Модель интеллектуальной системы поддержки принятия решений

Система поддержки принятия и исполнения решений для управления социально-экономическим развитием государства – это комплекс нормативно-правовых, организационных, информационно-методических и технических элементов, обеспечивающий поддержку государственных органов при выполнении их функций и решении задач управления социально-экономическим развитием. Корпоративные информационные системы, основанные на стандартной модели «клиент-сервер» и традиционных методах управления, не обеспечивают требуемого качества информационного анализа и необходимой эффективности формирования управляющих воздействий в условиях недостаточности априорной информации о внешней среде функционирования, большого количества трудно учитываемых факторов, не стационарности субъективного их характера, изменяемости целей и критериев качества управления, вследствие деградации или целенаправленной реконфигурации. Таким образом, сложились условия для разработки систем поддержки принятия решений, основанных на методах искусственного интеллекта. Для описания всего комплекса элементов, обеспечивающих поддержку принятия решений, необходимо создание системы требований к данным описаниям и формирование контейнера, структурирующего разрабатываемый материал по единым принципам, обеспечивающим дальнейшую работу с ним. Необходимо разработать комплекс требований к описанию функций государственных органов и контейнера, объединяющего эти описания в единую модель управления. Для обеспечения решения этих задач необходимо формирование архитектуры, задающей требования и правила разработки систем поддержки принятия решений государственных органов, как совокупности видов обеспечения выполнения их функций. Можно определить два направления, которые описывают архитектуру системы поддержки принятия решений (СППР): функции государственных органов (ГО) и виды обеспечения выполнения этих функций. Первым фактором, определяющим применение СППР, является необходимость решения вопросов автоматизации и информатизации государственных органов. Вторым фактором является потребность в общности результатов электронного госоргана и применимости их для подразделений. С учетом того, что существует система разделения полномочий различных уровней, регулируемая нормативными актами, то наиболее существенным результатом в данных условиях является решение вопроса информационного взаимодействия госоргана и государственных центральных и местных исполнительных органов. Третьим фактором является сам процесс выполнения функции ГО, при котором специалисты государственных органов погружены в информационные процессы сбора и получения исходной информации, а затем ее обработки и получении результата.

Становление парадигмы распределенных интеллектуальных систем достигло сегодня той стадии, когда такие системы начинают превращаться в техническую реальность. При этом центральной проблемой разработки агентно-ориентированных систем является отсутствие теоретическиобоснованной методологии проектирования, охватывающей все стадии процесса создания системы и обеспечивающей переход от абстрактной архитектуры распределенной системы и формальных логических моделей интеллектуальных агентов (ИА) к стадии технической реализации. Немногочисленные попытки создания подобной методологии фактически являются пионерскими и ориентированы на определенный ограниченный класс задач, моделируемый в рамках конкретного программного инструментария.

Таким образом, необходимо решить научно-техническую проблему создания корпоративных систем поддержки принятия решений в государственных органах, обладающих необходимыми интегративными и интеллектуальными свойствами для принятия эффективных решений в условиях изменяющейся разнородной информационной среды.

Для этого, в частности, необходимо решить следующие основные задачи: разработка концепции системы поддержки принятия решений, устанавливающей уровни интеллектуальной иерархии и обосновывающей типы интеллектуальных компонентов СППР; разработка базовой архитектуры системы для поддержки принятия решений; разработка и внедрение методологии и технологии построения корпоративной интеллектуальной системы поддержки принятия решений (КИНС ППР), включая разработку концептуальной модели предметной области функционирования корпоративной интеллектуальной системы, ориентированной на автоматизацию системного этапа процесса построения и методов ее построения; применение разработанных методов и технологий для решения задач интеллектуальной интеграции в различных прикладных системах поддержки принятия решений.

Решение этих задач позволит: повысить интеллектуальный уровень корпоративных систем, и тем самым сократить время на решение задач управления в изменяющейся информационной среде; создать инженерные методики автоматизированного построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, ориентированных на широкий класс задач организационного и технического управления; автоматизировать процесс построения систем поддержки принятия решений, учесть специфику предметной области и характер решаемых управленческих задач, минимизировать затраты на разработку и повысить эффективность использования информационных ресурсов.

За последние годы значительно возросли объем и разнородность информации, необходимой для принятия оптимальных решений в корпоративных системах (КС). Развитие конкуренции, увеличение сложности и стоимости информационных проектов сужают диапазон возможных ошибок и ограничивают время руководителя на принятие правильного решения.

Рассмотрим взаимосвязь уровней управления и уровней интеграции в КС. На уровне стратегического управления решаются такие задачи как анализ и моделирование действий в кризисной ситуации, поиск новыхрешений стратегических проблем, организация взаимодействия между информационными системами (базы данных (БД) и базы знаний (БЗ), справочные и другие системы), подготовка моделей прогноза развития кризисной ситуации и оценка рисков принятия решений, анализ состояния различных областей деятельности корпорации, подготовка вариантов стратегического развития. На уровне тактического управления обеспечивается своевременное доведение информации до экспертов и руководителей, контроль доведения решений до исполнителей и обеспечение контроля: исполнение, обеспечение руководителей и экспертов сведениями о состоянии объектов управления и технологических процессов, контроль выполнения планов текущих работ по различным направлениям, подготовка аналитической информации по проблемам, связанным с деятельностью организации. На уровне оперативного управления информационными потоками решение типовых задач организации, решение аналитических задач, оперативная оценка деятельности структурных подразделений и всей организации в целом, решение задачи оценки деятельности клиентов, выработки стратегии работы с клиентами.

В большинстве действующих КС используются БД, построенные на основе реляционной модели данных. С точки зрения информационной интеграции, и усложнения задач принятия решений в КС начинают проявляться следующие ограничения данной модели: трудность и неестественность представления сложных структур данных; отсутствие возможности организации иерархического абстрактного представления данных; разделенность дескриптивного и операционального аспектов.

Традиционные КС обладают следующими характерными ограничениями:

  1. необходимость преодоления границ операционных сред, вызываемая тем, что в КС могут применяться различные ОС;
  2. трудности управления административными границами между подразделениями корпорации и корпоративными клиентами при модификации программных средств, осуществляемой на стороне клиентов;
  3. методологические ограничения, связанные с использованием различных моделей и методов построения компонентов КИС;
  4. распределенные объектные архитектуры: (CORBA, DCOM, Java RMI, WEB-services) позволяют, в основном, преодолеть указанные ограничения, но они не в состояния решить следующие проблемы развития КС:

•необходимость перекомпиляции программных кодов при внесении изменений в объекты и интерфейсы;

 необходимость точного знания и соблюдения передаваемых форматов данных и возникающая отсюда зависимость объектов от деталей реализации;

невозможность динамической адаптации поведения программных

объектов в зависимости от состояний и поведения среды;

  • невозможность работы в явной форме с моделями знаний, ценность которых в корпоративных системах постоянно возрастает;
  • накопление гигантских объемов корпоративной информации, которые невозможно семантически обработать и представить в формах, удобных для лица принимающее решения (ЛПР) без иерархической организации уровней знаний (знания, метазнания, метаметазнания и т.д.).

Построение интеллектуальных моделей управления и ППР становится универсальной задачей, не зависящей от размера компании и профиля ее деятельности.

Рассмотрим вопрос о том, как формально определить логическую структуру КИНС ППР и какие математические средства целесообразно для этого использовать. Используем некоторые обозначения и терминологию из работ [1-3].

Логическая структура КИНС НИР рассматривается как структура иерархическая, с точным определением уровней и подчиненности интеллектуальных компонентов системы.

Это положение обусловлено тем, что структуры производственного и организационного управления имеют сложную иерархию (участок - цех - завод - отрасль, отдел - департамент - управление и т. д.), определяющую типы связи: административные, производственно-технические и экономические в проектируемой системе. При этом, как правило, наблюдается строгая подчиненность административно-структурных единиц вышестоящим уровням управления.

Опираясь на основные положения системного анализа, введем понятие дерева интеллектуальных компонентов (ДИК), под которым будем понимать связанный неориентированный граф без циклов, вершинами которого являются интеллектуальные компоненты КИНС НИР (обозначаемые далее как IKi,.., IKz, ..., IKiz^, ,...), а дуги соединяют интеллектуальный компонент (ИК) с другими ИК вышестоящего или нижестоящего уровней, так что ИК нижестоящего уровня структурно входит в один из ИК вышестоящего уровня.

В дереве ИК могут быть выделены три типа вершин. Начальная вершина 1К0, не имеющая входящих дуг, соответствует центральному ядру КИНС ППР.

Промежуточные вершины - это вершины, имеющие строго одну входящую дугу и n выходящих дуг.

Терминальные вершины - это вершины, имеющие строго одну входящую дугу и не имеющие выходящих дуг, что соответствует ИК самого низкого уровня иерархии.

Множество вершин ДИК - {V} - можно разбить на три подмножества:

_ множество начальной вершины V0, состоящее из одного элемента ІК0,

Логическая структура КИНС НИР в терминах структур данных может быть представлена деревом списков. Такая логическая организация позволяет рассматривать КИНС НИР с нужной степенью детализации интеллектуальных компонентов, интеллектуальных агентов, объектов и отношений между ними.

 

Литература

  1. Боранбаев С.Н. Теория информационных систем. Астана: Елорда, 2006. –С.212.
  2. Boranbayev S.N. Mathematical Model for the Development and Performance of Sustainable Economic Programs // International Journal of Ecology and Development, Vol. 6, No. W07, 2007, Р.15-20.
  3. Боранбаев С.Н., Бигаринов Р.А. Анализ решений информационноаналитических систем // Publishing House —Education and Science” s.r.o. (Чехия, Нрага), 2008. –С.16-24.
Год: 2011
Город: Костанай