«Информационные Ресурсы России» №5, 2010

Введение

Мощные компьютерные системы, хранящие информацию и управляющие огромными базами данных, стали неотъемлемым атрибутом жизнедеятельности как крупных корпораций, так и небольших компаний. Тем не менее, наличие данных само по себе еще недостаточно для улучшения показателей работы. Нужно уметь трансформировать сырые данные в полезную для принятия решений информацию [1].

Теория нечетких множеств имеет неоспоримое преимущество над вероятностными подходами, которое заключается в том, что системы поддержки принятия решений, построенные на ее основе, обладают повышенной степенью обоснованности принимаемых решений. Это связано с тем, что в расчет попадают все возможные сценарии развития событий, что несвойственно вероятностным методам, рассчитанным на конечное (дискретное) множество сценариев.

Знания человека-эксперта о решении задач в условиях неполноты, нечеткости исходной информации и достигаемых целей также имеют нечеткий характер. Для их формализации в настоящее время успешно применяется аппарат теории нечетких множеств и нечеткой логики. Нечеткие понятия в данном случае формализуются в виде нечетких и лингвистических переменных, а нечеткость действий в процессе принятия решения – в виде нечетких алгоритмов [2]. Системы поддержки принятия решений, способные формализовывать нечеткую информацию и обрабатывать ее в рамках нечетких алгоритмов, будем называть системы поддержки принятия решений на основе нечеткой логики (СППР НЛ).

Применение семантической сети для разрабатываемой системы поддержки принятия решений на основе нечеткой логики

Цель работы - разработка систем поддержки принятия решений, осуществляющих сбор и управление знаниями экспертов, принимающих решения об оптимальном способе достижения целей в условиях неполноты и нечеткости предметной области.

В настоящее время большую актуальность приобретает необходимость многокритериального моделирования поддержки принятий решений в различных проблемных ситуациях (например, эпидемиологические ситуации и угрозы) [3].

Использование СППР НЛ для решения объемных, трудно формализуемых задач в различных предметных областях характеризуются, как правило, отсутствием или сложностью формальных алгоритмов решения, неполнотой и нечеткостью исходной информации, нечеткостью достигаемых целей, а также сложностью нахождения компромиссного решения в случаях Парето–неразрешимости исходной задачи [4].

Эти особенности приводят к необходимости использования в процессе решения данных задач знания, которые получают от человека-эксперта в предметной области. На основании полученных знаний разрабатываются системы поддержки принятия решений, осуществляющие сбор и управление этими знаниями, принимающие решения об оптимальном способе достижения целей в условиях неполноты и нечеткости предметной области [5].

Особенности такого подхода в том, что СППР НЛ могут использоваться в различных предметных областях, в том числе и для эффективного анализа статистической информации в медицинских учреждениях. Системы применяются при определении статистических показателей для выявления и оценки существующих и потенциальных угроз неблагоприятных эпидемиологических ситуаций, и подготовке мотивационной базы для принятия управленческих решений, направленных на повышение эффективности мероприятий по устранению таких угроз.

Использование аппарата теории нечетких множеств позволило повысить эффективность и обоснованность принятия управленческих решений об эпидемиологических ситуациях, исключить ряд недостатков классических традиционных методов диагностики, позволило внедрить в медицинском учреждении систему поддержки принятия решений на основе нечеткой логики «Stacionar» ver. 5.4 (СППР НЛ «Stacionar» ver. 5.4) [6].

На основе знаний экспертов, накопленных в системе, строится гипотеза анализ проблемной ситуации, и формируются конкретные рекомендации по ее решению. Семантическая сеть отражает смысловую взаимосвязь между проблемными ситуациями, а точнее, понятиями, включенными в них, с теорией развития ситуаций подобного рода, построенных на основе концептуальных графов. Она используется для синтаксического и семантического анализа текстов естественного языка. Модель понимания смысла слов (Teachable Language Comprehender: доступный механизм понимания языка), предложенная Куиллианом используется в качестве структурной модели долговременной памяти. Сетевая структура использована здесь как способ представления семантических отношений между концептами. Основу данной модели составляет описание значений класса, которому принадлежат объект, его прототип и связи, установленные со словами, отображающими свойства объекта. Концептуальные объекты представляются ассоциативными сетями, состоящими из вершин, показывающих концепты, и дуг, показывающих отношения между концептами [7].

Отличительной особенностью СППР НЛ является использование семантической сети для описания предметной области (ПрО). В основе семантической сети лежит универсальная алгебра, описанная тройкой:
A=<S,O,R>,
(1)
где S – множество семантических сетей, представляющих модели ПрО; О – множество операций на S; R– множество отношений на S.

В разрабатываемой СППР НЛ семантическая сеть, соответствующая модели ПрО, задается как двойка следующего вида:
S = {G, U},
(2)
где G – множество объектов ПрО (ситуации для рассмотрения и рекомендации); U – множество дуг, связывающих объекты ПрО.

Каждая дуга показывает взаимосвязь ситуаций или отношений между ситуациями, а также взаимосвязь ситуаций и рекомендаций для ПрО (рисунок 1). В реальной ПрО отношения между объектами осуществляются с помощью различных степеней зависимости. Типы градуируемых связей рассматриваются как нечеткие объектные связи.

Пусть даны два нечетких объекта A и B, тогда можно определить отношение нечетких объектов и определить функцию принадлежности , которая представляет степень ассоциации между атрибутами двух объектов модели ПрО. Данный формализм можно обобщить для случая n-арных связей, включающих n нечетких объектов. Обозначим один элемент множества объектов как:

Функция отношения для n объектов следующая:

где (A1, A2, A3, …, An) - группа объектов, коллективные характеристики которых представляют единый супер-объект O. В нечетком окружении O представляется нечетким объектом. Объект Gi семантической сети представляется следующим образом:

где I – название критерия ПрО, P – множество понятий, входящих или связанных с критерием, UGi– множество отношений между понятиями P и критерием I (рисунок 2).

определяется как:

где j = 1…n, Pj – понятие, принадлежащее критерию Gi, n – количество понятий для критерия.
Таким образом, объект ПрО Gi, соответствующий критерию с неопределенными и фиксированными атрибутами, можно определить так:

где Ii – информационная часть i-го объекта, Pi – множество понятий, принадлежащих i-му критерию, tPi – тип критерия ПрО, µGi(Ii,Pi) - отношение близости понятия Pi и названия критерия Ii. Зависимость между узлами будет строиться на основе взаимосвязи между понятиями критериев ПрО. Далее введем нечеткое отношение Upij = S(Pi, Pj), определяющее близость понятий между собой. На его основе формируется нечеткое подмножество Up.
Соотношения между ситуациями, а также и между ситуацией и рекомендацией U вычисляются с использованием зависимости между отдельными понятиями, принадлежащими ситуациям и рекомендациям.

При выборе необходимой проблемной ситуации для принятия решения в СППР НЛ используются отношения близости между понятиями (U) и отношения близости между понятиями, принадлежащими проблемной ситуации, а также информационной частью проблемной ситуации (). В свою очередь рекомендации в ПрО группируются согласно выбранной проблемной ситуации для их дальнейшего анализа.

Особенности построения систем поддержки принятий решений
на основе нечеткой логики

Практически решение можно свести к созданию комплексных систем нечеткой логики различных типов и уровней сложности.

В частности разработана система поддержки принятия решений на основе нечеткой логики для медицинских учреждений «Stacionar» ver.5.4., которая позволяет определять статистические показатели для выявления и оценки существующих и потенциальных угроз неблагоприятных эпидемиологических ситуаций, и подготовить мотивационную базу для принятия управленческих решений, направленных на повышение эффективности мероприятий по устранению таких угроз.

Аналитическая часть системы состоит из четырех основных блоков: блок начальной подготовки данных для анализа, блок формализации экспертных знаний, блок анализа и рекомендаций, блок моделирования ПрО и ситуаций (рисунок 3).

Блок начальной подготовки данных для анализа отвечает за подготовку множества данных для анализа и выделении атрибутов, по которым будет производиться анализ. Этот блок является технологическим этапом перевода исследуемых данных в числовые и нормирования числовых данных в диапазоне [0,1] путем их взвешивания или упорядочивания. Взвешивание производится экспертом ПрО путем присваивания числовых значений категориальным атрибутам. При отсутствии эксперта можно произвести упорядочивание данных - каждому из значений категориального атрибута приписывается порядковый номер. Атрибут исключается из рассмотрения если невозможно применить упорядочивание, а эксперт затрудняется с оценкой. Исследуемые числовые данные необходимо нормировать, чтобы каждый из атрибутов имел равный вес при сравнении. Также необходимо учитывать и вес атрибута относительно других атрибутов для правильного нормирования.

Блок формализации экспертных знаний обеспечивает формализацию, сохранение и использование банка знаний для принятия стратегических решений, а также для формирования начальной структуры предметных областей, моделей объекта управления и в целом базы знаний. Блок формализации экспертных знаний позволяет провести сбор экспертных знаний об эпидемиологических ситуациях и угрозах, сильных и слабых сторонах медучреждения и формализовать полученные знания, представив их в численной и наглядной графической форме. Эти знания, будучи формализованы и сохранены, могут быть использованы в дальнейшем. Блок позволяет выявлять, ранжировать и согласовывать экспертные представления различных специалистов о стратегических целях организации и возможных действиях специалистов, направленных на их достижение. Специалисты также могут выступать в роли экспертов, в этом случае их мнения учитываются с большим весом.