ТЕХНОЛОГИЯ ПОИСКА ДАННЫХ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

УДК 681.34

ТЕХНОЛОГИЯ ПОИСКА ДАННЫХ ДЛЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЕМ

Е. В. Туев, Е. В. Туева, С. В. Ефремова

Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газеты «Красноярский рабочий», 31

E-mail: tuev_e@mail.ru

Рассмотрены вопросы формировании профиля лица, принимающего решения, учитывающие ряд атрибутов, характеризующих различные производственные ситуации, возникающие в процессе функционирования промышленного предприятия.

Ключевые слова: информационно-управляющая система, принятие решения, программное обеспечение, поиск данных, профиль пользователя.

DATA SEARCH TECHNOLOGY FOR DECISION MAKING IN ENTERPRISE

MANAGEMENT SYSTEMS

E. V. Tuev, E. V. Tueva, S. V. Efremova

Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation

E-mail: tuev_e@mail.ru

This article discusses the issues of forming the profile of a decision maker that takes into account a number of attributes that characterize various production situations that arise in the process of functioning of an industrial enterprise.

Keywords: information management system, decision making, software, data search, user profile.

Для современных информационно-управляющих систем (ИУС) характерен значительный рост объемов многоязычной информации, хранящейся в банках данных предприятий и корпораций. В мультинациональных корпорациях требуется своевременное предоставление управленческому персоналу документов, принадлежащих различным языковым множествам, в процессе подготовки и принятия решения. Значительно возрастают требования к оперативности и качеству функционирования систем поиска информации, используемых лицом, принимающим решения (ЛПР) в различных экономических и производственных ситуациях [1].

Известно, что в процессе управления дискретными техническими и человеко-машинными системами предприятия часто возникает необходимость найти и предоставить ЛПР все хранимые документы и данные (в общем случае, подготовленные и выполненные на разных языках), имеющие отношение к сложившейся производственной ситуации, предварительно упорядочив их по степени важности выдаваемой информации.

Предлагаемые ранее методы решения поставленных задач зачастую оказываются недостаточно эффективными, так как, во-первых, не позволяют осуществить поиск и сортировку больших объемов разнородной информации, характеризующей сложившиеся производственные ситуации, во-вторых, не обеспечивают возможность поиска данных для подготовки и принятия решения в ИУС [2,3].

Секция «Математические методы моделирования, управления и анализа данных»

Указанное обстоятельство требует разработки новых эффективных моделей и алгоритмов поиска информации, используемой при реализации поддержки принятия решений в ИУС современных предприятий и корпораций - корпоративных ИУС (КИУС). Необходимо разработать модельно-алгоритмическое обеспечение систем поиска данных в ИУС, позволяющее на ограниченном интервале времени, отведенном на принятие решения, определить данные и документы, которыми в возникшей ситуации должен руководствоваться ЛПР. При этом данные и документы должны быть упорядочены по степени важности предоставляемой информации. Как правило, с этой целью используются такие характеристики, как ранг документа и данного, характеризующий степень важности их информационного содержания, и количество данных и документов, используемых в конкретной производственной ситуации [4].

Очевидно, что сформированный профиль ЛПР отражается на выборе рациональной стратегии поведения в сложных производственных ситуациях, зависит не столько от количественных соотношений, сколько от качественных формулировок. Выбор категории или профиля ЛПР зачастую определяется набором типовых ситуаций, которые возникают в системе управления только в том виде, в котором он был зафиксирован на практике.

При формировании профиля ЛПР учитывается ряд атрибутов, характеризующий различные производственные ситуации, возникающие в процессе функционирования промышленного предприятия [1]:

• наименование ситуации;

• описание причин ее возникновения;

• указание последствий, к которым она может привести;

• временные характеристики, определяющие время возникновения и окончания ситуации;

• наименование структурных подразделений предприятия, где возникла производственная ситуация;

• описание мероприятий, необходимых для ее успешного разрешения;

• указание производственных факторов, влияющих на процесс принятия решений;

• список документов, регламентирующих поведение ЛПР в сложившейся ситуации;

• перечень данных, поступающих от различных информационно-измерительных систем предприятия и используемых ЛПР в процессе выработки решения.

Необходимо отметить, что на ряде промышленных предприятий часть указанных выше характеристик производственных ситуаций может не использоваться управленческим персоналом в процессе принятия решения. Кроме того, ряд характеристик производственных ситуаций может оставаться не определенным экспертами в течение значительного промежутка времени. В этих случаях в разрабатываемой поисковой системе при формировании профиля ЛПР будет учитываться только известные (базовые) характеристики и не будут рассматриваться остальные.

В работе моделирование ЛПР строится на основе его информационных потребностей в конкретной производственной ситуации, поскольку основной задачей управляющего персонала является поиск необходимой информации для принятия решения. Тем самым, достигается индивидуализация (или персонализация) интерфейса ЛПР в ИУС, что позволяет обеспечивать информационную поддержку принятия решения в контексте текущей производственной ситуации. То есть, еще на стадии обработки результатов поискового запроса отсеивается большая часть не релевантных документов и данных.

Любой документ представляется как вектор частот появления определенных терминов в нем. В этом подходе отношения между документами и терминами представляются в виде матрицы смежности А, элементом мц которой является частота появления термина ^ в документе ёг-. Обозначим через т количество проиндексированных терминов в коллекции документов ё, а через п - количество самих документов [1]. В общем случае элементом

матрицы A является некоторый вес, поставленный в соответствие паре документ-термин (d, tj). После задания всех весов, матрица A становится отображением коллекции документов в векторном гиперпространстве.

Предлагается новая схема моделирования ЛПР, основанная на инициализации начального профиля и его последовательной корректировке в процессе работы. При этом документы могут быть представлены как векторы латентного семантического пространства [4]. Для того чтобы следить и непрерывно анализировать возможные изменения интересов ЛПР, предлагается ввести понятие временного измерения в латентном семантическом пространстве, тем самым рассматривая уже не само латентное семантическое пространство, а его модификацию - временное латентное семантическое пространство. Каждое измерение (за исключением временного) такого векторного пространства представляет собой условные вероятности при заданном классе. Документы представляют собой векторы с весовыми коэффициентами (координатами), временное измерение полагаем равным нулю. Запросы ЛПР, равно как и сами документы, могут быть представлены в виде векторов во временном латентном семантическом пространстве. Кроме весов у них есть дополнительное (временное) измерение (текущий вес), первоначально равный некоторой положительной величине, уменьшающейся с течением времени, исходя из предположения о падении актуальности определенной производственной ситуации (при отсутствии ее фигурирования в течение продолжительного времени). Если ЛПР инициирует запрос, связанный с определенной категорией из его текущего профиля, то вес данной категории может быть либо стабилизирован на определенное время, либо увеличен.

Предложенный способ организации модели запросов ЛПР в ИУС позволяет разработать новый алгоритм формирования и непрерывной корректировки данной модели с учетом новой информации, получаемой при взаимодействии ЛПР с системой в рамках конкретных производственных ситуаций.

Таким образом, предложенный подход позволяет решить задачу автоматизации технологии поиска данных для подготовки и принятия решения в информационно-управляющих системах, что имеет существенное значение для теории и практики задач анализа и обработки информации, а также интеллектуализации систем поддержки и принятия решений.

Библиографические ссылки

1. Лохмаков, П.М. Мультилингвистическая технология поиска данных для подготовки и принятия решения в информационно-управляющих системах [Текст] / П.М. Лохмаков, И.В. Ковалев, П.В. Зеленков, С.С. Огнерубов // Программные продукты и системы, 2007, № 2.-

C.32-33.

2. Lyu M.R. Handbook of Software Reliability Engineering/ Edited by Michael R. Lyu. Published by IEEE Computer Society Press and McGraw-Hill Book Company, 1996.

3. Hamlet, D. Foundational Theory of Software Component Reliability/ D. Hamlet, D. Mason,

D. Wiot; FastAbstract ISSRE, Copyright 2000.

4. Kovalev I.V., Losev V.V., Saramud M.V., Kovalev D.I., Voskoboinik G.D. A description of the interface interaction model of specialized information and software of the distributed automated process control systems // IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 450 (2018) 032001.

© Туев E. В., Туева E. В., Ефремова С. В., 2020