ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Journal influence

Higher Attestation Commission (VAK) - К1 quartile
Russian Science Citation Index (RSCI)

Bookmark

Next issue

4
Publication date:
09 December 2024

The article was published in issue no. № 3, 2002
Abstract:
Аннотация:
Author: () -
Ключевое слово:
Page views: 17367
Print version
Full issue in PDF (1.16Mb)

Font size:       Font:

При принятии решений в неструктурированных ситуациях у субъекта (ЛПР или эксперта) возникает модель проблемной области, на основе которой он пытается объяснить происходящие в реальности процессы. При этом объективные закономерности реального мира представляются субъективными экспертными оценками. В результате образ наблюдаемой ситуации отражает не только законы и закономерности ситуации, но и мировоззрение субъекта, его систему убеждений, ценностей, уровень образования, опыт и т.д. [1].

В этих условиях принятие решений – искусство, включающее рациональные (логические) и интуитивные начала. В синтезе рационального и интуитивного возникает способность ЛПР принимать своевременные и адекватные решения.

Когнитивный подход в поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизировать интеллектуальные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое представление проблемы в виде формальной модели. В качестве такой модели обычно используется так называемая когнитивная карта ситуации, которая представляет известные субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде ориентированного знакового графа, в котором вершины графа – это факторы, а дуги между факторами – причинно-следственные связи между ними [2].

В когнитивной модели выделяют два типа причинно-следственных связей – положительные и отрицательные. При положительной связи увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия, а при отрицательной – к уменьшению этого значения. Пример когнитивной карты некоторой экономической ситуации приведен на рисунке 1.

Причинно-следственный граф – это упрощенная субъективная модель функциональной организации наблюдаемой системы и «сырой» материал для дальнейших исследований и преобразований – когнитивного моделирования.

Цель когнитивного моделирования заключается в генерации и проверке гипотез о функциональной структуре наблюдаемой ситуации до получения функциональной структуры, способной объяснить поведение наблюдаемой ситуации.

Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования – это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, получение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (решение прямой задачи «Что будет, если…»), получение советов и рекомендаций по управлению ситуацией (решение обратной задачи «Что нужно, чтобы…»).

Узким местом существующих систем когнитивного моделирования ситуаций [3-5] является несогласованность их пользовательского интерфейса и алгоритмов обработки с психологическими особенностями субъективного измерения значений и силы причинных связей факторов наблюдаемой ситуации. Эта несогласованность приводит к ошибкам и заблуждениям эксперта при определении силы причинных связей, которые включаются в когнитивную модель ситуации. Разработка стратегии поведения субъекта на основе когнитивной модели с заблуждениями, естественно, приводит к стратегиям-заблуждениям.

В предлагаемой системе концептуального моделирования неструктурированных ситуаций «Канва» влияние заблуждений эксперта ослабляется с помощью специальных программных модулей и подсистем, учитывающих особенности организации человеческой системы измерения, оценки и переработки субъективной информации.

Подсистемы системы «Канва» осуществляют поддержку представления субъективной информации, извлечения предпочтений эксперта, обработку, представление результатов моделирования, поддержку аналитической деятельности эксперта.

Подсистема представления субъективной информации обеспечивает:

·     ввод в систему факторов, описывающих ситуацию, множество факторов – F={fi};

·     Подпись:  
Рис. 1
задание числовых или лингвистических значений факторов в виде упорядоченных множеств их абсолютных значений;

·     графический интерфейс для построения когнитивной модели ситуации в виде ориентированного знакового графа.

В подсистеме представления субъективной информации в качестве измерительных шкал значений наблюдаемых факторов ситуации используются порядковые шкалы, что позволяет интегрировать в единую модель ситуации факторы, имеющие числовые и лингвистические значения.

Когнитивная модель ситуации представляется в виде ориентированного знакового графа и задается матрицей смежности W={wij}, wijÎ{-1,0,1}.

Окно графического редактора системы «Канва» для построения и редактирования орграфа ситуации приведено на рисунке 2.

Подсистема извлечения предпочтений эксперта. Подпись:  
Рис. 2
Для определения силы причинных связей между факторами в систему моделирования встроена подсистема извлечения предпочтений эксперта. В этой подсистеме в качестве исходной используется информация о числовых или лингвистических значениях факторов ситуации и знаковый граф ситуации, введенные в подсистему представления субъективной информации. Исходная информация используется системой для порождения вопросов эксперту, из ответов на которые извлекается информация о силе причинных связей факторов ситуации.

Система обеспечивает генерацию вопросов эксперту и определение силы причинных связей между факторами в трех режимах.

·     Прямое оценивание. В этом режиме сила причинной связи определяется как передаточный коэффициент, вычисляемый по известным отклонениям фактора причины и фактора следствия.

Задание отклонения значений факторов выполняется в двух режимах:

-    точное задание значений отклонений факторов причины и следствия;

-    задание отклонения значений факторов причины или следствия в виде нечеткого множества – функции принадлежности, заданной на множестве значений факторов.

·     Парное сравнение. В этом режиме с помощью процедуры парного сравнения осуществляется упорядочивание факторов причин по силе влияния на фактор следствия. В режиме парного сравнения осуществляется автоматическое обнаружение ошибок (нетранзитивных оценок) эксперта и их автоматическая или ручная корректировка.

·     Задание функциональной зависимости. В этом режиме значение фактора следствия определяется как функция от значений факторов причин и используется, если все значения факторов причин имеют числовые значения и известна их функциональная зависимость.

Подсистема обработки. После определения силы причинных связей всех связанных причинными связями факторов знаковый орграф преобразуется во взвешенный. Динамика процессов ситуации описывается системой уравнений продукций «Если…, То…». В матричном виде эта система уравнений записывается в следующем виде:

Z(t+1)=W°Z(t),                                        (1)

где Z(t)=(zi(t)) – начальный вектор приращений значений факторов в момент времени t; Z(t+1)=(zi(t+1)) – вектор приращений значений факторов в момент времени t+1, zi(t)Î[‑1,1]; W=|wij| – матрица смежности, wijÎ[-1,1] характеризует силу причинной связи.

Приращения значений факторов в последовательные дискретные моменты времени Z(t+1), …, Z(t+n) вычисляются с применением следующего правила композиции [5]:

zi(t)=max(zi+(t), zi-(t)),

где zi+(t)=(zj(t-1).wij) – максимальное положительное, а zi-(t) – максимальное по модулю отрицательное zi-(t)= (|zj(t-1).wij)| приращение значения фактора-следствия.

Приращение значения фактора zi(t)Î Z(t), "t представляется парой [5]: ázi(t), ci(t)ñ, где ci(t) – консонанс значения фактора, 0£ ci(t)£ 1

ci(t)=.

Консонанс фактора характеризует уверенность субъекта в приращении значения zi(t) фактора fi. При ci(t)»1, то есть zi+(t)>>|zi-(t)| или |zi-(t)|>>zi+(t) уверенность субъекта в значении фактора zi(t) максимальна, а при ci(t)» 0, то есть zi+(t) » |zi-(t)|, минимальна. Интервалы значений консонанса в системе «Канва» имеют лингвистическую интерпретацию типа «Невозможно», «Возможно», «Достоверно» и т.д.

Результаты моделирования представляются в виде двухмерного массива, строки которого – значения одного фактора в последовательные моменты времени, столбцы – значения всех факторов в последовательные моменты времени. Информация из двухмерного массива данных избирательно используется подсистемами представления результатов моделирования и поддержки аналитической деятельности эксперта.

Подсистема представления результатов моделирования. Результаты моделирования в системе «Канва» представляются в графическом или табличном виде. Прогнозные абсолютные числовые и лингвистические значения факторов, а также отклонения значений факторов представляются в графическом виде или в таблицах на естественном и понятном эксперту языке.

Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта – ядро системы. Функциональность и организация этой подсистемы ориентирована на стимуляцию мышления и интуиции эксперта и включает следующие подсистемы.

·     Подсистема объяснения прогноза развития ситуации, которая обеспечивает автоматическую генерацию отчета, включающего описание последовательных шагов (причинно-следственных цепочек) получения прогнозного значения любого фактора ситуации. Отчет включает положительную и отрицательную причинно-следственные цепочки. Положительная цепочка объясняет причину увеличения значения признака, а отрицательная его уменьшения.

·     Советующая подсистема, обеспечивающая интеллектуальную поддержку разработки стратегии достижения векторной цели с выдачей рекомендаций для выбора управляющих воздействий. Для получения совета эксперт из описания векторной цели последовательно выбирает целевые факторы. Для каждого выбранного фактора система предлагает два множества альтернативных управляющих воздействий: первое включает факторы, значения которых для достижения целевого значения фактора необходимо увеличивать, а второе, соответственно, уменьшать. Эксперт, опираясь на собственные предпочтения, может выбрать любой фактор из предложенного множества в качестве альтернативного управляющего воздействия. Система при этом в оперативном режиме отображает рекомендуемую абсолютную величину управляющего воздействия и результат применения этого воздействия в графическом виде.

Таким образом, советующая подсистема поддерживает диалоговый режим разработки стратегии достижения векторной цели: эксперт выбирает целевой фактор; система дает ему советы и рекомендации по выбору управляющих факторов; эксперт выбирает управляющий фактор и величину воздействия; система оперативно отображает результаты применения этого воздействия. Советующий режим конструирования стратегии достижения векторной цели раскрепощает мышление и стимулирует интуицию эксперта, позволяет сформулировать множество различных сценариев (стратегий) достижения поставленной цели.

·     Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации, обеспечивающая ввод, редактирование, просмотр и активизацию любого сценария. Сценарное исследование различных стратегий достижения цели осуществляется в подсистеме сравнения сценариев развития ситуации, обеспечивающей возможность парного сравнения и анализа двух сценариев развития ситуации.

Результаты моделирования: таблицы прогноза развития ситуации, графики, описание сценариев, расшифровки значений факторов в системе «Канва» могут быть распечатаны на принтере или в файл документа Word.

Система «Канва» может быть использована для концептуального анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, для разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т.д., а также в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, порождения и проверки гипотез механизмов развития и механизмов управления ситуацией.

Применение системы концептуального моделирования «Канва» значительно расширяет горизонты аналитических возможностей экспертов, освобождая их интеллект от рутинной работы, стимулирует воображение и интуицию для генерации оригинальных решений и находок управления и рефлексивного поведения в запутанной ситуации.

Список литературы

1.   Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. - New York: Wiley. 1981.

2.   Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. - М.: Наука, 1986.

3.   Максимов В.И., Григорян А.К., Корноушенко Е.К. Программный комплекс «Ситуация» для моделирования и решения слабоформализованных проблем. // Междунар. конф. по проблемам управления. - Т. 2. (Москва, ИПУ РАН, 29 июня – 2 июля 1999 г.).

4.   Кулинич А.А., Максимов В.И. Система концептуального моделирования социально-политических ситуаций ПК «КОМПАС». // Сб. докл.: Современные технологии управления. (Москва, ИПУ, 21-22 мая 1998 г.).

5.   Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. - М.: ИНПРО-РЕС. 1995.

6.   Кулинич А.А. Субъектно-ориентированная система концептуального моделирования «Канва». // Матер. 1-й Междунар. конф.: Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций. (Москва, октябрь, 2001 г.).


Permanent link:
http://swsys.ru/index.php?id=689&lang=en&page=article
Print version
Full issue in PDF (1.16Mb)
The article was published in issue no. № 3, 2002

Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics: