Содержание к диссертации
Введение 8
Глава 1. Анализ современного состояния проблем построения корпоративных систем поддержки принятия решений и постановка задач, решаемых в диссертационной работ 17
1.1. Современное состояние корпоративных систем поддержки принятия решений 17
1.1.1. Границы традиционных моделей информационной интеграции в корпоративных системах 22
1.1.2. Проблема повышения интеллектуального уровня корпоративных систем поддержки принятия решений 28
1.1.3. Проблема интеллектуальной интеграции в корпоративных системах поддержки принятия решений 31
1.2. Становление парадигмы интеллектуализации корпоративных систем поддержки принятия решений 43
1.2.1. Основные концепции интеллектуализации в корпоративных системах поддержки принятия решений 46
1.2.2. Мультиагентные системы как необходимый компонент интеллектуализации 49
1.3. Концепция корпоративной интеллектуальной системы поддержки принятия решений. 55
1.4. Анализ существующих подходов к построению мультиагентных систем поддержки принятия решений , 66
1.5. Формулировка задач диссертационного исследования 73
Выводы по главе 1 , 76
Глава 2. Модели компонентов корпоративной интеллектуальной системы поддержки принятия решений (КИНС ППР) 79
2.1. Уровни интеллектуальной иерархии в КИНС ППР 79
2.2. Модель информационного объекта в гетерогенной информационной среде 83
2.2.1. Сравнительный анализ возможностей применения объектных моделей для построения КИНС ППР 83
2.2.2. Построение формальной объектной аксиоматизируемой системы 87
2.2.3. Теоретико-множественные свойства информационных объектов 101
2.2.4. Модель поведения информационного объекта 107
2.2.5. Свойства модели поведения информационного объекта 112
2.3.Модель интеллектуального агента КИНС ППР 116
2.3.1. Сравнительный анализ основных типов агентных моделей по условиям их применимости к задачам построения КИНС ППР 116
2.3.2. Обобщенная модель интеллектуального агента КИНС ППР 138
2.3.3. Модель целеполагания интеллектуального агента и ее свойства 144'
2.3.3.1. Определение методов выбора целей 144
2.3.3.2. Классификация интеллектуальных агентов по свойствам целеполагания 149
2.3.3.3. Допустимые структуры КИНС ППР по свойствам целеполагания .151
2.3.4; Интерпретация основных типов агентных моделей в обобщенной. модели интеллектуального агента КИНС ППР 155
2.3.5. Модель поиска решения интеллектуального агента 164
Выводы по главе 2 172
Глава 3. Методология построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решении 174
3.1. Основы методологии построения КИНС ППР 174
3.2. Концептуальная модель предметной области КИНС ППР 179
3.3. Проекции концептуальной модели предметной области 188
3.3.1. FK-проекция 188
3.3.2. FKM-проекция 195
3.3.3. Метод построения FKM-проекции. Анализ вариантов и оценки сложности 199
3.3.3.1. Иерархический вариант FKM-проекции 199
3.3,3.2. Неиерархический и произвольный варианты FKM-проекции 215
3.4. Метод построения структурно-логической модели КИНС ППР 221
3.4.1. Декомпозиция концептуальной модели предметной области и задача выделения интеллектуальных компонентов 222
3.4.2. Построение дерева Т1К 229
3.4.3. Декомпозиция FK-проекции по дереву интеллектуальных компонентов 232
3.4.4. Трансляция дерева фрейм-концептов 238
Выводы по главе 3 242
Глава 4. Архитектура корпоративной интеллектуальной системы поддержки принятия решений 244
4.1. Структурно-логическая модель КИНС ППР 244
4.2. Архитектура баз знаний КИНС ППР 250
4.3; Алгоритмы логического вывода в архитектуре КИНС ППР 267
4.3.1. Терминальный нисходящий неаддитивный вывод 274
4.3.2. Аддитивный иерархический вывод 278
4.3.3. Аддитивный обобщенный вывод 282
4.3.4; Локальный вывод 282
Выводы по главе 4 285
Глава 5. Инструментальный программный комплекс для построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений.. 287
5.1. Концепция инструментального программного комплекса 287
5.2. Архитектура инструментального программного комплекса 290
5.3. Функциональное описание инструментального программного комплекса 295
5.3.1. Конструктор фрейм-концептов 295
5.3.2. Логический конструктор 302
5.3.3. Транслятор концептуальной модели предметной области 306
5.3.4. Конструктор баз знаний интеллектуальных компонентов 310
5.3.5. Механизм обмена сообщениями 313
5.3.6. Библиотека моделей поведения 319
Выводы по главе 5: 323
Глава 6. Практические результаты применения моделей, методов и инструментальных программных средств построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений 324
6.1. Особенности принятия решений в организационно-технических системах управления 324
6.2. Распределенная интеллектуальная система отдела по работе с обращениями граждан 327
6.3. Корпоративная интеллектуальная система многофилиального банка 344
6.4. Мультиагентная система поддержки принятия решений коммерческой фирмы 353
6.5. Мультиагентная система «Виртуальная кафедра» 360
Выводы по главе 6 365
Заключение 366
Список литературы 371
Публикации по теме диссертации 409
Приложения 421
Приложение 1 422
Приложение 2 429
Приложение 3 431
Приложение 4 435
Приложение 5 448
Приложение 6 449
Приложение? 452
Приложение 8 455
Приложение 9 456
Введение к работе
Актуальность проблемы
Развитие современного общества характеризуется расширением процессов глобализации, проявляющихся в стремительном формировании единого общемирового информационного пространства на основе передовых компьютерных технологий. Наиболее развитые страны мира осуществили переход от индустриальной цивилизации к цивилизации информационной и находятся сейчас на этапе формирования экономики, основанной на знаниях (Knowledge Economy). Наиболее эффективным и коммерчески • прибыльным - видом деятельности становятся-не- материальные-техноло-гии, а процессы преобразования человеческого знания,. как индивидуального, так и коллективного. Только построенные на научной основе и интегрированные с бизнес-процессами (БП) информационные технологии (ИТ) обеспечивают необходимую скорость менеджмента в корпоративных системах (КС) для принятия правильных решений.
КС понимается автором как сложная территориально-распред ел енная иерархическая система, перерабатывающая информационные, материальные, энергетические, и возможно другие ресурсные потоки, для принятия решений в которой необходим сбор и семантический анализ информации от множества гетерогенных источников. В диссертационной работе КС рассматриваются в аспекте обработки информации и поддержки принятия решений.
На передний план научных исследований выдвигается проблема повышения уровня интеллектуальности информационно-управляющих корпоративных систем, вытекающая из противоречий, сложившихся между возрастающей сложностью информационно-управляющих систем (ИУС) в условиях ограниченных возможностей человека по приему и обработке информации, и неспособностью традиционных корпоративных информационных систем (КИС) преодолеть эту сложность, освободить человека от анализа деталей и фактов на уровне мелких подробностей, принятия решений в условиях большого числа переменных состояний объектов и среды и ограниченного времени, ручного сбора данных и извлечения знаний; необходимостью интеллектуальной интеграции как объединения КИС и специализированных приложений на уровне моделей представления знаний, а не кодов протоколов и низкоуровне вых интерфейсов, и трудностью представления в КИС, основанных на традиционных объектно-ориентированных методах, крупных семантических блоков информации и абстрактно-логических моделей мира (среды, системы, производства), поддающихся логико-математической обработке и не требующих полной алгоритмической детализации.
Сложность современных производственных и корпоративных систем достигла сегодня такого уровня, который превышает возможности человека, задействованного в контуре управления АСУ (КИС). Это превышение человеческих возможностей проявляется не только в объемах информации, подлежащих обработке, но и в уровне логической сложности, невозможности анализа всех взаимосвязей и отношений.
Традиционные КИС, основанные на стандартной модели «клиент-сервер» и традиционных методах управления не обеспечивают требуемого качества информационного анализа и необходимой эффективности формирования управляющих воздействий в условиях недостаточности априорной информации о внешней среде функционирования, большого количества трудно учитываемых факторов нестационарности и субъективного их характера, изменяемости целей и критериев качества управления вследствие деградации или целенаправленной реконфигурации;
Проблематика указанных направлений исследований поставлена в работах таких отечественных и зарубежных ученых: как Вавилов А.А., Варшавский В.И., Вит-тих В.А., Глушков В.М., Гаврилова Т.А., Городецкий В.И., Евреинов Э.В., Калини-ченко Л.А., Костров А.В., Ларичев О.И., Летичевский А.А., Липаев В.В., Марлей В;Е., Мартин Дж., Минский М., Осипов Г.С., Песиков Э.Б., Поспелов Г.С., Поспелов Д.А., Попов Э.В., Пупков К.А., Советов БЛ, Стефаток В.Л. , Трахтенгерц.Э.А., Фомин Б.Ф., Хорошевский В.Ф., Черноруцкий И.Г., Шенк Р., Ющенко Е.Л., Яковлев С.А., Яшин А.И.
Таким образом, сложились условия для исследования теоретических моделей и методов,.разработки алгоритмов и программных средств построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки.принятия решений (КИНС ППР), основанных на методах искусственного интеллекта (ИИ) и инженерии знаний:
Становление парадигмы распределенных интеллектуальных и мультиагентных систем (МАС) достигло сегодня той стадии, когда такие системы начинают превращаться в техническую реальность. При. этом центральной-проблемой разработки -агентно-ориентированных систем является отсутствие теоретически обоснованной методологии проектирования, охватывающей все стадии процесса создания системы и обеспечивающей переход от абстрактной архитектуры распределенной системы и формальных логических моделей интеллектуальных агентов (ИА) к стадии технической реализации. Немногочисленные попытки создания подобной методологии (работы В.И. Городецкого, М. Вулдриджа, Д. Кинни, В.Б. Тарасова) фактически являются пионерскими и ориентированы на определенный ограниченный класс задач, моделируемый в рамках конкретного программного инструментария.
Объектом, диссертационного исследования являются корпоративные системы поддержки-принятия.решений,-функционирующие в изменяющейся гетерогенной информационной среде.
Предметом- исследования являются процессы построения и реализацииагент-но-ориентированных корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия, решений.
Основные результаты диссертации получены в рамках выполнения государственного контракта от 01.11.2002 г. №Б0034.2073 на выполнение работ по Федеральной целевой программе «Интеграция науки и высшего образования России на 2002-2006 годы» по проекту Программы «Проведение фундаментальных, поисковых и прикладных исследований. в области высоких технологий по приоритетным направлениям информатики, электроники и управлениях целью повышения научного и образовательного потенциала России», госбюджетных научно-исследовательских работ: «Исследование и разработка методов моделирования сложных систем» (Вологда, Во-ПИ, 1996-98 г.г., тема.Г79.2.Э5), «Исследование методов разработки экспертных и обучающих систем» (Вологда, ВоПИ, 1996-98 г.г., тема Г79.2.Э4), в грантах: «Исследование и разработка математических методов и программно-алгоритмических средств моделирования сложных дискретных систем в условиях вероятностного поведения» (грант Минвуза РФ 1994-95 г.г.), «Исследование и разработка математических методов и программно-алгоритмических средств проектирования информационно- вычислительных систем на основе вычислительных сетей» (грант Минвуза РФ 1.24 1998-2000 г.г.), «Разработка программно-информационной системы развития интеллекта человека» (грант РГНФ 00-05-12009в, 2000 г.), «Исследование и разработка математических методов и программ но-алгоритмических средств проектирования.
-распределенных интеллектуальных информационных систем» (грант Правительства Вологодской области по фундаментальным наукам, 2003 г.), «Исследование и разработка математических методов и. средств проектирования распределенных интеллектуальных информационных систем» (грант по фундаментальным исследованиям в области гуманитарных наук Г02-4.3-65 Минвуза РФ 2003-2004 г.г.).
Целью диссертационной работы является разработка теоретических основ, моделей и методов построения корпоративных систем поддержки принятия решений, обеспечивающих повышение их интеллектуального уровня.
Данное исследование ставит и решает научно-техническую проблему создания корпоративных, систем, поддержки принятия решений, обладающих необходимыми интегративными и интеллектуальными свойствами для принятия эффективных решений в условиях изменяющейся гетерогенной информационной среды.
В соответствии с поставленной целью в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:
1. Разработка концепции корпоративной интеллектуальной системы поддержки принятия решений, устанавливающей уровни интеллектуальной иерархии и обосновывающей типы интеллектуальных компонентов КИНС ППР.
2. Создание и исследование формально-математических моделей интеллектуальных компонентов КИНС ППР, соответствующих заявленной концепции и обеспечивающих интеллектуальную интеграцию в гетерогенной корпоративной информационной среде.
3. Разработка и внедрение методологии построения КИНС ППР, включая:
- разработку концептуальной модели предметной области функционирования корпоративной интеллектуальной системы, ориентированной на автоматизацию системного этапа процесса построения;
- исследование и реализацию метода построения концептуальной модели предметной области и структурно-логической модели КИНС ППР.
4. Разработка базовой архитектуры корпоративной интеллектуальной системы для поддержки принятия решений.
5. Исследование и разработка алгоритмов логического вывода в архитектуре КИНС ППР.
6. Создание архитектуры инструментального программного комплекса для построения КИНС ПНР.
7. Применение разработанных методов и средств для решения задач интеллектуальной интеграции в различных прикладных системах поддержки принятия решений.
Основные научные результаты, выносимые на защиту и их новизна:
1. Концепция корпоративной интеллектуальной системы, основанная на агент-но-ориентированном подходе, отличающаяся введением иерархии интеллектуальных компонентов,-обеспечивающих интеллектуальную интеграцию распределенных приложений в целях поддержки принятия решений и обработки информации.
2. Модели компонентов КИНС ППР, а именно:
- модель информационного объекта (ИО), основанная на логике первого порядка, отличающаяся продукционной моделью поведения, обеспечивающая гибкость и вариативность поведения ИО и коммуникацию между программными объектами и интеллектуальными агентами;
- модель интеллектуального агента, базирующаяся на синтезе основных концепций делиберативного и реактивного подходов, отличающаяся способом формирования информационного пространства ИА, наличием модели механизма выбора поведения и содержанием модели целеполагания ИА, позволяющая-учитывать динамику развития мультиагентного мира, сложную иерархию целей в КИНС ППР и формировать различные стратегии поведения ИА.
3. Методология построения КИНС ППР,. отличающаяся использованием концептуальной модели, предметной области, объединяющей структурные, логические и поведенческие аспекты функционирования, автоматическим распределением знаний по логическим модулям, трансляцией концептуальной модели предметной области в структурно-логическую модель, позволяющая снизить затраты времени на разработку и уменьшить вероятность ошибок.
4. Архитектура КИНС ППР, включающая базу знаний интеллектуального компонента, механизм проверки непротиворечивости, механизмы реализации поведения ИА и ИО, отличающаяся использованием модифицированного алгоритма логического -вывода, обеспечивающая реализацию методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в технических системах.
5. Инструментальный программный комплекс для построения КИНС ППР, включающий систему концептуального проектирования и систему времени исполнения, обеспечивающий разработку интеллектуальных проблемно-ориентированных систем управления и принятия решений.
Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, математической логики и теории моделей, теория формальных систем и исчислений, теория и методы инженерии знаний, методы объектно-ориентированного и-логического программирования, теория формальных языков и грамматик.
Практическая ценность результатов работы заключается в том, что разработана и доведена до практической реализации методология построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Инженерные методы построения и разработанные программные средства внедрены в практику ряда предприятий и организаций.
Применение результатов диссертационной работы позволяет повысить интеллектуальный уровень корпоративных систем и тем самым.сократить время на решение задач управления в изменяющейся информационной среде.
Практическая значимость диссертационной работы состоит в создании инженерных методик автоматизированного построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, ориентированных на широкий класс задач организационного и технического управления.
Разработанный инструментальный программный комплекс позволяет автоматизировать процесс построения корпоративных интеллектуальных систем поддержки принятия решений, учесть специфику предметной области и характер решаемых управленческих задач, минимизировать затраты на разработку и повысить эффекгив-ность использования информационных ресурсов.
Практическая реализация разработок осуществлена при создании распределенной интеллектуальной системы отдела по работе с жалобами и обращениями граждан Правительства Вологодской области, создании и эксплуатации интеллектуальных программно-информационных систем в Управлении внутренних дел Вологодской об -ласти, внедрении и использовании интеллектуальных тестирующих и обучающих систем в Вологодском институте права и экономики Минюста России, в АООТ «Термостепс» г. Череповец, в Управлении Министерства юстиции по Вологодской области. Инструментальный программный комплекс для построения КИНС ППР принят к эксплуатации для решения задач ООО «Газстройпроект» г. Вологда и государственного энергетического предприятия «Вологдаоблкоммунэнерго».
Материалы исследований внедрены в учебный процесс. Полученные в диссертационной работе научные результаты используются в учебном процессе при проведении лекций, семинаров- и лабораторно-практических занятий в Санкт-Петербургском, государственном электротехническом университете "ЛЭТИ" по дисциплине «Моделирование систем» для студентов специальности 460002 «Автоматизированные системы обработки информации и управления», в Вологодском государственном техническом университете по дисциплинам «Информационное обеспечение систем управления», «Системное программное обеспечение», «Проектирование систем управления» для студентов специальностей 210100 «Управление и информатика в технических системах» и 220400 «Программное обеспечение вычислительной техники и1 автоматизированных систем», в Вологодском государственном педагогическом университете для студентов специальности 010200 «Прикладная математика».
По материалам диссертационной работы создан и методически обоснован курс по разработке интеллектуальных агентно-ориентированных систем,в структуре дисциплины «Информационное обеспечение систем управления» для студентов специальности «Управление и информатика в технических системах».
Публикации. Основное содержание диссертационной работы опубликовано в 86 печатных работах, из них одна монография, 2 книжных издания, 15 статей (в том числе 4 в журналах, рекомендованных ВАК Минобразования Российской Федерации), 53 доклада и тезисы.к 15 докладам на научных и научно-технических конференциях.
Апробация результатов работы
Результаты исследований обсуждались более чем на 30 научных конференциях и симпозиумах, в том числе IX Всесоюзном симпозиуме «Логическое управление в промышленности» (Ташкент, 1986), Всесоюзной научно-технической конференции «Микропроцессорные системы автоматизации технологических процессов» (Новоси -бирск, 1987), IV Всесоюзной конференции «Перспективы и опыт внедрения статистических методов в АСУ ТП» (Тула, 1990), Всесоюзном научно-техническом совещании «Применение САПР в химическом и нефтяном машиностроении» (Москва, 1990), VI Международной научно-технической конференции «Робототехника для экстремальных условий» (Санкт-Петербург, 1995), I, II и III Международных конференциях «ИнфоТех» (Череповец, 1996,1999,2001), Всероссийской конференции «Математическое и компьютерное моделирование в науках о человеке и обществе» (Вологда, 1999), II и IV Международных научно-практических конференциях «Фундаментальные и прикладные проблемы приборостроения, информатики, экономики и права» (Сочи,1999,2001), VI, VII, VIII и IX Международных научно-методических конференциях «Современные технологии обучения» (Санкт-Петербург, 2000, 2001, 2002, 2003), II и III Международных конференциях «Повышение эффективности теплооб-менных процессов и систем» (Вологда, 2000, 2002), Международной конференции «Информационные технологии в образовании, технике и медицине" (Волгоград, 2000), VII и IX Международных научно-технических конференциях «Информационная среда вуза» (Иваново 2000, 2002), Международных научных конференциях «Информация-Коммуникация-Общество» (Санкт-Петербург, 2000,2001,2002), I и II Международных научных конференциях «Информатизация процессов формирования открытых систем на основе СУБД, САПР, АСНИ и искусственного интеллекта» (Вологда, 2001, 2003), Международных конференциях «Интерактивные системы» (Ульяновск, 2001, 2003), Международной научно-технической конференции «Моделирование, оптимизация и интенсификация производственных процессов и систем» (Вологда, 2001), научно-технических конференциях «Тренажерные технологии и симулято-ры» (Санкт-Петербург, 2002, 2003), V Международном симпозиуме «Интеллектуальные системы» (Калуга, 2002), VIII Санкт-Петербургской международной конференции «Региональная информатика - 2002» (Санкт-Петербург, 2002), X Международной конференции «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино, 2003), Всероссийской научной конференции «Управление и информационные технологии» (Санкт-Петербург, 2003), Пятой международной научно-практической конференции «Пилотируемые полеты в космос» (Звездный городок, 2003), Международной конференции по мягким вычислениям и измерениям (Санкт-Петербург, 2003), XIV Международной конференции «Применение новых технологий в образовании» (Троицк, 2003), Г Все российской научно-практической конференции «Опыт практического применения языков и программных систем имитационного моделирования в промышленности и прикладных разработках» (Санкт-Петербург, 2003).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, списка литературы, включающего 452 наименования и девяти приложений. Основная часть работы изложена на 285 страницах машинописного текста. Работа содержит 84 рисунка и 24 таблицы.
Автор диссертационной работы выражает искреннюю признательность научному консультанту доктору технических наук, профессору Сергею Алексеевичу Яковлевуза постоянное внимание и поддержку в поиске истины, коллективу кафедры Автоматизированных систем обработки информации и управления Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета в лице заведующего кафедрой члена-корреспондента Российской академии образования Бориса Яковлевича Советова, коллективу кафедры Автоматизации технологических процессов и производств Вологодского государственного технического университета в лице заведующего кафедрой Николая Алексеевича Сердюкова, без помощи и участия которых данная работа не могла бы состояться.
