Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Управление в социальных и экономических системах

Диссертационная работа:

Вдовин Максим Алексеевич. Агентно-ориентированный подход к совершенствованию интеллектуальной системы поддержки принимаемых решений : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01, 05.13.10 Тверь, 2006 160 с. РГБ ОД, 61:07-5/1151

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Введение 6

ГЛАВА 1. Предмет исследования и постановка научной задачи 12

1.1. Информационный подход к управлению 12

  1. Информационный подход к управлению производственными системами 12

  2. Анализ функциональности современных информационных систем поддержки принятия управленческих решений 23

1.2. Анализ модели управления предприятием 30

  1. Анализ классификации моделей управления предприятием 30

  2. Анализ подхода к управлению предприятием основанного на концепции «модель жизнеспособной системы» 39

1.3. Анализ проблем предметной области и постановка задачи 48

ГЛАВА 2. Реализация принципов проектирования интеллектуальных
программных продуктов на основе концепции многоагентных систем 58

2.1. Разработка архитектуры интеллектуального агента 58

  1. Анализ типовых архитектур интеллектуальных агентов 58

  2. Разработка архитектуры интеллектуального агента на

> основе модели жизнеспособной системы 70

2.2. Формирование блока автоматического построения сценариев...80

  1. Представление знаний 80

  2. Формализация процесса планирования 83

  3. Решение задачи планирования 85

  4. Контроль выполнения и перепланирование 89

  5. Реализация пользовательского интерфейса 92

2.3. Разработка метода проектирования

информационно-аналитической системы на основе предложенной
архитектуры агента 99

ГЛАВА 3. Экспериментальное подтверждение проведенных
я исследований 111

3.1. Формирование интеллектуального сценария проведения
корреляционно-регрессионного анализа 111

  1. Определение функциональности системы 111

  2. Конструирование базы знаний 113

  3. Разработка прототипа пользовательского интерфейса ...129

3.2. Построение сценария проведения корреляционно-
регрессионного анализа в системе управления предприятием

ОАО «Концерн Российские защитные технологии» 132

3.3. Технико-экономическое обоснование разработки
программного продукта 142

Заключение 152

Список использованных источников 156

Введение к работе:

Актуальность темы

Повышение качества управления неразрывно связано с повышением эффективности производства, увеличением прибыли и других финансово-экономических показателей. В современных условиях повышение качества управленческих базируется на оперативном получении своевременной и точной информации. Развитие информационных технологий обусловило появление целого класса программных средств, призванных помочь руководителю. Информационно-аналитические системы позволяют:

Стандартизировать автоматизируемые процессы;

Повысить производительность труда;

Экономить время;

Упростить принятие решений.

Однако, современные информационно-аналитические системы обладают рядом недостатков, основа которых сильная непрозрачность процесса разработки программного обеспечения. Роль программиста не имеет аналогов в других профессиях – ни инженеры, ни изобретатели, ни писатели не работают в условиях тесного переплетения чистого творчества, точных наук и практики. Эта проблема была сформулирована в 1986 в статье Фреда Брукса «Серебряной пули нет – существенное и случайное в разработке ПО» следующим образом: «Нет ни одного открытия ни в технологии, ни в методах управления, одно только использования которого обещало бы в течении ближайшего десятилетия на порядок повысить производительность, надежность, простоту разработки программного обеспечения». Хотя результаты разработки программного продукта по-прежнему остаются неизвестными, новейшие технологии дают все больше возможностей их исправить, привести к желательным. Таким образом, можно говорить о том, что повышение качества управленческих решений связано с повышением качества информационно-аналитических систем, качество которых, в свою очередь, определяет процесс первоначального проектирования программного продукта.

Представленная в работе технология призвана сделать процесс разработки программного обеспечения более прозрачным за счет автоматизации процесса проектирования программного продукта, более четкой постановки задач перед программистами и изменений в пользовательском интерфейсе. Это, в свою очередь, позволит сделать более качественную систему поддержки принятия решений и повысить эффективность управления предприятием.

В основу работы положена разрабатываемая система поддержки принятия решений. Сложность фундаментальных, научно-технологических и технических вопросов, решаемых в исследованиях, определяется функциональными блоками АСППР:

Блок стратегического прогноза и оценки качества сложных систем;

Блок поддержки решений методами, основанными на опыте и интуиции специалистов;

Блок поддержки решений адаптивными вероятностно–статистическими методами;

Блок автоматизированного построения имитационных моделей;

Блок экономического анализа;

Блок оценки влияние современной правовой базы на реализуемость программ и планов развития производственных структур.

Рисунок. Автоматизированная система поддержки принятия решений

В основу разрабатываемой системы положена теория искусственного интеллекта. История искусственного интеллекта характеризуется периодами успеха и неоправданного оптимизма, за которыми следовало снижение интереса и сокращение финансирования. Последние достижения на пути понимания теоретических основ интеллектуальности неразрывно связаны с понятием интеллектуального агента. Разработанная технология базируется на использовании однотипных интеллектуальных агентов (которые являются «кирпичиками»), объединенных в многоагентную систему («дом»).

В работе описывается модуль статистического прогноза на основе предлагаемой модели интеллектуального агента. Модуль является автономным интеллектуальным агентом предназначенным для решения задач математической статистики. В его задачи также входит предварительная обработка и подготовка данных для других блоков автоматизированной системы поддержки принимаемых решений, построение моделей исследуемых явлений, в том числе моделей регрессионного и корреляционного анализа данных. Автоматическое проведение исследований позволит уменьшить фактор человеческой ошибки и освободит персонал от выполнения рутинных операций. Своевременный и качественный анализ статистических данных позволит оперативно представлять руководителю организации точную и актуальную информацию, что в свою очередь повысит качество управленческих решений. Отработанные на блоке статистического анализа технологии проектирования и построения сложных систем будут положены в основу других блоков автоматизированной системы поддрежки принятия решений.

Все вышесказанное позволяет говорить, что предлагаемая диссертационная работа, направленная на совершенствование методологии построения системы поддержки принятия управленческих решений в современных условиях, является актуальной.

Объект исследования

Инструментальная и методологическая составляющие информационно - аналитической системы поддержки принятия решений.

Предмет исследования

Предметом исследования являются методы и методика создания программного продукта на основе рекурсивной архитектуры интеллектуального агента, реализованные в блоке статистического анализа данных АСППР.

Рамки исследования

В исследовании в полной мере использованы наработки как 20 летней давности, так и самые последние исследования, датированные 2006 годом. Исследования естественным образом ограничены современным пониманием процесса мышления и организации сложных систем.

Цель работы

Повышение эффективности и технологичности создания программно-инструментальной составляющей системы поддержки принятия решений. Для достижения поставленной цели в работе решены следующие задачи:

разработана рекурсивная архитектура интеллектуального агента на основе модели жизнеспособной системы;

описаны принципы решения задачи планирования поведения интеллектуального агента;

разработан интерфейс проектирования базы знаний, который в то же время выполняет задачи по проектированию многоагентной системы и является прототипом пользовательского интерфейса.

разработан метод проектирования информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры интеллектуального агента.

Область исследований

Исследование базируются на использовании: теории искусственного интеллекта, экономики, неврологии, психологии, теории управления и кибернетики.

Научная новизна:

автор впервые адаптировал имитационную модель жизнеспособной системы к проводимым исследованиям в области теории искусственного интеллекта;

создана методика проектирования программного продукта на основе предложенной архитектуры интеллектуального агента, отличительной особенностью которой является то, что процесс создания базы знаний интеллектуального агента также является процессом проектирования СППР и разработкой пользовательского интерфейса;

усовершенствован аппарат научно-методического обеспечения построения широкого класса имитационных систем, отличающийся тем, что предложенная система обладает возможностью создать некоторую виртуальную среду, в которую помещается модель объекта, при этом появляется возможность отладить базу знаний и модели поведения будущего аппарата еще до его создания.

Теоретическая значимость проведенных исследований обусловлена развитием системного подхода, позволяющего осуществить структурирование информации для решения различных задач, совершенствованием методического обеспечения моделирования сложных систем, в развитии методического обеспечения для построения архитектуры системы поддержки принятия решений на основе концепции интеллектуальных агентов.

Практическая значимость:

обусловлена полученными в диссертации теоретическими и практическими результатами, позволяющими существенно расширить область применения интеллектуальных систем при построении как архитектуры информационно - аналитической системы поддержки принятия решений, так и инструментальной и методологической составляющих подобных систем;

разработкой основы для создания компонентов программного и методического обеспечения построения информационной системы структурирования информации с применением доступного аппаратного обеспечения;

разработкой эффективной методики проектирования сложных интеллектуальных информационных систем;

разработкой сценария проведения статистических исследований, обеспечивающего формирование прогнозных решений, необходимых для оценки экономической эффективности.

Обоснованность научных результатов и положений, сформулированных в диссертации, базируется на широко апробированных в науке теоретических положениях и применяемых в ходе исследований научных методах.

Реализация и внедрение результатов

Научные результаты проведенных исследований внедрены в учебный процесс Тверского ГТУ, Пензенского ГУ, Тверского филиала Балтийского ГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова. Использование полученных результатов способствует повышению эффективности учебного процесса. Практические результаты диссертационной работы использовались при создании автоматизированной системы управления предприятием ОАО «Концерн Российские защитные технологии».

Апробация результатов исследования.

Результаты исследования докладывались на научно-технических конференциях Тверского государственного технического университета, МГТУ им. Баумана, Балтийского ГТУ “ВОЕНМЕХ” им. Д.Ф. Устинова, Санкт-Петербургского Северо-Западного Заочного Института, научных семинарах МГТУ им. Баумана, ВА ВКО, Тверского филиала Балтийского ГТУ им. Д.Ф. Устинова.

На защиту выносятся

1. Рекурсивная архитектура интеллектуального агента, основанная на концепции жизнеспособных систем и предназначенная для построения многоагентных систем.

2. Метод проектирования информационно-аналитической системы на основе предложенной архитектуры агента, а также неразрывно связанный с ним пользовательский интерфейс.

3. Интеллектуальный агент, предназначенный для проведения корреляционно-регрессионного анализа данных, раскрывающий эффективность решения управленческих задач реализованной многоагентной системой.

Публикации

По результатам исследований, проведенных в процессе работы над диссертацией, опубликовано 16 работ.

Структура и объем диссертационной работы

Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы. Работа изложена на 160 страницах основного текста, иллюстрируется 37 рисунками и 7 таблицами. Список литературы содержит 72 источника.

Подобные работы
Юн Светлана Геннадьевна
Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных
Кононов Иван Владимирович
Агентно-ориентированный подход к созданию системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования развития производственных структур
Шило Павел Геннадьевич
Объектно-ролевой подход к формированию информационных систем поддержки управленческих решений
Носкова Елена Александровна
Модели и методы поддержки управленческих решений в производственных системах на основе информационно-экономического и тезаурусного подходов
Основина Ольга Николаевна
Разработка мультиагентной системы поддержки принятия решений по оценке эксплуатационной надежности систем управления
Ларин Олег Михайлович
Методы, модели и алгоритмы для системы поддержки принятия решений оптимизации потерь электроэнергии в системе электроснабжения промышленного предприятия
Косткина Ольга Сергеевна
Информационная система поддержки принятия решений при мониторинге состояния здоровья людей в условиях вредных производств
Белоусов Вадим Евгеньевич
Алгоритмы автоматизированного контроля успеваемости и формирования информационно-образовательной среды в интеллектуальной системе поддержки принятия решений военного вуза
Трошин Станислав Васильевич
Экономико-математическая интеллектуальная система поддержки принятия решений на уровне отделения сберегательного банка России
Камалетдинов Марат Рафаилевич
Система поддержки принятия решений для повышения эффективности управления региональными интеграционными процессами на основе механизмов комплексного оценивания

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net