Разработка принципов и методов построения программных систем поддержки принятия решений в слабо структурированных ситуациях на основе моделирования знаний эксперта

Подсистема представления результатов моделирования обеспечивает представление значений признаков в таблицах и на графиках на естественном и понятном эксперту языке. В таблицах значения приращения для положительных приращений описывается предложением «Растет от z0ijk до zpijk», а для отрицательных предложением «Падает от z0ijk до zpijk».

Для представления динамики изменения значения признака fij на графике отображается вектор строка (xij(t), xij(t+1), …, xij(t+n)) матрицы прогноза Xt. Графический интерфейс представления прогнозов развития ситуаций показан на рис.5. Графическое представление результатов моделирования облегчает интерпретацию поведения сложной ситуации.

Рис. 5.

Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта является ядром системы моделирования и включает следующие подсистемы:

Подсистема объяснения прогноза развития ситуации;

Советующая подсистема поддержки разработки стратегии достижения цели;

Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации.

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

Разработан алгоритм автоматической генерации объясняющих цепочек. Идея алгоритма основывается на выделении фронта максимальных приращений значений признаков в матрице прогноза Р t. Из фронта максимальных приращений порождаются причинно-следственные цепочки, объясняющие изменение значения признака-следствия.

На рис.6 показан интерфейс подсистемы объяснения прогноза развития ситуации с примером расшифровки значения признака «Тариф на транспортные услуги» падает на 35,2%. В окне приведено объяснение изменения значения признака «Тариф на транспортные услуги» при увеличении объема перевозок на 42,4 %. Правый список формы показывает причинно-следственную цепочку, увеличивающую (+1,6%), а левый уменьшающую (-35,2%) значение анализируемого признака.

Рис.6.

Советующая подсистема предназначена для поддержки интеллектуальной деятельности субъекта, путем выдачи рекомендаций и советов для выбора управляющих воздействий при разработке стратегии достижения цели G. Задача заключается в нахождении множества управляющих воздействий U и решается методом решения обратной задачи, описанным во второй главе.

При решении обратной задачи многие решения, включенные в множество U могут быть неинтересны лицу принимающему решения, т.е. бесперспективны с точки зрения нахождения объектов стимулов. Поэтому в системе предложен алгоритм, в котором решения Uv формируются экспертом в диалоговом режиме с советующей подсистемой.

Эксперту дается возможность на основе собственных предпочтений выбрать управляющие признаки из множества признаков, полученных при решении обратной задачи, и включить их в решение Uv.

Таким образом, в системе моделирования поиск решения Uv представляется как итерационный процесс, заключающийся в последовательном определении элементов вектора решения Uv. Такой интерактивный режим поиска решений позволяет субъекту сформировать неизбыточное множество решений.

Рис.7.

На рис. 7 показан интерфейс советующей системы для разработки стратегии перевода ситуации в целевое состояние и принятия структурных решений. В окне интерфейса расположены: таблица целевых признаков и их значений; списки управляющих признаков, значения которых система рекомендует изменить для достижения цели; столбиковая диаграмма, показывающая результат применения управляющего воздействия с учетом ограничений на ресурсы, и таблица, в которой экспертом формируется решение по управлению ситуацией.

В верхней части окна интерфейса советующей системы расположено текстовое поле, в котором рекомендуемые системой величины управляющих воздействий представляются в лингвистическом виде. Это тестовое окно поддерживает интерпретацию решений обратной задачи.

В подсистеме поддержки сценарного исследования ситуации сценарием называется пара Uv, Xvt, где, Uv - решение, Xvt - матрица изменения состояния ситуации, порождаемая решением Uv.

Подсистема поддержки сценарного исследования обеспечивает возможность сравнительного анализа двух любых сценариев развития ситуации, представленных в табличной или графической форме.

Основные результаты работы

Разработаны принципы и методы построения программных систем поддержки принятия решений в слабо структурированных ситуациях, основанных на моделировании знаний экспертов, и их программная реализация.

Исследованы и разработаны принципы построения программных систем поддержки принятия решений в слабо структурированных ситуациях, основанных на моделировании знаний эксперта.

Разработана структура модели представления знаний о ситуации в виде поля знаний и программные модули, позволяющие описать ситуацию в понятийном и функциональном аспекте.

Разработаны модели функциональной и понятийной систем поля знаний. В функциональной системе ситуация представляется в виде блочной когнитивной модели. В понятийной системе поля знаний представляется множество понятийных кластеров, связанных отношением «Часть-Целое» и позволяющих описать текущую ситуацию и возможные модификации ее элементов.

Разработан метод структуризации ситуации для ее представления в модели поля знаний и методы настройки когнитивных моделей, основанные на косвенном определении силы влияния признаков. Разработаны человеко-машинные интерфейсы, реализующие предложенные методы структуризации и настройки когнитивных моделей.

Разработан метод интерпретации прогнозов развития ситуации, основанный на представлении вектора состояния ситуации (значения всех признаков ситуации) в виде обобщенного понятия в понятийной системе поля знаний. Разработаны интерфейсы визуализации прогнозов развития ситуации в графическом и табличном виде.

Разработана методика поиска структурных решений, т.е. решений, направленных на изменение структуры когнитивной модели ситуации, основанная на целенаправленном поиске объектов-стимулов, структурная организация которых является прототипом для изменения структуры когнитивной модели. Разработан интерфейс и алгоритм поиска решений для управления ситуацией в интерактивном советующем режиме.

Разработан программный комплекс, реализующий основные теоретические результаты, полученные в диссертации.

Публикации