Масив кількості елементів у доменах (kolelem)
Масив елементів квантів (kvant)
Масив ПД вхідних ознак і імплікацій (pd)
Рис. 3. Приклад набору масивів, що описують v-КМВР
В наборі масивів наведені такі продукційні висловлювання:
- якщо спостерігається ознака ck+1 з невідомим ПД p(ck+1) або ознака сm з невідомим ПД p(сm), то Сh+1 з ПД імплікації p(Ch+1);
- якщо спостерігається ознака e1 з ПД p(e1) і eh з ПД р(еh), то Сk+1 з ПД імплікації p(Ck+1).
Відповідно до інформації в наборі масивів зміст вхідного v-кванта 0-го рівня ei описується однаково: в масивах kold, kolelem, kvant 1-й елемент i-го стовпця – “0”, а в масиві pd – ПД i-ї ознаки. Проміжний або цільовий v-квант з індексом цільового домену “i” зберігається таким чином: 1-й елемент i-го стовпця масиву kold – кількість вхідних доменів кванта; елементи i-го стовпця масиву kolelem – кількість елементів кожного домену кванта; i-го стовпця масиву kvant – індекси елементів кванта спочатку 1-го домену, потім 2-го і т.д.; i-й елемент масиву pd – ПД квантової події імплікації з індексом цільового домену “i”.
Таке подання дає можливість зберігати v-кванти з кількістю доменів та їх компонентів, більшою за одиницю.
Задачу прийняття ідентифікаційних рішень в умовах λ-невизначеності коротко назвемо Bv-задачею, а прогнозних рішень – Сv-задачею.
Загальний вигляд формалізованого процесу індуктивної побудови ідентифікаційної (БvkЗ(Bv)) або прогнозної (БvkЗ(Сv)) бази v-квантів знань представлено у формі відповідних операторів індуктивного виводу базових знань:
IND(Bv)
БvkЗ(Bv) = СПОЗ(Bv) –––––––––––––––––––––––––––––––→ БvkЗ(Bv), (14)
IND(Сv)
БvkЗ(Сv) = СПОЗ(Cv) –––––––––––––––––––––––––––––––→ БvkЗ(Cv). (15)
Операторна стрілка означає отримання на виході індуктивного оператору БvkЗ з вхідних даних (СПОЗ) з допомогою алгоритмів, що вказані під стрілкою.
Прийняття ідентифікаційних або прогнозних рішень здійснюється дедуктивно згідно спостережень vk1YB або vk1YC за ОПР з допомогою відповідних операторів дедуктивного виводу шуканих рішень з заздалегідь побудованих БvkЗ(Bv) і БvkЗ(Сv):
DED(Bv)
vksRB = БvkЗ(Bv), vk1YB ––––––––––––––––––––––→ vksRB, (16)
DED(Сv)
vksRС = БvkЗ(Сv), vk1YС ––––––––––––––––––––––→ vksRС. (17)
Однією з переваг vРАКЗ-методу є можливість оцінки якості БvkЗ з позицій індуктивного підходу для наступного прийняття рішень з заданою надійністю. Необхідно забезпечити екстраполяційні властивості БvkЗ як системи функціональних закономірностей предметної галузі, а також не переускладнити її модель.
Визначення 5. Функціональною закономірністю r-го рангу на множині vk-знань називається стійкий зв'язок між r (r≤n) ознаками ОПР і якоюсь (r+1)-ю ознакою, що дозволяє за значеннями ознак-аргументів однозначно визначити значення ознаки-функції. Поняття стійкості зв'язків базується на статистичних принципах.
Гіпотеза про існування функціональних закономірностей r-го рангу, беручи до уваги результати аналізу навчальної вибірки Т0 (m,N), приймається, якщо при заданому допустимому значенні MF* оцінки MF(m,N,r) виконується нерівність
 (18)
де m – кількість строк-спостережень в ТЕД Т0 (m,N);
N – кількість стовпців ознак в ТЕД Т0 (m,N);
r – ранг функціональної закономірності;
MF(m,N,r) – оцінна величина для ймовірності події “у навчальному кванті знайдено функціональний зв’язок r-го рангу чисто випадково”;
MF* – значення MF(m,N,r), що допускається у даному випадку.
В роботі синтезовано vРАКЗ-моделі підтримки прийняття рішень для вибору обладнання в технологічній підготовці листового штампування та механообробки.
У третьому розділі на базі розвинутої у розділі 2 теорії vРАКЗ-методу сформульовано задачу алгоритмізації прийняття технологічних рішень при виборі обладнання в ТПВ за допомогою v-КМВР. Обґрунтовано й синтезовано оригінальні алгоритми vАЛОБ_КВАНТ, vАЛОПТС_КВАНТ для реалізації навчання логічної мережі ймовірних міркувань на сценарних прикладах навчальних знань і оптимізації v-КМВР.
На базі використання розробленої в розділі 2 методики синтезу vРАКЗ-моделей створено алгоритми АЛПД(Вv), АЛПД(Cv), що забезпечують вивід ідентифікаційних і прогнозних рішень з точним обчисленням їх імовірнісних оцінок за допомогою v-КМВР, що виконує функції БvkЗ і механізму виводу під керуванням алгоритму vАЛПР.
Система розроблених у розділі 3 алгоритмічних засобів являє собою технологічну основу для створення інтелектуальної інформаційної технології для підтримки прийняття рішень в умовах λ-невизначеності.
У четвертому розділі відповідно до мети досліджень, теоретичних й алгоритмічних результатів, отриманих у розділах 1, 2, 3, сформульовано і вирішено задачу створення інтелектуальної інформаційної технології для підтримки прийняття рішень при виборі обладнання в ТПП з метою підтвердження вірогідності й ефективності, а також експериментальної перевірки, практичного використання та впровадження у виробництво розроблених vРАКЗ-моделей та методів.
Створено інтерактивний програмний комплекс (ІПК) “КВАНТ_ВО” у вигляді дослідницького прототипу підсистеми інтегрованої інтелектуальної мультіагентної системи підтримки прийняття технологічних рішень “КВАНТ+”, розробленого співробітниками кафедри програмного забезпечення комп’ютерних систем Національного аерокосмічного університету ім. М. Є. Жуковського “Харківський авіаційний інститут” під керівництвом професора І. Б. Сіроджа. У четвертому розділі наведено опис архітектури, режимів і функцій систем “КВАНТ+” і “КВАНТ_ВО”.
Система “КВАНТ+” охоплює рівень прийняття рішень головним технологом, цеховими технологами та майстрами ділянок цехів. Обмін інформацією між рівнями та підсистемами здійснюється засобами мультіагентної технології.
Підсистема ““КВАНТ_ВО” являє собою ядро інтелектуальної інформаційної технології інженерії квантів знань, що базується на використанні побудованої по виборці сценарних прикладів навчальних знань ЛМЙМ, що трансформується в v-КМВР із наперед невідомою топологією.
Функціональна схема СППР “КВАНТ_ВО” показана на рис 4.
Проведено експериментальні дослідження та вирішено серію тестових і виробничих задач прийняття технологічних рішень при виборі обладнання в ТПВ з метою оцінки адекватності й ефективності vРАКЗ-моделей. Адекватність vРАКЗ-моделей підтримки рішень в умовах λ-невизначеності ілюструється графіком на рис. 5. Про це свідчить залежність оцінки Mf (m,N,r) ймовірності неіснування функціональної закономірності в заданому об’ємі навчальних vk-знань.
Рис. 4. Функціональна схема інтелектуальної інформаційної технології “КВАНТ_ВО” для підтримки рішень при виборі обладнання в ТПВ
Рис. 5. Оцінка адекватності vРАКЗ-моделі підтримки прийняття рішень при виборі типу обладнання для виконання чистової вирубки, пробивання, що визначається по виборочним знанням об’ємом (128, 22)
Ефективність моделей характеризується ризиком прийняття помилкового рішення. На практиці ризик оцінюється величиною помилки, яку здійснює знайдене рішаюче правило на контрольній виборці виробничих ситуацій. Впровадження СППР “КВАНТ_ВО” дозволило знизити ризик в 4 рази за рахунок використання знанняорієнтованих моделей підтримки прийняття рішень при виборі обладнання в ТПВ.
У висновках сформульовано основні положення, що виносяться на захист.
Додатки містять таблиці емпіричних даних, vРАКЗ-моделі підтримки прийняття рішень при виборі обладнання в ТПВ й при проектуванні технологічного процесу листового штампування, функції системи меню “КВАНТ_ВО”, акти впровадження.
ВИСНОВКИ
У дисертації вирішено актуальну науково-технічну задачу розробки знанняорієнтованих моделей, методів, алгоритмів та програмних засобів для підтримки прийняття ідентифікаційних і прогнозних рішень при виборі обладнання в ТПВ на основі використання засобів інженерії ймовірних квантів знань.
Основні наукові і практичні результати роботи:
- Виділено досліджуваний об'єкт прийняття рішень – інтелектуальні процеси прийняття рішень технологом при виборі обладнання в ТПВ, а також на змістовному рівні сформульовано їх основні характеристики й умови ймовірнісної невизначеності виробничих ситуацій.
- Синтезовано методику добування, структуризації та обробки спеціальних знань і метазнань стосовно вибору обладнання в ТПВ засобами vРАКЗ-методу для створення інтелектуальної СППР.
- Сформовано упорядковану множину знань (метазнань) для проектування технологічного процесу листового штампування, що дозволило автоматизувати контроль послідовності виконання технологічних операцій.
- Формально поставлено й вирішено задачу комп’ютерної підтримки ідентифікаційних і прогнозних рішень при виборі обладнання в ТПВ на основі використання vРАКЗ-моделей прийняття рішень, які забезпечують автоматичну генерацію відповідних технологічних документів.
- Запропоновано спосіб подання ймовірних квантів знань у вигляді набору масивів, що дає можливість маніпулювати v-квантами з кількістю доменів та їх компонентів, більшою за одиницю.
- Імовірнісну квантову мережу виводу рішень (v-КМВР) визначено як v-квантовий граф з можливістю розташування цільових вершин на всіх рівнях його порядкової функції, що суттєво розширило можливість використання v-КМВР як засобу формалізованого подання БvkЗ.
- Запропоновано методику мінімізації інформаційної складової ймовірних квантів (v-квантів) за законами ідемпотентності алгебри висловлювань, що дозволяє усунути надлишкові компоненти під час мінімізації v-КМВР.
- Обґрунтовано й синтезовано алгоритми vАЛОБ_КВАНТ, vАЛОПТС_КВАНТ для реалізації навчання ЛМЙМ на прикладах і оптимізації v-КМВР, а також створено алгоритми АЛПД(Вv, Cv), vАЛПР, що забезпечують вивід ідентифікаційних та прогнозних рішень з точним обчисленням їх імовірнісних оцінок за допомогою v-КМВР, що виконує функції БvkЗ і механізму виводу рішень.
- На базі розроблених моделей та методів створено інтерактивний програмний комплекс “КВАНТ_ВО”, з використанням якого успішно вирішено тестові та виробничі задачі прийняття знанняорієнтованих рішень при виборі обладнання в ТПВ, та експериментально доведено вірогідність та ефективність дисертаційних розробок. Розроблене програмне забезпечення ІПК “КВАНТ_ВО” є ядром інтелектуальної інформаційної технології інженерії ймовірних квантів знань.
- Отримані наукові й практичні результати дозволять вирішити задачу збереження знань провідних фахівців підприємств з метою подальшого їх використання, істотно скоротити строки ТПВ, зменшити ризик прийняття помилкового рішення. Створені vРАКЗ-моделі, методи, алгоритми, методики і програмні засоби можуть бути використані в науково-дослідних, навчальних, комерційних і промислових організаціях для комп’ютерної підтримки рішень технолога при виборі обладнання в умовах ймовірнісної невизначеності.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗДОБУВАЧА ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
- Проблемы разработки мультиагентной интеллектуальной интегрированной системы поддержки принятия решений в авиационном производстве / И.В. Шостак, Л.А. Гордиенко, Е.П. Киричук, А.С. Топал // Авиационно-космическая техника и технология. – 2003. – Вып. 8(43). – С. 14 – 22.
- Гордиенко Л.А., Киричук Е.П. Проблема интеллектуальной поддержки принятия технологических решений в листовой штамповке // Авиационно-космическая техника и технология. – 2004. – Вып. 3(11). – С. 83 – 89.
- Киричук Е.П. Методика выбора оборудования для листовой штамповки // Радиоэлектронные и компьютерные системы. – 2004. – Вып. 2(6). – С. 75 – 79.
- Киричук Е.П. Развитие vРАКЗ-метода принятия решений при выборе оборудования в ТПВ в условиях неопределенности // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – Х.: НАКУ ”ХАИ”. – 2004. – Вып. 25. – С. 100 – 104.
- Сериченко Е.П. Синтез v-квантовых моделей принятия вероятных знаниеориентированных решений в машиностроении // Тези доповідей Міжнар. наук.-техн. конф. “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні” “ІКТМ 2001”: – Х.: НАКУ “ХАІ”. – 2001. – С. 110.
- Киричук Е.П. Индуктивный подход к построению квантовой базы знаний для поддержки принятия технологических решений // Праці Міжнар. конф. з індуктивного моделювання “МКІМ-2002”: – Л. – 2002. – С. 55 – 59.
- Гордиенко Л.А., Киричук Е.П., Заславский В.А. Интеллектуальная система поддержки принятия технологических решений в заготовительно-штамповочном производстве // Тези доповідей Міжнар. наук.-техн. конф. “Інформаційні комп’ютерні технології в машинобудуванні” “ІКТМ 2002”: – Х.: НАКУ “ХАІ”. – 2002. – С. 169.
- Киричук Е.П. V-квантовые модели, методы и алгоритмы поддержки принятия решений при выборе листоштамповочного оборудования // Тези доповідей Міжнар. наук.-техн. конф. “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні” “ІКТМ 2003”: – Х.: НАКУ “ХАІ”. – 2003. – С. 262.
- Киричук Е.П. Методика обучения v-квантовой сети вывода решений по выбору оборудования при технологической подготовке производства // Тези доповідей Міжнародна науково-технічна конференція “Інтегровані комп’ютерні технології в машинобудуванні” “ІКТМ 2004”: – Х.: НАКУ “ХАІ”. – 2004. – С. 384.
АНОТАЦІЯ
Киричук О.П. Засоби інженерії ймовірних квантів знань для підтримки рішень при виборі обладнання в технологічній підготовці виробництва. – Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського “ХАІ”, Харків, 2005.
Дисертація присвячена питанням розробки моделей, методів інженерії ймовірних квантів знань для підтримки прийняття рішень при виборі обладнання в технологічній підготовці виробництва в умовах ймовірносної невизначеності, що дозволило зменшити термін технологічної підготовки виробництва й ризик прийняття помилкових рішень. Створено методику добування, структурізації та обробки знань і метазнань засобами методу ймовірних різнорівневих алгоритмічних квантів знань, знанняорієнтовані моделі підтримки прийняття технологічнх рішень. Розроблено алгоритми та ядро інтелектуальної інформаційної технології для комп’ютерної підтримки рішень технолога при виборі обладнання й автоматичної генерації відповідних технологічних документів. Проведено аналіз адекватності створених моделей.
Ключові слова: підтримка прийняття рішень в умовах невизначеності, інтелектуальна інформаційна технологія, база ймовірних квантів знань, вибір обладнання в технологічній підготовці виробництва, засоби інженерії ймовірних квантів знань.
АННОТАЦИЯ
Киричук Е.П. Средства инженерии вероятных квантов знаний для поддержки решений при выборе оборудования в технологической подготовке производства. – Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – автоматизированные системы управления и прогрессивные информационные технологии. – Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского “ХАИ”, Харьков, 2005.
Работа посвящена вопросам компьютерной поддержки принятия решений при выборе оборудования в технологической подготовке производства (ТПП).
Проведенный в первом разделе анализ существующих промышленных систем поддержки принятия решений (СППР) показал, что наряду с их достоинствами существуют следующие недостатки: высокая цена, отсутствие интеллектуальной поддержки принятия решений, необходимость изменения сложившихся правил организации работы предприятия, сложность и необходимость в серьезной подготовке персонала. А также остаются нерешенными вопросы: в каких ситуациях технолог нуждается в поддержке принятия решений, откуда и как извлечь знания, как оценить качество базы знаний (БЗ). Таким образом, в настоящее время отсутствуют системы, способные поддержать принятие решений технолога при выборе оборудования в технологической подготовке производства.
При выборе моделей представления знаний учитывались особенности предметной области. Метод вероятностных разноуровневых алгоритмических квантов знаний (vРАКЗ-метод) позволяет оперировать с данными и закономерностями, которые носят вероятностный характер. Представление знаний в векторно-матричной, аналитической, множественной формах дает возможность использовать все средства математики для анализа и синтеза vРАКЗ-моделей поддержки принятия решений; существует методика оценки качества БЗ как системы функциональных закономерностей; существует алгоритм индуктивного обучения БЗ с определенным критерием останова обучения на основе выборки знаний о предметной области и дедуктивного вывода решений из БЗ на основе наблюдений за объектом принятия решений (ОПР). Другие модели представления знаний, такие, как продукции, фреймы, нейронные сети, не обеспечивают таких возможностей. Поэтому для представления и манипулирования знаниями был выбран vРАКЗ-метод.
Во втором разделе разработана методика извлечения знаний технолога по выбору оборудования, методика и сценарий интеллектуальной поддержки принятия решений при выборе оборудования.
На основе синтезированной методики извлечения знаний было выделено структурированное множество знаний (метазнаний) для проектирования технологического процесса листвой штамповки.
Получили дальнейшее развитие вероятностные разноуровневые алгоритмические квантовые модели построения базы знаний (vРАКЗ-модели) на основе предложенной методики поиска контуров в рассуждениях, на основе которых создается база знаний, согласно сформулированным определениям контура графа, для обеспечения обладания графом порядковой функцией.
Осуществлена модификация определений логической сети вероятных рассуждений (ЛСВР) и вероятностной квантовой сети вывода решений (v-КСВР) как квантового графа с целевыми узлами, расположенными на уровнях от второго до последнего, в отличие от определения расположения целевых вершин только на последнем уровне графа, что позволило существенно расширить возможность применения v-КСВР как средства формализованного представления базы вероятных квантов знаний (БvkЗ).
Предложена методика минимизации информационной составляющей вероятных квантов знаний. Так как к квантовым структурам можно применять средства алгебры высказываний, домены квантов соединены логической связкой “И”, а компоненты доменов – логической связкой “ИЛИ”, то дублирующиеся домены или компоненты доменов можно минимизировать по законам идемпотентности алгебры высказываний.
Усовершенствован vРАКЗ-метод принятия решений за счет представления сценарных примеров обучающих знаний в виде набора массивов, что позволило хранить кванты знаний с количеством доменов и их компонентов, большим единицы, и манипулировать ими.
Выделены и описаны неформализованные задачи выбора оборудования, требующие для решения применения средств инженерии вероятных квантов знаний. Для каждой подзадачи сформированы обучающие выборки знаний в виде таблиц эмпирических данных и сценарных примеров обучающих знаний продукционного вида.
На основе использования разработанных методик извлечения знаний созданы vРАКЗ-модели поддержки принятия решений при выборе оборудования в ТПП для выполнения операций листовой штамповки и механообработки.
В третьем разделе разработан комплекс алгоритмов для обучения, минимизации БvkЗ, а также вывода решений для поддержки принятия решений технологом при выборе оборудования в ТПП.
В четвертом разделе выполнена экспериментальная проверка разработанных моделей, методов и алгоритмов на базе разработанного ядра интеллектуальной информационной технологии для поддержки принятия решений по выбору оборудования в ТПП “КВАНТ_ВО”. Применение СППР “КВАНТ_ВО” позволит сохранить опыт и знания ведущих специалистов и сократить сроки ТПП.
Анализ моделей показал их адекватность и эффективность. Разработанные модели и программные средства могут быть использованы в научных и промышленных организациях для поддержки решений технолога.
Ключевые слова: поддержка принятия решений в условиях неопределенности, интеллектуальная информационная технология, база вероятных квантов знаний, выбор оборудования в технологической подготовке производства, средства инженерии вероятных квантов знаний.
ABSTRACT
Kirichuk O.P. Facilities of Probable Quantum of Knowledge Engineering for supporting decisions during choosing equipment in technological production preparation. – Manuscript.
Thesis for a candidate’s degree by speciality 05.13.06 – automated control systems and progressive information technologies. – National aerospace university “Kharkov aviation institute”, Kharkov, 2005.
The thesis deals with the questions of probable quantum of knowledge engineering models and methods development for supporting of making decisions during choosing equipment in uncertainty probable conditions, which allowed to decrease technological production preparation term and risk of mistaken making decisions. Methods of knowledge extracting, structuring and handling of knowledge and meta knowledge by means of probable different levels algorithmic quantum of knowledge method; models of supporting of making technological decisions are created. Algorithms and kernel of intellectual information technology for computer supporting decisions of technologist during choosing equipment and automatic generation of technological documents are worked up. The adequacy analysis of worked up models was conducted.
Key words: supporting of making decisions in uncertainty conditions, intellectual information technology, probable quantum of knowledge base, choosing equipment in technological production preparation, facilities of probable quantum of knowledge engineering.
Відповідальний за випуск М. О. Латкін
Підписано до друку 29.04.05.
Умов. друк. арк. 1,1. Замовлення 209.
Тираж 100 прим. Безкоштовно
__________________________________________________________________________________________
Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського
“Харківський авіаційний інститут”
61070, Харків, вул. Чкалова, 17
Видавничий центр “ХАІ”
61070, Харків, вул. Чкалова, 17
| 
