авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Pages:   || 2 | 3 |

Многокритериальный выбор и принятие решений на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций

-- [ Страница 1 ] --

На правах рукописи

Кузьменко Оксана Леонидовна

МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ВЫБОР И ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ И НЕЧЕТКОГО РАСПОЗНАВАНИЯ СИТУАЦИЙ

Специальность 05.13.17 – Теоретические основы информатики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата технических наук

Таганрог – 2008

Работа выполнена на кафедре математики и информатики Таганрогского института управления и экономики.

Научный руководитель: доктор технических наук,

профессор Карелин Владимир Петрович

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Финаев Валерий Иванович

кандидат технических наук

Черчаго Александр Яковлевич

Ведущая организация: Ростовский государственный университет путей сообщения (РГУПС)

Защита состоится « 26 » декабря 2008г. в 14-20 на заседании диссертационного совета Д 212.208.21 Южного федерального университета по адресу: ауд. Д-406, пер. Некрасовский 44, г. Таганрог, ГСП 17-А, 347928.

С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: 344000, Ростов-на-Дону, ул. Пушкинская, 148.

Автореферат разослан « 19 » ноября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.208.21

доктор технических наук, профессор Н.И. Чернов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Наличие эффективных методов принятия решений (ПР), основанных на использовании современных информационных технологий, является определяющим фактором при управлении сложными системами. Выбор лучшего решения осуществляется в условиях неполноты информации, невозможности все строго рассчитать и проанализировать, а также множественности мнений о целях, критериях, их предпочтительности. На современном этапе объект научного исследования дополняется лицом, принимающим решения (ЛПР), предпочтения которого необходимо учитывать в процессе ПР. Особую значимость приобретают исследования по развитию и совершенствованию методов обработки экспертных знаний.

Эти обстоятельства привели к необходимости разработки методов и инструментария поддержки ПР, учитывающих фактор неопределенности и субъективности. Одна из наиболее важных задач организации успешного процесса ПР состоит в предоставлении средств для оперирования с нечеткой, размытой информацией, учета точек зрения различных участников этого процесса, позволяющих генерировать и оценивать варианты решений (альтернативы) в кратчайшие сроки.

Весьма актуальной является автоматизация процессов ПР на основе повышения уровня интеллектуальности используемых моделей и методов.





Теоретические и практические предпосылки настоящего исследования составили фундаментальные и прикладные работы ученых в области нечетких множеств и нечеткой логики для представления знаний и данных (А.Н. Аверкин, Р.А. Алиев, И.З. Батыршин, Р. Беллман, Л.С. Берштейн, А.В. Боженюк, А.Н. Борисов, Л.А. Заде, А. Кофман, А.Н. Мелихов, А.П. Рыжов, Б.Н. Тарасов, В.И. Финаев, Д.И. Шапиро, Р.Р. Ягер), теории ПР и ранжирования альтернатив (Л.Г. Евланов, О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович, А.О. Недосекин, С.А. Орловский, А.Б. Петровский, Т.Л. Саати, Э.А. Трахтенгерц, Ф. Херрера), искусственного интеллекта (Д.А. Поспелов), рационального поведения и субъективности при решении задач управления (Г.Б. Клейнер, Г.А. Саймон), классификационных методов ПР на основе нечеткого распознавания (В.Д. Баронец, Л.С. Берштейн, Р. Гонсалес, В.П. Карелин, С.М. Ковалев, А.Н. Мелихов, Дж. Ту, А.Н. Целых).

В связи с возрастающей сложностью и динамичностью решаемых задач в условиях неполноты сведений об исследуемых объектах, происходит адаптация широко известных методов ПР к нечетко-числовым исходным данным. Однако они не в полной мере соответствуют природе социально-технических систем и информационной ситуации, в которой применяются.

Многие из методов многокритериального выбора достаточно сложны, не обеспечивают полноту сравнений, не учитывают все множество критериев или же оценка альтернативных вариантов ведется только по числовым или нечисловым критериям. При выборе лучшего решения недостаточно внимания уделено проблеме учета предпочтений ЛПР, информации о важности экспертов для ЛПР при одновременном сохранении множественности критериев, также имеющих различную значимость.

В классификационных методах ПР важной проблемой является отыскание эталонных представителей классов, наличие которых ускоряет распознавание сложившейся ситуации, а значит и выбор лучшего решения. Особенно актуальными представляются задачи разбиения множества ситуаций на классы и нахождения эталонных представителей классов, когда ситуации описаны нечеткими множествами второго уровня.

В связи с этим возникает потребность в создании более удобных и достаточно надежных методов многокритериального выбора лучших решений на основе обработки экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций.

Объект исследования: автоматизация процесса обработки экспертных знаний и принятия решений.

Предмет исследования: методы обработки экспертной информации и выбора лучших решений в условиях нечеткости и многокритериальности.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка методов и алгоритмов ПР на основе экспертных знаний и предпочтений ЛПР, нечеткого распознавания ситуаций.

Поставленная цель определяет следующие основные задачи диссертационного исследования:

1. Рассмотрение неопределенностей, возникающих при ПР, математических формализмов для их учета в методах ПР и механизмов нечеткого логического вывода, используемых в интеллектуальных системах поддержки принятия решений (ИСППР).

2. Анализ способов учета предпочтений ЛПР и экспертов, методов многокритериального выбора и ПР на основе обработки экспертных знаний, выявление их достоинств и недостатков.

3. Разработка метода ранжирования многокритериальных альтернатив, учитывающего критерии различной природы, на основании нечетких предпочтений экспертов и ЛПР.

4. Развитие классификационных методов ПР, позволяющих ускорить нахождение лучшего решения, когда ситуации на объекте управления описываются нечеткими множествами.

5. Разработка метода формирования эталонного представителя класса нечетких ситуаций.

6. Программная реализация разработанных методов.

7. Применение разработанных методов ПР к решению конкретных практических задач.

Методы проведения исследований базируются на использовании теории и методов выбора и ПР, аппарата теории нечетких множеств и нечеткой логики, методов интеллектуального анализа данных (получение информации от экспертов, ее преобразование и использование), теории нечеткого распознавания ситуаций и их классификации, проектирования систем поддержки принятия решений (СППР) с нечеткой логикой.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Разработан метод ранжирования многокритериальных альтернатив, который, в отличие от известных, позволяет находить лучшее решение при многих разнородных критериях с учетом мнений нескольких экспертов и информации о важности экспертов для ЛПР.

2. Предложен способ представления нечетко описанной ситуации «репрезентативным вектором» (РВ), элементами которого являются «репрезентативные числа», характеризующие входящие в описание ситуации нечеткие множества1. Такое числовое представление ситуаций является более компактным по сравнению с описанием нечеткими множествами.



3. Разработана процедура кластеризации множества нечетко описанных ситуаций, позволяющая за счет использования РВ упростить разбиение множества ситуаций на классы.

4. Предложен и обоснован метод формирования эталонного представителя класса нечетких ситуаций, основанный на использовании РВ ситуаций данного класса.

На защиту выносятся:

1. Метод ранжирования многокритериальных альтернатив, учитывающий субъективные оценки и предпочтения нескольких экспертов и их различную важность для ЛПР.

2. Способ представления нечетко описанной ситуации «репрезентативным вектором», элементами которого являются «репрезентативные числа», характеризующие входящие в описание ситуации нечеткие множества.

3. Процедура кластеризации множества нечетко описанных ситуаций, позволяющая упростить разбиение множества ситуаций на классы.

4. Метод формирования эталонного представителя класса нечетко описанных ситуаций, отличающийся меньшей трудоемкостью по сравнению с известными методами отыскания медианы Кемени.

5. Применение разработанных методов, процедур и алгоритмов для сравнения и выбора многокритериальных альтернатив (решений) и распознавания сложившихся ситуаций при управлении производственным предприятием.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

1. Предложенный метод многокритериального выбора и ПР позволяет учесть больше количественной и качественной информации, полученной от экспертов и ЛПР, и тем самым повысить эффективность принимаемых решений.

2. Предложенный и научно обоснованный способ более компактного представления в виде РВ нечетко описанных ситуаций позволяет уменьшить трудоемкость на всех этапах построения и применения классификационных моделей ПР.

3. Получены оценки, доказывающие понижение трудоемкости предложенных методов по сравнению с известными.

4. Разработанные методы многокритериального выбора и ПР на основе экспертных знаний и нечеткого распознавания ситуаций реализованы программно и используются в учебном процессе и на производственных предприятиях.

5. Предложенные методы многокритериального выбора, кластеризации множества нечетко описанных ситуаций, формирования эталонного представителя класса ситуаций могут пополнить базу моделей и механизмы нечеткого логического вывода для интеллектуализации СППР.

Разработанные методы, способы и алгоритмы дополняют существующие разработки в данной области и расширяют сферу их использования, что подтверждает их практическую значимость, а научная новизна и теоретическое обоснование предложенных методов подтверждает их теоретическую значимость.

Достоверность результатов вытекает из их математического обоснования, подтверждается оценками трудоемкости и корректным применением известных и апробированных математических методов, подтверждается результатами вычислительных экспериментов, практическим использованием на предприятиях.

Использование результатов работы. Отдельные результаты диссертационного исследования приняты к использованию в деятельности промышленных предприятий г. Таганрога (ОАО ТКЗ «Красный котельщик», ОАО «ТАГМЕТ», ОАО «Стройдеталь»), используются в учебном процессе ТИУиЭ в курсах дисциплин «Математика (математические методы и модели)», «Математические модели в теории управления и ИСО», «Информационные технологии управления», что подтверждается документами об использовании результатов исследования.

Апробация работы. Основные результаты и выводы диссертационной работы докладывались и обсуждались на IV и V Международных научно-практических конференциях «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании» (г. Таганрог, 2005 г., 2007 г.); VI – IX научно-практических конференциях преподавателей, студентов, аспирантов и молодых ученых (г. Таганрог, 2005-2008 гг.); VI Международной научно-практической конференции «Методы и алгоритмы прикладной математики в технике, медицине и экономике» (г. Новочеркасск, 2006 г.); Международной научно-технической конференции «Математические модели и алгоритмы для имитации физических процессов» (г. Таганрог, 2006 г.); VII Международной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, производстве, социальных и экономических процессах» (г. Новочеркасск, 2006 г.); на Конференции лауреатов и стипендиатов Международного научного фонда академика Н.П. Федоренко (г. Москва, 2006 г.). Отдельные результаты работы по направлению исследования «Информационные технологии» были отмечены стипендией Международного научного фонда академика Н.П. Федоренко (2006 г.).

Публикации. Основные научные результаты диссертационного исследования опубликованы в 11 печатных работах, в том числе в двух периодических научных изданиях, рекомендуемых для публикации ВАК, общим объемом 5 п.л.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, содержащего 79 литературных источников, и приложений. Объем диссертации – 142 страницы, содержащих 26 таблиц, 11 рисунков и графиков.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, показана степень разработанности проблемы, определены объект, предмет, цель и задачи исследования; сформулированы положения и результаты, выносимые на защиту, определены научная новизна и практическая значимость результатов исследовании; приводятся данные апробации и использования результатов исследования, публикации, структура диссертационной работы.

В первой главе «Анализ информационных процессов, систем и моделей принятия решений при нечетких исходных данных» выполнен анализ предметной области, обозначены проблемы, возникающие при принятии управленческих решений в условиях неопределенности и субъективности.

Проведен анализ видов неопределенности, сопутствующих процессу ПР, и способов их учета в методах и алгоритмах ПР. Сделан вывод, что субъективные оценки и предпочтения ЛПР и экспертов должны использоваться в СППР для повышения их интеллектуальности и качества получаемых результатов.

Рассмотрен математический аппарат теории нечетких множеств, позволяющий наилучшим образом представить знания ЛПР и экспертов в задачах ПР, описать сложившуюся на объекте управления ситуацию.

Проведен анализ информационных процессов и моделей нечеткого логического вывода. Подчеркивается актуальность ИСППР, обеспечивающих ЛПР мощными информационными возможностями, современными средствами анализа вариантов решений, их оценки и выбора лучшего. Приведены наиболее характерные типы механизмов логического вывода, реализованных в интеллектуальном решателе (блоке вывода решений) ИСППР:

1) на основе нечетких продукционных правил;

2) на основе алгоритмов многокритериального выбора;

3) на основе прецедентов и выбора по аналогии (на основе нечеткого распознавания ситуаций).

Для решения поставленных в диссертационной работе задач выделены 2-й и 3-й типы механизмов нечеткого вывода и ПР.

Рассмотрены способы организации коллективной работы экспертов при ПР, в том числе реализованные в компьютерной сети.

Во второй главе «Разработка метода и алгоритма многокритериального выбора управленческих решений при нечетких исходных данных» систематизирована информация об известных методах многокритериального выбора при нечетких исходных данных, выявлены недостатки существующих подходов, сформулированы требования, предъявляемые к методам выбора лучшего решения при решении задач управления в современных условиях.

К методам многокритериального выбора лучшей альтернативы, учитывающим фактор нестатистической неопределенности, относятся:

  • метод, основанный на построении многокритериальной нечеткой функции предпочтения;
  • метод анализа иерархий в нечеткой постановке;
  • методы ELECTRE;
  • метод, основанный на нечетких отношениях предпочтения экспертов;
  • метод, основанный на теории мультимножеств;
  • метод, использующий двухкортежное представление лингвистических переменных и др.

В результате анализа и сравнения указанных методов, были выделены подходы, основанные на построении нечетких отношений предпочтения. Нечетким отношением R на множестве X называется нечеткое подмножество декартова произведения X X, характеризующееся функцией принадлежности R: X X [0, 1]. Значение R(x, y) этой функции понимается как субъективная мера или степень выполнения нечеткого отношения R для пар элементов x и y исходного множества. Такое представление знаний является наиболее близким логике рассуждений индивидуума при ПР.

Постановка задачи. Имеется N альтернатив (Аi, i = 1, 2, …, N). Требуется выбрать лучшую альтернативу А* с учетом мнений Q экспертов (Eq, q = 1, 2, …, Q) об оценках альтернатив по J критериям (Cj, j = 1, 2, …, J). Каждый эксперт Eq дает оценку rqij каждой альтернативе Аi по критерию Cj. Критерии оценки различаются весами важности wqj, заданными экспертами. В свою очередь мнения экспертов представляют различную ценность для ЛПР, выраженную нечеткими отношениями предпочтения (Ei, Ej), где (Ei, Ej) – число, описывающее степень выполнения предпочтения Еi Ej («не менее важен»).

Метод ранжирования альтернатив включает следующие шаги:

  1. Задание базовых шкал для оценивания по ним альтернатив и критериев.
  2. Определение экспертами критериальных оценок альтернатив по заданным шкалам, задание «весов значимости» критериев. Задание ЛПР матрицы относительной важности экспертов.

Дальнейшие вычисления выполняются СППР.

  1. Вычисление значений нечетких отношений предпочтения pqj(k,l) каждого эксперта по каждому критерию j для каждой пары альтернатив (Ak, Al):

,

где rqkj и rqlj – нечеткие переменные, характеризующие оценки k-й и l-й альтернатив по j-му критерию экспертом q, mqj – балльность шкалы оценок по j-му критерию.

  1. Вычисление значений нечетких отношений предпочтения Pq(k,l) каждого эксперта с учетом всех критериев для каждой пары альтернатив (Ak, Al):

,

где wqj – значимость j-го критерия (нормированный вес), определенная экспертом q.

  1. Определение нечетких подмножеств недоминируемых альтернатив для каждого эксперта:

, k = 1, …, N.

Значение представляет собой степень, с которой альтернатива k не доминируется ни одной из альтернатив.

  1. Вычисление единого нечеткого отношения предпочтения с учетом информации об относительной ценности экспертов:

, k = 1, …, N.

  1. Определение нечеткого подмножества недоминируемых альтернатив на основании единственного нечеткого отношения предпочтения:

, k = 1, …, N.

  1. Определение лучшей альтернативы:

.



Pages:   || 2 | 3 |
 

Похожие работы:







 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.