Побудова баз знань систем підтримки прийняття рішень групами розподілених експертів

В. Г. Тоценко, В. В. Циганок, А. А. Деєв, І. Д. Олійник

Размещено на http://www.allbest.ru/

128

120

УДК 658.562

Інститут проблем реєстрації інформації НАН України

Побудова баз знань систем підтримки прийняття рішень групами розподілених експертів

В.Г. Тоценко

База знань у вигляді ієрархій критеріїв, або ієрархій цілей є невід'ємною частиною системи підтримки прийняття рішень (СППР) на основі багатокритеріального [1-13] або цільового оцінювання альтернатив [14-16]. Для побудови бази знань мають залучатися декілька експертів, причому склад групи і фах цих експертів при побудові різних фрагментів бази знань є неоднаковими. Досвід роботи з групами експертів свідчить про те, що через велику зайнятість членів групи організувати їх зустріч для спільної роботи дуже важко. Значно більші можливості для цього відкривають комп'ютерні мережі, зокрема, INTERNET. Для створення умов плідної роботи з побудови бази знань СППР групою експертів необхідно вирішити ряд проблем теоретичного, технічного та організаційного характеру. Ця стаття присвячена викладенню досвіду вирішення цих проблем стосовно побудови бази знань СППР, в якій використовується метод динамічного цільового оцінювання альтернатив. Вибір СППР цього типу пояснюється тим, що проблема побудови її бази знань розподіленими експертами є більш загальною ніж проблеми побудови баз знань для СППР з мультикритеріальним оцінюванням альтернатив.

Алгоритмічні засади

У перебігу побудови бази знань СППР групою розподілених експертів необхідно вирішити наступні проблеми:

визначення способу отримання експертних оцінок;

визначення ступеню узгодженості оцінок експертів щодо конкретного питання, яке вирішується у ході роботи;

визначення достатності ступеню узгодженості оцінок експертів, який дозволяє коректно знайти агреговану оцінку;

визначення агрегованої узгодженої оцінки. Вирішення цієї проблеми передбачає також попереднє обчислення показників відносної компетентності членів групи щодо фрагменту бази знань, який будується.

Методи вирішення цих проблем суттєво залежать від характеру інформації, яка отримується від експертів. Цю інформацію можна поділити на такі групи:

концептуальна інформація, яка виражається природною мовою;

структурна інформація щодо зв'язків елементів бази знань.

оціночна інформація щодо кількісних оцінок властивостей об'єктів, яка представляється у числовому вигляді;

Крім того, експерт у перебігу спільної роботи має подавати також службову інформацію, зміст якої залежить від методу збору й обробки інформації перших двох груп.

Розглянемо методи вирішення наголошених проблем щодо кожного з видів експертної інформації.

Збір та обробка концептуальної експертної інформації

До інформації цієї групи відносяться формулювання критеріїв, цілей, типів цілей. При побудові сценаріїв технологічного передбачення формулювання їх етапів також являють собою концептуальну інформацію. Характерною ознакою експертної інформації цього типу є відсутність у цей час методів, які б дозволяли об'єктивно визначати кількісні показники узгодженості множини експертних даних, перевіряти достатність рівня узгодженості та формальними методами знаходити агреговані узгоджені експертні дані. Це обумовлює необхідність вирішення наголошених вище проблем шляхом досягнення консенсусу на основі неформального обговорення проблеми експертами. Такий метод можна умовно назвати модифікованим методом «мозкового штурму».

Сутність його полягає в наступному. За 2-3 дні до сеансу спільної роботи адміністратор розсилає відібраним їм експертам повідомлення про час сеансу, назву цілі, для якої передбачається визначити множину підцілей, і прохання підтвердити свою участь або повідомити про бажану корекцію часу сеансу. Отримавши повідомлення від експертів про свою участь і визначивши остаточний час сеансу і склад учасників, адміністратор розсилає повторне остаточне запрошення взяти участь у сеансі і попередньо, до призначеного проміжного терміну, вислати на його адресу свої пропозиції про формулювання підцілей. Отримавши пропозиції експертів, адміністратор формує підмножини близьких формулювань підцілей без прив'язки їх до прізвищ експертів. У призначений час експерти реєструються. Адміністратор перевіряє повноваження експертів і повідомляє про початок сеансу.

Він виносить на обговорення підмножину формулювань першої підцілі і пропонує експертам визначити, чи є в кого-небудь із них додаткові пропозиції про нові формулювання цієї підцілі, отримані у результаті аналізу поданої підмножини формулювань. Кожна пропозиція без обговорення включається до підмножини, що обговорюється. Далі адміністратор пропонує експертам висловити свої пропозиції щодо запропонованих формулювань, які протоколюються і стають доступними всім учасникам сеансу. Після того, як усі пропозиції висловлені, адміністратор повідомляє про перехід до їх оцінки.

Кожному експерту рекомендується розширений за рахунок додаткових пропозицій список формулювань першої підцілі, доповнений пропозицією «Відхилити усі формулювання, підціллю не вважати». Виходячи з кількості формулювань, кількості експертів, їхньої підготовленості і припустимого часу сеансу, адміністратор вибирає спосіб оцінки, використовуючи метод [17]. Спочатку визначається тип оцінок -- ординальні або кардинальні, далі метод оцінювання.

Ординальне оцінювання варіантів формулювань полягає у їх ранжуванні, тобто у формуванні послідовності варіантів у порядку зменшення їх прийнятності. При цьому найбільш прийнятний варіант знаходиться на першому місці, а найменш прийнятний -- на останньому.

Групове агреговане ранжування визначається на основі індивідуальних ранжувань, які формуються кожним експертом незалежно. Для визначення агрегованого ранжування існують декілька методів. Найпростішими для реалізації є методи Кондорсе, або Борда.

При використанні методу Кондорсе для кожної пари варіантів (ai, aj) визначається число sij -- кількість експертів, які вважають варіант ai більш прийнятним, ніж варіант aj. Якщо sij > sji, варіант ai у груповому ранжуванні передує варіанту aj. Якщо sij > sji для всіх j i, то варіант ai в агрегованому ранжуванні вважається найкращим. Недоліком методу є можливість виникнення у 9 % випадків парадоксу Кондорсе, який полягає у неможливості визначення найкращого варіанта через логічне протиріччя, що виникає.

При використанні методу Борда кожному варіанту формулювання привласнюється сума рангів, які він отримав у індивідуальних ранжуваннях, даних експертами. При цьому ранги варіанта в індивідуальних ранжуваннях визначаються таким чином: якщо варіант є останнім у ранжуванні, йому привласнюється ранг 0, якщо -- передостанній, то ранг 1 і т.д. У агрегованому груповому ранжуванні на перше місце ставлять варіант, який має найменшу суму визначених у такий спосіб рангів.

Кардинальне оцінювання має за мету визначення відносних показників прийнятності варіантів формулювань. Для одержання цих показників можуть використовуватись групові методи: безпосереднього оцінювання, «лінія», «трикутник», «квадрат» [18].

Збір та обробка структурної інформації

Цю групу утворює інформація щодо зв'язків підцілей з їх безпосередніми надцілями, які встановлюють експерти на другому етапі побудови структури ієрархії цілей, коли здійснюється просування «знизу-вгору». Сутність цього процесу полягає у наступному. Адміністратор вибирає чергову підціль і називає її безпосередні надцілі, зв'язки з якими вибраної підцілі були встановлені під час першого етапу побудови ієрархії цілей, тобто при просуванні «згори-униз». Після цього він пропонує кожному експерту переглянути список усіх цілей і подати свої пропозиції щодо назв цілей, які цей експерт вважає потрібним визначити як додаткові безпосередні надцілі підцілі, що розглядається. Неважко бачити, що процедура узгодження цієї підмножини додаткових безпосередніх надцілей є ідентичною розглянутій у попередньому пункті процедурі узгодження складу і формулювань безпосередніх підцілей за тим тільки винятком, що зміна формулювань назв цілей у цьому випадку не припускається. Таким чином, ця процедура є менш складною і тому для її виконання можна скористатися розглянутою у попередньому розділі технологією.

Збір та обробка оціночної інформації щодо кількісних характеристик властивостей об'єктів

Доцільно розглядати два підтипи цієї інформації: оцінки абсолютних величин і відносні показники ступеню вираженості властивостей об'єктів бази знань.

Збір та обробка інформації щодо абсолютних величин.

Прикладами можуть бути величини ресурсів цілей, ефектів від досягнення підцілей, оцінки тривалості та вартості виконання проектів, величини затримки розповсюдження впливу досягнення підцілей, імовірності виконання проектів, або того, що даний етап сценарію відбудеться.

Для збору й обробки результатів експертного оцінювання може застосовуватись груповий метод безпосереднього оцінювання із зворотнім зв'язком з експертами [18,19]. Цей метод передбачає визначення коефіцієнта узгодженості множини експертних оцінок на основі спектрального підходу [20], а також урахування показників відносної компетентності експертів, які можуть бути визначені методом [21].

Збір та обробка результатів експертного оцінювання відносних показників ступеню вираженості властивостей об'єктів бази знань.

До цієї групи відносяться показники відносної вагомості критеріїв, альтернатив відносно критеріїв, а також часткові коефіцієнти впливу досягнення підцілей, або виконання проектів на досягнення безпосередніх надцілей.

Для збору та обробки експертної інформації такого ґатунку можуть використовуватись різноманітні методи: групові методи безпосереднього оцінювання та парних порівнянь із зворотнім зв'язком з експертами [18]. Останні передбачають визначення кількісних показників узгодженості результатів парних порівнянь методом [20]. На цей час розроблено цілу гаму групових методів парних порівнянь, що відрізняються алгоритмами обробки інформації, шкалами, в яких представляються результати експертного оцінювання, та способами вводу, внаслідок чого показники їх працеємності, точності й узгодженості результатів є неоднаковими. Це висуває проблему прийняття рішень щодо вибору методу згідно з їх характеристиками та уподобаннями особи, яка організує процес експертного оцінювання. Для вирішення цієї задачі може бути використаний метод підтримки прийняття рішень, запропонований у [17].

Функції і режими роботи системи

Система призначена для організації з використанням INTERNET спільної роботи декількох експертів у перебігу формування структури бази знань СППР і визначення параметрів її елементів.

З викладених вище принципів функціонування системи витікає, що вона має працювати у таких режимах:

а) формування структури бази знань і формулювань назв її елементів (критеріїв або цілей);

б) визначення типів критеріїв або цілей;

в) визначення параметрів елементів бази знань (коефіцієнтів вагомості критеріїв, коефіцієнтів вагомості альтернатив відносно критеріїв, ресурсів цілей, ефектів від досягнення цілей, затримок розповсюдження впливів виконання цілей, тривалості виконання проектів, часткових коефіцієнтів впливу підцілей);

У режимі а) мають бути реалізовані можливості виконання як ординального так і кардинального оцінювання варіантів формулювань.

Для реалізації ординального оцінювання мають бути реалізованими методи:

безпосереднього ранжування кожним експертом з наступною агрегацією методами Кондорсе і Борда;

безпосереднього оцінювання прийнятності кожного з варіантів числом у заданих межах, визначення індивідуального ранжування з наступною агрегацією методами Кондорсе і Борда;

парного порівняння у тернарній шкалі з наступним визначенням індивідуальних ранжувань і агрегацією методами Кондорсе і Борда.

Для реалізації кардинального оцінювання повинні бути реалізовані:

-- груповий метод безпосереднього оцінювання;

-- груповий метод парних порівнянь «лінія»;

-- груповий метод парних порівнянь «трикутник»;

-- груповий метод парних порівнянь «квадрат».

Структура програмного забезпечення системи

При створенні системи було проаналізовано декілька варіантів її можливої побудови, які відрізняються один від одного в основному способами обміну інформацією між експертами та адміністратором. До таких варіантів слід віднести наступні: експерт база знання програмний

обмін інформацією між експертами та адміністратором здійснюється за допомогою електронних поштових служб;

обмін повідомленнями між клієнтськими, що розміщені на комп'ютерах експертів, та серверною -- на комп'ютері адміністратора -- частинами програмного забезпечення;

все керуюче програмне забезпечення і база знань розміщені на сервері, який доступний в мережі Інтернет, експерти і адміністратор взаємодіють з сервером за допомогою стандартних програмних засобів перегляду Інтернет сайтів (Web-браузерів).

Всі перелічені варіанти мають свої недоліки та переваги. Так, перший варіант є найпростішим для реалізації, не потребує установлення додаткового програмного забезпечення на комп'ютерах експертів крім електронної поштової служби, має можливість функціонування навіть у режимі автономного («оf-line») доступу до мережі Інтернет, але позбавлений оперативності в зборі інформації від експертів, йому притаманні ряд труднощів при обробці та формалізації даних. При побудові такої системи потрібно передбачати розробку спеціальних засобів обміну формалізованими повідомленнями та засобів їх обробки, налагодження фільтрації проходження повідомлень. Захист інформації від несанкціонованого доступу під час сеансів обміну даними повністю покладається на систему електронної пошти.

Другий варіант позитивно відрізняється значною перевагою в оперативності, значно ширшими можливостями в побудові дружнього інтерфейсу з експертами, мінімальним у порівнянні з іншими двома варіантами завантаженням каналів передачі інформації. До недоліків слід віднести необхідність у попередній установці спеціального програмного забезпечення на робочих місцях експертів, але в той самий час це дає можливість при розробці програмних засобів для робочого місця експерта зберегти без зміни звичний інтерфейс користувача, який використовувався для збору інформації в нерозподілених системах, а також мати додатковий засіб захисту інформації.

Третій варіант на теперішній час є, напевне, найбільш прогресивним у плані організації доступу широкого кола експертів до роботи з системою. При вдалій розробці серверних програмних засобів кількість експертів, що одночасно можуть брати участь у прийнятті рішень, обмежується тільки потужністю web-вузла. В той же час особливої уваги при розробці систем на базі цієї технології заслуговує організація автентифікації користувачів та розмежування доступу. Використовуючи стандартний програмний засіб для перегляду Інтернет сайтів, на сервері реєструються як адміністратор системи, так і всі експерти. Після цього сервер має реагувати на запит користувача в залежності від його встановленого статусу.

Враховуючи вищезгадані характеристики варіантів розробки програмних засобів, на етапі створення СППР «Солон-3» було застосовано другий варіант, а саме розробку з використанням клієнтських та серверних реалізацій програмних засобів.

На теперішній час реалізовано режим визначення часткових коефіцієнтів впливу підцілей на їх безпосередні надцілі методом групового експертного оцінювання. Серверна частина програмного забезпечення за необхідності може бути включена до складу основного модуля системи «Солон-3», яка розгортається на комп'ютері адміністратора. Вихідні дані для роботи експертів беруться з бази знань, сформованої на попередніх етапах роботи СППР і відкритої на даний момент. Передбачено режим запуску сервера, при якому ініціюється запуск програми-сервера і відбувається налаштовування її на роботу з відкритою базою знань. Далі програма-сервер чекає на підключення експертів, які мають приймати участь у груповому оцінюванні альтернатив. Сервер надає доступ виключно тим експертам, які занесені в спеціальний список, сформований на етапі побудови бази знань.

Клієнтські частини програмного забезпечення розсилаються експертам, які попередньо погодились взяти участь в оцінюванні альтернатив. Крім того експерти забезпечуються інформацією про знаходження сервера: повним унікальним його ім'ям у мережі або IP-адресою; інформацією про початок сеансу; та, за необхідності, паролем для підключення до сервера. Комп'ютери експертів можуть знаходитись як в одній локальній мережі з комп'ютером, на якому запущена програма-сервер, так і в будь-якому місці глобальної Інтернет-мережі. В останньому випадку комп'ютер з програмою сервером має мати унікальну IP-адресу і бути доступним з глобальної мережі.

Обмін повідомленнями між серверною програмою та програмами експертів здійснюється з використанням стандартного протоколу передачі пакетів у мережі -- TCP/IP.

При запуску клієнтської частини програмного забезпечення на своєму комп'ютері експерт уводить своє ім'я (за звичай прізвище експерта), яке повинне повністю співпадати з тим, що є в списку на сервері, а також решту даних, необхідних для підключення до сервера. Якщо підключення до сервера відбулось успішно, то серверна програма розсилає кожній з клієнтських програм експертів інформацію, необхідну для оцінки альтернатив. Прийнявши ці дані, кожна з клієнтських частин, використовуючи спеціально розроблений інтерфейс, дає експертам можливість оцінити альтернативи і результати оцінки відправити назад до сервера. Дочекавшись результатів від усіх експертів. які приймають участь в оцінюванні, програма-сервер проводить оцінку узгодженості оцінок, даних експертами згідно з алгоритмом групового оцінювання і, за необхідності, може пересилати деяким експертам повідомлення з пропозицією переглянути деякі свої попередні оцінки. Процес продовжується до тих пір, поки не буде досягнута достатня узгодженість оцінок експертів, або не буде зроблено висновок про неможливість для даної групи експертів прийти до узгодженого рішення. Після цього сервер повідомляє експертів про кінець сеансу зв'язку і при позитивному результаті зберігає узагальнені оцінки в базі знань.

Література

1. Keeney R.L. & Raiffa H. Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. -- New York: John Wiley & Sons, 1976.

2. Edwards W. & Barron F.H. SMARTS and SMARTER: Improved Simple Methods for Multiattribute Utility Measurement // Organizational Beh. and Human Decision Processes. -- 1994. -- 60. -- P. 306-325.

3. Koksalan M.M., Taner O.V. An Approach for Finding the Most Preferred Alternative in the Presence of Multiple Criteria // European J. Oper. Res. -- 1992. -- 60. -- P. 52-60.

4. Roy B. ELECTRE III: Un Algorithme de Classement fonde sur une Representation Floue des Preferences en Presence de Criteres Multiple // Cah. Cent. Etud. Recherche Oper. -- 1978. -- 20. -- P. 3-24.

5. Brans J.P., Vincle P., Mareschal B. How to Select and How to Rank Projects: The PROMETHEE Method // European J. Oper. Res. -- 1986. -- 24. -- P. 228-238.

6. Brans J.P. & Mareschal B. PROMETHEE V: MCDM Problemsa with Segmentation Constraints // INFOR. -- 1992. -- 30. N 2. -- P. 85-96.

7. Ларичев О.И., Зуев Ю.А., Гнеденко Л.С. Метод ЗАПРОС (ЗАмкнутыые ПРоцедуры у Опорных Ситуаций) решения слабоструктурированных проблем выбора при многих критериях // Препр. -- М., ВНИИСИ АН СССР. --1979. -- 75 с.

8. Lotfi V., Stewart T.J. and Zionts S. An Aspiration-Level Interactive Model for Multiple Criteria Decision Making // Comput. and Oper. Res. -- 1992. -- 19. -- N 7. -- P. 671-681.

9. Korhonen P. A Visual Reference Direction Approach to Solving Discrete Multiple Criteria Problems // European J. Oper. Res. -- 1988. -- 34. -- N 2. -- P. 152-159.

10. Saaty T.L. and Vargas L.G. The Logic of Priorities: Applications of the Analytic Hierarchy Process in Business, Energy, Health & Transportation. -- Pittsburgh: RWS Publications, 1991.

11. Saaty T.L. Decision Making with Dependence and Feedback // The Analytic Network Process. -- Pittsbupgh: RWS Publications, 1996. -- 370 р.

12. Тоценко В.Г., Ларін Л.К. Система підтримки рішень при проведенні великомасштабних конкурсів проектів // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 1999. -- Т. 1. -- № 2. -- Р. 69-78.

13. Тоценко В.Г., Деєв А.О.Кудін А.М.Система «Досвід» підтримки прийняття кадрових рішень // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2000. -- т. 2. -- № 4. -- C. 105-111.

14. Тоценко В.Г. Оценка сравнительной эффективности проектов комплексных целевых программ методом моделирования иерархий целей // Электрон. моделирование. -- 1998. -- т. 20. -- № 3. -- C. 79-90 (Totsenko V.G. Estimation of Comparative Efficiency of Projects of Complex Target- Оriented Programs Using the Simulation Method of Goal Hierarchy // Eng. Simulat. -- 1999. -- vol. 16. -- Р. 193-203.)

15. Тоценко В.Г. Об одном подходе к поддержке принятия решений при планировании исследований и развития. Часть 2. Метод целевого динамического оценивания альтернатив // Пробл. упр. и информатики -- 2001. -- № 2. -- С. 127-139 (Totsenko V.G. One approach to the Decision Making Support while Planning Research and Development. Part II. The Method of Goal Dynamic Evaluation of Alternatives // J. Automation and Information Sciences. -- 2001. -- vol. 33. -- N 3).

16. Тоценко В.Г. Метод підтримки прийняття рішень на основі цільового динамічного оцінювання альтернатив з урахуванням імовірностей їх реалізації // Реєстрація, зберігання і оброб. даних. -- 2001. -- Т. 3. -- № 4. -- С. 102-110.

17. Тоценко В.Г., Циганок В.В., Качанов П.Т. Підтримка прийняття рішення щодо вибору методу експертного оцінювання // Систем. исследования и информ. технологии. -- 2002. -- № 4.

18. Тоценко В.Г. Согласование и агрегация оценок экспертов с учетом их компетентности при групповом оценивании альтернатив для поддержки принятия решений // Пробл. упр. и информатики. -- 2002. -- № 3.

19. Totsenko V.G. The Agreement Degree of Estimations Set with regard for Experts Сompetence // Proc. Fourth Int. Symp. Analytic Hierarchy Process, Burnaby, B.C., Canada, July 12-15. -- 1996. -- Р. 229-241.

20. Тоценко В.Г. Спектральный метод определения согласованности множества экспертных оценок // Электрон. моделирование. -- 1999. -- т. 21. -- № 5. -- C. 82-92 (Totsenko V.G. Spectral Method for Determination of Consistency of Expert Estimate Sets // Eng. Simulat. -- 2000. -- 17. -- P. 715-727).

21. Тоценко В.Г. Определение относительной компетентности членов группы в обсуждаемом вопросе при принятии групповых решений // Проб. упр. и информатики. -- 2002. -- № 2. -- C. 91-102.

Анотація

Викладено досвід побудови групами експертів, що взаємодіють за допомогою Internet, бази знань системи підтримки прийняття рішень, в якій використано метод динамічного цільового оцінювання альтернатив. База знань являє собою ієрархію цілей. Експерти залучаються для створення концептуальної інформації, що представляється назвами цілей та їх типів, структурної, яка описує зв'язки між цілями, та оціночної, що являє собою кількісні параметри цілей. Викладено алгоритмічні засади системи побудови бази знань, обґрунтовано її функції та структуру програмного забезпечення.

Ключові слова: системи підтримки прийняття рішень, експертне оцінювання.

Размещено на Allbest.ru