Интеллектуальная система поддержки принятия решений на основе рассуждений по прецедентам : на примере задачи управления водохозяйственной системой

• Автор: Капыш, Александр Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Волгоград
• Количество страниц: 238 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I ПОДХОДЫ К ПОДДЕРЖКЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

1.1 Задача принятия решения в условиях неопределенности

1.2 Модели представления знаний, применяемые для поддержки задач принятия решений.

1.3 Системы поддержки принятия решений.

1.4 Цели и задачи исследования.

ГЛАВА 2 ПОСТРОЕНИЕ ИНТЕГРИРОВАННОГО МЕХАНИЗМА РАССУЖДЕНИЙ

2.1 Интеграция рассуждений по прецедентам с рассуждениями по правилам и качественными рассуждениями.

2.2 Требования к представлению прецедента и экспертных знаний.

2.3 Описание прецедента задачи принятия решения

2.4 Подход к поддержке принятия решения с использованием рассуждений по прецедентам, рассуждений по правилам и качественных рассуждений.
ГЛАВА 3 АЛГОРИТМЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
ИНТЕГРИРОВАННОГО МЕХАНИЗМА РАССУЖДЕНИЙ.
3.1 Поиск прецедентов
3.1.1 Глобальные меры близости прецедентов.
3.1.2 Локальные меры близости прецедентов
3.1.3 Алгоритм выборки прецедентов
3.2 Алгоритм адаптации прецедентов
3.3 Оценка прецедентов
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 3.
ГЛАВА 4 СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЛАСТИ
УПРАВЛЕНИЯ ВОДОХОЗЯЙСТВЕННОЙ СИСТЕМОЙ
4.1 Разработка автоматизированной системы поддержки принятия
решения
4.1.1 Функциональная структура.
4.1.2 Архитектура системы
4.2 Методика управления водохозяйственной системой с использованием разработанной системы
4.3 Тестовый пример
4.4 Оценка эффективности разработанной системы.
ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Целью ЛПР является выбор такой альтернативы, при реализации которой на начальной ситуации ОС, значение вектора ДК было бы максимальным, с учетом системы предпочтений Р. Особенностью данной задачи является то, что ЛПР не может рассчитать изменение значений критериев для выбранной альтернативы и оценить последствия принимаемых решений из-за необходимости учета множества качественных и количественных параметров и взаимного влияния управляющих воздействий, т. М в постановке (1. Также необходимо отметить, что знания экспертов в предметной области слабо формализованы и имеют разную природу - экспертные правила, качественных зависимости и знания о ранее решенных задачах, аналогичных данной. Также рассмотрим задачу проведения инженерного анализа задач контактной механики методом КЭ, описанную в [), ), ), )]. Задача инженерного анализа по методу КЭ состоит в построении адекватной математической модели контактного взаимодействия, ее расчета по методу конечных элементов и интерпретации результатов расчета. Объект инженерного анализа представляет собой систему физически связанных тел, которая описывается как качественными и количественными параметрами (размер тела, тип материала, тип поведения материала и т. С объектом инженерного анализа может быть связана одна или несколько целей проведения анализа (например, анализ на износостойкость), а также тип и режим работы механизма (например, клиновой механизм свободного хода), которые влияют на параметры создаваемой КЭ модели и алгоритм ее расчета. Фактически, комбинация возможных решений данных задач - тип используемых КЭ и параметры алгоритма расчета, составляют множество альтернатив, в пользу одной из которых инженер-расчетчик должен сделать выбор при построении КЭ модели. Также важным критерием является адекватность выбранного типа КЭ и алгоритма расчета поставленным, целям инженерного анализа. Значимость критериев «точность расчета» и «трудоемкость расчета» задается для каждой задачи с помощью системы предпочтений Р. Таким образом, задача построения КЭ модели для проведения инженерного анализа по методу КЭ представляет собой задачу принятия решения, компоненты которой формализуются согласно (1. В силу того, что решение задач контактной механики методом конечных элементов является сложной задачей, зависящей от параметров физической системы, целей анализа, способа построения КЭ модели и особенностей алгоритмов расчета, часто не ущается рассчитать значение критериев для альтернатив без проведения расчета КЭ модели (который может занимать большие вычислительные ресурсы). Таким образом, в постановке ЗПР в виде (1. М, что делает процесс инженерного анализа итеративным и влечет за собой большие трудозатраты инженера-расчетчика и вычислительного времени. Также модель М не может быть сформулирована явным образом в силу того, что экспертные знания являются неполными, имеют разную форму и слабо формализованы. Так, при определении параметров КЭ модели инженер-расчетчик в основном полагается на свой опыт решения похожих задач в прошлом, а также на немногочисленные экспертные правила расчета контактных задач и эмпирические качественные зависимости между типом КЭ и параметрами алгоритмов расчета. ЛПР и экспертами в процессе решения ЗГІР, имеют разную природу и степень формализации, что не позволяет их эффективно использовать в процессе решения ЗПР. Необходимо отметить, что среди рассмотренных задач принятия решения, всеми выделенными свойствами обладает задача управления водохозяйственной системой, описанная в [5)]. Поэтому в дальнейшем будем рассматривать поддержку задачи принятия решения на примере задачи управления водохозяйственной системой. Ariav) [)], Бергмана (Bergmann) [)] и Ванга (Wang) [9)] была составлена общая схема ППР, представленная на рисунке 1. Рисунок 1. Схема исследованного ГП1Р ГОЕГ-диаграмма верхнего уровня (АО) модели процесса принятия решения, построенная в ходе исследования данного процесса, представлена на рисунке 1. М, что не позволяет ЛПР определить значение критериев для итоговой ситуации, сложившейся в результате реализации выбранной альтернативы.