АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ, ПЛАНИРОВАНИЯ И СИНТЕЗА РЕШЕНИЙ
После вычисления вероятности P(Hj ? Ri), где Ri, ответ пользователя на симптом Si, априорная вероятность Р(Нj) заменяется вычисленной апостериорной вероятностью. Подтверждение (отрицание) симптома Si, связанного с гипотезой Нj, является положительным свидетельством для гипотезы Нj, если апостериорная вероятность больше априорной.
Подтверждение (отрицание) симптома является отрицательным свидетельством для гипотезы, если апостериорная вероятность меньше априорной.
Для каждой гипотезы Нj вычисляется два числа: Рmах (Нj) = M1j апостериорная вероятность гипотезы при всех положительных свидетельствах и Pmin (Нj) = M2j апостериорная вероятность гипотезы при всех отрицательных свидетельствах. Имеются три правила формирования результата работы экспертной системы.
Правило 1. Подтверждение или отклонение гипотезы Нj. Если на некотором шаге работы новая вычисленная (апостериорная) вероятность Р гипотезы Нj становится больше Рaj + L1 (М1j - Paj), то гипотеза подтверждается (
априорная вероятность гипотезы); если апостериорная вероятность Р гипотезы Нj становится меньше 
+ L2 (
- M2j), то гипотеза отвергается.
Коэффициенты L1 и L2 настроечные параметры.
Правило 2. Наиболее вероятный результат. Считается, что гипотеза Нr наиболее вероятна, если при любых дальнейших ответах пользователя апостериорные вероятности остальных гипотез не могут превысить значение апостериорной вероятности гипотезы Нr.
Правило 3. Если не сработали первые два правила и все вопросы по симптомам исчерпаны, то в качестве результата выдается несколько гипотез с наибольшими апостериорными вероятностями.
После сеанса работы с экспертной системой пользователь имеет возможность получить разъяснение результатов ее работы.
Экспертная система снабжается блоком обучения базы знаний, который позволяет корректировать оценки вероятностей Р+ и Р- с процедурами заполнения траектории вопрос ответ и подтверждения правильности ответа экспертной системой. Этот блок облегчает построение прикладных экспертных систем, поскольку ошибки первоначального наполнения систем могут исправляться в процессе сеансов работы с опытным экспертом-учителем.
Экспертная система может быть использована для решения широкого круга задач, в частности для синтеза рациональных решений с помощью эвристических приемов. Эвристический прием это некоторая рекомендация экономисту-изобретателю, дающая направление изменения прототипа системы в искомое экономическое или управленческое решение.
В основе метода эвристических приемов лежит понятие экономического или управленческого противоречия. Противоречие выявляется при анализе прототипа системы и описывается в терминах показателей экономического объекта в виде пары (X, Y), где Х показатель, который необходимо улучшить в прототипе; Y показатель, который недопустимо ухудшается.
При этом для фиксированного Х в одном прототипе может быть выделено несколько экономических или управленческих противоречий вида (X, Y,), i = 
.
Назначение экспертной системы по эвристическим приемам состоит в выдаче рекомендаций изобретателю-экономисту или управленцу по применению наиболее эффективных эвристических приемов для разрешения выявленных в прототипе противоречий.
В качестве гипотез здесь выступают эвристические приемы. Симптомами являются показатель, который необходимо улучшить, X, и показатель, который при этом ухудшается, Y.
В качестве базы знаний в данной экспертной системе используется таблица взаимосвязей противоречий и эвристических приемов. Интерпретацией симптома является противоречие.
Считается, что симптом (X, Y) связан с гипотезой Н, если противоречие разрешается с некоторой вероятностью эвристическим приемом.
Экспертная система при взаимодействии с пользователем работает следующим образом.
Шаг 1. Пользователю предъявляется вопрос относительно некоторого показателя, который необходимо улучшить в прототипе.
Шаг 2. Пользователь, отвечая на указанный вопрос, выбирает этот показатель из меню.
Шаг 3. Система задает пользователю вопрос, ухудшается ли при этом некоторый другой показатель прототипа, и указывает этот показатель.
Шаг 4. Пользователь отвечает на поставленный вопрос по шкале (-5,..., 0,...,+5).
Шаг 5. Экспертная система проверяет решающие правила и либо выдает наиболее достоверный эвристический прием, либо формирует следующий прием.
Компьютеризация эвристических методов синтеза в области экономики и управления находится в стадии зарождения и требует значительных усилий исследователей в дальнейшем развитии этого направления. В перспективе ЭВМ должна помогать человеку не только выполнять рутинную работу, но и способствовать повышению творческой активности при поиске новых рациональных решений [19]..
Основные понятия
1. Эвристические методы.
2. Эвристический прием (правило).
3. Экономическое и техническое противоречие.
4. Мозговой штурм.
5. Методы ассоциаций и аналогий.
6. Метод синектики.
7. Контрольные вопросы и коллективный блокнот.
8. Метод матриц открытия.
9. Алгоритм решения изобретательских задач.
10. Автоматизация эвристических методов синтеза новых систем.
Контрольные вопроси а задания
1.Сформулируйте основные классификационные признаки эвристических методов синтеза систем.
2.В чем заключаются основные принципы поиска новых рациональных систем методом, основанным на фонде эвристических приемов?
3.Предложите новые принципы построения компьютерной системы, основанной на использовании фонда эвристических приемов.
4.Дайте характеристики различным методам мозгового штурма.
5.Предложите вариант создания компьютерной системы для поддержки творческого процесса синтеза новых эффективных систем, осуществляемого методом мозгового штурма.
6.Разработайте каталоги признаков для решения прикладных задач конкретной экономической предметной области методами ассоциаций и аналогий.
7.Разработайте компьютерную систему синтеза решений на основе метода ассоциаций.
8.Охарактеризуйте особенности метода синектики.
9.Предложите экономические задачи для решения методами контрольных вопросов и коллективного блокнота. Опишите технологию их решения.
10.Разработайте матрицы открытия для решения прикладных экономических задач. Осуществите поиск рациональных вариантов, удовлетворяющих исходной постановке задачи.
11.Сформулируйте творческую экономическую задачу. Решите задачу методом АРИЗ.
Опишите процесс решения задачи.
Литература
1.Альтшуллер Г.С. Алгоритм изобретения.
М.: Московский рабочий, 1973. 296 с.
2.Альтшуллер Г.С. Творчество как точная наука.
М.: Сов. радио, 1979. 184 с.
3.Буш Г.Я. Методологические основы научного управления изобретательством.
Рига: Лиесма, 1974. 167 с.
4.Гильде В., Штарке К. Нужны идеи: Пер. с нем. М.: Мир, 1973. 64 с.
5.Голдовский Б.И; Вайнерман М.И. Рациональное творчество.
М.: Речной транспорт, 1990. 120 с.
6.Джонс. Дж.К.
Методы проектирования: Пер. с англ.- 2-е изд., доп. М.: Мир, 1986. 326 с.
7.Диксон Д. Проектирование систем: изобретательство, анализ, принятие решений: Пер. с англ. М.: Мир, 1969. 440 с.
8.Загоруйко Н.Г. Методы обнаружения закономерностей.
М.: Знание, 1981. 62 с.
9.Одрин В.М; Картавов В.В. Некоторые итоги и перспективы развития морфологического анализа систем / Препринт АН УССР. Ин-т кибернетики, 73-62.
Киев, 1973. 83 с.
10.Одрин В.М; Картавов В.В. Морфологический анализ систем.
Киев: Наукова думка, 1977. 183 с.
11.Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем.
М.: ВНИИПИ, 1989. 312 с.
12.Повилейко Р.П. Классификация методов решения конструкторско-изобретательских задач (десятичные матрицы поиска). // Проблемы информатики. Новосибирск: Наука, 1972. Вып.5.
С. 5 37.
13.Повилейко Р.П. Инженерное творчество.
М.: Знание, 1977. 62 с.
14.Техническое творчество: теория, методология, практика. Энциклопедический словарь-справочник / Под ред.
А. И. Половинкина, В. В. Попова. М.: НПО Информ-система, 1995. 408 с.
15.Титов В.Н. Выбор целей в поисковой деятельности (методы анализа проблем и поиска решений в технике).
М.: Речной транспорт, 1991. 125 с.
16.Тринг М; Лейтуэйт Э. Как изобретать?: Пер. с англ. М.: Мир, 1980. 272 с.
17.Цуриков В.М. Проект Изобретающая машина - интеллектуальная среда поддержки инженерной деятельности // ТРИЗ. 1991.
2.1.С. 17 -35.
18.Дворянкин А. М. Экспертная система для принятия проектных решений // Инновационное проектирование в образовании, технике и технологии: Межвуз. сб. научн. тр. Волгоград, Изд-во ВолгГТУ, 1996.
С. 25 34.
19.Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Компьютерная поддержка изобретательства. М.: Машиностроение, 1998. 467 с.
Глава 7.
АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ ПРИНЯТИЯ, ПЛАНИРОВАНИЯ И СИНТЕЗА РЕШЕНИЙ
Повышение качества и производительности труда вечная проблема. При этом особенно сложно повысить эффективность творческого труда, к которому относятся процедуры принятия, планирования и синтеза рациональных и новых решений в экономике.
Одним из наиболее перспективных способов решения этой проблемы является создание автоматизированных систем.
Создание принципиально новых экономических систем и выработка эффективных управленческих решений всегда будет прерогативой высокотворческих личностей, поскольку даже в суперЭВМ невозможно вдохнуть душу человека и заложить в ее память постоянно развивающуюся модель знаний творческой личности, являющейся частью модели мира. Тем не менее для принятия, планирования и синтеза экономических решений среднего уровня уже сейчас активно разрабатываются компьютерные интеллектуальные системы, способные синтезировать решения более эффективно, чем человек.
В настоящее время такие системы развиваются не в направлении подключения дополнительных программных модулей и создания требуемых баз данных, а в радикальном перераспределении вычислительных работ и концентрации пользовательских, поисковых задач синтеза решений в экспертных системах, которые могут рассматриваться как особые комплексные подсистемы со своими информационной базой и программным обеспечением общего и специального назначения.
7.1. Необходимость автоматизации процессов принятия, планирования и синтеза решений
Методы принятия, планирования и синтеза решений основываются на применении знаний (в частности, системы предпочтений) лица или коллектива лиц, ответственных за принимаемое синтезируемое решение.
Однако процедуры выявления знаний, системы предпочтений лица, принимающего решение, настолько сложны, что требуют участия консультанта в процессе оценки, синтеза и выбора решения из множества альтернативных вариантов. Консультант, как правило, хорошо осведомлен о методах принятия и синтеза решений, приемлемых при разных критериях, альтернативах, шкалах критериев, типах оценок и т. п.
Привлекаемые к процессу решения задачи специалисты помогают ЛПР более четко разобраться в сложившейся ситуации выбора решений, обучают его применяемым методам. Опыт консультанта обеспечивает целенаправленность размышлений ЛПР и строгость в структуре получаемых от него оценок.
Все это дает пользователям возможность синтеза и выявления наиболее обоснованных вариантов наилучших в некотором смысле решений из множества допустимых.
Выявление данных, знаний и системы предпочтений ЛПР для решения задачи осуществляется путем сбора экспертной информации, объем которой оказывается весьма существенным. Объем экспертной информации, которую необходимо получить и обработать, тем больше, чем выше размерность решаемой задачи.
Разработка универсальных анкет для различных вариантов задач принятия, планирования и синтеза решений невозможна. Следовательно, требуется постоянное участие консультанта, направляющего последовательность рассуждений ЛПР в процессе сбора экспертной информации, что ведет к нарушению принципов конфиденциальности и необходимой документальности информации.
Таким образом, если решение, выбранное предлагаемым методом, является неудовлетворительным для ЛПР, консультант не имеет возможности документально точно восстановить процедуру опроса. В результате невозможно обосновать справедливость решения, полученного на основе выявления системы предпочтений пользователя, а также его оценок правдоподобности тех или иных последствий принимаемых решений.
Решение задач в неавтоматизированном режиме не позволяет организовать сбор и обработку исходной информации от нескольких экспертов.
Значительным толчком к разработке диалоговых систем принятия и синтеза решений послужило быстрое развитие персональных ЭВМ, что позволило существенно приблизить ЭВМ к реальному пользователю.
Таким образом, необходимость автоматизации процессов принятия, планирования и синтеза решений предопределена возможностью возложить на ЭВМ роль консультанта по принятию и синтезу решений и тем самым обеспечить конфиденциальность информации и учесть способности каждого ЛПР, рационально распределить функции между пользователем и ЭВМ, обеспечить сбор, накопление, хранение и коррекцию экспертной информации при необходимости повторного решения задачи.
7.2. Предпосылки создания диалоговых систем синтеза и принятия решений
Под диалогом обычно подразумевается [1, 2] процесс непосредственного и достаточно быстрого обмена сообщениями между двумя субъектами, при котором существует постоянная смена ролей информатора и реципиента (т.е. выдающего и принимающего сообщение соответственно).
Данное определение пригодно для рассмотрения взаимодействия как человека и ЭВМ, так и между людьми. Однако при этом изменяется смысл терминов субъект, информатор и реципиент.
Исследования диалога человека и ЭВМ в настоящее время ведутся в следующих основных направлениях:
1) моделирование свободной беседы, неограниченного речевого взаимодействия между двумя субъектами, которому были бы присущи свойства целенаправленности, взаимопонимания, равноценности деятельности и обучения партнеров;
2) технический подход, при котором на первый план выдвигаются свойства быстроты и возможность прямого обмена сообщениями, а также чисто языковое оформление и исключаются из рассмотрения основные свойства первого указанного подхода, такие, как взаимопонимание, равноценность деятельности и возможность обучения партнеров.
Наиболее правомерен подход, предусматривающий сочетание свойств обоих направлений, согласно которому диалогом человека с ЭВМ называется процесс, характеризуемый совокупностью или хотя бы одним из следующих качеств:
- наличие цели взаимодействия у обоих партнеров;
- определенная степень равноценности деятельности в процессе решения задачи;
- обмен сообщениями, направленный на установление понимания одним партнером сообщений другого;
- расширение и усовершенствование знаний (умений) одного партнера за счет знаний (умений) другого, в частности обучение одного партнера другим.
Рассмотрим более подробно эти качества.
Наличие цели взаимодействия у обоих партнеров. Диалог между двумя людьми предполагает существование у участников цели, ради достижения которой осуществляется обмен сообщениями.
При взаимодействии человека с ЭВМ (в задачах принятия, планирования и синтеза решений) цель человека, ответственного за выбор наилучшего решения, состоит в необходимости решить соответствующую задачу принятия, планирования и синтеза рационального решения. Целью компьютерной программной системы может быть оказание помощи лицу, решающему задачу.
Реализация этой цели в зависимости от степени интеллектуальности ЭВМ допускает либо просто выполнение необходимых трудоемких рутинных расчетов, либо получение от ЛПР всей необходимой информации, хранение больших объемов информации и выдачу результатов решения, либо выбор путей решения задачи, что позволяет заставить пользователя мыслить в процессе решения системно и последовательно.
Равноценность деятельности партнеров по диалогу. В процессе решения задачи предполагается способность каждого из партнеров совершать действия сходного характера, направленные на достижение поставленной цели.
При взаимодействии человека и ЭВМ эта равноценность может проявляться в разумном разделении функций, которое обеспечивает наилучшее сочетание возможностей человека и ЭВМ.
Равноценность деятельности достигается при достижении определенной степени интеллектуализации ЭВМ, т.е. при переходе к ЭВМ, как минимум, функций сбора и накопления необходимой экспертной информации, а также обработки и выдачи ее по запросам.
Взаимопонимание партнеров. Оно достигается при наличии у партнеров системы языковых знаков или кодов, из которых формируются сообщения, и хотя бы частичного понимания каждым из них предметной области. Чем большее количество знаний и умений оказывается общим для обоих партнеров, тем легче достигается понимание ими друг друга. Если же участники диалога не располагают некоторым минимумом общих знаний и/или умений, то необходимо осуществить дополнительное обучение хотя бы одного из них.
Важную роль в проблеме взаимопонимания играет язык общения. В последнее время большое внимание уделяется разработке систем с естественным для человека языком общения [1, 3].
Однако требование абсолютной естественности языка подчас не является первостепенным; во многих случаях гораздо важнее четкое и однозначное понимание некоторых фактов и/или команд, чем форма их представления.
Процесс взаимообучения партнеров.Он разделяется на две фазы:
1) обучение пользователя-профессионала машинным методам и средствам решения задач, осуществляемое вычислительной машиной;
2) обучение ЭВМ путем накопления и обобщения опыта решения задач пользователем в целях сокращения его участия в процессе выработки решения, оказания ему необходимой, деликатной помощи, а также накопления базы экспертной информации.
7.3. Классификация систем принятия и синтеза решений
Существующие интеллектуальные системы в большей степени ориентированы на реализацию методов принятия и синтеза решений, методов оптимизации, эвристических алгоритмов, чем на реализацию функций систем управления базами данных, информационно-поисковых систем и т. п.
Рассмотрим классификацию систем принятия и синтеза решений по основным классификационным признакам.
По характеру поддержки решений можно выделить два класса систем:
1) системы специального назначения, ориентированные на решение определенного класса задач;
2) универсальные системы, обеспечивающие возможность быстрой настройки на конкретную задачу синтеза или принятия решений.
Основная масса существующих систем соответствует второму классификационному признаку.
По характеру взаимодействия пользователя и системы можно выделить три класса:
1) системы, инициатором диалога в которых является ЭВМ, а пользователь выступает в роли пассивного исполнителя;
2) системы, в которых пользователь активен и является инициатором диалога;
3) системы, характеризующиеся последовательной передачей управления от пользователя к системе и наоборот.
Безусловно, системы второго класса представляют наибольший интерес, поскольку они дают пользователю полную свободу выбора действий. Однако реализация подобного способа взаимодействия в системах, предназначенных для пользователей-непрофессионалов, должна основываться на естественном языке общения.
Достаточный синтаксический и семантический анализ запроса требует очень большого объема оперативной памяти, а также составления универсального тезауруса. Такой способ взаимодействия может быть реализован лишь на ЭВМ пятого поколения, функционирующих на принципах искусственного интеллекта.
Большинство разрабатываемых диалоговых систем относится к третьему классу. Принцип последовательной передачи управления позволяет пользователю взять управление на определенном этапе в свои руки и тем самым как бы вмешаться в процесс решения задачи, изменив его в нужном направлении, путем задания параметров, выбора метода и т. п.
По наличию и характеру базы данных в системе различают:
1) системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и хранения информации;
2) системы, имеющие базу данных или совокупность файлов для сбора, накопления и выдачи информации;
3) системы, имеющие развитые системы управления базами данных.
Все указанные системы могут быть использованы для накопления как объективной статистической, так и экспертной информации. При этом накопление объективной информации осуществляется, как правило, на один шаг быстрее, чем экспертной.
По наличию интеллектуального компонента в системе различают:
1) системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и обработки плохо формализуемых знаний;
2) системы, имеющие базы знаний, механизмы вывода и объяснения полученных решений.
Появление технологии обработки знаний сделало возможным использование в рамках автоматизированных процедур богатого методического задела из области искусственного интеллекта. В области экономики и управления существует много задач, содержащих как хорошо формализуемые процедуры, на которых применяются традиционные математические методы, так и плохо формализуемые процедуры, характеризующие творческие аспекты исследуемого процесса.
Поэтому модель для решения подобных задач должна представлять собой симбиоз методов обработки знаний и традиционных математических методов. При этом процедуры обработки знаний выступают в качестве среды, не отрицающей или заменяющей уже разработанные фрагменты, а органично интегрирующей их.
Использование в системах принятия и синтеза экономико-управленческих решений теории искусственного интеллекта представляется особенно актуальным и перспективным.
При интеллектуализации экономических информационных систем должны быть обеспечены:
- возможность использования всех способов представления знаний (процедурного, продукционного, семантического);
- реализация хранения и доступа к знаниям в рамках банка знаний;
- многокритериальный анализ альтернатив;
- построение заключений на основе количественного вывода о возможности сочетания реализаций составных частей системы, о значениях характеристик реализаций в нетиповых условиях функционирования и др.;
- обработка не полностью определенной информации в ходе принятия, планирования и синтеза экономико-управленческих решений;
- взаимодействие перечисленных процедур обоснования решений.
7.4. Принципы разработки программных средств
Системы принятия и синтеза решений, реализующие диалоговый принцип взаимодействия, оформляются в виде пакетов прикладных программ, под которыми подразумевается совокупность программ, совместимых между собой и обеспечивающих решение задач из некоторой предметной области [З].
Основные принципы проектирования программных средств применительно к процессам принятия и синтеза решений следующие.
В основе построения пакетов программ лежит принцип конструктивной независимости, который предполагает разработку универсальной структуры пакета и некоторых его элементов.
Важнейшим принципом построения является модульность программных объектов. Данный принцип означает дискретность структуры пакета и унификацию программных средств в целях формирования различных вычислительных схем, предназначенных для решения задач синтеза и выбора решений.
Унификация программных средств проявляется в том, что каждая программная единица (модуль) предназначена для выполнения определенных функций и взаимодействует с данными некоторым стандартным способом. В этом заключается очередной технологический принцип построения системы принцип стандартизации взаимодействия программ с данными, который предполагает использование единых методики и механизма подключения программных средств к данным.
Принцип машинной независимости пакетов программ предусматривает возможность эксплуатации разработанного программного и информационного обеспечения при смене типов и поколений вычислительной техники.
Для успешной реализации этого принципа необходимо прежде всего выбрать универсальный алгоритмический язык. В качестве такого языка может быть выбран Си++ в силу его широкой распространенности на современных персональных ЭВМ.
