Автоматизированная система поддержки принимаемых решений (АСППР)

Концепция построения АСППР

Научная новизна предлагаемых подходов детально представлена концепцией построения АСППР, которая учитывает и реализует:

- Актуальность; - Позиционирование; - Расширяемость; - Адаптивность; Дружественность; - Прозрачность; - Многоплатформенность; Автоматизированную сборку всех типов исследовательских сценариев в форме исполняемого кода; - Актуализацию.

  • Актуализация: a) учет передовых технологий; b) удобство и надежность процедуры установки; c) современный дизайн и интерфейс; d) передовые методы и технологии создания и реализации; e) работа с данными любого формата.

  • Позиционирование: адаптация методов анализа и прогнозирования к данным обеспечивает: a) поддержку принятия решений на любом уровне управления; b) осуществление контроля над деятельностью компании; c) целостность информационного пространства.

Концепция системного подхода реализации АСППР представлена схемой:



Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР:

  • Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;

  • Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;

  • Блок поддержки решений адаптивными вероятностно–статистическими методами;

  • Блок автоматизированного построения имитационных моделей;

  • Блок экономического анализа;

  • Блок прогнозирования уровня безопасности (проект);

  • Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость программ и планов развития производственных структур (проект).

Блок стратегического прогноза и оценки перспективности сложных систем

Сотрудниками НПО РИТ разработана информационно-вероятностностная модель формирования управленческих решений на долгосрочную перспективу, которая с равным успехом позволяет оценить, как качество управления системами любого физического содержания (технические объекты, социальные явления), так и перспективу внедрение на рынок новых продуктов. Формализация концепции, основанной на информационно-вероятностном подходе осуществлена в рамках конструирования такого математического объекта, каким является абстрактная математическая модель принятия управленческих решений. Примененная конструктивная форма мобильна, открыта для развития и основана на нескольких общих принципах, таких, как принципы относительности, максимума и минимума энтропии. На этих принципах разработан конструктивистский метод (становящаяся последовательность построения логических и математических объектов), который дал возможность перехода от одной формы общности к другой и позволил выражать различное содержание через форму, что и обеспечивает решение проблемы диалектическое «снятие» неопределенности.

Информационно–вероятностный метод (концепция, которого не имеет аналогов ни в стране, ни за рубежом, является центральной идеей проекта по созданию АСППР) позволяет осуществить переход к формализованному уровню описания процесса становления, уменьшает энтропию конкуренции вариантов, исключает тупиковые пути отбора различных систем, обеспечивает определение круга наиболее перспективных вариантов в долгосрочной перспективе. Данная концепция одно из перспективных направлений связанных с ликвидацией узких мест в современной алгоритмической теории. Достоверность метода широко представлена сопоставлением результатов анализа и конкретных в том числе и экстремальных ситуаций.

Блок поддержки решений адаптивными вероятностно–статистическими методами

В теории вероятностей нельзя получить выдающиеся результаты, пока экспериментатор не исследует в полной мере исходные данные, не оценит общую структуру проблемы, не исключит сомнительные данные или не примет других субъективных решений. Установить гипотезы и предпосылки нельзя иначе, как полагаясь на субъективное мнение. Поэтому в рамках блока было описано проведение интеллектуальным агентом предварительного анализа данных. Учитывая естественные технологические ограничения, обусловленные недостаточным развитием теории искусственного интеллекта, некоторые действия перекладываются на пользователя. Основным этапом в построении программного продукта является построение базы знаний предметной области, которая позволит агенту строить сценарии проведения исследований. Опишем верхнюю онтологию предметной области (рисунок 6.1):




Рисунок 6.1. Верхняя онтология предметной области

Как видно из рисунка верхняя онтология предметной области делиться на две части. Описание объектов внешнего мира определяется совокупностью данных в таблицах, где столбцы являются исследуемыми параметрами, а строки – результатами измерений. Отметим, что каждая таблица является объектом «внешнего» мира по отношению к агенту и характеризуется определенными свойствами. Структура внутреннего мира агента определяется методами предварительного, корреляционного и регрессионного анализа данных. В результате была предложена структура интеллектуально агента показанная на рисунке 6.2. Описание предметной области как совокупности объектов, обладающих свойствами и агентов, выполняющих действия, позволяет проводить интеллектуальному агенту планирование исследований.

Рисунок 6.2. Интеллектуальный агент предварительного анализа данных

Схема действий пользователя, управляющего интеллектуальным агентом представлена на рисунке 6.3.



Рисунок 6.3. Схема действий пользователя при работе с интеллектуальным агентом

Дальнейшие исследования в этом направлении могут заключаться в создании дополнительных онтологий в области анализа больших массивов данных, так не раскрытыми остались: дисперсионный анализ, работа с различными видами распределений, работа с малыми выборками, распознавание образов и многое другое.

Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов

Задача построения сценарной модели, ее формальная постановка и методы решения, отображаются на домен креативного формально - технологического класса. Под формальной технологией Т понимается упорядоченная пара <А, F>, состоящий из двух конечных множеств: множества А некоторых исходных элементов, называемых обычно элементами базы: A={a1, a2, a3,…, an}; и множества операций F=={F1, F2, F3,…, Fm} над конечным числом элементов базы, полученных в каких-либо предыдущих операциях технологии Т. Операция F называется креативной (т. е. создающей нечто новое), если в результате её выполнения получается новый элемент (конструкция) уА. Реализация операции и оценка ее креативности осуществляется на основе информационно-вероятностного подхода. При этом впервые была разработана онтология и методика математической постановки задачи по оценке эффективности прогнозных управленческих решений, оперирующих вариантами будущего на языке настоящего. Последняя возможность реализована основе синтеза информационно-вероятностного подхода с концепцией динамического времени.

Акционерное общество Научно-Производственное Объединение «Развитие Инновационных Технологий»
г. Тверь, ул. Озёрная, 14 к.1, тел. +7 (4822) 32-20-01, +7 (4822) 45-25-09, факс +7 (4822) 32-23-00