CC BY
14УДК 004.89
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ РЕСУРСАМИ В СЛОЖНЫХ СИСТЕМАХ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧНО ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ
Ризванов Дмитрий Анварович
К.э.н., доцент, доцент кафедры вычислительной математики и кибернетики, ФГБОУ ВПО "Уфимский государственный авиационный технический университет", 450008, г. Уфа, ул. К. Маркса, д. 12, e-mail: office@ugatu.su
Аннотация. Управление ресурсами сложной системы необходимо для обеспечения ее эффективного функционирования. В условиях динамично изменяющейся внешней среды предлагается разработать методологию информационной поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем, базирующуюся на многоагентном подходе. При разработке методологии используются системное моделирование и основные принципы системного подхода. Разработанные методологические основы построения СППР базируются на использовании набора принципов и методов и применении интеллектуальных технологий. Отличительной особенностью предлагаемой методологии является интеграция многоагентных технологий и онтологических моделей, что позволяет учитывать слабо формализуемую информацию о предметной области.
Ключевые слова: поддержка принятия решений, управление ресурсами, сложная система, многоагентный подход.
Введение. Любой коллектив или организация, рассматриваемые в качестве сложной социально-экономической системы, в процессе своей деятельности используют ресурсы для выполнения необходимых задач: сырье, необходимое для производства продукции; станки, оборудование, инструменты; финансовые средства; навыки, умения и компетенции, применяемые при изготовлении продукции и оказании услуг; время, затрачиваемое в процессе производства продукции и оказания услуг.
Отличительной особенностью такого процесса является ограниченность имеющихся ресурсов, что, с одной стороны, является сдерживающим фактором развития, а с другой стороны, ведет к постоянному совершенствованию технологий, используемых в процессе жизнедеятельности организаций. Отсутствие или недостаток того или иного ресурса делает невозможным выполнение тех или иных задач, требующих этого ресурса. Таким образом, при выполнении поставленных задач важным является рационально использовать имеющиеся в наличии ограниченные ресурсы.
Задачи управления ресурсами как одного из разделов исследования операций исследованы в работах Р. Акоффа [1], Р. Беллмана [2], Л. Берталанфи [3], Дж. Данцига, Т. Купманса [14], Л. Канторовича [8] и др.
Особый интерес представляют работы учёных самарской школы. Фундаментальные проблемы принятия решений в условиях агентного взаимодействия и распределения ресурсов на базе сетей потребностей и возможностей рассмотрены в цикле работ,
выполненных под руководством В.А. Виттиха [4]. Разработке интеллектуальных систем управления ресурсами с использованием мультиагентных технологий и сетецентрического подхода посвящены работы П.О. Скобелева [13].
Вопросы разработки моделей многоагентной самоорганизации при управлении сложными системами исследуются в работах В.И. Городецкого [5].
Анализ основных исследований в области управления распределением ресурсов в сложных системах показал, что большинство разработанных методов работают только с числовыми данными и не учитывают слабо формализуемую информацию об особенностях предметной области, а также индивидуальные особенности, присущие ресурсам одного вида.
1. Системный подход и системное моделирование процесса управления ресурсами сложных систем. Для исследования систем управления сложными системами существуют различные подходы: кибернетический, информационный, синергетический и ряд других. В данной работе при разработке методологических основ поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах в качестве базового выбран системный подход.
Системный подход позволяет исследовать любой объект как систему, в которой выделены элементы, внутренние и внешние связи, а цели каждого элемента определены исходя из цели всей системы [7].
При использовании системного подхода в сложной системе любого назначения и любой природы выделяются отдельные элементы и подсистемы, которые являются обособленными, но взаимосвязаны и взаимодействуют.
При этом, несмотря на то, что элементы являются обособленными, изменение одного элемента ведет к изменению в других элементах и подсистемах. С учетом этого функционирование любой системы необходимо изучать в динамике. Это дает возможность более адекватно описывать изучаемую сложную систему и процессы, происходящие в ней, а также позволяет планировать и прогнозировать развитие самой системы.
Существуют различные формальные методы системного подхода, используемые для анализа различных аспектов сложных систем. Для решения задач моделирования сложных систем разработаны проверенные и хорошо зарекомендовавшие себя методологии и стандарты. К таким стандартам относятся методология моделирования IDEF (Integration Definition Metodology), позволяющая исследовать структуру, параметры и характеристики производственно-технических и организационно-экономических систем [6].
Для системного моделирования процесса поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем выбрана методология IDEF0, позволяющая наиболее полно в достаточно удобной и наглядной графической форме представить систему с точки зрения совокупности функциональных блоков и элементов, описать входы и выходы этой системы, а также управляющие элементы. Стрелки на этой диаграмме отображают связи объекта моделирования с окружающей средой.
Рассмотрим далее постановку задачи поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем с использованием методологии IDEF0.
Для этого на первом этапе формальную постановку задачи поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах представим в графической нотации IDEF0 в виде контекстной диаграммы верхнего уровня функциональной модели. Результат построения представлен на рис. 1.
В данной диаграмме входными данными являются информация об имеющихся ресурсах и информация о потребностях в ресурсах.
Выходные данные - это план распределения ресурсов, оценка качества распределения ресурсов и рекомендации по совершенствованию управления ресурсами.
Управляющие воздействия и ограничения представлены в виде семантических ограничений предметной области, целей и критериев функционирования сложной системы и рекомендаций по совершенствованию управления ресурсами.
Механизмы и ресурсы, обеспечивающие основной процесс поддержки принятия решений при упр авлении ресурсами в сложных системах, отражены на диаграмме в виде лица, принимающего решение (ЛИР) и системы поддержки принятия решений (СППР).
Семантические ограничения предметной области
Цели и кр итер ии функционирования
Информация об
имеющихся
ресурсах
Информация о
потр ебностях в р есурсах
ЛПР
СППР
Рекомендации по совер шенствованию управления ресурсами
Рис. 1. Постановка задачи поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах
План
р аспр еделения ресурсов
Оценка качества
распределения
ресурсов
На основании исходных данных об имеющихся ресурсах и информации о потребностях в ресурсах требуется получить план распределения ресурсов и оценку качества такого распределения. Кроме этого, должна быть предусмотрена возможность выдачи рекомендаций по совершенствованию процесса управления ресурсами в сложных системах. На процесс управления ресурсами и, в конечном итоге, на формируемый план распределения ресурсов оказывают влияние технологические и семантические ограничения предметной области, а также цели и критерии функционирования сложной системы. Формируемые рекомендации по совершенствованию процесса управления вносят весомый вклад в процесс подготовки управленческих решений и должны способствовать получению более качественного плана распределения ресурсов с учетом целей и критериев функционирования сложной системы, а также имеющихся ограничений предметной области.
Следующим этапом является декомпозиция контекстной диаграммы верхнего уровня с целью определения основных этапов решения задачи. Результат представлен в виде диаграммы декомпозиции на рис. 2.
Рис.2. Структура решения задачи поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах
На первом этапе происходит анализ объекта управления - сложной системы - и формализация технологических ограничений и параметров. Анализ проводится с учетом семантических ограничений предметной области, а также сформулированных целей и критериев функционирования сложной системы. Результатом такого анализа является формализованное описание технологических ограничений предметной области.
Далее на втором этапе информация об имеющихся ресурсах и потребностях в ресурсах используется непосредственно для построения плана распределения ресурсов. При этом на процесс построения плана распределения ресурсов оказывают влияние формализованные технологические ограничения. Построенный таким образом план распределения ресурсов используется для поддержки принятия решений и принимается к исполнению.
На третьем этапе проводится мониторинг исполнения этого плана, оценка эффективности его исполнения, а также выдаются рекомендации по совершенствованию процесса управления ресурсами сложной системы. Эти рекомендации, сформулированные на основе накопленного опыта и знаний, связанных с особенностями исполнения планов и не заложенных изначально в ограничения предметной области, в дальнейшем могут использоваться при построении новых планов распределения ресурсов. Таким образом, реализованная обратная связь в виде выдачи таких рекомендаций, учитываемых при построении последующих планов распределения ресурсов, ведет к постоянному совершенствованию процесса распределения ресурсов. Результатом такого мониторинга является оценка качества распределения ресурсов.
Предложенная формализация задачи позволяет определиться с выбором методов и моделей для каждого этапа предлагаемой методологии.
2. Основные принципы поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах.
Для рассматриваемого класса систем можно использовать различные подходы к управлению. На основе проведенного анализа основных особенностей управления ресурсами в сложных системах предлагается использовать интеллектуальную систему управления.
С учетом сформулированных в [12] требований к системе поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах в условиях динамично изменяющейся внешней среды предлагается использовать третий уровень интеллектуального управления - плановое управление. Это позволит моделировать непредвиденные ситуации и планировать реакцию на них с целью устранения негативных последствий, что, в конечном итоге, повысит адаптивность модели.
Предлагаемая схема интеллектуальной системы управления ресурсами в сложных системах представлена на рис. 3.
Рис. 3. Схема системы интеллектуального управления ресурсами в сложных системах
Объектом управления является процесс распределения ресурсов. ЛПР оказывает управляющие воздействия на объект управления в соответствии утвержденным планом распределения ресурсов. Информационная поддержка принятия решений заключается в выработке альтернативных вариантов управленческих решений и соответствующих им планов распределения ресурсов и предоставлении их лицу, принимающему решения.
Блок, отвечающий за подготовку альтернативных вариантов управленческих решений и планов распределений ресурсов, представлен на схеме в виде подсистемы адаптации. На основе технологических параметров и ограничений предметной области в блоке планирования и распределения строятся планы распределения ресурсов. Далее производится
оценка этих планов с учетом критериев эффективности, формализуемых и хранящихся в базе знаний СППР.
В результате формируется набор приемлемых альтернативных вариантов управленческих решений с учетом правил принятия решений, хранящихся в базе знаний, который и предоставляется лицу, принимающему решения.
Предложенная схема системы управления служит основой информационной поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем.
3. Разработка методологических основ поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем в условиях динамично изменяющейся внешней среды и семантических ограничений. В настоящее время накоплен достаточно богатый арсенал моделей, методов и подходов для решения задач управления сложными системами. В данном исследовании для управления ресурсами в сложных системах в условиях динамично изменяющейся внешней среды и семантических ограничений предметной области предлагается использовать следующий набор принципов и методов, которые в совокупности составляют методологические основы данного исследования.
Методология управления ресурсами сложных систем в условиях динамично изменяющейся внешней среды и семантических ограничений представляет собой последовательность выполнения определенных этапов, базирующихся на использовании определенных подходов, методов и принципов.
1. Анализ объекта управления (ОУ), выявление ресурсов (поставщиков ресурсов) и потребителей ресурсов:
• системный подход;
• принцип конечной цели;
• принцип единства;
• принцип связанности.
2. Определение (формализация) технологических ограничений предметной области и целей поставщиков и потребителей ресурсов:
• системный подход;
• теория игр;
• принцип измерения;
• принцип связанности.
3. Разработка информационного обеспечения (онтологические модели):
• методы инженерии знаний;
• онтологический подход;
• принцип развития.
4. Разработка алгоритмического обеспечения:
• многоагентный подход;
• самоорганизационный подход;
• принцип неопределенности;
• принцип функциональности;
• принцип децентрализации;
• принцип модульного построения;
• принцип эквифинальности;
• принцип развития.
5. Программная реализация прототипа СППР для управления ресурсами в сложных системах:
• многоагентный подход;
• агентно-ориентированная технология программирования;
• принцип развития;
• принцип модульного построения.
6. Построение плана распределения ресурсов:
• многоагентный подход;
• методы планирования в ИИ
• принцип эквифинальности;
• принцип конечной цели.
7. Мониторинг исполнения плана и внесение изменений в план в случае непредвиденных обстоятельств:
• многоагентный подход;
• принцип неопределенности;
• принцип развития.
8. Оценка качества плана и эффективности его исполнения, выработка рекомендаций по совершенствованию процесса управления:
• многоагентный подход;
• принцип измерения;
• принцип конечной цели.
Разработанные методологические основы нашли отражение при разработке прототипов СППР для управления ресурсами сложных систем в различных предметных областях (управление ресурсами при оказании медицинских услуг, календарном планировании производства, в условиях чрезвычайных ситуаций) [9-11].
Заключение. Разработана функциональная модель процесса поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах с использованием известной методологии системного моделирования IDEF0. Предложенная схема системы управления ресурсами в сложных системах служит основой для разработки информационной поддержки принятия решений при управлении ресурсами сложных систем.
Проведенный анализ особенностей управления ресурсами в сложных системах послужил основанием выбора интеллектуальной системы управления ресурсами третьего уровня (плановое управление), позволяющей планировать заранее не определенные ситуации, имитировать и моделировать неопределенности.
Разработанные методологические основы построения СППР для управления ресурсами сложных систем в условиях динамично изменяющейся внешней среды и семантических ограничений основаны на сформулированных принципах разработки систем поддержки принятия решений при управлении ресурсами в сложных системах с учетом требований к математическому, алгоритмическому, информационному, методическому и программному видам обеспечений.
Существенным фактом является применение интеллектуальных технологий. Основное отличие предлагаемого подхода от известных заключается в интеграции многоагентных технологий и онтологических моделей, что позволяет формулировать задачи в новой постановке, учитывать слабо формализуемую информацию, строить модели,
которые точнее отражают свойства реальных объектов, и повысить качество принимаемых
решений на основе использования технологий распределенного искусственного интеллекта.
Данное исследование частично поддержано грантами РФФИ 14-07-00811-а, 15-07-
01565-а.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Акофф Р. Планирование в больших экономических системах. М.: Мир, 1972. 228 с.
2. Беллман Р., Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования. М.: Наука, 1965. 460 с.
3. Берталанфи фон Л. Общая теория систем: критический обзор. М.: Прогресс, 1969.
4. Виттих В.А., Моисеева Т.В., Скобелев П.О. Принятие решений на основе консенсуса с применением мультиагентных технологий // Онтология проектирования. 2013. №2(8). С. 20-25.
5. Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. Модели многоагентной самоорганизации // Известия РАН. Теория и системы управления. 2012. №2. С. 92-120.
6. ГОСТ Р 50.1.028. - 2001. Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования. Введ. 2002-07-01. М.: Госстандарт России, 2001. 49 с.
7. Гришанов Г.М., Павлов О.В. Исследование систем управления: учебное пособие. Самара: Самар. гос. аэрокосм. ун-т, 2005. 128 с.
8. Полтерович В.М. Теория оптимального распределения ресурсов Л. В. Канторовича в истории экономической мысли // Журнал Новой экономической ассоциации. 2012. № 1 (13). С. 176-180.
9. Ризванов Д.А. Алгоритмы управления ресурсами в сложных системах с применением многоагентных технологий // Вестник УГАТУ. 2013, Т. 17, № 5 (58). С. 117-123.
10. Ризванов Д.А. Программное обеспечение для управления ресурсами в сложных системах с использованием многоагентного подхода // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. Иркутск: ИрГУПС. 2013. №4(40). С. 80-84.
11. Ризванов Д.А., Чернышев Е.С. Управление ресурсами при календарном планировании производства и интеграция с информационными системами предприятия // Фундаментальные исследования. 2014. № 12 (часть 11). С. 2315-2319.
12. Ризванов Д.А., Юсупова Н.И. Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении ресурсами сложных систем на основе многоагентного подхода // Онтология проектирования. № 3 (17). 2015. С. 297-312.
13. Скобелев П.О. Интеллектуальные системы управления ресурсами в реальном времени: принципы разработки, опыт промышленных внедрений и перспективы развития // Приложение к журналу «Информационные технологии». 2013. №1. С. 1-32.
14. Таха Х.А. Введение в исследование операций. М.: Вильямс, 2005. 912 с.
UDK 004.89
METHODOLOGICAL BASIS OF A DECISION SUPPORT IN THE MANAGEMENT OF RESOURCES IN COMPLEX SYSTEMS
UNDER A FAST CHANGING ENVIRONMENT Dmitry A. Rizvanov
PhD, Associate Professor, Associate Professor at Dept. of Computational Mathematics and Cybernetics, Ufa State Aviation Technical University, 12, K. Marx Str., 450008, Ufa, Russia
e-mail: office@ugatu.su
Abstract. Resource management of a complex system is necessary to ensure its effective functioning. In a fast changing environment it is suggested to develop a methodology for information decision-making support in the management of resources of complex systems based on multi-agent approach. The system modeling and the basic principles of the system approach are used in the development of the methodology. The methodological basis for building decision support system is based on a set of principles and methods, and the use of intelligent technologies. A distinctive feature of the proposed methodology is the integration of multi-agent technology and ontological models that takes into account the weak formalized information about the subject area. Keywords: decision support, resource management, complex system, multiagent approach.
References
1. Akoff R. Planirovanie v bol'shih jekonomicheskih sistemah [Planning in big economic systems]. Moscow, Mir, 1972. 228 p. (In Russian).
2. Bellman R., Drejfus S. Prikladnye zadachi dinamicheskogo programmirovanija [Practical applications of dynamic programming]. Moscow, Nauka Publ., 1965. 460 p. (In Russian).
3. Bertalanfi fon L. Obshhaja teorija sistem: kriticheskij obzor [Basic theory of systems: critical review]. Moscow, Progress, 1969. (In Russian).
4. Vittikh V.A., Moisseeva T.V., Skobelev P.O. Prinjatie reshenij na osnove konsensusa s primeneniem mul'tiagentnych technologij [Decision making on the basis of consensus using multi-agent technologies] / Ontologija proektirovanija = Ontology of designing. №2(8). 2013. Pp. 20-25. (In Russian).
5. Gorodeckij V.I. Samoorganizacija i mnogoagentnye sistemy. Modeli mnogoagentnoj samoorganizacii [Selforganization and multi-agent systems. Models of multi-agent organization] / Izvestija RAN. Teorija i sistemy upravlenija = News of RAS. Theory and control systems. 2012. №2. Pp. 92-120. (In Russian).
6. GOST R 50.1.028. - 2001. Informacionnye tehnologii podderzhki zhiznennogo cikla produkcii. Metodologija funkcional'nogo modelirovanija [Information technologies of product life cycle support. Methodology of functional modeling]. Accepted 2002-07-01. Moscow, Gosstandart Rossii, 2001. 49 p. (In Russian).
7. Grishanov G.M., Pavlov O.V. Issledovanie sistem upravlenija: uchebnoe posobie [Research of control systems]. Samara: Samara State Aerospace University, 2005. 128 p. (in Russian).
8. Polterovich V.M. Teorija optimal'nogo raspredelenija resursov L. V. Kantorovicha v istorii jekonomicheskoj mysli [Theory of optimal resource distribution by L. V. Kantorovich in history of economic science] / Zhurnal Novoj jekonomicheskoj associacii = New Economic Association Journal. 2012. № 1 (13). Pp. 176-180. (in Russian).
9. Rizvanov D.A. Algoritmy upravlenija resursami v slozhnyh sistemah s primeneniem mnogoagentnyh tehnologij [Algorithms for resource management in complex systems using multi-agent technology] / Vestnik UGATU= Bulletin of the Ufa State Aviation University. 2013. Vol. 17, № 5 (58). Pp. 117-123. (In Russian).
10. Rizvanov D.A. Programmnoe obespechenie dlja upravlenija resursami v slozhnyh sistemah c ispol'zovaniem mnogoagentnogo podhoda [Software for resource management in complex systems with using multi-agent approach] / Sovremennye tehnologii. Sistemnyj analiz. Modelirovanie. = Modern technologies. System analysis. Modeling. Irkutsk: IrGUPS = Irkutsk State University of Railway Engineering. 2013. №4(40). Pp. 80-84. (In Russian).
11. Rizvanov D.A., Chernyshev E.S. Upravlenie resursami pri kalendarnom planirovanii proizvodstva i integracija s informacionnymi sistemami predprijatija [Resource management in scheduling production processes and integration with enterprise information systems] / Fundamental'nye issledovanija = Basic research. 2014. № 12 (Vol. 11). Pp. 2315-2319. (In Russian).
12. Rizvanov D.A., Yusupova N.I. Intellektual'naja podderzhka prinjatija reshenij pri upravlenii resursami slozhnyh sistem na osnove mnogoagentnogo podhoda [Intelligent decision support for resource management of complex systems based on multi-agent approach] / Ontologija proektirovanija = Ontology of designing. № 3 (17). 2015. Pp. 297-312. (In Russian).
13. Skobelev P.O. Intellektual'nye sistemy upravlenija resursami v real'nom vremeni: principy razrabotki, opyt promyshlennyh vnedrenij i perspektivy razvitija [Intellectual systems of realtime resource management: enterprise integration experience and evolution perspective] / Prilozhenie k zhurnalu «Informacionnye tehnologii». 2013. №1. Pp. 1-32. (In Russian).
14. Taha, H.A. Vvedenie v issledovanie operacij [Introduction into operations analysis]. Moscow, Vil'jams, 2005. 912 p.
