CC BY
21
Мельников Б.Ф.1, Пивнева С.В.2, Сытник С.С.3
1 Тольяттинского государственного университета, г.Тольятти (Россия), доктор физико-математических наук, профессор, B.Melnikov@tltsu.ru
2 Тольяттинского государственного университета, г.Тольятти (Россия), кандидат
педагогических наук, доцент tlt.swetlana@rambler.ru
3 Тольяттинского государственного университета, г.Тольятти, аспирант (Россия),
sitnikss@yandex . ш
Анализ мест и возможностей применения имитационного моделирования принятия управленческих решений на примере компьютерной модели «Скрининговые программы»
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
Обучение, принятие решений, скрининговая программа, модель, имитационное моделирование.
АННОТАЦИЯ:
В настоящей статье рассматриваются новые подходы к обучению и поддержке принятия решений на базе имитационных моделей принятия управленческих решений. Подробно описывается разработанная имитационная модель принятия управленческих решений для процесса проведения скрининговых программ (выявление заболеваний) среди населения. Данную модель предполагается использовать в трех местах: в образовательном процессе высших учебных заведений, колледжей, лицеев и школ для передачи общих представлений об изучаемом процессе; в программах повышения квалификации для передачи оптимального комплекса показателей для управления данным процессом; встраивание в деятельность для использования разработанной модели в реальной жизни, с учетом её обучения. Введение
В настоящее время фиксируется тенденция увеличения количества внедряемых инновационных методов обучения на основе современных информационных и телекоммуникационных технологий
образовательными учреждениями: колледжами, высшими учебными заведениями, различными центрами переподготовки. Наряду с этим расширяется один из инновационных методов обучения: применение имитационных моделей на базе систем поддержки принятия решений, использование которого в образовательном процессе еще не достаточно.
При создании различных систем поддержки принятия решений для текущей деятельности возникает задача определения оптимального решения в данный момент времени [1]. На текущий момент существует ряд
типовых задач часто встречающихся на практике [2]:
• задача коммивояжёра (англ. Travelling salesman problem, TSP) —задача комбинаторной оптимизации, заключающаяся в отыскании самого выгодного маршрута, проходящего через указанные города хотя бы по одному разу с последующим возвратом в исходный город;
• задача о ранце (рюкзаке) (англ. Knapsack problem) — максимизационная задача укладки как можно большего числа нужных вещей в рюкзак при условии, что общий объём (или вес) всех предметов, способных поместиться в рюкзак, ограничен. Её модификации часто возникают в экономике, прикладной математике, криптографии, генетике и логистике для нахождения оптимальной загрузки транспорта (самолёта, поезда, трюма корабля) или склада.
В решаемой задаче проведения скрининга среди населения необходимо найти оптимальный вариант комбинации принимаемых решений, таким образом, чтобы максимально удовлетворить выбранным критериям в рамках ограниченных финансовых ресурсов, которые напрямую ограничивают возможности принимаемых решений. Принципиальное описание разработанной модели На данный момент имеется описанная модель деятельности процесса проведения скрининговых программ для населения (см. рис. 1). В данной модели перед лицом, принимающим решение (ЛПР) стоит задача по снижению уровня заболевания в регионе при ограниченных финансовых ресурсах в рамках общей стратегии страны [3]. Скрининг - это система медицинских мероприятий направленных на выявление заболеваний (по возможности на ранней стадии) у бессимптомной части населения. Данный подход не всегда является однозначно полезным, из-за несовершенности методов используемых для диагностирования различных заболеваний: отсутствует 100 % уверенность в положительном или отрицательном результатах. Так как возможно проведение:
• гипердиагностики, приводящей к ошибочному медицинскому заключению о наличии у обследуемого пациента болезни или её осложнений;
• ошибочной диагностики, создание ложного чувства уверенности в отсутствии болезни.
По этим причинам скрининговые исследования должны обладать достаточной чувствительностью и допустимым уровнем специфичности [4].
Программа имеет первоначальную ситуацию, описывающуюся несколькими сценарно-заданными начальными параметрами. Имеется возможность задавать собственные начальные значения, для отражения реальных ситуаций из жизни для использования в текущей деятельности или в рамках обучения для демонстрации острых (предельных) или типовых ситуаций. Также они могут рассчитываться случайным образом в
рамках допустимого диапазона, для исключения повторяющихся ситуаций в рамках обучения. Аналитические данные отображаются в виде графического интерфейса, представляющего из себя набор графиков и таблиц (см. рис.2).
Лп
Специфичность
Рис. «Модель процесса проведения скрининга среди населения»
Аналитическая информация по структуре зчлчичь* ыбопенанни н факторов влияющих ■« них
Всрсшндсть е<ира(1НЬ|1 за(ч>лсвя1<нй по типам возраста1
Мдгсдож* Д1.ТНОЧИГ'
■ияшип
Доли иампеччи по доэрасту
Снижение уровни заболевания от нлйжвнкых СргдСти
.11
Втаикпь^л* СР4ДГТН СнИл^ннЛ урэми .иКлллплч.ш
'Фигура графика зависит ат мер прнчимаеиш< е области ЗОЖ н ОГ6. в тас*в сизы проживайся. Существует три типа фигур: Л - наименьшее
КПП ИД МрОИТ ИОСП^Ш ЯСМЧМНИЙ 11 ■ СрШЦЮ ирГЦО ДврИГГИКТмдИ »СЮГЧ**нии ЩК-^ГГУД ПОП-ПО «(ИИТиОСТнЫКЯбОРИДии*
Рис. «Часть интерфейса, иллюстрирующая аналитические данные»
Например, есть определённые возрастные группы населения, характеризующиеся пиками - высокой вероятностью заболевания в определенных годах выделенных групп населения [6, 7].
Исходя из анализа данных и выбранных критериев (с установленными коэффициентами значимости), принимаются в рамках обучения или рассчитываются управленческие решения при использовании в текущей деятельности (см. рис.3). Рассчитанные управленческие решения основываются на логико-математических взаимосвязей объектов. Их использование исключает субъективный подход в принятии решений, однако являются лишь рекомендациями (приближенными значениями) для принятия решений. В дальнейшем модель необходимо дорабатывать новыми взаимосвязями (новые объекты
или показатели) или обучать существующую модель.
С"РИ*¥ЧГ
Cy"Uiip«<№ нлпичтетм WT <?ж[зч>ниы:н íkjuhhhtoi. i4Jf
49
4Q
40
Gl 0 25
QT □ ДО 25
Ol IQ ДО 10
■ НКШПЧЫИ ЙОЭрЛС'1 1ШН-Ш-М
ОТ25ДОИ
ОТ 25 ДО 5й
О: 1D ДО 10
стерший ВОфЗСТ
■OSS до 1»
От Si до 100
О" 10 до 10
Ohl.':!M СЧЭМНИМГ^У
i miiHij.'
ЧЭСТМЦ
ЧПЩфЯПОГГИИЛ
Расписка проведение скр|мичгов4«< прорамч. тыс
Ю
Ю
Ю
K.V.-Ü-IIO 1^ии.'<.|йим1 Прйгрлим
Чуктв кгсличси.'
да
«Ю
90
PapuwijJ и* тмшош* чтСПИНМачТыС pyfi
10
10
10
Специфичность'
10
to
20
РвС!10Д£* НП повышение СлаиИфНнЧОСТИ. 'n*c.p>í м rrfi_
10
tú
Ю
'Пшнйй решений 'KjK;kii4ii.iui KIHÚÜ ишрисккш .MUIIIIJÍIH г выбран |||>,н ¿>:|:.,|-|HMIL'. KC¡:IH«<!C-IID ПнЭДс j I [ILIIML^,IU,'>: MÍI tHpHiniHi ^inr::ni ОТ
юпичвс-тва пкщеи п ллниэи возрастной риагзлач;.
'Объем С|(|МмИнга значительно увиччиваат чувствительность и стоимость., а та^де некапитально ухудшает сп<?щ-ф.*чны;1ь £>.;>лчин'-мы> npgipmn
^ Квстеит1г™,ноетъ - опрврогчглио нвдсммооти результатов сиримнг-ткта на основании-отношении количества пшцчи с попоиитопьноН реавдей на з-сг тест при наличии у ни« какую-либо гэОопееанля «общему числу больных 1гим заболеванием людей (>4М еыше
чувСтакг4пьн)сгь йфннннг-тКг*, ими неньи* нлтчкпии j cítMijs й-риц;н<?л>н|л деЭу^ТЭЧ« При i-iu и£пйг&Эйи£нии фелп .чич с лш'ным
¿пбогчг ванне* Í.
'Сшиифичность - опмаепрс -en no ооогноше»!« чзп^кты вдоеовьи «щей, у коюоьх nuietT цесто 01(мцат#г*нэя ¡шакцря на тест [т.е.
41?« шли? <п^цнфичт}с;ь "rcr;i. i L'ti м|?«ыи<? kiivmimi iki ПН№ЫИ |кг;шжи-н!лыны/ [кнулы игил при tf>fcqn чпихиыя
ЛЦЙ^
Рис. «Часть интерфейса иллюстрирующая,управленческие решения»
После чего рассчитываются промежуточные (внутримодельные) и результирующие показатели. Основой расчета служит последовательность методов вычисляющихся в определенном порядке, заданным разработчиком модели. Методы представляют собой логико-математические взаимосвязи различных объектов (население, скрининг и т.д.) [8]. Во время расчета в методы подставляются управленческие решения или результаты расчетов других методов. Таким образом, после полного расчета модель переходит в новое состояние с изменившимися показателями.
Рслультируюш«! ПОКвМИЧЛИ ПО шринниговыы прогрлынэи Я1в »11 ЗОН
Процент онеаченнопо населения . % 80 90 во
- ИЗ НИ» nX^THIMlHQ СКЭННИНГфЦМО программы , % W 90 -
Длин II иипгиМ'ЧЫ* :i;ifi::.|n!ii;!|.,iLi % 5 5 -
Дйми ПОлнО-ГКЫПжнГОЪны! ptájJbTaiöH, It 1 1 -
Ляпи по*мо-ф1 ^изтгпь*1^1 риужшо* % ÜJS 0.»
Рис. «Часть интерфейса иллюстрирующая, результирующие показатели»
Техническое описание разрабатываемой модели
Программа будет реализована на платформе (см. рис. 5), состоящей из 4 составляющих: Apache, MySQL, PHP, Web-браузер. Веб-браузер подает запрос на веб-сервер, после чего запрос анализируется и подается команда на запуск определенного скрипта, который запрашивает определенные данные из СУБД, получая и обрабатывая их, в конечном итоге через вебсервер выдает результат первоначального запроса.
Данный набор инструментов является оптимальным и эффективным в рамках разрабатываемой модели [5].
Рис. «Технологическая схема платформы»
Результаты
В рамках процесса обучения данная имитационная модель окажет неоценимую помощь преподавателю, так как позволит беспристрастно оценить решения, полученные учащимися. В перспективе это открывает возможности для более глубокого внедрения электронных средств в образовательный процесс: модели не требуют постоянного присутствия преподавателя, методические рекомендации выдаются автоматически, программа сама указывает на допущенные ошибки, выполняется объективная сертификация.
Для программ повышения квалификации это возможность соединить в единый процесс существующую деятельность и новый материал (инструментарий, подходы и методы для решения поставленных задач). Данный подход дает возможность высокого осознания нового материала, так как он непосредственно наложен на имитационную модель имитирующую деятельность обучаемого.
В текущей деятельности будет являться одним из инструментов, помогающим принять необходимое решение. А также на основании него будет осуществляться передача оптимального комплекса показателей и последующее его изменение для управления данным процессом.
Обсуждение результатов
Полученные результаты являются доказательством того, что внедрение модуля («Скрининговые программы») комплекса программ на базе имитационного моделирования для решения управленческих задач будет востребованным:
- в учебном процессе колледжей и высших учебных заведений имитационные модели дадут более полное представление об изучаемом процессе или объекте, это даст возможность более глубоко проникнуться в сущность задачи. Организация учебного процесса построенного на применении новых инструментов работы с информацией приведет к получению более полных знаний в ходе обучения. Также данный продукт
может освободить преподавателя от ряда утомительных функций, в частности от отработки элементарных умений и навыков, проверки знаний, а также сделать учебные занятия яркими и насыщенными, предоставляя при этом учащимся максимальную свободу творчества. Процесс обучения станет более современным, уменьшатся финансовые затраты на него, повыситься заинтересованность участников образовательной среды в научных и методических исследованиях. А также повыситься инновационная составляющая вуза, что влечет повышение статуса вуза, а, следовательно, и его привлекательности для учащихся студентов и поступающих абитуриентов;
- в рамках программ повышения квалификации достигается сглаживание между отрывом от текущей деятельности и подачей нового материала посредством имитационной модели, содержащей в себе данные двух составляющих;
- в текущей деятельности на основании данной модели появится единое представление о данном процессе, что будет способствовать общему пониманию сути деятельности. На основании чего возможно развитие и усовершенствование представлений о процессе: инструментарий, анализируемые показатели и т.д.
Вывод
Программа позволяет:
• увеличить эффективность усвоения знаний, повысить понимание материала, увеличить скорость передачи знаний, выработать профессионально-ориентированные умения, навыки в исследовании свойств изучаемых объектов и процессов;
• развивать такие важные для специалиста любой отрасли качества, как интуиция, профессиональное чутье, образное мышление;
• повысить эффективность и сокращает сроки обучения по программам повышения квалификации;
• сократить сроки принятия решений и способствует минимизированию количества ошибочных решений в текущей деятельности;
• исключить субъективный подход при принятии решений. Визуализацию в концепции информационно-образовательной среды
следует понимать как использование анимационных объектов, построенных на основе математических моделей изучаемого объекта или процесса. Данное обстоятельство указывает на возможность применения данных моделей в процессе обучения и текущей деятельности.
Внедрение новых средств обучения потребует пересмотрения существующих методов обучения, что повлечет за собой разработку новых подходов в системе обучения. Литература
1. Пивнева С. В. Математическое моделирование принятия решений в различных предметных областях / С. В. Пивнева, Б. Ф. Мельников // Вектор науки. - № 3 (13). -
Тольятти : Тольят. гос. ун-т, 2010. - С. 22-25.
2. Мельников Б. Ф. Мультиэвристический подход к задачам дискретной оптимизации / Б. Ф. Мельников, С. В. Пивнева // Методы и средства обработки информации : труды Третьей всерос. науч. конф. (ВМК МГУ 6-8 октября 2009 г.). - М., 2009. - С. 268-280.
3. Сытник С.С. Имитационное моделирование принятия управленческих решений на примере компьютерной модели «скрининговые программы». Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2012. № 1. С. 68-69.
4. Medscape: Medscape Access - веб ресурс для врачей и других специалистов в области здравоохранения [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://emedicine.medscape.com/artide/773832-overview#showall. - (дата обращения: 09.10.2013).
5. Пивнева С.В., Сытник С.С. Имитационное моделирование принятия управленческих решений в системе обучения. Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2010. № 4. С. 23-24. - Режим доступа: http : //elibrary.ru/item.asp?id=1701762 0
6. Тенюкова К.Ю., Турханова Е.Е., Тенюков В.В. Роль скрининговых исследований в изучении состояния здоровья населения для формирования здорового образа жизни. Здравоохранение Чувашии. 2011. № 4. С. 25-29.
7. Miller A.B. Quality assurance in screening strategies. Virus Research. 2002. Т. 89. № 2. С. 295-299.
8. Pidd, M. 2004. Computer Simulation in Management Science, 5th ed. Chichester: John Wiley & Sons.
