48546

БАЗЫ ДАННЫХ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Сферы Воздух Вода Земля Био Количественные сведения о состоянии природной среды Наблюдения Диагноз Прогноз Климат После явления Сведения об объекте Перечень воздействий ЛПР Качественные сведения о ситуации время года климатический район тип объекта уровень принятия решений ЭММ Перечень рекомендаций Объект Оперативные Тактические Стратегические XII. БАЗЫ ДАННЫХ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ Проблемы поддержки решений в современных условиях Роль информации при принятии решений Принципы создания СППР Выявление знаний Примеры...

Русский

2013-12-17

524.21 KB

0 чел.

БАЗЫ ДАННЫХ КАК ОСНОВА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ

Проблемы поддержки решений в современных условиях

Роль информации при принятии решений,

Принципы создания СППР

Выявление знаний

Примеры использования СППР

Расходы на автоматизацию из года в год растут, а существенной отдачи от информационного обеспечения как не было, так и нет. Качество данных не повышается. Пользователи недовольны системой обслуживания данными. Закупаются все более мощные компьютеры (стоимость которых упала на несколько порядков, а производительность возросла на четыре порядка), устанавливаются мощные инструментальные программные средства (ГИС, СУБД, экспертные системы, число основных версий которых уже достигла 10 и более ). А где результат, который бы помог бы пользователю принять правильное решение?

И все кивают на компьютеры, то их не хватает, то не достаточно памяти на дисках,  то - оперативной памяти, то быстродействия  процессоров, то компьютеры "висят", то "перегружаются", то у них форматы не совпадают, то они вирусами заражены, то спамом забиты, то программные средства не совместимы с операционными системами.  Системные платы горят, жесткие диски сбоят, а всякие вирусы и шпионские программы- агенты так и норовят осквернить девственную чистоту и непорочность Windows. С точки зрения пользователя последние сорок лет решаются задачи, которые раньше на арифмометре считались.

А ЛПР как не видел большей части, требуемой ему информации для поддержки управленческих решений, так и не видит. Правда, если раньше ему объясняли, что это невозможно сделать технически, то теперь говорят о границах проекта, этапах внедрения, не закупленных модулях и лицензиях, недостаточно проработанных спецификациях, др. А на самом деле проблема заключается в большом объеме измеряемых данных, отсутствии целевых показателей и индикаторных значений для принятия решений, простых интерфейсов.

Или мы станем ненужными или будем делать то, что нужно пользователю для поддержки решений.

Быстрая доставка наблюденных и прогностических данных на объект экономики, красивая их визуализация на экране компьютера не способны уменьшить или предотвратить убытки от воздействий природной среды.

Проблемы поддержки решений в современных условиях

Управление это целенаправленное информационное воздействие на людей, связанное с экономическими объектами, и осуществляемое с целью направить действия людей и получить желаемые результаты. При управлении чаще всего нужно воздействовать на характеристики объекта управления, а иногда необходимо воздействие вне объекта, например, невозможно управлять волнением в море, можно только приспосабливаться к нему, например, строить мощные суда, молы.

Необходимость автоматизированного управления сложными системами только увеличивается и распространяется от уровня отдельного объекта до планетарных масштабов. В основе современных систем управления лежит новое поколение исполнительных средств устройств, способных контролировать свое состояние и состояние поддерживающих устройств объекта в рабочем состоянии. Они способны передавать сведения о своем состоянии в центр управления и воспринимают направляемые им оттуда управляющие воздействия. Интеллектуальный электрический счетчик может не только учитывать количество потребленных киловатт-часов, но и информировать о текущем потреблении. Связь отдельного автомобиля с центром управления дорожным движением в больших городах может радикально изменить ситуацию в дорожном движении. В ближайшее время микропроцессорами и средствами связи будут снабжены все камеры слежения, входные двери в жилые помещения, системы водо- , газо-, электроснабжения и многое другое. Вся среда обитания может стать контролируемой и управляемой. Снабжение различных динамических объектов устройствами радиочастотной идентификации, персонала — системами современной связи и наличие онлайновых автоматизированных систем постоянно отслеживающих состояние объектов, позволяют организовать поддержку решений.

Чем выше уровень управления, тем менее полная и достоверная информация доходит до ЛПР.

У ЛПР отсутствует желание использовать данные из-за недостаточной полноты и достоверности данных, несвоевременности их предоставления. Руководителям безразлично, какие используются информационные технологии, их интересует показатели деятельности бизнеса (прибыль, ущерб, увеличение продаж, др.). Какие объемы данных перерабатываются для их получения, ЛПР не интересует. Следовательно, важно не то, сколько внутри информационной системы каналов, какой объем данных через них «прокачивается», а то, какая информация действительно необходима для принятия управленческих решений. Мощнейшие базы данных превращаются в черные дыры, из которых реально используется лишь малая толика управленческой информации.

Таблица 1 – Этапы обработки и формы отражения

Этап обработки

Форма отражения

Наблюдение

Зарегистрированные данные

Сбор данных

Каталогизированные данные

Анализ данных

Базы данных

Обработка данных

Базы данных

Прогноз

Базы данных

Объяснение (описание)

Атласы, пособия, статьи

Решение

База знаний

Данные должны поставляться информационными системами оперативно, до принятия решения, без посредников и толкователей, которыми часто вынуждены выступать IT-специалисты. ЛПР важен порой не сам показатель деятельности предприятия, а его тенденция. В организации должен быть механизм, который «просеивает» информацию, циркулирующую во внешней среде, и выявляет тенденции.

Несмотря на определенные успехи в области развития ИТ, годами создавались и развивались технологии, которые образовывали отдельные и к тому же плохо и мало связанные между собой «острова» автоматизации. При этом автоматизировались, прежде всего, рутинные функции, т.е. то, что ранее делалось вручную. Пользователями систем и поныне являются в основном технические работники, бухгалтеры, операторы и очень редко ЛПР среднего и старшего звена. Эта фрагментарность и, как следствие, отсутствие прямой связи между инвестициями в ИТ и прибыльностью предприятия создали информационный беспорядок. Информационный беспорядок можно автоматизировать, но он от этого не исчезнет, просто становится более дорогим и еще более хаотичным. Степень пригодности решений для программирования представлена в табл.2.

Таблица 2 - Характеристики информации и возможность программирования решений

(Н – низкая, ОН – очень низкая, В – высокая, ОВ - очень высокая, С -  средняя)

Требования к ИТ

Оперативная

Тактическая

Стратегическая

Разнообразие решаемых задач

Н

С

В

Степень структурированности данных

В

С

Н

Степень неопределенности (четкость описания)

Н

С

В

Степень ущерба при неправильном решении

Н

С

В

Пригодность для программирования

В

С

Н

Решения, связанные с планированием

В

С

В

Решения, связанные с контролем

В

С

Н

Степень зависимости от ИС

В

С

Н

Зависимость от внутренней информации

ОВ

В

Н – С

Зависимость от внешней информации

Н

С

ОВ

Степень агрегированности информации

ОН

С

В

Необходимость в оперативной информации

ОВ

В

С

Необходимость в компьютерной графике

Н

С

В

Использование информации реального времени

ОВ

В

С

Использование прогнозной информации

Н

В

ОВ

Использование исторической информации

Н

С

ОВ

Наличие знаний в виде правил

ОВ

С

С – В

Стоимость используемой информации

Н

С

В

За последние десятилетия значительно продвинулись работы по автоматизации методов измерений, сбора, хранения и прикладной обработки информации. Уже вырисовывается единый автоматизированный программно - технический комплекс переработки информации от наблюдений до выдачи рекомендаций. Потоки информации стали органической частью технологий управления на предприятиях и в органах государственной власти. В последнее время появились аналитические системы, способные, обработав огромное количество данных, выявить тенденции, которые складываются во внешней среде.

Закономерностью можно считать переход от «лоскутной» автоматизации отдельных функций к полноценным автоматизированным системам управления. До сих пор развитие АС шло в основном не от внешних требований, а от технологических возможностей. Автоматизация бизнеса начиналась с использования компьютера в его наиболее естественной функции, он был инструментом расчета (например, расчета заработной платы), простейшей аналитики (получение агрегированной информации). БД стали инструментом для работы с данными. Сетевые технологии дали толчок развитию интерактивных средств, мобильные устройства, беспроводная связь и т.д. позволяют управлять объектом удаленно. Параллельно начались работы по созданию комплексных информационных систем, появились порталы и другие средства, которые к управлению, как таковому, отношения, на первый взгляд, не имеют, но существенно помогают подготовить необходимые данные для поддержки решений.

Руководители предприятий в своей деятельности должны постоянно осуществлять мониторинг деятельности предприятий: кто (исполнитель), что (задача), когда (временные рамки решения задачи) и как (методика решения задачи) выполняет порученные работы. Для ЛПР необходимо выделить набор ключевых показателей и событий, на которые он хотел бы опираться, определить, в каких целях и для принятия каких решений они требуются, а также оценить, с какой периодичностью необходимо их отслеживать (ежеминутно, ежечасно, ежедневно, еженедельно, ежемесячно, ежеквартально и пр.).

Рисунок 1 - Использование ИС для принятия решений

Работа в реальном времени становится насущной необходимостью и предполагает осуществление сбора данных и выработки управляющих воздействий в одном темпе с динамикой управляемых объектов. Часть данных может собираться по заранее запланированному графику, но некоторые данные, например, сигналы об аварийных или предаварийных ситуациях, какие-то менее критические сигналы являются событиями, на которые должна последовать незамедлительная реакция.

Необходимость автоматизации поддержки решений можно объяснить следующим. Огромное число поручений руководителей не исполняется, либо полностью игнорируется, либо исполняется не должным образом и с нарушением сроков. Эта ситуация не является спецификой России — она характерна даже для самых высокоразвитых стран (это подтверждает ситуация, которая сложилась во время наводнения в г. Новый Орлеан штат Луизиана, США в 2005 г., как последствие урагана «Катрина»). Руководители «в ручном режиме» управляют ситуациями, связанными с состоянием природной среды, и тут им уже не до стратегии — справиться бы с оперативной деятельностью.

Роль информации при принятии решений

ЛПР предпочитают опираться на интуицию, собственный опыт и видение происходящего. Особое значение имеет та информация, которую руководители приобретают, общаясь с коллегами, а также анализируя неявные сигналы, которые возникают во внешней среде. Это означает, что далеко не все можно измерить с помощью показателей, полученных на основе собранных данных.

Информация - основа осознанного поведения. Ее несовершенство приводит к понижению КПД информационной системы управления, неадекватным, ошибочным решениям. Даже в условиях полной и совершенной информации ЛПР по-разному отбирают и интерпретируют информацию, принимают несовершенные управленческие решения вследствие несовершенства их образования и мыслительного процесса.

При продвижении информации существуют потери возникают ошибки. Эффективность принятия решений зависит от скорости доведения и способности предугадать информационные потребности тех, кто будет использовать информацию.

Социологи выяснили, что одно лишь предупреждение не заставит людей предпринять соответствующие действия. Помимо выдачи сообщений с предупреждением, людей необходимо информировать о том, чем они сами рискуют, не приняв надлежащих мер. Если кроме предупреждения об опасности и возможном риске, люди получат информацию относительно экономической целесообразности таких действий, то они имеют обыкновение выбрать из возможных действий такие, которые обходятся в минимальную сумму и требуют наименьших усилий. При этом используются определенные правила, накопленные на основе предыдущей деятельности.

Информация и правила существуют вокруг нас, типовые правила поведения и принятия решений в различных ситуациях, правила использования устройств, информации и т.д. Почти все экономические задачи управления предприятием или его ресурсами могут быть приемлемо решены эвристически. Эвристическое  решение, как правило, представляется приемлемым. Мы сами и окружающие нас люди являемся интерпретаторами правил.

Отечественный и зарубежный опыты показывают, что ущерб, например, от чрезвычайных ситуаций (ЧС) связан не столько с отсутствием возможности предотвратить последствия ЧС, сколько с неинформированностью и с недостаточным учетом имеющейся информации. Нет научно обоснованных представлений о необходимости и достаточности информации для управляющих решений. Здесь имеется в виду номенклатура информации, критические и некоторые граничные значения отдельных параметров, точность наблюдений и прогнозирования, степень распространения отдельных явлений во времени и пространстве. Тот факт, что пользователи не заявляют серьезных претензий по этому поводу, еще ни о чем не говорит, поскольку пользователи порой и не представляют, зачем им нужна та или иная информация. Мало изучены связи экономических результатов деятельности потребителей с бизнес ситуациями. Для подготовки решения необходимо провести анализ множества вариантов возможных решений, связанных с пространственно - временными масштабами осреднения, технико - экономическими показателями объектов [2].

Многообразие, взаимосвязь и непрерывные изменения (регулярные и нерегулярные) условий, влияющих на объекты, создают значительные трудности при принятии решений. ЛПР часто полагают, что главное - учесть чрезвычайные ситуации, считая, что обычные условия мало влияют на объекты. Однако это не так. Например, сохранение температуры воды океана в определенном интервале способствует образованию косяков рыб. Если несколько десятилетий назад масштабы задач управления с использованием информации в основном ограничивались отдельными предприятиями, районами, то сейчас практика выдвигает задачи управления хозяйственными системами, распространяющимися на весь земной шар (аэрофлот, морской и рыбный флот). В сферу управления при этом включается большое число экономических, технических и социальных параметров, объединение которых в систему, пригодную для формального и неформального анализа, представляется делом исключительной сложности.

Из-за большого объема информации, ЛПР не в состоянии с достаточной быстротой реагировать на изменения условий. Это приводит к тому, что они, с одной стороны, не учитывают информацию при принятии решений, а с другой - неудавшиеся решения оправдывают плохими условиями. Последнее очень четко проявляется в сельском хозяйстве. В одном и том же районе с одинаковыми плодородием и погодными условиями часто наблюдается большая разница в урожае. Другой причиной плохого использования информации является занятость руководителей другими делами и проблемами.

Следует различать три вида плохого учета информации. Первый - когда необходимая информация не наблюдается (не регистрируется); второй - не доводится до ЛПР из - за отсутствия схемы переработки и доведения в сроки, необходимые для принятия решений; третий - информация не используется из-за невозможности выбрать оптимальное решение или просто игнорируется или по другим причинам.

Первого случая можно избежать путем разработки оптимальной системы измерений.

Главным недостатком третьего случая является то, что руководителю, как правило, предоставляется очень большой объем информация. С распространением ЭВМ эта проблема еще больше обострилась. Так, часто информация для принятия решений представляется в виде кипы распечаток, или множества экранных форм с данными, разобраться в которых за разумное время очень трудно. Это приводит к тому, что ЛПР становится  практически лишенным всякой информации.

Наиболее распространенными ошибками при принятии решений являются следующие:

ЛПР сознательно откладывает решение или подсознательно оценивает вариант, что будет, если не принимать никакого решения, т.е. предоставить ситуации продолжать влиять на предприятие.  Когда ЛПР принимает какое-либо решение, возникает риск, что он ошибется и придется отвечать за допущенную ошибку. Или же ЛПР находит какое-нибудь "временное" решение, которое будет действовать лишь вначале, а потом его можно будет в любой момент отменить. Если никак нельзя решить какой-то важный вопрос, то будет разумнее принять любое случайное решение, чем просто оставить все как есть.

Впадать в другую крайность - принимать решение сразу, как только возникает какая-либо проблема, тоже весьма вредно. Здесь решениям не хватает основательности. Из-за этого риск принять неправильное решение возрастает. Дефицит времени не позволяет разработать оригинальное и креативное решение.

ЛПР полностью полагается на свои чувства. Интуиция играет немаловажную роль при принятии решений. Интуиция должна дополняться критическими рассуждениями и абстрактным мышлением. Решения, вынесенные на основании предчувствий, ведут к чрезмерному консерватизму, который не всегда уместен.

ЛПР не отделяет главное от второстепенного. ЛПР должен сосредоточить все внимание на важных моментах, а несущественные может оставить на время в стороне. Решение будет случайным и произвольным, причем резко возрастет риск принять ошибочное решение. ЛПР не сможет узнать, в чем состояла ошибка. Таким образом, в сложных случаях очень важно выделить некоторые аспекты и построить иерархию решений.

ЛПР тратит слишком много энергии. Если мы соберем огромное количество информации, тщательно проанализируем ее и еще раз критически изучим процесс поиска решения, то снизим риск возникновения ошибок. Приблизившись к определенному уровню, решение уже не может стать лучше, даже если соберем еще больше информации и еще раз тщательно все продумаем.

ЛПР решает только самые легкие задачи. Из-за этого, естественно, сложные задачи остаются нерешенными. И когда уже просто необходимо начать их решать, не находится для этого достаточно времени, вследствие чего решения принимаются чаще ошибочные, чем правильные.

Ценность информации зависит от уровня ее агрегации, чем выше агрегации, тем ценнее информация, рис.2.

Решение

Альтернативные решения

Рекомендации

Карты

Статистические характеристики

Вычисленные характеристики

Прогностические решения

Результаты структурных преобразований

Базы данных

Данные наблюдений

Объем информации

Ценность информации

Рисунок 2 – Увеличение ценности и уменьшение объемов информации для принятия решений

Степень агрегации показателей и используемых при этом систем показаны на рис.1, а схема отражения информации в различных системах – рис.3.

Уровень автоматизации

СППР

Оптимизация

Какой сценарий развития является лучшим? Как это можно улучшить? Рекомендации, альтернативные решения

Data mining. Какие события наступят?

Прогнозное моделирование

Что случится в следующий раз?

Системы прогнозирования. К чему это приводит?

Прогноз

Что будет, если тенденция продолжиться? Карты

Статистические пакеты SAS, MATLAB

Стат-анализ

Почему это случилось?

Агрегированные данные

ИАС. Что случилось?

Критические значения

Какие действия нужны?

Вычисленные характеристики

ИС. Где была проблема?

Специальные запросы

В чем конкретно заключается проблема?

Инвертированные БД, массивы

СУБД

Нерагламен-тированные отчеты

Как много, как часто, где? Как это происходит?

БД

Стандарт-ные отчеты

Что случилось? К чему это привело?

ИИС (исходные данные)

Уровень аналитики

Рисунок 3 - Степень агрегации показателей (Повышение эффективности производства за счет аналитической информации // PCWEEK, 2008, N 3 (609). c.23)

Руководитель объективно не может охватить и осмыслить весь поток сведений, поступающих к нему, оценивать сложившуюся обстановку, найти и принять обоснованное решение. Следовательно, необходимо искать пути оказания помощи ЛПР.

Принятию решений присущи:

  1.  цель, для удовлетворения которой осуществляется принятие решения;
  2.  варианты решения (стратегии, альтернативы);
  3.  возможности оценки вариантов решений и их сравнения по различным критериям.

Различают нормальный режим работы объекта, т.е. в нормальных условиях с нормальными показателями качества и отсутствием аварий; утяжеленный режим, т. е. работу объекта с ухудшенными показателями, когда существует повышенная опасность аварийных нарушений схемы и режима; аварийный режим, т.е. работу объекта при ЧС; послеаварийный режим.

Нормальный режим. При этом СППР используется для коррекции запланированных состояний и режимов работы объекта. Эта коррекция выполняется для создания лучшего режима работы объекта при небольших отклонениях состояния природной среды от нормы.

Утяжеленный режим. В этом режиме первоочередная задача - выявление возможных воздействий среды на объект и рекомендаций ЛПР, направленных на уменьшение этих воздействий, или предотвращение, или использование для улучшения работы объекта.

Аварийный режим. В этом режиме (авария, ЧС, создающие угрозу повреждения объекта) от СППР требуется выдача информации ЛПР о его немедленных действиях.

Послеаварийный режим. В этом режиме основные мероприятия по ликвидации последствий аварий и скорейшему переходу к нормальной эксплуатации объекта осуществляются ЛПР. Задача СППР организовать своевременную и полную обработку необходимой информации с целью определения состояния объекта и выдачи ЛПР надлежащих рекомендаций.

Основные этапы выработки решения представлены в табл. 3, основные алгоритмы поддержки решений – табл. 4.

Таблица 3 - Основные этапы выработки решения

Этапы выработки решения

Результаты работы

Работы по повышению оперативности

Анализ обстановки

Вывод о необходимости поддержки решений

Ускорение доведения сведений до ЛПР. Обобщение сведений

Определение цели действий

Сопоставление новых сведений с поступившими ранее

Прогноз дальнейшего развития событий. Формирование комментариев

Оформление сообщений в форме, удобной для быстрого и правильного восприятия сложившейся обстановки

Обоснование

Выбор варианта действий

Переработка данных для оценки и выбора лучшего варианта

Ускорение процесса формирования и выдачи справочных данных.

Выдача вариантов рекомендаций. Применение ЭММ, графики

Взаимодействие с ИС

Оформление результатов промежуточных вариантов с комментариями в форме удобной для анализа

Принятие решения

Материализованные приказы и распоряжения

Автоматизация процесса оформления приказов, распоряжений и т.п.

Автоматизация учета отданных распоряжений

До каждого ЛПР доводить только ту информацию, которая ему необходима. У ЛПР должны быть модели, которые, используя технико - экономическую и др. информацию об объекте, позволят оптимизировать технологические процессы. В качестве технико - экономической информации могут выступать сведения о производительности труда, ущербе, прибыли и др.

Таблица 4 - Основные алгоритмы поддержки решений [Что такое Data Mining .Intersoft Lab]

Методы

Описание

Преимущества

Недостатки

Ассоциативные правила

Выявляют причинно следственные связи и определяют вероятности или коэффициенты достоверности, позволяя делать соответствующие выводы. Правила представлены в форме «если <условия>, то <вывод>». Каждое правило представляет одну связь (зависимость, отношение)

Читабельность. При большом количестве факторов бывает очень сложно понять смысл представления.

Не предназначены для широких числовых интервалов.

Деревья решений и алгоритмы классификации

Определяют естественные «разбивки» в данных, основанные на целевых переменных. Сначала выполняется разбивка по наиболее важным переменным. Ветвь дерева можно представить как условную часть правила.

Читабельность

Нейронные сети

Для предсказания значения целевого показателя используется наборы входных переменных, математических функций активации и весовых коэффициентов входных параметров. Выполняется итеративный обучающий цикл, нейронная сеть модифицирует весовые коэффициенты до тех пор, пока предсказываемый выходной параметр соответствует действительному значению. После обучения нейронная сеть становится моделью, которую можно применить к новым данным с целью прогнозирования. Используется, когда имеется четкая связь между значением параметра и решением. Например, при достижении определенных значений параметров система переходит из штатного режима в аварийный режим эксплуатации.

Компактное представление числовых отношений для широкого диапазона значений

Сложность интерпретации

Семантические сети или вывод, основанный на прецедентах

Основаны на обнаружении некоторых аналогий в прошлом, наиболее близких к текущей ситуации

Эффективны, когда основным источником знаний является опыт. Решения могут быть использованы в других случаях

Для составления рекомендаций необходимо иметь исходные данные и результаты их анализа и обработки, прогнозы различной заблаговременности, знать особенности производственной деятельности обслуживаемой организации, а также характер влияния на объекты.

Цикл действий при принятии решений включает четыре этапа: 1) предупреждение (предсказание); 2) подготовка; 3) реакция; 4) устранение последствий. На каждом из этих этапов информация и информационные системы играют определенную роль. На этапе предупреждения важно выделить опасные ситуацию Этап подготовки включает проведение стратегических и тактических превентивных мероприятий, позволяющих уменьшить или предотвратить ущерб. На этапе реакции необходимы СППР, которые бы подсказывали ЛПР - какие воздействия произошли или еще произойдут, что необходимо принять оперативные решения, чтобы их уменьшить, рис.5. На этапе устранения последствий сведения выполняется перечень послеаварийных мероприятий.

                     

Условия

Решение

Действие

Сбор данных

Обработка

Анализ и прогноз

Сравнение

Поручить

Предложить

До ЧС

Спасти

Убрать

……

После ЧС

  

Рисунок 4 – Упрощенная схема принятия решений

Для перебора и оценки возможных вариантов достижений цели необходимо создать СППР с базой знаний, оставив право выбора решения за ЛПР. Такой подход позволит руководителю сократить время на расчет вариантов и выбор оптимального решения из нескольких, предложенных ЭВМ. Сейчас же выбор решения лежит на совести ЛПР, которые по-разному оценивают одну и ту же информацию. Использование ЭВМ для подготовки вариантов решений ускорит принятие решений и приведет к их унификации для однотипных условий. С одной стороны, он будет освобожден от части рутинной работы, а, следовательно, у него появится больше времени для творческого анализа обстановки, а с другой - сможет принимать решения, используя для этого большие объемы имеющихся сведений. Эти сведения будут переработаны и представлены в форме рекомендаций - вариантов возможных решений. За ЛПР остается право производить содержательный анализ полученных вариантов решений, корректировать их, утверждать наилучший в качестве решения и контролировать исполнение.

СППР основаны на технологиях искусственного интеллекта – экспертных системах и базах знаний. БЗ применяются, когда нет четкой связи между значениями параметров и решениями. Источниками нечеткости при принятии решений являются [1,3]:

  1.  элементы ситуационных данных, критерии и ограничения, представленные на естественном языке;
  2.  качественные характеристики в оценке свойств объектов;
  3.  значения параметров, определенных с ограниченной точностью, например, высота волн измеряется с точностью 0.5 м;
  4.  недостаток информации по отдельным географическим районам;
  5.  использование субъективных шкал оценок состояния среды (облачность, степень волнения, др.);
  6.  применение экспертных оценок и разброс во мнениях экспертов, например, для оценки интегрированного состояния загрязнения региона;
  7.  отсутствие адекватных ЭММ или их сложность;
  8.  отсутствие четких критериев оценки ситуаций (похожие воздействия возникают при различных ситуациях, значениях показателей оценки ситуаций);
  9.  слабая изученность влияния ЧС на объекты экономики страны;
  10.  наличие интуитивных моделей принятия решений;
  11.  решение задач формальными методами хуже решения человека.

Правила, собранные в одном файле, образуют базу знаний, а средства управлениями этими правилами называются экспертными системами. Для создания базы знаний могут использоваться нейронные сети, размытые множества, другие математические методы.

Применение экспертных систем с базами знаний наиболее эффективно когда:

  1.  традиционные способы формализации описания управления и процедуры управления реализовать невозможно, например, размерность задачи такова, что ее практическое решение известными методами невозможно (число уравнений в системе больше тысячи);
  2.  решение принимается на основе интуиции, опыта и описать его математически невозможно;
  3.  имеется достаточно обширная классификация ситуаций;
  4.  можно сформировать цепочки ситуаций, связанных в единую базу знаний.

Эксперт анализирует ситуацию в целом и вспоминает, какие решения принимались ранее в подобных ситуациях. Затем он либо непосредственно использует эти решения, либо при необходимости, адаптирует их к обстоятельствам, изменившимся для конкретной проблемы. Моделирование такого подхода к решению проблем, основанного на опыте прошлых ситуаций, привело к появлению технологии вывода, основанного на прецедентах и в дальнейшем - к созданию программных продуктов, реализующих эту технологию.

Неполнота описания объекта объясняется тем, что неформализованная информация об объекте собирается по частям от экспертов, которые будучи не специалистами по системам управления не могут обеспечить тот уровень полноты описания, который нужен специалисту по управлению. При этом руководители различного ранга, ответственные за отдельные участки работ, дают оценки с разных точек зрения.

Подход, основанный на прецедентах, включает следующие шаги:

  1.  получение подробной информации о текущей проблеме;
  2.  сопоставление (сравнение) этой информации с деталями прецедентов, хранящихся в базе знаний, для выявления аналогичных случаев;
  3.  выбор прецедента, наиболее близкого к текущей проблеме, из базы знаний;
  4.  адаптация выбранного решения к текущей проблеме, если это необходимо;
  5.  проверка корректности каждого вновь полученного решения;
  6.  занесение детальной информации о новом прецеденте в базу знаний.

Для создания БЗ необходимо все знания ученых и специалистов, зарегистрированные и не занесенные в литературные источники, ввести в компьютер, предварительно формализовав их, представив в виде базы знаний. Базы знаний обладают большими возможностями по сравнению с общепринятыми формами представления знаний (книги, инструкции т.п.). Это объясняется имеющимися ограничениями при поиске знаний в традиционных формах их выражения: большое время поиска, разброс знаний по различным источникам, иногда даже противоречивость знаний в них.

Прежде чем применить знание, накопленное в книге, человек должен найти его, интерпретировать для решения конкретной задачи. Тем самым затрудняется и замедляется процесс подготовки решения, в то же время на практике использование знаний и принятие решений должно происходить сразу же после получения исходной информации, т.е. в реальном масштабе времени. Кроме того, при этом серьезно затрудняется процесс изменения и введения новых знаний. Описание ситуаций должно быть выбрано так, чтобы уровень их описаний не был ни очень подробным, ни очень "грубым" для каждого типа предприятий, технологического процесса. При слишком подробном описании возникает "шумовой эффект", частности и несущественные для управления факты и явления могут сильно усложнить понимание сути функционирования объекта и сделать построение системы управления невозможным. Например, для судоходства в мелководном проливе необходимо постоянное знание конкретных значений уровня воды через каждый час, а то и чаще. При определенных значениях уровня возможен пропуск судов с той или иной осадкой. В такой ситуации знание только экстремальных значений уровня мало чего дает. В то же время для строительства портовых сооружений наоборот необходимо знание экстремальных значений с обеспеченностью 0,01% (один раз в 100 лет).

Процесс принятия решений включает в себя сбор и комплексирование информации об объекте и среде управления (выявление аномалий), при необходимости, первое оповещение; обработку и хранение этой информации с приемлемыми степенями агрегации; автоматическую и или человеко-машинную оценку состояний объекта и среды управления с прогнозированием возможной смены состояний; определение целей и критериев эффективности (безопасность людей, имущества, эффективность и др.); автоматический и или человеко-машинный поиск решений по управлению, инициируемый оценками состояний объекта и среды управления или неблагоприятными прогнозами тенденций развития управляемых процессов (определяются все возможные способы и пути достижения цели); автоматическую и/или человеко-машинную оптимизацию найденных и рекомендуемых ЛПР решений; человеко-машинное принятие решений с возможностями вызова для анализа как данных, лежащих в основе поиска рекомендуемых решений, так и используемой логики и математических методов, на которых базировался поиск предлагаемых решений; согласование и утверждение мероприятий; юридическое оформление акта решения; реализация решений - приведение объекта в целевое состояние (ограждение, принятие контрмер, перемещение, устранение и т.п.); оценка результатов (корректировка целей, способов и путей достижения целей), документирование, возмещение убытков.

Принципы создания СППР

Системы, обладающие "собственными знаниями" и позволяющие автоматически или путем общения с человеком находить управляющие решения или вырабатывать и обосновывать логические факты, не заложенные априори, вести диалог с ЛПР, будем относить к классу Систем Поддержки Принятия Решений.

СППР опирается на базу знаний, которая создается на основе следующей идеи. Зная условия среды, можно заранее определить возможные воздействия среды на объекты экономики, зная воздействия можно определить перечень рекомендаций по предотвращению (уменьшению) убытков или повышению эффективности использования природных ресурсов. Критериями принятия решений могут быть безопасность людей, материальных ценностей, уменьшение ущерба, увеличение прибыли, экономия материалов, др.

Основной целью создания СППР является усиление интеллектуальной мощности лиц всех категорий, которые осуществляют управление, для которых объем решений, принимаемых ими, фактически вступил в противоречие с объемом решений, которые они должны принимать для успешной работы руководимых ими предприятий. Система предназначена для повышения эффективности работы ЛПР. Наличие таких систем будет способствовать уменьшению количества и разнообразия данных, которые требуется собрать для принятия того или иного решения.

К процессу принятия решений предъявляются следующие требования: оперативность принятия решений; простота, удобство, достоверность; наглядность, обозримость и информативность выходных результатов.

СППР должна на основе имеющихся данных:

  1.  анализировать текущее состояние;
  2.  оценивать состояние объекта;
  3.  прогнозировать поведение различных показателей;
  4.  автоматически отслеживать происходящие и надвигающиеся критические события;
  5.  анализировать взаимосвязь событий и процессов, происходящих одновременно, а также событий, смещенных во времени;
  6.  на основе выявленных взаимосвязей прогнозировать поведение одних показателей в зависимости от значений других.

Функции СППР подразделяются на управляющие, информационные и вспомогательные.

Управляющая функция - это функция, результатом которой является выработка и реализация управляющих воздействий на технологический объект управления. К управляющим функциям относятся, например:

  1.  стабилизация температуры воздуха и влажности в холодильниках, и жилых помещениях;
  2.  оптимальное управление погрузо - разгрузочным процессом с учетом осадков и др.

Информационная функция - это сбор, обработка, выработка рекомендаций и доведение их до управляющих органов. К информационным функциям относятся:

  1.  сбор, наблюдения и обработка информации в необходимые сроки и в требуемой форме;
  2.  поиск и выбор необходимой информации;
  3.  формирование и выдача рекомендаций управляющим органам на основе различной информации.

Вспомогательные функции - это функции, обеспечивающие решение внутрисистемных задач, которыми являются по существу функции системы переработки информации.

СППР состоит из средств ввода, анализа, хранения данных, подготовки отчетов, администрирования (регистрация пользователей, защита от несанкционированного доступа, задание ограничений прав конкретного пользователя), экспорта-импорта данных, ведения системы показателей, графического представления информации и т.д. На основании имеющихся данных о значениях показателей система может прогнозировать их поведение в будущем.

Данные должны приниматься из различных источников в разных форматах. Загрузка данных должна осуществляться системой автоматически в соответствии с заданным предварительно расписанием или по событию.

Все графики и диаграммы должны быть снабжены средствами “погружения в данные”, которые позволяют немедленно выяснить, каким образом были получены те или иные результаты, вплоть до доступа к первичной информации. Пользователь может обновить, распечатать, экспортировать отчет, разослать по расписанию в соответствии с заданным списком или наступлению предопределенного события.

ЛПР может воспользоваться программными средствами Агент и Панель мониторинга.

Возможна ситуация, когда необходимо, чтобы система автоматически реагировала на различные события или напоминала пользователю об их наступлении. Агент позволяет автоматически вести мониторинг, рассчитывать показатели, а также напоминать о необходимости ручного ввода информации. Информация должна автоматически появляться у пользователей перед глазами, и они просто не могут игнорировать ее. То есть не ЛПР занимаются поиском показателей, а сами показатели поступают к нему непрерывно и в автоматическом режиме.

Сущность мониторинга можно себе представить на примере классической панели управления техническим объектом, на которую выведено большое количество различных приборов и индикаторов (стрелок, лампочек и т.п.). В нормальном рабочем режиме на большинство этих приборов персонал не обращает внимания, но если вдруг возникла экстренная ситуация, то на панели управления загорается соответствующая лампочка, показывающая, на какой участок следует обратить внимание. Точно так же в процессе мониторинга набор своеобразных “красных лампочек” сигнализирует о нештатных ситуациях. Контролю подлежат абсолютные значение показателей, их относительные изменения, а также монотонность. Набор индикаторных панелей должен быть разный в зависимости от уровня управления. Подчиненные им менеджеры нижнего звена получат доступ к параметрам, которые их начальники  сочтут необходимыми.

Приборные панели - это один из компонентов функционала отчетности, который обеспечивает возможность оперативной публикации информации в удобном для человека виде, с применением готовых графических объектов пользовательского интерфейса. Способность самостоятельного формирования пользователями нестандартных отчетов без обращения к помощи ИТ-служб. Интеграция подразумевает поддержку форматов документов, возможность использования механизмов формул, обновления данных и сводных таблиц. Возможность отображать различные аспекты анализируемых данных с использованием интерактивных изображений и графиков вместо колонок и столбцов.

При задании параметров мониторинга могут использоваться граничные условия следующих типов:

  1.  абсолютная верхняя граница - срабатывает, если значение показателя оказалось выше установленного числа;
  2.  абсолютная нижняя граница - срабатывает, если значение показателя оказалось ниже установленного числа;
  3.  относительное отклонение - указывается величина допустимого отклонения в процентах, срабатывает, если значение показателя изменилось больше чем на заданную величину по сравнению с предыдущим днем;
  4.  тенденция - указывается график изменения величины, срабатывает, если на этом интервале показатель растет, убывает или монотонен (классическим примером такого показателя является тенденция давления воздуха, измеряемая барографом).

СППР состоит из трех основных компонентов — подсистемы сбора данных, подсистемы обработки данных и формирования управляющих воздействий и подсистемы передачи управляющих воздействий на исполнительные органы. Данные о среде, как бы ни были значимы они, представляют относительно небольшую часть сведений, необходимых для управления объектами экономики.

Основное предназначение СППР состоит в том, что она позволяет ЛПР распознавать события во внешней среде. Сведения об этих событиях собираются, анализируются и используются для принятия решений. Этот подход позволяет осуществлять не только активное, но и проактивное управление (прогноз развития ситуации). Подобная архитектура должна обладать рядом основных свойств:

  1.  асинхронность - способность к приему случайного потока данных и немедленная реакция на них, при возникновении определенного события происходит прерывание обычного фонового процесса, и управление передается соответствующему этому прерыванию модулю;
  2.  схема «публикация/подписка» - это предполагает, что системы публикуют сведения о происходящих в них событиях в сети, и эти же системы могут быть авторизованы на подписку для получения сведений;
  3.  разделение - взаимосвязь между подсистемами ограничена исключительно уровнем обмена сообщениями.

В состав СППР должны быть включены аналитические инструменты, которые позволили бы управленцам принимать решения более быстро и осмысленно на основе мониторинга состояния среды. Такие системы ориентированы не на аналитика, который делает прогнозы на основе осмысливания обобщенных данных, а на ЛПР, который должен принимать тактические решения, используя для этого текущую информацию.

Создание БЗ для систем искусственного интеллекта (экспертных систем и СППР) требуют глубокого анализа экспертных знаний и тщательного изучения процесса работы человека в рассматриваемых ситуациях.

Обычно процесс принятия решений протекает в реальном времени после использования всех данных и правил для конкретного случая. ЛПР должны включать процедуры принятия решений в свои стратегии и технологические процессы. Руководитель должен иметь заранее подготовленный сценарий возможных событий и действий для каждого объекта, стихийного явления, его вероятности, перед, в период и после прохождения явлений.

Рекомендации для принятия решений для сравнительно простых ситуаций собираются в базу знаний, которые содержат, кроме "диагнозов" состояния систем, перечни рекомендуемых мероприятий. Схема использования СППР представлена рис.5.

Сферы

Воздух

Вода

Земля

Био

Количественные сведения о состоянии природной среды

Наблюдения

Диагноз

Прогноз

Климат

После явления

Сведения об объекте

Перечень воздействий

ЛПР

Качественные сведения о ситуации (время года, климатический район, тип объекта, уровень принятия решений)

ЭММ

Перечень рекомендаций

Оперативные

Тактические

Стратегические

Объект

Рисунок 5 - Схема использования СППР

Совокупность логических правил, предписывающих ЛПР определенную линию поведения в конкретных условиях, будем называть стратегией ЛПР. Эта стратегия представляет собой действия, которым ЛПР руководствуется регулярно в аналогичных условиях. Действия, которые необходимо выполнить, зависят от производственных условий и воздействий (опасностей).

Имеются значения параметров среды, в т.ч. максимальное, минимальное и среднее значения, характеризующие текущее, прогностическое состояния с вероятностями проявления. Каждому условию соответствует множество возможных воздействий (опасностей). Зная воздействия, ЛПР вырабатывает цели и определяет критерии принятия решений. Цели использования информации не всегда могут быть выражены в виде числового критерия. Кроме того, в таких задачах часто нет полной информации об условиях, в наблюдениях и результатах расчетов имеются ошибки, для одних и тех же условий на разных объектах и в зависимости от времени года могут быть разные решения, т.е. имеется неоднозначность, а иногда при использовании разных параметров может быть и противоречивость. Все это говорит о том, что мы имеем дело с неформализованными задачами.

Критерий служит основой оценки решения и позволяет избежать субъективных и произвольных суждений. Принятие решения всегда сопряжено с риском, который можно свести к минимуму только подбором рационального комплекса критериев. Критерии ориентируют деятельность, направленную на решение поставленной задачи. Но в то же время случайный подбор критериев может привести к случайным решениям. Критерии должны быть понятны каждому и давать возможность однозначного обоснования. Каковы критерии - таково и решение. Главными критериями принятия решений являются безопасность людей и материальных ценностей, уменьшение ущерба, увеличение прибыли и др.

Для отображения знаний применяются продукции, фреймы, семантические сети, деревья решений и др. Приведенные выше правила наиболее легко представляются в базах знаний экспертных систем в виде продукций. В общем виде под продукцией понимаются выражения следующего вида:

Если (условие1)V(&)(условие2)...,то (опасность 1,2...)V(прогноз1), (1)

Если (условие), то (опасность 1), иначе (опасность2),                        (2)

Здесь в условиях содержится имя параметра, знаки <, =, > и критерии значений параметров для числовых значений или да или нет для символьных параметров. В полуформализованном виде это выглядит следующим образом:

Если A<B, то выдать опасности N1,2,3Vпрогноз1&перейти на новое условие. (3)

Таким образом, база знаний - это свод правил записанных в формализованном виде:

if               , that            , else            .

Примеры правил даны ниже.

Rule 1. If: «Уровень воды в районе Горного университета в Санкт- Петербурге больше 150 см», That: «Выдать сведения об Опасностях» - «Возможно заливание подвалов в зданиях на набережных р. Невы», Рекомендации - «Перенести из подвалов материальные ценности на более второй и третий этажи», Else: «Перейти на оценку Rule 2».

Rule 2. If: “Высота волны >5 mThat: “Выдать сведения об Опасностях - “Возможен риск для небольших судов”, Рекомендации - “Всем судам уйти в небольшие бухты, заливы, порты” Else: “Перейти на Rule 3”.

Rule 3. If: “температура воздуха <-300CThat: “Выдать сведения об Опасностях - “Возможно обморожение”, Рекомендации - “Повысить подачу тепла в жилые дома и офисы” Else: “Перейти на Rule N”.

Набор продукций образует иерархическую систему продукций, с которой работает система вывода. Поиск продукций, как правило, идет по образцу. Использование в базе знаний метаправил позволяет четко отметить сферу применения продукции и соответственно более эффективно организовать память, сократив время поиска.

Для упрощения базы знаний тексты сообщений и рекомендаций лучше представить в виде отдельных файлов, их структура следующая:

**N001,N002...NООN ККК-МММ. XXX...XXX. - сообщения,

ККК-N001.ХХХ...ХХХ. - рекомендации.

где ** - отличительные символы базы сообщений;

N001-NООN - номера рекомендаций одна или несколько в одном сообщении;

 KKK - номер подсистемы;

MMM - номер сообщения;

XXX...XXX. - текст сообщений или рекомендаций.

За счет указания номеров рекомендаций в сообщениях устанавливается автоматическая связь между ними.

Система должна выдавать сообщения либо через равные промежутки времени, либо каждый раз, когда отклонение условий от нормы (аномалия) становится больше допустимого, либо когда тенденция изменения значений параметра становится существенной. Важной особенностью СППР является возможность предварительной оценки качества планируемых действий, а также при наличии производственно - хозяйственных показателей объекта - возможности вычисления вероятности предотвращения экономических потерь по экономико - математическим моделям. Для этого по каждому мероприятию необходимо вычислить разность между стоимостью затрат на предотвращение потерь и убытками, которые могут произойти при различных вероятностях явлений. Действиям, которые не приводят к существенным экономическим показателям, присваивается более низкий приоритет их выполнения. Таким образом, мы определяем, какой уровень затрат превышает выгоды от соответствующего снижения убытка для общества. Кроме того, если выводить графики важнейших переменных с ограничениями по условиям безопасности, то будет удобно сравнивать их тренды и принимать правильные решения.

Для разработки СППР необходимо:

  1.  оценить пригодность имеющихся методов для оценки воздействий;
  2.  использовать современные подходы к обработке и анализу информации;
  3.  изучить умения руководящих органов на основе имеющейся информации, получить значимые результаты, касающиеся воздействия;
  4.  оценить методы принятия решений с точки зрения их оптимальности.

СППР должна удовлетворять следующим критериям:

  1.  система должна быть способна учитывать воздействия, как в точках, так и на любой площади;
  2.  система должна быть равным образом приспособлена для отражения воздействия различных условий;
  3.  система должна допускать возможность анализа влияний на объекты в любом географическом районе;
  4.  система должна быть в состоянии различать воздействия и изменения, обусловленные различными условиями, а также совместным эффектом.

Система должна позволять работать в условиях уменьшения потоков данных за счет использования других источников данных. Например, при отсутствии прогностической информации система должна выдавать рекомендации на основе фоновых данных. Система должна сигнализировать в тех случаях, когда объекты оказываются или могут оказаться в неблагоприятной обстановке.

Фактически из-за сложности объектов управления, нет надежды на то, что исходные знания о них и способах управления ими будут достаточно полны, поэтому СППР должна иметь возможность корректировать и пополнять свои знания об объекте и методах управления им. Это сводится к разработке комплекса взаимосвязанных мероприятий, своевременное и качественное выполнение которых обеспечивает с заранее рассчитываемой вероятностью получение экономически обоснованного решения. СППР может эффективно применяться там, где проводится учет эффективности использования информации.

СППР должна активно использовать различного рода модели прогноза гидрометеорологических условий, расчета воздействий природных условий на объекты экономики, оптимизации рекомендаций, расчета ущербов и прибыли.

При поддержке решений большую помощь окажет геоинформационная система в виде детальных планов объектов экономики, локальных, региональных и глобальных карт условий среды с выделением опасных районов, анализов и прогнозов, изменений климата.

Для создания БЗ необходимо уточнить показатели (индикаторы) состояния среды; идентифицировать экономическую уязвимость от стихийных явлений (пересечение экономических центров и риска стихийных явлений); разработать средства идентификации отдельных районов, подвергаемых стихийному явлению, со сложными социальными или техническими условиями.

СППР, реализованная в web – среде (рис.6), позволит оперативно довести штормовую, исходную, аналитическую, прогностическую, климатическую информации в любой момент, в любой точке по любому району на любое устройство; учитывать в диспетчерских системах всю оперативную информацию, на ее основе вырабатывать рекомендации для принятия решений; оптимизировать стратегическое и тактическое планирование; минимизировать потери и ущербы за счет  оперативности принимаемых решений.

Рисунок 6 - Место СППР в системе информационного обеспечения

В СППР автоматизированные процессы управления событиями выполняется в реальном времени; проводится автоматизированный анализ динамических событий. СППР ориентируется на технологические процессы, выполняемые на объектах экономики (погрузка переход через океан, др.).

СППР должна применять единый словарь параметров (показателей), чтобы использовались одни размерности, единицы измерения, метрики производительности и состав отчетов. Аналитические средства могут быть включены в другие приложения.

Выявление знаний

Направление исследований, связанное с созданием СППР развивается уже более 20 лет. К сожалению, если в начале девяностых годов наиболее критическим моментом в развитии СППР было невозможность быстрого поиска и доступа к необходимым данным, то сейчас главной проблемой является формализация знаний для СППР [3, 5].

Для создания баз знаний необходимо разработать средства выявления знаний от экспертов; организовать поток информации от имеющихся информационных систем (текущие данные, анализы, прогнозы, климат) через систему интеграции информационных ресурсов; поддерживать базы знаний в актуальном состоянии. Последний этап включает процессы создания и хранения баз знаний в распределенной среде, формализации, диффузии знаний - распределения знаний и обеспечения доступа к ним, координации и контроля знаний на непротиворечивость, регистрации пользователей путем настройки личных профилей пользователей, постоянной оценки значений в потоках данных на выход за критические пределы для конкретных объектов и технологических процессов на этих объектах, генерации и доставки сообщений ЛПР.

Чтобы создать базу знаний необходимо ответить на следующие вопросы:

Как разработать эффективные стратегии по управлению данными, информацией и знаниями?

Как создать культуру обмена знаниями?

Как преодолеть трудности в передаче, интеграции и сохранении знаний?

Как управлять консолидацией данных?

Как использовать технологии по управлению знаниями, данными и информацией для создания эффективной интеграции бизнеса?

Как реализовать глобальную стратегию по управлению знаниями?

Основными функциями подсистемы выявления знаний являются:

  1.  просмотр списка экстремальных ситуаций;
  2.  просмотр описания ситуации;
  3.  изменение и добавление параметров описываемых ситуаций;
  4.  выбор типа информации (текущие данные, анализы, прогнозы, климат);
  5.  добавление, редактирование и удаление воздействий;
  6.  добавление, редактирование и удаление рекомендаций;
  7.  использование буфера обмена.

Пример правил учета параметров среды при управлении авиапредприятием представлен в табл.5, пример критических значений параметров – табл. 6, соответствие показателей соответствующим воздействиям и рекомендациям – табл. 7.

Таблица 5 - Управление авиапредприятием

Направление деятельности

Показатели работы предприятия

Пассажиропоток

Сколько пассажиров, не прибывших вовремя по причинам нелетной погоды

Грузопоток

Количество багажа (груза), не прибывшего вовремя по причинам нелетной погоды

Финансы

Учет доходов и убытков от условий погоды

Таблица 6 – Пример критических значений параметров

События

Состояния

Температура воздуха

Ветер

Волнение

Лед

Климат

< - 25, 0, >25 C0

>15 м/с

>2, >5 м

0-1, 2-5, >5 баллов

Прогноз

< - 25, 0, >25 C0

>15 м/с

>2, >5 м

0-1, 2-5, >5 баллов

Анализ

< - 25, 0, >25 C0

>15 м/с

>2, >5 м

0-1, 2-5, >5 баллов

Текущие данные

< - 25, 0, >25 C0

>15 м/с

>2, >5 м

0-1, 2-5, >5 баллов

После явления

< - 25, 0, >25 C0

>15 м/с

>2, >5 м

0-1, 2-5, >5 баллов

Таблица 7 – Соответствие показателей соответствующим воздействиям и рекомендациям

Значения показателей

Воздействия

Рекомендации

Ветер больше 15 м/с (прогноз)

Может упасть башенный кран

Прекратить работу крана.

Закрепить кран.

Подсистема позволяет добавлять, изменять и удалять параметры, связанные с явлением, это делается с помощью ссылок «Редактировать», «Удалить», «Добавить параметр». Форма ввода сведений о ситуациях показана на рис.9. При редактировании параметра можно выбрать из списка параметр, который характеризует явление, ввести значение вручную или выбрать из списка, если он определен. Так как параметров много, то для начала необходимо выбрать группу параметров. В зависимости от того, что ситуация выявлена, было предсказана или есть ее предпосылки, что она может произойти, будет различаться тип рекомендаций, соответственно.

Для удобного переноса текста воздействий и рекомендаций из каких-то электронных текстов предусмотрен буфер обмена, схожий по функциональности с буфером обмена Windows, но напрямую не связанный с ним. В буфере обмена одновременно может содержаться несколько воздействий и рекомендаций. Можно также просмотреть содержимое буфера обмена, удалить из него воздействия или рекомендации или отредактировать при необходимости. Пример, экранной формы для ввода описаний ситуаций представлен на рис.7.

Рисунок 7 - Форма ввода для описания ситуаций

Основными операциями по обработке данных и их использованию в СППР являются:

  1.  сбор и комплексирование информации об объекте и состоянии среды, при необходимости выдается первое оповещение;
  2.  обработка и хранение информации с различными степенями агрегации;
  3.  автоматическая и или человеко-машинная оценка состояний объекта и природной среды с прогнозированием возможной смены состояний;
  4.  поиск рекомендаций при различных значениях состояния объекта и среды или неблагоприятных тенденции;
  5.  оптимизация рекомендаций;
  6.  принятие решений с возможностями вызова для анализа как данных, лежащих в основе рекомендаций, так и используемых правил;
  7.  реализация рекомендаций, оценка результатов реализации рекомендаций, документирование все этапов работы системы.

Примеры использования СППР

СППР используются для решения широкого круга задач, включая:

  1.  программируемое оформление заказов и лечебных протоколов в здравоохранении;
  2.  расчет цен и согласование потребностей и поставок в электронике и автомобилестроении;
  3.  оптимизацию цепочек поставок;
  4.  написание сценариев для call-центров;
  5.  предоставление кредитов на торгово-промышленную деятельность и финансирование;
  6.  рассмотрение портфелей кредитов;
  7.  страхование;
  8.  конфигурирование ИТ систем.

Центральное место при принятии решений занимает хозяйственный объект или технологический процесс, чувствительный к воздействию ЧС. Различного рода информация поступает в СППР, в которой должна быть и ТЭИ, на основе этих данных система выдает рекомендации и уточняет их с помощью ЭММ. Рекомендации выдаются ЛПР. Основная проблема здесь это создание БЗ и простых ЭММ, учитывающих условия и экономические критерии.

Особенностями задач учета состояния природной среды на объектах хозяйства страны являются:

  1.  задачи учета состояния природной среды обладают большим разнообразием способов их возможного решения и при этом используется широкий диапазон знаний;
  2.  полностью одинаковые условия повторяются очень редко. Это приводит к тому, что знания, приобретенные руководителями объектов в процессе своей деятельности, через некоторое время утрачиваются и не могут быть использованы при повторном возникновении аналогичных условий;
  3.  входные данные характеризуются большим объемом, нуждаются в прикладной обработке и не обладают свойствами абсолютной полноты, достоверности и своевременности;
  4.  возможный ущерб от недоучета условий среды достаточно велик, а следовательно и велика цена ошибки рекомендаций;
  5.  основную роль при учете условий среды играет человек, что требует при создании СППР привлечения опытных и квалифицированных экспертов;
  6.  подготовка руководителей, способных правильно учитывать состояние природной среды, требует достаточно больших затрат;
  7.  стремление к улучшению качества учета состояния среды путем увеличения объемов разнообразной информации приводит к еще большим трудностям для ЛПР.

Отметим еще одну важную особенность рассматриваемой области - число различных ситуаций весьма велико, их заранее нельзя и перечислить, а число решений конечно и невелико. Информация о ЧС в основном учитывается в организационных системах, где перечень действий можно определить заранее и необходимо только регулярно напоминать руководителям о тех действиях, которые им надо выполнить при тех или иных условиях.

В результате наблюдений за природной средой выявляются сигналы в виде изменения значений некоторых параметров. Сравнивая этот сигнал со средним значением, получаем отклонение от средних условий. На основе исходных (текущих) значений параметров составляется также прогноз его изменений на ближайшие сутки, неделю и т.п. с соответствующей заблаговременностью. Если текущее значение параметра превышает некоторую критическую величину для рассматриваемого объекта и оно подтверждается прогнозом, то на объект выдается первое предупреждение. Руководители объектов после первого предупреждения должны начать подготовку объекта с целью уменьшения влияния ЧС. При ожидании определенных явлений, их прохождении и после прохождения выполняются свои комплексы мероприятий. Мероприятия, которые выполняются на объектах в зависимости от сложившихся условий, имеющейся прогностической или климатической информации, составляются на основе опыта ЛПР и рекомендаций ученых. Таким образом, зная значения параметров, в том числе их прогностические и климатические значения, их вероятность, опасности, которым подвергаются объекты и критерии выработки решений, можно получить перечень мероприятий - рекомендаций для выполнения на каждом объекте.

В состав информационной базы входят база знаний с формализованными перечнями мероприятий, справочные сведения о тактико - технических данных, количестве и размещении оборудования, включая основные силы и средства, необходимая вспомогательная техника и людские ресурсы, которые привлекаются на период стихийных явлений из других сфер деятельности, рис.9.

СППР "Стихийные явления". Круг работников, обладающих уникальными знаниями по принятию решений в случае стихийных бедствий, достаточно ограничен. Часто просто на предприятии неизвестно, кто обладает необходимыми знаниями и к кому можно обратиться за помощью. Знания, накопленные на предприятии, является важнейшим ресурсом, аккумулируются годами и стоят немалых средств, неуправляемы, незащищены и используется не в полном объеме. Увольняясь, каждый работник уносит с собой частичку коллективной компетентности и знаний. Для новых сотрудников период приобретения опыта довольно длителен. Поиск информации во многих случаях дублируется. Тратится время на получение ответов, которые уже были найдены ранее. Качество информации оставляет желать лучшего, невозможно найти оптимальный ответ на типичный вопрос и сделать его достоянием всех сотрудников.

СППР ориентирована на предоставление сведений о воздействиях и рекомендаций, связанных с обеспечением безопасности личности и имущества, широкому кругу населения в круглосуточном режиме. Каждый пользователь имеет возможность в любой момент быстро получить информацию в ситуациях, связанных с реальной или потенциальной угрозой для его жизни, здоровья или собственности. Схема выдачи оповещений и рекомендаций дана на рис.8.

Рисунок 8 – Схема выдачи оповещений и рекомендаций

Система Планирования и Управления Ликвидацией Нефтяного Разлива OilGuard2000. (разработчик Компания Транзас Марин). OilGuard 2000 является системой подготовки и проведения учений, может использоваться в качестве системы поддержки принятия решений в условиях реального разлива нефти. Система предусматривает возможности, как для совершенствования подготовки операторов, так и для разработки планов на случай непредвиденных обстоятельств. OilGuard 2000 предоставляет широкий диапазон средств для подготовки, проведения и анализа учений, нацеленных на повышение степени готовности организаций, ответственных за ликвидацию последствий разлива нефти. Функционирование системы основано на математическом моделировании нефтяного разлива, проводимом с учетом взаимодействия нефтяного пятна с окружающей средой и средствами борьбы. Система также включает средства сбора информации для оценки результатов.

Программное обеспечение OilGuard 2000 моделирует разлив нефти в условиях непрерывно изменяющихся параметров окружающей среды и ответных действий человека в реальном и ускоренном масштабах времени. Система позволяет отображать модельную ситуацию в графическом и текстовом виде. Картографическая система отображает: район действия, в виде морской навигационной карты; нефтяное пятно в виде многосвязной области; пиктограммы показывающие место и состояние средств борьбы; маршруты транспортных средств.

Информация по средствам борьбы находится в оперативно обновляемой БД. Для описания поведения основных типов оборудования, таких как боновые заграждения, нефтесборщики, химические диспергенты и средства их доставки используются упрощенные имитационные модели. Для объектов, за которыми осуществляется слежение через спутниковую систему навигации, отображается географическое положение и состояние канала связи.

Модель воспроизводит следующие динамические процессы: распространение нефти, испарение, проникновение в толщу воды, горение и учитывает взаимодействие пятна с берегом, боновыми заграждениями, нефтесборщиками и химическими диспергентами. В модели используются следующие параметры окружающей среды: форма и тип береговой линии; направление и сила ветра; температура и плотность воды; морские течения и высота волны.

В настоящее время разработана статическая страница с примерами воздействий и рекомендаций для различных морских стихийных явлений, (рис.9а). Разработан прототип СППР для нескольких объектов экономики (рис.9б).

Создано приложение, позволяющее в on-line показывать на карте, на каких метеостанциях превышены критические значения параметров среды. Красным цветом на рис.9в отмечены станции, на которых наблюдаются опасные явления, например, высота волны >2м, ветер >15м/c. Для информирования ЛПР об экстремальных ситуациях после выявления критических значений параметров среды ЛПР высылается электронное сообщение (рис. 9г).

а)

б)

в)

г)

Рисунок 9 - Примеры реализации СППР в гидрометеорологии

В ЕСИМО разработаны средства выделения районов со штормовым ветром, на фоне которых нанесено местоположение судов. Такой подход позволяет сразу увидеть нахождение объекта в штормовом районе.

Создана система поддержки принятия решений диспетчера авиалесоохраны [4], GeoFES – система поддержки решений в чрезвычайных ситуациях (http://www.dhigroup.com/News/2007/10/09/GeoFESDecisionMakingInEmergencySituations.aspx). Имеется множество других похожих систем. К сожалению, большинство из них находится в макетном варианте.

Выводы

Несмотря на широкое распространение автоматизированных систем поддержки решений, технологии, поддерживаемые ее производителями, все еще остаются относительно мелкомасштабными. Большинство организаций используют технологии на основе «баз правил» от небольшого числа мелких производителей. Некоторые отрасли, например, страхование, имеют специализированные пакеты, ориентированные на их задачи. Внедрение таких пакетов требует меньше времени. Однако большая часть организаций создает собственные заказные системы. Используемые при таком подходе технологии включают язык правил, средства разработки и среду разработки правил, а также редактор правил и репозитарий. Часто правила встраиваются в другие приложения, такие, например, как система автоматизации документооборота в страховании.

Если СППР проработала какое-то время и показала, что содержит достаточное количество информации, то можно оценить вклад каждого отдельного правила в рентабельность или установить какие-то критерии оценки работы системы, а затем оптимизировать ее за счет удаления из базы бесполезных правил.

Необходимо перейти от понятия «задача обработки данных» к понятию «функция управления экономическим объектом», которое относится не к системе обработки, а к системе управления и определяет полный комплекс процессов мониторинга среды, прогноза, получения климатических оценок и включает конечную стадию подготовки решений ЛПР. В результате БД обеспечит не только быстрый доступ к информации в реальном масштабе времени, но и позволит готовить более эффективные и обоснованные управленческие решения. Важное и наиболее эффективное направление развития программных средств – это создание ЭММ с использованием информации о состоянии природной среды как на макроуровне, так и микромасштабе. Оценки показывают, что эффект от оптимизационных задач на порядок выше, чем простое использование прогностических и климатических значений параметров. Совершенствование управленческой деятельности на основе постоянного использования информации есть непрерывный и долговременный процесс, который создает условия для внедрения современных форм и методов управления.

Список литературы

  1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. - М.: Наука. - 1986. - 288 с.
  2. Геловани В.А., В.Б.Бритков, А.А.Башлыков, Е.Д.Вязилов. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: ИСА РАН, УРСС. 2001. - 304с.
  3.  Давенпорт Том. Эволюция решения // Журнал «Директор ИС», 2005. N 2. http://www.osp.ru/cio/2005/02/173794/
  4.  Котельников Р. Поддержка принятия решений диспетчера авиалесоохраны // Издательство "Открытые системы". Журнал "Открытые системы", 2003. №10. http://www.osp.ru/os/2003/10/067.htm
  5.  Балыков П. Трудно опоздать, легко не успеть // Издательство "Открытые системы". Журнал "Директор ИС", 2005. N 1. http://www.osp.ru/cio/2005/01/024.htm 

Перечень вопросов для самопроверки

  1.  Чем отличается база знаний от БД?
  2.  Какие средства поддержки решений Вы знаете?
  3.  Что Вы знаете об экспертных системах?


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

48251. Університетська освіта. Опорний конспект лекцій 595.5 KB
  030505 Управління персоналом та економіка праці Дніпропетровськ – 2011 Університетська освіта: Опорний конспект лекцій для студентів всіх форми навчання які навчаються за галуззю знань 0305 Економіка та підприємництво за напрямами підготовки 6. ECTS базується на трьох ключових елементах: на інформації стосовно навчальних програм і здобутків студентів на взаємній угоді між закладамипартнерами і студентом і використанні кридитів ECTS визначають навчальне навантаження для студентів. Перелік оцінок з предметів який показує...
48252. СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ПЕРСОНАЛОМ 539 KB
  Поняття менеджменту персоналу та його особливості. Рівень розвитку персоналу визначає конкурентні переваги організацій за умов ринкових трансформацій. У зв’язку з цим особливої актуальності для організацій набуває управління персоналом менеджмент персоналу щоб забезпечити ефективне та своєчасне виконання організаційних цілей та завдань. Менеджмент персоналу як складова загальної теорії управління спирається на різні наукові теорії які умовно можна поділити на : економічні ринок праці міжнародні відносини економічна інформація...
48253. УСТАТКУВАННЯ ПІДПРИЄМСТВ 4.07 MB
  Основи інженерного устаткування будівель у готельному та ресторанному господарстві Устаткування підприємств ресторанного господарства і торгівлі у готельному комплексі Механічне устаткування
48254. Анатомія та фізіологія людини 9.73 MB
  Знання будови тіла людини і пізнання сутності життєвих процесів на різних рівнях організації організму здавна цікавили учених-біологів, філософів та широкі верстви населення. Основними стимулами для розвитку цих знань були практичні потреби життя людей, зокрема потреби медицини. Потрібно було багато століть для того, щоб людство прийшло до сучасного рівня знань у таких галузях науки, як анатомія, фізіологія та гігієна людини.
48255. Господарське право. Курс лекцій. О.М. Вінник 1.84 MB
  У пропонованому курсі лекцій на підставі аналізу нормативно-правових актів. висвітлюються основні теми та інститути господарського права - як загальної частини (поняття господарського права, господарські правовідносини, господарське законодавство, субєкти господарських правовідносин, майнова основа господарювання, господарські зобовязання, господарсько-правова відповідальність, антимонополь-но-конкурентне регулювання, правове регулювання банкрутства), так і спеціальної частини (особливості правового регулювання певних видів господарських відносин: у сфері капітального будівництва, інноваційної, фінансової та біржової діяльності, агентських відносин, комерційної концесії, зовнішньоекономічної діяльності, іноземного інвестування, спеціальних режимів господарювання).
48256. ПЕДАГОГІКА. КОНСПЕКТ ЛЕКЦІЙ 1.93 MB
  Виховання у вузькому педагогічному значенні цілеспрямована виховна діяльність педагога з метою досягнення конкретної мети в колективі учнів. Навчання – процес керівництва пізнавальною діяльністю учнів засвоєнням ними знань умінь і навичок. Воно завжди має двосторонній характер включає в себе і діяльність педагога викладання пояснення інструктування і діяльність учнів учіння засвоєння. Педагог учитель викладач інструктор викладає учням навчальний матеріал спонукає їх до учіння спрямовує й організовує їх пізнавальну...
48257. ЭНЕРГЕТИЧЕСКИЙ ОБМЕН 83 KB
  Мультиферментные комплексы примеры биологическая роль. Микросомальная система оксидоредуктаз ее биологическая роль. Понятие биологическая роль. Роль кислорода.
48258. ОСОБЛИВОСТІ ПОБУДОВИ ПЛАНУ РАХУНКІВ НБУ 1.51 MB
  Перший її рівень представляє Національний банк України який відіграє роль центрального банку з характерними лише для нього функціями та операціями. Виходячи з цього Національним банком України розроблено два Плани рахунків: один для установ Національного банку України другий для комерційних банків. Безперервність діяльності банку вважається що банк постійно функціонує і продовжуватиме свою діяльність у майбутньому. Якщо реальна вартість продажу менша ніж залишкова вартість первісна вартість за мінусом зносу банку необхідно врахувати...
48259. Ідейно-теоретичні концепції свободи преси 892.5 KB
  Основні принципи авторитаризму – контроль регламентація та використання засобів масової комунікації. У цих рисах німецька нацистська журналістика дуже схожа з радянською тоталітарною системою масової комунікації тому її можна визначити як перехідну модель журналістики між авторитарною та тоталітарною системами журналістики. Саме суди визначають межі втручання влади у сферу масової комунікації. Тут не вистачає специфіки комунікації як творчого процесу бо з одного боку визначення надто широке телевізор телефон наприклад теж можна...