Разработка интегрированных моделей и алгоритмов обработки слабоструктурированной информации для автоматизированной поддержки принятия решений на основе мультиагентного подхода

• Автор: Хованских, Александр Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2015
• Место защиты: Воронеж
• Количество страниц: 201 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ТЕХНИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
1.1 Принципы функционирования информационных систем управления в технических и социальных системах

1.1.1 Основные принципы организации систем управления

1.1.2 Особенности информационных систем управления и поддержки принятия решений в технических и социальных системах

1.2 Информационные технологии в системах поддержки принятия

решений

1.2.1 Технологии создания информационных систем поддержки

принятия решений

1.2.1.1 Технологии автоматизации бизнес-процессов

1.2.1.2 Технологии автоматизации эвристической деятельности
1.2.2 Мультиагентный подход к построению информационных
систем
1.2.2.1 Основы агентов и мультиагентных систем
1.2.2.2 Технологии построения мультиагентных систем
1.3 Применение мультиагентных информационных технологий при решении задач в технических и социальных системах
1.3.1 Преимущества использования мультиагентных технологий
1.3.2 Сферы использования мультиагентных технологий в технических и социальных системах
1.4 Концепция построения мультиагентных систем поддержки принятия решений на основе аналитической обработки слабоструктурированной информации
1.4.1 Основные принципы построения мультиагентной системы поддержки
принятия решений в технических и социальных системах
1.4.2 Описание концепции построения мультиагетных систем поддержки
принятия решений
1.5 Цель и задачи диссертационного исследования
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ АГЕНТОВ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ
2.1 Формализация задачи многомерного анализа ситуации управления в технических и социальных системах
2.2 Постановка задачи построения мультиагентной системы поддержки принятия решений
2.3 Основные принципы организации информационного хранилища данных.
2.4 Выбор подхода к извлечению данных из информационных veb-pecypcoB.
2.5 Описание мультиагентного подхода к решению задачи обработки слабоструктурированной статистической информации
2.5.1 Разработка структурных моделей агентов и описание их функционирования
2.5.2 Разработка продукционных моделей представления знаний агентов..
2.6 Описание временных характеристик для общей задачи МАСППР
Основные выводы по главе
3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ВНЕШНЕГО МИРА И АЛГОРИТМОВ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНЕИЙ НА ОСНОВЕ АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИИ
3.1 Принципы построения онтологии предметной области обработки слабоструктурированной статистической информации
3.2 Выбор концептуальной основы архитектуры МАСППР
3.3 Методология проектирования МАСППР
3.3.1 Модель жизненного цикла МАСППР
3.3.2 Проектирование архитектуры МАСППР
3.3.2.1 Построение модели актеров
3.3.2.2 Построение функциональной модели
3.3.2.3 Построение модели агентов
3.3.2.4 Построение архитектуры МАСППР
3.3.3 Проектирование спецификаций МАСППР
3.3.3.1 Специфицирование онтологии
3.3.3.2 Построение модели классов агентов
3.3.3.3 Специфицирование протоколов взаимодействий агентов
3.3.3.4 Построение модели деятельности МАСППР
3.3.4 Имплементация
3.3.5 Преимущества методологии проектирования МАСППР
Основные выводы по главе
4. РАЗРАБОТКА МУЛЬТИАГЕНТНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ПРОВЕДЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО ЭКСПЕРИМЕНТА ПО ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПА ПРИМЕРЕ СФЕРЫ УПРАВЛЕНИЯ ОБРАЗОВАНИЕМ
4.1 Описание ключевых моментов реализации МАСППР в сфере управления образованием
4.1.1 Описание использования информационного veb-pecypca
4.1.2 Разработка требований к информационному хранилищу данных
4.1.3 Описание основных принципов организации МАСППР в сфере управления образованием
4.1.4 Описание онтологии предметной области МАСППР в
сфере управления образованием
4.2 Анализ программно-аппаратных средств реализации МАСППР
4.2.1 Анализ требований к операционной системе
4.2.2 Выбор системы управления базами данных
4.2.3 Анализ и выбор языка программирования
4.2.4 Анализ и выбор платформы и средств реализации
4.2.5 Модульная структура МАСППР
ев данные программные средства обычно ориентированы на определенные предметные области, а их использование в других областях либо попросту невозможно, либо налагает на реализуемые системы ограничения, в результате чего они не полноценно соответствуют адекватным потребностям пользователей. Кроме того, разработчики подобных инструментов стараются добиться их универсальности с помощью предоставления инструментов, позволяющих дописывать программный код, к чему обычно сводится процесс разработки МАС. Здесь ставится вопрос о целесообразности использования данных инструментов, которые еще к тому же необходимо купить и изучить.
1.3 Применение мультиагентных информационных технологий при решении задач в технических и социальных системах
1.3.1 Преимущества использования мультиагентных технологий
Для разных групп людей агенты подразумевают в себе несколько различные особенности и достоинства. Например, для специалистов по искусственному интеллекту и других ученых агенты - это теоретический инструмент распределенного решения задач и интеграции разрозненных методов ИИ в одном существе (в техническом роботе, в программном боте). Для прикладного разработчика ПО и ученых, разрабатывающих новые технологии в разработке ПО, агенты - это новый уровень абстракции, позволяющий создавать более сложные системы с интеллектуальным поведением. Для конечного пользователя мультиагентные системы - это системы, способные накапливать и анализировать огромные объемы данных, предугадывать потребности пользователя, давать советы на основе воспринимаемой информации, не дожидаясь явного обращения за помощью к ним, самостоятельно адаптироваться под конкретного пользователя и обучаться на основе проактивного подхода.
Основные преимущества мультиагентных систем заключаются в следующем [54]: