Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ предметной области и современных подходов к ситуационному анализу 13
1.1 Ситуационный анализ как составляющая системного анализа 14
1.2 Характеристика предметной области - исследований проблем энергетической безопасности (ЭБ) 20
1.3 Существующие подход и инструментарий исследований проблем энергетической безопасности 27
1.4. Интеллектуальные технологии ситуационного анализа 34
1.5. Анализ существующих инструментальных средств когнитивного моделирования 43
1.6. Выводы по главе и постановка задачи диссертационной работы 46
2. Предлагаемый методический подход к решению проблемы создания и интеграции средств интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности . 49
2.1. Интеграция интеллектуальных технологий ситуационного анализа для поддержки принятия решений ". 50
2.2. Система онтологии как классификатор предметной области и вспомогательный инструмент для когнитивного моделирования 52
2.3. Когнитивное моделирование угроз ЭБ и методика построения когнитивных карт для ситуационного анализа в исследованиях ЭБ 56
2.4. Методика совместного использования онтологического, когнитивного и событийного моделирования для ситуационного анализа в исследованиях ЭБ 62
2.5. Методические принципы разработки экспертной системы прецедентов чрезвычайных ситуаций (ЧС) в энергетике 69
2.6. Выводы по главе
3. Разработка инструментальных средств интеллектуальной ИТ-среды и технология интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ 72
3.1. Структура интеллектуальной ИТ-среды и инструментальные средства когнитивного моделирования CogMap 73
3.2. Экспертная система «Emergency», основанная на прецедентах ЧС в энергетике 82
3.3. Информационная технология поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ с использованием интеллектуальной ИТ среды 88
3.4. Применение результатов диссертационной работы в проектах по грантам РФФИ, РГНФ и Президиума РАН 94
3.5. Выводы по главе 95
Заключение 97
Литература
- Существующие подход и инструментарий исследований проблем энергетической безопасности
- Анализ существующих инструментальных средств когнитивного моделирования
- Система онтологии как классификатор предметной области и вспомогательный инструмент для когнитивного моделирования
- Информационная технология поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ с использованием интеллектуальной ИТ среды
Введение к работе
Актуальность выполненной работы определяется в первую очередь значимостью проблем энергетической безопасности, которая рассматривается как составляющая национальной безопасности, в части защищенности граждан, общества, государства, экономики от угроз дефицита в обеспечении их обоснованных потребностей топливно-энергетическими ресурсами приемлемого качества в различных условиях. В настоящее время для России характерна реализация стратегических угроз энергетической безопасности. Это связано с тем, что сейчас наблюдаются отставание в освоении новых месторождений нефти и газа, низкие темпы обновления оборудования в отраслях топливно-энергетического комплекса (ТЭК), низкие темпы преодоления ценового перекоса между газом и углем, недостаточный уровень инвестиций в отраслях ТЭК, крайне важная доминирующая роль природного газа в топливно-энергетическом балансе европейских районах России при расположении основных регионов потребления в 2,5 - 3 тыс. км от основных мест добычи газа и др. Реализация стратегических угроз энергетической безопасности дополнительно обостряет проблему чрезвычайных ситуаций в энергетике, что, в свою очередь, грозит долговременными масштабными прерываниями в топливо- и энергоснабжении потребителей.
Переход России к новым экономическим отношениям требует быстрого и адекватного анализа ситуаций в условиях изменяющейся, недостаточной и недостоверной информации. С одной стороны, этим требованиям не отвечают традиционные комплексы для исследований проблем энергетической безопасности, использующие технико-экономические модели большой размерности. С другой стороны, несмотря на создание для поддержки принятия решений ситуационных центров и ситуационных комнат, отмечается недостаток интеллектуальных программных средств информационно-аналитического обеспечения этих центров и их практическое отсутствие для поддержки принятия решений в области энергетики.
Все вышесказанное обусловливает необходимость создания новых интеллектуальных программных средств для поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности, в первую очередь, для качественного анализа слабоструктурированных проблемных ситуаций в энергетике, интеграции новых программных средств с традиционными, разработки информационной технологии их совместного использования, что, в совокупности, подтверждает актуальность диссертационной работы.
В Институте систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН ведутся комплексные исследования систем энергетики, важную роль в них играют исследования проблем энергетической безопасности (ЭБ), под которыми понимаются исследования направлений развития ТЭК России с учетом требований ЭБ.
Методологические основы исследований ЭБ заложены в работах Н.И. Воропая, СМ. Клименко, Л.Д. Криворуцкого, Г.Б. Славина, СМ. Сендерова, Н.И. Пятковой, В.И. Рабчука, М.Б. Чельцова и др.
В настоящее время в исследованиях преимущественно используется количественный подход к оценке уровня ЭБ, обеспечиваемый применением традиционных программных комплексов. Использование этих программных комплексов, как правило, требует достаточно много времени на подготовку информации, формирование и корректировку информационных моделей, задание чрезвычайных ситуаций (ЧС) и выбор стратегии проведения вычислительных экспериментов. В работе предлагается подход к ситуационному анализу угроз ЭБ и подготовке информации для проведения вычислительного эксперимента, основанный на использовании методов интеллектуальной поддержки исследований, а именно, онтологического, когнитивного и событийного моделирования. Объединение в рамках интеллектуальной ИТ-среды инструментальных средств поддержки этих методов и традиционных программных комплексов позволяет интегрировать методы количественной и качественной оценки уровня ЭБ.
Методика ситуационного анализа (case-study) как исследовательский метод появилась более ста лет назад, исходя из потребностей практических социальных исследований, получила широкое распространение в 70-х - 80-х гг. прошлого века (Поспелов Д.А. (1971), Клыков Ю.И. (1974), С. О'Доннел, Г. Кунц (1981) и др.) и продолжала развиваться в 90-х гг. прошлого и начале этого столетия. В настоящее время это направление активно развивается под эгидой Российской академии государственной службы при Президенте РФ (Данчул А.Н., Демидов Н.Н., Райков А.Н., Федулов Ю.Г. и др.).
Вопросы онтологического моделирования рассматривались в работах Т. Грубера (Gmber Т), Н. Гуарино (Guarino N.) и др., в нашей стране - Гавриловой Т.А., Калиниченко Л.А., Когаловского М.Р., Серебрякова В.А., Тузовского В.Ф., Ямпольского В.З. и др. В ИСЭМ СО РАН вопросы онтологического моделирования в энергетике рассматривались в работах Массель Л.В., Ворожцовой Т.Н., Скрипкина С.К., Макагоновой Н.Н., Копайгородского А.Н.
Направление, связанное с событийным моделированием, развивалось Л.Н. Столяровым и его учениками (Новик К.В., Анисимов М.М. и др.). В качестве математического аппарата для описания событийных моделей используется одна из разновидностей алгебраических сетей - Joiner-сети. В ИСЭМ СО РАН вопросами событийного моделирования в энергетике занимался В.Л. Аршинский под руководством Л.В. Массель.
Основы когнитивного моделирования были разработаны в свое время Ван Хао (1956 г.), Р. Аксельродом (1976 г.), Д.А. Поспеловым (1981 г.). Это направление получило свое развитие в работах Э.А.Трахтенгерца, и, в частности, активно развивается в Институте проблем управления РАН (Абрамова Н.А., Максимов В.И. и др.) для анализа влияний при управлении слабоструктурированными ситуациями.
Объектом исследования является информационная технология поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ страны и ее регионов.
Предметом исследования являются методы когнитивного моделирования и методы построения и интеграции интеллектуальных программных средств и информационной технологии поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ страны и ее регионов.
Цель диссертационной работы: разработка методического подхода к созданию информационной технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ России и ее регионов, реализация новых интеллектуальных программных средств и интеграция их с уже существующими.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
Выполнить анализ предметной области (исследований проблем ЭБ) и существующего инструментария исследований и анализ состояния исследований в области ситуационного анализа в других предметных областях.
Определить состав интеллектуальных методов ситуационного анализа и возможности их применения в исследованиях энергетики, исследовать методы когнитивного моделирования как одного из интеллектуальных методов ситуационного анализа проблем ЭБ.
3. Разработать методический подход к созданию технологии
интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и
обеспечении ЭБ.
4. Определить состав компонентов и структуру интеллектуальной ИТ-
среды для поддержки предлагаемой технологии, предложить подход к
интеграции существующего и нового инструментария исследований в рамках
интеллектуальной ИТ-среды.
5. Разработать и интегрировать в интеллектуальную ИТ-среду
инструментальные средства когнитивного моделирования для исследований
проблем ЭБ и экспертную систему, основанную на прецедентах ЧС в
энергетике.
Методами и средствами исследования являются: методические основы построения информационных технологий в исследованиях энергетики, методы ситуационного анализа и когнитивного моделирования, методы построения стратегических систем поддержки принятия решений, баз знаний и интеллектуальных систем, методы объектного подхода (анализ, проектирование, программирование).
Новизну составляют и на защиту выносятся впервые предложенные:
1. Методический подход к созданию технологии интеллектуальной
поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ,
включающий:
обоснование целесообразности совместного применения онтологического, событийного и когнитивного моделирования, как интеллектуальных методов ситуационного анализа проблем ЭБ, позволяющих выполнять качественный анализ возможностей и масштабов реализации угроз ЭБ, развития и последствий ЧС в энергетике;
концепцию интеллектуальной ИТ-среды, с одной стороны, поддерживающей пространство знаний, включающее онтологические модели и базы знаний прецедентов ЧС в энергетике, когнитивных и событийных моделей, а с другой стороны, интегрирующей инструментальные средства для создания, редактирования, хранения и анализа прецедентов ЧС, событийных и когнитивных моделей;
методику когнитивного моделирования и методику совместного использования онтологического, когнитивного и событийного моделирования в исследованиях проблем ЭБ.
2. Методические принципы построения и интеграции в интеллектуальную
ИТ-среду экспертной системы "Emergency", основанной на прецедентах
чрезвычайных ситуаций в энергетике, и инструментальных средств
когнитивного моделирования для исследований проблем ЭБ, обеспечивающих создание, редактирование и анализ когнитивных карт. 3. Двухуровневая технология интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ, интегрирующая выполнение на первом уровне качественного анализа с использованием интеллектуальной ИТ-среды, а на втором - количественного анализа, основанного на проведении многовариантных вычислительных экспериментов с использованием многоагентного программного комплекса ИНТЭК-М.
Практическая значимость. Предложенные методический подход и методические принципы использовались при разработке информационной технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ, инструментальных средств когнитивного моделирования для исследований ЭБ и экспертной системы «Emergency». Результаты работы применены при выполнении:
проектов по грантам РФФИ №07-07-00265а и РГНФ №07-02-12112в (2007-2009), грантам РФФИ №08-07-00172 (2008-2010) и №10-07-00264 (2010);
проекта №2.29 «Интеллектуальные информационные технологии для исследования проблемы энергетической безопасности» по гранту Программы Президиума РАН №2 «Интеллектуальные информационные технологии, математическое моделирование, системный анализ и автоматизация» (2009-2010);
проекта СО РАН № 4.3.1.3 «Разработка методических основ и интеллектуальных компонентов ИТ-инфраструктуры системных исследований в энергетике» в рамках приоритетной программы исследований СО РАН № 4.3.1. «Информационные и вычислительные технологии в задачах поддержки принятия решений» (2007-2009);
проекта СО РАН № IV.31.2.13 «Методические основы и инструментальные средства интеллектуальной поддержки исследований в энергетике» в рамках приоритетной программы исследований СО РАН № IV.31.2. «Новые ГИС и Веб-технологии, включая методы искусственного интеллекта, для поддержки междисциплинарных научных исследований сложных природных, технических и социальных систем с учетом их взаимодействия» (2010).
Результаты диссертационной работы были включены в программно-техническое решение «Технология ситуационного анализа и программный комплекс ИНТЭК-М для оценки состояния и направлений развития ТЭК
региона с учетом требований ЭБ», поданное в Министерство экономического развития, труда, науки и высшей школы Правительства Иркутской области и признанное Министерством связи и массовых коммуникаций РФ, как одно из пилотных решений для развития электронного правительства в регионах РФ (письмо Минкомсвязи №ИМ-Ш3-6385 от 07.10.2010 г.).
Апробация работы. Результаты работы докладывались на международной конференции "Computer Science and Information Technologies", Крит (Греция), 2009 г.; международных конференциях «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Украина), 2007, 2008, 2010 гг.; «Интеллектуальные системы принятия решений и проблемы вычислительного интеллекта», Евпатория, 2010 г.; Всероссийской конференции «Проблемы мониторинга окружающей среды», г. Кемерово, 2009 г.; XIII - XV Байкальских Всероссийских конференциях «Информационные и математические технологии в науке и управлении», г. Иркутск, 2008-2010 гг., Всероссийской научно-практической конференции «Ситуационные центры», г. Москва, РАГС, 2010 г.; конференции молодых ученых ИСЭМ СО РАН, г. Иркутск, 2010 г., а также на семинарах и заседаниях секций Ученого совета ИСЭМ СО РАН.
Личный вклад. Результаты, составляющие новизну и выносимые на защиту, получены лично автором. В совместных публикациях автору принадлежат результаты, связанные с разработкой методического подхода к созданию технологии интеллектуальной поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ, с организацией интеллектуальной ИТ-среды, с когнитивным моделированием в исследованиях ЭБ и реализацией инструментальных средств его поддержки, с разработкой экспертной системы "Emergency".
Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 работ, из них 4 [1-4] в журналах, рекомендуемых ВАК РФ для опубликования научных результатов диссертаций на соискание степени кандидата технических наук.
Объем и структура работы. Диссертация объемом 130 стр. состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 95 наименований, четырех приложений, основной текст изложен на 96 стр.
Существующие подход и инструментарий исследований проблем энергетической безопасности
В нем раскрывается суть проблем ЭБ России и ее регионов, дается характеристика угроз ЭБ и мер по предотвращению, ликвидации чрезвычайных ситуаций. Описываются существующие подход и инструментарий исследований проблем энергетической безопасности. Обращается внимание на то, что последняя реализация - многоагентный программный комплекс ИНТЭК-М - рассматривается как одно из инструментальных средств, которое предполагается использовать, совместно с разрабатываемыми интеллектуальными средствами, для поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности.
Ситуационный анализ рассматривается, как составляющая системного анализа. Выполнен аналитический обзор современных подходов к ситуационному анализу. Предложено использовать для ситуационного анализа такие интеллектуальные технологии, как онтологическое моделирование, когнитивное моделирование, событийное моделирование и технологию систем искусственного интеллекта (экспертных систем).
Выполнен анализ существующих инструментальных средств когнитивного моделирования, сформулированы системно-концептуальные соглашения по разработке экспертной системы прецедентов ЧС в энергетике. Глава завершается выводами и постановкой задачи диссертационной работы. Наиболее конструктивным из направлений системных исследований в настоящее время считается системный анализ. В центре внимания этой научной дисциплины находятся методы ликвидации сложных проблем в условиях неполноты информации, ограниченности ресурсов, дефицита времени [1]. Имея в качестве цели ликвидацию проблемы или, как минимум, выяснение причин её возникновения, системный анализ привлекает для этого широкий спектр средств различных наук, а также эвристические методы решения слабо структурированных и не полностью формализованных задач. Его теоретической основой являются материалистическая диалектика, общая теория систем и кибернетика. С практической точки зрения системный анализ есть система методов исследования или проектирования сложных систем для ликвидации проблемных ситуаций. Наиболее известными учеными, развивающими данное направление, являются В.Н. Волкова, В. Кинг, Д. Клиланд, Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко, С. Оптнер, Ю.И. Черняк, и др. [1-4].
Системный анализ применяется для разрешения трудно формализуемых и слабо структурированных проблем. Типичными задачами, решаемыми на основе аппарата системного анализа, " являются: разработка целевых программ, выработка концепции развития системы, стратегическое планирование и прогнозирование, совершенствование организационной структуры, комплексная оценка уровня развития системы. Основная цель системного анализа — исследование «проблемосодержащей» системы, т.е. системы, в которой возникла проблема, анализ причин ее возникновения и синтез системы мер для ликвидации проблемы. Методы и модели системного анализа в первую очередь используются на ранних этапах проектирования или развития сложных систем, к каковым относятся этапы концептуализации, которые называют также «анализ проблем», «предпроектное обследование», «эскизное проектирование», «этап научно-исследовательских работ» и т.д. К числу работ, выполняемых на этих этапах, относятся: выявление проблем (узких мест) в существующих системах, выявление целей, направлений проектирования или совершенствования систем, определение перспективных вариантов на разных уровнях, формирование комплексов задач управления и т.д. Эти работы являются слабо формализуемыми, «творческими» и одновременно очень важными, поскольку они формируют основу, «каркас» создаваемой проблеморазрешающей системы, основные направления ее синтеза, которые в дальнейшем прорабатываются, уточняются, детализируются. Решения, принимаемые на ранних этапах, в первую очередь определяют качество конечного результата.
Объектом рассмотрения системного анализа является процесс поиска средств решения некоторой сложной многофакторной проблемы. Декомпозиция по жизненному циклу данного процесса позволяет выделить этапы так называемой системной последовательности принятия решений, составляющей основу регламента проведения системного анализа. Анализ существующих регламентов показывает, что можно выделить пять укрупненных этапов, представленных практически во всех вариантах системной последовательности в том или ином виде (рис. 1.1):
Анализ существующих инструментальных средств когнитивного моделирования
Предпосылки для использования когнитивных карт применительно к проблеме энергетической безопасности рассмотрены в [79]. Такой подход дает возможность получать сценарии устойчивого и кризисного развития энергетики региона, выделять факторы, влияющие на сценарии развития энергетической системы, а также вырабатывать планы парирования угроз энергетической безопасности. Методологией моделирования энергетической системы региона выбрано сценарное программирование, с математической точки зрения представляющее собой логико-вероятностное расширение системы когнитивных карт.
Автором выполнены постановка задачи когнитивного моделирования для исследований энергетической безопасности и ее математическая формализация, которая приводится ниже [80, 81].
Общая когнитивная модель имеет следующий вид. Заданными являются множество угроз безопасности {[/} и совокупность индикаторов энергетической безопасности {/}, определяющих внутреннее состояние энергетической системы, а также возможные влияния внешней среды (возмущения). Каждая из угроз реализуется вследствие сочетания ряда факторов, влияющих на возникновение чрезвычайной ситуации. Индикаторы определяют уровень энергетической безопасности, при этом должно выполняться соотношение 1п Ij Ic, где 1п - значение индикатора, определяющее нормальный уровень энергетической безопасности, /, -текущее значение индикатора, Ic - значение индикатора, определяющее кризисный уровень безопасности. Искомыми являются: - множество факторов {С}, влияющих на развитие энергетической системы (или на развитие чрезвычайной ситуации в ней); - множество связей {R} между факторами, - характер влияния факторов друг на друга (знак связи Лм между факторами С, и Су); - степень взаимовлияния факторов, т.е. множество весовых коэффициентов связей {W}; - взаимосвязь факторов С, с угрозами энергетической безопасности Uk и индикаторами энергетической безопасности/у. Знак связи R,j определяется по следующему правилу: - связь R4 положительная, если увеличение фактора С, приводит к увеличению фактора С7, или уменьшение фактора С, приводит к уменьшению фактора С}; - связь RI; отрицательная, если уменьшение фактора С, приводит к увеличению фактора С,, или увеличение фактора С, приводит к уменьшению фактора С,. Назначение связям RtJ весов Wl}, определяющих степень влияния фактора С, на фактор С,, позволяет определить суммарный вклад факторов в создание чрезвычайной ситуации. Для реализации сценарного подхода необходимо создание технологии, поддерживающей процедуру экспертиз в коллективе пространственно удаленных друг от друга экспертов и процедуру расчета возможных сценариев развития системы.
С учетом подхода к ситуационному анализу проблем ЭБ, рассмотренного в [80] и развиваемого с участием автора в [72, 83], автором предлагается обобщенная методика когнитивного моделирования в исследованиях энергетической безопасности, включающая следующие этапы: 1. Выявление основных факторов - концептов, влияющих на развитие ТЭК или энергетической системы (ЭС) региона. 2. Установление причинно-следственных связей между факторами, расстановка весов этих связей и построение когнитивной модели ТЭК или ЭС региона. В простейшем случае, веса могут иметь значения +1 или -1. 3. Выявление стратегических угроз - факторов, негативно влияющих на развитие ТЭК/ЭС или на развитие чрезвычайной ситуации в ТЭК/ЭС. 4. Определение факторов — превентивных, оперативных и ликвидационных мероприятий, влияющих на сценарии развития ТЭК/ЭС, непосредственно для каждой угрозы. 5. Изменение весов (или знаков) причинно-следственных связей, в зависимости влияния угроз и мероприятий на факторы развития ТЭК/ЭС.
Вышеописанную методику можно представить в виде схемы (рис. 2.6), из которой видно, что после проведения некоторых этапов возможен возврат на предыдущие этапы. Практически все этапы выполняются экспертом с применением разработанного инструментального средства когнитивного моделирования CogMap. При постановке задачи могут использоваться онтологии, описания угроз ЭБ, типовые ЧС.
Когнитивные карты могут быть описаны с помощью матрицы взаимоотношений концептов. Кроме того, представляется интересной возможность описания когнитивных карт с использованием продукционных правил (правил типа «если причина то следствие ). Такое представление позволит перейти к созданию базы знаний и построению экспертной системы для анализа уровня энергетической безопасности, например, региона [72].
Проиллюстрируем когнитивное моделирование на примере природных и техногенных угроз ЭБ. В таблице 2.2 приведены две угрозы ЭБ. Полный перечень угроз ЭБ и мероприятий по предотвращению и ликвидации последствий ЧС, из которого сформирована эта таблица, приведен в Приложении 1.
Рассмотрим первую из угроз, приведенных в табл. 1: холодную зиму. На рис. 2.7. показана построенная автором когнитивная карта для этой угрозы, на рис. 2.8 приведена матрица отношений концептов (отношения характеризуются знаками +, — , в случае отсутствия взаимовлияния концептов ставится 0).
Система онтологии как классификатор предметной области и вспомогательный инструмент для когнитивного моделирования
На рисунке 3.4 приведен следующий этап построения когнитивной карты в CogMap. На этом этапе пользователь расставляет причинно-следственные связи между концептами и определяет веса связей (в нашем случае «+» и «-»). Показан пример моделирования угрозы «Холодная зима», приведенный во второй главе.
Совместно с аспирантами лаборатории «Информационные технологии в энергетике» ИСЭМ СО РАН (ныне к.т.н.) Фартышевым Д.А. и Аршинским В.Л. рассматривались возможности перехода от когнитивных карт к Joiner-net моделям (рис. 3.5) [92]. Я grModeiing - C:\Users\Lexx\DocuтепЪМТохолоданис Файл Правка Вид Объекты Модель 01
Переход от когнитивной карты к JN-моделям и их программным реализациям. Для реализации такого перехода предлагается использовать разработанную Фартышевым Д. А. и Аршинским В. Л. архитектуру программной системы, поддерживающей переход от когнитивных карт к Joiner-сетям (рис. 3.6) [93].
Основные компоненты, отраженные на рисунке: CMtoJN -компонент преобразования когнитивных карт в Joiner-сети; JN Uploader — компонент загрузки Joiner-сетей в Репозитарий; Репозитарий -специализированное хранилище метаданных, которое позволяет хранить, находить и использовать метаданные об информационных объектах, базах данных, программных комплексах и др.; JNtoJava - компонент преобразования Joiner-сетей в объекты Java; контроллер - инкапсулирует основную бизнес-логику системы моделирования, изменяет состояние системы, используя, с одной стороны, полученные на предыдущем этапе объекты Java, а с другой, команды, поступившие через пользовательский интерфейс.
Архитектура программного компонента, поддерживающего переход от когнитивных карт к Joiner-сетям. Реализация этой архитектуры позволит обеспечить связь между библиотеками CogMap и EventMap, и, таким образом, автоматизировать интеграцию технологий когнитивного и событийного моделирования. 3.2. Экспертная система «Emergency», основанная на прецедентах ЧС в энергетике
Разработка экспертной системы «Emergency» была выполнена под руководством и при участии автора в соответствии с системно-концептуальными соглашениями, изложенными в предыдущей главе.
Экспертная система «Emergency» позволяет хранить, извлекать по запросу и анализировать прецеденты чрезвычайных ситуаций. Результаты анализа используются для выбора типовых чрезвычайных ситуаций при построении когнитивных карт.
При проектировании экспертной системы «Emergency» были определены режимы ее использования (добавление знаний в базу знаний и получение (поиск) знаний).
Первый из режимов позволяет после указания определенного набора параметров, описывающих чрезвычайную ситуацию в энергетике, добавить факт об этой чрезвычайной ситуации (прецедент) в базу знаний ЭС. Второй режим позволяет на основе задаваемых параметров поиска получить из базы знаний список прецедентов - описаний чрезвычайных ситуации. На рис. 3.7 изображена схема возможных режимов использования системы.
Каждый режим использования системы подразумевает выполнение некоторой последовательности действий. Например, для добавления знаний в первую очередь необходимо выполнить ввод данных, описывающих
К разработке экспертной системы и заполнению базы знаний были привлечены студенты 4-го курса факультета кибернетики ИрГТУ Кузнецких В.Р., Кушнарев А.С., Пономарев И.Д., Пантелеева Л.И. чрезвычайную ситуацию в энергетике (при этом необходимо заполнить ряд обязательных полей). Далее будет произведена проверка на заполнение обязательных полей. Если все обязательные поля не являются пустыми, то осуществляется добавление прецедента в базу знаний системы, в противном случае выводится просьба заполнить все необходимые поля.
Для поиска знаний первым действием является выбор и установление значений параметров, по которым необходимо осуществить поиск прецедентов чрезвычайных ситуаций в базе знаний ЭС. Далее будет выполнена проверка на предмет выбора хотя бы одного параметра поиска. Если хотя бы один параметр поиска выбран, то осуществляются поиск информации в базе знаний и вывод результатов поиска на экран. В противном случае выводится просьба выбрать хотя бы один параметр.
В структуре разработанной системы выделены три основных слоя: 1. Представление — представление пользовательского интерфейса (отображение данных, обработка событий). Данный слой представлен в виде графического интерфейса пользователя, реализованного на языке Java с использованием библиотеки Swing и обработчиков событий пользовательского интерфейса. 2. Домен - бизнес-логика приложения. Отвечает за реализацию бизнес логики приложения, представляет собой совокупность классов, из которых целый ряд работает на основе библиотеки Jess. Помимо Java-классов, к этому слою относятся файлы, содержащие правила вывода информации, написанные на языке Jess. 3. Источник данных — обращение к базе данных, управление транзакциями и т.д. Слой, ответственный за представление данных, включает базу данных, реализованную в СУБД HyperSQLDB, Java-классы для установки соединения с базой данных и осуществления запросов к ней, а также файлы с описанием фреймов, реализованным на языке Jess. Структура разработанной экспертной системы представлена на рис. 3.8. Как уже отмечалось, в базе знаний прецеденты чрезвычайных ситуаций отображены с помощью трех типов фреймов: ES_DATA (дата ЧС), ES_PLACE (место ЧС), ES_DESCRIPTION (описание ЧС). Каждый из фреймов описывает определенный набор параметров, характеризующих произошедшую в энергетике чрезвычайную ситуацию. Все фреймы имеют один общий слот - номер.
Информационная технология поддержки принятия решений в исследованиях и обеспечении ЭБ с использованием интеллектуальной ИТ среды
Как упоминалось выше, онтологии предлагается использовать как вспомогательный инструмент для когнитивного и событийного моделирования, иначе говоря, как классификаторы концептов, которые используются при построении когнитивных и событийных карт.
Методика совместного использования онтологического, когнитивного и событийного моделирования, предложенная автором, включает следующие этапы [84]: 1. Построение онтологии или ее извлечение из онтологического пространства знаний. 2. Построение когнитивной модели. 3. Построение типовой событийной карты (или переход от когнитивной модели к событийной) 4. Конкретизация типовой событийной модели. 5. Переход от когнитивных и/или событийных моделей к вычислительному эксперименту с использованием ПК ИНТЭК-М.
Проиллюстрируем применение методики на примере, связанном с газовой отраслью. Фрагмент онтологии газовой отрасли ТЭК в графическом виде показан на рис. 2.9. ГАЗ / ГПЗ / (очищенный, сжиженый ; газ, газовый \ конденсат Газ для \ технологического использования J добывается Пример когнитивной карты техногенной угрозы «Аварии, взрывы, пожары (АВП)» приведен на рис. 2.10. Обозначения к рис. 2.10: Сх - добыча/производство энергоресурсов; С2 - объем запасов топливно-энергетических ресурсов; С3 транспортировка этих ресурсов; С4 -мощность объекта ТЭК; U -техногенная угроза (авария, взрыв, пожар); С6 - нормативный объем запасов топливно-энергетических ресурсов; С7 - потребление энергоресурсов; AL — управляющее воздействие (меры по ликвидации последствий чрезвычайной ситуации - АВП).
Из рисунка видно, что увеличение добычи/производства энергоресурсов С, требует увеличения объемов транспорта С3 (если С, :=t, то С3 :=t); уменьшение их приводит к снижению мощности объекта ТЭК С4 (если С, :=4 иС3 :=4 , то С4 \=i; связи положительные, т.к. явления одного знака); рост потребления энергоресурсов С7 требует повышения мощности объектов ТЭК С4 или увеличения объемов добычи/производства энергоресурсов С,( если С7 :=Т, то необходимо, чтобы С4 :=t иС, :=Т ). Увеличение запасов топливно-энергетических ресурсов С2 позволяет увеличить потребление С7 и восстановить нормативные запасы топливно-энергетических ресурсов С6 (если С2 :=t, то С7 :=t иС6 :=t).
Техногенная угроза (АВП) U отрицательно отражается как на энергетических, так и транспортных объектах, снижая как мощность первых С4 и объемы транспорта С3, так и объемы потребления топливно-энергетических ресурсов С7 (если U :=Т, то С4 :=l иС3 := иС7 :=4-); при выходе из строя объектов ТЭК увеличение потребления С7 приводит к уменьшению запасов С2( если С7 :=t, то С2 :=Ф); уменьшение этих запасов ниже нормы С6 может, в свою очередь, привести к возникновению чрезвычайной ситуации.
Управляющее воздействие AL, с одной стороны, может включать в себя ликвидационные меры, а с другой стороны, может быть направлено на восстановление нормативных запасов топливно-энергетических ресурсов С6.
Матрица взаимоотношений концептов для когнитивной карты на рис. 2.10. При назначении связям весовых коэффициентов, определяющих степень влияния одного фактора на другой, возможно определять суммарный вклад факторов в создание ЧС, и, таким образом, ранжировать ЧС по степени их опасности и возможных последствий, а также предлагать превентивные мероприятия, направленные на предотвращение ЧС.
На основе когнитивной модели, представленной на рис. 2.10, может быть построена типовая событийная карта (графическое изображение событийной модели) угрозы «АВП» для разных отраслей ТЭК (рис. 2.1-2). Используя онтологию газовой отрасли ТЭК, фрагмент которой представлен на рис. 2.9, можно выполнить конкретизацию событийной модели техногенной угрозы «АВП» для газовой отрасли (последняя приведена на рис. 2.13). При конкретизации уточняются, например, вид объекта ТЭК (подземное хранилище газа), вид транспортной магистрали (газопровод), меры по восстановлению газовой отрасли и так далее.
Похожие диссертации на Интеллектуальная поддержка принятия решений в исследованиях и обеспечении энергетической безопасности России и ее регионов
