Скачать презентацию ЛК 06 Підходи до побудови автоматизованих систем
ЛК 6.pptx
- Количество слайдов: 33
Скачать презентацию ЛК 06 Підходи до побудови автоматизованих систем
Скачать презентацию ЛК 06 Підходи до побудови автоматизованих систем
ЛК. 06 – Підходи до побудови автоматизованих систем прийняття рішень
Перелік питань 1. Основні підходи до проектування СПР. 2. Інформаційний підхід. 3. Модель «Спарга» . 4. Еволюціонуюча модель. 5. Підхід, заснований на знаннях. 6. Структурна схема СПР, яка ґрунтується на знаннях. 7. Інструментальний підхід. 8. Класифікація СПР за інструментальним підходом.
1. Основні підходи до проектування СПР. Виділяють шість груп моделей СПР. До них належать: 1) засновані на інформаційних технологіях; 2) засновані на знаннях; 3) ієрархії управління; 4) орієнтована на особистість ОПР; 5) для планування і прогнозування; 6) для конторської роботи. Розглянемо деякі з перерахованих моделей. Основним призначенням моделей, заснованих на інформаційних технологіях, є підвищення якості рішень, прийнятих управлінським персоналом організації за рахунок використання інформаційних технологій. У рамках даного підходу розроблені дві моделі: модель Спрата і її розвиток – модель СПР, що еволюціонує
2. Інформаційний підхід З позицій інформаційного підходу СПР належать до класу інформаційних систем, основне призначення яких полягає в поліпшенні характеру діяльності управлінського персоналу підприємства (саме покращення характеру, а не у наданні потрібної інформації в певний час) за рахунок застосування засобів інформаційних технологій. У межах цього підходу запропоновано дві моделі СПР: «Спрага» та еволюціонуюча модель. Основні компоненти СПР «Спрага» : інтерфейс «користувач – система» , база даних (БД) і база моделей. Інтерфейс «користувач – система» забезпечує зв’язок з кожною базою. Він включає програмні засоби для управління базою даних, управління базою моделей, управління і генеруванням діалогу і повинен забезпечити виконання таких функцій: керувати різними стилями ведення діалогу; змінювати стиль діалогу за бажанням користувача; представляти дані в різних формах і видах; надавати гнучку підтримку користувачеві. Структурну схему СПР «Спрага» зображено на рис. 4. 1.
2. Модель «Спарга» Рисунок 6. 1 – Структурна схема СПР «Спрага» Бази даних СПР включають як кількісну так і якісну інформацію, що надходить із різних джерел. Засоби створення і ведення БД повинні надавати такі можливості: об’єднувати різні джерела інформації, використовуючи процедуру їх «добування» даних; представляти логічну структуру у термінах користувача; мати повний набір функцій управління даними. База моделей повинна забезпечувати гнучкість моделювання, зокрема, за рахунок використання готових блоків моделей і підпрограм.
3. Еволюціонуюча модель. Управління моделями дає такі можливості: каталогізувати та обслужити широкий спектр моделей, які підтримують всі рівні управління; легко івидко створювати нові моделі; пов’язувати моделі з відповідними базами даних. Подальшим розвитком СПР «Спрага» є еволюціонуюча СПР. Крім інтерфейсу користувача, бази даних і бази моделей ця система включає базу текстів і базу правил, завдяки чому розширюються їх функціональні можливості. Інформаційна база СПР дає змогу використовувати як менш структуровані види інформації (тексти звичайною мовою), так і більш структуровану інформацію (правила представлення знань, евристичні процедури).
Структурна схема еволюціонуючої СПР зображена на рис. 6. 2. Рисунок 6. 1 – Структурна схема еволюціонуючої СПР
4. Підхід, заснований на знаннях. Одним із перспективних напрямів розвитку систем підтримки прийняття рішень є об’єднання технологій підтримки рішень і технології штучного інтелекту. Проте у контексті класифікації СПР доцільно розглянути модель СПР, яка ґрунтується на знаннях. Елементи штучного інтелекту, зокрема використання звичайної мови для спілкування з системою, методологія експертних систем, інженерія знань і комп’ютерних мов штучного інтелекту знайшла застосування у трьох базових компонентах СПР: БД і СУБД, база моделей і система управління базою моделей (СУБМ), інтерфейсі користувача. Але є концепції створення СПР, в яких система знань в СПР виступає як один з визначальних чинників. Відмінною особливістю СПР, що ґрунтуються на знаннях, є явне виділення нового аспекту підтримки рішень – спроможність «розуміти» проблему, тобто здатність прийняти запит користувача, зібрати відповідну інформацію і підготувати звіт.
5. Структурна схема СПР, яка ґрунтується на знаннях Структурну схему СПР, яка ґрунтується на знаннях, зображено на рис. 6. 3. Ця система складається з трьох взаємодіючих частин: мовна система (МС); система знань (БД, СУБД, база знань (БЗ) і система управління базою знань (СУБЗ)), і системи обробки (розв’язання) проблеми (проблемний процесор). Рисунок 6. 3 – Структурна схема СПР, яка ґрунтується на знаннях
Система обробки задач – це механізм, який пов’язує мовну систему і систему знань. Цей проблемний процесор забезпечує збір інформації, формулювання моделі, її аналіз, тощо. Він сприймає опис проблеми, виконаний відповідно до синтаксису мовної системи, і використовує знання згідно з прийнятими у системі знань правилами з метою створення інформації, необхідної для підтримки рішень. Проблемний процесор – це динамічна компонента СПР, що відображає (моделює) поведінку особи, яка вирішує проблему. Тому він повинен мати як мінімум, можливість інтегрувати інформацію, що надходить від користувача через мовну систему і систему знань, і, використовуючи математичні моделі, перетворювати формулювання проблеми у докладні процедури, виконання яких дає відповідь (розв’язок задачі). У складніших випадках проблемний процесор повинен вміти формулювати моделі, необхідні для вирішення поставленої проблеми.
СПР, побудована відповідно до моделі ієрархії управління, забезпечує підтримку ОПР на всіх рівнях управління. Інформація організується за принципом “зверху вниз”, тобто чим вище рівень ієрархії, тим вище ступінь стиску інформації. При русі вниз по рівнях ієрархії зростає ступінь деталізації інформації. СПР, орієнтовані на особистість користувача, що приймає рішення, реалізовують ідею універсальної підтримки різнобічних процесів прийняття рішень. Для більш повного розуміння контексту проблем підтримки рішень потрібно зіставити деякі аспекти обробки інформації людиною і комп’ютером. Обробка інформації людиною тісно пов’язана з біологічною спеціалізацією мозку: ліва півкуля виконує раціональні, впорядковані й динамічні функції (кількісний характер дій), права – інтуїтивні, паралельні дії (якісний характер).
У літературі з психологічних аспектів способу дій ОПР прийнятті рішень виділяють аналітичний і евристичний стилі. ОПР, яка представляє аналітичний стиль, надає перевагу процедурам та аналітичним інструментам, які забезпечують оптимальні рішення. ОПР з евристичним стилем дій, навпаки, виконує процедури типу спроб і помилок або використовує нагромаджений досвід. Перехід від аналізу до евристики зводиться, таким чином, до переходу від математичної точності до процедур наближення, які дають змогу отримувати задовільні рішення, хоча й не обов’язково оптимальні. Останнім часом поширився квалітативний (якісний) підхід до створення СПР, коли елементи евристичного й комп’ютерного моделювання включаються в операційні дослідження і комп’ютерне моделювання з тим, щоб охопити всі управлінські процеси, які виконуються людиною, тобто область квалітативної підтримки рішень. Це послужило основою створення моделей СПР квалітативної орієнтації, тобто СПР, які реалізують функції правої півкулі мозку людини.
Контрасти між СПР лівопівкульної (кількісної) і правопівкульної (якісної) орієнтації – значні. Коли перші мають справу переважно з числовими базами даних, СПР правої півкулі працюють зі словами, фразами й рішеннями. До інших антиномій належать такі: числове порівняння проти якісного аналізу подібності (схожості); статистична обробка даних проти формулювання таксомонії (дослідження питань обсягу і взаємного відношення підпорядкованих груп і категорій, питань класифікації); аналіз дисперсії і коваріації проти аналізу змісту. Екстраполяція, висновок і логічне порівняння відбуваються у межах “лівої півкулі” шляхом простих числових операцій, числового порівняння; в області “правої півкулі” ці процеси проявляються як комбінаторне генерування і переструктурування. Таким способом моделювання викликає евристику, оптимізацію і симуляцію (в типовій СПР “лівої півкулі”) або створення сценаріїв, симуляцію та оцінювання якісних результатів (система СПР “правої півкулі”).
Нарешті, концепція закритості й відкритості добре відповідає поняттям «лівої півкулі» і «правої півкулі» відповідно. Очевидно, підхід до відбору інформації, фільтрації й розпізнавання образів, екстраполяції і створення висновків, до моделювання істотно відрізняється при переході від жорсткого «лівопівкульного» простору до якіснішої «правопівкульної» СПР, для якої характерними термінами будуть знання, розум, аналогії, сценарії. У майбутньому може з’явитись “тотальна” СПР, яка складатиметься з двох модулів для “лівопівкульної” і “правопівкульної” підтримки та деякого сполучення між ними. Така архітектура зі штучним інтелектом може призвести до створення системи, в якій структурована задача автоматично направляється в кількісний модуль, слабоструктурована розв’язується шляхом застосування квалітативних функцій СПР, а задача довгострокового планування викличе найпотрібніші субмодулі двох частин СПР, які шляхом взаємодії дають змогу отримати очікуваний результат. тощо.
Планування і прогнозування діяльності підприємств (від малих фірм до великих корпорацій) є однією з найширших сфер застосування СПР для планування та прогнозування підтримують такі аналітичні засоби, як аналіз прикладів, тобто оцінка значень вихідних величин для заданого набору значень вхідних змінних; параметричний аналіз типу “що. . . якщо. . . ”; аналіз чутливості; аналіз можливостей, що полягає у знаходженні значень вхідної змінної, яка забезпечує бажаний кінцевий результат; аналіз впливу; аналіз даних; порівняння та агрегування; командні послідовності – можливість записувати, здійснювати, зберігати для подальшого використання регулярно виконувані серії команд і повідомлень; аналіз ризику; оптимізація. СПР для конторської діяльності. У сучасному офісі інтелектуальна діяльність працівників спрямована на збирання та аналіз необхідної інформації, генерування, обговорення та розповсюдження нових ідей, прийняття відповідних рішень. СПР офісу можуть охоплювати різні підсистеми, зокрема за функціональною ознакою можна виділити три групи: · процесорні пристрої різної продуктивності; · локальні мережі зв’язку; · робочі станції.
Процесорні системи, починаючи від персональних ЕОМ і закінчуючи високопродуктивними багатопроцесорними системами, забезпечують обробку й зберігання інформації на різних рівнях ієрархії управління. Локальні мережі забезпечують обмін діловою інформацією, яка перебуває у різних користувачів, організацію телеконференцій, прийняття колективних рішень. Робочі станції охоплюють широкий набір пов’язаних із процесорами термінальних пристроїв, пристроїв для обміну інформацією, засобів телекомунікації.
7. Інструментальний підхід Підвищена увага представників інформатики та економічної практики до методів розробки і впровадження СПР зумовила необхідність розробки програмних інструментів для створення СПР, що, в свою чергу, вплинуло на появу нової концепції класифікації СПР – інструментального підходу, розробленої Спрагом. В залежності від специфіки розв’язуваних задач і використовуваних технологічних засобів процесу створення систем можна виділити три рівні СПР: спеціалізовані (прикладні) СПР; генератори СПР ( СПР-генератори); інструментарій СПР ( СПР-інструментарій).
Спеціалізовані СПР призначені для використання окремим користувачем або групами користувачів. Вони дають змогу індивідуальному ОПР чи колективу ОПР вирішувати специфічні проблеми у конкретних ситуаціях. СПР-генератор – це пакет взаємопов’язаних програмних засобів (пошуку, переробки й видачі даних, моделювання тощо), який дає змогу легко і швидко створювати спеціалізовану СПР. Прикладом може бути інформаційна керуюча система, яка складається з різноманітних елементів: пошуку інформації, підготовки звітів, мови моделювання, а також множини засобів для виконання фінансових та статистичних аналізів. Оскільки генератори СПР можуть використовуватись і не програмістами, для створення систем підтримки прийняття рішень в області планування й управління розроблено чимало СПР-генераторів: CUFFS 88, EXPRESS, FAME та ін.
Концептуальна структура СПР-генератора, яка відображає точку зору користувача, включає п’ять компонент: управління інтерфейсом користувача, управління представленнями даних і результатів, управління аналізом, системне управління, управління даними. Управління інтерфейсом користувача повинне забезпечувати реалізацію трьох основних типів інтерфейсу: меню, мова команд, звичайна мова запитань і відповідей. Управління представленнями повинне підтримувати різноаспектні образи користувача стосовно своєї проблеми, яку потрібно вирішувати. Ці представлення можуть виражатися у вигляді таблиць, графіків або командних процедур. Управління аналізомданих зводиться до ведення бази моделей. У разі маніпулювання даними при математичному моделюванні множину інструкцій можна подати як підпрограму аналізу. СУБД повинна забезпечувати доповнення бази моделей за рахунок додаткових засобів аналізу. Системний адміністратор забезпечує координацію дій користувачів, а також системного тренажера, що використовується для підготовки користувачів.
Управління даними реалізується за допомогою СУБД, яка повинна містити засоби ведення словника даних, що дасть змогу створити на цій основі інші словники, наприклад, графічний словник чи словник моделей. До прототипу описаного генератора можна зарахувати систему REGIMES, орієнтовану на персональні комп’ютери. Цей генератор складається з таких компонент: командний процесор, діалоговий процесор, процесор представлення результатів, підсистема управління регресійним аналізом, а також – три словники. СПР-інструментарій надає в розпорядження проектантів СПР потужні засоби, в тому числі нові мови спеціалізованої спрямованості, удосконалені операційні системи, засоби обміну інформацією, проекції кольорових графічних образів та ін. Тому вони можуть використовуватись для створення як спеціалізованих СПР, так і для генераторів СПР.
Приклад реалізації системи підтримки прийняття рішення оперативного управління за допомогою сучасних технологій моделювання На ефективність управлінням місцевою роботою в значній мірі впливає обґрунтованість прийнятих рішень по вибору категорії поїзду для обслуговування станцій, по розподілу порожніх вагонів між станціями, дирекціями, залізницями та по прогнозуванню показників роботи станції. На даному етапі моделювання великих систем та складних технологічних процесів дозволяє створювати система підтримки прийняття рішень (СПР), що не тільки надають користувачу всю необхідну для прийняття рішень інформацію, але і забезпечують самостійне формування обґрунтованого вирішення. Основними функціями, які повинна вирішувати. СПР є: 1) отримання та зберігання інформації показників стану перевізного процесу: збір даних кожної доби щодо навантаження вантажів за визначений час; оцінювання поточної поїзної ситуації на дільницях визначеного полігону; 2) аналіз отриманих даних та прогнозування потрібної кількості вагонів на добу, декаду та на місяць; 3)розрахунки щодо оптимізації використання порожнього парку вагонів (розподілу порожніх вагонів між станціями, дирекціями, залізницями); 4) розрахунки щодо вибору категорії поїздів для обслуговування місцевої роботи;
Приклад реалізації системи підтримки прийняття рішення оперативного управління за допомогою сучасних технологій моделювання Основними функціями, які повинна вирішувати. СПР є: 1) отримання та зберігання інформації показників стану перевізного процесу: збір даних кожної доби щодо навантаження вантажів за визначений час; оцінювання поточної поїзної ситуації на дільницях визначеного полігону; 2) аналіз отриманих даних та прогнозування потрібної кількості вагонів на добу, декаду та на місяць; 3)розрахунки щодо оптимізації використання порожнього парку вагонів (розподілу порожніх вагонів між станціями, дирекціями, залізницями); 4) розрахунки щодо вибору категорії поїздів для обслуговування місцевої роботи; 5) надання оптимального рішення на основі проведених розрахунків.
Згідно визначених функцій постає задача формування СПР поїзного диспетчера. Архітектура СПР поїзного диспетчера складається з наступних модулів: моделюючого, інформаційного та модуля організації діалогу і введення в систему інформації про розміщені в межах дільниці станції (рис. 6. 1). Моделюючий модуль включає в себе блок математичних моделей, які призначені для вирішення покладених на систему задач, таких як: прогнозування кількості порожніх вагонів на визначений період; оптимізація використання порожнього парку вагонів; визначення категорії поїздів для виконання місцевої роботи. У зв’язку з тим, що варіантів існує безліч, а рішення потрібно приймати в оперативному порядку, людині важко врахувати велику кількість факторів, які мають вплив, тому використання системи надасть змогу виключити вплив “ людського фактору ”. Людина приймає рішення після порівняння основаного на своєму досвіді та інтуїції варіанта та рекомендованого варіанта, який видає система. Тобто остаточно може бути прийнятий варіант на розсуд користувача системи.
Рисунок 6, 1 – Схема функціонування СПР щодо управління місцевою роботою
Інформаційний модуль створений для зберігання баз даних, які необхідні для функціонування системи, а також зберігання алгоритмів, які використовуються в процесі прийняття рішень. База даних зберігає інформацію про: · станції, що належать певним дільницям; · розташування дільниць у межах дирекції; · розміщення дирекцій в межах залізниць; обсяги та умови перевезень вантажів за минулі роки на станціях кожної дільниці; · план навантаження в поточному місяці по кожній станції дільниці; · перевізний процес, який відбувався у попередні роки; · поточний стан перевізного процесу на дільницях; · додаткову інформацію. База даних про станції, що належать певним дільницям містить інформацію про назву та кількість технічних, опорних, проміжних станцій, їх взаємне розташування та про відстань між ними.
База, що містить додаткову інформацію, складається з різних вказівок, інструкцій, нормативних актів, правил технічної експлуатації та інших правил, норм, договорів, обмежень, положень про штрафи, яка не використовується СПР, але служить для робітників у якості нагадування. До складу інформаційного модуля також входить база знань, яка призначена для зберігання алгоритмів пошуку оптимального рішення кожної з задач, які вирішувалися СПР. Зберігання призначене для можливості подальшого розвитку системи за допомогою програм, які використовують ці знання для вирішення задач.
Модуль організації діалогу та введення інформації призначений для надання інтерфейсу оперативному персоналу, що значно спрощує роботу з системою, яка виконується в діалоговому режимі. Далі постає питання узгодження сформованої СПР з існуючими інформаційними системами. Інформаційна система нового покоління АСК ВП УЗ (автоматизована система управління вантажними перевезеннями) має відкриту архітектуру, що дозволяє автоматизувати різні операції управління вантажними перевезеннями, тобто можливе введення вищезазначеної СПР до складу АСК ВП УЗ. Розроблена СПР займе місце підсистеми, функціонування якої засноване на використанні сучасних засобів прогнозування та моделювання (методу нейронних мереж, генетичного алгоритму та нечіткої логіки). Подібні підсистеми мають назву “Аналітичні сервери” – АС. АС при розробці рішень буде спиратись на повну інформаційну базу АСК ВП УЗ та на бази, що запроектовані в ньому (які містять оперативну, архівну та статистичну інформацію). Схема передачі інформації при введенні АС наведена на рис. 6. 2.
Рисунок 2 – Схема передачі інформації всередині АСК ВП УЗ при введенні підсистем (АС)
Отже, СПР виконує таку роботу: на першому етапі визначає необхідну кількість порожніх вагонів для кожного підприємства по кожній станції дільниці на основі даних за попередній час, які зберігаються у базах даних та передає результати на АРМ вагонорозподілювача. На другому етапі вирішується задача розподілу порожніх вагонів між станціями, дирекціями, залізницями згідно обмежень заданих цільовою функцією. Отримані дані використовуються на наступному етапі роботи СПР при визначенні категорії поїзду, яким порожні вагони будуть доставлені на станцію призначення. Встановлення розробленої автоматизованої системи підтримки прийняття рішень передбачається на автоматизованому робочому місці (АРМ) диспетчера вагонорозподілювача (ДНЦВ), який займається прогнозуванням кількості порожніх вагонів та на АРМ старшого поїзного диспетчера (ДНЦ), який керує та несе відповідальність щодо організації руху на дільниці включаючи місцеву роботу. Далі наведені схеми введення інформації, її переробки та отримання результату при функціонуванні розробленої СПР.
Рисунок 6, 4 – Схема введення інформації, переробки таотримання результату при прогнозуванні кількості порожніх вагонів
Рисунок 6. 5 – Схема введення інформації, переробки та отримання результату оптимізації використання порожнього парку вагонів
Рисунок 6. 6 – Схема введення інформації, переробки та отримання результату при визначенні категорії поїздів при обслуговуванні місцевої роботи.
В даному прикладі сформовано підхід до побудови системи підтримки прийняття рішень оперативного персоналу, що дозволить покращити використання перевізних засобів та як слідство підвищити економічну ефективність від перевезень на залізничному транспорті. В подальшому сформовану модель доцільно доповнити інтерфейсом для зручної роботи оперативного персоналу.
Скачать презентацию ЛК 06 Підходи до побудови автоматизованих систем
ЛК 6.pptx