О методологии системного синтеза методов принятия решений и автоматизации ее процедур

Цель. Задача качественной оценки технологий и инноваций, которую невозможно решить без современных методов и средств поддержки принятия решений, в настоящее время особенно актуальна. Причиной этого является все более возрастающий объем разнородной информации, которую следует учитывать лицу, принимающему решение. Сокращение допустимого срока выработки решений также оказывает существенное воздействие на данный процесс. Приведенные причины находят отражение в задачах сетецентрических войн, управления АЭС, прогнозирования, концептуального проектирования. Это актуализирует задачу синтеза новых методов принятия решений, которые позволят эффективно решать задачи выбора альтернатив в тех проблемных областях, в которых применение существующих методов принятия решений необоснованно или недопустимо. Сложность процесса создания новых методов принятия решений обусловлена высокой степенью использования когнитивных процедур. В соответствии с общесистемными тенденциями развития место конструктора в процессе синтеза МПР должна занять система (группа систем), реализующих определенные когнитивные операции. Первым шагом к созданию такой группы систем является разработка методологии системного синтеза МПР.

Материалы и методы. Областью исследования являются подходы к синтезу систем, а в частности – к синтезу методов принятия решений. На основе многоаспектного анализа и обобщения подходов была разработана методология, состоящая из основных этапов – целеполагания, целедостижения и вариации целевой системы. В рамках каждого их этапов возможна широкая вариативность используемых операций, применяемых в зависимости от имеющихся данных, полученных в результате анализа предметной области. С использованием методологии был получен ряд методов принятия решений, при этом их создание проводилось без использования средств вычислительной техники, что потребовало существенных временных затрат на выработку приемлемых решений. Поэтому было решено разработать автоматизированную систему для повышения эффективности выполнения ряда процедур методологии.

Результаты. В процессе исследования были определены варианты использования системы, в соответствии с которыми были сформированы концептуальная и техническая архитектуры системы, выделены ключевые подсистемы: нормативно-справочной информации, базы знаний о методах принятия решений и стратегиях синтеза, а также определены средства их разработки. В качестве базы данных используется СУБД MS SQL Server, в качестве клиентской части – Borland Delphi.

Заключение. Из-за высокой сложности формализации интеллектуальных, творческих, операций методологии, основным направлением ее автоматизации является поддержка концептуального анализа предметной области МПР и формирования на его основе банка знаний об интеллектуальных операциях в совокупности с их характеристическими признаками, направленного комбинирования операций, составляющих группу стратегий синтеза методов принятия решений, а также реализация функции поиска по признакам в банке знаний об интеллектуальных операциях.

1. Кондратьев А.Е. Сетецентрический фронт. Боевые действия в едином информационном пространстве // Национальная оборона. – 2011. – №2.

2. Дунаев В., Медведовский Е. Системы автоматического управления и контроля для атомных электростанций // Control Engineering Россия. – 2013.– № 3(45).

3. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник: Учеб. пособие для вузов/Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. – М.: Высш. шк., 2004. – 616 с.

4. Ханк Д.Э., Райтс А.Дж., Уичерн Д.У. Бизнес-прогнозирование. 7 изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2003. – 656 с.

5. Oleynikov D.P. et al. ARACE – A New Method for Verbal Decision Analysis // International Journal of Information Technology & Decision Making. 2015. – Vol. 15, – № 1. – P. 115–140. DOI: 10.1142/S0219622014500801

6. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. – М.: Физматлит, 1996. – 208 C.

7. Moshkovich H., Mechitov A., Olson D. Verbal Decision Analysis // Multiple Criteria Decision Analysis State of the Art Surveys. Second Edition. – New York: Springer, 2016. – Vol. 1. – P. 605–636. DOI: 10.1007/978-1-4939-3094-4_15

8. Петровский А.Б. Теория принятия решений: учебник для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2009. – 400 c.

9. Булыгин А.В. и др. Инструментальные средства компьютеризации инженерных знаний в САПР // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – 2009. № 41. – С. 125–135.