Электронная библиотека диссертаций и авторефератов России
dslib.net
Библиотека диссертаций
Навигация
Каталог диссертаций России
Англоязычные диссертации
Диссертации бесплатно
Предстоящие защиты
Рецензии на автореферат
Отчисления авторам
Мой кабинет
Заказы: забрать, оплатить
Мой личный счет
Мой профиль
Мой авторский профиль
Подписки на рассылки



расширенный поиск

Система поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях на основе нечеткой логики Шашков, Алексей Николаевич

Диссертация, - 480 руб., доставка 1-3 часа, с 10-19 (Московское время), кроме воскресенья

Автореферат - бесплатно, доставка 10 минут, круглосуточно, без выходных и праздников

Шашков, Алексей Николаевич. Система поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях на основе нечеткой логики : диссертация ... кандидата технических наук : 05.13.06.- Уфа, 2000.- 180 с.: ил. РГБ ОД, 61 01-5/2198-X

Введение к работе

Актуальность темы. Основным инструментом решения задач управления большими организационными, производственными, биотехническими системами являются информационные технологии поддержки принятия решений в составе АСУ. Необходимость выделения и самостоятельного рассмотрения принятия решений в проблемных ситуациях определяется такими их особенностями, как риск больших потерь, неопределенность, уникальность, ограниченность ресурсов.

Среди проблемных ситуаций выделяются диагностические проблемные ситуации (ДПС), особенность которых заключается в том, что принятие решений в этом случае характеризуется наличием человеческого фактора на всех уровнях и этапах процесса управления. Кроме того в ДПС объект управления является источником существенно неполной, неточной, нечеткой информации и противоречий (например, прибор является источником неточности, пациент в клинике - источником нечеткости, неточности и неполноты).

Эти ситуации, как показывает обзор литературных источников, имеют несколько аспектов, требующих научного анализа и исследования. Во-первых, диагностика включает классификацию не полностью определенных состояний. Во-вторых, диагностика имеет несколько уровней экспертизы с непостоянным составом группы экспертов, осуществляющих извлечение информации, выявление закономерностей и противоречий, выдвижение гипотез, проверку гипотез к др. В-третьих, принятие решений имеет двухэтапную организацию: инструментальными методами верифицируются признаки, подтверждающие, либо отвергающие гипотезы; лицо, принимающее решение (ЛПР), строит или использует готовые логические правила, принимает рабочую гипотезу (окончательный диагноз) и осуществляет затем выбор целей и путей преодоления сложившейся проблемной ситуации.

При возникновении ДПС недостаточно изученными остаются также вопросы исследования и анализа ситуаций инструментальными средствами при нечетко заданной информации, где необходимо согласовать оценки, получаемые от экспертов, а также классифицировать ДПС по множеству критериев.

В соответствии с изложенным разработка системы поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях на основе нечеткой логики является актуальной задачей.

Связь работы с научными программами. Тема диссертационной работы связана с выполнением работ по НИР ИФ-АС-02-98-ХГ, ИФ-АС-04-99-ХГ,

проведенных в Уфимском государственном авиационном техническом университете по заказу лечебных учреждений.

Целью исследования является разработка научных основ методики построения СППР при управлении деятельностью ЛПР в диагностических проблемных ситуациях.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

  1. Разработать концептуальную модель СППР в диагностических проблемных ситуациях на основе многоуровневой обработки нечетких данных.

  2. Разработать инструментальные средства поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях при работе с неполными, неточными и нечеткими данными по уровням.

  3. Для решения первой и второй задач необходимо разработать методики извлечения экспертных знаний, выявления противоречий в экспертных суждениях и согласования экспертных оценок, а также методики классификации проблемных ситуаций.

  4. Разработать информационное, алгоритмическое и программное обеспечение СППР в диагностических проблемных ситуациях и исследовать его работоспособность и эффективность.

Методы исследований базировались на основных положениях теории принятия решений, теории графов, методов теории нечетких множеств, методов теории эволюционного программирования, методов теории вероятностей и математической статистики.

Научная новизна:

  1. Предложена новая концептуальная модель СППР, отличающаяся от известных наличием непостоянного состава экспертных групп по уровням управления и внутренними обратными связями по согласованию нечетких оценок.

  2. Предложен новый способ определения вектора приоритетов по неполной матрице парных сравнений, в отличии от известных реализованный путем заполнения пропущенных значений матрицы парных сравнений на основе пропорций элементов других строк, либо приведения множества неполных парных сравнений к системе линейных уравнений с неопределенными коэффициентами и новая методика, реализующая предложенный способ. При этом требуется такое количество сравнений, которое лишь сохраняет связность соответствующего матрице ориентированного взвешенного графа доминирования.

  3. Установлены формальные признаки нового вида скрытого нарушения согласованности индивидуальных оценок эксперта, в отличии от известных вы-

являемого путем редукции отношения степеней предпочтения к числовому неравенству. Разработана методика согласования индивидуальных экспертных оценок на основе устранения скрытых и явных противоречий.

  1. Разработана новая методика выявления противоречий и согласования групповых экспертных оценок для неравнокомпетентных экспертов, отличающаяся от известных тем, что согласование осуществляется по множеству функций принадлежности, построенных на основе оценок количественных признаков при фиксированном -.начении лингвистической переменной.

  2. Разработана новая методика автоматической классификации ситуаций, отличающаяся от известных тем, что для классификации по множеству критериев используются механизмы эволюционного поиска.

Практическую значимость представляют:

  1. Предложенная в работе методика извлечения экспертных знаний на основе организаций процедуры неполных парных сравнении, позволяющая в наиболее удобной для эксперта форме выражать свои предпочтения в слабоформа-лизуемых проблемных ситуациях, и вместе с тем требующая в я/2 раз меньше затрат времени на проведение экспертизы (я - число сравниваемых альтернатив).

  2. Предложенный в работе новый способ определения вектора приоритетов по неполной матрице парных сравнений, позволяющий сократить объем работы экспертов при определении вектора приоритетов на основе сжатой информации о предпочтениях.

  3. Методика согласования индивидуальных экспертных оценок, разработанная на основе установленного нового вида скрытого нарушения согласованности, и методика согласования групповых экспертных оценок на основе взвешенной функции принадлежности нечеткого множества, которые позволяют существенно уменьшить число ошибок диагностики.

  4. Разработанная новая методика эволюционной классификации, позволяющая ЛПР в случае необходимости гибко реагировать на изменение ситуации путем конструирования новой целевой функции, а также проводить группировку ДПС по множеству критериев оценки качества классификации.

  5. Разработанное программное обеспечение, реализующее СПГГР и обеспечивающую сокращение сроков проведения процедуры извлечения экспертных знаний на 30-50% и уменьшение ошибок диагностики на 10-20%.

На защиту еыпосятся:

1. Концептуальная модель СГШР в диагностических проблемных ситуациях на основе многоуровневой обработки нечетких данных.

  1. Методика извлечения экспертных знаний на основе организации процедуры неполных парных сравнений и определения вектора приоритетов альтернатив.

  2. Методика согласования индивидуальных экспертных суждений на основе установления и устранения скрытых противоречий в оценках эксперта.

  3. Методика согласования групповых экспертных оценок по функции принадлежности нечеткого множества для неравнокомпетентных экспертов.

  4. Методика автоматической классификации ситуаций на основе использования механизмов эволюционного поиска.

Апробация результатов работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались на следующих научных конференциях: всероссийской молодежной научно-технической конференции "Информационные и кибернетические системы управления и их элементы" (г. Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1997 г.); республиканской молодежной научной конференции "Вопросы теоретической и практической медицины" (г. Уфа, Башкирский государственный медицинский университет, 1998 г.); межвузовской научно-практической конференции "Наука-сервис-семья" (г.Уфа, Уфимский технологический институт сервиса, 1998 г.); межвузовской научно-практической конференции "Вопросы управления и проектирования в информационных и кибернетических системах" (г.Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1999 г.); международной молодежной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы управления и обработки информации" (г.Уфа, Уфимский государственный авиационный технический университет, 1999 г.); республиканский каучно-прлКГЗаческои конференции лдсвыс тледйцнкские технологии (г.Уфа, Башкирский государственный медицинский университет, 2000 г.).

По теме диссертационного исследования опубликовано 12 работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных результатов и выводов работы, списка основной используемой литературы и приложения. Она изложена на 150 страницах основного машинописного текста, включая 16 рисунков и 15 таблиц. Список используемой литературы из 126 наименований и 1 приложение представлены на 17 страницах.

Похожие диссертации на Система поддержки принятия решений в диагностических проблемных ситуациях на основе нечеткой логики