Основы-системного-анализа. Модуль основы системного анализа и моделирование экосистем
 Скачать 0.69 Mb.
|
|
Критерий Сэвиджа Критерий используется как метод анализа в условиях неопределенности Если S1 является настоящим состоянием природы, то принимающий решение не будет иметь ухудшения, если выберет стратегию А1, и, наоборот, если природа играет S2 , то нужно выбирать А2, чтобы не ухудшить своего положения. Для этого типа задач можно составить отрицательную матрицу убытков (V ij ) , сформированную элементами Она представляет собой матрицу, полученную вычитанием максимального исхода в каждом столбце из каждого исхода в той же строке: Применяем критерий Вальда к этой матрице и получаем, что надо применить стра- тегию А2 с уровнем надежности 1. Если использовать смешанную стратегию, то макси- мальный убыток можно снизить до 5/6. Критерий Гурвица Этот критерий может быть использован для проверки состояний природы, имеющих наихудшие и наилучшие последствия в каждой строке. Для действий Ai mi – будет минимумом и Mi – максимумом исходов в каждой строке. Пусть фиксированное число , (0 ) представляет пессимистический индекс, при котором достигается состояние mi. Пусть (1 – ) будет вероятностью того, что появится состояние Mi. Индекс для каж- дого Ai тогда можно вычислить как Действие с наивысшим является предпочтительным. Это и есть критерий Гурви- ца. Он является альтернативным критерию Вальда. При = 1 критерий Гурвица дает такой же результат, что и критерий Вальда. Индекс выбирается самим лицом, прини- мающим решение, поэтому этот критерий еще более субъективен, чем другие. Индекс не может быть интерпретирован как вероятность того или иного состояния природы, более того, он должен быть независим от состояния природы. 26 17 21 18 2 A 1 A 2 S 1 S kj k j ij O max Oi V 0 1 5 0 2 A 1 A 2 S 1 S mi + (1 – )Mi = – индекс для Ai. Второе высшее образование 43 Критерий Лапласа Критерий основан на принципе "недостаточного основания". Он устанавливает, что если некоторое действие полностью игнорируется в зависимости от состояния при- роды, тогда поведение "противника природы" будет равновероятным по всем состоя- ниям. Ожидаемый исход вычисляется для каждого Ai для равных вероятностей. Про- цесс эквивалентен осреднению каждого действия через состояние природы. Действие с наивысшей средней является стратегией, выбранной по критерию Лапласа. Эта мо- дель используется фермером, который может вести хозяйство длительное время для реализации ожидаемых средних. Какие критерии могут быть использованы при принятии решений на ос- нове теории игр? Чем они отличаются? Характеристики фермеров Фермеры различаются между собой наличием различных почвенных и других фи- зических ресурсов, различными возможностями капиталовложений, управленческих возможностей. Даже для фермеров, ведущих хозяйство в одинаковых почвенно-кли- матических условиях, предлагаемые планы могут различаться в зависимости от нали- чия капитала и управленческих способностей. Целью ведения фермерского хозяйства обычно считают максимизацию доходов. Однако некоторые фермеры предпочитают использовать часть своих ресурсов непо- средственно, а не максимизировать прибыль. Например, устроить семейный отдых и использовать свой труд для этих, а не производственных целей. Фермер может пред- почесть более интересную или напряженную работу и выбрать молочное скотоводство, а не более выгодный для его условий откорм свиней. На выбор решения может оказать влияние и психология фермера. Например, молодой фермер, не обремененный семь- ей, может играть более рискованно. Даже при неблагоприятном исходе у него есть время начать все сначала. Фермер с большой семьей должен обеспечивать потреб- ности семьи. Арендатор фермы с коротким сроком аренды не будет пользоваться долгосрочными прогнозами, а предпочтет план с наилучшим исходом в текущем году. Фермеры могут основываться на опыте своих предков или проконсультироваться на специальной научной станции. Научный персонал обычно оценивает сорта по устой- чивости к болезням, срокам вызревания, качеству продукции и другим характеристикам стандартов. При равных характеристиках обычно рекомендуют к использованию сорта с наивысшей средней за ряд лет. Это критерий Лапласа. Фермеры могут не следовать полученным рекомендациям. Получение решений по выбору стратегий фермера в условиях неопределенности в играх с природой можно сделать с использованием симплекс-метода. При построении модели считают, что природа никогда не выбирает стратегии наилучшей для фермера, а фермер противостоит природе таким образом, чтобы получить минимальный убыток. Какие характеристики фермера необходимо учитывать при принятии ре- шений? Модуль 3 44 3.9. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ПРИ МОДЕЛИРОВАНИИ АГРОЭКОСИСТЕМ Экспертные системы предназначены для представления в концентрированном виде знаний о некоторой предметной области, которые включают соответствующий опыт эксперта и информацию, содержащуюся в словарях, справочниках и научных трудах. Экспертные системы дают быструю отдачу в целом ряде проблемных областей, требующих от человека углубленных знаний и высокой квалификации. Экспертная система включает две основные компоненты. Одна из них – база зна- ний – содержит научную информацию и практические сведения о предметной области в символическом виде. База знаний – это факты, оценки, правила, интуитивные выска- зывания и опытные данные о рассматриваемой предметной области. Представление знаний оказывает непосредственное воздействие на эффективность функциониро- вания экспертной системы. Другая компонента – механизм логического вывода. Он может интерпретировать данные, хранящиеся в базе знаний, делать логические выводы и манипулировать базой знаний. Механизм логического вывода не зависит от специфики предметной об- ласти. Основное отличие базы знаний от базы данных заключается в том, что база знаний, как и база данных, хранит в себе факты, цифровые величины и другие параметры, ка- сающиеся конкретной предметной области. Но, кроме этого, в базе знаний находится неструктурированная информация, информация, находящаяся на уровне здравого смысла, что совершенно не характерно для базы данных. Что такое экспертная система? Какие компоненты она включает? Чем отличается от базы данных? Обычно к экспертной системе предъявляют ряд общих и частных требований. Общие требования включают: выбор эффективного метода представления знаний; структуризацию и реструктуризацию исходной информации; организацию выбора стратегии поиска решения; пригодность системы для практического использования в задачах реальной сте- пени сложности; использование метазнаний (промежуточных знаний) с целью полного логичес- кого обоснования решения; возможность пополнения данных; объяснение неподготовленному пользователю хода рассуждений системы. Экспертная система представляет собой совокупность машинных про- грамм, использующих правила логического (качественного) вывода на основе знаний о конкретной предметной области для получения неопытным пользова- телем решения неструктурированных проблем. Таким образом, экспертные сис- темы помогают работникам со средней квалификацией действовать как опыт- ным специалистам. Второе высшее образование 45 Частные требования определяются в основном спецификой задач предметной об- ласти (т.е. конкретной структурой знаний и составом операций по манипулированию ими). Наиболее распространенная форма представления знаний основывается на пра- вилах продукции (обычно называемых правилами). Правила представляют собой условное утверждение, которое задает действия, отклики или следствия, возможные при выполнении определенного набора условий. В этой форме знания кодируются как набор условий и следствий: В системах, основанных на правилах, знаниями считается та информация, которая позволяет выполнять цепь логических действий на сети правил. Информация, непо- средственно не определяющая логику выполняемых действий, но используемая в про- цессе логического вывода, считается данными (например, таблицы, константы, пояс- няющие тексты и т.д.). Приведем пример правила, используемого при диагностике болезней пшеницы: ЕСЛИ: пятна на стебле пшеницы имеют резкие границы; поражены стебель, влагалища листьев всех ярусов и часть стебля под колосом, ТО болезнь – стеблевая ржавчина. Использование правил (или фреймов) для выражения знаний обеспечивает экс- пертной системе свойство модульности: каждое правило (фрейм) представляет собой модуль знаний. Модульность дает возможность постепенно наращивать систему и легко ее изменять. Без пополнения и корректировки баз знаний, осуществляемых на основе их структуризации, невозможно их эффективное практическое использование. Механизм логического вывода осуществляет интерпретацию знаний, имеющихся в базе знаний, по определенной проблемной области и получение на их основе заключе- ний. В современных экспертных системах применяют три управляющих стратегии: прямую (направляемую данными), обратную (направляемую целью) и смешанную. В прямой стратегии система пытается рассуждать в прямом направлении от ис- ходных данных к решению (цели). Она ищет в базе знаний правила, левые части ко- торых удовлетворяют фактам, сообщаемым пользователем. Затем применяет правила так, как это указано в управляющей стратегии. При этом система может запросить у пользователя дополнительную информацию. В обратной стратегии система работает в обратном направлении от гипотетичес- кого решения (цели) к нахождению данных, обосновывающих решение. Этот процесс требует формулировки и проверки промежуточных гипотез (подцелей) до тех пор, пока не будет найдено решение. Существуют различные методы смешения прямых и обратных стратегий. На- пример, промежуточные заключения, полученные с использованием прямой стратегии, используют для отбора цели на исследование с помощью обратной стратегии. Что такое правило? Что такое стратегия? Какие стратегии исполь- зуют при разработке экспертных систем? ЕСЛИ (УСЛОВИЕ), ТО (СЛЕДСТВИЕ) Модуль 3 46 Экспертные системы почти всегда работают с данными, содержащими неопреде- ленную информацию. По этим причинам экспертные системы включают механизмы, позволяющие учитывать неопределенность. Например, с помощью коэффициентов, показывающих уровень уверенности во вводимых данных. Наполнение базы знаниями обычно обеспечивается специальной подсистемой при- обретения знаний на основе просмотра инженером знаний литературы по предметной области и бесед с экспертами. Для ввода правил в базу знаний используют специ- альную программу извлечения знаний. Это может быть и простой текстовый редактор, а может быть сложная программа, позволяющая получать структурированные знания. Для удобства работы пользователя используют подсистему объяснений хода рассуждений экспертной системы. Практическое взаимодействие пользователя с экспертной системой осуществля- ется через естественно-языковый интерфейс. Для его организации важную роль иг- рают метазнания, позволяющие пользователю получать ответы на вопросы о знаниях системы. В состав метазнаний входит информация о структуре предметной области и самих знаний, о пользователях, о технологии обработки знаний, об организации вычис- лительных процессов. Структура экспертной системы показана на рис. 3.13. Рис. 3.13. Структура экспертной системы Анализ задач, которые могут быть решены с помощью экспертных систем, пока- зывает, что их можно свести к нескольким типам: консультации, диагностике, контролю, проектированию деятельности, обучению. Пользователь Естественно-языковый интерфейс Подсистема объяснений Механизм логического вывода Подсистема приобретения знаний Эксперт Инженер знаний База знаний Правила вывода Факты Второе высшее образование 47 Консультация представляет собой процесс, с помощью которого экспертная система разъясняет пользователю смысл явлений, понятий, положений, требо- ваний. Диагностикой называется процесс обнаружения и объяснения пользователю на- рушений функционирования каких-либо объектов или систем по их симптомам, прог- нозирование будущих состояний и выявление путей их устранения. Контроль предусматривает непрерывное (в отличие от диагностики) наблю- дение за объектом или системой, выявление отклонений в их функционировании, анализ и выдачу сообщений пользователю в случае необходимости воздействия на контролируемый объект или систему. Проектирование деятельности связано с разработкой комплексов мероприятий, удовлетворяющих заданным требованиям. Обучение – это процесс целенаправленного воздействия на пользователя экс- пертной системой с целью повышения уровня его знаний в предметной области. На практике все виды задач часто сочетаются друг с другом. Какие задачи можно решать на основе экспертных систем? 3.9.1. Особенности разработки экспертных систем в сельском хозяйстве Особенности разработки экспертных систем в сельском хозяйстве связаны, прежде всего, с особенностями самой области. Задание 3.9.1. Разработайте проект создания экспертной системы. Ка- кие элементы, правила, стратегии необходимо использовать в этой сис- теме? Главной особенностью является наличие гораздо большего, чем в других областях знаний, количества факторов, в зависимости от которых находятся показатели коли- чества и качества получаемой продукции. Вторая особенность – многообразие факторов самой различной природы. Это влияет как на объем базы знаний, так и на ее структуру. Третья особенность – достаточно узкие рамки предметной области. Необходи- мость минимизировать время на решение задачи для конкретного пользователя, в то же время система должна иметь большую универсальность и совместимость с другими программными комплексами и экспертными системами. 3.10 . СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПРОБЛЕМЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Построение модели процесса, интересующего исследователя, не всегда возможно. Законотворческая деятельность и управленческие (административные) решения осу- ществлялись задолго до появления моделирования. При отсутствии моделей стрем- ление к рационализации и оптимизации управления привело к появлению в рамках системного анализа раздела, касающегося принятия решений в условиях так называе- мого уникального выбора. Ситуация уникального выбора характеризуется тремя необходимыми элементами: Модуль 3 48 существованием проблемы, требующей разрешения; наличием человека или коллективного органа, принимающего решение; наличием альтернатив, из которых осуществляется выбор. Как правило, в часто повторяющихся ситуациях решения повторяются. С течением времени происходит закрепление стереотипа, выбор перестает существовать. Очевидно, что внимания исследователей заслуживают трудные, нестандартные, уникальные ситуации. Отметим ряд моментов. Многокритериальный характер наиболее актуальных проблем. Обычно не удается свести оценку каждой из предложенных альтернатив к какому-либо числен- ному показателю (например, стоимости проекта). Необходимо оценивать каждую аль- тернативу по многим показателям. Это, в свою очередь, порождает два следствия: нерешенность вопроса о том, все ли существенные показатели учтены (воп- рос о полноте списка показателей); методологические трудности одновременного сравнения различных по своей природе показателей (например, экономических и экологических – правило размерности). Субъективизм оценок качества альтернатив (даже в случае возможности оценить последние с помощью одного критерия). Сомнения в полноте списка альтернатив. Подобные трудности делают процесс решения проблем уникального выбора весь- ма непростым. Но в современном мире постоянно повышается "цена ошибки". Выхо- дом из создавшейся ситуации стало введение института консультантов и экспертов. Не беря на себя ответственность за принятие решений, эксперт помогает компе- тентному руководителю в максимально возможной степени повысить уровень структу- ризации проблемы, сделать ее "более прозрачной", а также оказывает содействие ЛПР (коллективному органу) в структуризации его собственного процесса принятия ре- шения. Повышение степени структуризации проблемы – одна из основных задач сис- темного анализа. Задание 3.10.1. Сформулируйте общий алгоритм действий при решении задач уникального выбора? Почему эти задачи так называются? При отсутствии хотя бы одного элемента процесса выбора нет. Специализация консультанта состоит не в том, что он лучше знает пред- метную область, в которой принимается данное решение, а в том, что он лучше владеет специфическими приемами структуризации проблем, применимыми к любой предметной области. Консультант не подменяет лицо, принимающее ре- шение (ЛПР), а помогает ему. Второе высшее образование 49 Общий алгоритм действий при решении проблем уникального выбора представляет собой следующий процесс: Первые два этапа в значительной степени зависят от специфики проблемы. Вторые два имеют собственные методы решения. Выделяется пять групп этих методов. Аксиоматические методы, когда определяются некие правила количественной оценки полезности при наличии ряда требований к этим правилам. Эти требования на- зываются аксиомами. Соответствие правил названным аксиомам позволяет математи- чески корректно обосновать существование функции полезности, а также некоторые ее важные свойства, например, непрерывность. Прямые методы. Зависимость общей полезности прямо задается как функция оценок по отдельным видам критериев. Например, задается численная оценка веса каждого критерия, после чего определяется сумма взвешенных оценок, являющаяся показателем полезности. |