Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Предмет исследования и постановка научной задачи 12
1.1. Информационный подход к управлению 12
1.1.1. Информационный подход к управлению производственными системами 12
1.1.2. Анализ функциональности современных информационных систем поддержки принятия управленческих решений 23
1.2. Анализ модели управления предприятием 30
1.2.1. Анализ классификации моделей управления предприятием 30
1.2.2. Анализ подхода к управлению предприятием основанного на концепции «модель жизнеспособной системы » 39
1.3. Анализ проблем предметной области и постановка задачи 48
ГЛАВА 2. Реализация принципов проектирования интеллектуальных программных продуктов на основе концепции многоагентных систем 58
2.1. Разработка архитектуры интеллектуального агента 58
2.1.1. Анализ типовых архитектур интеллектуальных агентов 58
2.1.2. Разработка архитектуры интеллектуального агента на основе модели жизнеспособной системы 70
2.2. Формирование блока автоматического построения сценариев ...80
2.2.1. Представление знаний 80
2.2.2. Формализация процесса планирования 83
2.2.3. Решение задачи планирования 85
2.2.4. Контроль выполнения и перепланирование 89
2.2.5. Реализация пользовательского интерфейса 92
2.3. Разработка метода проектирования
информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры агента 99
ГЛАВА 3. Экспериментальное подтверждение проведенных исследований 111
3.1. Формирование интеллектуального сценария проведения корреляционно-регрессионного анализа 111
3.1.1. Определение функциональности системы 111
3.1.2. Конструирование базы знаний 113
3.1.3. Разработка прототипа пользовательского интерфейса .129
3.2. Построение сценария проведения корреляционно-регрессионного анализа в системе управления предприятием
ОАО «Концерн Российские защитные технологии» 132
3.3. Технико-экономическое обоснование разработки
программного продукта 142
Заключение 152
Список использованных источников
- Информационный подход к управлению производственными системами
- Анализ подхода к управлению предприятием основанного на концепции «модель жизнеспособной системы
- Формирование блока автоматического построения сценариев
- Построение сценария проведения корреляционно-регрессионного анализа в системе управления предприятием
Введение к работе
Повышение качества управления неразрывно связано с повышением эффективности производства, увеличением прибыли и других финансово-экономических показателей. В современных условиях повышение качества управленческих базируется на оперативном получении своевременной и точной информации. Развитие информационных технологий обусловило появление целого класса программных средств, призванных помочь руководителю. Информационно-аналитические системы позволяют:
Стандартизировать автоматизируемые процессы;
Повысить производительность труда;
Экономить время;
Упростить принятие решений.
Однако, современные информационно-аналитические системы обладают рядом недостатков, основа которых сильная непрозрачность процесса разработки программного обеспечения. Роль программиста не имеет аналогов в других профессиях - ни инженеры, ни изобретатели, ни писатели не работают в условиях тесного переплетения чистого творчества, точных наук и практики. Эта проблема была сформулирована в 1986 в статье Фреда Брукса «Серебряной пули нет - существенное и случайное в разработке ПО» следующим образом: «Нет ни одного открытия ни в технологии, ни в методах управления, одно только использования которого обещало бы в течении ближайшего десятилетия на порядок повысить производительность, надежность, простоту разработки программного обеспечения». Хотя результаты разработки программного продукта по-прежнему остаются неизвестными, новейшие технологии дают все больше возможностей их исправить, привести к желательным. Таким образом, можно говорить о том, что повышение качества управленческих решений связано с повышением качества информационно-аналитических систем, качество которых, в свою очередь, определяет процесс первоначального проектирования программного продукта.
Представленная в работе технология призвана сделать процесс разработки программного обеспечения более прозрачным за счет автоматизации процесса проектирования программного продукта, более четкой постановки задач перед программистами и изменений в пользовательском интерфейсе. Это, в свою очередь, позволит сделать более
качественную систему поддержки принятия решений и повысить эффективность управления предприятием.
Рисунок. Автоматизированная система поддержки принятия решений
t В основу работы положена разрабатываемая система поддержки
принятия решений. Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР:
Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;
Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;
Блок поддержки решений адаптивными вероятностно-статистическими методами;
Блок автоматизированного построения имитационных моделей;
Блок экономического анализа;
} - Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость
программ и планов развития производственных структур. В основу разрабатываемой системы положена теория искусственного интеллекта. История искусственного интеллекта характеризуется периодами успеха и неоправданного оптимизма, за которыми следовало снижение интереса и сокращение финансирования. Последние достижения на пути понимания теоретических основ интеллектуальности неразрывно связаны с понятием интеллектуального агента. Разработанная технология базируется на использовании однотипных интеллектуальных агентов (которые являются «кирпичиками»), объединенных в многоагентную систему («дом»).
В работе описывается модуль статистического прогноза на основе
предлагаемой модели интеллектуального агента на основе жизнеспособной
щ системы. Блок является автономным интеллектуальным агентом
предназначенным для решения задач математической статистики. В его задачи также входит предварительная обработка и подготовка данных для других блоков автоматизированной системы поддержки принимаемых решений, построение моделей исследуемых явлений, в том числе моделей регрессионного и корреляционного анализа данных. Автоматическое проведение исследований позволит уменьшить фактор человеческой ошибки и освободит персонал от выполнения рутинных операций. Своевременный и качественный анализ статистических данных позволит оперативно представлять руководителю организации точную и актуальную информацию, что в свою очередь повысит качество управленческих решений. Отработанные на блоке статистического анализа технологии проектирования и построения сложных систем будут положены в основу других блоков автоматизированной системы поддрежки принятия решений.
Все вышесказанное позволяет говорить, что предлагаемая диссертационная работа, направленная на совершенствование методологии построения системы поддержки принятия управленческих решений в современных условиях, является актуальной.
Объект исследования Инструментальная и методологическая составляющие информационно -аналитической системы поддержки принятия решений.
Предмет исследования Предметом исследования являются методы и методика создания программного продукта на основе рекурсивной архитектуры интеллектуального агента, реализованные в блоке статистического анализа данных АСППР.
Рамки исследования В исследовании в полной мере использованы наработки как 20 летней давности, так и самые последние исследования, датированные 2006 годом. Исследования естественным образом ограничены современным пониманием процесса мышления и организации сложных систем.
Цель работы Повышение эффективности и технологичности создания программно-инструментальной составляющей системы поддержки принятия решений. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:
разработана рекурсивная архитектура интеллектуального агента на основе модели жизнеспособной системы;
описаны принципы решения задачи планирования поведения интеллектуального агента;
разработан интерфейс проектирования базы знаний, который в то же время выполняет задачи по проектированию многоагентной системы и является прототипом пользовательского интерфейса.
разработан метод проектирования информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры интеллектуального агента.
Область исследований Исследование базируются на использовании: теории искусственного интеллекта, экономики, неврологии, психологии, теории управления и кибернетики.
Научная новизна:
автор впервые адаптировал имитационную модель жизнеспособной системы к проводимым исследованиям в области теории искусственного интеллекта;
создана методика проектирования программного продукта на основе предложенной архитектуры интеллектуального агента, отличительной особенностью которой является то, что процесс создания базы знаний интеллектуального агента также является процессом проектирования СППР и разработкой пользовательского интерфейса;
усовершенствован аппарат научно-методического обеспечения построения широкого класса имитационных систем, отличающийся тем, что предложенная система обладает возможностью создать некоторую виртуальную среду, в которую помещается модель объекта, при этом появляется возможность отладить базу знаний и модели поведения будущего аппарата еще до его создания.
Теоретическая значимость проведенных исследований обусловлена развитием системного подхода, позволяющего осуществить структурирование информации для решения различных задач, совершенствованием методического обеспечения моделирования сложных систем, в развитии методического обеспечения для построения архитектуры
системы поддержки принятия решений на основе концепции интеллектуальных агентов.
Практическое значение работы Практическое значение работы обусловлено:
полученными в диссертации теоретическими и практическими результатами, позволяющими существенно расширить область применения интеллектуальных систем при построении как архитектуры информационно - аналитической системы поддержки принятия решений, так и инструментальной и методологической составляющих подобных систем;
разработкой основы для создания компонентов программного и методического обеспечения построения информационной системы структурирования информации с применением доступного аппаратного обеспечения;
разработкой эффективной методики проектирования сложных интеллектуальных информационных систем;
разработкой сценария проведения статистических исследований, обеспечивающего формирование прогнозных решений, необходимых для оценки экономической эффективности.
Обоснованность научных результатов и положений, сформулированных в диссертации, базируется на широко апробированных в науке теоретических положениях и применяемых в ходе исследований научных методах.
Реализация и внедрение результатов Научные результаты проведенных исследований внедрены в учебный процесс Тверского ГТУ, Пензенского ГУ, Тверского филиала Балтийского ГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова. Использование полученных результатов способствует повышению эффективности учебного процесса. Практические результаты диссертационной работы использовались при создании автоматизированной системы управления предприятием ОАО «Концерн Российские защитные технологии».
Апробация результатов исследования.
Результаты исследования докладывались на научно-технических
конференциях Тверского государственного технического университета,
МГТУ им. Баумана, Балтийского ГТУ "ВОЕНМЕХ" им. Д.Ф. Устинова,
Санкт-Петербургского Северо-Западного Заочного Института, научных
, семинарах МГТУ им. Баумана, ВА ВКО, Тверского филиала Балтийского ГТУ
им. Д.Ф. Устинова.
На защиту выносятся
Рекурсивная архитектура интеллектуального агента, основанная на концепции жизнеспособных систем и предназначенная для построения многоагентных систем.
Метод проектирования информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры агента, а также неразрывно связанный с ним пользовательский интерфейс.
3. Интеллектуальный агент предназначенный для проведения
корреляционно-регрессионного анализа данных, раскрывающий
эффективность решения управленческих задач реализованной многоагентной
системой. Г
Публикации
По результатам исследований, проведенных в процессе работы над
диссертацией, опубликовано 16 работ.
Структура и объем диссертационной работы Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Работа изложена на 160 страницах основного текста, иллюстрируется 37 рисунками и 7 таблицами. Список литературы содержит 72 источника.
Информационный подход к управлению производственными системами
Механизмы управления характерны для всех областей человеческой деятельности - военной, технической, экономической и социальной. При этом искусство управления накапливалось в течение всей истории развития человечества, насчитывающей несколько тысячелетий. Принято считать, что начало положило зарождение письменности в древнем Шумере. Важнейшим результатом (связанным с зарождение письменности) стало образование особого слоя «жрецов», которые успешно осуществляли не только религиозные обряды, но и торговые операции. Таким образом, понятие об управлении как способности эффективно применять накопленный опыт на практике, сложилось еще в древности. Со временем управление различными видами материального и духовного производства стало самостоятельной профессией, требующей специального образования, опыта и даже склада ума. Однако в самостоятельную область человеческих знаний, то есть в науку, управление выделилось только в конце XIX века. С этого времени управление рассматривается как наука, которая опирается на исследования в таких областях, как экономика, социология, психология, математика. Управление как научная дисциплина имеет свой предмет изучения, свои специфические проблемы и подходы к их решению. Научную основу этой дисциплины составляет вся сумма знаний об управлении, накопленная за сотни и тысячи лет практики и представленная в виде концепций, теорий, принципов, способов и форм управления.
Опыт повседневной жизни и результаты научного наблюдения процессов в природе и общественных явлений свидетельствуют, что многие сложные системы, состоящие из большого числа взаимодействующих подсистем, при определенных условиях обладают способностью к самоорганизации и эволюции. При этом современная наука подчеркивает, что важнейшим источником прогресса является понимание мира как процесса эволюции. Поэтому для уточнения содержания понятия «механизм управления» используется систематизация признаков эволюции. История эволюции есть история возникновения все более сложных структур из более простых. Сущность эволюции как раз и состоит в интеграции более простых элементов в целостные образования более высокого уровня, то есть в сложные системы, характеризуемые новыми качествами. Именно в этом смысле становление механизма управления как функциональной системы связано с процессом эволюции и лежит в основе процессов саморегуляции и саморазвития живой природы, общественных и технических систем. На рисунке рассмотрен феномен механизма управления, который возник и развивался в ходе эволюции, и имеет свои переходы от низшего к высшему.
Рис. 1.1. Этапы становления механизма управления
В качестве необходимой предпосылки является физическое взаимодействие объектов и элементарные формы отражения (этап 0), далее выделяются три этапа:
I - простейший замкнутый контур с обратной связью на уровне обычного регулятора (гомеостазиса), с реакцией лишь на текущие воздействия; появляется цель-самосохранение;
II - промежуточный, с программным изменением характера воздействия управляющего звена на объект при сохранении его устойчивости;
III - механизм управления самоорганизующихся систем; отличается наличием II контура ОС и органов памяти; во II контуре осуществляется отбор полезной информации из I контура: эта информация накапливается, формируя опыт, знания, синтезируется в определенные структуры, повышая уровень организации, активность и живучесть системы.
При этом в [5, 6, 7, 8, 9] убедительно показано, что механизм управления не придуман людьми, а сформировался в процессе эволюции живой природы. Человек познает его и использует в своих целях. Следует отметить, что первоначально традиционная теория автоматического управления, признавая информационную природу процессов управления, тем не менее, ее прагматическую основу составляло изучение преобразований, щ которым подвергаются носители информации (сигналы), но не сама информация, что означает, по существу, энергетический, а не информационный подход. При этом для управления необходимо выполнение ряда естественных условий, которые обычно формулируются в виде аксиом [8].
Аксиома 1. Наличие наблюдаемости объекта управления.
В теории управления объект управления считается наблюдаемым в состоянии z(t) на множестве моментов времени Т, при входном воздействии x(t) и отсутствии возмущений, если уравнение наблюдения динамической системы, представленное в виде y (t)=g[t,x(t),z (t)L где y (t) - некоторая реализация выходного процесса, доступная для регистрации, имеет единственное решение z (t)=z(t)eZ.
Если это утверждение справедливо для любого z (t) є Z, то объект считается полностью наблюдаемым.
Это выражение означает, что определение любого из состояний объекта управления (то есть его наблюдаемость) реализуется только в том случае, если по результатам измерения выходных переменных y (t) при известных значениях входных переменных x(t) может быть получена оценка z (t) любой из переменных состояния z (t).
Такая задача в теории систем известна как задача наблюдения. На предприятии эта задача может реализовываться функцией контроля текущего состояния предприятия и воздействий внешней среды. Без этой информации управление или невозможно или неэффективно.
Аксиома 2. Наличие управляемости - способности объекта управления переходить в пространство состояний Z из текущего состояния в требуемое по воздействием управляющей системы. Под этим понимается перемещение в физическом пространстве, изменение структуры или свойств объекта управления. Если состояние объекта управления не меняется, то управление теряет смысл.
Аксиома 3. Наличие цели управления. Под целью управления понимают набор желаемый результат, например, набор значений количественных или качественных характеристик, определяющих требуемое состояние объекта управления.
Анализ подхода к управлению предприятием основанного на концепции «модель жизнеспособной системы
Анализ подхода к управлению предприятием основанного на концепции «модель жизнеспособной системы» Бир решительно критикуя стандартные подходы в менеджменте, предложил биологическую парадигму организации фирмы. Фирма как жизнеспособная система была описана в виде нейрокибернетической модели. К модели были выдвинуты следующие требования: жизнеспособность, приспособляемость, автономность, рекурсивность архитектуры.
Жизнеспособная система - это такая система, которая выживает. Жизнеспособная система обладает свойствами связанности и цельности, она сбалансирована как внутренне, так и внешне. Это механизм, обеспечивающий возможности расти и учиться, эволюционировать и адаптироваться к среде обитания. Под автономностью понимается, что та или иная ее часть системы сама отвечает за свое регулирование. Под приспособляемостью системы понимается возможность адаптироваться к изменению внешней среды с целью выжить.
У абстрактной логической проблемы, которую представляет собой бесконечность, неограниченная регрессия метасистемы есть экологический ответ, данный природой. Он в индивидуальности жизнеспособных систем, в их решимости быть самими собой и выжить. В таком случае следует предположить, что любая организация как жизнеспособная система, входящая в нечто более крупное жизнеспособное целое, должна быть структурно рекурсивна. Исходя из данной концепции в работе под жизнеспособным понимается объект, содержащий вложенные элементы, которые также являются жизнеспособными, при этом их организационные структуры должны быть рекурсивны.
В качестве универсальной жизнеспособной системы предлагается использовать человеческое тело, а управляющей структуры - нервную систему человека. Поскольку работы Вира прежде всего относились к менеджменту и кибернетике он наиболее подробно исследовал управляющие функции в человеческом организме. Для этого на основе медицинских исследований в организме выделяется пять уровней управляющих систем.
Все пять систем последовательно размещены на вертикальной командной оси предложенной модели, эмитируя соматическую нервную систему человека. Спинной мозг является низшим уровнем управления, к которому подходят 31 пара спинно-мозговых нервов, которые, в свою очередь, опутывают весь организм человека. Спинной мозг является вертикальной осью управления и по нему передается информация в мозг от различных органов тела. На этом уровне происходит сбору информации и ее первичная обработка.
Мост, средний мозг, продолговатый мозг и мозжечок сгруппированы вместе. Здесь происходит сортировка, ранжирование и обмен информацией между нижними и верхними слоями мозга. Это необходимо для координации сложных действий. Именно эти парапозвоночные цепи нервных узлов в действительности обеспечивают стабильность внутреннего состояния организма, поскольку они служат регуляторами обратной связи и интеграторами информации.
На четвертом уровне предложенной модели находятся промежуточный мозг, базальные ядра и третий желудочек. Здесь собирается информация, связанная с весьма специфическими чувствами (зрение, слух и т. п.), которая поступает через их собственные черепно-мозговые нервы. Также осуществляются главные процессы коммутации поступающих данных, необходимые для управления телом до того, как начнутся обдумывание как таковое и намеренные действия. Если из коры головного мозга поступают инструкции что-нибудь предпринять, то основание мозга должно переработать их в команды и передать их вниз спинному мозгу для производства действий.
На пятом уровне находится кора головного мозга, которая формирует решения на основе получаемой информации. Предлагаются следующие основные инструкции обработки информации, которая проходит через центральную командную ось: 1. Проверить поступающие данные и определить те из них, по которым надлежит принять управляющие команды; принять решения и послать далее поступившую информацию, соответственно модифицировав ее. 2. Проверить и обнаружить любые данные, которые должны быть отфильтрованы на данном уровне, сжаты, усилены или ослаблены для передачи по восходящим каналам. 3. Сохранить записи о таких передачах на случай уточнения деталей.
Системы 1 и 2 В работе [13] фирма рассматриваемся как целый организм с вертикальной командной осью, состоящую из пяти иерархических организованных компьютерных систем (которые были пронумерованы как управляющие эшелоны - от первого до пятого).
На рис. 1.2 отображена модель фирмы как нейрофизиологической автономной системы. На левой стороне рисунка нанесен аналог парасимпатической нервной системы каждое подразделение организации (орган тела) отображены в виде окружностей А, В, С, D которые взаимодействуют с внешней средой и выполняют некие функции.
На правой стороне рисунка приведен аналог симпатического ствола который связывает вместе позвоночные узлы системы 2. Графически обозначается длинным прямоугольником из тонких линий, охватывающих колонку квадратов, которые и составляют систему 1.
Подразделения организации были бы изолированы по горизонтальной оси, если бы не было организовано так, что управляющий орган создает набор связанных друг с другом контрольных устройств, который являются системой 2. Т.о. система 2 является метасистемой, подводящей промежуточные итоги работы всех систем 1. Также система 2 является интерфейсом между системами 1 и системой 3.
Контрольные устройства (или «позвоночные узлы») предназначены для управления подразделением в ответ на плановые директивы и указания, поступающие сверху, реагировать на прямые требования из внешнего мира и быть готовыми удовлетворять нужды соседних подразделений.
Система 3 представляет собой высший уровень автономного управления и низший уровень управления корпорацией. Ее функция состоит прежде всего в том, чтобы управлять стабильностью внутренней обстановки в данной организации.
Для пояснения функций работы системы 3 рассмотрим производство в организации, предполагая, что каждое ее отделение играет свою роль в выпуске основного набора ее продукции. Пусть, например, отделение В выпускает такую продукцию, часть которой идет прямо на продажу во внешнем мире, но часть ее передается в отделение С для дальнейшей обработки. После этого часть этих изделий передается в отделение D и т. д. Предположим, что-то не ладится с производственной программой в отделении С. Его управляющий 1С соответственно перестроит план отделения С. Управляющий 1С должен информировать управляющих 1В и ID чтобы они также внесли изменения в свои планы. Отметим, что неприятности могут распространиться стихийно от отделения В к отделению А, от отделения D к отделению Е и т. д.
Справляется со всем этим автономная (симпатическая) система, показанная справа на рисунке. Она использует язык более высокого уровня, чем у системы 2, поскольку оценивает поведение системы 2. Если ее роль в том, чтобы стабилизировать производственную обстановку в фирме, то она должна организовать обратную связь, поставляя данные на различные уровни, где позаботятся о том, чтобы погасить колебания, вызванные перепланированием. Стимулирующая обратная связь осуществляется здесь так, что образуется правая петля, возбуждающая деятельность, направленную на удовлетворение требований высшего руководства.
Формирование блока автоматического построения сценариев
Важным компонентом предложенной архитектуры является порождающий агент, который должен уметь: - хранить информацию об онтологии предметной области; - создавать сценарии (последовательности заданий) исходя из поставленной задачи и онтологии предметной области; - сохранять сценарии; - отслеживать ход выполнения сценария, своевременно реагируя на ошибки; - создавать новые планы в случае возникновения ошибки.
Иначе говоря, порождающий агент должен быть способен воспользоваться знаниями, выраженными в очень общих формах, комбинируя и рекомбинируя информацию в соответствии с бесчисленным множеством внешних условий. Рассматриваемые понятия (представление знаний и процессы рассуждений, которые связывают знания с действительностью) являются центральными во всей сфере искусственного интеллекта [27].
Неотъемлемой частью порождающего агента является онтология предметной области, которую в свою очередь определяет проектировщик системы.
Создание эффективного интерфейса между проектировщиком системы и порождающим агентом также входит в круг рассматриваемых вопросов.
Представление знаний Исходя из специфики исследований и опираясь на общие понятия (такие как действия, время, физические объекты и убеждения), были созданы такие представления, которые проявляются во многих проблемных областях. Способы представления таких абстрактных понятий принято называть онтологической инженерией, а процесс применения этих способов связан с процессом инженерии знаний. В данном контексте под онтологией понимается конкретная теория пребывания в определенном состоянии или теория существования.
Безусловно, в решаемых задачах не требуется фактически составлять полное описание того, что существует в мире, но существует возможность оставить свободные места, в которые будут укладываться новые знания о любой проблемной области. Такая общая инфраструктура называется верхней онтологией, поскольку принято соглашение составлять схемы онтологии, помещая общие понятия в верхней части, а более конкретные под ними.
При использовании любой онтологии специального назначения существует возможность вносить изменения для перехода к большей общности. Онтологии общего назначения обладают двумя описанными ниже особенностями, которые отличают их от коллекций отдельных онтологии специального назначения. - Любая онтология общего назначения должна быть в большей или меньшей степени применимой для любой специализированной проблемной области (с добавлением аксиом конкретной проблемной области). Это означает, что в ней по мере возможности не следует ни детализировать, ни скрывать какие-либо вопросы конкретного представления. - В любой проблемной области, характеризующейся достаточно высокой значимостью, различные области знаний должны быть унифицированы, поскольку процессы формирования рассуждений и решения задач могут включать сразу несколько направлений одновременно.
Важной частью любого способа представления знаний является классификация объектов по категориям. Не смотря на то, что взаимодействие происходит на уровне отдельных объектов, формирование рассуждений, как правило, происходит на уровне категорий. Также категории служат для организации и упрощения базы знаний. Отношения между классами и подклассами позволяют организовать категории в виде некоторой таксономии, или таксономической иерархии.
Также необходимо иметь возможность формулировать отношения между категориями, которые не являются подклассами друг друга. Две или несколько категорий называются непересекающимися, если они не имеют общих элементов. Если известно, что две категории не пересекаются, нельзя утверждать что если элемент не принадлежит к первой категории, то это значит, что он относится ко второй. Для этого необходимо ввести дополнительное утверждение, что две категории образуют исчерпывающую декомпозицию. Непересекающуюся исчерпывающую декомпозицию принято называть сегментацией.
С позиции теории искусственного интеллекта реальный мир обычно рассматривают как составленный из примитивных объектов и сложных объектов, состоящих из примитивных. Тем не менее, существует значительная часть реальности, которая не поддается явным попыткам индивидуализации - деления на отдельные объекты. Такую часть мира принято называть веществом. В теоретических построениях картины мира объекты имеют высоту, массу, стоимость и т.п. Значения, применяемые для оценки этих свойств, называют мерами. При этом выделяют два вида свойств: - внутренние - принадлежат к каждой части объекта, а не к самому объекту в целом, т.е. разделив объект на части мы получим несколько частей, обладающих одними и теми же внутренними свойствами; - внешние - прямо противоположны - вес, длина, форма не сохраняются после разделения на части.
Под действием далее будет пониматься некая функция, которую выполняет агент по отношению к объекту. Ситуация это логическое выражение, описывающие начальную ситуацию и все ситуаций, которые создаются в результате применения некоторого действия в некоторой ситуации. Например, функция Result (a, s) обозначает ситуацию, возникающую в результате выполнения действия а в ситуации s. Каждое действие описывалось с помощью двух аксиом: аксиомы возможности, которая указывает, существует ли возможность выполнить действие и аксиомы результата, которая указывает, что произойдет после выполнения возможного действия.
Онтология предметной области формируется из двух частей: описание внешнего мира определятся совокупностью внешних объектов и их свойств, описание внутреннего мира определяется совокупностью агентов и действий, которые они могут выполнять. Агент должен быть способен определять итог некоторой конкретной последовательности действий посредством логического вывода, в этом состоит задача проектирования (нахождения проекций на будущее). Также агент должен уметь находить последовательность действий, позволяющую достичь желаемого эффекта, в этом состоит задача планирования.
Построение сценария проведения корреляционно-регрессионного анализа в системе управления предприятием
Идея создания автоматизированной системы управления предприятием ОАО «Концерн Российские защитные технологии» (АСУП КРЗТ) заключается в формировании единого информационного пространства на предприятии и внедрении современных методов управления в интересах повышения эффективности управления предприятием и его структурными подразделениями.
Замысел создания АСУП КРЗТ состоит в разработке информационно-вычислительной системы, объединяющей существующие вычислительные мощности подразделений и служб предприятия и наращивающей возможности по совершенствованию методов управления, последующему контролю, анализу и реализации управленческих решений. При этом обеспечивается согласование разрозненных данных, подразделений и служб, решении расчетно-аналитических задач, как руководителем предприятия, так и его подразделений и служб. При этом главной целью создания автоматизированной системы управления предприятием является повышение эффективности управления, обеспечения оперативности и непрерывности процесса управления, единообразия используемой информации. Главная цель была декомпозирована на следующие: - повышение оперативности получения информации необходимой для проведения анализа и принятия управленческих решений. - совершенствование методов управления предприятием, усилением последовательного контроля за совершенными приходно-расходными операциями. - обеспечение единообразия и достоверности информации о деятельности, как структурных подразделений и служб, так и в целом о предприятие. - создание условий для безбумажного документооборота на предприятии. - защита закрытой и простой информации о деятельности ОАО КРЗТ от несанкционированного доступа в базу данных предприятия.
Реализация цели создания автоматизированной системы управления заказами обеспечивает: 1) расширение возможностей по исследованию рынка и проведению маркетинговых исследований; 2) сквозной контроль над исполнением заказов на всех этапах жизненного цикла от поступления заявки на разработку и изготовление до отгрузки готовой продукции; 4) снижение трудоемкости подготовки плановой и отчетной документации.
Цели создания автоматизированной системы управления производством: 1) формирование, корректировка нормативной базы опытно-конструкторских разработок и модернизации оборудования; 2) создание условий для сокращения материальных и трудовых затрат на разработку и изготовление продукции; 3) формирование системы планирования технического обслуживания оборудования.
Реализация цели создания автоматизированной системы управления обеспечением производства дает: - расширение возможностей по исследованию рынка материалов для производства продукции и проведению маркетинговых исследований; - улучшение нормирования и контроля над расходом материальных ресурсов и энергии - направленное на снижение себестоимости продукции; - улучшение планирования закупки материальных ресурсов; - улучшение кадровой работы на предприятии.
Реализация цели создания автоматизированной системы управления финансовой деятельностью обеспечивает: - сопряжение автоматизированной системы бухгалтерского учета с другими системами учета и контроля деятельности подразделений и служб предприятия; - единообразие финансовой информации на предприятии; І - исключение несанкционированного и некорректного использования информации о финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Реализация цели создания автоматизированной системы управления планово-экономической работой способствует: - повышению достоверности и точности прогноза экономических показателей; - расширению информационной базы экономического анализа и планирования деятельности предприятия; - повышение обоснованности ценообразования.
Структура используемых в статистическом анализе планируемых и отчетных показателей характеризуется совокупностью сорока четырех нижеследующих факторов. Исследование проводилось с целью изучения корреляционного взаимодействия ряда факторов, построения моделей краткосрочного прогнозирования.
Результирующие показатели 1. Прибыль от сдачи результатов работ одного миллиона рублей сметной стоимостью - Yu тыс. руб./млн. руб. 2. Выработка на одного работающего (производительность труда) - Y2, тыс. руб./чел. 3. Фактические затраты на один рубль выполненных работ - Уз, руб./руб. 4. Себестоимость выполненных работ - Г4, руб./руб. 5. Рентабельность работ в подразделении - Y5, %. 6. Отдача активных фондов - Г6, руб./руб. Объем работ и численность работников 1. Объем работ, выполненных собственными силами, - Х\ млн. руб. 2. Численность работников на строительно-монтажных работах и в подсобных производствах - Хз, тыс. чел. 3. Численность рабочих -Хь чел. Характеристика работ 1. Коэффициент сложности - Х5. Вид и структура работ 1. Преобладающий вид работ - Х6. 2. Материалоемкость выполняемых работ - Х7,%. 3. Отношение фактического расхода заработной платы в прямых затратах к сметной стоимости работ, выполненных собственными силами, Х8, руб./руб. 4. Отношение стоимости работ подсобных производств к стоимости основных работ - Х[0, %. 6. Различие объектов работы - ХЦ, баллы.
Оснащенность подразделений 1. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов - Хп, млн. руб. 2. Среднегодовая стоимость активных фондов - Хц, млн. руб. 3. Отношение среднегодового наличия собственных оборотных средств ! к общему объему работ - Хі4, руб./руб.
