Геловани В.А. и др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях

Подождите немного. Документ загружается.

РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК

институт СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

В.А.Геловани, А.А.Башлыков

В.Б.Бритков, Б.Д.Вязилов

в НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЯХ

С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ИНФОРМАЦИИ

О СОСТОЯНИИ

ПРИРОДНОЙ СРЕДЫ

УРСС

Москва

• 2001

ББК20.1,

22.18

•#

Настоящее издание осуществлено при финансовой

И поддержке Российского фонда фундаментальных

исследований {проект № 98-01-14036)

Геловани Виктор Лрчялович, Башлыков Александр Александрович,

Бритков Владимир Борисович, Вязилов Евгений Дмитриевич.

Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных

ситуаш1ях с использованием информаш1и о состоянии природной среды. --

М.: Эдиториал УРСС, 2001. — 304 с.

ISBN 5-8360-0298-3

В монографии рассмотрещ.! методы разработки систем принятия решений, осно-

ванных на знаниях для использования в нештатных, нестандартных, чрезвычайных

ситуациях.

Приводится классификация функциональных характеристик объектов управления

с ючки зрения формализации процессов приобретения знаний.

В книге используется междисциплинарный подход к созданию интеллскгушшных

систем поддержки принятия решений, позволяющий получить эффекгавные методы

iLчя приложений в области сложных процессов, характеризующихся большими o6i.-

емами анализируемой информации, плохо формализуемыми процедурами логического

вывода для принятия решений и трудностью использования традиционных методов

многокритериальной оптимизации.

Рассмотрены проблемы использования информагщи о состоянии природной среды

при принятии решений в нештатных ситуациях на объектах народного хозяйства Даны

общие сведения об «оболочке» экспертной системы СПРИНТ Представлен анализ

систем поддержки нриня1Т1Я решений (СППР) в гидрометеорологии, экологаи, атомной

энергетике. Представлена методология разработки СППР Представлены некоторые

рекомендации по проектированию СППР.

Рассмофсны вопросы создания и включения в состав СППР оптимизационных,

экономических и прогностических моделей создания картофафических баз данных.

Книга иллюстрирована кошсретными примерами в виде компьютерньгх экранов, таблиц,

фрагментов баз данных и зиаггий.

Издательство «Эдттториач УРСС» 113208, г Москва, ул. Чертановская, д 2/11, к и

Лицензия ИД №03216 от 10.11 2000 г. Гигиенический сертификат на выпуск книжной

продукции №77 ФЦ.8

953

П.270

99 от 30 03.99 г Подписано к печати 02

07.2001

г.

Формат 60x84/16 Тираж 1000 экз Неч л 19

Отпечатано в 000 «Истра» 162250, Вологодская обл , г Харовск, ул Герцена, 18/1

ISBN 5-8360-0298-3

9"785 83 6"0029 85"> © Эдиториал УРСС, 2001

Предисловие

Предлагаемая вниманию читателей книга известных специалистов

в области информатики посвящена весьма актуальным в последнее вре-

мя проблемам использования достижений информационной технологии

в процессе принятия решений в нештатных (чрезвычайных) ситуациях.

Современные информационные технологии все больше использу-

ются в различных областях науки и техники, экономики, социальной

сферы. Однако не секрет, что далеко не всегда использование инфор-

мационных технологий является эффективным и адекватным решаемым

задачам и окупает вложенные затраты. Одним из первых применений

в нашей стране информационных технологий (тогда это называлось ис-

пользование ЭВМ), были расчеты атомных и ядерных процессов, а также

космических исследований. Тогда не возникало проблем выбора опти-

мальных информационных технологий. Были только два показателя:

быстродействие и объем памяти.

Сегодня мы располагаем значительным арсеналом достижений ин-

форматики в области математических компьютерных методов, сложного

программного обеспечения, современных сетевых решений, ультрасовре-

менных микропроцессорных систем. Но во многих случаях суперсовре-

менные компьютерные технологии используются ддя создания компью-

терных игр или постановки художественных фильмов.

Рассматриваемая в предлагаемой читателю книге проблемная область

принятия решений в нештатных (чрезвычайных) ситуациях является хо-

рошим примером соответствия важности и сложности проблемы приме-

няемым интеллектуальным программно-математическим средствам.

Актуальность проблемы, к сожалению, в последнее время не вызы-

вает сомнений. Чрезвычайные ситуации, вызываемые как природными

так и антропогенными причинами, стали обьщенными в нашей жизни.

С точки зрения разрабатываемого и используемого аппарата суще-

ственным элементом является нештатность ситуации. Имеется в виду,

что для управления в штатных (стандартных) ситуациях существует воз-

можность использовать классические методы управления, в то время

как в чрезвычайных (нештатных) ситуациях требуется использование

методов решения нестандартных неформализованных задач, интеллекту-

альных методов поиска решений.

Характерной особенностью исследований, представленных в моно-

графии является системный подход к рассматриваемой проблеме, при

котором исследуется весь цикл обработки информации, начиная с вход-

ного потока и кончая принятием решений.

Методологической основой проводимььх исследований являются пре-

жде всего системный анализ и методы искусственного интеллекта.

Теоретические разработки авторов прошли исчерпывающую апроба-

цию в различных предметных областях, таких, как управление атомно-

энергетическими комплексами и при решении различных нештатных

проблем в области экологии и природных явлений.

Академик

Е.

II.

Велихов

Введение

Последние достижения информатики в области телекоммуникаций,

систем, основанных на знаниях (систем искусственного интеллекта —

экспертных систем), компьютерных методов принятия решений поста-

вили задачу создания принципиально новых систем, позволяющих инте-

грировать опыт прин5ггия решекий и проведения мероприятий в условиях

чрезвычайных ситуациях.

В монографии рассмотрены методы разработки систем принятия

решений, основанных на знаниях, для использования в нештатных, не-

стандартных, чрезвычайных ситуациях [76, 120]. Для решения многих

нестандартных задач требуются нетрадиционные методы, использующие

как формализованные методы решения (математические), так и нефор-

мализованные (методы искусственного интеллекта). В последние годы

бьши разработаны хорошо обоснованные методологии принятия реше-

ний [8, 66, 68, 86, 92]. В области формализуемых задач развивается новое

направление — математическая теория риска и безопасности [39, 40].

В области плохоформализуемых задач активно развиваются методы ис-

кусственного интеллекта, основанные на формализации знаний. Разви-

тие этих методов на первом этапе было во многом связано с созданием

медицинских экспертных систем [27]. В данной книге делается попыт-

ка классификации функциональных характеристик объектов управления

с точки зрения формализации процессов приобретения знаний.

Отличительной чертой предлагаемой авторами методологии является

междисциплинарный подход к созданию интеллектуальных систем под-

держки принятия решений, позволяющий получить эффективные методы

для приложений в области сложных процессов [48, 49], характеризую-

щихся большими объемами анализируемой информации, плохо фор-

мализуемыми процедурами логического вывода для принятия решений

и трудностью использования традиционных методов многокритериаль-

ной оптимизации. Новым является использование системного подхода

к рассматриваемой проблеме, который позволяет разработать методы для

целого класса однородных задач.

Таким образом, разрабатываемая в данном проекте методология мо-

жет рассматриваться как продолжение" усилий по системной интеграции

компьютерных продуктов на новом современном уровне. Авторы имеют

значительный стаж работы в основных областях информатики, связанных

с принятием решений, обработкой больших объемов плохо структури-

рованной информации, методами создания интеллектуальных информа-

ционных систем, исследованием процессов природной среды. Ими был

разработан ряд прикладных систем в этих областях [48, 49]. В моногра-

фии рассматривается задача интеграции различных аспектов построения

систем поддержки принятия решений в ряде предметных областей.

В ИСЛ РАН разрабатывались научные основы принятия решений

для задач с большими объемами информации на примерах исследования

Введение 5

проблем изменений природной среды [50] Разрабатываемая методология

апробировалась с помощью инструментальной системы СПРИНТ, ис-

пользующей методы искусственного интеллекта, создаваемой ЦНИИКА

(Центральный научно-исследовательский институт комплексной авто-

матизации) и используемой ВНИИГМИ-МЦД (Всероссийский научно-

исследовательский институт гидро-метеорологической информации —

Мировой центр данных) [32, 45]. В результате создавались демонстра-

ционные и исследовательские варианты систем поддержки принятия

решений для некоторых прикладных задач.

Большое значение имеюг методы системной интеграции, которые по-

зволяют объединить усилия разработчиков различных систем. По-настоя-

щему эффективные системы возникают тогда, когда имеется возможность

интегрировать для решения возникающих задач подсистемы, созданные

в разное время, различными специалистами, на разной программной ба-

зе [51]. В этом случае создаются системы, основанные на знаниях разных

людей и разных научных дисциплин. При этом в результате применения

системного подхода возникают междисциплинарные знания, и так же,

как в традиционном научном мире, возникает проблема общего исполь-

зования различных языков описаний, отличающихся методов решения

проблем и т. п.

Глава 1

Системы

поддержки

принятия

решений

нештатных ситуациях

использованием

современной информационной технологии

1.1.

Современная информационная технология

и принятие решений в чрезвычайных ситуациях

Современная информационная технология стремительно расширя-

ет области применения и уровень информатизации процесса принятия

управленческих решений. При этом следует обратить особое внимание

на существенное отличие понятий автоматизация (автоматизированные

системы управления — АСУ — в смысле В. М. Глушкова [53]) и «инфор-

матизация» — в смысле компьютерной поддержки процесса принятия

решений человеком.

Последние достижения информатики в области телекоммуникаций,

систем, основанных на знаниях (систем искусственного интеллекта и сре-

ди них наиболее популярных экспертных систем), компьютерных методов

принятия решений поставили задачу создания принципиально новых си-

стем, которые могут интегрировать опыт, (в том числе и печальный)

принятия решений и проведения мерюприятий в условиях чрезвычайных

ситуациях, связанных с экологическим или промышленным риском.

Управление в чрезвычайных ситуациях и методы принятия решений

в последнее время стало очень благодатной областью приложения со-

временных методов информатики ]50, 53, 145]. Актуальной проблемой

является интефация средств телекоммуникаций, основанных на зна-

ниях (искусственного интеллекта) и компьютерных методов поддержки

принятия решений (Decision Support Systems) [47, 139, 154]. Системный

подход к созданию адекватных методов решения поставленных задач,

выбор соответствующих технических средств и организационных реше-

ний позволяют надеяться на качественный скачок результатов в этой

области ]134, 137, 143].

1.2. Принятие решений в чрезвычайных ситуациях :—

актуальное приложение методов информатики

Использование методов и средств информатики для усиления воз-

можностей человека в области интеллектуальной деятельности привле-

кало внимание специалистов-компьютерщиков практически сразу после

изобретения компьютеров. У многих оптимистов бьшо впечатление, что

машина скоро заменит человека во многих сферах деятельности, которые

1.3.

Системный

подход к созданию систем поддержки принятия решений 7

считались исключительно человеческими — сочинение музыки и стихов,

ифа в шахматы, переводы с одного языка на другой, различные сферы

распознавания.

Прошло немало времени, были достигнуты грандиозные успехи в ин-

форматике, но практически по всем интеллектуальным направлениям

человек по-прежнему впереди. Новые поколения специалистов тратят

фандиозные усилия пытаясь решить все те же интеллектуальные за-

дачи, приближаясь к «окончательному» решению, но не достигая его

в полной мере. При этом возникает вопрос, насколько реальны и акту-

альны эти задачи. Нагфимер, экспертные системы создавались с целью

заменить врачей для диагностики и лечения. Но медицинские эксперт-

ные системы не могут заменить хороших врачей, а там, где плохие

врачи, там нет и хороших компьютеров, которые могли бы заменить

плохих врачей.

Существует и много других областей применения компьютеров в ин-

теллектуальной деятельности, где практическая польза от применения

интеллектуальных систем не является очевидной. На этом фоне исключе-

нием является научная проблема «Принятие решений в чрезвычайных

ситуациях». Слово «чрезвычайный» стало общеупотребительным в на-

звании исследуемой проблемы, хотя в большинстве рассматриваемых

задач принятия решений оно не является адекватным. Правильнее го-

ворить об особых, специальных, нештатных ситуациях, которые могут

и не быть чрезвычайными по своим последствиям. Эта область являет-

ся исключительно благодатной для применения комплекса современных

методов информатики, и, прежде всего, методов искусственного ин-

теллекта. Есть много случаев, когда необходимо принимать решения

в короткие сроки (от нескольких десятков минут до нескольких дней).

Это тот диапазон времени, когда трудно, а иногда и невозможно при-

гласить консультантов, собрать специалистов, провести консилиум или

заседания совета и

т.

д.

В этом случае приходится полагаться на мнение

компьютера, хотя это иногда чревато непредсказуемыми последстви-

ями. Здесь следует подчеркнуть, что в этих ситуациях (и во многих

других тоже) компьютерные системы принятия решений не являют-

ся желанной целью, а становятся вынужденным вариантом принятия

решений в условиях ограниченных ресурсов, прежде всего временных

ограничений.

1.3. Системный подход к созданию систем поддержки

принятия решений

По мнению авторов, системный подход к данной проблеме означает

анализ всех аспектов рассматриваемой задачи, продумывание и моделиро-

вание полного технологического цикла обработки информации, начиная

от ввода и получения информации до принятия решений. Основная

идея разрабатываемой методологии заключается в накапливании знаний

в компьютерной форме баз знаний, с последующим их использованием

для принятия решений.

Глава 1.

Системы

поддержки принятия решений

Будем считать, что существует некоторая предметная область, в ко-

торой знания (в виде рекомендуемых решений и последовательности

действий) накапливаются на основе рассмотрения некоторых нештатных

повторяющихся ситуаций, происходящих с некоторой частотой. К та-

ким ситуациям относятся промышленные аварии, стихийные бедствия

(паводки, цунами, землетрясения). В этом случае частота событий не на-

столько велика, чтобы была реальная возможность обучать и тренировать

персонал и лиц, ответственных за принятие решений, а последствия

неоптимальных решений могут быть значительны. Традиционный метод

написания различного рода пособий (например: [85]), при всем >ъаже-

нии к квалификации авторов, не позволяет надеяться, что лица, для

которых эти пособия предназначены, смогут найти их и воспользоваться

в чрезвычайной ситуации. Поэтому представляется весьма перспектив-

ным создание систем, основанных на знаниях (систем искусственного

интеллекта) для накапливания такого рода знаний (инструкций), чтобы

использовать их во внештатных ситуациях.

1.4. Современная информационная технология

в задачах компьютерной поддержки

принятия решений

Под понятием современной информационной технологии будем

иметь в виду прежде всего телекоммуникационные возможности совре-

менных компьютерных и программных систем, а также так называемые

«открытые системы». Некоторое время назад термин «современная ин-

формационная технология» использовался рядом специалистов как сино-

ним термина «искусственный интеллект». Это не противоречит обсуждае-

мому вопросу, но в данном случае акцент делается на телекоммуникации

Для рассматриваемой проблемы телекоммуникационные возможности

систем, основанных на знаниях, являются принципиальным моментом,

поскольку для накопления знаний о действиях во внештатных ситуа-

циях на каждом объекте может потребоваться значительное время. Тем

не менее, существует класс однородных объектов, например, предприя-

тия определенного типа, морские порты, населенные пункты в местах,

подверженных паводкам, и т. д. В эхом случае, необходимо обеспечить

интефацию знаний об однородных нештатных ситуациях на простран-

ственно распределенных объектах одного типа. Одним из возможных

путей решения этой задачи является создание компьютерной сети, для

распространения по однородным объектам знаний, полученных в резуль-

тате апостериорного анализа действий (или бездействий) во внештатных

ситуациях. Эта сеть может работать в режиме «on-line» или «off-line»,

быть организована как однородная или иерархическая, может быть в ви-

де звезды с аналитическим центром и т.д. Это зависит от конкретной

сферы приложения, но важно максимально упростить и ускорить «обмен

опытом» между однородными объектами.

1.5. Классификация функциональных характеристик объектов 9

1.5. Классификация функциональных характеристик

объектов управления с точки зрения

формализации процессов приобретения знаний

При разработке технологии приобретения и передачи знаний о дей-

ствиях во внештатных ситуациях необходимо произвести классификацию

баз знаний Базы знаний можно разделить на следующие категории

[148]:

• универсальные (общие), относящиеся ко всем рассматриваемым

областям, объектам и ситуациям;

• проблемные, которые относятся к данному классу объектов и про-

блемных ситуаций;

• специфические, которые связаны конкретно с данным объектом

и особенностями его функционирования.

При этом универсальные знания тиражируются по всем объектам, ис-

пользующим рассматриваемую методологию, или находятся в некотором

центральном узле. Это зависит от принятой компьютерной технологии.

Проблемные знания, в виде соответствующих баз знаний, тиражируются

по объектам одного класса. Специфические знания имеются в компью-

тере только одного объекта.

Знания в обсуждаемых базах знаний структурируются в форме инфо-

логических моделей. Соответственно, модели могут быть универсальные,

проблемные и специфические. В структуру каждой модели включаются

также имитационные и другие вычислительные модели, в виде вычисли-

тельных процедур.

В общем виде знания, включающие модели, можно представить как

четверку вида:

M = (S,R,I,K},

где S — база имитационных моделей; Л — база продукционных правил,

которая пополняется в результате анализа принятия решений в нештатных

ситуациях; / — информационная база; К — база общих знаний.

Простейший вариант такого процесса приобретения и передачи зна-

ний о действиях во внештатных ситуациях показан на рис. 1.1.

После произошедшей нештатной ситуации производится анализ при-

нятых и непринятых решений, их последствий, выработка правил и запись

оптимальньгх решений в Базу продукционных правил, соответственно

глобальную или локальную (универсальную, проблемную или специфи-

ческую). Для формирования Базы продукционных правил необходимо

участие инженера по знаниям, хотя в большинстве случаев достаточно

специализированной программы извлечения знаний.

В этом случае необходимо использовать подход, при котором ка-

ждый пользователь или фуппа пользователей разрабатывают свои са-

мостоятельные подсистемы, конечно, стараясь максимально возможно

согласовывать свои действия. Однако эти согласования носят совеща-

тельный характер. В этом случае акцент смещается на разработку мето-

дов взаимодействия между подсистемами, создание интерфейсов, в том

числе между пользователем и подсистемами. Пользователь при таком

Глава 1.

Системы

поддержки принятия решений

Чрезвычайная ситуация

Анализ

Поиск оптимальных решений

Глобальные знания о решениях

Локальные знания о решениях

Глобальная

база знаний

Локальная

база знаний

Рис.

1.1.

Процесс формирования баз знаний для

принятия решений в чрезвычайных ситуациях

подходе получает самостоятельность в сборе и использовании своей ин-

формации, возможность применения излюбленных программных систем,

возможность интегрировать для решения возникающих задач подсисте-

мы,

созданные в разное время, различными специалистами, на разной

программной базе.

этом случае создаются системы, основанные на зна-

ниях разных людей и разных научных дисциплин. При этом, в результате

применения системного подхода, возникают междисциплинарные знания

и возникает проблема общего использования различных языков описа-

ний, отличающихся методов решения проблем и т.п. [49].

1.6. Архитектура телекоммуникационной сети

для принятия решений

В зависимости от специфики расс.маэриваемых объектов и особенно-

стей моделируемых ситуаций могут преобладать знания первого, второхх»

или третьего уровня. Этим может определяться оптимальная конфигура-

ция сети. При наличии приоритета универсальных знаний может ока-

заться полезным наличие центрального элемента, в котором имеется база

универсальных знаний. При отсутствии объектной специфики элементы

системы могут быть типовыми, могут тиражироваться и не требуется

координация и обработка знаний.

Один из вариантов архитектуры телекоммуникационной сети для

принятия решений изображен на рис. 1.2.

Обсуждение различных вопросов построения архитектур систем при-

нятия решений очень активно проводится в последнее время [19, 51, 151].