Введение к работе
Актуальность работы. Развитие информационных компьютерных технологий, усложнение современного производства и повышение внимания к системе комплексного управления качеством привели к тому, что в центре внимания предприятий все чаще становится деятельность многофункциональных управленческих команд и рабочих групп, которая направлена на решение комплексных проблем и заданий. Для реализации такой деятельности особенно важным является создание сетевых систем поддержки принятия решений, которые применяются при решении трудно формализуемых задач управления в промышленности и формировании решений в чрезвычайных условиях.
Технология групповой обработки информации, реализованная на вычислительных сетях, хорошо подходит для многих видов коллективной интеллектуальной работы, в том числе для принятия групповых решений.
Разработка и исследование новых информационных технологий, основанных на современных методах поддержки принятия решений и обработки информации, позволяют существенно повысить интеллектуальный потенциал общества, способствуют сокращению времени и повышению качества принятия управленческих решений.
Для решения трудноформализуемых задач необходимо применение приближенных методов, которые основаны на использовании эмпирических данных, на коллективных решениях, экспертных оценках и специально разработанных методиках под необходимый класс задач.
Общеизвестные методы и технологии, используемые для поддержки принятия решений в трудно формализуемых задачах, имеют ряд ограничений, которые обусловлены недостаточной эффективностью решения и обработки неполной и неточной исходной информации, интерпретации данных и накопления знаний экспертов, согласованного представления информации, поступающей из различных источников.
К таким задачам, исследованным в диссертационной работе, относятся задачи принятия согласованных решений группой экспертов при их работе над проектом с заданной целью. Методы построения систем поддержки принятия решений берут начало в работах российских и зарубежных ученых Глушкова В.М., Амосова Н.А., Поспелова Д.А., Винера Н., Минского М., Ларичева О.И., Заде Л.А., Лорьера Ж.-Л., Розенблатта Ф., Пейперта С, Стефанюка В.Л., Трахтенгерца Э.А., Загоруйко НГ., Хиценко ВЛ., Вагина ВН, Попова Э.В., Осипова Г.С., Финна В.К., Джонсона Д., Осборна А. и др.
Эти ограничения могут быть устранены при использовании сетевых человеко-машинных интеллектуальных систем и применении гибридных технологий, эволюционного моделирования и генетических алгоритмов, нечеткой логики и различных комбинированных технологий.
Несмотря на активные исследования в этой области, все еще остаются не полностью решенными многие задачи, связанные с разработкой методов и алгоритмов групповой работы, которые могут быть применены для успешной реализации Форсайт-проектов в промышленности. Недостаточно проработаны вопросы интеграции различных гибридных информационных технологий и особенности их реализации в системах принятия решений с целью повышения эффективности решения трудно формализуемых задач.
Таким образом, задачи диссертационной работы, направленные на обработку информации, разработку алгоритмов и программного обеспечения системы коллективного интеллекта для решения задач развития промышленных предприятий, в экономике и образовании, являются актуальными.
Целью диссертационной работы является создание системы коллективного интеллекта путем развития и оптимизации метода эволюционного согласования решений для эффективного решения задач управления в промышленности и образовании. Задачи диссертационной работы:
-
Разработать математическую модель виртуального эксперта, позволяющую выполнить оптимизацию метода эволюционного согласования решений в предметных областях.
-
Разработать алгоритм анализа и оценки количественного вклада экспертов в составляемый ими проект.
-
Разработать алгоритм эффективного принятия решений системой коллективного интеллекта на основе развития метода эволюционного согласования решений.
-
Провести оптимизацию алгоритма системы коллективного интеллекта.
-
Разработать программное обеспечение системы коллективного интеллекта, провести экспериментальные исследования алгоритмов и программных средств.
Идея работы состоит в использовании разработанной математической модели виртуального эксперта и алгоритма оптимизации метода эволюционного согласования для эффективного принятия решений системой коллективного интеллекта.
Методы исследования базируются на теории систем, системном анализе, теории принятия решений, практике создания интеллектуальных систем управления на основе генетических и эволюционных алгоритмов.
Основные научные положения, выносимые на защиту: 1. Разработанная модель виртуального эксперта позволяет настраивать параметры алгоритма для оптимизации метода эволюционного согласования решений.
-
Разработанный алгоритм оценки количественного вклада экспертов позволяет определять их эффективность в принятом консолидированном решении.
-
Разработанный алгоритм оптимизации позволяет повысить эффективность совместной работы группы экспертов в получении консолидированного решения задач управления в промышленности и образовании.
Научная новизна работы. Разработанные модель и алгоритмы являются новыми в области теории принятия решений и позволяют снижать временные затраты на получение консолидированных решений задач управления в промышленности и образовании. Разработанная система коллективного интеллекта, являясь информационной системой, позволяет повысить интеллектуальный уровень информированности экспертов и организовать их эффективную работу.
Практическая ценность результатов заключается в том, что созданная программа реализации алгоритмов оценки и оптимизации в системе коллективного интеллекта позволяет находить практически важные решения Форсайт-проектов промышленности, а также применяться при оценке компетентности экспертов по вопросам повышения безопасности и эффективности производственных процессов на предприятиях.
Обоснованность научных положений и выводов диссертации подтверждаются результатами экспериментов по применению разработанных алгоритмов системы коллективного интеллекта для развития метода эволюционного согласования при решении проектных и экспертных задач на промышленных предприятиях. Акты о внедрении и использовании этих результатов представлены в Приложении к диссертации.
Теоретические и практические результаты, полученные в диссертационной работе, реализованы:
1)при выполнении работ по гранту Российского фонда фундаментальных
исследований, проект № 08-07-00447 «Разработка и исследование
методов оценки достоверности результатов восстановления объемных
фотороботов на основе общедоступных установок виртуальной
реальности»;
2) в деятельности автономной некоммерческой организации «Институт
физико-технической информатики» в виде комплекса программных
средств для моделирования и исследования процессов группового
принятия решений;
3)при выполнении работ по гранту Российского фонда фундаментальных
исследований, проект №13-07-00958 «Разработка теории и
экспериментальные исследования новой информационной технологии самоуправляемого краудсорсинга»;
-
на промышленном предприятии ОАО «Ставропласт» при экспертном выборе инновационного оборудования по производству полипропиленовых тканых мешков и в работе технологического отдела при разработке рецептуры для производства продукции;
-
в деятельности ООО «НИИОГР» при оценке компетентности экспертов по вопросам повышения безопасности и эффективности производственных процессов на горнодобывающих предприятиях.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на восьми международных и российских конференциях
The International Scientific Conference of The Mediterranean Institute of Applied Science of The Moscow Institute of Physic and Technology of The Institute of Computing for Physics and Technology «Medias '2009», Limassol, Ciprtis.
Научно-практической конференции «Ситуационные центры. Методы. Решения. Реализация», Российская Академия государственной службы, Москва, 2008г.
Научно-практической конференции «Новые информационные технологии в образовании», Москва, 2009г.
Международной Интернет-конференции «Информационные технологии в науке и образовании», Шахты, Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса. 2009г.
Научном симпозиуме «Неделя горняка» (МГТУ, 2011-2013гг.) и научных семинарах кафедры «Автоматики и управления в технических системах.
Научном семинаре лаборатории №33 «Управления развитием крупномасштабных систем» ИЛУ им. В.А. Трапезникова РАН, 2013г.
Публикации. Основные положения диссертации опубликованы в 9 научных трудах, в том числе 5 статей в изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения. Диссертация включает 26 рисунков, 15 таблиц и список литературы из 113 наименований.
