СППР

МИНИСТЕРСТВО ОБОРОНЫ УКРАИНЫ

НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК УКРАИНЫ

НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ВООРУЖЕННЫХ СИЛ УКРАИНЫ «ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ОКЕАНАРИУМ»

Б.М. Герасимов М.М. Дивизинюк И.Ю. Субач

СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ:

проектирование, применение, оценка эффективности

Монография

«Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности»

УДК 519.816(075.8) Г371

ISBN 966-96287-6-8

Объем - 320 стр.

Авторы

доктор технических наук Герасимов Борис Михайлович доктор физико-математических нaук Дивизню к Михаил Михайлович кандидат технических наук Субач Игорь Юрьевич

Под общей редакцией доктора технических наук

профессора Герасимова Бориса Михайловича

Рецензенты

Bицe -президент Черноморской штаб-квартиры международной Академия Информатизации доктор технических наук профессор Коржев Виктор Клавдиевич

вице-президент малой Крымской академии наук Украины доктор технических наук профессор Маньковский Вячеслав Андреевич

Рекомендовано к печати научно-техническим советом Государственного Океанариума

В монографии рассматриваются вопросы проектирования, практического применения и оценки эффективности систем поддержки принятия решений (СППР). Даётся общая характеристика задач, решаемых СППР и этапов её реализации. На основе обобщения информации из литературных источников дано краткое описание вопросов извлечения экспертных знаний, математических моделей представления и обработки знаний, принятия решений в условиях неопределенности, а также инструментальных средств реализации СППР. Рассмотрен ряд примеров практической реализации информационно-расчетных и интеллектуальных СППР. Описаны критерии и методы оценки эффективности СППР, базирующиеся на применении теории графов, массового обслуживания и иммитационном моделировании. Методы иллюстрируются конкретными примерами оценки эффективности СППР.

Для широкого круга научных работников и специалистов, занимающихся вопросами разработки и применения систем поддержки принятия решений.

з

ОГЛАВЛЕНИЕ

6

Предисловие

Системы поддержки и принятия решений (СППР) являются качественно новым уровнем автоматизации управленческих процессов в различных с ф е р а х человеческой деятельности. Они развивают управленческие информационные системы до высокой степени интеллектуализации деятельности при принятии решений в проблемных ситуациях, характеризующихся большой сложностью, неопределенностью и слабой структурированностью. В настоящее время принято считать, что всевозможные автоматизированные системы управления (АСУ), такие как АСУ технологическим процессом (АСУ ТП), автоматизированные системы научных исследований и др. являются как бы частными случаями СППР.

Однако на самом деле все обстоит значительно сложнее» Внедрение СППР в управленческие процессы представляют собой совершенно новый шаг в области автоматизации человеческой деятельности. Отличие СППР от всевозможных АСУ имеет концептуальный характер, который находит отражение на всех этапах жизненного цикла системы.

Так, при проектировании АСУ, как правило, применялся системотехнический подход. В лучшем случае характеристики и ограничения, свойственные человеку, учитывались при принятии проектных решений. При этом такой учёт распространялся, в основном, лишь на психофизиологические параметры человека, а психология обработки информации и принятия решений человеком как бы оставались в стороне.

Концептуальной основой проектирования СППР, на наш взгляд, должен быть антропоцентрический подход. Это объясняется следующими обстоятельствами.

Во-первых, СППР претендует на автоматизацию интеллектуальной деятельности человека - лица принимающего решения (ЛПР), и значит, в основу проектирования СППР должны быть положены результаты исследования интеллектуальной деятельности ЛПР, достижения когнитивной психологии.

Во-вторых, центральным элементом СППР является база знаний, которая формируется на основе извлечения знаний у экспертов - специалистов в области принятия решений в конкретной предметной области.

Наконец, в третьих, С П П P обладает свойством обучаемости, наиболее важным свойством, присущим человеку в процессе его

деятельности.

Отличие СППР от автоматизированных систем управления распространяется и на методический аппарат, используемый при выборе

7

проектных решений. При проектировании АСУ применялись математические методы и модели исследования операций, базирующиеся на теории вероятностей, математической статистике, теории игр, методах оптимизации и т. д. Обработка “человеческих знаний”, которые принято называть экспертной информацией, потребовала применения совершенно нового математического аппарата - теории нечетких множеств, родоначальником которой является американский ученый Л. Заде. Последовательно проводя идею нечеткости, по мнению Заде, можно построить нечёткие аналоги всех основных математических понятий и создать необходимый формальный аппарат для моделирования человеческих рассуждений и человеческого способа решения задач.

Наконец, современные СППР отличаются от проектируемых в 70 - 80-х годах АСУ технологической базой. В автоматизированных системах использовались вышеперечисленные средства третьего поколения. Обработка информации в СППР потребовала применения вычислительной техники четвертого и пятого поколений.

Известно, что кроме СППР, функции обработки человеческих знаний и информационной подготовки решений выполняют и экспертные системы. Поэтому возникает вполне естественный вопрос: чем же отличаются СППР от экспертных систем? На наш взгляд, отличия заключаются в следующем.

Экспертные системы всегда базируются на использовании экспертных знаний, т.е. всегда являются интеллектуальными. В СППР может использоваться разнообразная информация, а для её обработки могут применяться различные математические методы, в том числе, методы исследования операций и теория нечетких множеств. В этом смысле экспертные системы можно рассматривать как специфический подкласс СППР.

Экспертные системы, как правило, являются автономными. СППР обычно является подсистемой более сложной технической системы, что накладывает определенные ограничения на СППР и требует её сопряжения с другими экспертными системами.

Экспертные системы обычно ориентируются на широкий круг пользователей, а для СППР характерно общение с пользователем - лицом, принимающим решение - в гибкой, индивидуальной манере.

Предлагаемая читателю монография является обобщением результатов исследований авторов, связанных с проектированием СППР и оценкой их эффективности с привлечением большого количества источников информации по вопросам получения и обработки знаний, а также технической реализации современных СППР.

8

Монография включает три логических взаимосвязанных раздела: проектирование СППР, практическая реализация СППР в различных предметных областях и оценка эффективности СППР.

Первый раздел —элементы теории синтеза СППР. Он состоит из девяти параграфов. В четырех первых параграфах излагаются общие вопросы построения СППР. Пятый параграф посвящен вопросам системного проектирования распределенных СППР. В шестом параграфе рассмотрены вопросы инженерии знаний, в основном, на основе материалов работ Т.А. Гавриловой и В.Ф. Хорошевского. Седьмой и девятый параграфы, где описываются модели и инструментальные средства представления и обработки знаний, подготовлены на основе использования большого числа источников информации по экспертным системам и СППР. Наконец, восьмой параграф посвящен вопросам обработки исходных данных и принятия решений в СППР в условиях неопределенности. Здесь излагаются основные понятия теории нечётких множеств и их практическое применение при обработке экспертной информации и подготовке решения.

Во втором разделе рассматриваются практические примеры реализации СППР. Дано краткое описание СППР на нечёткой логике, применяемой в медицинской диагностике. Система разработана и практически опробована в рамках научной школы, возглавляемой профессором А.П. Ротштейном. Далее рассмотрена информационнорасчетная СППР, предлагаемая при химической защите растений и разработанная Л.Н. Джумой. В третьем параграфе раздела описывается СППР в АСУ реального времени, реализованная авторами монографии. В этой системе в основу формирования гипотез при подготовке решения положен метод растущих пирамидальных сетей, созданный В.П. Гладуном. Далее в разделе описана СППР на нечёткой логике, используемая для идентификации нештатных ситуаций на борту космического аппарата. Раздел завершает описание СППР для оператора анализа информационных сообщений. СППР здесь выполняет роль диспетчера, устанавливающего порядок обработки сообщений с учетом их важности и срочности.

Третий раздел посвящен вопросам оценки эффективности применения СППР. Эти вопросы являются крайне важными для практики и очень мало рассмотрены в известной литературе по СППР. В разделе описываются алгоритмические методы оценки эффективности, методы теории массового обслуживания и имитационное моделирование. Все рассмотренные методы иллюстрируются практическими примерами оценки эффективности СППР, которые описаны во втором разделе.

Участие авторов в написании монографии распределились

Ю.Я. Самохваловым (параграфы 1.5.2, 1.5.3) и кандидатами технических наук С.Н. Кондратенко (параграф 2.4, 3.2.2), С.Н. Николаевым (параграфы

2.5,3.4), С.С. Бучиком (параграф 1.8.3.3).

Авторы выражают глубокую благодарность рецензентам вицепрезиденту Черноморской штаб-квартиры международной Академии Информатизации доктору технических наук профессору В.К. Коржеву, вице-президенту малой Крымской академии наук Украины доктору технических наук профессору В.А. Маньковскому и доктору технических наук, профессору Г.А. Козлику за ценные замечания, способствовавшие улучшению содержания монографии.

10

Ч А С Т Ь 1 ЭЛЕМЕНТЫ ТЕОРИИ СИНТЕЗА СППР

1.1. Характеристика процесса принятия решений

Принятие решений человеком в большинстве случаев заключается в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы. Принять "правильное" решение - значит выбрать такую альтернативу из числа возможных, которая в максимальной степени будет способствовать достижению поставленной цели.

При выборе альтернатив приходится учитывать большое число противоречивых требований и, следовательно, оценивать варианты решений по многим критериям. Противоречивость требований, неоднозначность оценки ситуаций, ошибки в выборе приоритетов сильно усложняют принятие решений.

Другой неотъемлемой особенностью принятия решений являются неопредепённости, которые принято разделять на три класса [1]: неопределённости, связанные с неполнотой знаний о проблеме; неточное понимание своих целей лицом, принимающим решение (ЛПP); неопределенность при учёте реакции окружающей среды на принятое решение. Эти неопределенности не позволяют точно сформулировать цели принятия решения. Единственно возможным способом "снятия" этих неопределённостей является субъективная оценка специалиста (эксперта, руководителя), определяющая его предпочтения.

Рассмотрим общую структуру процесса принятия решений. Принятие решений - сложный психологический процесс. Среди известных видов мышления с принятием решений наиболее тесно связано оперативное мышление, в ходе которого формируется "субъективная модель предполагаемой совокупности действий, направленных на решение поставленной задачи" [2]. Процесс принятия решений (ПP) человеком удобно рассматривать с операциональной и логико-психологической точек зрения [3].

Операциональное описание позволяет рассматривать процесс ПР в виде композиции трёх множеств

H = H1 * H2 i *H3

где множество H1 характеризует совокупность операций информационной подготовки ПР; H2- этап выбора решения; H3 - действия, ведущие к его реализации.

Информационная подготовка ПР связана с отбором такой информации об управляемом объекте и среде, которая позволяет достичь максимальной эффективности решения. Опыт эксплуатации АСУ