Введение к работе
Актуальность темы. Основным инструментом решения задач управления большими организационными, производственными, биотехническими системами являются информационные технологии поддержки принятия решений в составе АСУ. Необходимость выделения и самостоятельного рассмотрения принятия решений в проблемных ситуациях определяется такими их особенностями, как риск больших потерь, неопределенность, уникальность, ограниченность ресурсов.
Среди проблемных ситуаций выделяются диагностические проблемные ситуации (ДПС), особенность которых заключается в том, что принятие решений в этом случае характеризуется наличием человеческого фактора на всех уровнях и этапах процесса управления. Кроме того в ДПС объект управления является источником существенно неполной, неточной, нечеткой информации и противоречий (например, прибор является источником неточности, пациент в клинике - источником нечеткости, неточности и неполноты).
Эти ситуации, как показывает обзор литературных источников, имеют несколько аспектов, требующих научного анализа и исследования. Во-первых, диагностика включает классификацию не полностью определенных состояний. Во-вторых, диагностика имеет несколько уровней экспертизы с непостоянным составом группы экспертов, осуществляющих извлечение информации, выявление закономерностей и противоречий, выдвижение гипотез, проверку гипотез к др. В-третьих, принятие решений имеет двухэтапную организацию: инструментальными методами верифицируются признаки, подтверждающие, либо отвергающие гипотезы; лицо, принимающее решение (ЛПР), строит или использует готовые логические правила, принимает рабочую гипотезу (окончательный диагноз) и осуществляет затем выбор целей и путей преодоления сложившейся проблемной ситуации.
При возникновении ДПС недостаточно изученными остаются также вопросы исследования и анализа ситуаций инструментальными средствами при нечетко заданной информации, где необходимо согласовать оценки, получаемые от экспертов, а также классифицировать ДПС по множеству критериев.
В соответствии с изложенным разработка системы поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях на основе нечеткой логики является актуальной задачей.
Связь работы с научными программами. Тема диссертационной работы связана с выполнением работ по НИР ИФ-АС-02-98-ХГ, ИФ-АС-04-99-ХГ,
проведенных в Уфимском государственном авиационном техническом университете по заказу лечебных учреждений.
Целью исследования является разработка научных основ методики построения СППР при управлении деятельностью ЛПР в диагностических проблемных ситуациях.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
-
Разработать концептуальную модель СППР в диагностических проблемных ситуациях на основе многоуровневой обработки нечетких данных.
-
Разработать инструментальные средства поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях при работе с неполными, неточными и нечеткими данными по уровням.
-
Для решения первой и второй задач необходимо разработать методики извлечения экспертных знаний, выявления противоречий в экспертных суждениях и согласования экспертных оценок, а также методики классификации проблемных ситуаций.
-
Разработать информационное, алгоритмическое и программное обеспечение СППР в диагностических проблемных ситуациях и исследовать его работоспособность и эффективность.
Методы исследований базировались на основных положениях теории принятия решений, теории графов, методов теории нечетких множеств, методов теории эволюционного программирования, методов теории вероятностей и математической статистики.
Научная новизна:
-
Предложена новая концептуальная модель СППР, отличающаяся от известных наличием непостоянного состава экспертных групп по уровням управления и внутренними обратными связями по согласованию нечетких оценок.
-
Предложен новый способ определения вектора приоритетов по неполной матрице парных сравнений, в отличии от известных реализованный путем заполнения пропущенных значений матрицы парных сравнений на основе пропорций элементов других строк, либо приведения множества неполных парных сравнений к системе линейных уравнений с неопределенными коэффициентами и новая методика, реализующая предложенный способ. При этом требуется такое количество сравнений, которое лишь сохраняет связность соответствующего матрице ориентированного взвешенного графа доминирования.
-
Установлены формальные признаки нового вида скрытого нарушения согласованности индивидуальных оценок эксперта, в отличии от известных вы-
являемого путем редукции отношения степеней предпочтения к числовому неравенству. Разработана методика согласования индивидуальных экспертных оценок на основе устранения скрытых и явных противоречий.
-
Разработана новая методика выявления противоречий и согласования групповых экспертных оценок для неравнокомпетентных экспертов, отличающаяся от известных тем, что согласование осуществляется по множеству функций принадлежности, построенных на основе оценок количественных признаков при фиксированном -.начении лингвистической переменной.
-
Разработана новая методика автоматической классификации ситуаций, отличающаяся от известных тем, что для классификации по множеству критериев используются механизмы эволюционного поиска.
Практическую значимость представляют:
-
Предложенная в работе методика извлечения экспертных знаний на основе организаций процедуры неполных парных сравнении, позволяющая в наиболее удобной для эксперта форме выражать свои предпочтения в слабоформа-лизуемых проблемных ситуациях, и вместе с тем требующая в я/2 раз меньше затрат времени на проведение экспертизы (я - число сравниваемых альтернатив).
-
Предложенный в работе новый способ определения вектора приоритетов по неполной матрице парных сравнений, позволяющий сократить объем работы экспертов при определении вектора приоритетов на основе сжатой информации о предпочтениях.
-
Методика согласования индивидуальных экспертных оценок, разработанная на основе установленного нового вида скрытого нарушения согласованности, и методика согласования групповых экспертных оценок на основе взвешенной функции принадлежности нечеткого множества, которые позволяют существенно уменьшить число ошибок диагностики.
-
Разработанная новая методика эволюционной классификации, позволяющая ЛПР в случае необходимости гибко реагировать на изменение ситуации путем конструирования новой целевой функции, а также проводить группировку ДПС по множеству критериев оценки качества классификации.
-
Разработанное программное обеспечение, реализующее СПГГР и обеспечивающую сокращение сроков проведения процедуры извлечения экспертных знаний на 30-50% и уменьшение ошибок диагностики на 10-20%.
На защиту еыпосятся:
1. Концептуальная модель СГШР в диагностических проблемных ситуациях на основе многоуровневой обработки нечетких данных.
-
Методика извлечения экспертных знаний на основе организации процедуры неполных парных сравнений и определения вектора приоритетов альтернатив.
-
Методика согласования индивидуальных экспертных суждений на основе установления и устранения скрытых противоречий в оценках эксперта.
-
Методика согласования групповых экспертных оценок по функции принадлежности нечеткого множества для неравнокомпетентных экспертов.
-
Методика автоматической классификации ситуаций на основе использования механизмов эволюционного поиска.
Апробация результатов работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались на следующих научных конференциях: всероссийской молодежной научно-технической конференции "Информационные и кибернетические системы управления и их элементы" (г. Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1997 г.); республиканской молодежной научной конференции "Вопросы теоретической и практической медицины" (г. Уфа, Башкирский государственный медицинский университет, 1998 г.); межвузовской научно-практической конференции "Наука-сервис-семья" (г.Уфа, Уфимский технологический институт сервиса, 1998 г.); межвузовской научно-практической конференции "Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах" (г.Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1999 г.); международной молодежной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы управления и обработки информации" (г.Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1999 г.); республиканский каучно-прлКГЗаческои конференции лдсвыс тледйцнкские технологии (г.Уфа, Башкирский государственный медицинский университет, 2000 г.).
По теме диссертационного исследования опубликовано 12 работ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов работы, списка основной используемой литературы и приложения. Она изложена на 150 страницах основного машинописного текста, включая 16 рисунков и 15 таблиц. Список используемой литературы из 126 наименований и 1 приложение представлены на 17 страницах.
