭВМ недостаточно эффективно. Разработкой многокритериальных

интерактивных процедур занимаются многие отечественные

и зарубежные авторы.

Практика показала, что наибольший эффект может быть

достигнут применением специальных интерактивных процедур для

каждой частной задачи. Только конкретные процедуры способны

172

учитывать специфичность цели, однако уже известны попытки

создать общий подход для реализации человеко-машинных алгоритмов.

Критические обзоры по этой проблеме дают представление

о различных направлениях поисков. Методы отличаются

по способу учета нескольких критериев, по нагрузке и требованиям,

предъявляемым к лицу, принимающему решения, по скорости

выхода на удовлетворительное с позиций ЛПР решение

[27, 38, 41, 90].

Так как эффективность процедур во многом зависит от рационального

распределения нагрузки между ЭВМ и ЛПР, правомерно

соблюдение ряда условий, связанных с ограничением числа

обращений к ЛПР (уменьшение его нагрузки), видом представимой

ЛПР информации и ее характером, исключающим необходимость

проведения ЛПР сложных арифметических вычислений

и логического вывода. Кроме того, сбор и использование

дополнительной информации от ЛПР необходимо осуществлять

таким образом, чтобы решение задачи, изменяясь, стремилось

к оптимальному с его точки зрения.

Можно выделить группу процедур, где к ЛПР предъявляются

довольно жесткие требования. Использование принципа свертки

критериев подразумевает наличие знаний у ЛПР о величине

весов критериев или границ их возможных значений, способность

определить размер шага вносимых изменений. Практика показывает,

что можно определить приближенные значения изменений

весовых коэффициентов и величину шага. Так как теоретически

эти методы предполагают бесконечношаговость, а для получения

удовлетворительного решения необходимо варьировать изменения

не только по величине, но и по направлению, то возрастает

число итераций, а следовательно, количество обращений к ЛПР

и время решения задачи. Применение такого типа процедур

оправдано при достаточно компетентном ЛПР или при выработке

соответствующих рекомендаций экспертными методами.

Для другой группы процедур характерен перебор всех

объектов и их попарное сравнение. Такое сравнение само по себе

не сложно, но трудоемко для ЛПР. Это существенно сужает

область применения процедуры парного сравнения.

Еще одна группа интерактивных процедур использует пороговые

значения критериев для отбора, что позволяет производить

частичное попарное сравнение [30, 73, 89]. Однако при этом

ЛПР должен определять значения порогов, что приводит к увеличению

числа обращений к ЛПР. Быстродействие процедуры,

однако, позволяет получить удовлетворительное решение.

Из изложенного следует, что для решения многокритериальной

задачи выбора оптимального набора диагностических параметров

с использованием ЭВМ рационально использование инте-

173

рактивного режима с применением соответствующего человеко-

машинного алгоритма. Правомерна точка зрения авторов [20],

что сложная обработка первоначального набора признаков для

выделения небольшого числа ≪хороших≫ признаков позволяет использовать

достаточно простой классификатор. Если же не затрачивать

средства на выделение признаков, придется использовать

большее их число, а это в свою очередь приводит к необходимости

применения сложных процессов классификации и обучения. С учетом,

что диагностирование сложного объекта осуществляется

в основном по косвенным признакам, представляющим сведения

о существенных свойствах объекта, возникает необходимость для

выявления дефектов использовать методы решения задач распознавания

образов.