Общая характеристика работы
НАЦІОНАЛЬНА АКАДЕМІЯ НАУК УКРАЇНИ
ІНСТИТУТ ПРОБЛЕМ МОДЕЛЮВАННЯ в ЕНЕРГЕТИці ім. Г.Є. пухова
Ус Галина Олександрівна
УДК 007. 159. 955
МОДЕЛЮВАННЯ ДІАЛОГОВОГО ПРОЦЕСУ ДЛЯ РОЗРОБКИ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
Спеціальність 05.13.06 “Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології”
АВТОРЕФЕРАТ
дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата
технічних наук
Київ - 2003
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана на кафедрі інформаційних технологій та економічної кібернетики Черкаської академії менеджменту Асоціації навчальних закладів України недержавної форми власності.
Науковий керівник: доктор технічних наук
Саух Сергій Євгенович, Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України, провідний науковий співробітник.
Офіційні опоненти:
доктор технічних наук, професор Михайленко Віктор Мефодійович, Європейський університет, завідувач кафедри математичних дисциплін;
кандидат технічних наук, старший науковий співробітник Олецький Олексій Віталійович, Національний університет “Києво - Могилянська академія”, доцент.
Провідна організація:
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України, відділ цифрових моделюючих систем
Захист відбудеться “30”вересня 2003 року о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради К 26.185.02 Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України за адресою: 03164, м. Київ, вулиця Генерала Наумова, 15.
З дисертацією можна ознайомитися в бібліотеці Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України за адресою: 03164, м. Київ, вул. Генерала Наумова, 15.
Автореферат розісланий “27”серпня 2003 року.
Вчений секретар спеціалізованої
вченої ради, к.т.н. Сємагіна Е.П.
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Досягнення в галузі інформаційних систем і технологій привели до швидкого росту їх використання у сфері управління об’єктами в економіці, техніці, соціальних галузях. У корпоративній практиці управління, менеджери усіх рівнів можуть користуватися знаннями, накопиченими як завдяки власному досвіду, так і тими, що їх пропонують системи підтримки прийняття рішень (СППР). Класичні математичні методи та моделі підтримки рішень, втілені в алгоритми, суттєво зменшують час та ризики прийняття рішень.
В той же час дослідження процесів прийняття управлінських рішень з використанням комп’ютерних технологій свідчать, що центральне місце у цих процесах належить людині, що приймає рішення – ЛПР - а частіше – групі людей. Найбільш вагомими серед процедур прийняття рішення є дії учасників прийняття рішень і компонентів СППР, які використовують інформаційні технології для збору даних, генерації варіантів рішення, обміну експертними оцінками та власне раціонального вибору з використанням інструментальних комп’ютерних засобів.
В теорії та практиці діалогових методів спілкування користувача з комп’ютером українські дослідники мають вагомі надбання. Вклад у створення діалогових систем та їх теоретичних засад зробили А.М. Довгялло, К.Л Ющенко, А.Ф. Верлань, О.Л. Перевозчикова, В.Д. Самойлов І.О. Чмирь, О.В. Олецький та інші. Дослідники, які працюють над проблемами створення СППР, вважають, що на цій основі необхідно розвивати методи комунікації з базами знань з урахуванням когнітивних моделей. Ця точка зору ґрунтується на необхідності моделювання поведінки та інтелектуальної діяльності менеджера для побудови ефективних комунікаційних компонентів СППР.
Таким чином, актуальними задачами є дослідження логічної структури і властивостей діалогового процесу, який функціонально еквівалентний моделям предметної області, процедурам збору інформації, пошуку альтернатив, раціональному вибору в управлінні, а також побудова архітектури СППР і її програмна реалізація.
Дисертаційна робота присвячена теоретичному і практичному розвитку комп’ютерних систем маніпулювання знаннями для пошуку рішення, акцент зроблено на розробці і використанні для цієї мети діалогового процесу. Підхід, що захищається в роботі, базується на архітектурі інтелектуальних систем, але принципово відрізняється від неї такими аспектами:
§
Використовується єдина модель організації діалогу як для пошуку нових даних, так і для покрокового знаходження рішення проблеми.
§
Діалог розглядається не як допоміжний засіб інтерфейсу, а як метод, що забезпечує обробку даних та адаптаційні властивості системи.
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційні дослідження виконані на кафедрі інформаційних технологій та економічної кібернетики Черкаської академії менеджменту в межах науково-дослідних робіт “Модель раціонального вибору в економіці на основі комунікативних процесів для систем підтримки прийняття рішень” та на кафедрі інформаційного менеджменту Київського національного економічного університету в рамках НДР “Трансформація соціально-економічних систем: методи та технології інформаційного менеджменту”, яка виконувалась на замовлення Міністерства освіти та науки України, номер державної реєстрації 0101UO02435. Дослідження також проводились для проекту “Відновлення і розвиток агропромислового комплексу Черкаської області на 1999-2001 роки” (розпорядження КМ України від 27.07.98 р. №623-р), в рамках якого апробовані результати досліджень та зібрані вихідні дані.
Мета і задачі досліджень. Метою даної роботи є створення комплексу моделей діалогового процесу та побудова його логічної структури для розробки комп’ютерних систем підтримки прийняття рішень з урахуванням когнітивної діяльності людини, що приймає рішення, а також програмування компонентів цих систем.
Реалізація поставленої мети обумовила такі задачі дослідження:
1.
Аналіз інтерфейсів та комунікативних елементів програмних пакетів, які належать до класу систем підтримки прийняття рішень.
2.
Дослідження дедуктивних властивостей і розробка формальної і структурної моделей діалогу, що дозволяють використати логічний висновок як для здобуття нових знань, так і для маніпулювання ними.
3.
Розробка об'єктно-орієнтованої моделі діалогового процесу і вивчення можливості застосування її для автоматизованого проектування сценаріїв діалогів.
4.
Розробка архітектури комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень, яка б забезпечувала діалогову взаємодію учасників прийняття рішень для виконання збору даних, ідентифікації проблеми, маніпулювання варіантами та власне раціонального вибору на основі формальної моделі діалогового процесу.
5.
Побудова програмних модулів СППР та їх інтелектуальних інтерфейсів, які забезпечують головні процедури групового прийняття рішення шляхом реалізації діалогу між учасниками процесу пошуку рішення.
Наукова новизна одержаних результатів:
1. Запропоновано абстрактну модель діалогової машини, яка симулює цикл взаємодії двох партнерів - ЛПР.
2. Побудовано модель діяльності людини, що приймає рішення (ЛПР), з використанням когнітивних елементів.
3. Розроблено таку модель прийняття рішень, коли процес раціонального вибору представлений як покрокова реалізація ситуацій “запитання-відповідь”, які є складовими діалогу.
4. Для забезпечення спілкування користувача з СППР розроблено ентропійну модель та метод динамічної побудови сценарію діалогу, які ґрунтуються на оцінках неповноти знань інтелектуальних систем.
5. Запропоновано архітектуру групової системи прийняття рішень на основі комунікативних моделей взаємодії інтелектуальних агентів.
6. Запропоновано метод формування запитань у процесі прийняття рішень і здобування інформації для спілкування ЛПР з системою підтримки прийняття рішень.
7. Розроблено метод адаптації інформації, яку відображає система підтримки прийняття рішень для учасників прийняття рішень з урахуванням когнітивних переваг людини щодо форми представлення даних.
Об’єктом дослідження є інформаційна взаємодія в системах управління ергатичними об’єктами.
Предметом дослідження є діалогові процеси обміну і маніпулювання інформацією та методи прийняття раціональних рішень.
Методи дослідження. У дисертації для вирішення поставлених задач використано положення теорії прийняття рішень, методи математичної логіки, моделі представлення знань, методи наукового напряму “штучний інтелект”, у тому числі принципи побудови експертних систем. У розробці проекту та в реалізації програмних компонентів СППР використано об’єктно-орієнтований підхід.
Практичне значення отриманих результатів.
Практичне значення результатів дисертаційного дослідження полягає в тому, що впровадження в технологію розробки систем підтримки прийняття рішень для управління об’єктами та системами, що базуються на архітектурі та на запропонованих в роботі моделях, забезпечує підвищення ефективності як самого процесу проектування, так і використання СППР завдяки таким результатам дисертаційного дослідження:
§
Уніфікації та спеціалізації програмних процедур, які забезпечують діалогову взаємодію користувача в операціях обміну, пошуку, інтерактивної обробки даних.
§
Адаптації презентаційних засобів компонентів СППР до когнітивних переваг користувача (ЛПР).
§
Використанню діалогового методу раціонального вибору в рамках процесу прийняття рішення.
Моделі та методи, які розроблені в ході досліджень, враховують когнітивні особливості менеджерів, позитивно впливають на методи побудови інтерфейсів, особливо завдяки моделі автоматичної побудови запитань. Програмна реалізація інтелектуальних агентів, що приймають рішення, сприяє вирішенню глобальної проблеми інформаційних технологій – “програмування без програміста”. Це означає зменшення термінів розробки СППР та підвищення їх інтелектуальних якостей, менше інформаційне навантаження на ЛПР. Практична частина дисертації, яка присвячена програмній реалізації компонентів СППР, підтверджує теоретичні результати дисертаційної роботи.
Особистий внесок здобувача. В опублікованих працях особисто дисертанту належать такі результати: елементи теорії раціонального вибору на основі діалогу [2], аналіз комп’ютерних СППР [4], метод побудови динамічного діалогу для СППР на основі оцінки неповноти знань [6], застосування оцінки неповноти знань для процедури здобуття знань інтелектуальною системою з зовнішнього середовища [3], архітектура мультиагентної системи та визначення агентів і їх функцій [7], метод застосування апарату відношень для породження елементів діалогу [8].
Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційних досліджень доповідались: на Третій Всеукраїнській конференції “Інформаційні технології в науці, освіті, техніці” (Черкаси, ЧДУ ім. Б.Хмельницького), на науковій конференції “Оптимум-2001” (м. Харків, Харківський державний політехнічний університет, 2001 р.), на 6-ій Міжнародній науково-практичній конференції “Сучасні інформаційні та енергозберігаючі технології життєзабезпечення людини СИЭТ6-99” (м. Харків), на міжнародних наукових конференціях “Управління активними системами в бізнесі, освіті, техніці” (м. Черкаси, Черкаська академія менеджменту, 2002 та 2003 р.р.), на ХХII-ій науково - технічній конференції “Моделювання” (Київ, ІПМЕ НАН України, 2003 р.). Практичні результати роботи використані у проекті партнерства Американських університетів з вищими навчальними закладами країн СНД в рамках програми ECA/A/S/U-02-07 для створення інформаційного сайту, призначеного для регіональних менеджерів, які працюють в агробізнесі.
Публікації. Основні положення та найважливіші результати дисертаційного дослідження опубліковані автором самостійно та у співавторстві в 7- ми наукових працях. Серед них 4 статті у наукових фахових виданнях, тези 3-х доповідей на наукових конференціях, 3 статті – в інших фахових виданнях.
Обсяг роботи. Дисертаційна робота налічує 186 сторінок основного тексту. Робота складається із вступу, 4-ох розділів, висновку, списку літератури з 200 посилань на 8 стор. Матеріали дисертації проілюстровані 27 рисунками загальним обсягом 18 стор., 17 таблицями обсягом 9 сторінок.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі викладена загальна характеристика роботи, актуальність проблеми, мета і задачі дослідження та основні положення, що виносяться на захист.
У першому розділі “Комп’ютерні системи підтримки прийняття рішень та можливості їх інтерфейсів” зроблено аналіз процесу прийняття рішень та комп’ютерних систем їх підтримки. Огляд та аналіз СППР дозволив представити традиційний підхід до архітектури цих систем так, як зображено на рис. 1.
Центральна частина рисунку відтворює етапи прийняття рішення та його ітеративний характер. У першому розділі зроблено висновок, що така модель інформаційних процесів прийняття рішень є неповною, бо не враховує поведінкові аспекти людей, що приймають рішення. Для цього запропоновано розробити архітектуру СППР, яка б враховувала ментальні моделі переробки інформації людиною в контексті процесів прийняття рішень, в тому числі діяльність ЛПР на етапах раціонального вибору, інформаційної взаємодії з іншими учасниками продукування рішення та компонентами СППР.
В другому розділі “Інформаційні процеси прийняття рішень та моделі комунікативної діяльності ЛПР” розроблені формальні елементи теорії діалогу та інші концептуальні моделі інформаційної взаємодії інтелектуальних систем (людини і інтелектуальних елементів СППР). Теоретичні розробки розділу враховують недоліки комп’ютерних систем, аналіз яких зроблено вище. Визначені складові інформаційної моделі прийняття рішень групою виконавців. Ця модель розглядається під кутом зору діалогової обробки даних. Показано, що комунікативні процедури займають більшу частину часу, і саме вони забезпечують останній етап прийняття рішення – його затвердження, або авторизацію. Це визначило необхідність дослідження комунікативних методів обробки інформації, якими користується людина, що виконує функції ЛПР. Одним із напрямів дослідження є когнітивний підхід, який оперує моделями сприйняття, розпізнавання, обробки, зберігання інформації людиною. Запропоновані складові моделі інформаційної взаємодії між членами групи осіб, що приймають рішення, та компонентами СППР: перцептуальний цикл Нейсера, формальна модель вирішення ситуації „запитання-відповідь”, розподілений в мережі сценарію метод логічного висновку, тернарне представлення знань “об’єкт-властивість-відношення”, концепція інтелектуального агента. Для управління комунікативними процедурами в процесі прийняття рішення запропоновано оцінювати ступінь невизначеності знань, які необхідні ЛПР для прийняття рішення, методом вимірювання ентропії наукової інформації і визначати когнітивні переваги ЛПР щодо форми сприйняття інформації. Розглянуто формальну модель центрального етапу прийняття рішення - раціонального вибору і показано, що елементи вибору є аналогами того “мікро-вибору”, який здійснює пасивний партнер у ході діалогу, коли його учасники мають за мету здобуття нових знань.
Цикл Нейсера є однією з ключових абстракцій, що поєднує важливі практичні і теоретичні результати у когнітивній психології. З погляду Нейсера, когнітивна структура, що є визначальною у процесі перцепції – це набір схем, або передбачуваний до сприйняття гіпотетичний набір схем. Вважається, що гіпотетичний набір схем вбудований у когнітивну структуру і для деякої ситуації має форму “когнітивної карти”, що містить ментальне відображення навколишнього середовища. Утворення чергового гіпотетичного набору схем породжує процес перцептуального дослідження навколишнього середовища з метою встановлення ступеня адекватності гіпотетичного набору схем наборові реальних навколишніх стимулів. Процес перцептуального дослідження завершується тим, що сенсорна система фокусується на конкретному наборі стимулів навколишнього середовища. Сприйнятий реальний набір схем може бути причиною модифікації гіпотетичного набору. Стосовно кожного з учасників інформаційної взаємодії, діалоговий процес є аналогом процесу перцептуальної взаємодії людини з навколишнім середовищем. Аналогія циклу Нейсера і діалогового процесу, а також їх незалежність від “предметної області”, є підставою для вибору його як психологічної основи моделювання діалогового процесу. Досліджено причини, які ініціюють процес перцепції на символьному рівні. Показано, що такими причинами є основні потреби людини, до яких належить і потреба в пізнанні або інформації. Моделювання інформаційної діяльності людини необхідне для використання цієї моделі в процесі побудови СППР. Інтелектуальні компоненти СППР повинні мати блоки, які симулюють прагнення знижувати рівень невизначеності своїх знань (тобто зменшувати інформаційну ентропію).
Для виявлення невизначеності в інженерії знань запропоновані й розробляються методи збереження і маніпулювання нечіткими даними та знаннями. Автором використано метод оцінки невизначеності знань через повноту “когнітивного поля інформації”, яке відображує ступінь симетрії (асиметрії) цих знань і дійсності. Для такої оцінки вводиться кількісна міра симетрії інформації й об'єктивної реальності через оцінку ентропії інформації (тобто семантичну оцінку кількості відсутньої інформації).
Для оцінки ентропії баз даних і знань використані методи, що застосовуються для аналізу науково-технічної інформації. У випадку, коли кількість інформації, що надходить в базу знань, визначається експоненціальною функцією, істинність категорій знань розподіляється за законом Ціпфа, а ентропійна функція має вигляд:
S = (1)
де I - максимальне значення числа рівноістинних елементарних категорій у вибірці, що потенційно дорівнює кількості категорій N у заданій предметній галузі знань. Вираз (1) дозволяє визначити ступінь асиметрії інформаційної моделі стосовно дійсності.
Якщо така модель реалізується на основі моделей даних (знань), то елементарним семантичним одиницям (ЕСО) ставлять у відповідність категорії моделі знань. Наприклад, для семантичних моделей це категорії “сутність” та “зв’язок”.
До основних засобів моделювання діалогових систем належать графові моделі, такі, як Е-мережі, мережа Петрі, інші мережні методи, таблична форма, діаграма станів, блок-схеми, кінцеві автомати, методи математичної лінгвістики, зокрема, апарат розширених сіткових переходів, які призначені більше для планування послідовностей обміну повідомленнями. На рис. 2. представлений фрагмент діалогу засобами мережі Петрі, яка складається з “вершин”, “дуг” та “переходів”.
Аналіз моделей для представлення діалогів користувача з комп’ютерними системами дозволив зробити висновок про те, що необхідно розробити модель, яка б була загальною як для представлення знань, так і для засобів комунікації з ними. Запропоновано таку взаємодію розглядати як інформаційну діяльність двох партнерів, що реалізують діалог. Для опису такої діяльності автором використано формальний апарат логіки запитань-відповідей, який базується на мові логіки предикатів першого порядку з доповненнями. Запитання моделюються інтерогативом (формальним представленням запитання):
Q = ?р , (2)
де Q – запитання‚ - суб’єкт‚ р – передумова.
Суб’єкт вибору – це множина альтернатив (варіантів). Вимоги передумови та суб’єкту є складовими “інструкції” партнерові‚ який здійснює вибір з множини альтернатив і тим самим відповідає на запитання. Формальне подання (інтерогатив) запитання вміщує запитальні змінні‚ які можуть бути вільними або зв’язаними предикатами. Призначення формального апарату інтерогативної логіки – це забезпечення правильної побудови запитання з метою отримання істинної відповіді. У мовній практиці та в теорії виділяють декілька типів запитань. Більшість з них можна звести до так званих “Чи – запитань” (Хто володіє технологією програмування мовою Perl – Василенко чи Петренко?) та “Який – запитання” (“Який колір вибрати для фарбування стін ?”.
Суб’єкт “чи – запитання” - це список послідовності альтернатив:
? {A1,A2,…,Ai,…,An},
де Ai – альтернатива;
Вимоги передумови
{s,c,d},
де s – вимога вибору числа; c - вимога повноти; d – вимога розрізнення.
Суб'єкт “який–запитання” – це список альтернатив, представлених як
?(C1x1,C2x2 ,…,Cnxn),
де C – категорійна умова, що зв'язує запитальну змінну x.
Відповідь на запитання визначається виразом:
A = S&C&D S&C S&D S,
де S –вибір‚ C – вимога повноти вибору‚ D – вимога розрізнення.
Наведений формальний апарат можна використати для побудови діалогу виконання процедур прийняття рішень. Автором розглянуті принципи побудови експертних систем, заснованих на продукційних правилах. Ці системи є класом систем штучного інтелекту, що моделюють спроможність людини виконувати логічні умовиводи. В роботі показано, що "поводження" експертних систем майже тотожне "поводженню" діалогових систем. Отже, базу знань класичної експертної системи, побудованої як набір продукційних правил, можна трансформувати в релевантний діалоговий сценарій для реалізації логічного висновку, у тому числі в контексті прийняття рішення.
Третій розділ “Архітектура інтелектуальної інтерактивної системи підтримки прийняття рішень” присвячений побудові інформаційних моделей суб’єктів - ЛПР та симуляції комунікативних відношень між ними, що виникають під час продукування раціональних рішень щодо управління деяким об’єктом. Ці моделі виконані на основі теоретичних досліджень попереднього розділу, мають структурний характер і утворюють архітектуру групової системи прийняття рішень, учасниками якої є люди та компоненти СППР.
Для побудови моделей діяльності ЛПР використовується концепція інтелектуального агента. Автор показує, що такий підхід відповідає принципам побудови класу СППР, який відомий як “Групові системи підтримки прийняття рішень”, або ГСППР. Ці ГСППР об’єднують комунікативні й обчислювальні функції та забезпечують технологію підтримки рішень. В рамках такої підтримки важливе значення має презентаційна функція, для реалізації якої в дисертації створено інформаційну когнітивну модель ЛПР. Раціональний вибір можна описати як послідовність кроків діалогу, що приводить до прийняття рішення.
Для симуляції послідовності як взаємодії партнерів - ЛПР, що ведуть діалог, побудована еротематична (діалогова) машина - аналог машини Алана Тюрінга (рис. 3.).
Рішення проблеми реалізується як діалог з системою підтримки прийняття рішень, у ході якого активний Q – партнер крок за кроком зменшує невизначеність знань по відношенню до деякого об’єкта. Якщо діалог створюється експертом апріорно, то в деяких точках сценарію партнер – агент може звернутися до програмного агента для виконання розрахунків. Опис сценарію діалогу в цьому випадку зберігається в пам’яті відповідного агента як послідовність інтерогативів запитань. Відповідь, яку отримує активний агент, впливає на вибір чергового кроку діалогу.
Визначається множина агентів (Агенти, що Приймають Рішення, АПР), мета яких – продукування раціональних рішень, та спеціалізація кожного агента. На рис. 3. наведена група агентів, які спеціалізуються на підтримці комунікативних процесів.
Для забезпечення інших процедур прийняття рішення визначені ще кілька агентів.
Призначення агентів, які показані на рис. 4.:
§
SN-Agent підтримує семантичну базу знань (Semantic Network);
§
Inference-Agent реалізує механізм виводу (Inference Mechanism);
§
Plan-Agent генерує кроки діалогу та керує сценарієм діалогу;
§
Press-Agent є презентаційним агентом, який засобами ЕОМ спілкується з партнером;
§
Infix-Agent реалізує механізм вводу нових знань.
На рис. 5. наведена так звана діаграма прецедентів (в нотації UML, уніфікованої мови моделювання), яка представляє інтелектуальних агентів БАС – “багатоагентної системи” СППР.
Для представлення таких складових прийняття рішення, як діагностика (розпізнавання) проблеми, асиміляція (здобуття) знань, формування множини варіантів, раціональний вибір, використано теорію еротематичного діалогу (такого, в ході якого один партнер намагається отримати нову інформацію за допомогою іншого).
Основними задачами діагностики є реєстрація даних про явище чи об’єкт і віднесення об’єкту до одного з заданих класів. В теорії і практиці інтелектуальних систем такі задачі розглядаються у контексті розпізнавання образів. Один із способів розпізнавання - послідовний метод класифікації, можна представити як діалог з експертом, який реалізує дерево рішення.
Такий діалог можна описати як знаходження наступного кроку діалогу для постановки наступного запитання партнеру:
A=f(,,S),
де A – наступний крок діалогу; - суб’єкт запитання, або пред’явлення, в термінах раціонального вибору; - вимоги передумови; S – пам’ять діалогу.
Якщо D = {Di}, i=1,…,n – вектор опису об’єкту, який підлягає розпізнаванню, то суб’єкт запитання містить підмножину j = DjD.
Автором визначено умови, за яких можна побудувати запитання до партнера або середовища для асиміляції нових знань. Якщо цих умов дотримано, то формальний опис запитань, що складають діалог АПР для здобуття (асиміляції) знань, визначається як:
Q=f(DB, DB),
де Q – запитання; DB - суб’єкт запитання, побудований на основі бази даних; DB - вимоги передумови, побудованої на основі бази даних.
Якщо база даних побудована на основі моделі “сутність – зв’язок”, то формування запитань можна описати, використовуючи мову тернарного представлення, як це визначено в розділі 2. В рамках цього представлення деякий об’єкт Б має властивості В , або має відношення В, а контекстна роль В визначається формою запису. В таблиці 1 наведені запитання у загальній формі, що їх можна породжувати на моделі бази даних предметної сфери.
Формула | Вербальна форма запитань
?-[(Б )В] | Чи володіє об'єкт Б властивістю В ?
?-[В(Б)] | Чи встановлено на об'єкті Б відношення В ?
?-[(Б))В] | Чи притаманна властивість В об'єкту Б?
?-[В((Б)] | Чи має місце відношення В на об'єкті Б?
?-[(~Б)В] | Який об'єкт володіє властивістю В?
?-[В(~Б)] | Який об'єкт є суб'єктом відношення В?
?-[(~Б))В] | Якому об'єкту властиві властивості В?
?-[В((~Б)] | В якому об'єкті встановлено відношення В?
?-[(Б)В] | Якою властивістю володіє об'єкт Б?
?-[В(Б)] | Суб'єктом якого відношення є об'єкт Б?
?-[(Б))В] | Яка властивість притаманна об'єкту Б?
?-[В((Б)] | Яке відношення встановлено в об'єкті Б?
Таблиця 1.
Формальне представлення запитань
Формування множини варіантів для раціонального вибору автором подається як діяльність АПР щодо усунення невизначеності. Для класу неструктурованих проблем задачу формування множини пред’явлення в роботі вирішено частково, за умов реалізації еротематичного діалогу. На відміну від класичної теорії вибору, де формування пред’явлення не розглядається, в роботі показано, що в рамках еротематичної логіки, або логіки запитань-відповідей, пред’явлення – суб’єкт можна визначити за допомогою підстановки денотатів замість імен, які є запитальними змінними.
Для класу добре структурованих проблем задачу формування множини пред’явлення вирішено на основі сценарного підходу з використанням критерію невизначеності елементів знань. Тобто, якщо досвід, наприклад, групи АПР представлений в базі знань і містить історію рішень проблем або проекти майбутніх дій, то для формування множини “пред’явлення” необхідно знайти такі проекти (деякі категорії знань бази знань), які мають найнижчий ступінь визначеності або найвищий ступінь ентропії.
Для генерації варіантів “творчим” методом деякий учасник групи прийняття рішень (АПР) реалізує функцію породження цих варіантів. У такому разі СППР використовує діалоговий метод спілкування з цим АПР і отримує від нього множину варіантів. Опис або інтерогатив кроків діалогу відповідає вищенаведеному для асиміляції знань.
Якщо формування множини варіантів зводиться до пошуку, АПР знаходить категорію‚ відносно якої треба знизити рівень невизначеності:
i = f2(GW, max(SC), RN),
де i – ідентифікатор категорії; GW – параметр, який описує інтенсіональні відношення агента для предметної сфери W; SC – ентропія категорії; RN – параметр, який визначає семантичну близькість категорій.
Інструментальні засоби відомих ГСППР мають в своєму складі програмні та технічні презентаційні компоненти. В дисертації вперше розроблена технологія адаптації інформації до когнітивних особливостей ЛПР, яка передбачає управління формою презентації цієї інформації. Поділ користувачів - ЛПР на когнітивні типи визначається перевагою форми представлення інформації, оптимальними темпом подачі і рівнем складності інформаційних матеріалів. У табл. 2. наведений перелік запропонованих когнітивних типів.
Таблиця 2.
Когнітивні типи користувачів
Тип | Представлення інформації
Форма | Темп | Рівень складності
1 | 1.
Текст
2.
Мова
3.
Схеми
4.
Рисунки | низький | низький
2 | середній | низький
3 | середній | середній
4 | високий | середній
5 | високий | високий
6 | 1.
Рисунки
2.
Схеми
3.
Мова
4.
Текст | низький | низький
7 | середній | низький
8 | середній | середній
9 | високий | середній
10 | високий | високий
11 | 1.
Схеми
2.
Рисунки
3.
Текст
4.
Мова | низький | низький
12 | середній | низький
13 | середній | середній
14 | високий | середній
15 | високий | високий
16 | 1.
Мова
2.
Текст
3.
Рисунки
4.
Схеми | низький | низький
17 | середній | низький
18 | середній | середній
19 | високий | середній
20 | високий | високий
На рис. 6. показано поділ людей за перевагами щодо форми сприйняття інформації. Для створення програмних систем на основі об’єктно-орієнтованого підходу (ООА та ООП), побудовані діаграми в нотації Уніфікованої Мови Моделювання (UML) для подальшої генерації програмного коду CASE – засобами. визначені функції кожного АПР – учасника групи прийняття рішень. Розроблено діаграму класів для множини агентів – учасників процесу прийняття рішення (рис. 7).
В четвертому розділі „Програмна реалізація групової агентної системи прийняття рішень (ГАСПР)” моделі та методи, які досліджені та створені в попередніх розділах, застосовані для програмної реалізації компонентів СППР.
Програмні пакети, які розроблені автором у складі групи спеціалістів, підтверджують достовірність отриманих теоретичних результатів і запропонованих моделей поведінки таких складних систем, якими є людино–машинні системи, що реалізують інформаційні процеси з метою прийняття рішень.
В результаті виконаних робіт з програмування і випробувань пакету програм отримані такі результати. Створено пакет програм, який відповідає моделі інтелектуального агента, що визначає бажану форму представлення інформації для ЛПР (Press-Agent). Для цього реалізована „батарея” тестів для оцінки когнітивних характеристик ЛПР у складі програмного модулю адаптивної СППР.
Побудовані програмні модулі, які реалізують процедури - демони Analys-Agent. Одна з процедур призначена для аналізу пропозицій, які висувають партнери в рамках торгівельних переговорів з метою прийняття рішення щодо купівлі-продажу партії товару. Другий „демон” реалізований на основі бази даних та сценарію засобами HTML і призначений для прийняття рішень з вибору зернозбиральної техніки підприємцями АПК.
Програмна реалізація Press-Agent’а та тієї частини Analys-Agent’а, яка призначена для прийняття рішення щодо торгівельних переговорів, виконана інструментальними засобами Delphi. Вибір цього інструментального засобу зроблений на основі аналізу існуючих розробок СППР, виявлені переваги застосування мови Pascal, на якій базується Delphi.
Пакет програм реалізований у вигляді окремих модулів, які пред'являються в процесі тестування. Реалізовано п'ять тестів для визначення когнітивного стилю людини, що приймає рішення (ЛПР). За результатами тестування формується і надалі підтримується інформаційна модель кожного ЛПР, яка визначає його когнітивний тип.
Програмний агент для підтримки прийняття рішення в торговому менеджменті виконує розрахунки для ведення асиметричних переговорів.
В таких переговорах стратегією активного учасника є пред’явлення множини варіантів угод, з якої контрагент вибирає найкращий для себе варіант. Інтереси учасників описуються лінійними функціями двох змінних. Активній стороні відомий лише інтервал можливих значень параметра цільової функції контрагента. Програмний агент в складі СППР виконує розрахунки ризиків, які дозволяють ЛПР - учаснику торгів приймати рішення щодо розміру партій та ціни товарів для досягнення угод.
Програмна розробка, яка реалізує агента для прийняття рішень в предметній сфері “зернозбиральна техніка”, виконана як інформаційне забезпечення сайту AgreNet на основі результатів досліджень автора з теорії діалогової взаємодії. Призначенням цього сайту є забезпечення інформації на етапах ідентифікації проблеми, породження варіантів, оцінки і порівняння варіантів процесу прийняття рішення в рамках діяльності агентів групової СППР.
Проектування сценарію виконано з застосуванням „машини діалогу” та еротематичної формальної моделі діалогової взаємодії. Для побудови діалогової компоненти використано засоби створення HTML – файлів. База даних агротехніки розроблена та реалізована на СУБД MySQL. В ході розробки програм вирішена задача виклику компонентів СУБД засобами мови програмування Perl.
ВИСНОВКИ
Отримані в ході дисертаційних досліджень результати дозволяють зробити наступні висновки.
Дисертація містить розв’язання нової наукової проблеми – розвитку теоретичних засад діалогового процесу та його практичне застосування для підтримки прийняття рішень щодо автоматизованого управління об’єктами за допомогою ЕОМ.
Проведене дослідження підтверджує актуальність усіх аспектів порушеної в дисертації теми, відповідає поставленій меті та задачам, окреслює необхідні умови і шляхи практичної реалізації отриманих результатів.
В роботі побудовані моделі та виконана реалізація програмних компонентів системи підтримки прийняття рішень, які забезпечують взаємодію ЛПР для збору інформації, пошуку альтернативних варіантів рішення та здійснення раціонального вибору з множини варіантів.
В рамках дисертаційного дослідження досягнуто таких результатів:
1. Розроблено формальну модель діалогу для автоматизованої побудови запитів до користувача - ЛПР.
2. Побудовано модель інформаційної взаємодії партнерів (машина діалогу), яка є аналогом абстрактної машина А. Тьюрінга, для використання її в проектуванні і реалізації інтелектуальних інтерфейсів.
3. Розроблено елементи теорії діалогового процесу, які представляють процедури збору інформації, пошуку альтернатив, раціонального вибору з єдиних теоретичних позицій, що забезпечує один і той самий спосіб програмної реалізації відповідних компонентів СППР.
4. Побудовано мультиагентну модель прийняття рішень на основі концепції спеціалізованих інтелектуальних агентів.
5. Розроблено об’єктно–орієнтовану модель для агентів, що приймають рішення, в нотації Уніфікованої Мови Програмування (UML), що забезпечує автоматичну генерацію програмного коду CASE – засобами.
6. Створено програмний засіб адаптації інформації, що подається системою підтримки прийняття рішень користувачеві - ЛПР з урахуванням когнітивних переваг людини.
7. Створено пакет програм, який реалізує модель інтелектуального агента, що визначає модальність інформації для ЛПР (Press-Agent). Реалізована батарея тестів для оцінки когнітивних характеристик ЛПР у складі адаптивної комп’ютерної СППР. Розроблена програма, яка реалізує функції оцінки варіантів в межах раціонального вибору для задачі досягнення угоди в асиметричних переговорах (реалізація Analys-Agent). Розроблена структура бази даних та створено засобами HTML сценарій для прийняття рішень з вибору зернозбиральної техніки для підприємців АПК.
8. Побудовано на основі формального апарату маніпулювання невизначеністю інформації програмний адаптивний засіб СППР, який дозволяє моделювати “бажання” інтелектуальної системи здобувати нові знання на основі введеного поняття ентропії знань.
Програмні розробки застосовуються на практиці, про що свідчать акти їх впровадження.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМою ДИСЕРТАЦІЇ
Статті у наукових фахових виданнях:
1.
Ус Г.О. Застосування моделей подання знань для систем підтримки прийняття рішень в економіці / Моделювання та інформаційні технології: Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України .- Київ:, 1999.- Випуск 3.-с.141-150.
2.
Ус М.Ф., Ус Г.О. Модель діалогу для взаємодії користувача з системою підтримки прийняття рішення // Вісник Черкаського – інженерно – технологічного інституту. - Черкаси, 2001.-№3, с.111-115.
3.
Ус М.Ф., Піскун О.В., Гадецька З.М., Ус Г.О. Поведінкова модель діалогу для систем підтримки прийняття рішень // Збірник наукових праць Інституту проблем моделювання в енергетиці НАН України .-К., 2001.- Випуск 11, с.88-93.
4.
Ус М.Ф. Ус Г.О. Системи підтримки прийняття рішень та рівень їх інтерфейсів // Вісник Черкаського державного технологічного університету. - Черкаси, 2002.-№2, с.121-125.
Публікації в інших наукових виданнях:
5.
Ус Г.О. Моделювання поведінки інтелектуальних партнерів в системах підтримки прийняття рішень // Технічний прогрес та ефективність виробництва: Вісник Харківського державного політехнічного університету. Збірка наукових праць. Випуск 92: Харків , ХДПУ.-2000.-с. 162-164.
6.
Ус М.Ф., Піскун О.В., Ус Г.О., Модель діалогу для побудови взаємодії користувача з системами підтримки рішень // Моделювання та інформаційні системи в економіці. (Машинна обробка інформації): Міжвідом. наук. зб. Вип. 65 / Відп. ред. М.Г. Твердохліб. - К.: КНЕУ, 2001.-с. 66 - 71.
7.
Ус Г.О., Лазарєва С.Ф. Агентна модель спілкування в системах підтримки прийняття рішень // Сучасні інформаційні та енергозберігаючі технології життєзабезпечення людини. Збірник наукових праць. Випуск №6.-К.:ФАДА, ЛТД, 1999.- c. 199-202. (До друку Вченою Радою Київського державного Університету технології та дизайну, протокол від 24.11.99). Праці за рез. 6-ої Міжнародної науково-практичної конференції “Сучасні інформаційні та енергозберігаючі технології життєзабезпечення людини СИЭТ6-99”(6-10 грудня, Харків)
8.
Ус М.Ф. Піскун О.В.‚ Ус Г.О. Інтерогативна модель прийняття рішень // Технічний прогрес та ефективність виробництва: Вісник Національного технічного університету “Харківський політехнічний інститут”. Збірка наукових праць. Випуск 24.-Харків: НТУ “ХПІ”, 2001.-с.89-92.
9.
Ус Г.О. Модель прийняття рішень у процесі діалогу // Збірник праць міжнародної наукової конференції “Управління активними системами в бізнесі, освіті, техніці”.- Черкаси: Черкаський інститут управління.- 2002 .-С.76-77.
10.
Ус М.Ф., Гадецкая З.М., Ус Г.А. Вопрос - ответный метод для рационального выбора // Матеріали ХХII науков.-техн. конф. “Моделювання”. - К: ІПМЕ НАНУ.- 2003. - С. 10-11.
11.
Ус Г.О. Інтелектуальні агенти для моделювання процедур прийняття рішень // Збірник праць міжнародної наукової конференції “Управління активними системами в бізнесі, освіті, техніці”.-Черкаси: Черкаська академія менеджменту.-2003.-С.69-70.
АНОТАЦІЯ
Ус Галина Олександрівна. МОДЕЛЮВАННЯ ДІАЛОГОВОГО ПРОЦЕСУ ДЛЯ РОЗРОБКИ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеню кандидата технічних наук за фахом 05.13.06 - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. - Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України, Київ, 2003.
Метою роботи є дослідження діалогового процесу, розробка формальної моделі діалогу для прийняття рішень і архітектури комп’ютерних систем їх підтримки, а також програмування компонентів цих систем.
Досліджені дедуктивні властивості діалогу, запропоновані його формальна і структурна моделі, що забезпечило механізм виводу для здобуття нових знань і маніпулювання ними.
Розроблена модель прийняття рішення так, що вибір реалізується як послідовність кроків діалогу, для симуляції якого побудована еротематична (діалогова) машина. Визначено множину агентів (Агенти, що Приймають Рішення, АПР), мета яких – продукування раціональних рішень, та спеціалізацію агентів. Використано оцінку ентропії інформації для побудови запитань. Побудовано механізм адаптації інформації, який враховує когнітивні переваги.
Розроблено програмний модуль для реалізації інтелектуального агента аналізу пропозицій, які висувають партнери в рамках торгівельних переговорів з метою прийняття рішення щодо купівлі-продажу товару. Розроблена база даних та створено сценарій для прийняття рішень з вибору зернозбиральної техніки для підприємців АПК засобами HTML.
Ключові слова: діалоговий процес, машина діалогу, інтелектуальний агент, системи підтримки прийняття рішень, раціональний вибір.
ANNOTATION
Us Galyna Oleksandrivna. Dialogue Process modeling for the development of computer systems of decision-making support. – Manuscript.
Thesis of Ph. D. scientific degree speciality 05.13.06 – Automated control systems and progressive information technologies. – G.E. Puhov’s Institute of modeling problems in power engineering, National Academy of Science of Ukraine, Kyiv, 2003.
The goals of thesis are: the logical structure and dialogue process properties investigation, development of dialogue formal model for decision-making and computer systems architecture of its support, and also these systems components programming.
The dialogue deductive properties investigated and its formal and structural models proposed. This provides the conclusion mechanism of new knowledge receiving and processing.
The decision-making model has been developed in a way that choice is realized as a sequence of dialogue steps, the dialogue machine was created for its stimulation. The set of agents have identified (Decision-Making Agents, DMA); their goal is to produce the decisions rationality and each agent specialization. We Meta-script of DMA activity has been created for each step of decision-making: information gathering, variants generation, choice rationality, decisions authorization and communicative interaction for this activity support on the basis of information entropy evaluation, subject model questions creation, information adaptation with due regard for a man cognitive preferences.
The diagrams in Unified Modeling Language (UML) notation has been created for programming code case-means advanced generation,
The programs packets have been developed that coincide with agent intellectual model. They determine the DM information presentation form. The set of tests has been realized for DM cognitive characteristics evaluation in the process of adaptive DSS programming modeling.
The programming modulus has been developed for the realization of intellectual agent propositions analysis. These propositions are proposed by the partners in the frame of trade negotiations with the purpose to make decisions of goods purchase-sale.
The database and scripts have been created for decision-making in choosing of combine harvesters in agricultural enterprises by means of HTML.
Key words: dialogue process, intelligent agent, decision support system, dialogue machine, rational choice.
АННОТАЦИЯ
Ус Галина Александрова. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИАЛОГОВОГО ПРОЦЕССА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ КОМПЬЮТЕРНІХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ- Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.16 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии .- Институт проблем моделирования в энергетике НАН Украины им. Г.Е. Пухова, Киев,2003.
Целью работы является исследование
