CC BY
39
случае он находит повторные дизъюнкты. Авторы предложили эвристический метод выбора начального порядка литер в исходных дизъюнктах для сокращения поискового пространства.
Литература
1. Cox P.T. and Pietrzykowski T. General diagnosis by abductive inference // Proc. IEEE Sympos. Logic Programming. San Francisco. 1987, pp. 183-189.
2. Hobbs J., Stickel M.E., Appelt D. [et al.]. Interpretation as abduction // Artificial Intelligence. 1993. № 63 (1-2), pp. 69-142.
3. Marquis P. Consequence finding algorithms // Handbook for Defeasible Reasoning and Uncertain Management Systems [eds. D.M. Gabbay and P. Smets]. 2000. Vol. 5, pp. 41-145.
4. Kakas A.C., Kowalski R.A., Toni F. The role of abduction in logic programming // Handbook of Logic in Artificial Intelligence and Logic Programming [Ed. Gabbay D.M., Hogger C.J. and Robinson J.A.]. Oxford. Oxford University Press. 1998, pp. 235-324.
5. Kowalski R., Kuhner D. Linear resolution with selection function // Artificial Intelligence. 1971. Vol. 2, pp. 227-260.
6. Вагин В.Н. [и др.]. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах: 2-е изд. [под ред. В.Н. Вагина и Д.А. Поспелова]. М.: Физматлит, 2008. 712 c.
УДК 338.22.405
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ОЦЕНКИ СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ
Т.Ю. Чернышева, к.т.н.; О.А. Попова; А.Н. Важдаев
(Юргинский технологический институт (филиал) Томского политехнического университета,
tatch@1ist.ru)
Рассмотрена проблема экспертной оценки сценариев развития отрасли. Показано, что задача может быть решена методом анализа иерархии. Этап оценивания является основным этапом управления. Представлена информационная система, разработанная на основе иерархической модели оценки.
Ключевые слова: сценарии развития отрасли, оценка развития, метод анализа иерархий, информационная система.
В настоящее время повышается необходимость принятия рациональных решений в различных сферах деятельности. Не является исключением и оценка перспективности развития отрасли.
Для поддержки принятия решений руководителями при проведении сложного анализа работы отрасли и оценки возможных вариантов ее развития (а также развития предприятия) применяют информационные системы поддержки принятия решений (СППР), использующие экспертные методы оценивания систем. Эти методы позволяют выявить наиболее оптимальные варианты развития отрасли путем сравнения возможных альтернатив на основе различных критериев. Одним из таких методов является метод анализа иерархий (МАИ).
Степень приближения оценок к действительности в значительной мере зависит от опыта и квалификации управленческого персонала предприятия. Важно само наличие таких оценок, поскольку это дает возможность проверить их обоснованность, отслеживая действия конкурентов или события во внешней среде, и, пользуясь новыми данными, скорректировать первоначальные оценки, приближая их к действительности. Таким образом, используемая информация часто имеет оценочный характер, но это не должно препятствовать самой попытке создания такого анализа. Однако процесс анализа деятельности отрасли, определения положения предприятия по отноше-
нию к конкурентам довольно долгий и трудный для руководства предприятия.
Профессионально разработанные сценарии ожидаемого развития ситуации позволяют своевременно увидеть, уменьшить или предотвратить опасности, которыми чреваты неудачные управленческие воздействия или неблагоприятное развитие событий [1].
В настоящее время российский рынок автоматизированных систем достаточно насыщен продуктами, предназначенными для самых разных областей деятельности. В свою очередь, каждая программа уникальна и использует различные методы для обработки данных и решения основных задач.
МАИ является одним из наиболее известных методов декомпозиции и оценки, на основе которых созданы различные СППР. На базе МАИ разработаны такие известные системы, как «Expert Choice» и «Приоритет».
Иерархическая модель оценки
Основные положения МАИ были разработаны Саати [2]. МАИ используется для решения слабо-структуризованных и неструктуризованных проблем. Методология их решения опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных
объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность. Особенностью МАИ является возможность получения ранжированных оценок вариантов на основе субъективных мнений экспертов. Метод предполагает декомпозицию проблемы на более простые составляющие части и обработку суждений ЛПР. В результате определяется относительная значимость исследуемых альтернатив для всех критериев, находящихся в иерархии.
Для задач оптимизации перспективного плана развития отрасли вначале производится структурирование решаемой проблемы. Схема, отражающая структуру уровней иерархии развития отрасли [3], приведена на рисунке 1. На вершине иерархической модели на этой схеме находится цель составления данной модели, так называемый фокус - развитие отрасли, определение наилучшего варианта развития в соответствии с экономическими показателями состояния данной отрасли на рынке. Акторами называются действующие силы, в различной степени влияющие на исход. Цели -пределы или величины, которых желают достичь. Под политиками понимаются санкционированные средства достижения целей, предоставляемые с помощью общепринятых процедур принятия решений. Исходы - потенциальные состояния сис-
темы, полученные после применения политик. Обобщенный исход позволяет интегрировать значения отдельных исходов для оценки последствий решений, принимаемых при планировании долга. Рассчитывается ранговая значимость отрасли по каждому элементу их оценки. В процессе такой оценки все аналитические показатели, используемые для характеристики отдельных элементов перспективности сценариев развития отрасли, рассматриваются как равнозначные (при необходимости значимость каждого из аналитических показателей может быть дифференцирована на основе экспертной оценки).
Описание информационной системы
Разрабатываемая информационная система дает возможность упростить процедуру экспертного оценивания отрасли, позволяя более оперативно получать информацию о состоянии отрасли и стадии ее развития. Для создания и хранения информационной БД используется среда 1С: Предприятие 7.7.
В рассматриваемой предметной области предполагается реализовать такие функции, как учет альтернатив, весов критериев и экспертных оценок критериев, а также расчет главного вектора приоритетов сценариев развития отрасли и анализ полученных результатов [4].
Входная информация в данной системе содержится в следующих справочниках.
• Исходы (сценарии развития отрасли).
• Критерии (группа критериев): акторы, политики, цели (развития отрасли).
• Шкала для сравнения критериев и аналогов - оценки факторов и альтернатив по 9-балльной шкале.
Рассмотрим созданные в системе документы.
1. Документ «Акторы» предназначен для расчета вектора приоритетов путем сравнения критериев - акторов между собой (рис. 2).
Фокус (общая цель):
развитие отрасли
1
Акторы (действующие силы):
администрация предприятия,
внешние экономические факторы
1
Цели развития отрасли:
1) увеличение удельного веса продукции,
2) увеличение динамики объема отраслевого
производства продукции,
3) увеличение объема капитальных вложений
1
Политика
(инструменты воздействия на развитие отрасли):
1) льготная государственная политика в области
кредитования предприятий отрасли,
2) протекционистски е меры,
3) создание необходимой инфраструктуры для
поддержания качественных межотраслевых свя-
зей,
4) проведение антимонопольной политики
*
Исходы:
1) отрасль пребывает в состоянии стагнации, ха-
рактеризующемся застоем в ее развитии,
2) отрасль приходит в состояние упадка,
3) отрасль начинает динамично развиваться
Рис. 1. Структура уровней иерархии
развития отрасли
В полях с кнопкой выбора из справочника критериев выбираются критерии - акторы. Количество выбранных критериев должно быть не меньше трех. В матрице попарных сравнений вводятся значения от 1 до 9 согласно справочнику «Шкала для сравнения критериев» преимущественно над главной диагональю. При нажатии на кнопку «Сравнить» под главной диагональю матрицы сравнений рассчитываются обратные значения расставленных показателей. При нажатии на кнопку «Расчет» автоматически происходит расчет вектора приоритетов на основе ряда заданных формул.
2. Документ «Расчет веса акторов» предназначен для расчета веса каждого актора относительно целей развития отрасли (рис. 3).
Рис. 3. Документ «Расчет веса акторов»
3. Документы «Расчет веса целей» и «Расчет веса политик» заполняются по аналогии для следующих уровней иерархии. Расчет в полях матрицы векторов производит иерархический синтез матрицы сравнений целей относительно политик и матрицы сравнений акторов относительно целей.
4. Документ «Расчет промежуточных значений» предназначен для расчета вектора приоритетов одного уровня иерархии относительно другого. В полях сравниваемого критерия из справочника выбирается критерий, вес которого будет рассчитываться в документе. В полях с кнопкой выбора из справочника критериев выбираются критерии сравнения, относительно которых и будут рассчитываться веса сравниваемого критерия. Затем, как и в документе «Акторы», производится сравнение критериев в матрице попарных сравнений и рассчитывается вектор приоритетов.
5. Документ «Расчет исходов» предназначен для расчета веса политик относительно исходов.
6. Документ «Расчет глобального вектора приоритетов» предназначен для расчета веса альтернативного варианта развития отрасли и определения стадии развития отрасли (рис. 4).
Рис. 4. Документ «Расчет глобального вектора приоритетов»
Рассмотрим созданный в системе документ «Отчет по исходам». Для этого нужно выбрать данный документ и установить расчет проекта (документ «Расчет глобального вектора приоритетов») (рис. 5).
В качестве средств, используемых как помощники при принятии решений, выступают экспертные технологии принятия решений и базирующиеся на них программные системы поддержки принятия решений. Одним из таких методов и является МАИ, использующий многокритериальное оценивание систем. МАИ - это эффективная поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений. Данный метод позволяет провести сравнительную оценку характеристик отрасли, экономических показателей предприятия, получить наиболее приоритетный сценарий развития отрасли и, соответственно, более перспективное направление развития предприятия.
В работе рассмотрена модель оценки сценариев развития отрасли на основе МАИ, представлена разработанная на ее основе информационная система, автоматизирующая расчет интегральной оценки данных сценариев.
Данная компьютерная программа позволит упростить процедуру экспертного оценивания отрасли для более оперативного получения информации о состоянии отрасли и стадии ее развития.
Использование информационной системы дает возможность повысить эффективность управления сложными процессами, к которым относится и управление работой отрасли.
Литература
1. Архипова Н.И. Исследование систем управления. М.: ПРИОР, 2002. 348 с.
2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий; пер. с англ. М.: Радио и связь, 1989.
3. Попова О.А., Чернышева Т.Ю. Использование информационной системы для оценки сценариев развития отрасли // Молодежь и современные информационные технологии: сб. тр. VII Всеросс. науч.-практич. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых (Томск, 25-27 февраля 2009 г.). Томск: Изд-во СПБ Графикс, 2009. Ч. 2. С. 237-238.
4. Попова О.А., Чернышева Т.Ю. Разработка информационной системы стратегического управления промышленной отраслью // Современные техника и технологии: сб. тр. XV Междунар. науч.-практич. конф. студентов, аспирантов и молодых ученых. В 3-х т. Томск: Изд-во Томского политехнич. ун-та, 2009. Т. 2. С. 269-270.
УДК 004.942
МНОГОМЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В СИСТЕМАХ НЕ ДООПРЕДЕЛЕННЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ
К.Е. Смирнов (Центр информационных технологий и систем органов исполнительной власти,
г. Москва, kюnstantm.e.smirrюv@gmaiLcюm)
В статье представлен метод многомерного анализа данных на основе технологии недоопределенных вычислений, значительно расширяющий возможности аналитической обработки не полностью определенных данных в системах OLAP.
Ключевые слова: многомерный анализ данных, OLAP, недоопределенные вычисления, программирование в ограничениях.
В настоящее время для быстрой обработки сложных запросов к БД в системах поддержки принятия решений широко применяется технология оперативной аналитической обработки OLAP (Online analytical processing). В основе концепции OLAP лежит представление данных в виде многомерной структуры, называемой кубом. OLAP-куб содержит несколько измерений, в разрезе которых осуществляется анализ численных показателей, называемых мерами. Данный подход позволяет получать время обработки запросов на порядки меньшее, чем при запросах к реляционной БД, в частности, за счет предварительно вычисленных агрегатов.
Одной из важных проблем в системах OLAP является необходимость учета неточности и недо-определенности исходных данных, находящихся в БД. Недоопределенность характерна как для данных, относящихся к истекшему временному отрезку, так и для значений прогнозируемых показателей. Представлению неточных данных в OLAP посвящен ряд исследований, в которых основное внимание уделяется расширению понятия OLAP-куба с помощью аппарата нечетких множеств, а также разработке методов извлечения нечетких данных [1].
Однако для решения большинства аналитических задач требуется не только возможность представления и извлечения недоопределенных данных, но и поддержка сложных вычислений над ними. При этом между показателями могут существовать алгебраические зависимости произвольного вида, а также логические условия. Кроме того, для обеспечения интерактивного анализа данных необходимо наличие функции обратной записи в ячейки куба, позволяющей изменять значения мер и осуществлять моделирование для данного сценария. Существующие методы представления и обработки неточных данных в OLAP не дают возможности решать задачи удовлетворения ограничений и определения областей возможных значений переменных в общей постановке. Таким образом, разработка методов многомерного анализа данных с учетом их недоопределенности является актуальной задачей.
В данной работе описывается разработанный автором метод многомерного анализа данных, основанный на применении математического аппарата недоопределенных вычислений (Н-вычисле-ний) [2].
Этот аппарат относится к активно развиваемому в мире направлению «программирование в
