Альошин сергій павлович



страница1/5
Дата21.05.2016
Размер3.57 Mb.
ТипАвтореферат
  1   2   3   4   5


ПОЛТАВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

ІМЕНІ ЮРІЯ КОНДРАТЮКА


АЛЬОШИН СЕРГІЙ ПАВЛОВИЧ




УДК 004.89+004.8.032.26


ИНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТЕХНОЛОГІЇ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ        УПРАВЛІННЯ СКЛАДНИМИ СОЦІОТЕХНІЧНИМИ СИСТЕМАМИ

05.13.06 – Інформаційні технології


Автореферат

дисертації на здобуття наукового ступеня

доктора технічних наук

Київ – 2014
                    ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. При автоматизации процессов управления объектами и процессами в различных трудно формализуемых областях деятельности (экономика, образование, медицина, экология, геология и т.д.) возникает проблема адекватного и быстрого принятия решений на основе анализа априорных данных.

Отмеченные объекты относятся к классу сложных систем, эффективное управление которыми, было и остается актуальной проблемой, требующей своего решения. Особый интерес в этом контексте вызывают сложные социотехнические системы (ССТС), как обобщенное отображение современных производственных предприятий, медицинских учреждений, учебных заведений и т.д. В них к отмеченным выше особенностям добавляется воздействие субъективного человеческого фактора, формализация и учет которого в автоматизированных системах принятия решений остается сегодня нерешенной проблемой.

Значний внесок у розвиток інформаційних технологій управління складними об’єктами зробили вітчизняні і зарубіжні вчені  В.М. Глушков, А.А. Морозов, М.З. Згуровський, Г.С. Теслер, В.В. Литвинов, А.М. Резник, Т. Сааті, Я. Такахара, та багато інших. Результати досліджень цих вчених склали основу розвитку методології впровадження штучного інтелекту на основі процедур навчання. Эффективным инструментом реализации принятия решений в условиях неопределенности при построении автоматизированных систем различного назначения являются искусственные нейронные сети.

Однако широкое применение нейросетевых технологий в управлении ССТС в разных предметных областях сдерживается из-за отсутствия качественного методологического, методического и программного обеспечения построения адекватных моделей принятия решений при оценке состояния, прогнозировании поведения и поиске оптимальных значений факторов.

Ключевой проблемой оптимального управления является построение адекватной математической модели объекта в режиме реального времени. При многофакторном воздействии на объект существующие подходы допускают некоторые упрощения. Так зачастую ограничиваются предположением о нормальной модели распределения случайных величин, а параметры (математическое ожидание, дисперсию, ковариационную матрицу и др.) оценивают по обучающей выборке. Тогда решающие правила сводятся к классу линейных или квадратичных дискриминантных функций при получении зависимостей качества решения задачи от числа параметров и объема выборки. При разработке этого направления возникала проблема нахождения устойчивых решений при нарушениях исходных предположений.

Другое направление теоретических исследований решения данной проблемы – статистическая теория обучения. Байесовский подход позволяет совместно учесть эмпирические данные в виде текущих измерений и экспертные знания в виде априорных данных. Здесь проблема выбора предполагаемого параметрического семейства распределений осуществляется на основе использования априорных знаний о решаемой задаче, позволяющих каждому возможному распределению задать некоторый вес, который отражает уверенность эксперта в том, что неизвестное истинное распределение адекватно выбранному. Здесь существует проблема задания априорного распределения, отражающего экспертные знания о решаемой задаче, а также проблема надежности и точности оценок.

Актуальна и проблема поиска оптимальной функции для решения задачи анализа разнотипных данных со сложной структурой, когда наблюдаемые величины не распределены унимодально, а характеризуются полимодальными распределениями, что как раз, характерно для сложных социотехнических систем.

Таким образом, для решения ряда практических задач принятия решений для эффективного управления сложными социотехническими системами самого разного предметного содержания (медицина, финансы, экономика, геология, экология, военное дело и др.) необходима разработка теории и методов решения задач, характеризующихся полимодальными распределениями, учитывающими эмпирические и экспертные знания, обладающие приемлемой точностью и оперативностью нахождения решения при доступности широкого круга пользователей.

Викладене й зумовлює актуальність теми дисертації.

Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконана відповідно до планів науково-дослідних програм Полтавського національного технічного університету імені Ю. Кондратюка:


  • “Автоматизована інформаційна система «Рейтинг» моніторингу діяльності загальноосвітніх навчальних закладів ” (№ держ. реєстр. 0110U002259, 2010–2012);

  • “Проектування створення автоматизованой інформаційной   системи монніторингу діяльності структурих підрозділів університету” (№ держ. реєстр. 0111U006121, 2010–2012);

  • “Нейромережеві моделі геолого-eкономічної оцінки мінерально-сировинної бази регіону за даними геофізичного моніторингу”, (№ держ. реєстр. 0112U002318, 2012–2013);

  • «Нова версія автоматизованої інформаційної системи «Рейтинг» моніторингу діяльності навчальних закладів України», (№ держ. реєстр. 0113U000384, 2013–2014);

  • “Розробка системи управління якістю підготовки кадрів з вищою освітою” ( Наказ № 144 від 16.06.2010), (2010 – 2011).

Мета і завдання дослідження. Метою роботи є вирішення актуальної науково–технічної проблеми – розробки, створення й упровадження автоматизированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений в управлении сложной социотехнической системой для обеспечения единого подхода, методов, моделей и программного обеспечения в широком спектре предметных областей.

Відповідно до мети дослідження вирішено комплекс завдань:



  1. Выделить и описать сложную социотехническую систему как класс взаимодействия социальной и технической подсистем с внешней средой.

  2. Разработать информационно-аналитическую методологию построения СППР ССТС на основе единой информационной меры.

  3. Разработать технологию моделирования базовых процессов в ССТС на базе интеллектуальных процедур обработки входных массивов, в основе которых лежат процедуры обучения и самообучения.

  4. Разработать технологию адаптивного управления размерностью, информативностью входного вектора и показателями надежности и точности моделей в реальном масштабе времени.

  5. На основе комплексного использования существующих программ интеллектуального анализа данных и разработанных моделей базовых процессов в ССТС построить продуктивную СППР и внедрить её в широкий круг предметных областей общественной деятельности.

  6. Исследовать эффективность функционирования разработанной интеллектуальной технологии моделирования СППР для ССТС на примерах применения в экономике, производстве, экологии, здравохранении, геологии.

Об’єкт дослідження – процессы автоматизации поддержки принятия решений в управлении сложной социотехнической системой.

Предмет дослідження – методология, технологии и программное обеспечение моделирования базовых процессов автоматизированных информатизационных систем поддержки принятия решений в управлении ССТС.

Методи дослідження. Применялась теория информации, метод системного анализа, математический аппарат теории вероятностей и математической статистики, методи интеллектуальной обработки данных и пакеты технического анализа на основе искусственных нейронных сетей, методы аналитического и имитационного моделирования.

Наукова новизна одержаних результатів полягає в розв’язанні проблеми автоматизації процесів прийняття рішень в управлінні складною соціотехнічною системою у різноманітних предметних областях діяльності шляхом розробки методів, моделей і технологій реалізації базових процесів управління. У процесі вирішення даної проблеми були отримані такі нові наукові результати:

  1. Уперше запропоновано виділення класу інформаційно-структурної моделі CСТС, яка дозволяє узагальнити формалізацію ії опису і разом з розробленою математичною моделлю базових процесів автоматизувати прийняття рішень в різних предметних галузях.

  2. Уперше розроблено інформаційну модель ССТС на базі сімантичної мери Харкевича, за допомогою якої вирішено задачу пошуку оптимальной сукупністі вхідних факторів управління складною соціотехничною системой. Розроблена модель формування вхідного вектора управління дозволяє реалізувати принцип інваріантності вибору факторів що до предметной області об`екта дослідження.           3. Отримав подальший розвиток нейромережевий метод надання моделі властивостей інверсной динаміки складного об`єкта шляхом примусового навчання з адаптивним вибором умов закинчення ітераційного процесу; дана технологія надає можливість забезпечити адекватність нейромережевоі моделі на базі розрахунку традиційних статистичних помилок 1-го та 2-го роду.

         4. Уперше розроблено технологію комплексної реалізації базових процесів підтримки  пріняття  рішень  управління  ситуаційними  центрами  швидкого  реагування(СЦШР); дана технологія надає можливість автоматизувати функції зваженого голосування при прийнятті колективного рішення управління ССТС.

         5. Отримала подальший розвиток нейромережева методологія діагностування технічних засобів на прикладі бортових радіолокаційних приладів на базі метода послідовних наближень. Дана технологія дозволяє оперативно діагностувати радіолокаційний прилад в умовах високого ступеня невизначенності і суттєво скоротити час їого ремонту.

6. Уперше запропоновано технологію сумісного навчання тварин як біодетекторів і штучних нейронних мереж як інструмента прийняття рішень, що дозволяе трансформувати простір біофізичних (нюхових) ознак у простір поведінкових реакцій. Дана технологія дозволяє автоматизувати процес пошуку соціально небезпечних речей у грузових та багажних терміналах на транспорті. При цьому суттьтево зміньшуеться вага людського фактору.

7. Отримав подальший розвиток нейромережний метод аналізу даних геофізичного і екологічного моніторингу, який дозволяє автоматизувати процес роспізнавання станів обїектів дослідження та забезпечити об’єктивність прийняття управлінських рішень техногенного навантаження і оцінки мінерально-сыровинної бази регіону.

8. Уперше розроблено нейромережеву технологію побудови формули сбалансованого харчування на основі комплексного обліку стану здоров`я суб`ектів, якості продуктів харчування, та середнестатистичних норм вітамінів і мікроелементів. Вона дозволяє забезпечити нові технічні можливості для оперативного і об`ективного профілактичного корігування станну здоров`я людини.

9. Набуло подальшого розвітку нейромережний моніторінг теплозбереження на основі комплексного застосування тепловізора і навчання нейромережі. Це дозволяе аналізувати тепломережі без вскришних робіт у реальному часі.

10. Отримав подальший розвиток нейромережний метод аналізу інвестиційной прибавливісті регіону на основі розпізнавання структури фінансово-економічних і господарських показників. Це дозволяе будувати системи підтримки рішень у масштабі реального часу і реалізувати управління за станом і тенденціями.

         Практичне значення одержаних результатів. Розроблені методи, моделі й програмне забезпечення дають можливість створення універсальних програмних засобів для автоматизації підтримки прийняття рішень управління складними соціотехнічними об’єктами.

          Проведені випробування моделей й отримані результати підтвердили їх високу ефективність при використанні в економічній, медичній, технічній, экологічной, геологічной  та інших галузях діяльності. Зокрема, суттєво підвищується швидкість оцінки станів, прогнозування динамики змін та прийняття попереджувальних заходів що надає можливість мінімізувати втрати від рішень у реальному часі. Це особливо важливо для галузей де оперативність прийняття рішень має першочергову важливість (наприклад, війскова справа, управління критичними об`ектами, робототехника, зв`язок та ін.).

          Нейромережеві моделі класифікації станів застосовані при ремонті радіолокаційного обладнання на підприємстві “Укррадіопроект” (м. Київ) для оперативної локалізації відхілення параметрів сигнального тракту. Нейромережеві моделі факторного аналізу і прогнозування були використані на підприємстві ПАТ “Компанія Росток” (м. Київ) при плануванні і реалізації річного фінансового плану з метою мінімізації матеріальних та фінансових втрат і максимізації його інвестиційной прибавливості. Ряд моделей і программне забезпечення були реалізовані в Управлінні медичного забезпечення УМВС України у Полтавській області (м. Полтава) для побудови індівідуальних лікувально-реалібітаційних траекторій паціентів.

         Результати дисертаційного дослідження використовувались у навчальному процесі Полтавського національного технічного університету імені Юрія Кондратюка при підготовці лекційних курсів і лабораторних занять з дисциплін “Інтелектуальна обробка даних”, “Системи штучного інтелекту”, “Методи й системи підтримки прийняття рішень”. Акти впровадження подані у додатку до дисертації.    

Особистий внесок здобувача. Усі положення, які виносяться на захист, отримано автором особисто. У роботах, написаних у співавторстві, автору належить постановка завдань, вибір й обґрунтування їхнього розв’язання, а також: інформаційно-аналітична модель управління об`ектом на базі сімантичної мери Харкевича [1]; технологія комплексної реалізації базових процесів підтримки  пріняття  рішень  управління  ситуаційними  центрами  швидкого  реагування [2]; виділення класу інформаційно-структурної моделі CСТС [3]; метод моніторінга теплозбереження на основі комплексного застосування тепловізора і навчання нейромережі[5]; нейромережевий метод діагностування технічних засобів на базі метода послідовних наближень[6]; нейромережевий метод примусового навчання з адаптивним вибором умов закинчення ітераційного процесу на базі розрахунку статистичних помилок 1-го та 2-го роду та рівня значності[9]; нейромережева технологія побудови формули сбалансованого харчування[11]; методи оцінки інвестиційной прибавливісті регіону на основі факторного анализу і розпізнавання структури фінансово-економічних і господарських показників[13]; метод аналізу даних оцінки мінерально-сыровинної бази регіону [16]; технологія трансформування простіра біофізичних ознак біодетекторів у простір поведінкових реакцій шляхом сумісного навчання біодетекторів і штучних нейронних мереж [19].

           Апробація результатів дисертації. Наукові результати й основні положення дисертаційної роботи доповідалися й обговорювалися на міжнародних конференціях, форумах, нарадах, засіданнях і семінарах, у тому числі: ІІ ювілейної міжнародної науково-практичній конференції “Комп’ютерна математика в інженерії, науці, та освіті” ( СMSEE-2008 ) (Полтава, 2008); Міжнародній науково-методичної конференції “Вища освіта в контексті Болонського процесу” (Полтава, 2008); Міжнародній науково-технічній конференції “Інтелектуальні технології  лінгвістичного аналізу” ( Київ, 2009); IV науково-практичній конференції з міжнародною участю “Математичне та імітаційне моделювання систем (МОДС ‘2009)“ ( Київ, 2009); V дистанційній конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика” (Київ, 2009); науково-практичній конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика” (Київ, 2009);  Міжнародній науково-технічній конференції “Штучний інтелект” (Кацивелі, Крим, Україна, 2010); V науково-практичній конференції з міжнародною участю “ Математичне та імітаційне моделювання систем (МОДС ‘2010)“ (м. Київ, 2010); Міжнародній науково-технічний конференції “Гарантоздатні системи, сервіси та технології” (DESSERT’2010) ( Кировоград, 2010); IV міжнародна науково-технічна конференція “Комп’ютерна математика в інженерії, науці, та освіті’’ ( СMSEE’2010 ) (Полтава, 2010); 62 - й науковій конференції професорів, викладачів, наукових  працівників, аспірантів та студентів університету (Полтава, 2010); VІ дистанційній конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика” (Київ, 2010); III міжнародній науково-практичноі конференції “Сучасні проблеми моделювання соціально-економічних систем” (Харків, 2011); X Міжнародній науково-техничноі конференції «АВИА – 2011» (Київ, 2011); I Міжнародній науково-техничної конференції  “Обчіслювальний інтелект – 2011”. Computational Intelligence (CI -2011) (Черкаси, 2011); Міжнародній науковій конференції “Сучасні проблеми математики та ії застосування у природничих науках і інформаційних технологіях” (Харків, 2011);   Міжнародній науковій конференції  “Наукові  засади геолого–економічної оцінки мінерально – сировинної бази України та світу” (Київ, 2011); VI Международной научно-практическая конференции “Наука и социальные проблемы общества: информатизация и информационные технологии” (Харьков, 2011); V Всеукраїнському Фестивалю науки (Полтава, 2011 р.); VІІ дистанційній конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика” (Київ, 2011); VI науково-практичній конференції з міжнародною участю “Математичне та імітаційне моделювання систем (МОДС ‘2011)“ ( Чернігів, 2011);

VІІІ дистанційній конференції з міжнародною участю “Системи підтримки прийняття рішень. Теорія і практика” (Київ, 2012).

Публікації. Результати дисертації викладені в 63 публікаціях, у тому числі 1 монографії, 20 статтях у наукових журналах, 7 статтях у збірниках наукових праць, тезах 29 доповідей на наукових конференціях, 3 авторських свідоцтвах на винахід, 1 навчальному посібнику, 1 заяві на отримання патенту з позитивним експертним рішенням, 1 свідоцтві про реєстрацію авторського права на твір. У фахових виданнях за переліком ВАК України опубліковано 31 наукова праця, з них 10 одноосібних. В закордонних виданнях – 7 публікацій.
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається із вступу, семи розділів, висновків, списку використаних джерел із 248 найменувань та чотирьох додатків. Загальний обсяг дисертації – 300 сторинок, робота містить 31 рисунок та 20 таблиць.


Каталог: conferences
conferences -> Развитие коммуникативно-речевых умений
conferences -> Секция 3,устный
conferences -> Демократический стиль управления как отражение ассертивности руководителя
conferences -> Самооценка руководителя как фактор влияния на психологический климат коллектива
conferences -> Стресс в практике управления и пути его преодоления
conferences -> Теории и стили лидерства
conferences -> Нравственные ценности Будущих управленческих кадров как части современной молодежи
conferences -> В. В. Кузнецова (Ульяновск)
conferences -> О факторах, влияющих на репродуктивное поведение населения
conferences -> Творческие компетенции и их роль в профессиональном инновационном развитии работников библиотек


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5


База данных защищена авторским правом ©dogmon.org 2017
обратиться к администрации

    Главная страница