СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ «КАНВА». Система когнитивного моделирования канва

• Название: Система когнитивного моделирования канва
• Анкор: СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ «КАНВА
• Дата: 14.10.2021
• Размер: 159 Kb.
• Имя файла: kanva2003.doc
• Тип: Закон; #247877

СИСТЕМА КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ «КАНВА»

Кулинич А. А.

Введение

При принятии решений в неструктурированных ситуациях у субъекта (ЛПР или эксперта) возникает модель проблемной области, на основе которой он пытается объяснить происходящие в реальности процессы. При этом объективные закономерности реального мира представляются субъективными экспертными оценками. В результате образ наблюдаемой ситуации отражает не только законы и закономерности ситуации, но и мировоззрение субъекта, его систему убеждений, ценностей, уровень образования, опыт и т.д. [Checkland, 1981].

В этих условиях принятие решений - это искусство, включающее рациональные (логические) и интуитивные начала. В синтезе рационального и интуитивного возникает способность ЛПР принимать своевременные и адекватные решения.

Когнитивный подход к поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизировать интеллектуальные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое представление проблемной ситуации в виде формальной модели. В качестве такой модели обычно используется так называемая когнитивная карта ситуации, которая представляет известные субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде ориентированного знакового графа, в котором вершины графа – это факторы (признаки, характеристики ситуации), а дуги между факторами – причинно-следственные связи между факторами [Робертс, 1986].

В когнитивной модели выделяют два типа причинно-следственных связей: положительные и отрицательные. При положительной связи увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению значения фактора-следствия, а при отрицательной связи увеличение значения фактора-причины приводит к уменьшению значения фактора-следствия. Пример когнитивной карты некоторой экономической ситуации приведен на рис.1.



Рис.1

Причинно-следственный граф представляет собой упрощенную субъективную модель функциональной организации наблюдаемой системы и является «сырым» материалом для дальнейших исследований и преобразований – когнитивного моделирования.

Цель когнитивного моделирования заключается в генерации и проверке гипотез о функциональной структуре наблюдаемой ситуации до получения функциональной структуры, способной объяснить поведение наблюдаемой ситуации.

Основные требования к компьютерным системам когнитивного моделирования – это открытость к любым возможным изменениям множества факторов ситуации, причинно-следственных связей, получение и объяснение качественных прогнозов развития ситуации (решение прямой задачи «Что будет, если …»), получение советов и рекомендаций по управлению ситуацией (решение обратной задачи «Что нужно, чтобы …»).

Узким местом существующих систем когнитивного моделирования ситуаций [Максимов, 1999; Кулинич, 1998; Силов, 1995] является несогласованность их пользовательского интерфейса и алгоритмов обработки с психологическими особенностями субъективного измерения значений и силы взаимовлияния факторов наблюдаемой ситуации. Эта несогласованность приводит к ошибкам и заблуждениям эксперта при определении силы взаимовлияния факторов, которые включаются в когнитивную модель ситуации. Разработка стратегии поведения субъекта на основе когнитивной модели с заблуждениями, естественно, приводит к стратегиям-заблуждениям.

В предлагаемой компьютерной системе концептуального моделирования неструктурированных ситуаций «Канва» влияние заблуждений эксперта ослабляется с помощью специальных программных модулей и подсистем, учитывающих особенности организации человеческой системы измерения, оценки и переработки субъективной информации.

Подсистемы системы концептуального моделирования «Канва» обеспечивают поддержку представления субъективной информации, извлечения предпочтений эксперта, обработку, представление результатов моделирования и поддержку аналитической деятельности эксперта.

Описание функционального назначения всех подсистем системы концептуального моделирования и их взаимодействие в процессе когнитивного анализа и моделирования плохо определенной ситуации приводится ниже.

1. Подсистема представления субъективной информации

Подсистема представления субъективной информации обеспечивает:

• 
  Ввод в систему факторов, описывающих ситуацию, множество факторов - F={f_i}.
  
• 
  Задание числовых или лингвистических значений фактора в виде упорядоченного множества их абсолютных значений.
  
• 
  Графический интерфейс для построения когнитивной модели ситуации в виде ориентированного знакового графа.
  

В подсистеме представления субъективной информации в качестве измерительных шкал значений наблюдаемых факторов ситуации используются порядковые шкалы, что позволяет интегрировать в единую модель ситуации факторы, имеющие числовые и лингвистические значения.

Когнитивная модель ситуации представляется в виде ориентированного знакового графа и задается матрицей смежности W={w_ij}, w_ij{-1,0,1} .

Окно графического редактора системы «Канва» для построения и редактирования орграфа ситуации приведено на рис.2.

Графический интерфейс представляет собой полноценный графический редактор, обеспечивающий: ввод нового фактора, установку причинной связи между факторами, определение направления и типа связи (положительная, отрицательная), удаление фактора, удаление связи, изменение масштаба представления графа.



Рис.2

2. Подсистема извлечения предпочтений эксперта

Для определения силы взаимовлияния факторов в систему моделирования встроена подсистема извлечения предпочтений эксперта. В этой подсистеме в качестве исходной информации используется информация о числовых или лингвистических значениях факторов ситуации и знаковый граф ситуации, введенные в подсистеме представления субъективной информации. Исходная информация используется системой для порождения вопросов эксперту, из ответов на которые извлекается информация о силе причинных связей факторов ситуации.

Система обеспечивает генерацию вопросов эксперту и определение силы причинных связей между факторами в трех режимах:

• 
  Прямого оценивания. В этом режиме сила причинной связи определяется как передаточный коэффициент, вычисляемый по известным отклонениям фактора причины и фактора следствия. Задание отклонения значений факторов выполняется в двух режимах:
  
• 
  точное задание значений отклонений факторов причины и следствия;
  
• 
  задание отклонения значений факторов причины или следствия в виде нечеткого множества - функции принадлежности, заданной на множестве значений факторов.
  
• 
  Парного сравнения. В этом режиме с помощью процедуры парного сравнения осуществляется упорядочивание факторов причин по силе влияния на фактор следствия. В режиме парного сравнения осуществляется автоматическое обнаружение ошибок (нетранзитивных оценок) эксперта и их автоматическая или ручная корректировка.
  
• 
  Задание функциональной зависимости. В этом режиме значение фактора следствия определяется как функция от значений факторов причин. Этот режим используется в случае, если все значения факторов причин имеют числовые значения и известна их функциональная зависимость.
  

3. Подсистема обработки

После определения силы взаимовлияния всех связанных причинными связями факторов, знаковый орграф преобразуется во взвешенный орграф. Динамика процессов ситуации описывается системой уравнений продукций «Если, … То …». В матричном виде эта система уравнений записывается в следующем виде:

Z(t+1)=WZ(t) (1)

где, Z(t)=(z_i(t)) – начальный вектор приращений значений факторов в момент времени t; Z(t+1)=(z_i(t+1)) – вектор приращений значений факторов в момент времени t+1, z_i(t)[‑1,1]; W=|w_ij| - матрица смежности, w_ij[-1,1] – характеризует силу причинной связи.

Приращения значений факторов в последовательные дискретные моменты времени Z(t+1), … , Z(t+n) вычисляются с применением следующего правила композиции [Силов, 1995]:

z_i(t)=max(z_i⁺(t), z_i^-(t)),

где, z_i⁺(t)= (z_j(t-1)^.w_ij) – максимальное положительное, а z_i^-(t) - максимальное по модулю отрицательное z_i^-(t)= (|z_j(t-1)^.w_ij)| приращение значения фактора-следствия.

Приращение значения фактора z_i(t) Z(t), t, представляется парой [Силов, 1995]: z_i(t), c_i(t), где, c_i(t) – консонанс значения фактора, 0c_i(t) 1,

c_i(t)= .

Консонанс фактора характеризует уверенность субъекта в приращении значения z_i(t) фактора f_i. При c_i(t)1, т.е. z_i⁺(t)>>|z_i^-(t)| или |z_i^-(t)|>>z_i⁺(t) уверенность субъекта в значении фактора z_i(t) максимальна, а при c_i(t) 0, т.е. z_i⁺(t) |z_i^-(t)| минимальна. Интервалы значений консонанса в системе «Канва» имеют лингвистическую интерпретацию типа «Невозможно», «Возможно», «Достоверно» и т.д.

Результаты моделирования представляются в виде двумерного массива, строки которого – значения одного фактора в последовательные моменты времени, столбцы – значения всех факторов в последовательные моменты времени. Информация из двумерного массива данных избирательно используется подсистемами представления результатов моделирования и поддержки аналитической деятельности эксперта.

4. Подсистема представления результатов моделирования

Результаты моделирования в системе «Канва» представляются в графическом или табличном виде.



Рис.3.

Прогнозные абсолютные числовые и лингвистические значения факторов, а также отклонения значений факторов представляются в графическом виде или в таблицах на естественном и понятном эксперту языке.

На рис.3 показана форма системы «Канва» с представлениями результатов моделирования в графическом виде.

5. Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта

Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта является ядром системы концептуального моделирования «Канва». Функциональность и организация этой подсистемы ориентирована на стимуляцию мышления и интуиции эксперта и включает подсистемы:

5.1. Подсистема объяснения прогноза развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает автоматическую генерацию отчета, включающего описание последовательных шагов (причинно-следственных цепочек) получения прогнозного значения любого фактора ситуации. Отчет включает положительную и отрицательную причинно-следственные цепочки. Положительная цепочка объясняет причину увеличения значения признака, а отрицательная его уменьшения.



Рис. 4.

На рис. 4 Показана форма расшифровки значения фактора «Тариф на транспортные услуги» падает на 35,2%. В этой форме приведено объяснение изменение значения фактора «Тариф на транспортные услуги» при увеличении объема перевозок на 42,4 %. Правый список формы показывает причинно-следственную цепочку увеличивающую (+1,6%), а левый уменьшающую (-35,2%) значение анализируемого фактора.

5.2. Советующая подсистема. Эта подсистема обеспечивает интеллектуальную поддержку разработки стратегии достижения векторной цели с выдачей рекомендаций (советов) для выбора управляющих воздействий. Для получения совета эксперт из описания векторной цели (это множество факторов и их целевых значений) последовательно выбирает целевые факторы. Система, для каждого выбранного фактора предлагает два множества альтернативных управляющих воздействий. Первое множество включает факторы, значения которых для достижения целевого значения фактора необходимо увеличивать, а второе множество, соответственно, уменьшать. Эксперт, опираясь на собственные предпочтения, может выбрать любой фактор из любого предложенного множества в качестве альтернативного управляющего воздействия. Система, при этом в оперативном режиме отображает, во-первых, рекомендуемую абсолютную величину управляющего воздействия, а во-вторых, результат применения этого управляющего воздействия в графическом виде.

Таким образом, советующая подсистема поддерживает диалоговый режим разработки стратегии достижения векторной цели: эксперт выбирает целевой фактор; система дает ему советы и рекомендации по выбору управляющих факторов; эксперт выбирает управляющий фактор и величину воздействия; система оперативно отображает результаты применения этого воздействия. Советующий режим конструирования стратегии достижения векторной цели раскрепощает мышление и стимулирует интуицию эксперта, позволяет сформулировать множество различных сценариев (стратегий) достижения поставленной цели.

5.3. Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации. Эта подсистема обеспечивает ввод, редактирование, просмотр и активизацию (загрузку) любого сценария. Сценарное исследование различных стратегий достижения цели осуществляется в подсистеме сравнения сценариев развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает возможность парного сравнения и анализа двух любых сценариев развития ситуации.

Результаты моделирования: таблицы прогноза развития ситуации, графики, описание сценариев, расшифровки значений факторов в системе «Канва» могут быть распечатаны на принтере или в файл документа «Word».

Заключение

Система «Канва» может быть использована для концептуального анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т.д., а также, в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, порождения и проверки гипотез механизмов развития и механизмов управления ситуацией.

Применение системы концептуального моделирования «Канва» значительно расширяет горизонты аналитических возможностей экспертов, освобождая их интеллект от рутинной работы, стимулирует воображение и интуицию для генерации оригинальных решений и находок управления и рефлексивного поведения в запутанной ситуации.

Литература

1. 
   [Checkland, 1981] Checkland P.B. Systems Thinking, Systems Practice. - New York: Wiley. 1981.
   
2. 
   [Робертс, 1986] Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экономическим задачам. - М.: Наука, 1986.
   
3. 
   [Максимов, 1999] Максимов В.И., Григорян А.К., Корноушенко Е.К. Программный комплекс «Ситуация» для моделирования и решения слабоформализованных проблем. Международная конференция по проблемам управления. Т. 2. Москва, ИПУ РАН, 29 июня‑2 июля 1999 г.
   
4. 
   [Кулинич, 1998] Кулинич А.А., Максимов В.И. Система концептуального моделирования социально-политических ситуаций ПК «КОМПАС». Сборник докладов: Современные технологии управления. Москва. ИПУ. 21-22 мая 1998 г.
   
5. 
   [Силов, 1995] Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М., ИНПРО-РЕС, 1995.
   
6. 
   [Кулинич, 2001] Кулинич А.А. Субъектно-ориентированная система концептуального моделирования «Канва». Материалы 1-й Международной конференции «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций». Москва, октябрь, 2001 г.