Формализованное графоаналитическое представление организационных знаний Жихарев, Александр Геннадиевич

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1 Обзор и анализ существующих способов представления знаний с точки зрения возможностей хранения и обработки организационных знаний 14

1.1 Организационные знания - знания для организации, знания в организации, знания об организации 14

1.2 Возможности и проблемы представления организационных знаний традиционными способами

1.2.1 Возможности продукционной модели знаний 19

1.2.2 Возможности сетевой модели знаний 23

1.2.3 Возможности фреймовой модели знаний 26

1.3 Возможности и проблемы представления организационных знаний современными способами 30

1.3.1 Возможности нейронной модели знаний 31

1.3.2 Возможности гибридных моделей знаний

1.4 Постановка задач диссертационного исследования 36

1.5 Выводы по главе 39

ГЛАВА 2 Выбор и обоснование средств и методов решения поставленных задач 41

2.1 Исследование и выбор технологии компьютерного

графоаналитического представления организационных знаний 41

2.1.1 Исследование средств структурного (процессного) подхода 41

2.1.2 Исследование средств объектного подхода 50

2.1.3 Исследование возможностей технологии BPMN 54

2.1.4 Средства системно-объектного подхода 56

2.2 Исследование алгебраических средств формализованного представления графоаналитических моделей знаний 61

2.3 Выводы по главе 66

ГЛАВА 3 Разработка системно-объектного метода представления организационных знаний 68

3.1 Разработка метода представления организационных знаний в виде системно-объектных графоаналитических моделей 68

3.1.1 Разработка графических средств описания структурных характеристик организационных знаний 69

3.1.2 Разработка графических средств описания функциональных характеристик организационных знаний 71

3.1.3 Разработка графических средств описания объектных характеристик организационных знаний 76

3.2 Разработка средств формализации системно-объектного метода представления знаний 79

3.2.1 Формализованное описание структурных характеристик графоаналитических моделей организационных знаний, создаваемых средствами СОМПЗ 83

3.2.2 Формализованное описание функциональных характеристик графоаналитических моделей организационных знаний, создаваемых средствами СОМПЗ 87

3.2.3 Формализованное описание объектных характеристик графоаналитических моделей организационных знаний, создаваемых средствами СОМПЗ 98

3.3 Разработка алгоритма СОМПЗ 104

3.4 Разработка формализованного метода и алгоритма вывода на системно-объектных графоаналитических моделях организационных знаний, представляемых средствами СОМПЗ. 106

3.5 Выводы по главе 110

ГЛАВА 4 Апробация и внедрение предлагаемого системно объектного метода представления организационных знаний 112

4.1 Применение системно-объектного метода представления организационных знаний при планировании посевных работ 112

4.2 Применение системно-объектного метода представления организационных знаний в управлении хранением и переработкой зерна 117

4.2.1 Характеристика производственно-технологических процессов по хранению и переработке зерна в ОАО «Прохоровский элеватор» 117

4.2.2 Описание потоковых объектов и разработка модели производственно-технологических процессов элеватора 119

4.2.3 Описание узловых объектов модели производственно-технологических процессов элеватора 122

4.2.4 Описание методов узловых объектов модели производственно технологических процессов элеватора 126

4.2.5 Тестирование модели производственно-технологических процессов элеватора 132

4.3 Область применения и перспективы автоматизации системно объектного метода представления знаний 136

4.4 Выводы по главе 137

Заключение 139

Список использованных источников

• Возможности и проблемы представления организационных знаний традиционными способами
• Средства системно-объектного подхода
• Формализованное описание функциональных характеристик графоаналитических моделей организационных знаний, создаваемых средствами СОМПЗ
• Описание узловых объектов модели производственно-технологических процессов элеватора

Введение к работе

Актуальность работы.

Интеллектуальный капитал организации - понятие, которое приобрело смысл в последние два десятилетия. Многие ученые, отмечают, что интеллектуальный капитал сейчас имеет большую стоимость, чем любой материальный. Основной «золотой запас» любой компании - знания и опыт ее специалистов. От того, как этот запас будет сохраняться и пополняться, зависит, в конечном итоге, эффективность услуг, ориентированных на клиентов, а значит, и конкурентоспособность компании на рынке.

В целях обеспечения эффективного функционирования интеллектуального капитала, в настоящее время широкое распространение получили концепции и методы управления знаниями. По данным журнала Fortune, почти половина компаний, входящих в рейтинг Fortune 1000, внедрила у себя и продолжает развивать управление знаниями, еще треть планирует сделать это в ближайшее время. The American Productivity & Quality Center (неприбыльная образовательно-исследовательская организация) рассматривает управление знаниями как совокупность стратегий и процессов по выявлению, приобретению, распространению, использованию, контролю и обмену знаниями, необходимыми для обеспечения конкурентоспособности организации.

В последнее десятилетие можно наблюдать повышающийся интерес компаний к такому понятию как «организационное знание». Мировой финансовый кризис заставил современные предприятия мобилизовать свой интеллектуальный потенциал и задуматься о механизме управления организационными знаниями, рассматривать данные процессы как главное условие для создания конкурентных преимуществ предприятия в условиях нестабильности и неопределенности внешней среды. Организационное знание выражается в улучшении продуктов, процессов, технологий и позволяет организации оставаться конкурентоспособной и жизнеспособной. Управление организационными знаниями становится предметом профессионального труда когнитолога («инженера по знаниям») -специалиста, который формализует организационные знания и делает их доступными для всеобщего пользования.

Для обеспечения управления организационными знаниями, в первую очередь, необходимо эти знания иметь в явном, причем в настоящее время, в компьютерном виде. С этой точки зрения актуальными и востребованными являются исследование и разработка эффективного метода представления знаний об организационно-деловых и производственно-технологических процессах.

Разработки в области хранения, обработки и использования знаний
отражены в трудах отечественных и зарубежных ученых: X. Уэно,
М. Минского, Н. Нильсона, Д. Хокинса, Ф. Уоссермена, С. Рассела,
В.Э. Карпова, В.Г. Редько, А.Б.Петровского, СИ. Маторина,

Д.А. Поспелова, В.В. Репина, Д. Росса, СВ. Рубцова и многих других.

В настоящее время, как правило, представление знаний осуществляется в рамках одной из парадигм описания знаний: логической, структурной или процедурной. В результате, существующие средства представления знаний позволяют хранить и обрабатывать отдельные аспекты знаний о конкретных предметных областях, но не систему знаний о данном предмете в целом. Для организационного знания такие методы не применимы, так как организационное знание представляет собою совокупность знаний разных видов, т.е. систему знаний, что будет показано в дальнейшем.

Целью данной работы является совершенствование процедур управления знаниями в организациях путем разработки метода и алгоритма представления и обработки организационных знаний в компьютерных системах с использованием формализованных графоаналитических системно-объектных моделей знаний.

Для достижения поставленной цели были сформулированы и решены следующие основные задачи:

1. Проведение анализа феномена организационных знаний и описательных возможностей существующих способов представления знаний с точки зрения данного феномена.

2. Обоснование выбора системно-объектного подхода «Узел-Функция-Объект» для представления организационных знаний и средств формализации их визуальных моделей.

3. Адаптация технологии компьютерного графоаналитического системно-объектного моделирования «Узел-Функция-Объект» к решению задачи представления знаний об организационно-деловых и производственно-технологических процессах.

4. Разработка системно-объектного метода и алгоритма представления организационных знаний в виде графоаналитических моделей в терминах «Узел-Функция-Объект» (СОМПЗ).

5. Разработка способов алгебраического представления системно-объектных графоаналитических моделей организационных знаний с помощью теории графов, исчисления процессов и исчисления объектов.

6. Разработка формализованного метода и алгоритма вывода на системно-объектных графоаналитических моделях организационных знаний, представляемых в терминах «Узел-Функция-Объект».

7. Апробация СОМПЗ путем построения формализованных системно-объектных моделей организационных знаний в области агротехнической деятельности.

Объект исследований: средства представления знаний, модели знаний и методы работы со знаниями.

Предмет исследования: организационные знания, интеграция средств представления знаний, системно-объектный подход к представлению знаний.

Методы исследований. Системный подход «Узел-Функция-Объект» (УФО-подход), системно-объектный анализ (УФО-анализ), теория графов, теория паттернов, исчисление процессов, исчисление объектов.

Научную новизну работы составляет следующее:

8. Обоснован системный характер организационных знаний, что позволило впервые для хранения и обработки этих знаний в компьютерных системах адаптировать и применить системно-объектную графоаналитическую технологию моделирования систем «Узел-Функция-Объект».

9. Впервые на основе технологии «Узел-Функция-Объект» разработан метод представления организационных знаний с помощью системно-объектных графоаналитических моделей, что позволило интегрировать возможности сетевого, продукционного и фреймового способов представления и, таким образом, существующие парадигмы представления знаний.

10. Усовершенствован системно-объектный подход «Узел-Функция-Объект» путем введения основных понятий исчисления функций по аналогии с исчислением процессов и формального описания системы как УФО-элемента за счет интеграции алгебраических средств исчисления объектов и исчисления процессов.

11. Впервые визуальные модели организационных знаний формализованы с помощью теории графов, исчисления объектов и исчисления процессов, что позволило разработать формализованный метод обработки знаний (в том числе механизм вывода), представляемых в виде системно-объектных графоаналитических моделей «Узел-Функция-Объект».

12. Впервые с помощью СОМПЗ разработаны формализованные графоаналитические модели знаний в области агротехнической деятельности, что позволило обеспечить поддержку выбора управленческих решений за счет удобного и полноценного представления знаний о производственно-технологических процессах.

Практическая значимость работы определяется разработкой алгоритма системно-объектного моделирования организационных знаний и алгоритма вывода на этих знаниях, использование которых обеспечивает повышение эффективности управления знаниями в организации и управленческих решений.

Использование результатов диссертации осуществлено в ОАО «Прохоровский элеватор» и ООО «Россия». Разработанные в упомянутых организациях графоаналитические системно-объектные модели в области агротехнической деятельности для обеспечения выбора управленческих решений руководителями позволили, в том числе, представить в удобном визуальном виде цепочку технологического процесса по переработке и хранению зерна для каждого конкретного случая, а также использовать при производстве сельскохозяйственной продукции элементы перспективной технологии «точного земледелия» (см. акты внедрения в Приложении к диссертации).

Область исследования. Содержание диссертации соответствует паспорту специальности 05.13.17 «Теоретические основы информатики» (технические науки) по следующим областям исследований:

п.4. Исследование и разработка средств представления знаний. Принципы создания языков представления знаний, в том числе для плохо структурированных предметных областей и слабоструктурированных задач; разработка интегрированных средств представления знаний, средств представления знаний, отражающих динамику процессов, концептуальных и семиотических моделей предметных областей.

Связь с научными и инновационными программами.

Исследование выполнялось в рамках следующих федеральных проектов РФФИ: 10-07-00266-а «Разработка основ теории управления организационными знаниями с помощью формализованного системно-объектного подхода "Узел-Функция-Объект"»; 13-07-00096 «Разработка теории и средств имитации взаимодействия и функционирования слабо формализуемых динамических объектов на основе графоаналитического системного подхода "Узел-Функция-Объект"»; № 13-07-00075 «Комплексная модель адаптивной обучающей системы на базе гибридной модели представления знаний». Кроме того, исследования поддержаны внутривузовскими грантами НИУ «БелГУ» для аспирантов и студентов по приоритетным направлениям науки и техники в 2008-2011 годах.

Положения, выносимые на защиту:

13. Метод представления организационных знаний с помощью системно-объектных графоаналитических моделей в терминах «Узел-Функция-Объект» .

14. Алгебраическое представление системы в рамках подхода «Узел-Функция-Объект» за счет интеграции алгебраических средств исчисления объектов и исчисления процессов.

15. Метод обработки знаний (в том числе механизм вывода), представляемых в виде системно-объектных графоаналитических моделей «Узел-Функция-Объект», формализованный с помощью теории графов, исчисления объектов и исчисления процессов.

16. Алгоритмы, реализующие разработанные методы представления и обработки организационных знаний.

17. Формализованные графоаналитические модели знаний в области агротехнической деятельности, что позволило обеспечить поддержку выбора управленческих решений за счет удобного и полноценного представления знаний о производственно-технологических процессах.

Достоверность выводов и рекомендаций обусловлена корректностью применяемых математических преобразований, отсутствием противоречий с известными фактами теории и практики представления знаний.

Личный вклад соискателя. Все изложенные в диссертации результаты исследования получены либо соискателем лично, либо при его непосредственном участии.

Апробация результатов диссертационного исследования.

Результаты исследования обсуждались на следующих конференциях: VII Международной научно - практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, 2006); VIII, IX Международной конференции «Кибернетика и высокие технологии XXI века (С&Т 2007, 2008)» (г. Воронеж, 2007, 2008 гг.); V всероссийской школе-семинаре молодых ученых «Управление большими системами» (г. Липецк, 2008); IV Международной конференций «Системный анализ и информационные технологии» (г. Звенигород, 2009); Международной научно-технической интернет - конференции «ИСИТ 2011» (г. Орел, 2011); Второй Международной научно-технической конференции «Компьютерные науки и технологии» (г. Белгород, 2011); Всероссийской конференции с элементами научной школы для молодежи «Математическое моделирование в технике и технологии» (г. Воронеж, 2011); 12-ой международной конференции «Информатика: проблемы, методология, технологии» (г. Воронеж, 2012); Всероссийская молодежная конференция «Теория и практика системного анализа» (г. Белгород, 2012); Международной молодежной конференции «Прикладная математика, управление и информатика» (г. Белгород, 2012).

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 37 печатные работы (из них 13 в журналах из списка ВАК РФ), в том числе 2 Свидетельства Роспатента РФ о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из Введения, четырех глав, Заключения и Приложений. Работа изложена на 152 страницах машинописного текста, включая 47 рисунков, 18 таблиц и список литературных источников из 103 наименований.

Возможности и проблемы представления организационных знаний традиционными способами

Модели представления знаний, основанные на правилах, являются наиболее распространенными. Более 80% экспертных систем используют именно их. Продукционная модель [9] основана на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)". Под "условием" (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний (БЗ), а под "действием" (консеквентом) -действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы). Чаще всего вывод на такой БЗ бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения -к данным) [9,10].

Данные - это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний. Продукционная модель представления знаний часто применяется в промышленных экспертных системах, поскольку привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Интеллектуальная система, основанная на продукционной модели представления знаний, в общем случае содержит три основных компонента: механизм вывода; базу знаний (набор правил); рабочую память [11]. В зависимости от направления, в котором проходит вывод (от фактов к цели или, наоборот, от цели к фактам) различают 3 типа выводов: прямой; обратный; двунаправленный. Прямой вывод проходит в направлении от фактов к цели. Он имеет следующую последовательность: 1) извлечение из рабочей памяти фактов, предварительно записанных в нее; 2) применение к ним правил (продукций) и получение новых фактов; 3) продолжение вывода в соответствии с пунктами 1,2 до тех пор, пока не будет получен факт, который является целью или ее отрицанием, либо невозможно больше применять продукции. Обратный вывод проходит в направлении от цели к фактам. Он имеет следующую последовательность действий: 4) предполагается, что цель - истинная, и из набора правил выбираются те продукции, в которых цель является заключением (т.е. входит в THEN-секцию); 5) предпосылки (т.е. IF-секции) этих правил принимаются за новые подцели и помещаются в рабочую память; 6) к новым подцелям вновь применяются пунктами 1,2 до тех пор, пока все правила не окажутся выбранными, а подцели будут ложными (тогда основная цель - ложная), либо пока все подцели, определяющие основную цель, не окажутся истинными, или достигнутыми, тогда основная цель - истинная. Двунаправленный вывод является комбинированным способом, сочетающим элементы прямого и обратного вывода. Продукционная модель представления знаний тесно связана с вопросами естественно-языкового общения и задачами распознавания текста и машинного перевода (как с естественных, так и с формальных языков). Такая задача носит название задачи компиляции [12].

Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.

Далее в работе рассматриваются основные достоинства продукционной модели знаний [13]: модульность; единообразие структуры (основные компоненты продукционной системы могут применяться для построения интеллектуальных систем с различной проблемной ориентацией); естественность (вывод заключения в продукционной системе во многом аналогичен процессу рассуждения эксперта); гибкость родовидовой иерархии понятий, которая поддерживается только как связь между правилами (изменение правила ведет за собой изменение в иерархии); простота создания и понимания отдельных правил; простота пополнения и модификации; простота механизма логического вывода. Слабые стороны систем продукций: процесс вывода менее эффективен, чем в других системах, поскольку большая часть времени при выводе затрачивается на непроизводительную проверку применимости правил; сложно представить родовидовую иерархию понятий; неясность взаимных отношений правил; сложность оценки целостного образа знаний; отличие от человеческой структуры знаний; отсутствие гибкости в логическом выводе.

Как было отмечено выше, продукционная модель представления знаний позволяет хранить знания в виде правил. В свою очередь, организационные знания чаще всего представляют собою процессы или функции преобразования входных данных в выходные. Характеристика продукционной модели знаний с точки зрения представления организационных знаний представлена в таблице 1.3.

Средства системно-объектного подхода

Еще одной спецификацией описания бизнес-процессов является нотация BPMN, которая заняла прочное место на рынке CASE-технологий [44]. Нотация BPMN (Business Process Modeling Notation) была разработана ВРМІ (Business Process Management Institute) в 2004 году. Для описания процессов используются блок-схемы со стандартными элементами, похожие на UML разметку. Назначение BPMN - поддержать управление бизнес процессами как для технических специалистов, так и для бизнес людей, которое может предоставить сложную семантику процесса в понятном виде. Также BPMN спецификация предоставляет возможность привязывать конкретные элементы схемы к конструкциям и реализациям на исполняемых языках программирования.

Основными элементами модели бизнес-процесса в нотации BPMN являются: Объекты потока управления (Flow Objects): события, действия и логические операторы; Соединяющие объекты (Connecting Objects): поток управления, поток сообщений и ассоциации; Роли или зоны ответственности (Swimlanes): пулы и дорожки; Артефакты (Artifacts): данные, группы и текстовые аннотации. Объекты потоков управления представляют собой средства для описания структурных характеристик процесса. События процесса, действия процесса и логические операторы - это компоненты модели которые отображают состояния процесса и всевозможные ветвления в ходе выполнения процесса (аналогично нотации IDEF3). Соединяющие объекты представляют собою различные переходы между состояниями процесса. Принципиальным отличием данной нотации от классических структурных нотация являются роли и зоны ответственности, которые позволяют выделить на диаграмме объекты, которые реализуют или отвечают за конкретные действия процесса, а так же артефакты -подобие объектов, которые перерабатываются и получаются в результате работы бизнес-процессов.

Можно заметить, что спецификация BPMN, по сути, соединяет в себе возможности структурных подходов, таких как IDEFO, IDEF3, DFD, а так же присутствуют некоторые возможности объектного подхода. Рассмотрим характеристику данного стандарта моделирования в виде таблицы 2.6: Таблица 2.6 - Характеристика стандарта BPMN Элементы организационного знания Возможность описания Ограничения Для чего делаем (ДЧД) Да Из чего делаем (ИЧД) Что делаем (ЧД) Нет Кто делает, кто несет ответственность (КД) Да Информация представлена в виде зон ответственности без возможности описания внутренней структуры объектов. Для описания организационных знаний с возможность осуществления процедур логического вывода данная нотация так же не подходит, так как является слабо-формализованной и не имеет возможностей описания функциональных и объектных характеристик процесса.

Рассмотрим системно-объектный подход, который позволяет представить систему в виде триединой конструкции «Узел-Функция-Объект». Данный подход к описанию организационных систем был предложен в работе [45,46,47,48,49,50,51,52,53]. Основная концепция подхода заключается в рассмотрении организационной системы с трех точек зрения: «Узел» - это точка пересечения входных и выходных связей, рассматриваемых как материальные и информационные потоки моделируемой системы (структурная характеристика системы); «Функция» - процесс преобразования входа в выход, т.е. процесс, обеспечивающий баланс «втекающих» и «вытекающих» потоков по связям данного узла (динамическая, функциональная характеристика системы); «Объект» - субстанция, реализующая данную функцию (объектная характеристика системы). Акцентирование внимания одновременно на структурных, функциональных и объектных характеристиках систем, позволяет описывать организационные системы как УФО-элементы, т.е. одновременно как «Узлы - Функции Объекты», и хранить эту информацию в специальных УФО-библиотеках, что значительно облегчает работу по моделированию, анализу и оптимизации систем. УФО-элемент, таким образом, представляет собой систему, которой соответствует определенный узел (пересечение связей/потоков) в структуре надсистемы, определенная функция (в общем случае не единственная), балансирующая потоки данного узла, и определенный объект (в общем случае для каждой функции не единственный), реализующий данную функцию [45,47].

Упомянутый метод (для краткости именуемый УФО-анализом) позволяет рассматривать любую систему (в том числе, организационную, т.е. бизнес-систему как совокупность взаимодействующих УФО-элементов, так как любая система представляет собой структурную часть более целого (взаимодействует с другими системами своего яруса); функционирует в нем и при этом является материальным образованием. Данный метод впервые сочетает в себе возможности и преимущества системного и объектного подходов и обеспечивает функциональное и объектное моделирование одновременно в одной системно-объектной модели (УФО-модели). Он предназначен для выполнения проектов по реинжинирингу бизнеса, а также может быть сориентирован на моделирование и проектирование информационных или технических систем. Основу метода составляет построенный с использованием классификации формально-семантический алфавит элементов и связей анализируемых систем, а также их библиотеки (репозитарии) [45].

УФО-подход, как было отмечено выше, позволяет рассматривать моделируемую систему с точки зрения трех характеристик: структурной, функциональной и объектной. Т.о. данный подход является универсальным и предоставляет все те средства, которые предоставляют такие методологии моделирования, как DFD, IDEFO, IDEF3, BPMN и т.п. Вопрос универсальности технологии УФО рассмотрен в работе [54]. В работе авторы показывают, что в терминах УФО-подхода можно смоделировать любую рассмотренную ранее нотацию, что позволяет говорить об универсальности данного подхода. Учитывая, что возможна формализация УФО-подхода (этот вопрос будет рассмотрен в следующей главе диссертации), можно говорить об УФО-моделировании как о едином универсальном формализованном способе моделирования организационных систем.

Формализованное описание функциональных характеристик графоаналитических моделей организационных знаний, создаваемых средствами СОМПЗ

Для формализации СОМПЗ с точки зрения структурных характеристик организационных знаний применена теория графов [60], так как структурные характеристики СОМПЗ представляют собой узлы УФО-модели и связи между этими узлами, а любую УФО-модель можно рассматривать как граф.

Далее рассматриваются основные понятия теории графов и их связь с понятиями УФО-подхода и УФО-модели.

Граф (УФО-диаграмма) это множество точек (узлы диаграммы) или вершин и множество линий (потоки диаграммы) или ребер, соединяющих между собой все или часть этих точек [60]. Подграф графа (диаграмма-декомпозиция) это граф, являющийся подмоделью исходного графа, т.е. подграф содержит некоторые вершины исходного графа и некоторые ребра (только те, оба конца которых входят в подграф).

Вершина графа — элемент (точка) графа, обозначающий объект любой природы, входящий во множество объектов, описываемое графом. Отрезок линии, соединяющий вершины графа, называется ветвью графа.

Определим, как с помощью теории графом можно обозначить компоненты УФО-модели и понятия УФО-подхода [89,90,91]. Для этого введем основные правила соотношения понятий УФО-подхода и теории графов: Узел УФО-элемента - вершина графа. Функция УФО-элемента, представляющая собой деятельность, в рамках которой входящие связи преобразуются в выходящие - следующий уровень графа, т.е. подграф. Входящие и выходящие связи - дуги графа.

В сравнительном анализе теории графов и УФО-подхода используются ориентированные графы. Соответственно входящие и выходящие связи будут ориентированными ветвями графа, так как любая связь УФО-диаграммы является направленной, т.е. имеет определенные начало и конец.

Для наглядности рассмотрим все эти обозначения на следующем примере (рисунок 3.9).

Изображенная на рисунке 3.9 УФО-модель представляет собой граф. Обозначим его как G1(L,M), где L - множество узлов, М - множество связей. Элементы УФО-модели, такие как УФО-элементы W, Y, V представляют собой вершины графа. Входящие и выходящие связи Ai и Ап соответственно будут ориентированными ветвями графа. Тогда компоненты модели на рисунке 3.9 можем представить в следующем формальном виде: L={W,Y,V} (3.7) М={АЬАП} (3.8) Переходы (связи) модели, в соответствии с теорией графов, имеют следующий вид: A,={W, Y}, An={Y, V} (3.9) Декомпозиция УФО-элемента Упредставляет собой подграф графа. Рассмотрим уровень декомпозиции модели на рисунке 3.9 (см. рисунок 3.10): А \ \ V \ = / — -Г t А9 1 1 G I / ґ А5 1 r f— К і ! л ! \Ь Рисунок 3.10 - Декомпозиция узла «Y» Обозначим этот граф как G2(0,P), где О - множество узлов, Р -множество переходов. Элементы графа данной УФО-модели такие как А, В, С, D, Е, F, Єпредставляют собой вершины графа. Входящие и выходящие связи Ai, А2, А3, А4, А5, А6, А7, А8, А9, А]о, ANi соответственно, будут ориентированными ветвями графа. По аналогии с предыдущим примером, формально компоненты модели можно представить в следующем виде: 0={А, В, С, D, Е, F, G } (3.10) М={АЬ А2, А3, А4, А5, А6, А7, А8, А9, А10, AN} (3.11) Переходы на модели декомпозиции будут иметь следующее формальное представление: А,={0, А}, А2={А, В}, А3={В, С}, А4={С, G}, A5={G, Е}, А6={Е, А}, А7={Е, D}, A8={D, F}, A9={F, С}, А10={А, С}, AN={C, 0}. Можно представить эти две модели как одну и описать ее с помощью понятий теории графов, как единую модель.

Представим модель, показанную на рисунке выше, в понятиях теории графов. Обозначим граф этой модели как G3(X,Z), где X - множество узлов, Z -множество переходов. Элементы УФО-модели такие как W, А, В, С, D, Е, F, G, Упредставляют собой вершины графа. Входящие и выходящие связи Ai, А2, А3, А4, А5, А6, А7, А8, А9, А10, AN, соответственно, будут ориентированными ветвями графа. Таким образом, можем представить данную УФО-модель в следующем виде:

Для формализации СОМПЗ с точки зрения функциональных (процессных) характеристик организационного знания применено исчисление процессов (CCS) Милнера [92].

Рассмотрим основные понятия данной математической теории. В соответствии с теорией процессов под процессом понимается модель поведения динамической системы на некотором уровне абстракции. Процесс можно представлять себе как граф Р (процессный граф), компоненты которого имеют следующий смысл [92]:

Вершины графа Р называются состояниями, и изображают ситуации (или классы ситуаций), в которых может находиться моделируемая система в различные моменты своего функционирования. Одно из состояний является выделенным, оно называется начальным состоянием процесса Р. Рёбра графа Р имеют метки, обозначающие действия, которые может исполнять моделируемая система. Функционирование процесса Р описывается переходами по рёбрам графа Р от одного состояния к другому. Функционирование начинается из начального состояния. Метка каждого ребра изображает действие процесса, исполняемое при переходе от состояния в начале ребра к состоянию в его конце. Для задания процесса Р, представляющего собой модель поведения некоторой динамической системы, должно быть указано некоторое множество Act(P) действий, которые может выполнять процесс Р. Предполагается, что действия всех процессов являются элементами некоторого универсального множества Act всех возможных действий, которые может выполнить какой-либо процесс, т.е. для любого процесса Р Act(P) с:Act. Выбор множества Act(P) действий процесса Р зависит от целей моделирования. В разных ситуациях для представления модели анализируемой системы в виде некоторого процесса могут выбираться разные множества действий.

Описание узловых объектов модели производственно-технологических процессов элеватора

Для того, чтобы ответить на вопрос: где имеет место использование СОМПЗ, необходимо рассмотреть и определиться, что из себя представляет организационное знание. Этот вопрос был рассмотрен в первой главе диссертационного исследования, где было показано, что организационное знание представляет собою знания об организационно - деловых и производственно -технологических процессах. Следовательно, СОМПЗ применим в тех случаях, когда данные процессы имеют место быть, причем, использование СОМПЗ обуславливается слабой формализованностью области применения. На практике, такими областями применения могут быть различные производства, процессы документационного обеспечения деятельности и др.

Как было отмечено ранее в работе, на данный момент технология УФО-моделирования автоматизирована с помощью программного инструментария UFOoolkit [55] (см. приложение В). Данный программный инструмент позволяет строить модели процессов в нотации УФО. Модель в терминах СОМПЗ представляет собою стандартную УФО-модель, в которой фигурируют потоковые и узловые объекты, которые в свою очередь имеют определенную структуру (поля и методы). Организация использования модели в терминах СОМПЗ осуществляется за счет работы методов узловых объектов, которые, в свою очередь, могут быть реализованы с применением простейшего существующего скриптового языка программирования, например, скриптовый язык Python [103]. Это связано с тем, что методы узловых объектов не предназначены для выполнения каких либо сложных операций над данными, единственная задача метода узлового объекта - это рассчитать значения выходящих параметров на основании значений входящих параметров.

Для удобного описания знаний с применением СОМПЗ в перспективе необходимо разработать полнофункциональный язык представления организационных знаний. Модели в нотации УФО так же можно рассматривать как язык представления знаний, но для организации логического вывода, необходимо в существующие УФО - конструкции добавить возможность описания полноценных объектов с полями и методами. Такой язык представления знаний должен позволять описывать структурные характеристики знаний, т.е. узлы и связи между ними (граф) функциональные и объектные характеристики (объект или класс). Причем, нетрудно заметить, что с точки зрения реализации, узел - можно рассматривать как пустой узловой объект, который содержит лишь имя; узел с объектом - объект, содержащий обязательные поля, соответствующие входным и выходным потокам; а узел, объект и функция будет представлять объект с полями и методом или методами. Тогда модель в терминах СОМПЗ можно рассматривать как объектно-ориентированную модель предметной области, где вложенность модели можно организовать с помощью наследования классов (объектов). Для реализации такой модели применимы любые объектно-ориентированные языки программирования, такие как C++, Java и т.п.

1. Рассмотрено применение разработанного системно-объектного способа метода представления организационных знаний (СОМПЗ), основанного на графоаналитической технологии «Узел-Функция-Объект».

2. На основе полученных результатов, разработана модель знаний агронома-технолога, которая позволяет планировать севообороты в организации ООО «Россия».

3. Рассмотрена разработка модели знаний о производственно-технологических процессах по переработке и хранению зерна на примере компании ОАО «Прохоровский элеватор». Разработанная модель позволит реализовать автоматизированную поддержку принятия решений для руководителя производственного участка компании.

Теоретически обоснован и разработан оригинальный метод представления и обработки организационных знаний в компьютерных системах, который объединяет возможности традиционных методов представления знаний и позволяет хранить и обрабатывать как процедурные и декларативные знания, так и процессные и понятийные знания одновременно. Универсальность метода достигнута за счет использования системно-объектной графоаналитической технологии моделирования систем «Узел-Функция-Объект». Применение разработанного системно-объектного метода представления знаний (СОМПЗ) позволяет повысить эффективность процедур управления знаниями в организациях, так как с его помощью можно системно хранить и обрабатывать организационные знаний, которые представляются в виде опыта сотрудников об организационно-деловых и производственно-технологических процессах, что не обеспечивается существующими методами представления знаний средствами бизнес-моделирования.