Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Эволюция организационно-технологической системы и принятие решений. постановка задачи исследования 22
1.1. Описание проблемы управления эволюцией организационно технологической системой с непрерывным характером производства 22
1.2. Классические модели рационального поведения в организационно-технологических системах 33
1.3. Теория проспектов Д. Канемана 40
1.4. Проблема принятия решений в психологических науках 43
1.5. Принципы и подходы к моделированию принятия решений интеллектуальным агентом 45
1.6. Постановка задачи включения личностных характеристик в модели принятия решений 52
Выводы по главе 60
ГЛАВА 2. Модели принятия решений агентом с учетом личностных оценок компонент ситуации выбора 62
2.1. Модель целеустремленного состояния 62
2.2. Модель ограничений целеустремленного агента 73
2.3. Модель представлений агента о ситуации выбора 75
2.4. Определение типа целеустремленного агента 79
2.5. Удельная ценность и стремление 82
2.6. Поведение целеустремленного агента 84
2.7. Положения методологии оценки компонент ситуации модели выбора агента 85
Выводы по главе 100
ГЛАВА 3. Управление эволюцией организационно технологической системы с субъективно рациональной формой поведения агентов 103
3.1. Базовая модель механизма управления обучающейся организационно-технологической системы 103
3.2. Поведение агента в организационно-технологической системе 106
3.3. Поведение центра при полной информированности о возможностях и предпочтениях агента ПО
3.4. Рациональное поведение центра при использовании им комплексной системы стимулирования 115
3.5. Управление продуктивностью агента 117
3.6. Задача оптимального согласованного планирования с
сообщением встречной информации агентов о своих возможностях... 122
3.7. Поведение центра при неполной информированности о возможностях и предпочтениях агента 123
3.8. Алгоритм построения агентом множества согласованных состояний 132
Выводы по главе 137
ГЛАВА 4. Формирование и адаптация представлений агента о ситуации целеустремлен ного состояния 139
4.1. Представления как субъективная модель, связывающая способы действия и результат 139
4.2. Этапы процесса формирования представлений 145
4.3. Формирование представлений в процессе наблюдений за последовательностью состояний непрерывного производства 147
4.4. Структура модели адаптации представлений агента 149
4.5. Уверенность и информация. Методики получения оценок степени уверенности. Лингвистические оценки 154
4.6. Согласование представлений. Модель построения множества согласованных представлений 164
Выводы по главе 172
5. Принципы и методы создания систем управления эволюцией организационно-технологических систем, использующие субъективные представленияагентов 174
5.1. Принципы создания и применения систем управления эволюцией организационно-технологической системы 174
5.2. Методы построения моделей представлений агентов о свойствах и поведении технологического процесса 178
5.3. Интерактивный метод построения структуры представлений агента об объекте управления 188
5.4. Интерактивные методы согласованной оптимизации при выявлении резервов в процессе управления эволюцией организационно-технологической системы 190
5.5. Концепция построения информационной системы управления эволюцией организационно-технологической системы 204
5.6. Методика построения и применение процессов согласования и согласованной оптимизации на основе субъективных представлений агентов в автоматизированных системах 210
5.7. Описание задач согласования представлений и согласованной оптимизации при управлении эволюцией организационно-технологической системы 215
Выводы по главе 216
6. Реализация принципов синтеза систем управления эволюцией для производств с непрывнои технологией 219
6.1. Решение задач согласования и согласованной оптимизации в управлении эволюцией производства хладонов и фторопластов 219
6.2. Разработка и внедрение системы согласованного оперативного управления в роботизированном производстве изделий из композитных материалов 261
6.3. Применение методологии согласования и оптимизации на основе субъективных представлений при создании тренажеров 266
Выводы по главе 277
Заключение 280
Библиографический список
- Классические модели рационального поведения в организационно-технологических системах
- Модель ограничений целеустремленного агента
- Поведение центра при полной информированности о возможностях и предпочтениях агента
- Этапы процесса формирования представлений
Введение к работе
Актуальность темы. В современных условиях резко изменилась система требований рынка к компьютерным системам управления предприятиями, в том числе и в химической промышленности. Принципы проектно-технологического типа организационной культуры, положенные основу функционирования современных производственных систем позволяют сократить время от появления новых идей до их реализации в практике и повысить темп смены образцов продукции. Для рынка стала характерной ситуация возрастания динамики изменений, неопределенности и риска. В этих условиях функционирование предприятий в химической промышленности должно быть основано на принципах дальновидности, адаптивности и самоорганизации, что обеспечивается механизмом управления, определяющим взаимодействие активных, суверенных агентов. Важнейшими ресурсами, необходимыми для функционирования организационной системы в этих условиях, являются современные методы управления на основе информационных технологий и инноваций. Эффективность новых технологий управления зависит, прежде всего, от того, как люди с их помощью выявляют и воспринимают объективные признаки складывающихся ситуаций, строят оценки, формируют новое знание и на его основе вырабатывают формы поведения и как новое знание встраивается – становится осознанно «привычным» для людей, реализующих этот процесс.
В таких системах люди (в дальнейшем агенты) имеют цели, отражающие их интересы, а также возможности их достижения. Автономия при принятии решений, связанная с экономической и юридической ответственностью, общность целей предполагает согласование состояний агентов, субъективного понимания ими обстановки, целей, принимаемых решений, способов действия, получаемых возможных результатов системой в целом и каждым агентом. Это порождает проблему управления эволюцией химических производств на основе принципов, методов, процедур, алгоритмических предписаний согласования при принятии решений на основе субъективных представлений агентов о ситуации выбора. Качество ее решения определяет скорость адаптации предприятия к быстро меняющимся требованиям рынка, повышает потенциал его самоорганизации.
Вторая проблема состоит в том, что наукоемкие производства в химической промышленности относятся к слабоструктурированным объектам, для которых характерна неполнота описания, неопределенность, динамизм и сложность формализации состояния внешней среды, существенная нелинейность, возрастание числа неопределенных и плохо формализуемых факторов, необходимость использования качественной, нечеткой информации. При решении задач управления объектами с такими свойствами возможности формальных методов существенно ограничены, но после определенного времени легко и эффективно решаются человеком. Как результат наблюдается уменьшение относительного объема применяемых формальных методов и возникновение потребности соединения средств качественного и количественного анализа при принятии решений.
Технической основой поддержки процесса самоорганизации должны быть высокоэффективные автоматизированные системы управления (ИАСУ), в которых интегрированы все информационные объекты (АСУТП, АСУП, САПР, АСТПП, ГПС). Традиционно при решении задач интеграции разработчики основное внимание уделяли техническому, программному, информационному, функциональному обеспечению. Частично рассматривался вопрос о принципах, способах, методах взаимодействия производственного персонала на новой технической основе обработки информации. Методы решения задач управления соответствовали, как правило, приемам и традициям управления, сложившимся на конкретном предприятии и поэтому реальные результаты от компьютеризации и информатизации не соответствовали ожиданиям. Поэтому третьей проблемой становится организация человеко-машинного взаимодействия в едином информационном пространстве для формирования согласованных представлений у персонала о ситуации выбора, структуре целей производства, принятия согласованных компромиссных решений, реализация которых оправдывает ожидания его участников. Такое взаимодействие с моделями представлений о ситуации выбора и моделями собственно выбора (как на основе эвристических правил, так и оптимизационных) представляет наибольший интерес с точки зрения качества принимаемых решений персоналом в ИАСУ, эффективности их реализации. Первостепенную роль здесь приобретает проблема построения адекватных моделей принятия решений человеком и его поведения при реализации решений.
Решение указанных проблем обеспечит повышение эффективности, конкурентоспособности отечественных предприятий в современных условиях ужесточения конкурентной борьбы за рынки сбыта после вступления нашей страны в ВТО, так как предполагаемые результаты позволяют создать предпосылки для разработки интеллектуальных информационно-управляющих систем в химической промышленности.
В этой связи разработка новых методов построения моделей выбора человека, учитывающие его субъективные оценки компонент ситуации выбора при решении им задач управления производствами в химической промышленности, построение и исследование механизмов функционирования для управления эволюцией химического производства в условиях неопределенности и динамики внешней среды является актуальной задачей.
Область исследования – теория и методология разработки моделей принятия решений с учетом индивидуальных характеристик человека его субъективного представления о компонентах ситуации выбора для решения задач согласованного планирования и управления на основе процедур человеко-машинного взаимодействия в автоматизированных системах управления производствами с непрерывной и непрерывно-дискретной технологией.
Объект исследования – принятие решений человеком в условиях неопределенности на основе субъективных представлений о ситуации выбора в слабоструктурированных средах, человеко-машинные процедуры и методы согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности.
Степень разработанности проблемы. Проблемы управления в организационно-технологических системах с учетом человеческого фактора исследуются в теории нечетких систем, иерархических систем с активными элементами, теории рыночных отношений. Фундаментальные результаты в этом направлении получены в работах Л. Заде, В.Н. Буркова, Д.А. Новикова, Э.Л. Трахтенгерца, В.В. Кондратьева, В.Н. Кузнецова, Н.Н. Моисеева, Ю.Б. Гермейера, В.В. Федорова, А.Г. Чхартишвили, Р. Аумана, У. Барлета и других. Однако методологические и математические основы моделирования в этих работах, позволившие обосновать ряд центральных методологических принципов, были основаны на положениях нормативной теории выбора и поведения без учета индивидуальных предпочтений субъекта в полном объеме и его субъективного понимания ситуации выбора. Поэтому полученные модели механизма функционирования и управления характеризуются ограниченными функциональными возможностями. Это сдерживает внедрение полученных формальных результатов в практику создания ИАСУ, в частности развития систем согласования и согласованной оптимизации и делает востребованным разработку более реалистичных моделей выбора.
Проблематика принятия решений (ПР) для слабоструктурированных сред достаточно широко обсуждается как в отечественной, так и в зарубежной печати, что нашло свое выражение в работах О.И. Ларичева, В.С. Михалевича, В.П. Волковича, В.В. Подиновского, В.М. Полтеровича, В.Ф. Ногина, Л.А. Растригина, С.А. Орловского, Л. Заде, А.Н. Борисова, Г. Саймона и других. Одним из главных прикладных результатов является установление того факта, что выбор конкретного решения в качестве “наиболее рационального” невозможен без включения субъективного фактора, отражающего личностные особенности агента, определяющие его восприятие, поведение, выбор способа действия. Была выдвинута концепцию ограниченной рациональности и определено направление в развитии теории принятия решений связанное с осмыслением центральной роли агента в технологии ПР и соответственно разработке моделей и алгоритмов его поведения в процессе ПР. Показано, что выбор решения сводится к поиску агентом способа учета неопределенности, который в свою очередь позволяет конструктивно выразить в нем человеческий фактор, возложив остальную работу на вычислительную систему. На этой основе был разработан ряд принципов учета неопределенности, на основе которых созданы модели и алгоритмы выбора агентом, реализованные в таких широко известных и эффективных методах, как АНР, ELECTRE, SMART и ряд других, с помощью которых решены важные технические и социально-экономические задачи. Но использование принципов оптимальности не замыкает математически реальные задачи ПР, требует значительной неформальной работы агента по выявлению степени адекватности заложенного в них принципа учета неопределенности для конкретной ситуации выбора. Они ограничивают вклад агента в решение обоснованием ряда искусственных параметров типа весовых коэффициентов. В настоящее время, после работ Д. Канемана и А. Тверски, направление исследований в теории принятия решений перешло от описания процессов выбора с помощью нормативных моделей и их модификаций к изучению индивидуального вклада субъекта в процесс принятия решений. Основой для этого являются результаты, полученные в когнитивной психологии и теории обработки информации. Проблема заключается не в понимании того, насколько оптимально принимаемое решение, а почему и как оно было принято, что является причиной несоответствия между фактическим и оптимальным поведением. Для целей моделирования и предсказания поведения субъекта и управления процессом принятия решений важным становится то, как люди делают оценки в ситуации выбора и как принимают на этой основе решения.
Вопросы моделирования субъективных представлений агента о ситуации выбора в различных предметных областях посвящены работы Д.А. Поспелова, В.Н. Вагина, А.П. Еремеева, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевского, Г.С. Осипова, Н.Г. Ярушкиной, М. Минского, С. Осуга, Ю.И. Кудинова и ряда других. В этом направлении получен ряд фундаментальных результатов, позволивших создать эффективные информационные технологии. Однако не в полной мере решены проблемы создания на основе полученных результатов информационно-управляющих систем, позволяющих в условиях слабоструктурированных и плохо формализуемых объектов управления, увеличения сложности и новизны задач управления, неопределенности внешней среды решать проблему согласования представлений производственного персонала на всех уровнях о резервах и потенциальных возможностях производства.
Несмотря на наличие значительного количества работ по отдельным аспектам проблемы управления эволюцией производствами в химической промышленности необходимо отметить несоответствие известных методов, моделей, информационных технологий и соответствующих инструментальных средств современным требованиям, что может быть преодолено на новом теоретическом и методологическом базисе. В связи с этим возникает научная и практическая необходимость в данном исследовании.
Научная проблема: создание теоретических и методологических основ принятия решений на основе субъективных представлений о свойствах и компонентах ситуации выбора в слабоструктурированных и плохо формализуемых средах для построения человеко-машинных процедур согласования и согласованной оптимизации в задачах управления эволюцией организационно-технологических систем с технологией непрерывно-дискретного типа.
Цель работы: разработка теоретических основ и методологии принятия решений на основе субъективных представлений при управлении эволюцией организационно-технологических систем, построения человеко-машинных систем согласования и согласованной оптимизации для повышения эффективности производств с непрерывно-дискретным типом производства.
Основными методами исследования являются общая методология и методы системного анализа, аналитического и имитационного моделирования, в работе также используются методы теорий: множеств, активных систем, принятия решений, искусственного интеллекта, нечетких систем и нечеткого логического вывода, теории игр, искусственных нейронных сетей, вероятностей и математической статистики, автоматического управления.
Задачи исследования:
-
Разработка концепции решения проблемы построения модели выбора, учитывающей субъективные оценки компонент ситуации выбора, являющейся основой для оценки вклада агента в ситуацию выбора, и определение влияния его индивидуальных характеристик и внешнего управления на результат выбора.
-
Разработка принципов и подходов к моделированию поведения агента в слабоструктурированной и плохо формализуемой среде на основе его субъективных представлений о ее свойствах.
-
Разработка модели управления эволюцией организационно-технологической системой в химической промышленности с субъективно рациональной формой поведения агентов.
-
Создание теоретических основ исследования поведения агента и управляющей подсистемы в двухуровневой организационно-технологической системе, учитывающие индивидуальное поведение агентов с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях и различных вариантах информированности центра.
-
Разработка методов и алгоритмов построения агентом множества согласованных состояний.
-
Разработка теоретических основ и методов формирования и адаптации представлений агента о свойствах ситуации выбора и способов ее согласования с представлениями других агентов.
-
Разработки методика программной реализации гибридных, интерактивных методов формирования представлений агента о ситуации целеустремленного состояния.
-
Разработка принципов и методов создания информационно-управляющих систем, использующие субъективные представления агентов в задачах управления эволюцией организационно-технологических системах.
-
Построение систем управления эволюцией организационно-технологических систем в химической промышленности с учетом их отраслевых особенностей.
Научная новизна работы заключается в разработке теоретических основ и методологии построения модели выбора субъекта, позволяющие учесть его субъективное понимание свойств ситуации выбора, оценить индивидуальный вклад в результат выбора. Разработанная методология предназначена для приведение в соответствие моделей, методов, информационных технологий, средств поддержки принятия решений и информационно-управляющих систем современным требованиям их применения при управлении эволюцией химических производств и отличается от известных:
новой концепцией решения проблемы построения модели принятия индивидуальных решений, разработанной с позиции системного анализа, отличающейся от известных подходов включением параметров, описывающих понимание субъектом состояния окружения, степень владения и привычности способов действия, понимания им возможных результатов и их ценности, эффективности способов действия для достижения возможных результатов. Показано, что индивидуальность человека проявляется в оценках этих параметров, выраженных в лингвистических шкалах, что позволяет использовать для получения вербальной информации методы, разработанные в социологии, организационной психологии, и применить методы теории нечетких множеств для ее обработки;
использованием интегральной оценки ценности ситуации выбора с помощью показателей удельной ценности по результату и эффективности, позволившее показать, что рациональность поведения человека заключается в стремлении максимизировать удельную ценность ситуации целеустремленного состояния по результату. Введение уровней значений показателей удельной ценности по результату и эффективности позволило формально отразить в модели эмоциональное переживание человеком ситуации выбора в виде оценок степени удовлетворенности. Подобное расширение модели выбора позволило ввести в нее в качестве способов действия отказ от действия и структурирование информации о свойствах ситуации выбора для конструирования новых альтернатив с целью повышения удельной ценности ситуации выбора от будущих возможных результатов;
формальным описанием целеустремленного поведения субъекта при стремлении его к достижению субъективно понимаемого идеала через достижение промежуточных целей, итогов путем выполнения задач, доказано, что продвижение к идеалу, цели имеет место тогда, когда ожидаемая ценность по результату монотонно возрастает;
созданием методологических основ для моделирования поведения субъектов в организационной системе с фиксированной системой стимулирования для обоснования управляющих воздействий центра, отличающихся учетом им субъективных оценок агентов и их субъективного понимания свойств ситуации выбора;
расширением функциональных моделей согласованного планирования и управления на основе итерационных схем и интерактивных процедур взаимодействия центра и агентов для построения центром оценок множества согласованных состояний агентов при различных вариантах информированности;
подходом к моделированию формирования представлений агента о ситуации выбора, учитывающим индивидуальные характеристики агента: восприятие и осознание информации, система его ценностей и норм поведения, что приводят к формированию субъективных представлений, субъективной оценкой адекватности которых для агента является убежденность в их полезности;
разработкой методов построения множества согласованных представлений и определением условий согласования представлений агентов для разработки алгоритмов согласования представлений агентов, где условием согласования является получение каждым агентом ожидаемой удельной ценности не ниже субъективной оценки справедливого, по его мнению, выигрыша.
Выполненный комплекс теоретических и экспериментальных исследований предложенного метода принятия решений составляет специальный раздел теории управления организационными системами и является расширением существующих методов моделирования принятия решений и поведения человека как активного элемента.
Практическая значимость заключается в создании эффективного алгоритмического, программного и методического обеспечения интеллектуальных информационно-управляющих систем, использующих субъективные оценки, представления и креативные свойства производственного персонала для исследования системных связей, закономерностей функционирования химического производства в условиях неопределенности для повышения его эффективности путем выявления внутренних резервов и возможных перспективных направлений его эволюции.
Реализация результатов работы. Научные результаты исследования реализованы на Уральском производственном объединении «Галоген» при создании интегрированной АСУ, г. Пермь, на Ступинском заводе стеклопластиков при создании гибкого автоматизированного производства изделий из композитных материалов, г. Ступино, на Новомосковском ПО «Азот» при разработке перспективной АСУТП производства слабой азотной кислоты, г. Новомосковск, в НПО «Центрпрограммсистем» при создании тренажеров нового поколения, г. Тверь.
Разработанные программные модули вошли в состав пакетов прикладных программ, которые включены в Государственный фонд алгоритмов и программ, получены свидетельства о Государственной регистрации программ на ЭВМ. Методика и программные средства формирования представлений человека о ситуации выбора, сочетающая ментальные представления человека и возможности формальных методов использовались при решении задач прогнозирования показателей рынка потребительских услуг в г. Твери и Тверской области.
Методологические и теоретические результаты работы использованы в учебных курсах в Тверском государственном техническом университете, Санкт-Петербуржском горном институте (Технический университет, вечерний факультет, г. Кировск), Новомосковском институте РХТУ им. Д.И. Менделеева.
Связь работы с научными темами и программами. Результаты диссертационной работы использованы в следующих проектах, выполненных при финансовой поддержке РФФИ: 07-07-00418-а “Интегрированная инструментальная среда поддержки эволюционного проектирования на основе знаний” (2007-2009 г.г.), “Методология, методы и инструментальные средства поддержки разработки искусственных агентов и многоагентных систем” (2008-2010 г.г.), “Индивидуальное принятие решений, модель целеустремленного поведения агента” (2010-2012 г.г.).
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Теоретические и методологические основы построения модели принятия решений, учитывающих индивидуальные свойства интеллектуального агента и его субъективные представления о свойствах ситуации выбора в условиях неопределенности, в том числе: понимание агентом состояния окружения, степени владения способами действия, представлений о возможных результатах в окружении выбора, их ценности, эффективности и желательности, модели ограничений и модели представлений о ситуации выбора, оценок удельной ценности и стремления к выбору способа действия, построение оценок компонент модели выбора.
-
Принципы и подходы к моделированию принятия решений агентом и его модели поведения в слабо структурированной и плохо формализуемой среде на основе его субъективных представлений о ее свойствах.
-
Модели управления эволюцией организационно-технологической системой в химической промышленности с субъективно рациональной формой поведения агентов.
-
Теоретические основы исследования поведения агента и управляющей системы в двухуровневой организационно-технологической системе, учитывающие индивидуальное поведение агентов.
-
Итерационные методы оптимального согласованного планирования в двухуровневой организационно-технологической системе с сообщением встречной информации агентов о своих возможностях и различных вариантах неполной информированности центра.
-
Теоретические основы и методы формирования и адаптации представлений агента о свойствах ситуации выбора и способов ее согласования с представлениями других агентов.
-
Принципы и методы создания информационно-управляющих систем, использующие субъективные представления агентов в задачах управления эволюцией организационно-технологических системах с позиций рыночных отношений.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: Всероссийской научной конференции “Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2006)”, (Тверь, 2006), Международной науч.-техн. конф. “Интеллектуальные системы IEEE AIS’06” и “ Интеллектуальные САПР (CAD-2006)”, (Дивноморское, 2006, 2008), ХХ-й Международной научной конф. “Математические методы в технике и технологиях (ММТТ-20)”, (Саратов, 2006), ХХI Международной научной конф. “Математические методы в технике и технологиях – ММТТ-21” 27-30 мая 2008г., (Волгоград, 2008), 11-й, 12-й, 13-й национальной конф. по искусственному интеллекту с межд. участием КИИ-2008 (Дубна, 2008, Тверь, 2010, г. Белгород, 2012), Междунар. Конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям, (Дивноморское, 2009, 2010, 2011, 2012 г.), V-й, VI-й Междунар. научно-практ. конф. “Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте (28-30 мая 2009, Коломна, 2009, 16-19 мая 2011 г., Коломна, 2011), 3-й Всероссийской научной конференции “Нечеткие системы и мягкие вычисления (НСМВ-2009)”, (Волгоград, 2009), междун. научно-практич. конф. «Теория активных систем (17-19 ноября 2009 г.)», (ИПУ РАН, (Москва, 2009, 2011), XIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика - 2011", (Москва, 2011), Международной научно-технической конференции «Современные сложные системы управления HTCS’2012», (Старый Оскол, 2012), XVII Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении», (Иркутск, 2012), мультиконференции «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых структурах» (УТЭОСС-2023), (Санкт-Петербург, 2012).
Структура и объем диссертационной работы.
Диссертация состоит из введения, 6 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Основной объем диссертации составляет 304 страницы, в том числе список литературы 268 наименований.
Классические модели рационального поведения в организационно-технологических системах
Под эволюцией интеллектуальной организационно-технологической системы понимается последовательность целеустремленных состояний, возникающих вследствие реализации принятых решений входящими в ее состав агентами [18, 21, 244]. В качестве управленческого норматива, описывающего процессы выработки решений по формированию целей, как в режиме развития, так и в режиме функционирования в работе используется модель интеллектуальной целеустремленной системы (ИЦУС) [166, 169]. Под интеллектуальной целеустремленной системой понимается система, которая исходя из определенного идеала, формирует ряд промежуточных целей на пути этого идеала и способы их достижения путем извлечения и использования знаний. За достижение поставленных целей отвечает целенаправленная система.
Процесс формирования целей называется процессом целеполагания [60]. Содержанием данного процесса является выполнение следующих этапов: 1) представление процесса достижения идеала в виде выполнения совокупности взаимосвязанных функций или агрегированных компонент ситуаций целеустремленных состояний; 2) наблюдение внешних и внутренних условий деятельности организационно-технологической системы (ОТС), накопления знаний и опыта об их функционировании; 3) оценки доступных ресурсов организации; 4) построение цепочек состояний, приближающихся к идеалу, исходя из соответствия целям ресурсов, необходимых для их достижения, и способов действия, действия сконструированных на основе приобретенного знания и опыта; 5) определение самой близкой к идеалу из достижимых на настоящий момент целей. Реализуется этот процесс с помощью процедур и методов планирования. Рассмотрим задачу планирования на химическом производстве, которое представим как активную двухуровневую систему, состоящую из центра и т активных агентов (АЭ) (рис. 1.1), обладающих свойствами активности, автономности, креативности.
Центр і к _ \ _ . X 1 У\ X1 Г Xт У1 т АЭ, АЭ, АЭт с [ 1 с і І. Cm Zftl і 1 1 Технологический ь.. с. :хнологический у; Технологический узел 1 узел 1 узел ти Рис. 1.1. Двухуровневая активная организационно-технологическая система Каждый агент управляет одним технологическим узлом, характеризуемым набором п продуктов, которые производятся или потребляются этим узлом. План для к-го агента описывается и -мерным вектором х -\х , j = \,n \, к к [ kj к\ положительные компоненты которого указывают на выпускаемые продукты, а отрицательные - на затраты для выпуска заданной продукции. Возможности к-го агента по выпуску продукции описываются технологическим множеством -областью X, в пространстве из п измерений: любой допустимый план к-го агента должен принадлежать области X, : х , є X,, к = \,т. План всей активной системы будет описываться вектором х = \ х к — \,т\, т _ т имеющим размерность Z я, =N. Тогда, очевидно, что х&Х= \\ X,, к=\ к к=\ К поскольку подвекторы х 1, х ,... ,х т принадлежат соответствующим множествам локальных агентов. Допустимый план х должен как локальным, так и глобальным ограничениям вида G(x) b, за выполнение которых отвечает только центр, где G(x) = {gi{x),i=ui}fb = {bj,i=u} (1.1) Пусть g.(x),i-\,n - вогнутые, дифференцируемые функции, и глобальные ограничения отражают требования по выпуску продукции, лимиты на ресурсы, потребляемые комплексом из внешней среды, связи по материальным потокам между технологическими узлами и т.п.
Проблема применения модели (1.2) к задаче управления эволюцией наукоемких производств с непрерывной технологией заключается в том, что центру неизвестны все потенциальные возможности агентов. Так как такое множество для объектов химической технологии обычно является сложной областью в пространстве большой размерности, то его точное математическое описание требует дорогостоящих и длительных экспериментов. Обоснование этого дано в работах [145, 149, 150]. Поэтому центр вынужден для формирования представлений о технологических возможностях агентов использовать информацию о результатах их деятельности за прошлые периоды, а также информацию, полученную при применении специальных процедур обмена информацией между центром и агентами.
Это позволяет сформировать согласованный план без необходимости решения задачи математического программирования в полном объеме (с учетом всех глобальных и локальных ограничений, отражающих интересы агентов). На возможность построения таких процедур указано в работе [150]. Показано, что при решении любой задачи математического программирования нет необходимости знать точно все допустимое множество. Это множество можно описывать грубо приближенно и лишь в окрестности решения допустимое множество должно описываться точно или достаточно точно. Предложена процедура обмена информацией между центром и агентами: 1) центр формирует приближенное описание технологических множеств агентов и рассчитывает для них план; 2) план передается агентам и центр задает агентам вопросы, позволяющие уточнить вид технологических множеств, соответствующий их интересам в окрестности полученного решения; 3) получив новую информацию, центр пересчитывает решение и задает новые вопросы агентам до тех пор, пока не будет получено согласованное или близкое к нему решение.
Такой подход к планированию, использующий сообщения агентов о своих возможностях, делает зависимым результат планирования от поведения агентов и порождает для центра задачу управления процессом принятия решений агентом и соответственно его поведением. Поскольку для центра поведение агента является объектом управления, то он должен иметь его модель, чтобы исследовать с ее помощью реакцию на управляющие воздействия и выбрать оптимальное управление.
Объектом управления для агентов является технологические агрегаты, которые рассматриваются как пассивные объекты управления. Они характеризуются некоторым способом преобразования входных материальных потоков хк в выходные ук, который может быть описан следующей зависимостью
Модель ограничений целеустремленного агента
Принцип субъективной детерминации при принятии решений и в поведении агента. Запускающим механизмом деятельности агента являются установки, возникающие в результате оценки субъектом своих потребностей, возможностей и свойств ситуации выбора. Сложность ситуации выбора может быть такой, что агент не в состоянии подобрать адекватный способ действия (стратегию поведения). Поэтому для него реальной стратегией будет ничего не делать для того, что бы избежать еще больших потерь. Установка определяет вид деятельности через систему субъективного отношения личности к ситуации выбора.
Деятельность возникает на основе мотивов (побуждений, стремлений, влечений, желаний) и направлена на достижение определенных целей [94]. Мотив представляет собой субъективное выражение некоторой объективной потребности. В свою очередь потребность, то есть состояние нужды в чем-нибудь может пониматься как рассогласование между наличной и желаемой ситуацией. Деятельность возникает тогда, когда субъект: 1) воспринимает и осознает это различие; 2) считает, что это рассогласование критично для него.
Побуждение - внутренний источник деятельности, не связанный с объективными потребностями. Стремление - это чувственное переживание потребности. Оно выражается в форме влечения или желания. Влечение — это слабо дифференцированная, слабо осознаваемая потребность, которая характеризует положительное отношение к объектам. Желание - это хорошо осознанная потребность, когда идентифицируется не только сама потребность, но и варианты ее удовлетворения. Намерение - осознанное стремление совершить действие в соответствии с намеченным планом, являющимся результатом решения с учетом внешних ограничений и имеющихся ресурсов [94].
Реализация мотивов состоит в достижении последовательности целей. Достижение каждой цели предполагает решение определенного множества задач, каждая из которых состоит из некоторой совокупности действий. Каждое действие состоит из определенных операций. Операция - элемент деятельности, отвечающий определенным условиям выполнения действия.
Действия, с одной стороны, направлены на объект, а с другой - на субъект, вызывая в нем чувственные переживания собственных действий и формируя тем самым адаптационные и самоорганизующиеся формы поведения.
Цель - это отображение мотива, которое носит предметный характер. Мотив - причина деятельности, цель - это ее направление.
Индивидуальные мотивы включают: 1) мотивы, связанные с некоторой формой удовлетворения или удовольствия субъекта (гедонистические мотивы), 2) мотивы, обусловленные обязательствами, договоренностями и напоминанием о предписанных целях. Когда субъект обязуется выполнить некоторую работу, то эти обещания становятся источником мотивации.
В силу гедонистических принципов, если действие не удовлетворяет желания субъекта (или может привести к неприятностям), то оно не будет выполнено. Если результат не будет соответствовать нормам общества, то действия, направленные на его достижение так и не будет выполнены.
Цель может выступать в двух видах: 1) как цель-задание, 2) как цель-образ (идеал) или представление о желаемом результате деятельности.
Если мотив связан с потребностью, то цель — с конкретной предметной областью (как правило, в виде множества схожих объектов) задача - это цель, которая ставится в конкретных условиях.
Принцип согласования представлений и принимаемых решений на основе человеко-машинных процедур, компромиссов и коалиций. Согласно схеме, приведенной на рис. 1.2, на выбор агента оказывают влияние участники процесса принятия решений. В их состав входит руководитель, на которого возложена ответственность окончательного выбора наилучшего варианта решения, а также подчиненные ему руководители, отвечающие за соответствующую функциональность, ряд заинтересованных лиц, в число которых входит так называемый владелец проблемы [58]. Особенно велико их влияние при подготовке и принятии решений в условиях неопределенности. В работе [149] выделены три вида возможного поведения участников процесса принятия решения в условиях неопределенности.
Послушание - когда индивид выполняет поставленные перед ним задачи, фактически отождествляя себя с лицом, принимающим решение (человек-альтруист - полное отсутствие эгоизма). Цели личности совпадают с целями лица, принимающего решение. Простое следование личным интересам - человек настроен на достижение своих собственных целей, но при этом готов честно и полностью раскрыть сведения о реальном положении дел и неукоснительно соблюдает все правила, условия, обязательства, нормативы и правовые нормы организации. Цели личности не совпадают с целями лица, принимающего решение, но не вступают с ними в противоречие. Оппортунистическое поведение - "преследование личного интереса с использованием коварства" - конфликт между целями личности и целями лица, принимающего решение.
В последнем случае выработка решения и принятие на его основе наиболее рационального плана действий может быть сорвана оппортунистическими или несогласованными действиями (или бездействием) агентов. Поэтому возникает задача согласования интересов участников процесса принятия решений, как правило, на основе компромиссов. Впервые эта проблема была исследована в работе [119] применительно к исследованию задач согласованной оптимизации. Применительно к задаче принятия решений суть ее состоит в интерактивном характере выяснения представлений о ситуации выбора участников процесса принятия решений, их интересов, предпочтений. Подробно реализация этого принципа будет рассмотрена в гл. 4.
Поведение центра при полной информированности о возможностях и предпочтениях агента
На процесс поведения большое влияние оказывает ожидание (психологическое) ценности результата. Мерой его является критерий удовлетворенности, то есть такое значение удельной ценности, что при получении результата со значением удельной ценности меньше этой величины агент возвращается к проблеме, иначе он считает ее решенной [28]. В принципе, минимально приемлемый результат - точка удовлетворенности - это функция от предполагаемых затрат агента, связанных с пересмотром проблемы и от связанных с этим потенциальных доходов. Таким образом, точка удовлетворенности - это минимальная удельная ценность результата, причем превышение этого уровня по мнению агента не оправдывает затраты на то, чтобы начать все сначала. Для состояния удовлетворенности характерно стремление субъекта сохранить ситуацию больше, чем стремление ее изменить. Если же появляются результаты ниже уровня удовлетворенности, то агент стремится их изменить.
Одним из стержневых элементов оценки компонент описанной выше модели выбора является методология сбора информации для определения значимых черт и паттернов моделируемого человека. Измерителем является другой человек -аналитик, поэтому можно использовать методы извлечения знаний при создании экспертных систем [115]. Следует считать, что основной формой получение оценок компонент ситуации целеустремленного состояния является интерактивное вовлечение человеческих «моделей» в примеры ситуаций целеустремленного состояния. В этом случае можно получить наиболее достоверную информацию и создать наилучшие возможности для выявления паттернов поведения и правил принятия решений агентом. Это могут быть активные методы получение информации такие, как ролевые игры, имитация, так и наблюдение за специалистами в соответствующем контексте. Активные методы могут иметь вид: 1) особой формы коммуникативного взаимодействия с агентом, которая позволит ему восстановить в памяти ситуацию целеустремленного состояния, обосновать оценки ее компонент и правила принятия решения; 2) модели ситуации целеустремленного состояния, предполагающей ее анализ, формирование представления о развитии в ней процессов, оценку компонент и выбор решения.
Преимущества первого метода заключаются в том, что с его помощью агент воспринимает ситуацию целеустремленного состояния со стороны внешнего наблюдателя, анализируя контекст, обосновывая свое решение. Если принятое решение было ошибочным, ему будет легче понять источник ошибки, определить направление совершенствования своих знаний и опыта. Но поскольку он включается в процесс воспоминания, а люди склонны фильтровать информацию (опускать, искажать и обобщать ее), то следует ожидать, что человек может воспроизводить смешанные или загрязненные сигналы, так как он будет определять форму и содержание выдаваемой информации.
Преимущество второго метода заключается в том, что здесь происходит меньше сознательной фильтрации при описании субъективного представления о ситуации целеустремленного состояния, следовательно, аналитик может наблюдать большее количество спонтанных, неосознанных особенностей поведения, чем в первом случае. Недостаток этого подхода состоит в том, что агент сосредоточен на анализе свойств ситуации и на процессе принятия решения. Поэтому он не может зачастую объяснить воспринимаемый контекст, свои действия, то есть в достаточной мере осуществлять «метапознание». Кроме того, когда человек попадает в ситуацию контроля, то он будет стремиться поступать «как надо» и при этом диссоциируется от собственного опыта.
Третьей широко распространенной формой построения модели выбора агента является использование приема «как если бы», что позволяет выполнять модификацию субъективного представления ситуации целеустремленного состояния и множества альтернативных способов действия, используя свое творческое начало и воображение, что позволяет получить или создать более эффективные модели выбора. Для его реализации надо попросить человека «вести себя так, как если бы его уверенность в правильном восприятии свойств ситуации целеустремленного состояния, эффективности способов действия, в получении возможных результатов, их ценности была бы значительна».
Модель выбора во всех этих случаях строится на основе нечетких данных, полученных в условии, когда человек сам является частью канала измерения. Информация при использовании такого канала выступает в виде суждений, например, в виде термов лингвистических переменных. Канал наблюдения свойства модели выбора можно представить в виде отображения /кн- & —гХ, где е - наблюдаемое свойство, которое проявляется на множестве значений {е}; функция /кн ставит в соответствие конкретному проявлению свойства еєЕ значение переменной хєХ, например в виде терма лингвистической переменной. Получаемая информационная единица описывается в виде объект, свойство, значение, убежденностъ .
Здесь значение отражает неточность, убежденностъ — неопределенность в виде конкретной модальности. Взаимосвязь этих характеристик для нечеткого кагала наблюдения может быть представлена в виде
Объект, свойство Субъектизмерения(суждение) вязка Предикат суждения еєЕ есть хєХ ;сть» убежденность Компоненте значение агент ставит в соответствии с семантикой и модальностью нечеткую величину. С понятием убежденность связано понятие сомнение, которое отражает оценку агентом возможного риска при неправильном решении. В литературе по нечетким множествам описаны способы учета этой информации на основе нечетких мер [121], что позволяет получить соответствующие оценки, как для компонент ситуации целеустремленного состояния, так и для соотношения модели выбора (рис. 2.1). Атрибутивные Компоненты СЦС Суждения Отношения — — і Представления о модели выбора Рис. 2.1. Суждения при построении модели выбора Получение оценок убежденности в адекватности модели выбора позволяет предложить прием их повышения путем ее анализа и имитации аналитиком с различных точек зрения [70, 128]. В организационно-технологических системах можно выделить четыре базовые позиции имитации, с которых осуществляется анализ и оценка эффективности полученной модели. Первая позиция - простое воспроизведение полученной на предыдущем этапе модели в различных условиях. Вторая позиция - это имитация модели выбора с точки зрения другого человека, занятого в той же предметной области, третья позиция предполагает анализ модели с точки зрения незаинтересованного эксперта, четвертая позиция предполагает анализ модели выбора с точки зрения непосредственного руководителя, интересы которого представлены в ситуации целеустремленного состояния.
Такой анализ эффективности полученной модели выбора с различных позиций восприятия ее свойств позволяет расширить ее понимание, получить варианты поведения агента при изменении состояния окружения и управляющих воздействия со стороны системы верхнего уровня и создает основу для согласования представлений и формирования согласованной модели поведения агента.
Этапы процесса формирования представлений
Представления, на основе которых в схожих состояниях окружения принимаются решения, позволяющие достигать желаемых целей, будем называть знаниями [259, 263]. Знания объясняют работу компонентов объекта, свойств внешней среды, взаимодействия компонентов при реализации решения и т.п. в широком диапазоне характеристик внешней среды. Формирование знаний на основе представлений основывается на принципе рациональности, согласно которому агент так организует свои представления, чтобы обеспечивать достижение желаемых состояний (целей) в определенном диапазоне изменения состояния внешней среды. Введенное предположение позволяет обосновать предсказание поведения рационального агента (в описанном выше смысле) путем получения ответа на вопрос, а как бы вела себя рационально организованная система в наблюдаемой ситуации целеустремленного состояния.
Структура представлений [252]. Пусть, Е - ситуация целеустремленного выбора. Она содержит в себе Г— ситуацию целеустремленного состояния, которая, если ее рассматривать непосредственно в связи с действием, может включать в себя: Ыт - офаничения, С - способы действия, / - имена нормативных или идеальных элементов, ie - символические выражения нормативных или идеальных элементов, Q - внешнюю среду, о - результаты, которые агент принимает во внимание в ситуации
Ситуации целеустремленного состояния в сознании агента существует в форме представлений, элементами которых является [243] Г - научно обоснованное знание, которым обладает агент. Оно, в свою очередь, содержит: F - множество верифицируемых фактов, L - логически правильные дедукции из F, tr - элементы, которые в терминах знания, имеющегося у агента, могут считаться им правильно научно определенными, но на самом деле являются отклонениями от научного стандарта — их можно назвать ненаучными элементами. К последним относятся:/— утверждения, ошибочно принимаемые за факты (ложные предположения), / - логически ошибочные выводы, g - невежественность (незнание), т.е. элементы, существующие объективно, но субъективно не обнаруживаемые, г - элементы, варьирующиеся произвольно относительно элементов, сформулированных как Tut. Далее кроме Т, в субъективном представлении о целеустремленной ситуации существуют: G — цель, и Р правило выбора, связывающее G и Г.
Виды представлений [230]. Агент формирует представления по следующим компонентам целеустремленной ситуации: доступные для него способы действия; доступные для него способы действия; возможные результаты от реализации способов действия; возможные состояния окружения выбора (возможные значения неуправляемых переменных, которые могут повлиять на результаты от применения доступных способов действия); вероятности того, что каждое возможное состояние окружения выбора окажется истинным; эффективности каждого доступного способа действия по каждому возможному результату в каждом возможном состоянии окружения выбора; удельной ценности каждого возможного результата (определение удельной ценности дано в [70]).
Представления, как способ адаптации агента к окружению. Выбор агентом способа действия на основе собственных (субъективных) представлений о ситуации целеустремленного выбора для достижения цели (целей) интерпретируется как адаптивное поведение. В этом смысле адаптация рассматривается как вид взаимодействия агента со средой, в ходе которого он реализует свои требования и ожидания на основе воспринимаемой и осознаваемой им информации об изменяющихся свойствах и процессах ситуации целеустремленного выбора.
В процессе адаптации агент: 1) изменяет свои представления о свойствах и закономерностях внешней среды и объекта управления; 2) изменяет свое поведение (способы действия на основе сформированных представлений), расширяет множество способов действия путем освоения новых способов действия; 3) организует целенаправленное изменение внешней среды для получения для себя более выгодных ее состояний.
В соответствии с [111] будем считать, что агент рационален: 1) его интересы выражаются в оценках ценности ц (О (С )) ожидаемых им результатов представлений о ситуации целеустремленного состояния 71 2) рациональность поведения агента состоит в стремлении максимизировать удельную ценность ожидаемых результатов. Выбор способа действия агента выполняется в условиях неполной информации и неопределенности. С ростом сложности и динамичности процессов в среде О. агент, строит первоначально представление о ситуации выбора в форме гипотезы, придавая наблюдаемым параметрам разную степень значимости и классифицируя их как свидетельства по признаку за или против. Затем его усилия направлены как на поиск данных, подтверждающих выдвинутую гипотезу, так и на поиск данных ее отрицающих. При этом он использует не всю информацию, а только ту, которую считает необходимой и достаточной для понимания процессов в предметной области. Факторы, опровергающие гипотезу, заставляют агента ее либо модифицировать, либо пересмотреть, включив в нее позитивные моменты из старой. Анализ данных об исходах позволяет сформировать вопросы (запросы) для подтверждения предположений, поиск информации для ответа на которые и является основой для принятия или отбрасывания первоначальных представлений. Такая стратегия позволяет в условиях неполноты и недостоверности исходной информации сформировать непротиворечивые отношения между наблюдаемыми параметрами и представлениями агента.
