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):

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.

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

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.