ВИСНОВКИ
Методи математичної статистики та регресійного аналізу, як було з'ясовано у дисертаційній роботі, не придатні для прогнозування нестабільних процесів, які характеризуються революційністю та стрибкоподібністю змін та не мають достатньої передісторії. Також з'ясовано, що для подолання цієї проблеми необхідно створити інструмент, який би використовував знання людини, тобто базувався на використанні експертної інформації.
Основні теоретичні й практичні результати, представлені в дисертації:
1. Проведено порівняльний аналіз існуючих кількісних та якісних методів, які можуть бути використані для розв'язання задач технологічного передбачення. З'ясовано, що універсальних та досконалих підходів для розв'язання цієї задачі на сьогодні не існує і тому постає необхідність у створенні методів підтримки прийняття рішень і відповідної системи, розробці яких і присвячена дана дисертаійна робота.
Зібрана експертна інформація представляється у вигляді дерева рішень. Відповідно до цього здійснено постановку задачі обробки отриманих даних.
2. Для більш ефективного застосування алгебраїчних методів розроблено спеціальний алгоритм знаходження узагальненої експертної оцінки.
3. Для обробки дерева рішень створено метод пошуку найдовшого (найімовірнішого) шляху, що є модифікацією відомого методу Дейкстри і дозволяє знаходити оптимальні шляхи у дереві рішень при чіткому заданні довжин дуг.
4. Для обробки дерев, довжини дуг яких задані нечітко, створені наступні методи:
- метод згорток, який дозволяє за рахунок застосування різноманітних згорток обробляти дерево з нечітко заданими дугами;
- модифікований метод знаходження найдовшого шляху, який характеризується тим, що працює безпосередньо з нечіткими експертними даними.
5. Для подолання проблеми великої розмірностіяка, яка виникає при застосуванні методу дерева рішень для обробки значної кількості експертної інформації, розроблені наступні оригінальні методи пошуку наближеного розв'язку:
- модифікований алгоритм вектора спаду дозволяє знаходити локально-оптимальні шляхи у дереві, якщо запропоновано деякий початковий шлях, який з'єднує відповідні пари вершин;
- декомпозиційний метод, що застосовується при обробці дерев, які розбиваються на окремі рівні;
- алгоритм послідовного аналізу варіантів.
6. На основі зазначених підходів створено інструментальну програмну систему, яка дозволяє розробляти проблемно-орієнтовані системи підтримки прийняття рішень (СППР), що ефективно розв'язують задачі технологічного передбачення.
7. За допомогою зазначеної системи було створено наступні СППР:
- СППР для діагностики епілептичних захворювань, яка успішно застосовувалась для розв'язання конкретних практичних задач, що підтверджено відповідним актом впровадження;
- СППР, яка дозволяє здійснювати діагностику кардіологічних захворювань. Вона успішно застосовувалась на практиці, що підтверджено відповідним актом впровадження;
- СППР складання розкладів руху громадського транспорту, про успішне застосування якої свідчить відповідний акт впровадження.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ РОБІТ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Використання експертного оцінювання для якісного прогнозування на основі багатопараметричних залежностей // Математичні машини та системи.-2002.-№2.– С. 83-90.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В., Піхотник Є.П. Експертна система підтримки прогнозування курсу гривні // Искусственный интеллект.-1999. - № 2. – С. 354 – 359.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Оцінка ризику на основі методу дерева рішень та експертних оцінок // Ризикологія в економіці та підприємництві: Збірник наукових праць за матеріалами міжнародної науково-практичної конференції.- 2001. - 27-28 березня. - С. 84 – 86.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Експертна система для прогнозування нестабільних процесів на основі методів дерева рішень та попарних порівнянь //Моделювання та оптимізація складних систем.-2001.-Т.3 - С. 79 – 81.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Система розробки СППР на основі методу дерева рішень // Тези міжнародної науково-практичної конференції “Проблеми впровадження інформаційних технологій”. - Ірпінь.-2000.- Травень.- С. 290 – 291.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Прогнозування нестабільних процесів на основі методу дерева рішень з використанням для аналізу експертної інформації методу попарних порівнянь // Вісник КНУ. Кібернетика.-2001.-Вип. 2. – С. 15 – 18.
- Волошин О.Ф., Панченко М.В. Система розробки СППР на основі методу дерева рішень // Праці міжнародної школи-семінару “Теорія прийняття рішень”. - Ужгород: УжНУ.- 2002. – С. 22-23.
- Панченко М.В. Пошук оптимальних шляхів у дереві рішень // Математичні машини та системи.- 2004.- №1. – С. 122-133.
- Voloshin O.F., Panchenko M.V. The Forecasting of Stable Processes by a Tree Solution Using A Pairwise Comparison Method for Analysis of Expert Information // Труды научно-практической конференции KDS-2001.-2001.- Т. 1. - С. 50 – 54.
- Voloshin O.F., Panchenko M.V. The System of Quality Prediction on the Basis of a Fuzzy Data and Psychography of the Experts // International Journal “Information & Application”.-2003.-№3. - P. 261-265.
АНОТАЦІЯ
Панченко М.В. Розробка математичного, алгоритмічного та програмного забезпечення для прийняття рішень в різних предметних областях на основі методу дерева рішень. – Рукопис.
Дисертація на здобуття ступеня кандидата технічних наук із спеціальності 05.13.06. - автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології. – Інститут проблем математичних машин і систем НАН України, Київ,2004.
Дисертаційна робота присвячена створенню системи підтримки прийняття рішень, у вигляді теоретичних розробок та програмного забезпечення, яка може ефективно використовуватися для здійснення прогнозування таких нестабільних процесів, як зміна курсу національної валюти, інших цінних паперів, зміна цін на ринку ресурсів або праці, зміна попиту на певні товари, розвиток хвороби пацієнта, зміна стану природного середовища в наслідок дії забруднювачів тощо.
Ця система використовує експертні дані для збору яких використовуються відомі методи, такі, як:
- метод попарних порівнянь;
- алгебраїчні методи обробки експертної інформації;
- порогові методи.
Для більш ефективного застосування алгебраїчних методів розроблено спеціальний алгоритм знаодження узагальненої експертної оцінки.
Отримані експертні дані представляються у вигляді дерева рішень, що дозволяє підбирати групу більш вузькоспеціалізованих експертів. Це підвищує точність прогнозу та дає змогу досліджувати явища, розвитку яких притаманні швидкі революційні зміни.
У третій главі дисертаційної роботи здійснюється постановка задачі обробки побудованого дерева рішень, яке описує поведінку досліджуваного явища. Проводиться огляд методів, які дозволяють розв'язувати подібні задачі. З'ясовано, що ці методи мають такі недоліки: вони не дозволяють знаходити найдовші шляхи у дереві та не можуть обробляти дерево з векторно заданими дугами. Для подолання цих недоліків розроблені наступні оригінальні методи:
- метод пошуку найдовшого (найімовірнішого) шляху. Особливістю його є те, що на відміну від існуючих методів пошуку найкоротших шляхів у графах, таких як метод Дейкстри, Флойда, Данціга та ін., цей метод може бути застосований для знаходження шляху з максимальною сумою дуг;
- метод згорток. Дозволяє за рахунок застосування різноманітних згорток обробляти дерево з нечітко заданими дугами;
- метод виділення паретівської множини шляхів. Він характеризується тим, що працює безпосередньо з нечіткими експертними даними, які представляються функціями належності, котрі у дискретному випадку становлять вектори дійсних чисел. В цьому його головна перевага над уже існуючими на даний момент алгоритмами пошуку на графах.
У процесі застосування для розв'язання задачі власних та вже відомих методів виявлена проблема великої розмірності, яка полягає у значному об'ємі часу, необхідному для обробки значних масивів даних. Для її подолання на основі існуючих підходів, відомих як метод вектора спаду, метод послідовного аналізу варіантів та метод декомпозиції, розроблені такі оригінальні методи локальної оптимізації на дереві:
- модифікований алгоритм вектора спаду. Цей алгоритм дозволяє знаходити локально-оптимальні шляхи у дереві та розв'язує проблему великої розмірності, яка виникає при застосуванні методу дерева рішень для обробки значної кількості експертної інформації. Цим він переважає вже існуючи методи знаходження оптимальних шляхів у дереві;
- декомпозиційний метод. Він також розв'язує проблему великої розмірності і застосовується при обробці дерев, які розбиваються на окремі рівні. Тому в окремих випадках є більш прийнятним ніж модифікований алгоритм вектора спаду;
- алгоритм послідовного аналізу варіантів. Головна його відмінність від попереднього методу полягає у регулювання глибини пошуку оптимального шляху, що полегшує знаходження розв'язку задачі, якщо можливий контроль особи, яка приймає рішення, за процесом обробки дерева рішень.
У тому, що можливе оперування нечіткими експертними даними та розв'язана проблема великої розмірності, яка виникає при застосуванні методу дерева рішень, полягає основна наукова новизна дисертаційної роботи.
У четвертій главі дисертаційної роботи запропонована програмна система, яка розроблена на основі методів та алгоритмів, описаних у другій та третій главах. Вона може бути застосована для розв'язання задач технологічного передбачення. За її допомогою були створені системи діагностики епілептичних та кардіологічних захворювань. Для цього було проведене опитування фахівців у відповідних галузях. На основі отриманої експертної інформації були створені відповідні дерева рішень. Кожне з цих дерев складається з двох рівнів, причому на першому з них знаходяться конкретні симптоми, а на другому – варіанти захворювання. Використання побудованої моделі полягає у розстановці оцінок можливості наявності у пацієнта конкретних симптомів, на основі яких автоматично буде обчислено можливість наявності у пацієнта певних форм захворювання.
Подальше вдосконалення зазначених діагностичних систем полягає у залученні та обробці додаткової експертної інформації, що змінить, відповідно, структуру та оцінки дуг відповідних дерев рішень.
Ключові слова: експерт, нечітка експертна інформація, система підтримки прийняття рішень, алгоритми пошуку на графах.
АННОТАЦИЯ
Панченко М.В. Розработка математического, алгоритмического и программного обеспечения для принятия решений в разных предметных областях на основе метода дерева решений. – Рукопись.
Диссертация на соискание степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06. - автоматизированные системы управления и современные информационные технологии. – Институт проблем математических машин и систем НАН Украины, Киев, 2004.
Диссертационная работа посвящена созданию системы поддержки принятия решений, в виде теоретических разработок и программного обеспечения, которая может эффективно использоваться для осуществления прогнозирования таких нестабильных процессов, как изменение курса национальной валюты, других ценных бумаг, изменение цен на рынке ресурсов, изменение спроса на определенные товары, развитие болезни пациента, изменение состояния окружающей среды в следствии действия загрязнителей и т.п..
Полученные экспертные данные представляются в виде дерева решений, которое разрешает подбирать группу более узкоспециализированных экспертов. Это повышает точность прогноза и дает возможность исследовать явления, развитию которых присущи быстрые революционные изменения.
Предложены методы и алгоритмы, которые позволяют вычислить веса экспертов, совершить сбор и предварительную обработку экспертной информации и на её основе построить дерево решений.
Предложены оригинальные методы поиска в дереве решений, которые позволяют находить оптимальные пути, в том числе при нечётком задании дуг дерева.
Предложены оригинальные алгоритмы и методы поиска в дереве решений, которые позволяют решить проблему большой размерности, которая возникает при значительном объёмеі данных.
В диссертации представлена программная система, созданная на основе приведеных теоретическиз разработок, использовавшаяся для диагностики эпелептических и кардиологических заболеваний.
Ключевые слова: эксперт, нечёткая экспертная информация, система поддержки принятия решений, алгоритмы поиска на графах.
SUMMARY
Panchenko М.V. The creation of mathematical, algorithmic and software for acceptance of the decisions in different subject domains on the basis of a method of a tree of the decisions. - Manuscript.
The dissertation on gaining the candidate degree of technical science in speciality 05.13.06. - automated control systems and progressive information technologies. Institute of Mathimatical Machines and System of NAS of the Ukraine, Kyiv, 2004.
The dessertation work is devoted to creation of system of support of acceptance of the decisions, as theoretical development and software, which can be effective used for realization of forecasting of such astable processes, as change of a rate of national currency, other valuable papers, change of the prices in the market of resources, change of demand on the certain goods, development of illness of the patient, change of a condition of an environment in a consequence of action of chemical substances etc.
The received expert data are represented as a tree of the decisions, which permits to select group more qualified experts. It raises accuracy of the forecast and enables to investigate the phenomena, in which development the fast revolutionary changes are inherent.
The methods and algorithms are offered which allow to calculate weight of the experts, to make the tax and preliminary processing of the expert information and on its basis to construct a tree of the decisions.
The original methods of search in a tree of the decisions are offered which allow to find optimum ways, including at the indistinct task of arches of a tree.
The original algorithms and methods of search in a tree of the decisions are offered which allow to solve a problem of the large dimension, which arises at significant volume і of the data.
In the dissertation the program system created on a basis приведеных теоретическиз of development, used for diagnostics эпелептических and кардиологических of diseases is submitted.
Key words: the expert, indistinct expert information, system of support of acceptance of the decisions, algorithms of search on the columns.
| 
