|
82 соответствует слишком большому, с точки зрения конкретной задачи, уровню детализации, то в модель его можно не включать, а его связи наследуются родительским элементом. Таким образом, данный подход позволяет строить модели ЗПР с разной степенью детализации предметной области, без дублирования задаваемых связей. Семантическая модель 5 содержит множество элементов, отражающих понятия предметной области. Выбор самих элементов и их свойств предполагает некоторую направленность, обусловленную знанием их дальнейшего применения, например, конкретной решающей модели задачи, которая должна будет формироваться на основе семантического описания. В то же время, основные понятия (элементы) и базовые типы связей в предметной области, остаются инвариантными относительно ее дальнейшего использования. Это дает возможность дальнейшего независимого применения сформированного семантического описания, например, для автоматизированного формирования глоссария по заданной теме. Структура элементов множеств формальных процедур и моделей М, полностью зависит от выбора определенных математических методов, так как их требования в значительной мерс определяют набор свойств элементов, а правила формирования задач существенно различаются. Таким образом, компоненты двухуровневой базы знаний 5, М, в свою очередь имеют сложную структуру, зависящую от выбора конкретных методов и алгоритмов поддержки принятия решений. 11а основе применения системного подхода, с учетом свойств объекта исследования, рассмотренных ранее, методикой семантического расширения методов принятия решений, предложенной в главе 2, и рекомендациями относительно методологии анализа решений, разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в качестве объекта исследования, и сформирована информационная модель данного процесса. Схема обобщенного алгоритма представлена на рисунке 3.2. Процесс анализа и решения задачи состоит из шести основных этапов, каждый из |
М = {Л/РЛ/2,...,Л/*} множество моделей, соответствующих решаемым в данной области задачам; ,7^} множество правил (формализованных процедур), формирования модели на основе шаблона. Рассмотренное представление задает отношение «общее-частное» между шаблоном 5 и моделями задач М*, являясь тем самым двухуровневым (рис. 2.1). Семантическая модель 5 (шаблон) задает совокупность понятий предметной области и отношений между ними с указанием типов и интенсивности выполнения последних, и является основой для построения моделей конкретных ЗПР. При переходе от шаблона к модели задачи каждый его элемент (со своими семантическими характеристиками, задаваемыми шаблоном) становится некоторым компонентом модели принятия решений (целью, ЭУИ, кластером, элементом кластера, альтернативой), связанной с данной задачей. Выбор конкретной формы «воплощения» элемента производит эксперт или пользователь СППР с помощью набора правил Рм, при этом проверяется возможность использования данного элемента в соответствующем качестве. Кроме того, если по мнению эксперта, элемент соответствует слишком большому, с точки зрения конкретной задачи, уровню детализации, то в модель его можно не включать, а его связи наследуются родительским элементом. Таким образом, данный подход позволяет строить модели ЗПР с разной степенью детализации предметной области, без дублирования задаваемых связей. Семантическая модель 5 содержит множество элементов, отражающих понятия предметной области. Выбор самих элементов и их свойств предполага 54 ет некоторую направленность, обусловленную знанием их дальнейшего применения, например, конкретной решающей модели задачи, которая должна будет формироваться на основе семантического описания. В то же время, основные понятия (элементы) и базовые типы связей в предметной области, остаются инвариантными относительно ее дальнейшего использования. Это дает возможность дальнейшего независимого применения сформированного семантического описания, например, для автоматизированного формирования глоссария по заданной теме. Структура элементов множеств формальных процедур рм и моделей М, полностью зависит от выбора определенных математических методов, так как их требования в значительной мере определяют набор свойств элементов, а правила формирования задач существенно различаются. Таким образом, компоненты двухуровневой базы знаний 1$, А/, Рм в свою очередь имеют сложную структуру, зависящую от выбора конкретных методов и алгоритмов поддержки принятия решений, поэтому их детальная проработка с позиции использования иерархических и сетевых моделей проводится в гл. 3. 2.3. Разработка обобщенного алгоритма и построение информационной модели анализа и решения задачи-объекта исследования на основе семантической модели предметной области ^ В § 1.1 и § 1.2 выделяются основные свойства объекта исследования и представлены основные этапы процесса принятия решений. Среди них определяющими являются этапы получения исходных данных, постановки задачи и непосредственно решение ЗПР. Указанные три этапа часто рассматриваются совместно, ввиду их параллельного выполнения и тесных взаимосвязей. Для их общего обозначения используется термин анализ решений [7, 29, 33, 72]. В работе [29] рассмотрены принципы системного подхода к анализу решений. Существует несколько подходов к математическому описанию сложных систем, среди которых выделяется системный анализ методология решения разработан обобщенный алгоритм анализа и решения задачи, выбранной в качестве объекта исследования, и сформирована информационная модель данного процесса. Схема обобщенного алгоритма представлена на рис. 2.2. Процесс анализа и решения задачи состоит из шести основных этапов, каждый из которых включает в себя промежуточные стадии. Стрелки показывают связи между этапами, отражающие возможную последовательность их выполнения и направления передачи информации. Алгоритм решения задачи в соответствии с концепцией семантического расширения можно разделить на три части: формирование формализованного семантического описания предметной области в виде шаблона которое выполняется на первом этапе; разработка формальных правил рм построения модели задачи на основе шаблона 5, выполняемая на втором шаге обобщенного алгоритма; последующие этапы (3-6) постановки, формализации, структуризации и решения задачи. Отметим, что в процессе решения задачи различные этапы алгоритма могут выполняться параллельно и итерационно, что хорошо согласуется с принципами системного подхода и общей методологией анализа решений. Рассмотрим составляющие данного алгоритма. Построение семантической модели предметной области выполняется ЛПР один раз при решении первой задачи из новой прикладной области. В дальнейшем построенное описание может корректироваться и дополняться. Этап построения семантической модели предметной области начинается с определения предметной области, общей задачей которого является подготовка данных для последующего определения основных элементов моделируемой области, анализа их типов (ролей), определения возможных связей между ними. Данный этап является трудноформализуемым, так как часто отсутствует готовый набор стандартных элементов с заданными связями между ними. Как по |