CC BY
15ПРОЕКТИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ПРЕЦЕДЕНТОВ
Ястребова С.В.., Гриф М.Г.
Аннотация. В статье рассматриваются методы моделирования рассуждений на основе прецедентов, для решения проблемы разработки методов проектирования процессов функционирования человеко -машинных систем (ПФ ЧМС) на основе функционально-структурной теории. Исследование направлено на применении прецедентного подхода при генерации множества альтернатив ПФ ЧМС.
Введение
Современные исследования и разработки по созданию систем поддержки принятия решений, связаны с областью искусственного интеллекта и проблемой моделирования правдоподобных рассуждений. Наличие подобных систем позволяет осуществлять оперативное диагностирование проблемной ситуации лицами принимающих решения (Л11Р)|2|. В настоящей работе предлагаются методы на основе прецедентов, которые могут быть эффективны для задач проектирования ПФ ЧМС на основе моделей функционально-структурной теории (ФСТ) ЧМС, в частности в задачах генерации последовательно-параллельных процессов по показателям эффективности, качества и надежности (ЭКН).
Методы вывода на основе прецедентов
Вывод на основе прецедентов является подходом, позволяющим решить новую неизвестную задачу используя и адаптируя уже известные решения, т.е. накопленный опыт в решении подобных задач. Данный подход возник в процессе развития исследований в области создания экспертных систем первого поколения, базирующихся на правилах продукционного типа, что предполагало наличие хорошо формализованных задач. К сожалению, большинство практических задач подвести к подобному виду сложно, т.к. неопределенность не всегда имеет вероятностный характер. Как правило, процесс вывода на основе прецедентов включает четыре основных этапа, образующих так называемый цикл рассуждения на основе прецедентов или CBR-цикл [1]. Основными этапами CBR цикла являются: извлечение наиболее адекватного прецедента для сложившейся ситуации из библиотеки прецедентов, повторное использование извлеченного прецедента для попытки решения текущей проблемы, пересмотр и адаптация в случае необходимости полученного решения в соответствии с текущей проблемой, запоминание вновь принятого решения как части нового прецедента. Методы извлечения прецедентов модифицируют CBR- цикл:
етод ближайшего соседа и различные модификации, определяет прецедент по степени сходства из БП;
а основе деревьев решений находит прецедент путем разрешения вершин дерева решений, ориентируясь по текущей информации о проблемной ситуации; а основе знаний, позволяет учитывать знания эксперта по параметрам важности; етод извлечения прецедентов с учетом применимости [1].
Основная цель использования аппарата прецедентов заключается в выдаче готового решения ЛПР для текущей ситуации на основе прецедентов, которые уже имели место в прошлом при управлении данным или подобным объектом (системой).
Задачи оптимизации ПФ ЧМС на функциональной сети
Использование при проектировании ПФ ЧМС ФСТ предполагает, что каждый альтернативный процесс функционирования ЧМС задается в виде функциональной сети (ФС) и представляется состоящим из ряда формализованных единиц - типовых функциональных единиц (ТФЕ) и их типовых комбинаций -типовых функциональных структур (ТФС). Причем множество альтернатив может содержать как структурные, так и параметрические альтернативы [3-4]. Непосредственно в основе способа оценки вероятностных показателей ЭКН функционирования ЧМС, лежат локальные критерии: вероятности правильного (безошибочного) выполнения (B), среднего времени выполнения (T) и средних затрат (V), а так же вероятностный граф и правила его редукции (укрупнения) [3].
Рассмотрим способ задания оптимизационной модели ПФ ЧМС на основе функциональной сети с использованием множеств E элементов ЧМС, выполняемых функций F и операций O. Множество альтернативных процессов ЧМС пользователь описывает в виде альтернативного графа [3]. Отдельный процесс функционирования должен быть представлен в виде суперпозиции ТФС, в которые входят наборы операций (ТФЕ). Под операцией понимается процесс выполнения функции (цели) F элементом E в состоянии ЧМС S. Отдельный процесс функционирования ЧМС (функциональная сеть) представляется в виде суперпозиции ТФС. Источниками альтернатив являются способы выполнения отдельных операций в ФС ("параметрические" альтернативы), а также альтернативные фрагменты ФС ("структурные").
Применение прецедентного подхода при генерации множества альтернатив ПФ ЧМС
Алгоритм генерации последовательно -параллельных процессов функционирования ЧМС [2] позволяет автоматически сформировать ПФ с учетом максимального распараллеливания операций. Это уменьшает время, затрачиваемое на рассматриваемый пользователем процесс, позволяет учесть влияние факторов внешней среды, сформировать возможные альтернативы в рамках той или иной операции,
исключая ситуации распараллеливания операций, в том случае, если операции выполняются в различных условиях. Кроме того, возможна автоматическая генерация частей ПФ на основе алгоритма деления на фрагменты, который позволяет учитывать и хранить фрагменты ПФ на основе заданной цели.
Предлагается применить в процессе генерации последовательно-параллельных ПФ ЧМС метод прецедентов, а именно для задания структурных и параметрических альтернатив. Для подбора "похожих" параметрических альтернатив используется информация о цели ПФ ЧМС в целом, цель текущей ТФЕ и условия ее выполнения. Для подбора структурных альтернатив по методу прецедентов необходимы цель рассматриваемого фрагмента ФС и условия его выполнения.
Вывод
В данной статье были рассмотрены методы извлечения прецедентов для модификации СБЯ-цикла и применение прецедентного подхода при генерации множества альтернатив ЧМС. Данные подход позволяет автоматически сформировать ПФ с учетом максимального распараллеливания операций. Это уменьшает время, затрачиваемое на рассматриваемый пользователем процесс, позволяет учесть влияние факторов внешней среды, сформировать возможные альтернативы в рамках той или иной операции, исключая ситуации распараллеливания операций, в том случае, если операции выполняются в различных условиях.
