Когнитивная графика как абстракция в системах поддержки принятия решений в сфере энергоконтроля

Размещено на http://www.allbest.ru/

КОГНИТИВНАЯ ГРАФИКА КАК АБСТРАКЦИЯ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В СФЕРЕ ЭНЕРГОКОНТРОЛЯ

Ю.В. Новоселов

Аннотация

В работе описывается применение метода решения поставленной задачи с помощью когнитивной графики. Решается задача выявления объектов, которые расходуют тепловую энергию в больших объемах, чем им необходимо, без использования норм энергопотребления. В работе показано, что решение задачи с помощью когнитивной графики так же эффективно, как решение той же задачи с помощью аппарата нечеткой логики и мультиагенитной технологии.

Введение

В последние годы возникла необходимость максимально экономного отношения человека к природным ресурсам. Так, например, в области энергопотребления одной из подобных задач является выявление объектов, расходующих тепловую энергию в больших объёмах, чем им необходимо.

1. Задача контроля объемов потребления тепловой энергии объектами Российской Федерации

Для точного определения превышает ли объект норму потребления тепловой энергии необходимо использовать некоторые свойства объекта, которые иногда не так просто получить, например, площадь, занимаемую объектом. В качестве объектов в поставленной задаче были выбраны ВУЗы страны. Так как площади всех ВУЗов различны, то единой нормы энергопотребления не существует. В связи с этим возникла задача выявления ВУЗов, которые расходуют тепловую энергию в больших объёмах, чем им необходимо, без использования нормы энергопотребления ВУЗом. То есть используются самые простые для поиска данные об объекте. Возможное решение поставленной задачи основывается на обратно пропорциональной зависимости объемов потребления тепловой энергии средним температурам отопительных периодов и их продолжительности. Это выражено соотношениями:

t1<t4<t2<t3, V1>V4>V2>V3 (*),

где ti, - средняя температура в i-м квартале, Vi - средний объем тепловой энергии, потребляемый ВУЗом в i-м квартале, i=1..4.

Решение задачи осуществлено тремя различными подходами.

2. Когнитивная графика как метод визуального решения задачи и методы решения задачи, использующие аппарат нечеткой логики и мультиагентную технологию

2.1 Метод решения задачи энергосбережения, позволяющий использовать интуитивный механизм мышления человека или когнитивная графика

Поставленная задача также решается с помощью когнитивной графики. Когнитивной графикой можно назвать совокупность приемов и методов образного представления условий задачи, которое позволяет либо сразу увидеть решение, либо получить подсказку для его нахождения. Используемые в задаче свойства ВУЗов хранятся в базе данных в табличном представлении. В такой форме лицам, принимающим решения, их трудно анализировать, так как анализ этой информации производится только левым полушарием мозга, которое, как известно, отвечает за пошаговую обработку текстовой информации. Чтобы, минуя сложные расчёты, можно было проанализировать исходную информацию и сделать вывод о расходе тепловой энергии ВУЗом, необходимо представить эту информацию в виде графического изображения (когнитивного образа), так как человеческий мозг, обрабатывая образное представление, включает интуитивный механизм мышления, за который отвечает правое полушарие человеческого мозга. При образном представлении информация обладает другими свойствами, нежели при табличном представлении. Поэтому исходная информация, представленная в виде предмета, совершено не относящегося к задаче, может натолкнуть лицо, принимающее решение (ЛПР), на правильное решение этой задачи, такое представление называется метафорой или когнитивной графикой. В качестве когнитивного образа, отображающего входные данные и позволяющего ЛПР быстро понять - правильно ли ВУЗ расходовал тепловую энергию, была создана модель (изображение), напоминающая книжную полку, (рис. 1).

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1 Когнитивный образ для выявления ВУЗов страны, объем потребления тепловой энергии которых не соответствует среднеквартальной температуре

На данном образе отражается исходная информация, извлечённая из базы данных, и пользователю предоставляется возможность самому увидеть ответ на поставленную задачу. Работа с когнитивным образом должна проходить в указанном на рисунке 2 порядке. Все части когнитивного образа состоят из четырех ярусов, каждый из них соответствует кварталу анализируемого года. Сначала ЛПР должно проанализировать верхнюю часть когнитивного образа, а затем нижнюю. Длина закрашенной части полосы верхнего прямоугольника (1) символизирует объём тепловой энергии в соответствующем этой полосе квартале. А дробление полос соответствует количеству отопительных дней. Таким образом, одно деление полосы из верхнего прямоугольника отображает удельный объём тепловой энергии (расход тепловой энергии, затраченный объектом за один отопительный день).

Справа от рассмотренного образа представлены увеличенные значения объёмов за один день каждого из кварталов (2). По ним можно увидеть в каком квартале объект расходовал больше тепловой энергии в день. На когнитивном образе 2 и 4 используется граничная линия красного цвета, которая показывает правильное соотношение расходов тепловой энергии по кварталам. В случае правильного расхода тепловой энергии величина расхода в первом квартале должна быть наибольшей, второй по величине должна быть полоса четвёртого квартала, далее второго и третьего.

Построение когнитивного образа 3 осуществляется делением полос образа 2, которые соответствуют величинам удельных объёмов, на средние нормированные температуры соответствующих кварталов. Нормирование температуры осуществляется по формуле:

T_{нормированная} = 20°C - T_{среднеквартальная}

Данный процесс позволяет переместить начало отсчёта в точку 20°C (т.к. при данной температуре отключено отопление) и работать с положительными значениями температуры. В результате, каждый участок полосы соответствует нормированному по числу отопительных дней и среднеквартальной температуре объёму тепловой энергии.

На когнитивном образе 4 представлены увеличенные значения объёмов за один день каждого из кварталов, нормированные по среднеквартальным температурам. Взаимное соотношение этих величин наглядно показывает пользователю, в каком из кварталов объект расходовал больше тепловой энергии за один день.

2.2 Использование аппарата нечеткой логики в задаче энергоконтроля для регионов страны и находящихся в них объектов

Метод решения задачи выявления ВУЗов, расход тепловой энергии которых не соответствовал среднеквартальной температуре, уже существовал, производя расчет только для одного ВУЗа, выявляя, правильно ли им расходовалась тепловая энергия. Этот метод использовал аппарат нечеткой логики и заключался в следующем. Из базы данных извлекается исходная информация. Затем по формулам, выражающим базовые соотношения (*), вычисляются четыре числовых значения. После этого они переводятся в лингвистические переменные. Эти лингвистические переменные подставляются в продукционные правила, по которым вычисляется ответ в виде лингвистической переменной. Дальше эта лингвистическая переменная преобразуется в числовое значение (от 0 до 1), по которому можно определить - на сколько правильно ВУЗ расходовал тепловую энергию.

Данный метод был взят мной за основу и в дальнейшем дополнен процедурой фаззификации. Это дало возможность выявлять в рамках отдельного региона, каких ВУЗов в нем больше - правильно расходующих тепловую энергию или неправильно. Разработанная процедура фаззификации заключается в следующем:

1) для фиксированного региона выбирается один из массивов входных данных (например, массив температур),

2) значения выбранного массива наносятся на лингвистическую шкалу,

3) по ней производится выбор единой лингвистической оценки для данного массива, т.е. для региона в целом.

Таким образом, каждый массив входных данных представляется одной нечёткой величиной. Разработанная процедура фаззификации введена, поскольку регион может быть протяжённым с севера на юг, и средние температуры в его городах могут сильно различаться. Найденная температура будет эффективной для региона в целом, так как она вычисляется, на основе отрезка значений лингвистической переменной, в котором находится большинство среднеквартальных температур ВУЗов. Такого рода отсечением можно исключить влияние граничных температур на среднюю температуру по региону.

2.3 Решение задачи энергоконтроля с применением мультиагентного подхода

Задачу выявления вузов, потребление тепловой энергии которых не соответствует среднеквартальной температуре, удобно решать с использованием мультиагентного подхода. После применения данного метода получается не только ответ: соответствует ли расход тепловой энергии ВУЗом среднеквартальной температуре, но также выдается рекомендация - каким образом ВУЗ должен был правильно расходовать эту тепловую энергию. Для решения поставленной задачи удобно использовать четыре рабочих агента (по числу кварталов года) и агента координатора. Суть метода заключается в следующем. Агенты проверяют выполнение неравенств

V1 /> =V4 /4 > =V2 /2 > =V3 /3,

где Vi - средний объем тепловой энергии, потребляемый ВУЗом в i-м квартале, i - число отопительных дней в i-м квартале, i=1..4

и, если они не выполняются, агенты начинают перераспределять общий объем тепловой энергии таким образом, чтобы все неравенства были выполнены. В результате работы метода вычисляется массив перераспределённых значений тепловой энергии, показывающий, каким образом ВУЗ должен был расходовать тепловую энергию. При сравнении полученного массива с массивом реальных значений тепловой энергии метод выявляет, превышает ли или занижает ВУЗ расход энергии по каждому кварталу в отдельности и за год в целом.

Так как в базе данных информация по ВУЗам хранится за несколько прошедших лет, агентам для эффективной работы при перераспределении тепловой энергии за проверяемый год, необходимо учитывать опыт, полученный при перераспределении в предыдущих годах. Агентами итерационно обрабатываются входные данные и, если анализ информации по конкретному ВУЗу происходит впервые, агентами используется начальная величина изменения объема тепловой энергии, задаваемая пользователем. При последовательном анализе информации за каждый год, становится возможным использование вычисленных значений эталонных расходов тепловой энергии за предыдущий год для данного объекта (ВУЗ, город, область, Федеральный Округ). Поэтому в качестве начального изменения объёма выбирается изменение, которое ранее привело к успешному результату. Указанный выбор начального приближения позволяет уменьшить число итераций, необходимых для получения результата. Таким образом, для метода, основанного на мультиагентном взаимодействии, реализуется процедура самообучения агентов.

После применения одного из вышеприведённых методов, его результаты сохраняются в табличном представлении.

3. Когнитивная графика в решении задачи выявления административных единиц страны с большим количеством объектов, расход тепловой энергии которых не соответствует среднеквартальным температурам

когнитивный графика тепловой энергия

Часто, лицу, принимающему решение, необходимо выявлять регионы страны, в которых большое количество ВУЗов неправильно расходуют тепловую энергию. Для решения этой задачи также использовалась когнитивная графика. Результат первой задачи теперь используется для решения новой задачи. Перед решением новой задачи в базе данных находятся следующие данные: объем потребления тепловой энергии ВУЗом, средняя температура по кварталам за определенный год, число отопительных дней в каждом из кварталов, место расположения этих объектов ( административные единицы, в которых они находятся), а также полученная одним из выше изложенных методов оценка, которая показывает - правильно ли ВУЗом расходовалась тепловая энергия.

Для решения поставленной задачи лицо, принимающее решение (ЛПР), должно сконцентрировать свое внимание на двух свойствах, которые принадлежат объектам. Этими свойствами являются территориальное расположение объектов и оценка, показывающая - правильно ли объектами расходовалась тепловая энергия. Выделение этих двух свойств позволяет ЛПР абстрагироваться от свойств объектов не нужных для решения поставленной задачи.

Абстракцией называют результат мысленного отвлечения (абстрагирования) тех или иных определенных свойств от множества свойств исследуемого конкретного предмета. В самой широкой трактовке абстракция представляет собой переход от одной вещи или множества вещей к другой - абстрактной вещи или совокупности вещей, обладающих выделенными общими свойствами исходных вещей.

Абстрагирование от не нужных свойств выполняется при помощи оператора абстракции La1, который отбрасывает не существенное для данной задачи свойство объекта. Он выглядит следующим образом:

La1 [Ai(Pi1, Pi2,… Pin)]> Ai(Pi1, Pi2,… Pim)

В данной интерпретации Ai - это ВУЗы, а Pij - все его свойства

(Pi1 - административная единица, в которой расположен объект (ВУЗ),

Pi2 - оценка, которая показывает - правильно ли объектом (ВУЗом) расходовалась тепловая энергия).

В задаче поиска административных единиц, в которых находится большое количество ВУЗов, не правильно расходующих тепловую энергию, исследуемым классом объектов являются административные единицы, информация о которых первоначально была представлена в текстовом виде. В ходе решения поставленной задачи информация представляется в виде графического образа - карты России (рис. 2), поделенной на округа, а ВУЗы расположенные в административной единице представляются секторами круговой диаграммы.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2 Когнитивный образ для решения задачи выявления административных единиц, в которых находится большое количество ВУЗов, неправильно расходующих тепловую энергию

Для того, чтобы ЛПР быстро могло понять, что в административной единице находится большинство ВУЗов, неправильно расходующих тепловую энергию, была использована метафора. Она заключается в том, что административные единицы раскрашиваются в цвета светофора, потому что все люди знают - на красный свет нужно остановиться и оглядеться - нет ли поблизости машин. В моей задаче ЛПР находится в подобной ситуации, поэтому изображение региона с большим количеством учебных заведений, неправильно расходующих тепловую энергию (в которых объемы потребления тепловой энергии не соответствуют средним температурам отопительных периодов и их продолжительности), закрашиваются красным цветом.

В заключение хотелось бы сказать, что создание графических образов решения задач станет весьма актуальным. Так как, при анализе когнитивной графики лицо, принимающее решение, сразу понимает, почему ответ получился именно таким, а при анализе метода, использующего последовательный набор формул ответ, не всегда является очевидным.

Список литературы

1. [Аверкин, 1999] Аверкин А.Н, Головина Е.Ю. Программное окружение разработки нечетких регуляторов. М.: Изд-во МЭИ, 1999. 48 с.

2. [Тарасов, 2002] Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002. 352 с.

3. [Башмаков, 2005] Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2005. 304 с.

4. [Поспелов, 1996] Поспелов Д.А. Прикладная семиотика и искусственный интеллект // Программные продукты и системы. 1996. №3. С. 10-13.

Размещено на Allbest.ru