Композиционная онтологическая модель процесса принятия решения в системах военного назначения
Анализ результатов информационного анализа процесса принятия решений должностными лицами органов управления систем военного назначения. Подходы по формализованному представлению процесса принятия решений в виде композиционной онтологической модели.
Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
Вид | статья |
Язык | русский |
Дата добавления | 02.04.2019 |
Размер файла | 983,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Военная академия войсковой противовоздушной обороны Вооруженных Сил Российской Федерации имени Маршала Советского Союза А.М. Василевского
(ВА ВПВО ВС РФ)
КОМПОЗИЦИОННАЯ ОНТОЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ В СИСТЕМАХ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ
Д.В. Котов, А.А. Молявко
г. Смоленск, Российская Федерация
Аннотация
Представлены результаты информационного анализа процесса принятия решений должностными лицами органов управления систем военного назначения. На основании представленного анализа, в интересах реализации информационного поиска в Едином информационном пространстве Вооруженных Сил Российской Федерации, предлагается подход по формализованному представлению процесса принятия решений в виде композиционной онтологической модели.
Ключевые слова: онтология; композиционная онтологическая модель; принятие решения; система военного назначения.
The results of the information analysis of the decision-making process by officials of the management of military systems are presented. On the basis of the presented analysis, in the interests of information retrieval in the single information space of the Armed Forces of the Russian Federation, an approach to formalized representation of the decision-making process in the form of a composite ontological model is proposed.
Keywords: ontology; compositional ontological model; decision - making; military system.
Содержание
- Введение
- 1. Композиционная онтологическая модель процесса принятия решения в системах военного назначения
- Заключение
- Литература
Введение
В настоящее время современные вооруженные конфликты приобретают характер информационных войн, что оказывает влияние на работу должностных лиц органов управления (ДЛОУ) всех уровней иерархии в процессе выполнения ими своих функциональных обязанностей. В целях наиболее полного удовлетворения информационных потребностей ДЛОУ создается единое информационное пространство Вооруженных Сил Российской Федерации (ЕИП ВС РФ), которое позволит повысить обоснованность принимаемых решений и обеспечит наиболее полную реализацию боевых возможностей подчиненных сил и средств. Однако, при принятии решений в ЕИП ВС РФ ДЛОУ необходимо осуществлять обработку больших объемов разнородной и разноформатной информации в процессе решения задач планирования за ограниченный промежуток время [1].
1. Композиционная онтологическая модель процесса принятия решения в системах военного назначения
Процесс принятия решения ДЛОУ в системах военного назначения состоит из следующих этапов: уяснение задачи, сбор и обработка данных, оценка обстановки, принятие решения и его реализация. Данный процесс в ЕИП ВС РФ определяет потребность в повышении актуальности, точности и полноты информации, характеризующей сложившуюся обстановку. В этих условиях ДЛОУ должно формализовать свою информационную потребность в виде запроса к ЕИП ВС РФ, после чего провести интеллектуальный анализ и обработку полученной информации, что в свою очередь увеличивает время ее сбора и обработки. Для автоматизации этапа сбора и обработки данных предлагается разработать информационно-поисковую систему (ИПС) военного назначения.
Анализ существующих методов информационного поиска [2], показал, что наиболее перспективным направлением в развитии ИПС является применение семантического поиска. Особенностью семантического поиска явное использование знаний о ДЛОУ и предметной области поиска, а также возможность обнаружения знаний. При этом персонификация поиска в сочетании с семантическим поиском позволяет повысить релевантность результатов информационного поиска для каждого ДЛОУ, а в сочетании с коллаборативным поиском - для органа военного управления.
Для реализации информационного поиска в интересах удовлетворения информационных потребностей ДЛОУ требуется разработать онтологическую модель, обеспечивающую интероперабельное представление знаний: о ДЛОУ, о выполняемых ими задачах и специфике предметной области (процесса), которая обеспечит эффективный доступ ДЛОУ к информационным ресурсам ЕИП ВС РФ [3].
Онтологические модели обеспечивают формализованное представление семантики информации с возможностью вывода. Кроме того, ряд языков описания онтологий (например, OWL DL) базируется на дескриптивных логиках, что обеспечивает достаточно точное прогнозирование сходимости и времени работы различных методов обработки знаний, представленных в виде онтологических моделей. [2].
Предлагается подход к подробной формализации с помощью концептуальной схемы [4]. Онтология описывает классы, подклассы, их атрибуты и отношения предметной области, необходимые для определения семантики языка представления информации (рисунок 1), в соответствии с которой формируется представление о предметной области поиска.
Рис. 1. Онтологическое представление предметной области
Для создания онтологической модели предметной области информационного поиска проведен информационный анализ процесса принятия решения ДЛОУ в ЕИП ВС РФ [5]. Результаты анализа показали, что для реализации персонифицированного, коллаборативного семантического поиска в системах управления военного назначения необходимо процесс принятия решения декомпозировать на две составляющие: функциональную (задачи, выполняемые ДЛОУ) и информационную (информационные ресурсы, необходимые для ее выполнения). Необходимость данной декомпозиции обусловлена тем, что в этих системах ДЛОУ несут высокую степень ответственности за результаты принятых и реализованных ими решений. Поэтому функциональная составляющая характеризуется относительным постоянством и не подвержена частым изменениям. Кроме того, на каждом этапе принятия решения Zn ДЛОУ решаются задачи Zntn, которые разбиваются на подзадачи Zn.tnnr, при этом конечными элементами проводимой декомпозиции являются подзадачи по разработке документов D, характеризующие завершение этапа принятия решения. Каждый из документов наполняется исходными данными, представленными в виде информации Inf, в том числе, в виде результатов решения информационно-расчетных задач RZ. Особенностью процесса принятия решения в системах военного назначения является то, что информация, содержащаяся в разработанных документах может послужить в качестве исходной для документов, разрабатываемых на следующих этапах (задачах, подзадачах) принятия решения (рисунок 2).
Рис. 2. Информационная модель процесса принятия решения
В отличие от функциональной, информационная составляющая подвержена частым изменениям, что связано с быстроизменяющейся обстановкой и поступлением большого объема разнородной и разноформатной информации. В тоже время, информационная потребность ДЛОУ строго определена руководящими документами и их функциональными обязанностями, что предопределяет поиск, сбор и обработку необходимой информации. Анализ информационных ресурсов, используемых ДЛОУ при принятии решения показал, что их семантическое содержание можно представить в виде классов и подклассов C (объектов управления и внешних факторов окружающей среды), которые имеют соответствующие им признаки (атрибуты) А.
Таким образом, на основе результатов проведенного анализа предлагается представить процесс принятия решения ДЛОУ с помощью двух согласованных взаимозависимых онтологических моделей: задач и информационных ресурсов.
Онтологическая модель задач Oz, описывающая совокупность этапов принятия решения, задач и подзадач, выполняемых на каждом из этапов, представляется в следующем виде:
Oz=<Z, Rz, A, F(A)>,
где Z= {Zn,…,Zn.tnrn} - множество задач и подзадач решаемых ДЛОУ при принятии решения;
Rz ={Rzc1,…,Rzci; Rzo1,…,Rzov}
- множество иерархических отношений между задачей и подзадачей (отношение часть-целое) Rzc и отношений обусловленности последовательности выполнения задач (подзадач) этапов
Rzo; A={A1,…,Aj}
- множество атрибутов задач и подзадач, представленных в виде информации (атомарных информационных единиц данных), необходимой для решения данных задач и подзадач;
F(A)={F1(A1),…,Fk(Aj)}
- множество ограничений значений атрибутов.
Онтологическая модель информационных ресурсов Or, в которой описана необходимая информация и знания (рисунок 3), представляется в следующем виде:
Or=<C, Rr, D, A, F(A), Ax>,
где C={C1,…,Cs} - множество классов и подклассов, представленных в виде объектов, характеризующих информационные ресурсы, необходимые для принятия решений;
Rr={Rr1,…,Rru}
- множество иерархических отношений между классами и подклассами (отношение часть-целое) и отношений типа "влияет" между атрибутами;
D={С 1{A1,…,Ap},…,Cw{A1,…,Ap}}
- множество доменов, которые позволяют объединять классы (подклассы) и их экземпляры по совокупности характеризующих их атрибутов;
A={A1,…,Aj}
- множество атрибутов классов (подклассов), представленных в виде информации, характеризующей объекты и внешние факторы окружающей среды;
F(A)={F1(A1),…,Fk(Aj)}
- множество ограничений значений атрибутов;
Ax={Ax1,…,Axq}
- множество аксиом, позволяющих делать обобщенные выводы из совокупности атрибутов и отношений, как между классами (подклассами), так и атрибутами.
Рис. 3. Онтологическая модель информационных ресурсов
Вышеуказанные онтологические модели имеют одинаковое множество атрибутов классов (подклассов) и множество ограничений, накладываемых на данные атрибуты, что позволяет утверждать о появлении нового множества отношений, возникающих между моделями - отношения соответствия Rs (рисунок 4). Таким образом, совокупность описанных онтологических моделей можно представить в виде композиционной онтологической модели процесса принятия решения KOM (композиция - составление целого из частей):
KOM=<Oz; Or; Rs>.
Рис. 4. Композиционная онтологическая модель процесса принятия решения
Объединение онтологических моделей задач и информационных ресурсов в композиционную онтологическую модель процесса принятия решения на основе отношений соответствия Rs предопределяет необходимость создания механизма внесения изменения - адаптации. Этот механизм должен предусматривать гибкое изменение онтологических моделей при внесении изменений в функциональную или информационную составляющую процесса принятия решения. Данный механизм предлагается реализовать на основе мультиагентного подхода [6], в котором агенты представляются в виде профилей ДЛОУ и реализуют функцию автоматического формирования поискового запроса к ЕИП ВС РФ анализ и обобщение результатов информационного поиска.
Заключение
Таким образом, предлагаемая композиционная онтологическая модель принятия решения позволяет наиболее полно, с учетом специфики функциональной и информационной составляющей систем военного назначения, описать предметную область поиска. На основе данной модели предлагается разработать информационно-поисковую систему военного назначения, обеспечивающую персонифицированный, коллаборативный семантический поиск, что в свою очередь обеспечит наиболее полное удовлетворение информационных потребностей ДЛОУ в ЕИП ВС РФ.
Литература
информационный управление формализованный
1. Котов Д.В., Молявко А.А. Особенности функционирования АСУ ВПВО в ЕИП ВС РФ. Сборник докладов девятнадцатой всероссийской научно-практической конференции ВКА ВС РФ, Санкт-Петербург, 2018.
2. Рогушина Ю.В. Разработка онтологической модели информационной потребности пользователя при семантическом поиске. // Онтология проектирования, 2014, № 2.
3. Котов Д.В., Злобинова М.В., Сивакова Л.Н. Интероперабельность как свойство перспективных образцов АСУ ВПВО в ЕИП ВС РФ. Вестник ВА ВПВО, Смоленск, 2018, №20.
4. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В., Муромцев Д.И. Инженерия знаний. Модели и методы. СПб.: Лань, 2016. - 324 с.
5. Борисов В.В., Котов Д.В., Молявко А.А. Результаты информационного анализа процесса организации боевых действий сил и средств ПВО в ЕИП ВС РФ. Вестник ВА ВПВО, Смоленск, 2018, №20.
6. Котов Д.В., Злобинова М.В., Сивакова Л.Н. Применение мультиагентных информационно-поисковых систем в АСУ ВПВО. Вестник ВА ВПВО, Смоленск, 2018, №20.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016Исследование технологического процесса по производству газобетона. Модель "как будет" процесса диагностирования состояния технологического процесса производства газобетона с учетом системы поддержки принятия решений. Прототипирование интерфейса СППР.
дипломная работа [4,8 M], добавлен 17.06.2017Изучение назначения и основных задач, которые решает Project Expert - система поддержки принятия решений (СППР), предназначенная для менеджеров, проектирующих финансовую модель нового или действующего предприятия. Программные приложения, этапы работы.
реферат [30,7 K], добавлен 19.05.2010Рассмотрение понятия и истории возникновения систем поддержки принятия решения. Приспособленность информационных систем к задачам повседневной управленческой деятельности. Понятие термина "интеллектуальный анализ данных". Методика извлечения знаний.
реферат [79,8 K], добавлен 14.04.2015Классификация информационных систем управления деятельностью предприятия. Анализ рынка и характеристика систем класса Business Intelligence. Классификация методов принятия решений, применяемых в СППР. Выбор платформы бизнес-интеллекта, критерии сравнения.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.09.2016Человеко-машинные комплексы, специально предназначенные для принятия решений. Процесс принятия решений и его этапы. Методы поиска новых вариантов решений: дерево решений, морфологические таблицы, конференции идей. Принцип математической оценки тенденций.
курсовая работа [272,1 K], добавлен 30.07.2009Классификация методов анализа по группам. Сбор и хранение необходимой для принятия решений информации. Подготовка результатов оперативного и интеллектуального анализа для эффективного их восприятия потребителями и принятия на её основе адекватных решений.
контрольная работа [93,2 K], добавлен 15.02.2010Классификация систем поддержки принятия решений. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования. Структура системы поддержки принятия решений, формирование начальной базы знаний. Проектирование базы данных информационной системы.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 10.07.2017Использование библиотеки готовых компонентов как основы процесса построения моделей организационных систем. Характеристика качественных методов принятия решений. Применение порядковой классификации в процессе UFO-моделирования систем телемеханики.
магистерская работа [732,7 K], добавлен 26.04.2011Теоретические аспекты функционирования Business intelligence - систем в сфере логистики. Анализ условий для разработки системы поддержки принятия решений. Характеристика процесса создания программного продукта, применение аналитической платформы QlikView.
курсовая работа [2,5 M], добавлен 09.09.2017Реализация интерфейса пользователя для инструментального средства, обеспечивающего работу с таблицами принятия решений, встроенными в систему управления базами данных Oracle. Составление таблиц принятия решений и архитектуры инструментального средства.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 18.07.2014Концепция систем поддержки принятия решений. Диапазон применения Analytica 2.0. Программное обеспечение количественного моделирования. Графический интерфейс для разработки модели. Основные способы моделирования. Диаграмма влияния и дерево решений.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 08.09.2011Построение дерева принятия решений, реализация данной системы в табличном процессоре. Построение математической модели: в режиме вычислений и показа формул до и после оптимизации. Окно поиска решения. Информационно-логическая модель, ее содержание.
курсовая работа [955,8 K], добавлен 10.10.2012Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.
курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014Основное назначение и функции корпоративных информационных систем. Этапы эволюции и виды КИС. Оперативное предоставление актуальной информации для принятия управленческих решений. Создание базы для принятия как можно меньшего числа ошибочных решений.
презентация [407,8 K], добавлен 02.12.2014Системы и задачи их анализа. Методы системного анализа: аналитические; математические. Сущность автоматизации управления в сложных системах. Структура системы с управлением, пути совершенствования. Цель автоматизации управления. Этапы приятия решений.
реферат [324,3 K], добавлен 25.07.2010Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решения задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции. Математическое обеспечение задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции, основные входные и выходные данные.
дипломная работа [943,0 K], добавлен 08.03.2011Анализ существующих решений системы поддержки принятия решений для корпоративной сети. Многоагентная система. Разработка концептуальной модели. Структура базы знаний. Разработка модели многоагентной системы на базе сетей Петри. Методика тестирования.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 19.01.2017Классификация задач системы поддержки принятия решений, их типы и принципы реализации при помощи программы "Выбор". Обзор современных систем автоматизированного проектирования "Компас", "AutoCad", "SolidWorks", оценка преимуществ и недостатков программ.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 22.07.2014Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.
курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016