An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support
Аn intellectual information technology is described for decision-making expert-analytical support. The functional model for this technology is presented. It is based on computer agents using with the roles of Analyst and Viewpoint Consultant. They operate by the problem area knowledge structure...
Gespeichert in:
| Datum: | 2025 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Russian |
| Veröffentlicht: |
PROBLEMS IN PROGRAMMING
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/787 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
| Завантажити файл: |  |
Institution
Problems in programming| id |
pp_isofts_kiev_ua-article-787 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| resource_txt_mv |
ppisoftskievua/15/9fe9b43abda8eb44f6a9c820a9604315.pdf |
| spelling |
pp_isofts_kiev_ua-article-7872025-08-27T13:30:47Z An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support Інтелектуальна інформаційна технологія експертно-аналітичної підтримки організаційних рішень Ilyina, O.P. Sinitsyn, I.P. Slabospitska, O.O. Yablokova, T.L. UDC 519.164:004.14 УДК 519.164:004.14 Аn intellectual information technology is described for decision-making expert-analytical support. The functional model for this technology is presented. It is based on computer agents using with the roles of Analyst and Viewpoint Consultant. They operate by the problem area knowledge structures that possess an a priori character to expertise for decision making process natural agents’ consulting. The functions for inter-agents communications using the knowledge structures proposed are considered. The framework proposed may be useful for strategic management processes efficiency to increase in complex organizational structures.Problems in programming 2013; 1: 68-77 Описано інтелектуальну інформаційну технологію експертно-аналітичної підтримки прийняття рішень. Надано її функціональну модель, яка базується на використанні комп'ютерних агентів з ролями Аналітик і Консультант точки зору. Вони оперують структурами знань щодо предметної області, апріорного по відношенню до експертизи, здійснюючи консультування природних агентів процесів прийняття рішень. Розглянуто функції міжагентних взаємодій, які використовують запропоновані структури знань. Інформаційна технологія може бути корисною для підвищення ефективності процесів стратегічного управління в складних організаційних структурах.Problems in programming 2013; 1: 68-77 PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2025-08-27 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/787 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 1 (2013); 68-77 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 1 (2013); 68-77 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 1 (2013); 68-77 1727-4907 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/787/839 Copyright (c) 2025 PROBLEMS IN PROGRAMMING |
| institution |
Problems in programming |
| baseUrl_str |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai |
| datestamp_date |
2025-08-27T13:30:47Z |
| collection |
OJS |
| language |
Russian |
| topic |
UDC 519.164:004.14 |
| spellingShingle |
UDC 519.164:004.14 Ilyina, O.P. Sinitsyn, I.P. Slabospitska, O.O. Yablokova, T.L. An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| topic_facet |
UDC 519.164:004.14 УДК 519.164:004.14 |
| format |
Article |
| author |
Ilyina, O.P. Sinitsyn, I.P. Slabospitska, O.O. Yablokova, T.L. |
| author_facet |
Ilyina, O.P. Sinitsyn, I.P. Slabospitska, O.O. Yablokova, T.L. |
| author_sort |
Ilyina, O.P. |
| title |
An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_short |
An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_full |
An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_fullStr |
An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_full_unstemmed |
An intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_sort |
intellectual information technology for organizational decisions expert-analytical support |
| title_alt |
Інтелектуальна інформаційна технологія експертно-аналітичної підтримки організаційних рішень |
| description |
Аn intellectual information technology is described for decision-making expert-analytical support. The functional model for this technology is presented. It is based on computer agents using with the roles of Analyst and Viewpoint Consultant. They operate by the problem area knowledge structures that possess an a priori character to expertise for decision making process natural agents’ consulting. The functions for inter-agents communications using the knowledge structures proposed are considered. The framework proposed may be useful for strategic management processes efficiency to increase in complex organizational structures.Problems in programming 2013; 1: 68-77 |
| publisher |
PROBLEMS IN PROGRAMMING |
| publishDate |
2025 |
| url |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/787 |
| work_keys_str_mv |
AT ilyinaop anintellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT sinitsynip anintellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT slabospitskaoo anintellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT yablokovatl anintellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT ilyinaop íntelektualʹnaínformacíjnatehnologíâekspertnoanalítičnoípídtrimkiorganízacíjnihríšenʹ AT sinitsynip íntelektualʹnaínformacíjnatehnologíâekspertnoanalítičnoípídtrimkiorganízacíjnihríšenʹ AT slabospitskaoo íntelektualʹnaínformacíjnatehnologíâekspertnoanalítičnoípídtrimkiorganízacíjnihríšenʹ AT yablokovatl íntelektualʹnaínformacíjnatehnologíâekspertnoanalítičnoípídtrimkiorganízacíjnihríšenʹ AT ilyinaop intellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT sinitsynip intellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT slabospitskaoo intellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport AT yablokovatl intellectualinformationtechnologyfororganizationaldecisionsexpertanalyticalsupport |
| first_indexed |
2025-09-17T09:22:40Z |
| last_indexed |
2025-09-17T09:22:40Z |
| _version_ |
1850410447393521664 |
| fulltext |
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
© Е.П. Ильина, И.П. Синицын, О.А. Слабоспицкая, Т.Л. Яблокова, 2013
68 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2013. № 1
УДК 519.164:004.14
Е.П. Ильина, И.П. Синицын, О.А. Слабоспицкая, Т.Л. Яблокова
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ
ТЕХНОЛОГИЯ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ
ПОДДЕРЖКИ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ
Описана интеллектуальная информационная технология экспертно-аналитической поддержки
принятия решений. Представлена ее функциональная модель, базирующаяся на использовании
компьютерных агентов с ролями Аналитик и Консультант точки зрения. Они оперируют структурами
знания о предметной области, априорного по отношению к экспертизе, осуществляя консультирование
естественных агентов процессов принятия решений. Рассмотрены функции межагентных
взаимодействий, использующих предложенные структуры знания. Предложенный аппарат может быть
полезен для повышения эффективности процессов стратегического управления в сложных
организационных структурах.
Введение
Поддержка принятия решений в ор-
ганизационных системах, адекватная тем
условиям и вызовам, в среде которых дол-
жен функционировать сегодняшний ме-
неджмент, должна учитывать целый ряд
требований к процессам принятия реше-
ний, на который не успели откликнуться в
должной степени предлагаемые и исполь-
зуемые средства автоматизации.
К базовому набору таких требова-
ний могут быть отнесены, следуя [1, 2],
следующие.
1. Полнота анализа целевых и побоч-
ных влияний решения, определяющих его
качество.
2. Динамичность реагирования на
изменения в системе внешних вызовов и в
состояниях среды, влияющей на выполне-
ние решения.
3. Последовательность и преемствен-
ность действий по достижению поставлен-
ной цели на разных этапах планирования,
в разных звеньях организационной струк-
туры и при вынужденном прерывании
временных, ресурсных и функциональных
связей.
4. Прозрачность обоснования и пер-
спектив предлагаемого решения – для всех
участников процессов его жизненного
цикла и всех выразителей интересов, по-
падающих под его целевые и побочные
влияния.
Успешное функционирование ме-
неджмента в поле перечисленных требова-
ний существенно поддерживается приме-
нением экспертной методологии принятия
решений, которая способна обеспечить:
поддержку процессов решения
проблем в условиях слабой формализован-
ности и существенной неопределенности;
непосредственное привлечение
профессионального опыта специалистов и
доступной им информации относительно
текущего состояния объектов и процессов;
возможность учета и обобщения
индивидуальных мнений представителей
разных ведомственных, профильных и ме-
тодических подходов к проблеме.
Однако, та же система требований
обусловливает критерии качества эксперт-
ных оценок [3, 4] и новые черты методоло-
гии реализации экспертной платформы.
Перечислим их, снабжая идентифи-
кацией, которая будет использована в ходе
дальнейшего изложения.
S1. Поддержка системы экспертиз
взаимосвязанных объектов и процессов на
разных этапах управления ими, формиру-
ющая и использующая единое концепту-
альное и информационное поле.
S2. Сопоставимость результатов
различных экспертиз объекта.
S3. Развитие экспертного подхода
до уровня экспертно-аналитического за
счет многоаспектного оценивания, фор-
мального увязывания рекомендаций и диа-
гнозов со значениями оцениваемых крите-
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
69
риев, а также использования формализо-
ванного представления особых мнений
экспертов.
S4. Совместное использование экс-
пертных оценок и априорных, по отноше-
нию к текущей экспертизе, знаний о пред-
метной области экспертируемых решений.
S5. Наличие средств гибкого и
обоснованного формирования постановки
экспертной проблемы и технологии ее ре-
шения, наиболее адекватных проблемной
ситуации.
S6. Получение компромиссных ре-
шений в условиях концептуально различ-
ных взглядов на объект экспертизы, пред-
ставленных в экспертной группе.
Информационная технология
поддержки принятия решений
Средством поддержки принятия
решений, ориентированным на часть пере-
численных специфических черт новой па-
радигмы экспертной методологии, являет-
ся интеллектуальная информационная тех-
нология экспертно-аналитической под-
держки принятия решений (ИИТ ЭАППР).
Она предоставляет комплексирование и
реализацию целого ряда формальных мо-
делей, последовательно разрабатывавших-
ся в [3–11].
Интеллектуальный характер ин-
формационной технологии определяется
включением в ее состав совокупности мо-
делей знаний о предметной области (ПрО).
В числе прочих, в состав последней входят
модели коллективного искусственного ин-
теллекта, описывающие мультиагентный
коллектив, виртуально представляющий
концептуально различные точки зрения на
ПрО экспертируемых объектов.
ИИТ ЭАППР реализует совокуп-
ность архитектурных решений, касающих-
ся различных ракурсов поддерживаемого
процесса принятия решений. Состав и вза-
имосвязи этих ракурсов задаются ее ком-
плексной моделью
MK = T, C, A, R, I, CI, (1)
где T – телеологическая компонента, опи-
сывающая целевой аспект поддерживаемо-
го принятия решений;
C – когнитивная компонента, объ-
единяющая модели знаний о предметной
области;
A – акциональная компонента, опре-
деляющая состав агентов технологии, а
также содержание и последовательность
их деятельности в терминах технологиче-
ских процессов и их операций (автомати-
зированных и человеко-машинных);
R – реализационная компонента,
которая осуществляет детализацию акцио-
нальной сопоставлением ее операциям ме-
тодов, используемых моделей знаний и
методик выполнения (для человеко-
машинных операций);
I – информационная компонента,
определяющая банки данных, документы,
специальные технологические процессы
ведения и использования информационной
среды, а также полномочия агентов и ин-
формационные контексты задач;
CI – кооперативная компонента, за-
дающая межагентные взаимодействия (как
для естественных, так и для компьютер-
ных агентов технологии).
Краткая характеристика телеологи-
ческой компоненты ИИТ ЭАППР приве-
дена в табл. 1.
К числу основных механизмов сни-
жения рисков решений при использовании
ИИТ ЭАППР принадлежат:
– использование в экспертизах кон-
цептуальных и информационных структур,
априорных по отношению к ним;
– предоставление алгоритмов, соче-
тающих методы извлечения актуальных
экспертных знаний с аналитическими ме-
тодами выведения из них следствий (бла-
годаря априорной концептуальной инфор-
мации, основанной на знаниях пилотов-
экспертов и опыте решений);
– организация многотуровых экс-
пертных процессов с концептуально обос-
нованными обратными связями, которые
обеспечивают последовательное снижение
базовых рисков;
– концептуальное оснащение ис-
кусственных агентов в помощь естествен-
ным участникам экспертных процессов
и организация протоколов их взаимо-
действия.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
70
Таблица 1. Телеологическая компонента ИИТ ЭАППР и развитие методической
платформы экспертной поддержки принятия решений
Цель использова-
ния ИИТ ЭАППР
Специализированная чер-
та новой парадигмы экс-
пертной методологии
Функция, реализующая цель
Привлечение всех
накопленных зна-
ний и мнений к
решению эксперт-
ной проблемы
S1, S5
Формирование экспертной группы с использованием
онтологизированной постановки проблемы, банка экс-
пертов и ретроспективы экспертиз
Определение информационного контекста экспертизы
Формирование рамочной модели ценности
Осуществление
экспертного про-
цесса, эффектив-
ного по критерию
”затраты/качество”
S5
Оценка приемлемости результатов
Решение о последующих турах и их организация
Полноаспектное
непредвзятое ин-
дивидуальное оце-
нивание объекта
S2, S3, S4, S5
Формирование и обоснование компромиссной модели
ценности
Получение и сопоставление реальных и виртуальных
версий мнений и рекомендаций
Реализация обратных связей в Дельфи-процессе
Получение оценки,
обобщающей
представленные
S2, S3, S4, S6
Статистическое обобщение экспертных мнений
Реализация мультиагентных соглашений
Формальный вывод рекомендаций
Формирование
прозрачного и об-
щеприемлемого
обоснования оцен-
ки
S1, S2, S6
Выбор целей и критериев для модели ценности
Компромиссное объединение версий модели ценности
Определение показателей качества оценки
Размещение данных о выполненной экспертизе в банке
ретроспективы экспертиз
Эти механизмы применяются к че-
тырем базовым технологическим процес-
сам:
формирование постановки экс-
пертной проблемы;
извлечение индивидуальных
экспертных мнений;
обобщение индивидуальных
мнений;
ведение и актуализация концеп-
туальной и информационной среды.
Модели априорных знаний
ИИТ ЭАППР
К составу моделей априорных зна-
ний компоненты С ИИТ ЭАППР принад-
лежат такие структуры:
семейство онтологий бизнес-
обоснованных экспертных точек зрения на
ПрО принимаемых решений (AK1);
– формализм выводимых отноше-
ний между элементами семейства онтоло-
гий;
– банк онтологически интерпрети-
рованных деревьев ценности для объектов
экспертизы (AK3);
– банк диагностических моделей
вывода управленческих рекомендаций в
экспертизе, использующей для представ-
ления экспертных мнений об объекте мо-
дель такого дерева ценности (AK4);
– модели онтологически обосно-
ванного рационального поведения экспер-
тов в Дельфи-процессах согласования ин-
дивидуальных экспертных оценок (AK5);
– формализм функции полезности
произвольного онтологически корректно
определенного концепта, которая характе-
ризует эффект от принятия этого концепта
для носителей фиксированной точки зре-
ния (AK6).
Модель знаний о ПрО, ориентиро-
ванная на поддержку принятия решений,
должна обеспечивать следующие возмож-
ности:
– описание объектов ПрО в рам-
ках системы категорий концептов, которая
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
71
систематизирует элементы деятельности
по принятию решений, информационные и
методические среды этой деятельности, ее
цели, результаты и влияния;
– представление различных точек
зрения на объекты и ситуации;
– формализацию неполных зна-
ний;
– определение концептов, выпол-
няемое в различных аспектах и допускаю-
щее как позитивную, так и негативную
формы (в случае неполного знания).
С этих позиций построена FVPO-
модель семейства экспертных точек зрения
[7, 12], выполняющая роль формального
аппарата для структур знаний AK1.
При разработке концептуальной
модели за основу взяты подходы к много-
категориальным моделям Бунге-Ванда-
Вебера [13], опыт разработки систем кон-
цептов проблемно-ориентированных кате-
горий в системе KAOS [14], а также прин-
ципы многовзглядового и многоперспек-
тивного концептуального моделирования
[15], актуальные, учитывая потребность
одновременного использования различных
бизнес-обусловленных взглядов на свой-
ства и функции экспертируемого объекта.
Применительно к ПрО семейство FVPO=
={O(Vi)}i=1,…,N включает модели O(Vi) то-
чек зрения Vi, каждая из которых реализует
онтологическое описание деятельности
одной из профессиональных или ведом-
ственных групп, выполненное в терминах
концептуальной модели (КМ).
Категориями концептов КМ явля-
ются Сущность, Ситуационное отношение,
Ситуация, Оценочная (Целевая) характе-
ристика, Цель, Функция, Аналитическое
решение, Плановое решение, Проблема,
Документ, Коммуникация, Действие, фор-
мально введенные в [12]. При этом суще-
ствует непустое ядро семейства VN, кон-
цепты из состава которого обеспечивают
минимально необходимое описание дея-
тельности по коллективному принятию
решений, и
i{1,…, N} VN O(Vi).
Элементами онтологической моде-
ли точки зрения V служат концепты CCC,
каждый из которых обладает категорией
Cat(C), и параметры ParPPar – элемен-
тарные свойства концептов.
Концепт C задается в рамках O(V)
своим полным определением ID(V) –
конъюнкцией частичных определений (D-
определений)
DT(C, V) = T, L(C,T,V), B1(C,T,V),
B2(C,T,V), S(C,T,V); (2)
S(C,T,V) = B0(C,T,V), Pr(C,T,V),
G(C,T,V), A(C,T,V) , (3)
где TTTСat – тип D-определения; TTСat –
множество таких типов для категории Cat;
L(C,T,V) – степень определенности знаний.
S(C,T,V) представляет собой пози-
тивное определение C, включающее его
базис
B0 = { r, X , XCC PPar },
где r – роль из множества Rr(T) ролей эле-
ментов в отношении, задаваемом посред-
ством DT(C, V) над элементами базиса.
В состав S(C,T,V) входит также:
множество A актуальных раскрытий D-
определений [10, 12] концептов XB0;
множество предикатов Pr: {X}(0;1), со-
ставляющих инварианты отношения DT(C,
V); множество процедур G: {Xin}Xout, Xin
B0(C, T1), Xout B0(C,T), (T1,T) TTСat.
Эти процедуры задают правила порожде-
ния экземпляра концептов базиса на осно-
ве экземпляра базиса другого D-
определения концепта C.
B1 в (2) задает наследуемый базис
DT(C, V), который формируется согласно
аксиомам наследования для категории Cat
и положению С в иерархии концептов, ко-
торая определяется в рамках O(V) посред-
ством специального типа t D-определений.
B2 в (2) задает базис негативного опреде-
ления C (при L(C,T,V), указывающем на
неполноту знания), фиксируя концепты,
которые не могут войти в B0(C,T,V) ни при
каких путях развития знаний.
Структурированное подмножество
концептов из состава V, определяющее
смысл концепта C, формализовано в [12]
как его семантическое поле SF(C, V).
SF(C,V) – дерево с вершинами C
’
,T, осу-
ществляющим итеративное раскрытие
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
72
элементов базисов D-определений в аспек-
те их компонентов A (см. (2), (3)), начиная
с концепта C и заканчивая (в листьях) либо
параметрами, либо концептами C
’’
, для ко-
торых все пары C
’
, T из актуальных рас-
крытий базиса текущего D-определения C
’’
уже представлены на предыдущих уровнях
дерева.
Предложенный формализм FVPO-
модели послужил основой для конструк-
тивного определения таких отношений
между определениями концептов, анализ
которых позволяет реализовать функции
сопровождения процессов экспертного
принятия решений при вовлечении пред-
ставителей различных точек зрения.
Формальные отношения этого рода
(сходство, противоречивость, понимае-
мость, информативность и т. д.) составля-
ют содержание структуры знаний AK2. Их
сигнатуры и метрики рассмотрены в [3].
Элементы банка знаний AK3 пред-
ставляют собой иерархические многокри-
териальные модели ценности, аппарат ко-
торых развит, по сравнению с моделью,
предложенной в [16], онтологическими
связями критериев с целями (развитие и
формализация подхода [17]), а также кри-
териями негативных влияний [18].
Модели в банке могут принадле-
жать:
– пространству модельных образ-
цов, предложенных заранее для поддержи-
ваемой ПрО;
– пространству пилот-представле-
ний взглядов выразителей определенной
точки зрения;
– ретроспективе экспертиз, если
речь идет о моделях, использованных в
ранее решенных экспертных задачах.
Модели из состава структуры зна-
ний AK4 представляют собой системы про-
дукционных правил, которые сформулиро-
ваны с использованием специального язы-
ка и содержат в левой части предикат над
значениями экспертных оценок критериев
фиксированной модели из состава AK3, а в
правой – элемент массива возможных диа-
гностических рекомендаций, связанного с
ПрО в целом. Описание языка, специально
разработанного для ИИТ ЭАППР, приве-
дено в [18].
Модели из AK5 определяют, с ис-
пользованием соответствующих подмно-
жеств структур знаний AK1 и AK2, базовые
объекты для алгоритма моделирования ги-
потетически оптимального хода Дельфи-
процесса с помощью перспективной моде-
ли мультиагентного частично наблюдае-
мого марковского процесса принятия ре-
шений (МЧНМПР) [19].
Такое моделирование опирается на
предложенное авторами соотнесение моде-
лей Дельфи и МЧНМПР, охарактеризо-
ванное в табл. 2.
Состав AK6 детально описан в [12].
Этот механизм обеспечивает онтологиче-
ски обоснованный выбор концептуально
компромиссных взглядов на элементы по-
становки проблемы экспертизы для задан-
ной модели экспертной группы, т.е. при
заданном множестве точек зрения из со-
става AK1.
Мультиагентная модель,
используемая в ИИТ ЭАППР
Для построения ИИT ЭАППР ис-
пользована мультиагентная модель, в со-
став которой входят два ролевых типа ис-
кусственных агентов, принадлежащие к
категории интеллектуальных ассистентов
[20]. Это типы Аналитик и Консультант
точки зрения. Характеристика акциональ-
ной компоненты технологии учитывая
взаимодействие этих агентов приведена в
табл. 3.
Естественные агенты ИИТ ЭАППР–
это участники экспертного процесса с ро-
лями Постановщик экспертной проблемы,
Эксперт и Администратор знаний.
На рисунке показаны взаимодей-
ствия искусственных и естественных аген-
тов, обеспечиваемые компонентами ИИТ
ЭАППР.
Агент-консультант точки зрения
(АКТЗ) выполняет функции консультиро-
вания экспертов, принадлежащих к соот-
ветствующей бизнес-группе, а также пред-
ставительства интересов этих экспертов
перед Агентом-аналитиком на различных
этапах проведения экспертизы и перед
другими АКТЗ в переговорных процессах.
Обладая информацией, которая составляет
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
73
Таблица 2. Взаимоотношение концептов модели Дельфи-процесса и МЧНМПР
№ Концепт Дельфи-процесса Концепт МЧНМПР
1 Цель (получение эффективно согласованных оценок)
Функция вознаграждения (зависящая от рассто-
яний между оценками и их аргументированно-
сти)
2 Эксперт Агент
3 Оценка, полученная в невиртуальном первом туре Начальное состояние мира
4
Рациональность поведения (соблюдение собственных
убеждений)
Матрица вероятностей переходов (зависящая
от скачка собственной оценки )
5
Индивидуальное экспертное мнение в повторном ту-
ре (аргументированная оценка целевого параметра и
аргументации чужих мнений предыдущего тура)
Действие
6
Содержание обратных связей (оценки и аргументация
предыдущего тура)
Наблюдения, доступные агенту в текущем со-
стоянии мира
7 Предельное количество туров Установленный временной горизонт
8 Шкала оценивания целевого параметра Возможные состояния мира
9
Сценарий поведения искусственных агентов, пред-
ставляющих точки зрения из состава модели эксперт-
ной группы
Политика
Таблица 3. Характеристика функций агентов ИИТ ЭАППР
Технологи-
ческий
процесс
Функция Агент
Задейство-
ванные
структуры
знаний
Операции над структурами
знаний
1 2 3 4 5
Формирова-
ние поста-
новки экс-
пертной
проблемы
Формирование модели экс-
пертной группы
Консультант
точки зрения
AK1, AK2, ре-
троспектива
экспертиз
Анализ актуальности и инфор-
мированности точки зрения
относительно объекта эксперти-
зы
То же (утверждение пред-
ложений)
Аналитик
Ретроспектива
экспертиз
Оценка результативности уча-
стия представителей точки зре-
ния
Отбор участников в экс-
пертную группу
Аналитик
Ретроспектива
экспертиз, AK2
Оценка результативности реле-
вантной деятельности эксперта
Формирование индивиду-
альных версий модели цен-
ности
Советник точ-
ки зрения
AK1, банк AK3
Предоставление паттернов и
онтологических объяснений
целей и критериев
Отбор перспективных вер-
сий модели ценности
Аналитик
Ретроспектива
экспертиз, банк
AK3
Поиск компромиссных моделей
из предыдущих экспертиз,
наилучших по свойствам
Построение концептуально
компромиссной модели
ценности
Аналитик,
Консультанты
то-чек зрения
AK1, банк AK3,
AK2, AK6
Объединение индивидуальных
версий, оптимизированное на
множестве функций ценности
для агентов точек зрения
Формирование полного
информационного контек-
ста
Консультант
точки зрения
AK1, AK2, ре-
троспектива
экспертиз
Поиск всех значимых для объ-
екта экспертизы информацион-
ных источников
Концептуально компромис-
сная фильтрация контекста
Аналитик
Полный кон-
текст, AK1, AK2
Поиск и удаление источников –
носителей противоречий между
точками зрения
Выявление
индивиду-
альных экс-
пертных
мнений
Методическая и справочная
помощь относительно мо-
дели ценности
Консультант
точки зрения
AK1, банк AK3
Справки о критериях, целях,
источниках
Отслеживание истории
управления объектами экс-
пертизы
Аналитик
AK1, ретроспек-
тива экспертиз
Трек решений, управленческих
рекомендаций и оценок относи-
тельно объекта экспертизы и
его составляющих
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
74
Окончание табл. 3
1 2 3 4 5
Сбор особых мнений экс-
пертов
Консультанты
точки зрения
AK1, банк AK3
Инициация и онтологическое
форматирование элементов
особых мнений
Обобщение
индивиду-
альных экс-
пертных
мнений
Выбор метода первичного
обобщения
Аналитик
Ретроспектива
экспертиз
Оценка гипотез относительно
ожидаемых позиций экспертов
Обобщение и оценка каче-
ства результатов
Аналитик
Индивидуаль-
ные оценки,
AK1, AK2, ре-
троспектива
экспертиз, AK4
Оценка статистических свойств,
выдвижение и проверка гипотез
об онтологически обоснован-
ных причинах рассогласованно-
сти, выявление и предоставле-
ние участникам экспертизы
подмножества критериев, про-
блемных при согласовании
мнений, получение мнений
относительно выведенных ре-
комендаций
Принятие решения об орга-
низации Дельфи-процесса и
его параметрах
Аналитик,
Консультанты
точки зрения
Индивидуаль-
ные оценки,
AK1, AK2, AK5
Моделирование и прогноз
Дельфи-процесса на онтологи-
ческих основаниях
Подбор парадигмы следу-
ющего тура Дельфи-
процесса
Аналитик
Оценки, особые
мнения, AK1,
AK2, AK6
Выбор процедуры (см. [12]) и
содержания обратных связей
Подготовка и обоснования
окончательного решения
Аналитик
Оценки, свой-
ства, особые
мнения, AK1,
AK5
Формирование и опубликова-
ние проекта решения, пополне-
ние ретроспективы экспертиз
Введение и
актуализация
концепту-
альной и
информаци-
онной среды
Введение новых знаний в
AK1 (формирование пред-
ложений)
Консультант
точки зрения
Ретроспектива
экспертиз
Выявление новых концептов,
эффективно использованных
или предлагаемых в особых
мнениях
Введение новых знаний в
AK1 (принятие решений)
Аналитик
Предложения,
AK1, AK2
Формирование непротиворечи-
вого и обоснованного проекта
развития знаний
Выявление потенциально
целесообразных изменений
знаний
Аналитик
Ретроспектива
экспертиз, AK1,
AK2
Формирование гипотез относи-
тельно концептуальных разно-
гласий и оценка их достоверно-
сти
Создание новых AK4 (полу-
чение индивидуальных
версий)
Консультант
точки зрения
Банк AK4, AK1,
AK2
Предоставление форматов и
интеллектуальных справок,
проверка непротиворечивости
системы правил
Создание новых AK4 (объ-
единение индивидуальных
версий)
Аналитик
Версии, банк
AK4, AK1, AK2
Выявление и исключение пря-
мых и опосредованных проти-
воречий, построение объеди-
ненной версии и ее согласова-
ние с носителями знаний
онтологию соответствующей точки зрения,
он предоставляет эксперту:
– онтологические элементы для ар-
гументации индивидуальных мнений;
– потенциальный прототип для вер-
сии модели ценности;
– отдельные цели и критерии, кото-
рые могут быть включены в версию моде-
ли ценности.
Имея в своем доступе:
– контакты с агентами других точек
зрения;
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
75
Сценарий работы
экспертов
СТРУКТУРЫ
АПРИОРНОГО ЗНАНИЯ
ЯДРОV1
Vn
V2
ПОСТАНОВЩИК
ЭКСПЕРТНОЙ
ПРОБЛЕМЫ
AK1
AK5
AK2AK6
AK3 AK4
Обобщенные
результаты
экспертизы
Предложения по
актуализации
АДМИНІСТРАТОР
ЗНАНИЙ
РЕТРОСПЕКТИВА
ЭКСПЕРТИЗ Ei
Архивный образ
экспертизы E i
Постановка
Состав экспертной
группы
Модель ценности
Информационный
контекст
ЭКСПЕРТЫ
Концептуальная
консультация
Индивидуальная
аргументация
Архивный образ
экспертизы
Постановка
Результаты
Аналитические
выводы
Изменения
АГЕНТ-
АНАЛИТИК
Концеп-
туали-
зация
Формальный
анализ
Рекомендование
Индивидуальное
мнение
Проблемный
вопрос и
требованияи
к решению
АГЕНТ-
КОНСУЛЬТАНТ
ТОЧКИ ЗРЕНИЯ
Корпоративно
обоснованная
оценка мнений
и аргументов
Модели протоколов
согласовательных
процессов
Модель процесса
Дельфи-реализации
экспертизы
Параметризация
функций
полезности
Параметризация
условий
необходимости
и легитимности
применения
процедур
Актуа-
лизация
Рисунок. Мультиагентный подход к реализации ИИТ ЭАППР
– методы формального сопоставле-
ния интерпретаций концепта онтологии с
использованием структуры знаний AK2;
– методы погружения внешних
концептов в собственную онтологию, так-
же использующие AK2;
– методы формирования корпора-
тивно-обусловленной функции когнитив-
ной ценности [12] на основании AK6.
Агент АКТЗ выполняет для экспер-
та:
смысловую интерпретацию пред-
ложений других экспертов по поводу мо-
дели ценности;
оценку аргументов чужих экс-
пертных мнений;
– вычисление индивидуальной
ценности и предоставление рекомендаций
относительно очередного хода эксперта в
переговорном процессе.
Реагируя на появление в протоколе
мнений «своего» эксперта замечаний и
предложений, АКТЗ передает их Агенту-
аналитику. Последний выполняет анализ
текущей ситуации экспертного процесса,
принимая решения относительно:
– перевода процесса с этапа на
этап;
– рекомендаций Администратору
знаний, основанных на рекомендациях и
замечаниях экспертов;
– завершения процесса либо фор-
мирования постановки задачи для следу-
ющего тура, согласно модели Дельфи-
процедуры.
Имея полный доступ к структурам
знаний и алгоритмам анализа и обобщения
индивидуальных мнений и ретроспективы
экспертиз, Агент-аналитик осуществляет:
– построение компромиссной вер-
сии модели ценности;
– оценку потенциальной целесооб-
разности организации многотурового
Дельфи-процесса;
– формирование структур знаний
для следующего тура Дельфи-процедуры
(потенциальные концептуальные причины
расхождений в мнениях, аргументацион-
ные противоречия и др.);
– построение обобщенных экс-
пертных мнений;
– оценку результатов экспертизы.
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
76
Таким образом, ИИТ ЭАППР явля-
ется технологией функционирования ги-
бридного мультиагентного коллектива.
Агенты – Интеллектуальные консультанты
из его состава используют методы и алго-
ритмы формального анализа онтологиче-
ских отношений, статистического анализа
и прогноза, а также формирования и ис-
следования компромиссных решений, как
показано в [3, 12].
Выводы
Интеллектуальная информационная
технология экспертно-аналитической под-
держки принятия решений позволяет сни-
жать риски решений и затраты ресурсов на
их принятие в организационных структу-
рах, использующих парадигму стратегиче-
ского управления. Для решения этой зада-
чи привлекается потенциал использования
специально разработанных структур апри-
орного знания о предметной области при-
нятия решений и базирующихся на них
функций интеллектуальной консультации
экспертов программными агентами.
Предложенный подход может быть
эффективен также для автоматизирован-
ной поддержки других методических
платформ аналитической деятельности в
процессах стратегического управления,
которые предполагают осуществление ин-
теллектуальных человеко-машинных опе-
раций (концептуальный анализ ситуаций,
имитационные исследования, формирова-
ние и исследование компромиссных реше-
ний).
Интеллектуальные информацион-
ные технологии реализации таких методи-
ческих платформ могут использоваться как
автономно, так и для развития технологи-
ческих схем стратегического управления,
поддерживаемых рыночными программ-
ными продуктами.
1. Мазур И.И. Корпоративный менеджмент:
Справочник для профессионалов. – М.:
Высшая школа, 2003. – 1076 с.
2. Акофф Р.Л., Магидсон Дж., Эддисон
Г.Дж. Идеализированное проектирование.
Как предотвратить завтрашний кризис се-
годня. Создание будущего организации /
Ф.П. Тарасенко (пер.). – Д.: Баланс Бизнес
Букс, 2007. – 320 c.
3. Ильина Е.П. Оценка и использование пока-
зателей качества экспертного решения
проблемы // Проблеми програмування. –
2006. – № 1. – С. 38–45.
4. Слабоспицкая О.А. Формальный аппарат
экспертного решения проблемы многокри-
териального оценивания при учёте ряда
точек зрения на проблему // Проблеми
програмування. – 2002. – № 1–2, спец. вып.
– С. 415–440.
5. Ильина Е.П. Представление и использова-
ние модели “Дерево ценности” в онтологи-
ях партисипативного принятия решений //
Сб. тр. СНУЯЭиП. – 2008. – № 1(25).–
С. 110–121.
6. Ильина Е.П. Методы автоматизированного
управления экспертизами при концепту-
альной неоднородности экспертных взгля-
дов // Проблеми програмування. – 2007. –
№ 4. – C. 35–46.
7. Ильина Е.П. Семиотическая модель разви-
вающихся экспертных точек зрения для
поддержки принятия решений. // Проблеми
програмування. – 2006. – № 4. – C. 49–56.
8. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Системно-
аналитическое сопровождение экспертиз и
концептуальный компромисс между экс-
пертными точками зрения // Вестник НТУ
«ХПИ». Сб. науч. тр. Тематический выпуск
«Системный анализ, управление и инфор-
мационные технологии». – Харьков: НТУ
«ХПИ». – 2005. – № 12. – С. 112–117.
9. Ильина Е.П., Ольховская Ю.В., Слабоспиц-
кая О.А. Построение и обоснование обоб-
щенного дерева критериев ценности при
учете различных точек зрения на проблему
многокритериального оценивания // Про-
блеми програмування. – 2004. – № 2-3. –
С. 344–352.
10. Ильина Е.П. Методы представления и ком-
плексного использования структур знаний
различных уровней формализации в опи-
сании экспертной точки зрения на пред-
метную область решаемой проблемы //
Проблеми програмування. – 2002. – № 1-2.
– С. 409–421.
11. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А. Цели и
критерии логико-статистического анализа
экспертных предпочтений в условиях кон-
фликта точек зрения на предметную об-
ласть проблемы выбора // Проблеми про-
грамування. – 2000. – № 1-2. – С. 471–483.
12. Ильина Е.П. Функции и методы поддержки
современных парадигм метода Дельфи //
Експертні та інтелектуальні інформаційні системи
77
Проблеми програмування. – 2009. – № 1. –
С. 36–52.
13. Wand Y., Weber R. On the deep structure of
information systems // Information Systems J.
– 1995. – 5. – P. 203–220.
14. Dardenne A., van Lamsweerde C., Fickas S.
Goal-directed Requirements Acquisition //
Science of Computer Programming. – 1993. –
Vol. 20. – P. 3–50.
15. Opdahl A.L. Comparison of Four Families of
Multi-Perspective Problem Analysis Methods
// In: Proceedings of "Information Systems
Research in Scandinavia, IRIS 20", Kristin
Braa and Eric Monteiro (eds.) –
Hanku/Norway, August 1997. Available at
http://www.ifi.uib.no/staff/andreas/publ.html.
16. Jaakko D., Hämäläinen R.P. Value Tree
Analysis – WORKING DRAFT. – Helsinki
University of Technology. Systems Analysis
Laboratory, 15.04.02. – 74 р. – Available at
http://www.sal.hut.fi/
17. Keeney R.R. Value-Focused Thinking: A Path
to Creative Decisionmaking. Harvard
University Press, Cambridge, Massachu-setts,
London, England, 1992.
18. Ильина Е.П., Слабоспицкая О.А., Синицын
И.П., Яблокова Т.Л. Автоматизированная
поддержка принятия решений по управле-
нию программами фундаментальных науч-
ных исследований с использованием экс-
пертной методологии. Институт про-
граммных систем НАН Украины – Препр.
– Киев, 2010. – 94 с.
19. Seuken S., Zilberstein S. Formal Models and
Algorithms for Decentralized Decision
Making under Uncertainty // J. of
Autonomous Agents and Multi-Agent
Systems. – 2008. – N 17(2). – P. 90 –250.
20. Etzioni 0., Weld D.S. Intelligent agents on the
Internet: fact, fiction and forecast // IEEE
Expert. – 1995. – N 10(4). – P. 44–49.
Получено 20.03.2012
Об авторах:
Ильина Елена Павловна,
кандидат физико-математических наук,
ведущий научный сотрудник,
Синицын Игорь Петрович,
доктор технических наук,
заведующий отделом,
Слабоспицкая Ольга Александровна,
кандидат физико-математических наук,
старший научный сотрудник,
Яблокова Татьяна Леонидовна,
старший научный сотрудник.
Место работы авторов:
Институт программных систем
НАН Украины,
03187, Киев-187,
Проспект Академика Глушкова, 40.
Тел.: (044) 526 4579
e-mail: ols07@mail.ru
|