Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы
Приведены положения теории принятия решения (ТПР), являющейся основой систем поддержки принятия решения, которые входят в системы искусственного интеллекта. Сформирована структурная схема последовательности принятия решения, ядром которой является целевая функция. Отмечена роль лица, принимающего р...
Saved in:
| Published in: | Штучний інтелект |
|---|---|
| Date: | 2010 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України
2010
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58487 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы / О.С. Литвинская, И.И. Сальников // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 404-414. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859739728881909760 |
|---|---|
| author | Литвинская, О.С. Сальников, И.И. |
| author_facet | Литвинская, О.С. Сальников, И.И. |
| citation_txt | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы / О.С. Литвинская, И.И. Сальников // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 404-414. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Штучний інтелект |
| description | Приведены положения теории принятия решения (ТПР), являющейся основой систем поддержки принятия решения, которые входят в системы искусственного интеллекта. Сформирована структурная схема последовательности принятия решения, ядром которой является целевая функция. Отмечена роль лица, принимающего решение, как человека, несущего ответственность. Приводится пример использования ТПР для реализации метода выбора средств реализации алгоритма работы проектируемой информационной технической системы.
Наведені положення теорії прийняття рішення (ТПР), яка є основою систем підтримки прийняття рішення, які входять в системи штучного інтелекту. Сформована структурна схема послідовності прийняття рішення, ядром якої є цільова функція. Відзначена роль особи, що приймає рішення, як людини, що несе відповідальність. Наводиться приклад використання ТПР для реалізації методу вибору засобів реалізації алгоритму роботи проектованої інформаційної технічної системи.
The authors present the statements of decision theory (DT) which is the basis of decision-making support systems included in artificial intelligence systems. The block diagram of decision-making succession, with the objective function as its core, is made up. The role of an individual making a decision as a person bearing responsibility is emphasized. The authors give an example of using DT for implementing the method of selecting means for realizing the algorithm of the performance of the information technical system being designed.
|
| first_indexed | 2025-12-01T16:10:14Z |
| format | Article |
| fulltext |
«Искусственный интеллект» 4’2010 404
5Л
УДК 004.02
О.С. Литвинская, И.И. Сальников
Пензенская государственная технологическая академия, г. Пенза, Россия
los@pgta.ru, iis@pgta.ru
Обобщенная структура принятия решения
для метода выбора средств реализации
проектируемой информационной
технической системы
Приведены положения теории принятия решения (ТПР), являющейся основой систем поддержки принятия
решения, которые входят в системы искусственного интеллекта. Сформирована структурная схема
последовательности принятия решения, ядром которой является целевая функция. Отмечена роль лица,
принимающего решение, как человека, несущего ответственность. Приводится пример использования
ТПР для реализации метода выбора средств реализации алгоритма работы проектируемой информационной
технической системы.
Введение
В настоящее время успешно развивается теория принятия решения как часть тео-
рии систем искусственного интеллекта, изучающая общие условия, подходы и законо-
мерности в различных предметных областях при исследовании задач принятия ре-
шения (ЗПР), которые имеют место тогда, когда необходимо совершить выбор лучшего
в определенном смысле варианта среди существующего множества альтернатив.
Другой успешно развивающейся областью в настоящее время являются информа-
ционные технические системы (ИТС), которые проникают во все сферы деятельности
человека. Особенностью современных ИТС является решение задач, которые в недавнем
прошлом решались только с помощью интеллекта человека. Подобной задачей являет-
ся также задача принятия решения – ЗПР, в условиях нечеткости, неопределенности,
неточности. Успешное развитие ИТС осуществляется благодаря успехам микроэлект-
ронной технологии, позволяющей в настоящее время реализовывать на одном кристалле
огромное число цифровых схем, которые являются основой методов цифровой обра-
ботки информации (ЦОИ).
К настоящему времени накоплен богатый опыт в методах и средствах реализации
алгоритмов ЦОИ. Однако выбор этих средств реализации алгоритмов при проектиро-
вании ИТС является в большей степени субъективным, при этом невозможно оценить –
насколько оптимальным явилось выбранное средство.
В этой связи актуальной является задача разработки метода выбора и обоснова-
ния средств реализации алгоритмов ИТС. В общем виде поставленную задачу прак-
тически решить невозможно из-за огромного количества условий, которые при этом
необходимо учесть. Поэтому в работе ограничивается предметная область примени-
мости метода выбора средств реализации ИТС следующими условиями:
– из всего многообразия будем рассматривать ИТС с использованием устройств
ЦОИ, причем в виде специализированных устройств. Это значит, что в проектируе-
Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств...
«Штучний інтелект» 4’2010 405
5Л
мом устройстве ЦОИ алгоритм обработки информации в процессе эксплуатации кар-
динально не изменяется в отличие от универсальных ЭВМ, которые обладают целым
рядом преимуществ перед специализированными устройствами и системами и лишь
в одном уступают им – это в экономической целесообразности использования универ-
сальных ЭВМ в специфических задачах ЦОИ;
– исходным сигналом для проектируемой ИТС является последовательный вре-
менной сигнал S(t), преобразуемый в последовательный поток данных. К нему можно
отнести сигнал ТВ-изображения с выхода телекамеры в системах технического зрения,
сигналы передачи данных по сетям, сигналы в системах сбора и обработки информа-
ции, сигналы с выходов датчиков в технических средствах охраны и т.п.
Подобные ограничения сужают область применения разрабатываемых методов,
но позволяют получить результаты в конечном виде – в виде зависимостей и методов,
оперирующих числовыми характеристиками.
Целью данной работы является формирование обобщенной структуры приня-
тия решения с учетом исходных условий, критериев получаемого варианта решения и
альтернативных вариантов решений.
Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд задач:
– привести и систематизировать основные положения теории принятия решения
(ТПР), являющейся основой систем поддержки принятия решения (СППР), которые
входят в системы искусственного интеллекта;
– рассмотреть структуру задач принятия решения, основные этапы, критерии, ви-
ды получаемых решений;
– сформировать структурную схему последовательности принятия решения;
– выделить ядро, которым является целевая функция, объединяющая исходные
условия, цели решения, критерии и альтернативные варианты получаемого решения;
– отметить роль лица, принимающего окончательное решение как человека, на-
деленного соответствующими полномочиями и несущего ответственность;
– привести пример использования положений ТПР для реализации метода выбо-
ра средств реализации алгоритма работы проектируемой информационной техничес-
кой системы.
Основные характеристики задач принятия решений
В зависимости от вида ЗПР подразделяют на следующие категории:
– задачи в условиях определенности, которые характеризуются полной и точной
(как правило, количественной) исходной информацией и детерминированным отобра-
жением множества альтернатив в множество критериальных оценок, то есть имеется
адекватное математическое описание проблемы. Для решения таких задач обычно при-
меняются методы математического программирования;
– задачи в условиях риска, когда возможные исходы можно описать с помощью
некоторого вероятностного распределения, для построения которого необходимо иметь
статистические данные или экспертные оценки. Обычно для решения задач этого ти-
па применяются методы теории полезности;
– задачи в условиях неопределенности, когда исходная информация является
неполной, неточной, неколичественной, а вид формального отображения является ли-
бо слишком сложным, либо не известен. В таких случаях для решения ЗПР привлека-
ются знания экспертов. Для представления и обработки этих знаний используются
различные методы прикладной теории принятия решений и методы искусственного
интеллекта.
Литвинская О.С., Сальников И.И.
«Искусственный интеллект» 4’2010 406
5Л
В общем виде в теории принятия решения (ТПР) выделяют следующие основ-
ные этапы:
1. Постановка задачи. Первоначально задача формулируется заказчиком – опери-
рующей стороной. Такая постановка задачи обычно не бывает окончательной. Во время
анализа проектируемого устройства задача уточняется. Здесь роль проектировщика
состоит в проведении тщательного исследования объекта разработки, формулирова-
нии требований к устройству, изучении множества факторов, влияющих на результат
выбора. Исследователь операции совместно с заказчиком выделяет совокупность су-
щественных факторов и уточняет окончательную содержательную постановку задачи.
2. Построение математической модели. При моделировании сложных систем не-
возможно учесть достаточно большое число реальных факторов, поскольку это при-
вело бы к чрезмерному усложнению модели. Поэтому в модель приходится вводить
лишь ограниченное число таких факторов, которые по тем или иным соображениям
считаются наиболее существенными. При этом возможны два подхода:
– неучтенные в описании модели факторы можно считать абсолютно несущест-
венными и полностью их игнорировать при принятии решений с использованием этой
модели;
– можно явно не вводить «несущественные факторы» в математическую модель,
но учитывать их влияние, допустив, что отклик модели на то или иное воздействие
(выбор альтернативы) может быть известным лишь приближенно или нечетко.
3. Разработка метода решения. Для нахождения оптимального решения для сфор-
мированной модели М( )
optimaα задачи в зависимости от структуры целевой функции optimaβ
и ограничений применяют те или иные методы теории математического программиро-
вания:
– линейное программирование, характеризующееся линейными целевыми функ-
циями;
– нелинейное программирование с нелинейным характером изменения целевой
функции;
– динамическое программирование используется, если аналитическое выраже-
ние целевой функции optimaβ является аддитивным или мультипликативным:
1 1
( , ); ( , )
kk
optima optima i i optima optima i i
i i
X Y X Yβ β β β
= =
= =∑ ∏ ,
где ,i iX Y – параметры либо технические характеристики устройства;
– дискретное (целочисленное) программирование, если на параметры целевой функ-
ции ,i iX Y наложено условие дискретности или целочисленности;
– геометрическое программирование применимо, если целевая функция выража-
ется соотношениями
( )
1
, при 1,
n
М
optima
j
j nβ β α
=
= =
∑ ,
где ( )Мα – некая характеристическая функция, имеющая вид:
( )
1
ji
m
aМ
j i
i
c xα
=
= ∏ , либо 1 2( )
1 2
1
...i i im
n
a a aМ
i m
i
c x x xα
=
=∑ ,
где коэффициенты сi и показатели степени аij являются произвольными константами,
а независимые переменные хj > 0, j=1,m. Функции приведенного вида называются
сигналами, а в случае хj > 0 – позиномами;
Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств...
«Штучний інтелект» 4’2010 407
5Л
– стохастическое программирование используется, если присутствуют случай-
ные величины, а целевая функция выражается математическим ожиданием, т.е. вместо
( , )optima i iX Yβ рассматривают , [ ( , )]X Y optima i iM X Yβ );
– эвристическое программирование применяют для решения тех задач, в кото-
рых точный оптимум найти алгоритмическим путем невозможно из-за большой размер-
ности исходной задачи или отсутствия методов решения. В таких случаях отказыва-
ются от поиска оптимального решения и отыскивают удовлетворительное с точки зрения
практики решение. При этом пользуются специальными методами-эвристиками, осно-
ванными на опыте, знаниях и интуиции исследователя и позволяющими значительно
сократить число просматриваемых планов.
4. Проверка и корректировка модели. Проверку производят сравнением пред-
сказанного поведения модели с фактическим (измеренным). Если их разница в преде-
лах допустимого, то модель считается адекватной, в противном случае необходимо
скорректировать модель.
5. Реализация найденного решения на практике. Полученное решение в виде
рекомендаций представляется заказчику.
ТПР является методологической основой для нахождения таких задач, разработ-
ки их моделей и алгоритмов решения, а также для практического внедрения оптималь-
ного решения.
Критерии принятия решения
В ТПР важным моментом являются критерии принятия решения на основе коли-
чественных характеристик исходных данных при наличии разнородных характерис-
тик со случайными параметрами. Для достижения поставленной цели необходимо вы-
полнить следующее:
– выполнить анализ существующих методов и подходов к проблеме принятия
решений;
– провести системный анализ многокритериальной оптимизации;
– разработать метод принятия решения как активную систему поддержки приня-
тия решения (СППР) с использованием сравнительной оценки в виде целевой функции;
– разработать программную реализацию СППР.
Все задачи принятия оптимальных решений можно классифицировать как:
– одноцелевое принятие решений, где целевая функция optimaβ – скаляр;
– многоцелевое принятие решений, где optimaβ – вектор;
– принятие решений в условиях определенности, когда исходные данные – детер-
минированные;
– принятие решений в условиях неопределенности, когда исходные данные – слу-
чайные.
Выбор в ЗПР зачастую является «неполным» и дополняется некоторыми сведе-
ниями о характере использования варианта решения. Этот промежуточный случай со-
ответствует ситуации риска. Принятие решений в условиях риска может быть основано
на одном из следующих критериев:
− критерий ожидаемого значения (КОЗ), который представляет собой выбороч-
ные средние значения случайной величины. Естественно, что достоверность получае-
мого решения при этом будет зависеть от объема выборки;
− комбинации КОЗ и выборочной дисперсией. КОЗ имеет ограниченную область
применения, чаще используется комбинация КОЗ и выборочной дисперсии, т.е. откло-
нением от ожидаемой рекомендации;
Литвинская О.С., Сальников И.И.
«Искусственный интеллект» 4’2010 408
5Л
− критерий известного предельного уровня. Этот критерий не имеет четко вы-
раженной математической формулировки и основан в значительной степени на интуи-
ции и опыте лица, принимающего решение (ЛПР). При этом ЛПР на основании субъек-
тивных соображений определяет наиболее приемлемый вариант решения;
− критерий наиболее вероятного события. Этот критерий предполагает замену слу-
чайной ситуации детерминированной путем замены случайной величины единственным
значением, имеющим наибольшую вероятность реализации. Использование данного
критерия так же, как и в предыдущем случае, в значительной степени опирается на опыт
и интуицию. При этом необходимо учитывать два обстоятельства, затрудняющие при-
менение этого критерия: критерий нельзя использовать, если наибольшая вероятность
события недопустимо мала; применение критерия невозможно, если несколько значе-
ний вероятностей возможного исхода равны между собой.
Данные критерии принятия решения являются базовыми. Однако в чистом виде
не подходят к осуществлению задачи выбора в области проектирования устройств.
Возможно, если выполнить их совокупность и взять средние значения неких техни-
ческих характеристик, применяя критерий ожидаемого значения, описать зависимость
параметров алгоритма от параметров сигнала, применяя критерий предельного уровня,
а именно личный опыт ЛПР, и сформировать аналитические зависимости аргументов
целевой функции посредством экспертов и их оценок взаимосвязи, то можно получить
новый метод принятия решений на основе обобщенных критериев.
Основные положения теории принятия решения
Для принятия решения широко используются методы теории исследований опе-
раций, однако они могут быть применены только после формулировки цели. В этом
и состоит существенное различие в предмете исследования этих двух наук. Теория при-
нятия решений в качестве объекта исследования берет проблему и начинает с фор-
мулирования цели. Промежуточными этапами являются выбор наилучшего решения
и интерпретация его для практики. ТПР заканчивает применение своего аппарата
только после изучения степени разрешения стоявшей перед ЛПР проблемы и фикса-
ции практического опыта.
Применение же аппарата исследования операций начинается только после того,
как цель задана, и заканчивается отысканием оптимального решения, которое макси-
мизирует (или минимизирует) целевую функцию, моделирующую степень предпоч-
тительности в смысле достижения цели.
Предпочтительность того или иного исхода операции оценивают величиной спе-
циальной числовой функции, которая является критерием. Оптимальным считается
такой вариант проведения операции, который обеспечивает наилучшее значение кри-
терия или наилучшее (компромиссное) сочетание значений всех критериев (если их
несколько).
Существует круг задач, для которых построены отработанные математические
модели, позволяющие находить решение без участия ЛПР. Это задачи распределения
ресурсов, транспортные задачи, задачи массового обслуживания, управления запаса-
ми и ряд других.
Однако имеется широкий круг задач, не укладывающихся в рамки перечислен-
ных разделов исследования операций. Прежде всего – это многокритериальные зада-
чи, решаемые в сложных ситуациях, причем сложными считаются ситуации, которые
отличаются наличием нескольких критериев, или действием неопределенных фак-
торов, или необходимостью учета мнения нескольких лиц, а также другие «нестандарт-
ные» ситуации.
Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств...
«Штучний інтелект» 4’2010 409
5Л
Системы принятия решения имеют информационную природу, организуют со-
гласованные потоки информации, которые доступны группе лиц, ответственных за си-
туационный анализ, организующих контроль неопределенности ситуации, а также
осуществляющих натурное, экспертное и модельное исследования альтернатив.
Далее охарактеризуем типы исследований.
Натурный эксперимент всегда ограничен по времени и ресурсам. Во всех ситуа-
циях он приводит к снижению неопределенности. Натурный эксперимент часто невоз-
можен, однако обладает максимальной достоверностью, являясь критерием фактичес-
кого разрешения проблемной ситуации.
Экспертное исследование проблемной ситуации характеризуется тем, что об-
щая информация о ситуации ограничивается личностным знанием эксперта. Однако
экспертное знание обладает важнейшим свойством концентрированности на важней-
ших группах альтернатив.
Модельные исследования ситуации связаны с формализацией описания ситуа-
ции, выбором надлежащего критерия адекватности моделей и моделируемых ситуаций.
Непосредственное исследование ситуации на модели завершается интерпретацией ре-
зультатов моделирования для перераспределения предпочтительности альтернатив.
Для того чтобы системно подойти к выполнению всех указанных этапов выра-
ботки решений, чтобы компактно представить себе совокупность операций по ее раз-
решению, целесообразно вначале построить ее упрощенный образ, то есть модель
проблемной ситуации.
Система предпочтений вариантов альтернатив может быть выявлена различными
способами. Чаще всего она может быть «измерена» в ходе исследования. Выявленная
и измеренная система предпочтений – это модель предпочтений. Формальным выра-
жением системы предпочтений являются критерий выбора решений и так называе-
мая функция выбора.
Эффективность решения – это субъективная оценка полезности. Правильнее
будет говорить о двух оценках эффективности решения: о теоретической (априорной)
эффективности решения, на основе которой делается обоснованный выбор наилучшей
альтернативы для реализации, и о фактической (апостериорной) эффективности ре-
шения.
Моделирование объекта включает:
– выбор критерия соответствия (адекватности) модели и объекта;
– выбор математического аппарата;
– получение и первичную обработку исходных данных для моделирования;
– алгоритмизацию поведения объекта моделирования;
– составление или применение готовой компьютерной программы;
– компьютерное моделирование с оценкой фактической адекватности результа-
тов моделирования.
Обобщенная структура формирования решения
На рис. 1 показана структура взаимодействия условий в ЗПР. Основными явля-
ются исходные условия, характеризующие предметную область, требуемые характе-
ристики, условия эксплуатации и другие условия, например, экономико-социальные.
Все они объединяются в некоторую обобщенную характеристику, которая влияет на
целевую функцию принятия решения. Другим фактором ЗПР является цель решения,
которая включает в себя различные критерии достижения цели – это может быть ми-
Литвинская О.С., Сальников И.И.
«Искусственный интеллект» 4’2010 410
5Л
нимаксный критерий поведения целевой функции или вероятностный критерий при
наличии нечетких условий. Кроме того, к цели решения относятся возможные вари-
анты в виде совокупности альтернатив принятых решений.
В случае большого объема альтернатив используется база данных или база знаний.
Ключевым элементом в ЗПР является целевая функция принятия решения, которая
представляет собой математическую модель, в количественном виде объединяющую
исходные условия, критерии достижения цели и совокупность альтернатив формируе-
мых решений.
Рисунок 1 – Структура взаимодействия условий в задаче принятия решения
Полученные варианты решений оцениваются лицом, принимающим решение (ЛПР),
формируя апостериорную оценку эффективности. Кроме того, для полученных вари-
Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств...
«Штучний інтелект» 4’2010 411
5Л
антов решений может быть оценена эффективность варианта априори. Конечное реше-
ние принимает ЛПР, то есть человек, наделенный соответствующими полномочиями
и несущий ответственность.
В работе предлагается развить положения ТПР в виде системы поддержки при-
нятия решений (СППР) в области оптимального проектирования специализированных
цифровых устройств обработки сигналов.
Выбор средства реализации алгоритмов обработки сигналов – один из важных
вопросов, решение которого определяет основные взаимосвязанные показатели качест-
ва проектируемой информационной системы, такие, как быстродействие, надежность,
помехоустойчивость, габариты, масса и потребляемая мощность. Поэтому представляет
интерес сравнительная оценка современных интегральных технологий и задач разра-
ботки СППР для реализации специализированных систем обработки сигналов.
Сравнительная оценка предполагает наличие оптимизации векторной целевой
функции, которая позволяет выразить необходимые характеристики сигналов и алгорит-
мов в виде числовых зависимостей. В работе предполагается привести ряд решений,
которые позволили бы количественно оценить характеристики обрабатываемого сиг-
нала и реализуемого алгоритма и на основе этих оценок сформировать целевую функ-
цию. Задачи выбора при проектировании специализированных цифровых устройств
обработки данных в условиях неопределенности, когда нет полной (как правило, ко-
личественной) исходной информации, сводятся к адекватному математическому описа-
нию проблемы. В этом случае детерминированное отображение множества альтерна-
тив в множество критериальных оценок осуществляется посредством использования
математических моделей.
В настоящее время СППР успешно развиваются в области экономики и управ-
ления. Применение подходов, используемых в СППР для решения технических задач,
развито слабо. К подобным задачам относятся: выбор средств реализации алгоритмов
обработки сигналов в специализированных устройствах, оптимизация параметров слож-
ных информационных систем. В работе предлагается развить положения теории сис-
тем поддержки принятия решений (СППР) в области оптимального проектирования
специализированных цифровых устройств обработки сигналов.
Метод выбора средств реализации алгоритмов
в устройствах ЦОИ
В настоящее время выбор средств реализации алгоритмов работы ИТС является в
большей степени субъективным. В первую очередь при этом играет роль привержен-
ность и имеющийся практический опыт разработчиков к тем или иным средствам
реализации. Однако при таком субъективном подходе невозможно оценить – насколько
оптимальным явилось выбранное средство. Особенно это обстоятельство усугубляется
усложнением решаемых задач в связи с широким развитием высокоточных технологий.
Развитие технологий ИС привело к таким средствам реализации, как программные,
микроконтроллерные и средства на базе программируемых логических интегральных
схем. Все эти средства в настоящее время являются жесткими конкурентами. Наличие
многоядерных процессоров, доступных простым пользователям, дает возможность вы-
полнять максимально быстро обработку последовательных сигналов. Развитие мик-
роконтроллеров и ПЛИС позволяют реализовывать специализированные устройства
различной степени сложности.
Литвинская О.С., Сальников И.И.
«Искусственный интеллект» 4’2010 412
5Л
Обоснованный выбор средств реализации алгоритмов обработки информации име-
ет существенное значение для устройств и систем, работающих с последовательными
сигналами – телекоммуникационных систем, систем сбора и обработки данных, тех-
нического зрения, охраны, отличающихся наличием последовательных каналов связи
или последовательных каналов ввода данных. Специализированные ИТС при эксплуа-
тации работают по заданным алгоритмам в отличие от универсальных ЭВМ. Приме-
нение специализированных ИТС обусловлено экономической целесообразностью, на-
пример, в телевизионных датчиках с функциями накопления, обнаружения и класси-
фикации изображений, в датчиках обнаружения и классификации целей в системах
целеуказания или в технических системах охраны.
Из многообразия средств реализации алгоритмов ИТС выделяются основные:
– программные, c использованием языков программирования высокого уровня
и реализуемые на универсальных ЭВМ;
– микропроцессорные, на базе микроконтроллеров;
– аппаратные, с использованием программируемой логики.
Программная реализация алгоритмов ИТС имеет целый ряд неоспоримых дос-
тоинств. Однако затраты на включение ПЭВМ в состав различного рода специализи-
рованных ИТС не всегда оправданы.
Достоинством микроконтроллерных средств реализации алгоритмов является
программируемость функций, т.е. одно и то же АЛУ используется в разных операциях
в соответствии с алгоритмом. При этом необходима фаза перестройки АЛУ, что тре-
бует определенных временных затрат. Указанное обстоятельство, а также фазы выпол-
нения команды, носящие служебный характер, являются недостатком микроконтрол-
лерных средств реализации алгоритмов, влияющим на быстродействие ИТС.
При использовании программируемой логики программируется структура алго-
ритма, при этом время выполнения всех операций определяется задержками в отдель-
ных логических блоках ПЛИС.
Для выбора предлагается три вида алгоритмов: управляющие, вычислительные
и преобразовательные.
Последовательность действий, входящих в метод объективного выбора вари-
анта реализации ИТС, состоит в следующем:
1) определяется множество основных параметров проектируемого устройства ЦОИ
:{ }nХХХ ,...,, 21 , их единицы измерения и их максимальные значения: { }nγγγ ,...,, 21 ;
2) выполняется нормирование параметров по максимальным значениям. Пара-
метры, как правило, представляются в единицах различных физических величин. Удоб-
нее в качестве аргументов функции выбора использовать безразмерные параметры,
выполняя нормирование каждого из множества параметров по их максимальному зна-
чению;
3) формируется обобщенная характеристика как функция частных параметров, то
есть множество частных параметров объединяется некоторой функцией, которая дает
нам обобщенную характеристику формируемой модели. Наиболее простой функцией,
объединяющей все коэффициенты параметров, может быть сумма:
,
П
1
,п
)м(
п ∑
=
⋅=α
N
i
ii Кq
(1)
где qi – весовые коэффициенты параметра;
Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств...
«Штучний інтелект» 4’2010 413
5Л
4) определяются весовые коэффициенты qi, входящие в обобщенную характерис-
тику )(М
Пα , которые назначаются в зависимости от приоритетов коэффициентов пара-
метров iПК , , исходя из доли влияния каждого параметра на обобщенную характерис-
тику )(М
Пα . Коэффициенты iПК , определяются при рассмотрении частного параметра
в отдельности и с учетом значимости частного параметра. Если приоритеты неизве-
стны, то принимается равномерная значимость параметров;
5) определяются коэффициенты весомых параметров iК ,ВП , которые необходимо
учитывать отдельно в целевой функции, так как они оказывают существенное влияние
на решение задачи. Это может быть коэффициент реального времени РВ,ВПК , коэффи-
цент вида алгоритма ВА,ВПК и другие;
6) формируется целевая функция выбора варианта реализации модели ИТС в
аналитическом виде, которая определяет поведение модели в зависимости от весомых
параметров iК ,ВП и обобщенной характеристики )(М
Пα :
{ }mВПВПВП ККК ,2,1,
(ММ
ПВПВП ,...,,,αβ=β ; (2)
7) для целевой функции выполняется разделение на зоны, соответствующие при-
нятым вариантам реализации ИТС. Совокупность зон или интервалов значений функ-
ции выбора определяет множество моделей вариантов реализации:
{ },,...,, 21
)(
L
М ВРВРВРВР = . (3)
Если неизвестно преобладание какого-либо варианта реализации, то выбирает-
ся равномерное разделение области допустимых значений функции выбора на L зон
или интервалов. При этом получаем множество интервалов, характеризующих различ-
ные варианты реализации ИТС:
{ };,...,, )()(
2
)(
1
)( М
ВРL
М
ВР
М
ВР
М
ВР ∆∆∆∈∆ (4)
8) формируется критерий выбора варианта реализации модели ИТС. Попадание
значения функции выбора )А(
ВРβ для конкретных значений обобщенной характеристи-
ки )(М
Пα и весомых параметров iК ,ВП в соответствующую зону или интервал значений
и будет определять вариант реализации ИТС, то есть является решением задачи выбора.
Тогда в общем виде условие попадания в некоторую зону варианта реализации ИТС
можно записать в виде:
{ }L
МА ВРВРВРВРВР ,...,, 21
)()( = , при
)м(
ВР
)А(
ВР ∆∈β , (5)
т.е. принимается решение о выборе варианта реализации алгоритма )А(ВР , принадле-
жащего множеству )М(ВР при условии попадания значения функции выбора )А(
впβ в ин-
тервал значений, соответствующих одной из трех зон функции выбора модели )м(
ВР∆ ;
9) определяется схема компромиссов. Варианты реализации ИТС могут быть прин-
ципиально отличающимися между собой (независимыми) и аналогичными (зависимыми).
Для независимых вариантов реализации указание интервалов допустимых значений
)(М
ВР∆ определяет однозначный выбор варианта реализации и не допускает компромисса.
Для зависимых вариантов реализации полученное решение не является однозначным.
В этом случае может быть выбрано другое средство реализации, оно будет допусти-
мым, но не будет оптимальным с точки зрения разработанного критерия.
Литвинская О.С., Сальников И.И.
«Искусственный интеллект» 4’2010 414
5Л
Заключение
В заключение отметим следующее: если получены рекомендации для реализа-
ции исходного алгоритма микроконтроллерами малой разрядности, то это значит, что
данный алгоритм можно реализовать также микроконтроллерами большой разрядности
и сигнальными процессорами; если получены рекомендации реализовать исходный
алгоритм с помощью сигнальных процессоров большой разрядности, то это значит,
что его можно реализовать только на этой элементной базе и другими средствами этот
алгоритм с заданными исходными данными реализован быть не может.
Таким образом, разработан метод выбора средства реализации исходного алго-
ритма, основанный на сравнении значения целевой функции для конкретного вычис-
лительного процесса и значения целевой функции соответствующей модели алгоритма.
Для модели вычислительного процесса обосновано использование значимых характе-
ристик сигналов и алгоритмов их обработки. Предложено выражение для целевой функции
модели вычислительного процесса в виде гауссовой кривой. Разработано программное
средство для решения задачи выбора средств реализации алгоритмов, проведены чис-
ленные эксперименты, подтверждающие основные теоретические результаты работы.
Разработанный метод позволяет обоснованно с использованием количественных
оценок выбрать варианты реализации алгоритма специализированных устройств циф-
ровой обработки последовательных потоков данных.
О.С. Літвінська, І.І. Сальніков
Узагальнена структура прийняття рішення для методу вибору засобів реалізації проектованої
інформаційної технічної системи
Наведені положення теорії прийняття рішення (ТПР), яка є основою систем підтримки прийняття
рішення, які входять в системи штучного інтелекту. Сформована структурна схема послідовності
прийняття рішення, ядром якої є цільова функція. Відзначена роль особи, що приймає рішення, як
людини, що несе відповідальність. Наводиться приклад використання ТПР для реалізації методу
вибору засобів реалізації алгоритму роботи проектованої інформаційної технічної системи.
O.S. Litvinskaya, I.I. Salnikov
The Generalized Structure of Decision-making for the Method of Selecting Means
of Realizing an Information Technical System Being Designed
The authors present the statements of decision theory (DT) which is the basis of decision-making support
systems included in artificial intelligence systems. The block diagram of decision-making succession, with the
objective function as its core, is made up. The role of an individual making a decision as a person bearing
responsibility is emphasized. The authors give an example of using DT for implementing the method of selecting
means for realizing the algorithm of the performance of the information technical system being designed.
Статья поступила в редакцию 22.06.2010.
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58487 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1561-5359 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-01T16:10:14Z |
| publishDate | 2010 |
| publisher | Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Литвинская, О.С. Сальников, И.И. 2014-03-25T14:58:51Z 2014-03-25T14:58:51Z 2010 Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы / О.С. Литвинская, И.И. Сальников // Штучний інтелект. — 2010. — № 4. — С. 404-414. — рос. 1561-5359 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58487 004.02 Приведены положения теории принятия решения (ТПР), являющейся основой систем поддержки принятия решения, которые входят в системы искусственного интеллекта. Сформирована структурная схема последовательности принятия решения, ядром которой является целевая функция. Отмечена роль лица, принимающего решение, как человека, несущего ответственность. Приводится пример использования ТПР для реализации метода выбора средств реализации алгоритма работы проектируемой информационной технической системы. Наведені положення теорії прийняття рішення (ТПР), яка є основою систем підтримки прийняття рішення, які входять в системи штучного інтелекту. Сформована структурна схема послідовності прийняття рішення, ядром якої є цільова функція. Відзначена роль особи, що приймає рішення, як людини, що несе відповідальність. Наводиться приклад використання ТПР для реалізації методу вибору засобів реалізації алгоритму роботи проектованої інформаційної технічної системи. The authors present the statements of decision theory (DT) which is the basis of decision-making support systems included in artificial intelligence systems. The block diagram of decision-making succession, with the objective function as its core, is made up. The role of an individual making a decision as a person bearing responsibility is emphasized. The authors give an example of using DT for implementing the method of selecting means for realizing the algorithm of the performance of the information technical system being designed. ru Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України Штучний інтелект Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы Узагальнена структура прийняття рішення для методу вибору засобів реалізації проектованої інформаційної технічної системи The Generalized Structure of Decision-making for the Method of Selecting Means of Realizing an Information Technical System Being Designed Article published earlier |
| spellingShingle | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы Литвинская, О.С. Сальников, И.И. Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений |
| title | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| title_alt | Узагальнена структура прийняття рішення для методу вибору засобів реалізації проектованої інформаційної технічної системи The Generalized Structure of Decision-making for the Method of Selecting Means of Realizing an Information Technical System Being Designed |
| title_full | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| title_fullStr | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| title_full_unstemmed | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| title_short | Обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| title_sort | обобщенная структура принятия решения для метода выбора средств реализации проектируемой информационной технической системы |
| topic | Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений |
| topic_facet | Интеллектуальные системы планирования, управления, моделирования и принятия решений |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58487 |
| work_keys_str_mv | AT litvinskaâos obobŝennaâstrukturaprinâtiârešeniâdlâmetodavyborasredstvrealizaciiproektiruemoiinformacionnoitehničeskoisistemy AT salʹnikovii obobŝennaâstrukturaprinâtiârešeniâdlâmetodavyborasredstvrealizaciiproektiruemoiinformacionnoitehničeskoisistemy AT litvinskaâos uzagalʹnenastrukturapriinâttâríšennâdlâmetoduviboruzasobívrealízacííproektovanoíínformacíinoítehníčnoísistemi AT salʹnikovii uzagalʹnenastrukturapriinâttâríšennâdlâmetoduviboruzasobívrealízacííproektovanoíínformacíinoítehníčnoísistemi AT litvinskaâos thegeneralizedstructureofdecisionmakingforthemethodofselectingmeansofrealizinganinformationtechnicalsystembeingdesigned AT salʹnikovii thegeneralizedstructureofdecisionmakingforthemethodofselectingmeansofrealizinganinformationtechnicalsystembeingdesigned |