Нестеренко Оксана Олексіївна

УДК 004.421+519.81

Класифікаційні моделі та системні МЕТОДИ інформаційної підготовки та підтримки багатокритеріальних рішень

01.05.04 — Системний аналіз і теорія оптимальних рішень

Автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня

кандидата технічних наук

Харків –2003

Дисертацією є рукопис.

Робота виконана в Харківському національному університеті радіоелектроніки, Міністерство освіти та науки України.

Науковий керівник | доктор технічних наук, професор

Соловйова Катерина Олександрівна,

Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри програмного забезпечення ЕОМ, зав. науково-учбової лабораторії придбання знань.

Офіційні опоненти:

доктор технічних наук, професор Тевяшев Андрій Дмитрович, Харківський національний університет радіоелектроніки, завідувач кафедри прикладної математики;

кандидат фізико-математичних наук, доцент Заславський Володимир Анатолійович, Київський національний університет ім. Т.Г. Шевченка, доцент кафедри системного аналізу та теорії прийняття рішень.

Провідна установа

Національний аерокосмічний університет ім. М.Є.Жуковського “ХАІ”, кафедра інформаційних управляючих систем, Міністерство освіти та науки України, м. Харків.

Захист відбудеться “_21_”_травня__2003 р. о __13__ годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д.64.052.01 в Харківському національному університеті радіоелектроніки, м. Харків, пр. Леніна, 14, тел. (0572) 70-21-451, факс) 70-21-113.

З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Харківського національного університету радіоелектроніки, 61166, м. Харків, пр. Леніна, 14.

Автореферат розісланий “_2_”__квітня___2003 р.

Вчений секретар

спеціалізованої вченої ради

ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ

Актуальність теми. На сьогодні значно збільшилась ціна, яку доводиться платити людству за несвоєчасність та недостатньо повний аналіз рішень, що приймаються. Задачі прийняття рішень (ПР), які виникають в різноманітних сферах діяльності, набули більш складний, міждисциплінарний характер. Сучасні вимоги до якості рішень обумовлюють необхідність створення нових засобів підтримки таких процесів. Розвиток та впровадження в галузях ПР інтелектуальних технологій, яким присвячена дисертація, дозволяють підвищити ефективність ПР на робочих місцях та в повсякденній діяльності людини та підійняти українську економіку та виробництво на новий рівень розвитку.

Прийняття рішень в так званих слабкоструктурованих проблемних галузях (СПГ), де не визначеними є основні поняття та суттєві залежності, базується, переважно, на якісній, слабко формалізованій інформації та потребує залучення знань багатьох фахівців. Існують значні класи задач ПР (називатимемо такі задачі однотипними в обраній СПГ), де виникають певні складності з безпосереднім залученням під час вибору необхідних експертів (наприклад, вибір очисних споруд в галузі екології, конкурентних стратегій в галузі маркетингу). Для таких задач, де усі складності з аналізу та вибору рішення цілком лягають на особу, що приймає рішення (ОПР), існує практична необхідність розробки інтелектуальних програмних засобів ПР на засаді врахування знань експертів в цих галузях. Це потребує створення на межі системного аналізу, теорії ПР та штучного інтелекту моделей та методів, що враховують системну природу та суттєві залежності СПГ. Значний внесок у розвиток теорії ПР та системного аналізу зробили Т. Сааті, Р. Кіні, Х. Райфа, О.Б. Петровський, О.І. Ларичев, О.Є.Федорович, А.Д. Тевяшев, Е.Г. Петров, В.Л. Волкович, Є.А. Дружинін; системологічного аналізу та знанієорієнтованих технологій – Г.П. Мельников, О.В. Палагін, Ю.О. Шрейдер, М.Ф. Бондаренко, К.О. Соловйова, С.І. Маторін та інші вчені.

Значний розвиток в останні роки отримав системологічний підхід, зокрема, системологічний класифікаційний аналіз (СКА), який дозволяє вилучити та описати понятійні знання стосовно істотних аспектів та відношень в СПГ на основі концептуальних класифікаційних моделей (ККМ). Залучення таких знань дозволить підвищити ефективність ПР та створювати на цій основі інтелектуальні системи підтримки прийняття рішень (ІСППР). Актуальною є науково-прикладна задача розробки орієнтованих на знання моделей та методів для автоматизованої підтримки процесу багатокритеріального прийняття рішень на засаді системологічного класифікаційного аналізу СПГ та створення на їх основі інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.

Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дослідження здійснювалося в рамках основних наукових напрямків науково-учбової лабораторії придбання знань ХНУРЕ та пов'язане з науково-дослідними роботами за замовленням Міністерства освіти та науки України в пріоритетних напрямках:–

“Охорона навколишнього природного середовища”: НДР ДР № U014157 “Розробка системологічних методів та інтелектуальних програмних засобів експертного аналізу навколишнього середовища та надзвичайних ситуацій”;–

“Проблеми нового змісту освіти та методики навчання і виховання”: НДР ДР № U004446 “Розробка корпоративної інформаційно-управляючої системи (ІУС) вищого навчального закладу”;–

“Нові комп'ютерні засоби та технології інформатизації суспільства”: НДР ДР № U001501 “Системологічна технологія концептуального моделювання слабоформалізованих проблемних галузей”.

На зазначених НДР Нестеренко О.О. працювала виконавцем.

Мета та задачі дослідження. Метою роботи є підвищення ефективності розв’язання однотипних для проблемних галузей задач прийняття рішень за рахунок створення інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, що використовують концептуальні класифікаційні моделі та системні, орієнтовані на знання методи підтримки прийняття рішень.

Мета роботи обумовлює такі задачі дослідження:

–

–

–

–

Таким чином:

–

–

–

Наукова новизна одержаних результатів така:

1.

2.

3.

4.

Практичне значення одержаних результатів:

–

–

–

Програмний інструментарій застосовано на державному підприємстві “Харківський завод електроапаратури” для підтримки конструкторських рішень та під час створення ІСППР “Конкурент” у галузі вибору конкурентних стратегій (НДР ДР № U001501), “Промеко” в галузі промислової екології (НДР ДР № U014157) [6, 8, 9], “Диплом” у галузі дипломного проектування [10] та “Абітурієнт” у галузі профорієнтації (міжшкільний навчально-виробничий комбінат трудового навчання та профорієнтації учнів Дзержинського району м. Харкова та Харківський радіотехнічний технікум). Основні положення, висновки та рекомендації, викладені в дисертаційній роботі, використані в лабораторному практикумі в курсі “Теорія прийняття рішень”, у курсовому та дипломному проектуванні, науковій роботі студентів на кафедрі ПЗ ЕОМ ХНУРЕ.

Особистий внесок здобувача. У роботі [1] – на підставі використання ІККМ альтернатив автором удосконалено методи інформаційної підготовки ПР та параметричної ідентифікації адитивної функції корисності, запропоновано програмний інструментарій для створення ІСППР; у [6, 7] – наведено результати використання ККМ альтернатив в ІСППР в галузі промислової екології; у [5] – проаналізовано можливості підвищення ефективності ПР з урахуванням особливостей людської системи опрацювання інформації; у [10] – розроблено модель описання альтернатив для організації баз знань в ІСППР “Диплом”.

Апробація результатів роботи. Основні результати дисертаційної роботи доповідались та обговорювались на Міжнародній науковій конференції “Теория и техника передачи, приема и обработки информации” (Харків-Туапсе 1997, 2000), науково-методичній конференції “Використання комп’ютерних технологій у навчальному процесі” (Харків 1997), на Міжнародному молодіжному форумі “Электроника и молодежь в XXI веке” (Харків 1997, 2001), на Українській конференції з автоматичного управління “АВТОМАТИКА-99” (Харків 1999), практичні результати у вигляді програмних засобів ПР були представлені в межах виставки технічних досягнень форуму “Электроника и молодежь в XXI веке”.

Публікації. За результатами досліджень опубліковано 13 друкованих праць, з них 8 статей у наукових фахових виданнях, що пропонуються ВАК України, та 5 тез доповідей (повний перелік тез доповідей наведено в дисертаційній роботі).

Структура та об'єм роботи. Дисертація складається зі вступу, п'яти розділів, висновків та 8 додатків. Основний зміст має обсяг 146 сторінок, містить 22 рисунки та 4 таблиці. Список використаних джерел містить 139 найменувань.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі обґрунтована актуальність теми, зазначено зв'язок роботи з науковими темами, сформульовано мета, задачі дослідження, наукова новизна та практичне значення результатів, апробація результатів роботи.

У першому розділі наведено аналіз досліджень в галузях ПР та системного аналізу, концептуального класифікаційного моделювання та створення ІСППР. Розглянуто процес багатокритеріального ПР, що складається з етапів інформаційної підготовки ПР та вибору найкращого рішення на вихідній множині альтернатив згідно з принципом вибору . На сьогодні значну ефективність в різноманітних галузях ПР засвідчив принцип вибору, заснований на адитивній функції корисності

, де – ваговий коефіцієнт, що задає відносну важливість критерію , із кортежу ; – критеріальна оцінка альтернативи ; – множина критеріїв.

Використання адитивної функції корисності потребує проведення структурної ідентифікації, під час якої формується множина критеріїв , та параметричної ідентифікації кортежу . Вибір значною мірою обумовлює ефективність ПР, але й досі є результатом використання досвіту та інтуїції експертів. Підвищення ефективності цього етапу потребує: формалізації вимог (повноти, дієвості та ін.), що висувають до ; використання інформації з ієрархії критеріїв , яка може бути побудована як проекція дерева цілей на множину властивостей альтернатив. Значні труднощі все ще виникають у ОПР під час визначення коефіцієнтів з кортежу . Підвищення ефективності цього етапу потребує врахування в інформації з ієрархії критеріїв (Т. Сааті) та існуючих відношень на властивостях альтернатив.

Відбір під час описання задачі ПР такої інформації, яка дозволить досягти максимальної ефективності рішення, та її оптимальне надання складають суть інформаційної підготовки ПР. На відміну від прийнятого описання множини для конкретних задач вибору, моделювання галузі ПР, точніше універсальної (максимально широкої) множини альтернатив в ній (), може забезпечити підготовку та ефективне розв’язання всього класу однотипних в такій галузі задач. Питання інформаційної підготовки класів задач ПР є мало дослідженими. В умовах складності безпосереднього залучення до вибору фахівців з ПР така підготовка потребує врахування інформації про альтернативи та їх властивості, можливі цілі та критерії, існуючі залежності. Врахувати понятійні знання, якими оперують експерти, промоделювати суттєві аспекти та відношення в СПГ, дозволяють ККМ, що створені на підставі методу СКА (Соловйова К.О.). За допомогою ККМ надання знань універсальна множина альтернатив може бути оптимально описана як клас систем та дозволяє без зміни структури моделі додавати описання нових, раніше не відомих альтернатив.

ККМ проблемної галузі може бути подана як онтологічна модель , де – множина альтернатив в галузі ПР; – множина властивостей альтернатив; – взаємооднозначне відображення альтернатив на множину їх властивостей ; – описання функціонального призначення (цілей існування) альтернатив; –

відношення типу "бути елементом класу" на множині альтернатив. ККМ досить успішно застосовуються для організації баз знань (БЗ) різноманітних інтелектуальних систем. Ефективність ІСППР визначається на сьогодні (О.І. Ларичев, О.Б. Петровський) двома факторами: глибиною та повнотою знань, що покладено в їх БЗ, та ефективністю методів, що використовуються під час ПР.

На підставі проведеного аналізу та постановки задачі виділені такі задачі:

–

задач ПР розробити ККМ проблемної галузі прийняття рішень ;

–

дозволяє задати для ККМ множину альтернатив з їх функціональними призначеннями та властивостями , відображення та відношення ;

–

–

–

–

У другому розділі на підставі системологічного підходу проведено аналіз процесу багатокритеріального прийняття рішень у СПГ. Розглянуто основні складові, що необхідно враховувати під час інформаційної підготовки класу однотипних для обраної слабкоструктурованої проблемної галузі задач ПР. Для моделювання універсальної множини альтернатив запропонована модель

, (1)

де – множина альтернатив , за допомогою яких описано реальні альтернативи (як одиничні поняття), і класи альтернатив (як загальні поняття); – родо-видові відношення між класами альтернатив.

Для надання альтернативи запропоновано модель

, (2)

де – описання функціонального призначення альтернативи; – описання її функціонального складу; – суттєві та похідні властивості альтернативи; – структура альтернативи, що задає відношення та відношення, що формують похідні властивості.

Відношення , згідно з Ю.О. Шрейдером, задовольняє вимогам асиметричності, антирефлексивності, транзитивності, порівнянності, існування найбільшого елемента та дозволяє встановити:

–

відношення старшинства “” на суттєвих властивостях : (властивість старше властивості ), якщо існує таке значення першої властивості, що з існування виходить .

Для описання властивостей систем, які в СПГ є переважно якісними, використано концептуальні залежності, що існують між функціональним складом альтернатив та їх властивостями. Згідно з Ю.О. Шрейдером та С.В. Мейєном,

суттєві властивості альтернатив описано як прояв існування у складі альтернатив відповідних функціональних елементів (ФЕ) . Також розглянуто похідні властивості , які можуть бути структуровано описані

як відображення відношень, що існують між декількома ФЕ альтернативи.

На базі системологічного підходу, ФЕ можуть бути виділено в складі альтернатив як підсистеми з урахуванням їх функціональних призначень . Отже, в роботі промодельовано функціональний склад та структуру альтернатив , де – множина ФЕ альтернативи; – відношення типу “бути

часткою”. Завдяки встановленню зв’язку між ФЕ, функціональними призначеннями та властивостями альтернативи вдалося провести структуроване описання суттєвих властивостей та функціональних призначень альтернатив.

Існування в складі альтернатив однотипних ФЕ дало змогу використати формальну процедуру формування на підставі назв ФЕ назв спільних для альтернатив суттєвих властивостей та значень за ними у шкалах найменувань.

Для завдання (1) розроблено ІККМ, яка об’єднує такі структури (рис.1):

–

–

–

–

Розроблена ІККМ дозволяє систематизувати інформацію, підвищити рівень об’єктивності та структурованості під час описання класу задач ПР. На базі використання ІККМ як єдиної інформаційної основи може бути забезпечена підтримка ОПР на етапах декомпозиції цілей, формування множини критеріїв та визначення вагових коефіцієнтів з кортежу (рис. 2).

Рис. 1. Схематичне надання ІККМ альтернатив

Рис. 2. Системний сценарій використання ІККМ для прийняття рішень

У третьому розділі здійснюється математичне описання ІККМ альтернатив (1) на підставі апарата теорії графів з використанням закономірностей побудови природної класифікації, які формалізовано Соловйовою К.О.

Математична ІККМ альтернатив отримана у вигляді складного графа

, (3)

де – родо-видова класифікація альтернатив з множиною вершин , що задає альтернативи та їх функціональні призначення (– на першому рівні ієрархії знаходиться один об’єкт – альтернатива-клас, що описує універсальну множину альтернатив); – множина дуг, що задає відношення ;

– РВК функціональних елементів типу , де – альтернатива, у складі якої вперше був виділений ФЕ цього типу, – множина ФЕ типу зі складу альтернатив , які є видами альтернативи (), де для кожного ФЕ задано його функціональне призначення , відповідну суттєву властивість та ваговий коефіцієнт , який може бути виявлено на підставі відношення “” старшинства між суттєвими властивостями ( (); ; ); – множина дуг, що задає відношення на ФЕ;

= – ПК альтернативи (2), де – множина вершин графа, що задає множину ФЕ альтернативи; – множина дуг, що задає відношення між альтернативою та її ФЕ;

– граф, що задає похідну властивість альтернативи на множині вершин , де множина описує саму похідну властивість , а задає підмножину функціональних елементів, на базі яких формується похідна властивість; – множина дуг графа.

Використання законів формальної логіки (наприклад, закону зворотного співвідношення обсягу та змісту понять) під час дослідження математичної ІККМ дозволило запропонувати слабкий формальний критерій повноти ПК альтернативи , яку можна вважати достатньо повною, якщо загальна кількість суттєвих властивостей альтернативи , що розкривають зміст поняття, а відповідно й кількість ФЕ альтернативи, збільшується під час переходу в ІККМ до більш конкретних альтернатив: . Математичне описання ІККМ (3) дозволило формалізувати в наступному деякі етапи ПР.

У четвертому розділі на базі ІККМ альтернатив удосконалено методи інформаційної підготовки прийняття рішень, декомпозиції цілей, формування множини критеріїв та параметричної ідентифікації адитивної функції корисності.

На підставі СКА удосконалено метод інформаційної підготовки прийняття рішень, який дозволяє описати універсальну множину альтернатив в СПГ у вигляді ІККМ альтернатив шляхом ітераційного виконання таких етапів:

1.

2.

3.

4.

5.

Удосконалений метод дозволяє створювати ІККМ альтернатив, в яких місцезнаходження понять визначає значну кількість властивостей відповідних альтернатив, їх системні та структурні особливості.

За рахунок формалізації та інформаційної підтримки деяких творчих етапів удосконалено метод декомпозиції цілей ПР. Це стало можливим завдяки використанню ІККМ альтернатив як бази моделей-основ декомпозиції. З урахуванням математичної моделі (3) метод дозволяє отримати дерево цілей

необхідного рівня детальності ( – партитивні відношення між цілями; – множина цілей):

1-й етап: Придатна для автоматизації діалогова процедура вибору ОПР змістовної моделі-основи декомпозиції у вигляді альтернативи. В роботі формалізовано умови вибору моделі-основи декомпозиції : якщо

для та (– довжина маршруту між поняттями та ). Особі, що приймає рішення, пропонується вибрати цю максимально детальну модель, або будь-яку більш абстрактну модель , для якої є видом (, де ).

2-й етап: Підтримка формулювання глобальної цілі ПР на базі формулювання функціонального призначення альтернативи .

3-й етап: Декомпозиція, тобто, виділення більш елементарних підцілей () з урахуванням відношень з ПК альтернативи та формулювання підцілей на підставі функціональних призначень відповідних ФЕ зі складу альтернативи-основи.

4-й етап: Аналіз отриманих фрагментів на елементарність та придатність використання під час вибору. Як додаткова підтримка ОПР, можуть бути запропоновані можливі критерії ПР на підставі відповідних суттєвих властивостей , що дозволить прийняти більш обґрунтоване рішення.

Удосконалений метод дозволив формалізувати деякі етапи та автоматизувати процес декомпозиції цілей для застосування в умовах, коли ускладнено безпосереднє залучення експертів та фахівців з прийняття рішень.

Завдяки використанню ІККМ альтернатив (3) у роботі формалізовано вимоги, що висуваються до множини критеріїв, а саме:

–

–

для та – дієвість критеріїв забезпечується завдяки побудові множини критеріїв на підставі ІККМ альтернатив, що використовує понятійні знання: ;

–

–

На підставі формалізованих вимог удосконалено метод формування множини критеріїв для задач прийняття рішень (див. рис.3):

1-й етап: Формування на базі дерева цілей та суттєвих властивостей альтернативи-основи ієрархії критеріїв , де .

2-й етап: Формування множини критеріїв () на базі критеріїв нижнього рівня ієрархії (, якщо ); задовольняє вимогам повноти, ненадлишковості, розкладності та дієвості.

3-й етап: Ітераційне формування особою, що приймає рішення, множини

меншого розміру шляхом заміщення груп критеріїв абстрактнішими критеріями з ієрархії або тими, що сформовано на базі похідних властивостей альтернативи-основи, які враховують декілька критеріальних аспектів з : .

Удосконалений метод дозволяє формалізувати та автоматизувати підтримку особи, що приймає рішення, під час критеріального описання задач вибору та зменшити навантаження на її систему опрацювання інформації.

Рис. 3. Схема формування множини критеріїв вибору

У розділі удосконалено метод параметричної ідентифікації адитивної функції корисності, який дозволяє визначити вагові коефіцієнти критеріїв на базі їх парних порівнянь та забезпечує підтримку ОПР на підставі ІККМ альтернатив:

–

–

на підставі ІККМ альтернатив (3) особі, що приймає рішення, відразу може бути запропонований кортеж , що містить узгоджену експертну інформацію, але не враховує суб'єктивні переваги такої особи.

Удосконалений метод порівняно з існуючими методами. Метод засвідчив більшу ефективність за показниками: часу прийняття рішення, узгодженості інформації, кількості звернень до ОПР, психологічної коректності.

У п'ятому розділі розглядається застосування розроблених методів і математичної моделі для практичного розв'язання багатокритеріальних задач прийняття рішень в різноманітних СПГ. У розділі розроблено програмний інструментарій, який дозволяє підвищити ефективність створення ІСППР для класів однотипних задач прийняття рішень. Базу знань інструментарію організовано на підставі ІККМ альтернатив. У склад інструментарію увійшли програмні засоби описання альтернатив та підтримки прийняття рішень, розроблені на базі запропонованих у роботі методів.

Розроблений програмний інструментарій використано на державному підприємстві “Харківський завод електроапаратури” для підвищення ефективності роботи конструкторського бюро. Із задачами ПР інженер-конструктор стикається під час розробки конструкторської документації на нову продукцію. При цьому, з уже існуючої документації на подібні види продукції він вибирає більш придатну для використання як шаблона для нової розробки. Такий вибір пов'язаний з аналізом описань сотень документів, креслень та необхідністю компромісного рішення на множині суперечливих критеріїв вибору. Розроблений програмний інструментарій дозволив підвищити ефективність використання існуючої документації за рахунок її структурованого описання у вигляді ІККМ альтернатив, а також забезпечив підтримку інженера-конструктора під час багатокритеріального ПР на етапах визначення цілей та критеріїв вибору документації-шаблона. У розділі наведено аналіз практичного використання інструментарію під час розробки ІСППР у галузях маркетингового керування "Конкурент", промислової екології "Промеко", дипломного проектування “Диплом” та профорієнтації учнів середніх шкіл та технікумів "Абітурієнт".

Використання розроблених засобів дозволило підвищити ефективність ПР в різноманітних СПГ шляхом підвищення психологічної коректності, більш структурованої та об'єктивної інформаційної підтримки ОПР, що зменшує кількість помилок та звернень до ОПР, час на ПР та дозволяє прийняти обґрунтоване рішення в галузях, де існують певні складності з безпосереднім залученням до процесу вибору експертів та фахівців з прийняття рішень.

У додатках наведено основні терміни та формально-логічні закони з теорії класифікації, фрагменти ІККМ альтернатив та приклади підтримки прийняття рішень під час вибору очисних споруд, конкурентних стратегій та завдань на дипломне проектування, наведена розширена схема алгоритму декомпозиції цілей прийняття рішень, приклади роботи програмного інструментарію та розроблених ІСППР, акти та довідки впровадження результатів роботи.

ВИСНОВКИ

В роботі наведено дослідження процесу багатокритеріального прийняття рішень у слабкоструктурованих проблемних галузях в умовах складності безпосереднього залучення до вибору експертів та фахівців з прийняття рішень. Наведено нове розв'язання науково-прикладної задачі розробки орієнтованих на знання моделей та методів для автоматизованої підтримки процесу прийняття рішень засобами ІСППР на засаді системологічного класифікаційного аналізу проблемних галузей, що дозволило підвищити ефективність розв'язання однотипних в таких галузях задач прийняття рішень шляхом урахування більш об'єктивної та структурованої інформації під час їх описання.

Під час дослідження було отримано такі результати:

1.

2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

ПУБЛІКАЦІЇ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Нестеренко О.А., Соловьева Е.А. Применение системологического классификационного анализа при создании интеллектуальных систем поддержки принятия решений // Проблемы бионики. – 2001.–№ 54. – С. 88 – 95.

2. Нестеренко О.А. Разработка классификационной модели описания альтернатив для слабо структуризованных задач принятия решений // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Тематичний збірник наукових праць "Нові рішення у сучасних технологіях" – Харків:НТУ"ХПІ".–2001. – № 14. – С. 103-110.

3. Нестеренко О.А. Метод поддержки декомпозиции целей принятия решений на базе классификационной модели описания альтернатив // АСУ и приборы автоматики – 2001. – №116. – С. 70-77.

4. Нестеренко О.А. Метод автоматизированной поддержки формирования множества критериев для задач принятия решений // Вісник Національного технічного університету "ХПІ". Тематичний збірник наукових праць "Нові рішення у сучасних технологіях" – Харків: НТУ "ХПІ".–2001. – № 15.–С. 36-42.

5. Лавриненко С. Б., Нестеренко О. А., Шумеев А. Л. О целесообразности учета лево- и правополушарной парадигмы при реализации основных компонентов систем поддержки принятия решений // Проблемы бионики. – 1998. – №50. –С. 169-178.

6. Соловьева Е.А., Маторин С.И., Нестеренко О.А. Управление экологическими системами на основе системологических методов и моделей // Системный анализ, управление и информационные технологии. Вестник Харьковского государственного политехнического университета – Харьков: ХДПУ. – 2000. – №97. – С. 175 –179.

7. Бондаренко М.Ф., Маторин С.И., Нестеренко О.А., Соловьева Е.А. Системологические методы концептуального моделирования слабоструктурированных проблемных областей на основе естественной классификации // Проблемы бионики. – 2000. – №51. – С. 3-18.

8. Нестеренко О.А. Опыт создания прототипа интеллектуальной информационной системы для поддержки принятия решений в области промышленной экологии // Проблемы бионики. – 1998. – №48. – С. 101 – 106.

9. Нестеренко О.А. Система поддержки принятия решений в промышленной экологии: построение модели принятия решений для многокритериальных задач выбора природоохранных мероприятий // Тези доповідей науково-методичної конференції “Використання комп’ютерних технологій у навчальному процесі”. – Харків: ХТУРЕ. – 1997. – С. 81.

10. Нестеренко О.А., Саламаха А.Н. Разработка средств управления базой знаний для системы поддержки принятия решений в области дипломного проектирования // Труды 5-й Международного молодежного форума "Электроника и молодежь в XXI веке".–Харьков: ХТУРЭ. – 2001.– С. 410-411.

Повний перелік тез доповідей наведено в дисертаційній роботі.

АНОТАЦІЯ

Нестеренко О.О. Класифікаційні моделі та системні методи інформаційної підготовки та підтримки багатокритеріальних рішень. - Рукопис.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 01.05.04 — системний аналіз і теорія оптимальних рішень, Харківський національний університет радіоелектроніки, Харків, 2003.

Дисертаційна робота присвячена розробці та застосуванню в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень (ІСППР) орієнтованих на знання моделей та методів прийняття рішень на засаді системологічного класифікаційного аналізу слабкоструктурованих проблемних галузей (СПГ). Для надання універсальної множини альтернатив для однотипних в СПГ задач прийняття рішень розроблено інтегровану концептуальну класифікаційну модель. Удосконалено методи інформаційної підготовки прийняття рішень, декомпозиції цілей, формування множини критеріїв та параметричної ідентифікації адитивній функції корисності. Модель та методи реалізовані у складі програмного інструментарію, який дозволяє підвищити ефективність розробки ІСППР.

Ключові слова: прийняття рішень, системологічний класифікаційний аналіз, інтегрована концептуальна класифікаційна модель, декомпозиція цілей, множина критеріїв, програмний інструментарій.

АННОТАЦИЯ

Нестеренко О.А. Классификационные модели и системные методы информационной подготовки и поддержки многокритериальных решений.— Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 01.05.04 — системный анализ и теория оптимальных решений, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, Харьков, 2003.

В диссертационной работе проведено исследование процесса многокритериального принятия решений в слабоструктурированных проблемных областях в условиях сложности непосредственного привлечения к выбору экспертов и специалистов по принятию решений. Приведено новое решение научно-прикладной задачи разработки ориентированных на знания моделей и методов для автоматизированной поддержки процесса принятия решений на основании системологического классификационного анализа слабоструктурированных проблемных областей и создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Это позволило повысить эффективность решения однотипных в слабоструктурированных проблемных областях задач принятия решений путем систематизации, учета более объективной и структурированной информации в ходе их описания.

В работе обоснована целесообразность использования системологического классификационного анализа при исследовании классов однотипных задач принятия решений. Его использование в работе дало возможность предложить более объективную и структурированную модель для описания универсального (максимально широкого) множества альтернатив, а также усовершенствовать методы поддержки основных этапов принятия решений.

Для описания универсального множества альтернатив в произвольных проблемных областях была разработана интегрированная концептуальная классификационная модель альтернатив. Разработанная модель позволяет структурированно описать функциональный состав, структуру, свойства и назначение альтернатив. На основании модели решены вопросы формализации: условий выбора модели-основания декомпозиции целей; требований, предъявляемых к множеству критериев принятия решений.

Усовершенствован метод информационной подготовки принятия решений, который позволяет задать универсальное множество альтернатив в произвольной слабоструктурированной проблемной области. Метод обеспечивает объективность и любую необходимую детальность описания альтернатив на основании учета их существенных свойств, существующих зависимостей и отношений в проблемных областях.

В работе усовершенствован метод декомпозиции целей принятия решений. Использование интегрированной концептуальной классификационной модели альтернатив в качестве базы моделей-оснований декомпозиции позволило автоматизировать этап выбора модели-основания для проведения декомпозиции. Также была обеспечена дополнительная информационная поддержка лица, принимающего решение, в ходе формулировки целей выбора.

В диссертации усовершенствован метод формирования множества критериев принятия решений. На базе единого информационного основания в виде интегрированной концептуальной классификационной модели альтернатив впервые формализованы требования полноты, разложимости, действенности, не избыточности и минимальной размерности, предъявляемых к множеству критериев. С учетом этого, усовершенствованный метод позволяет повысить структурированность и объективность критериального описания задач принятия решений.

Единый подход к организации процесса принятия решений на основании модели описания альтернатив позволил усовершенствовать метод параметрической идентификации аддитивной функции полезности. Усовершенствованный метод совмещает психологически наиболее приемлемые операции качественного сравнения пар критериев и возможность анализа иерархий критериев и отношений, существующих на свойствах альтернатив.

Разработанные модель и методы подготовки и поддержки решений реализованы при создании программного инструментария принятия решений. Организация базы знаний инструментария на основании интегрированной концептуальной классификационной модели альтернатив позволяет разрабатывать на его базе предметно независимые интеллектуальные системы поддержки принятия решений в слабоструктурированных проблемных областях.

Результаты работы внедрены и апробированы на главном вычислительном центре государственного предприятия "Харьковский завод электроаппаратуры" в ходе разработки средств поддержки принятия конструкторских решений. Использование предложенных средств позволило повысить эффективность выполнения этапов конструирования, а в рамках всего производства – сократить время на разработку конечной продукции.

Разработанный программный инструментарий также использован в ходе создания систем поддержки принятия решений в областях дипломного проектирования, профориентации абитуриентов, выбора конкурентных стратегий и очистных сооружений.

Ключевые слова: принятие решений, системологический классификационный анализ, интегрированная концептуальная классификационная модель, декомпозиция целей, множество критериев, программный инструментарий.

ABSTRACT

Nesterenko O.A. Classification models and system methods of informational preparation and multi-criterional decision support.—Manuscript.

The candidate degree of the technical sciences on the speciality 01.05.04 – system analyses and theory of optimal decisions - Kharkiv National University of Radioelectronics, Kharkiv, 2003.

The informational preparation and multi-criterional decision support methods with the usage of systemological classification approach are developed in this work. Integrated conceptual classification model is worked out. In order