Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические основы и предпосылки формирования информационных систем поддержки управленческих решений 13
1.1 Анализ систем поддержки управленческих решений современных 13
предприятия
1.2. Применение объектного подхода в области информационных систем поддержки управленческих решений на предприятии 25
1.3. Цель и задачи исследования 35
Глава 2. Объектно-семантический подход к построению модели принятия решений на предприятии 39
2.1. Внутренние составляющие модели информационной системы поддержки управленческих решений 39
2.2. Описание структуры объектно-семантической модели 54
2.3. Формализация описания функционирования экземпляра объекта 71
Выводы второй главы 79
Глава 3. Алгоритмы построения семантических моделей в управляющей информационной системе предприятия 80
3.1 Разработка семантической модели представления предметной области 80
3.2 Анализ принципов и построение модели семантического описания предметной области 95
3.3. Разработка методов формализации задач на основе семантической модели предметной области 108
Выводы третьей главы 116
Глава 4. Разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений на основе объетно-семантической модели 117
4.1 Построение решающих моделей различных типов в зависимости от структуры предпочтений лица, принимающего решения 117
4.2. Формирование структурных и функциональных требований к программному комплексу 125
4.3 Построение объектно-семантической модели функционирования предприятия ЭП 134
Выводы четвертой главы 150
Заключение 151
Список литературы 152
Приложения 165
- Применение объектного подхода в области информационных систем поддержки управленческих решений на предприятии
- Формализация описания функционирования экземпляра объекта
- Анализ принципов и построение модели семантического описания предметной области
- Формирование структурных и функциональных требований к программному комплексу
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Широкое применение информационных систем в современном обществе требует соответствующего обеспечения. Эффективное проектирование, создание и внедрение таких систем невозможны без развитой технологии моделирования организационных процессов переработки информации и принятия решений и без комплексного подхода к развитию информационной системы как составной части управленческой системы. Исследования в области информационных систем начали развиваться сравнительно давно, постоянное увеличение возможностей вычислительной техники и появление новых классов задач меняет сложившиеся стереотипы и требует новых исследований и новых подходов к решению возникающих проблем.
Анализ эффективности реально эксплуатируемых информационных систем управления на предприятиях электронной промышленности (ЭП) показывает, что, несмотря на то, что они, как правило, имеют достаточно высокую отдачу за счет автоматизации процессов обработки информации, их не всегда можно адекватно использовать в процессе принятия решений. Причиной является ограниченный набор методов и моделей, реализованных в данных системах, а именно, несовершенство математических моделей и применяемого математического аппарата описания и исследования процессов управления, а также ограниченность или отсутствие современных методов разработки, применение которых позволяло бы учесть все аспекты применения управленческих информационных систем (УИС) предприятий. Отчасти это является следствием постоянных динамичных процессов, протекающих в окружении реальных фирм, постоянного изменения требований, предъявляемых к УИС, отчасти тем фактом, что теоретическая база, на которой строятся подобные системы достаточно быстро устаревает. Поэтому исследования в области создания новых процедур и моделей,
5 учитывающих новые требования и использующих более совершенный математический аппарат являются крайне актуальными.
Наряду с этим, следует отметить, что в отечественной науке такого рода вопросы долгое время не получали должного внимания. Исследования в области использования информационных технологий для управления концентрировались вокруг технических аспектов создания УИС предприятий ЭП и не решали вопросы оптимизации управленческих решений.
В настоящее время исследования в области объектно-ориентированных подходов к разработке управляющих информационных систем, довольно широко проводимые за рубежом, в нашей стране пока не получили должного распространения. Однако, как показывает зарубежный опыт, несмотря на сложность практического воплощения подобных подходов, их применение позволяет в полной мере использовать преимущества структурного анализа бизнес-процессов фирмы и информационной модели для практического формирования системы поддержки управленческих решений. Благодаря совместимости моделей, получаемых в рамках объектно-ориентированного анализа и дизайна сложных систем с современными средствами разработки, базирующимися, как правило, на объектно-ориентированной среде, данный подход является одним из наиболее перспективных с точки зрения использования средств автоматизации, и соответственно, снижения общих затрат на разработку. Кроме того, применение объектного подхода позволяет устранить "узкое место", существующее при разработке сложных систем -проблему выбора языка описания модели, позволяющего проводить независимое моделирование и проектирование нескольким группам разработчиков для принятий рациональных решений управления.
Поэтому в рамках данной работы поставлена задача разработки инструментальных средств объектно-семантического моделирования систем принятия решений и повышения эффективности их работы.
Диссертационная работа выполнена на кафедре информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий в
соответствии с научным направлением - «Моделирование информационных технологий; разработка и совершенствование методов и моделей управления, планирования и проектирования технических, технологических, экономических и социальных процессов и производств».
Цель и задачи исследования. Целью настоящего диссертационного исследования является разработка методики, моделей и алгоритмов для создания специального математического и программного обеспечения объектно-семантического моделирования систем принятия управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.
Для достижения этой цели были поставлены следующие задачи:
провести анализ состояния ЭП, роли ИТ в решении задач автоматизации управления промышленным предприятием в условиях неустойчивого экономического окружения.
обосновать эффективность объектно-семантического подхода к моделированию систем управленческих решений на предприятиях ЭП;
методика построения инструментальных средств анализа принимаемых решений с использованием объектно-семантического подхода;
провести разработку модели для объектно-семантического анализа, позволяющей более точно описать структуру системы управленческих решений предприятия;
разработать алгоритмы семантического расширения
иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений;
реализовать специализированное математическое и программное обеспечение для построения и анализа семантических моделей систем управленческих решений на предприятиях ЭП;
выработать методические рекомендации по использованию программно-аппаратного комплекса при анализе систем управленческих решений на предприятиях электронной промышленности.
Методы исследования. Для решения поставленных задач
использовались основные положения теории принятия решений, анализа и
синтеза вычислительных систем, методах модульного, структурного и
объектно-ориентированного программирования, объектного и
семантического моделирования, объектно-ориентированного анализа.
Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной:
- методика применения объектно-ориентированного подхода к
моделированию управляющих систем предприятий ЭП, обеспечивающая
инвариантность описания структуры управляющих систем за счет
формализации процедур функционирования объектов;
объектно-ориентированная модель управляющей системы предприятия, отличающаяся описанием объектной иерархии классов и модели информационной базы на концептуальном и логическом уровне;
алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений, использующие двухуровневое представление базы знаний, описывающей предметную область, и отличающиеся использованием шаблонов связей между элементами модели и кластерами альтернатив, являющимися компонентами семантического описания;
структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.
Практическая ценность и реализация результатов работы.
Основным практическим результатом работы является разработка инструментальных средств анализа систем принятия решений, применение которого при рассмотрении задач многокритериального выбора в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок позволяет снизить трудоемкость анализа и повысить научно-техническую обоснованность принимаемых решений.
Предложенные и разработанные методы и модели являются основой для развития алгоритмического обеспечения компьютерных систем, ориентированных на интеллектуализацию современных управляющих информационных систем промышленного предприятия. Разработано программно-алгоритмическое обеспечение анализа и объектно-семантического моделирования систем принятия решений.
Научные и практические результаты работы внедрены в деятельность административно-управленческого блока ЗАО «ВЗГШ-Микрон» и учебный процесс кафедры информационных систем и технологий Воронежского института высоких технологий для студентов специальности 230201 «Информационные системы и технологии» для проведения курсового и дипломного проектирования по специальным дисциплинам.
Основные положения, выносимые на защиту.
- методика применения объектно-ориентированного подхода к
моделированию управляющих систем предприятий ЭП;
объектно-ориентированная модель анализа управляющей системы предприятия ЭП;
алгоритмы семантического расширения иерархических и сетевых моделей поддержки принятия решений;
структура программного комплекса построения решающих моделей, позволяющая осуществлять проверку и корректировку принятия решений на основе объектно-семантического описания предметной области.
Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Информационные технологии» (Воронеж, 2005-2007), Всероссийской конференции "Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах (Воронеж, 2005-2008), Международной конференции «Теория конфликта и её приложения» (Воронеж, 2006-2008), «Моделирование систем и информационные
9 технологии» (Воронеж, 2005, 2006), отчетной конференции ГШС ВИВТ (Воронеж, 2005, 2006).
Публикации. Основное содержание диссертационной работы изложено в 15 печатных работах, в том числе по перечню изданий, определенных ВАК общим объемом 38 страниц (лично автором выполнено 32 страницы).
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, изложенных на 152 страницах машинописного текста, списка литературы (142 наименования), приложения, содержит 22 рисунка, 9 таблиц.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цели и задачи работы, методы решения сформулированных задач, отмечены основные результаты исследования, выносимые на защиту, определена их научная новизна и практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении результатов работы.
В первой главе посвящена теоретическим основам и анализу систем управленческих решений современных предприятий. Рассматриваются теоретические основы и предпосылки формирования информационных систем поддержки управленческих решений. Проводится анализ путей эффективного управления современными информационными системами. Уделяется внимание применению объектного подхода в области информационных систем поддержки управленческих решений. Показано, что перед разработчиками моделей информационных систем в рамках различных подходов и направлений встает одинаковая задача создания универсального языка, пригодного для формального описания и совместимого с языком разработки приложений в области информационных систем поддержки управленческих решений. Далее в главе формулируется цель и задачи исследования.
Вторая глава посвящена описанию объектно-семантического подхода к построению модели принятия решений. При описании внутренних составляющих модели информационной СППР показано, что объектно-
10 семантическая модель позволяет включать в качестве составных частей любые другие модели, разработанные в рамках объектного подхода, что позволяет получить наиболее универсальный метод моделирования и позволяет применять любые, доступные разработчикам средства трансляции и автоматической разработки приложений. Будучи определенной как "ядро", данная модель должна обеспечивать адекватное представление всех составляющих концептуальной модели и реализацию всех механизмов проверки информации.
Предложенная модель позволяет описать объектную иерархию, иерархию классов и ввести ограничения на нее, схема, получаемая в результате применения данной методики может описывать на концептуальном и логическом уровне модель информационной базы.
В третьей главе предлагается методика семантического расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, основанная на построении семантической модели предметной области задачи принятия решения (ПР), отражающей основные ее понятия и элементы в терминах процессов принятия решений, характерных для данной области, с формализованным описанием взаимосвязей между ними, а также методов их задания и обработки. Представление семантической модели предметной области вместе с формализованными механизмами создания на ее основе иерархических и сетевых моделей ПР для конкретных задач в базе знаний в составе СППР может не только привести к повышению эффективности использования методов принятия решений и снижению вероятности ошибок выбора, но, помимо этого, обеспечить возможность повторного использования моделей ПР, а также автоматизировать их построение.
На основе применения системного подхода, с учетом свойств объекта исследования, методикой семантического расширения методов принятия решений в управлении предприятием ЭП, предложенной в главе 2, и рекомендациями относительно методики анализа решений, в главе разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в
качестве объекта исследования, и сформирована информационная модель данного процесса.
Также построена модель задачи, включающая модели критериев, альтернатив, кластеров альтернатив, критериев оценки. На основе построенной модели строиться решающие правила различных типов в зависимости от структуры предпочтений ЛПР при управлении предприятием ЭП, анализ результатов применения которой может приводить к изменениям в моделях задачи и семантического представления.
В четвертой главе проводится разработка информационной системы анализа принимаемых решений на основе семантической модели. Предлагается многоуровневая модель описания предпочтений ЛПР на основе иерархической и сетевой декомпозиции задачи, а также полученные модели синтеза оценок предпочтительности альтернатив, основанные на концепции семантического расширения и использующие комбинации иерархических и сетевых моделей ПР, позволяют использовать их при построении решающих моделей в зависимости от структуры предпочтений лица, принимающего решения.
Также в четвертой главе на основе общих принципов семантического моделирования и структуры разработанных в третьей главе математических моделей сформированы структурно-функциональные требования к программному комплексу поддержки математического моделирования, что обеспечивает компьютерную поддержку математических моделей принятия решений в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок альтернатив.
Построение объектно-семантической структуры, выделение классов объектов, определение пользовательских ограничений является достаточно долгим процессом, а получаемая в результате модель может быть достаточно большой за счет необходимости дополнительного описания классов. Однако нельзя не отметить тот факт, что классификация и объектное представление предоставляет возможность структуризации информации, что становится
12 критически важным при ее большом объеме. Следовательно, можно предполагать, что "загруженность" модели классификациями имеет весьма большое положительное значение для задач принятия управленческих решений предприятием ЭП, при решении которых потери времени от необходимости построения систем классификации перекрываются выгодами, полученными в результате упорядочивания информации.
В заключении подведены итоги диссертации в целом, сделаны общие выводы и сформулированы основные результаты работы.
В приложениях приводятся исходные тексты модульной системы поддержки принятия решений, копии актов внедрения.
Применение объектного подхода в области информационных систем поддержки управленческих решений на предприятии
Как уже было отмечено выше, в отечественной литературе до последнего времени преобладал подход к информационным системам поддержки управленческих решений, связанный с рассмотрением их как части управленческой информационной системы (УИС). Исторически, это связано с тем, что данный подход в его традиционном понимании наиболее полно отвечал идеологии плановой экономики, в которой нестабильность внешнего окружения была невелика и ее влияние могло не приниматься во внимание, а управление предприятием строилось на функциональных принципах. В общем случае такой подход можно коротко охарактеризовать как оптимизационный. Если рассматривать его на основе предложенной выше классификации (таблица 1.1), то по отношению к организационной роли информационной системы данный подход входит в группу технических, а с точки зрения представления информации в модели он удовлетворяет объективному взгляду на характер информационных требований.
Основной предпосылкой создания УИС для предприятий электронной промышленности (ЭП) является сокращение издержек и увеличение прибыли за счет возложения исполнения рутинных операций, таких как различного рода учетные и расчетные задачи, на компьютер, оптимизации производственных программ и так далее. В контексте УИС ЭП информационная система поддержки управленческих решений рассматривается как синтез базы данных и базы знаний, совмещенных с блоком автоматического управления по заранее заданным правилам. Ядром УИС ЭП является производственная система, которая поставляет информацию в базу данных и является базовой для построения системы управления. Основной задачей управленческого аппарата, в идеальном случае, является разработка системы правил принятия решений и корректировка их, в зависимости от результативности деятельности предприятия. Наибольшее число исследований было посвящено созданию УИС на верхних эшелонах управленческих структур — министерствах, ведомствах и территориальных управлениях. Так как предприятие ЭП было, в основном, лишено хозяйственной самостоятельности, а значит и риска, с ней связанного, то УИС ЭП представляло собой комбинацию производственной УИС и набора автоматизированных рабочих мест (АРМ) руководителей и контролирующих служб. [1]
В основе разработки управляющей информационной системы современного предприятия ЭП лежит кибернетическая модель, в общем виде приведенная на рисунке 1.1.
В общем случае в основу проектирования АСУ заложены три группы принципов — управленческих, системотехнических и организационных. [1,12,34]
Принцип системности требует, чтобы проектирование УИС ЭП базировалось на предварительном системном анализе как объекта управления, так и соответствующей системы управления. Такой системный анализ предполагает определение целей и критериев оценки функционирования объекта, а также всего комплекса вопросов (структура, методы планирования и управления), которые предполагается решить для того, чтобы проектируемая система наилучшим образом соответствовала поставленным задачам. Можно также сказать, что данный принцип требует предварительного построения по возможности формализованной модели функционирования объекта - предприятия ЭП.
Принцип комплексности предполагает взаимоувязку всех работ, проводимых по совершенствованию системы производства и управления, в том числе и работ по автоматизации. Этот принцип обычно рассматривается в двух аспектах. Во-первых, так как эффективность социально-экономической системы определяется рядом взаимосвязанных факторов, а именно, хозяйственным механизмом, технологиями, оборудованием, социально-психологическими моментами, принятой структурой управления и рядом других, то внедрение УИС является лишь одним из путей повышения эффективности. Действительная эффективность достигается только при едином планировании и осуществлении всего комплекса мероприятий, направленных на интенсификацию производства. Во-вторых, комплексность рассматривается как необходимость автоматизации не одной функции, задачи или технологической цепочки, а их взаимосвязанной группы.
Принцип новых задач. Нельзя проектировать УИС только в расчете на те методы решения задач и те технологии, которые существуют в настоящее время. При автоматизации необходимо разрабатывать и внедрять новые методы планирования и управления, новые информационные технологии.
Принцип эффективности. Данный принцип требует, чтобы внедрение УИС положительным образом сказывалось на эффективности управления предприятием. Принятие решения о внедрении УИС увязывается с расчетом экономического эффекта от внедрения конкретной УИС и сравнение его со среднеотраслевым. Вопросы количественной оценки эффективности обсуждаются ниже. Группа системотехнических принципов включает в себя принцип классовости — максимальное использование классовых модулей с целью снижения общих расходов на создание системы; принцип создания единой информационной базы системы и принцип развития.
Организационные принципы призваны улучшить интеграцию УИС в организацию и сократить срок обучения персонала, например принцип первого руководителя обязывает руководство предприятия принимать ключевые решения по разработке УИС ЭП.
Одно из наиболее динамично и широко развивающихся областей исследований связано с концепцией соответствия между организацией и ее структурой, технологией и внешним окружением. Данная концепция является основным элементом в построении теории и исследованиях в области стратегического управления. Различные взгляды на эту проблему можно найти в работах Лоуренса и Лорша, Томпсона, Гелбрейта и Натансона, Майлса и Сноу, Дразина и Ван де Вена, Венкатрамана, Миллера [136].
Формализация описания функционирования экземпляра объекта
В числе статических понятий, определяемых через термин "объект" включаются как информационные объекты, как составляющие информационной базы, так и объекты, имеющие определенные функции, или осуществляющие определенные действия. Другими словами, из множества объектов модели можно выделить два множества:
При этом, как на множестве информационных объектов, так на множестве функциональных объектов может быть определена идентификационная иерархия и все классы, определенные на множестве О. Для связывания между этими двумя классами также может быть определен класс связки,
Данный класс также является специальным фактическим классом, отражающим отношения между экземплярами множества функциональных и информационных объектов.
Для любого класса объектов могут быть определены свойства, как отражение непосредственно свойств реальных предметов, атрибутов, состояний и семантик, а также методы, как отражение процессов, изменения состояний, функций объекта.
Свойства не обязательно должны иметь собственную иерархии, однако для получения связной информационной структуры это желательно, тогда свойства могут обозначаться как объектные классы. Вне зависимости от наличия иерархии они передаются при наследовании внутри иерархии объектов, при этом может иметь место прямое наследование (без изменений), специализация, или обобщение. Логично предположить, что более высокому уровню в иерархии классов будет соответствовать набор более общих свойств. В этом случае мы встречаемся с реализацией метода определения совокупности относительно информации, представленной в виде свойств объектов.
Будем говорить, что если для объектного класса X определен набор свойств К={к\,к2,...,кп}, то данный набор свойств имеет любой экземпляр х из класса X, при этом, конкретное значение для каждого свойства кіє{кі,к2,...,кп} является неопределенным на момент описания класса и становится определенным на момент описания экземпляра класса.
В общем случае, метод является процедурой, позволяющей изменять свойства объекта, создавать новые экземпляры, обеспечивать передачу информации и функций другим объектам, обеспечивать передачу управляющих сигналов и так далее. Другими словами, метод служит для формального описания всех аспектов функционирования реального экземпляра.
Методы имеют собственную иерархию, однако при наследовании внутри иерархии классов, передаются непосредственно, в специализированном или обобщенном виде. Аналогично свойствам, для классов, находящихся на более высоком уровне иерархии будет описан более общий набор методов. Свойство идентификационной индукции относительно свойств может быть записано аналогично для методов. Свойство 4.(Idflr). Идентификационной индукции.
Если М — метод класса объектов, то если для любого х, такого что у Idflr х, М(х) = М(у) для любого у, тогда для \/х є О существует М(х). Кроме свойств и методов, в объектном подходе, для классов объектов существуют события, которые отражают временные свойства процессов и позволяют определить моменты начала, промежуточные этапы и окончание процессов. В контексте наследования они ведут себя аналогично свойствам и методам.
Одним из ключевых механизмов, реализованных в объектном подходе является инкапсуляция. Как уже отмечалось выше, ее применение дает возможность скрыть внутреннюю структуру объекта, таким образом, рассмотрение объекта как "черного ящика" возможно только благодаря применению данного механизма.
Объект является инкапсулированным, если он замкнут относительно методов, описанных внутри класса, к которому данный объект относится. Это означает, что доступ к конкретным значениям свойств объекта и к его событиям может быть получен только при помощи применения методов, которые принадлежат данному объекту. В этом случае, при передачи информации и при использовании функции некоторого объекта другим, внешним объектом, в терминах настоящего подхода, происходит вызов метода объекта с передачей параметров, при помощи которого объект реализует свою функцию по переработке информации или какую-либо другую.
В качестве примера можно привести передачу управляющим подчиненному некоторой задачи. Управляющий передает информацию, необходимую для решения задачи и определяет цель, направление решения и подход. Дальнейшее исполнение лежит на подчиненном и выполняется им теми методами, которые он имеет в своем распоряжении. В зависимости от ориентации на определенные средства разработки приложений и в зависимости от выбранного подхода можно вводить в модель одно из условий: условие строгого описания механизма инкапсуляции, в этом случае к свойствам объекта нет доступа при помощи иных методов, чем те, которые описаны внутри класса, вне зависимости от того, к какому множеству, О/ или OR принадлежит объект, либо условие нестрогой инкапсуляции, в этом случае существуют методы объектов, относящихся к OR, при помощи которых можно получить доступ к свойствам объектов из Oj. Очевидно, что данные условия являются взаимоисключающими. При специализации или обобщении нередко возникает необходимость частично или полностью изменить некоторый метод, что достигается при помощи его переопределения. То есть, если известно что х Idflr у, то при наследовании набора методов Мх={т\,т2,.-.,тп}, описанных для класса х при помощи функции Redef г(тг) может быть переопределен метод mi E{m\,m2,...,mn}. При этом, для у, соответствующий набор методов будет представлять набор MY—{m\,...,m ,...,mn}, тождественный набору М ={т і,... ,Redef г{т,),... ,тп }.
Анализ принципов и построение модели семантического описания предметной области
В п.3.1 предлагается методика семантического расширения методов принятия решений на основе формирования семантической модели предметной области ЗПР. Там же отмечается существенная зависимость структуры семантической модели S и модели задачи М, а так же множества формальных правил FM построения моделей задач от выбора конкретной решающей модели.
Исходя из наиболее общей структуры МАИ и MAC, можно выделить следующие компоненты модели принятия решений, требующие представления в БЗ: 1) цели — отражающие предпочтения ЛПР и задающие порядок декомпозиции представления задачи; 2) элементы управляющих иерархий (ЭУИ) - подцели, раскрывающие содержание главной цели и отражающие одну ее сторон. Например, при выборе СУБД главная цель — оптимальность, может выражаться следующими ЭУИ: эффективность, производительность, защищенность и удовлетворенность требований. Для ЭУИ нижнего уровня задается метод получения оценки, - на основе детализирующих иерархий и сетей или экспертно; 3) кластеры, т.е. множества взаимосвязанных элементов, обладающие дополнительными свойствами, которые отсутствуют у отдельных элементов (например, программный комплекс, состоящий из множества модулей); 4) элементы кластера; 5) кластер альтернатив - содержит альтернативы и отличается от обычного кластера тем, что состав его элементов может активно изменяться, т.е. альтернативы могут добавляться, удаляться, изменять свои оценки; 6) альтернативы, являющиеся элементами кластера альтернатив и задаваемые с помощью значений критериев оценки альтернатив, на основании которых могут генерироваться МГТС; 7) критерии оценки альтернатив и методика критериального оценивания; 8) связи между элементами всех уровней описывают структуру модели принятия решений и взаимодействия между ее компонентами; 9) наиболее общие сети и иерархии, которые могут использоваться в качестве шаблонов при детализации элементов управляющих иерархий нижнего уровня.
Исходя из анализа основных компонентов МАИ и MAC, и с учетом информационной модели первого этапа общего алгоритма решения задачи (3.2), математическая модель шаблона S может быть представлена в следующем виде (рисунок 3.4): где: Е = {Ei,E2,...,Ep} — множество элементов, отражающих понятия предметной области и являющихся шаблонами элементов модели Мь RE = RE(E;,EJ) - отношение, задающее тип и силу (степень) связи (взаимовлияния) между элементами; СЛ — шаблон кластера альтернатив; С = {Ci,C2,-..,CN} — набор критериев оценки альтернатив; F = {Fi,F2,...,FN} - набор, компоненты которого характеризуют методику критериального оценивания альтернатив, элементов модели и связей, при этом компонент Fj характеризует методику оценивания по критерию Cj, j = 1,...,n A = {Ai,A2,...,AK} - множество шаблонов альтернатив, где каждый элемент Каждый элемент Ej представляет собой шаблон для построения конкрет-ных элементов модели: целей, ЭУИ, кластеров, альтернатив и др. Один шаблон элемента в различных моделях задач может выступать в разном качестве, поэтому помимо общих свойств он должен иметь ряд свойств, определяющих его возможное использование, связанное с используемыми решающими моделями. Математическая модель элемента Et имеет следующий вид: DE = {Djj=l,2,3} - множество, задающее возможные формы детализации элемента (определяется для элементов, которые могут использоваться в качестве управляющих критериев нижнего уровня), со следующими возможными значениями D, : 1 - непосредственная оценка, 2 - иерархия, — сеть. Если множество DE пустое, то рассматриваемые элементы модели, построенные на основе этого шаблона могут быть только терминальными, в противном случае к ним может быть применен один из заданных способов детализации, показанных на рисунке 3.5; РЕ — правило синтеза обобщенной оценки для составной цели, которое в общем случае может задаваться произвольным способом. RA - список связей с подчиненными элементами, который может быть пустым только для элементов кластера. Данный тип связей используется для построения иерархий, задания составляющих элементов кластера, указания возможных способов детализации элемента; Ri - список связей с элементами, подверженными влиянию, т.е. тех компонентов модели, на которые данный элемент оказывает воздействие. Этот вид связи обязательно должен задаваться для шаблонов элементов, которые будут применяться для задания кластеров и элементов кластера. За счет задания шаблонов связей описывающих взаимодействие элементов, решаются следующие задачи: - в случае элементов - для генерации самих связей и матриц парных сравнений задающих силу влияния элементов кластера; - в случае кластеров — для контроля корректности связей (при наличии влияния между кластерами должна существовать связь хотя бы между одной парой их элементов) и для генерации МПС взаимного влияния кластеров; RUSE — список связей с совместно используемыми элементами; при выборе элемента с непустым списком, его элементы автоматически добавляются (или предлагаются для добавления) в модель на соответствующий уровень; RUNUSE — список связей с элементами, которые нельзя использовать вместе. Связи между элементами, задаваемые отношением R& определяют положение элемента в модели, используются для проверки соответствия построенных моделей и предметной области, а также являются основой для автоматизации построения иерархий, сетей и МПС. Формально связь может быть задана в виде
Формирование структурных и функциональных требований к программному комплексу
Анализ разработанных и представленных в предыдущих разделах математических моделей многокритериального выбора альтернатив в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок показывает, что основу математического аппарата, применяемого в рамках рассмотренного подхода, составляют модели представления знаний, а также иерархические и сетевые модели принятия решений.
Большое количество компонент моделей принятия решений в управлении предприятием ЭП, сложная структура взаимосвязей между ними и итерационный характер вычислений, обуславливают необходимость компьютерной поддержки всех стадий работы обобщенного алгоритма анализа задачи и поддержки принятия решения. Процесс автоматизации должен охватывать каждый этап алгоритма решения задачи: определение предметной области, построение модели задачи, постановка, формализация и структуризации задачи, оценивание альтернатив и взаимодействий, синтез обобщенных оценок и ранжирование альтернатив, анализ устойчивости решения.
Основными направлениями разработки программного комплекса системы поддержки принятия решений (ПК СППР) при управлении предприятием ЭП являются поддержка построения семантического описания предметной области и разработка на их основе моделей задач. При построении семантической модели основной является возможность визуального проектирования и графическое представление моделей. В основе построения моделей задач лежат формализованные процедуры, позволяющие выполнить переход от обобщенного описания предметной области к конкретной задаче.
Таким образом, минимальный набор структурных и функциональных требований, предъявляемых к программному комплексу (ПК), осуществляющему компьютерную поддержку математических моделей принятия решений для предприятия ЭП в условиях взаимной зависимости критериев и наличия качественных оценок альтернатив:
В основе ПК должна лежать база знаний, содержащая семантическое описание предметной области и модели задач. База знаний позволяет обеспечить поддержку итерационного и параллельного характера процессов анализа и выбора решений. 2. ПК должен предоставлять возможности построения семантических моделей и их компонент. Для обеспечения эффективной реализации методики семантического расширения целесообразно реализовать визуальное проектирование семантических моделей, базирующееся на объектно-ориентированных технологиях. 3. В ПК необходима реализация формализованных процедур, позволяющих выполнить переход от формализованного описания предметной области к решению конкретных задач. 4. ПК должен предоставлять возможности построения математических моделей принятия решений в условиях взаимной зависимости критериев, обработку качественных оценок, методы исследования устойчивости и прогнозирования. 5. Структура ПК должна базироваться на технологии подключаемых пользовательских модулей (плагинов) к ядру системы, основу которого должно составлять объектно-ориентированное представление данных. Такой подход позволяет расширять функциональные возможности системы без изменения ранее разработанных модулей. 6. ПК должен иметь наглядный и удобный интерфейс, отражающий многоуровневую структуру модели задачи и допускающий различные формы визуализации ее составляющих. Основным вопросом, решаемым при проектировании программного комплекса математического моделирования для предприятия ЭП в условиях взаимной зависимости критериев, является вопрос программного представления и организации данных, связанных с описанием предметной области и моделью задачи. Требования к ПК формируются с учетом разработанных моделей принятия решений и принципов визуального проектирования. Были определены и формализованы основные понятия, связанные с представлением объектов и отношений между ними. К понятиям относятся: семантическая модель, шаблон элемента, шаблон кластера альтернатив, шаблон сети, среда вычислений, модель задачи, сеть, иерархия, кластер и т.п. К отношениям относятся: «агрегирование», «использование» и др. Для обеспечения возможности расширения функциональных характеристик программного комплекса и реализации различных путей его применения на уровне программного представления созданных математических моделей должны быть реализованы следующие возможности: - добавление в систему новых понятий и связанных с ними операций (возможно наследующих некоторые свойства уже реализованных), при этом среда должна воспринимать новые объекты наравне со стандартными; - возможность подключения к системе пользовательских модулей, реализующих новые функциональные возможности без изменения существующего программного кода; - стандартные интерфейсы, позволяющие подключать разработанные программные модули из других приложений. Кроме того, с целью обеспечения взаимодействия с пользователем, определим интерфейс семантического моделирования и поддержки моделей принятия решений как среду визуального моделирования, реализующий все операции по созданию, редактированию моделей и визуализации получаемых результатов. Таким образом, пользователь ПК может выполнять все операции в удобной для него форме. С учетом всего, сказанного выше, на внутреннем уровне семантическая модель и модели задач реализованы с помощью объектно-ориентированного подхода. Основным элементом представления данных является объект (экземпляр) определенного класса. Каждый класс соответствует некоторому типовому элементу моделей или выполняет функции поддержки их визуальных представлений. При моделировании создается набор объектов каждого из используемых классов. В рамках классов определяются параметры, характеризующие соответствующие объекты и определяющие их поведение. Рассмотренные принципы представления допускают наглядное и компактное схематическое отображение в форме объектно-ориентированной модели представления знаний, приведенной на рисунке 4.3.
