Использование интеллектуальных средств (методов) поддержки решений при оценке эффективности проектов переработки техногенных месторождений Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

«НЕДЕЛЯ ГОРНЯКА-2002» СЕМИНАР № 11

© Н.А. Кириловская, 2002

УДК 658.567.1

Н.А. Кириловская

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СРЕДСТВ (МЕТОДОВ) ПОДДЕРЖКИ РЕШЕНИЙ ПРИ ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТОВ ПЕРЕРАБОТКИ ТЕХНОГЕННЫХ МЕСТОРОЖДЕНИЙ

Н

аряду с задачей программной реализации оценки эффективности ИПП, возникла необходимость разработки интеллектуальных инструментальных средств поддержки решений по оценке инвестиционных возможностей проектов переработки техногенных месторождений, т.е. необходимо создать экспертную систему.

Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Экспертные системы (др. определение) - это наиболее распространенный класс интеллектуальных систем (ИС), ориентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специалистов в областях, где качество принятия

решений традиционно зависит от уровня экспертизы.

Итак, назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой предметной области. Достоинство применения ЭС заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из БЗ. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Принимать решения приходится во всех областях человеческой деятельности. Принятие решений базируется на операции выбора, реализующей подчиненность всей деятельности определенной цели или совокупности целей. Чем важнее

решения, чем сложнее ситуация и значительней последствия их принятия, тем больше потребность в разработке рекомендаций по принятию решений. Разработка таких рекомендаций требует формализации процесса принятия решений.

В теории выбора и принятия решений различают три основных типа неопределенности: цели, природы, противника.

Под неопределенностью цели понимается отсутствие на момент принятия решения четко сформулированного принципа оптимальности или, другими словами, отсутствие у ЛПР четко выраженной структуры предпочтений на множестве альтернатив.

Для оценивания предъявленных к выбору альтернатив применяется множество количественных критериев F={f1, /2, ..., /„}. Указанная выше неопределенность, порожденная многокритериальностью, может быть снята за счет сведения задачи к однокритериальной. Наиболее распространенные методы, реализующие такой подход представлены в таблице.

Итак, для разработки интеллектуальных средств поддержки решений по оценки инвестиционной привлекательности проектов переработки техногенных месторождений, использование совокупности продукционной базы знаний с методами выбора в условиях неопределенности цели считается целесообразным.

МЕТОДЫ ВЫБОРА В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ЦЕЛИ

Метод Идея метода

1. Метод свертки критериев Метод предусматривает построение суперкритерия - скалярной функции следующего видa^.fs(x)=fstf](x), f2(x), ...,/п(х)). Суперкритерий позволяет упорядочить альтернативы по величине fs(x), обеспечив тем самым выбор наилучшей (с позиции суперкритерия) альтернативы. Вид функции fs(x) определяется представлением о вкладе каждого критерия в суперкритерий.

2. Метод условной оптимизации Метод основан на предположении о наличии основного, главного критерия в множестве F. Допустимые значения оценок по оставшимся, вспомогательным критериям фиксируют с той или иной степенью жесткости. Таким образом, задача многокритериальной оптимизации сводится к задаче нахождения условного экстремума основного критерия.

3. Метод уступок Данный метод предполагает наличие линейного порядка среди элементов множества F с позиции их важности. После определения лучшей альтернативы по первому (важнейшему) критерию, устанавливается величина уступки (величина, на которую можно уменьшить значение оценки по критерию). Далее с учетом величины уступки осуществляется попытка найти альтернативу, имеющую лучшую оценку по второму (с позиции важности) критерию, по сравнению с уже найденной и т.д..

4. Метод поиска альтернативы с заданными свойствами В основе метода лежит предположение о возможности задание альтернативы с желательными оценками по всем критериям, что приводит к определению в критериальном пространстве, так называемой, цели (опорной или идеальной точки). Введение числовой меры близости d между любой рассматриваемой точкой (альтернативой) х и идеальной точкой ху обеспечивает однокритериальную оценку альтернатив.

КОРОТКО ОБ АВТОРАХ

Кириловская Н.А. - магистрант, Московский государственный горный университет.