Skip to Content

Прикладная концепция ситуационного управления

Рассмотрим вопросы программной реализации, вопросы дальнейшего развития прикладной концепции ситуационного управления. За основу примем методологию многоагентных распределительных систем, составляющих современную тенденцию в области новых информационных технологий. В качестве языка программирования примем язык объектно-ориентированного проектирования в средах Visual Basic или Delphi.
Использование объектно-ориентированной технологии моделирования позволяет резко расширить возможности локализации возмущений за счет разнообразия схем декомпозиции и гибкости объектно-ориентированные моделей, описать распределенные структуры системы. В рамках метафоры «пункт управления» необходимо отработать схему взаимодействия между агентами при оценке ситуации и принятия решения по ней. Отработка схемы надлежит осуществить в рамках сценарного подхода. Данный подход, отличается от многодисциплинарного подхода, но обеспечивает выбор доминирующей информации. Подход состоит в следующем.
Целостное описание ситуации экспертом обеспечивается при наличии полного набора характеризующих эту ситуацию показателей. Наиболее удобной и надежной формой для предоставления исходных экспертных знаний являются прецедентные пары «информационное описание ситуаций» – «вывод по ситуации», которые получаются в ходе заблаговременного анализа экспертом возможных ситуаций, либо в ходе практической работы по оценке конкретной ситуации.
Для учета множества факторов исходный набор показателей разбивается на фрагменты, которые объединяют в своем составе показатели, образующие относительно самостоятельную смысловую группу. Задача оценки ситуации разбивается на ряд частных задач. Выводы, формируемые частными задачами, составляют показатели более высокой степени обобщения, которые служат исходными данными для частных задач следующего уровня иерархии и т.д. Такой процесс декомпозиции общей задачи оценки приводит к образованию многоуровневой иерархии связанных по входу–выходу частных задач, а ее решение позволяет сформировать систему выводов по отдельным аспектам и общий вывод о степени соответствия сложившейся ситуации целям управления.
Каждая задача (подзадача) в принятой трактовке представляет собой совокупность функциональных зависимостей, описывающих исходную ситуацию и вывод по ситуации. Данные о функциональной зависимости представляются в виде экспертных таблиц, содержащих прецедентные пары «набор показателей ситуации» – «вывод о ситуации».
С использованием подсистемы логического вывода обобщенной оценки ситуации и формирование объяснений строятся правила и пополняется база знаний. Решение прикладной задачи осуществляется путем применения правил из базы знаний к данным о текущей ситуации.
Выводы о ситуации формируются путем логико-аналитической обработки данных о ситуации в целом и объектах проблемной области. Причем полагается, что по ситуациям, характерным для данной проблемной области, это данные предварительно формируются информационными источниками на основе добываемой ими первичной информации о состоянии и деятельности объектов наблюдения (показатели и массив подтверждающих их сведений).
Для выявления закономерностей процесса формирования выводов о ситуации используются методы индуктивного обобщения качественной информации. Индуктивный вывод является логическим процессом для синтеза рациональных семантических решений.
Формальное представление процедуры принятия решения при оценке ситуации имеет вид: действующие признаки, множество наборов их значений – множество ситуаций – отображение этого множества на множество решений. Правило вывода по ситуации Rj формируется по конъюнктивной форме предиката или булевой функции на основании символьной строки, содержащей последовательность разделенных между собой знаками ?, ?, , (,) одноместных предикатов . Предикат, содержит значение m-го показателя, выраженное числом, понятием или числовым интервалом (количественным или качественным значением). Для удобства ее представления используемся табличная форма.
В дальнейшем при составлении логической схемы соответствующих информационных структур такое представление развертывается в систему нормализованных реляционных таблиц «данные – подзадача» и многомерных таблиц «базы фактов» и «базы правил». Таблицы решений определяют заданное соответствие между ситуациями и решениями.
Принципы работы системы автоматизированного логического анализа
С помощью инструментальных интеллектуальных средств в данной работе необходимо создать систему автоматизированного логического анализа ситуаций в процессе функционирования ИВК – интеллектуальная система прогнозирования процессов в ситуациях для исследуемой проблемной области и осуществляющая соответствующие действия системы управления по разрешению ситуации и контроля их выполнения.
Система должна обеспечивать в диалоге с экспертом автоматизированную настройку на исследуемую проблемную область путем ввода в систему основных понятий, атрибутов, их возможных значений, связей между ними, а также типов возможных ситуаций, характерных процессов и интерактивное взаимодействие с пользователем в процессе ее функционирования.
В системе необходимо предусмотреть использование (адаптация) различных моделей процессов для исследуемой проблемной области с возможными последовательностями процессов и взаимосвязей между ситуациями.
Модель процесса следует задавать в виде совокупности ситуаций.
Ситуацию представить совокупностью событий.
Событие определить как установление определенного значения или достижения некоторой границы значения одного или нескольких атрибутов объекта (объектов). Таким образом, событие характеризуется изменением состояния одного или нескольких объектов.
Возможная последовательность протекания процессов задавать их последовательностью и отношением предусловия между ситуациями. Отношение предусловия означает, что обязательным условием возникновения ситуации является не только наступление характеризующих ее событий, но наступление одной или нескольких задаваемых в отношении предусловия ситуаций.
Необходимо формирование информационных сообщений в процессе сбора от внешних источников (операторов системы или автоматических датчиков) сообщений об изменениях исследуемой проблемной области.
В процессе прогнозирования (анализа) механизм логического вывода должен запускаться автоматически. Сопоставляя заданные модели процессов с поступающими информационными сообщениями, необходимо осуществлять выдачу рекомендаций в реальном времени пользователю и реально происходящих процессах. Получаемая информация даст объективную оценку происходящих процессов и позволит осуществлять прогнозирование их протекания и осуществлять контроль выполнения задаваемых управляющих воздействий. Результаты прогнозирования должны визуально отображаться на дисплеях оператора ИВК.
Данная подсистема должна быть инвариантной к проблемной области. В данном комплексе необходимо предусмотреть возможность моделирования всего процесса от оценки ситуации до контроля выполнения управляющих воздействий или обособленного использования каждого из агентов. Предусмотреть возможность настройки комплекса для функционирования в распределенном варианте отдельных элементов организации (органа управления) в целом.
Исходные данные характеризуют текущую ситуацию, т.е. хронологию событий и изменение состояний объектов внешней среды с временной логикой. Основу моделирования составляет модель выявления процессов деятельности, включающая эталонную модель деятельности внешней среды, эталонной внешней модели ситуации и модели взаимосвязи. Модель деятельности внешней среды, по своей сути, это сценарий, содержащий такие элементы как: основные этапы процесса деятельности, функции и взаимодействие агентов, ситуации, события, характеристики (описания) событий и временные рамки.

Интеллектуальная система будет реализована в среде Delphi 7.0 с использованием для хранения информации базу данных СУБД Interbase. Для накопления априорных знаний и построения таблиц решений использовать сбор статистических данных и знания экспертов. Работоспособность комплекса надлежит проверить при экспериментальном моделировании в рамках метафоры «система помощи оператору ИВК» процесса оценки ситуации, взаимодействия агентов и принятия решения, выявления опасных ситуаций. Таким образом, в рамках диссертационного исследования, необходимо произвести разработку программного комплекса как действующего макета с адаптацией на различные проблемные области.

Заключение
На сегодняшний день нейронные сети нашли свое применение в моделях исследуемых явлений, полностью базирующихся на экспериментальных данных. Здесь наиболее полно проявляются основные свойства искусственных нейронных систем: массивная параллельность обработки информации, ассоциативность памяти и возможность к обучению на опыте, а использование нейро-нечеткого подхода вследствие возможности перепрограммирования позволяет в дальнейшем, при новой инсталляции программного обеспечения, легко расширять функциональные возможности разрабатываемых систем искусственного интеллекта. Это открывает новые перспективы для систематизации многочисленной экспериментальной информации в таких областях знаний, где традиционно трудно представим математический формализм, например, в медицине, психологии.
Одним из перспективных направлений является использование нейро-нечеткого подхода, когда для формирования знаний содержащего (когнитивного) уровня используется лингвистическое описание входной сенсорной информации, получаемой с датчиков, а для формирования базы правил на уровне принятия решения используется нейронная сеть (НС).
Также перспективным является построение системы автоматизированного анализа ситуаций по принципу многоагентных систем. В настоящее время многоагентные системы рассматриваются уже не только как принципиально новая информационная технология, сформированная на базе слияния информационных и телекоммуникационных технологий, но и как новая парадигма программирования, в какой-то мере альтернативная объектно-ориентированному программированию.

(c) 2009 Раздобарина Е.А.
Все права принадлежат ООО "Смарт Автоматикс" (Smart Automatics ltd).
Ссылка на www.smaut.com при использовании материалов ОБЯЗАТЕЛЬНА.