Технологічні засоби онтологічного супроводу розв'язання задач ранжування альтернатив

Abstract

Горборуков В. В. Технологічні засоби онтологічного супроводу розв'язання задач ранжування альтернатив. На правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 інформаційні технології. Інститут телекомунікацій і глобального інформаційного простору Національної академії наук України, Київ, 2018. Дисертаційну роботу присвячено вирішенню актуальної науково-технічної проблеми підвищення ефективності розв'язання багатокритеріальних задач ранжування та вибору альтернатив шляхом розробки та впровадження технологічних засобів, які використовують онтологічне представлення предметної області (ПдО). У першому розділі «Методи і системи ранжування альтернатив» проведено огляд літератури за темою дисертації, проаналізовані процес розв'язання задач ранжування та MCDA методи, що можуть бути застосовані в дискретному випадку. Процес проведення ранжування та вибору складається з наступних етапів: визначення проблемної задачі, структурування проблеми, реалізація оптимального вибору, пост-аналіз та отримання результату. Як відомо, помилки на етапі структуризації призводять до утворення хибної моделі задачі, яка швидше за все, призведе до неточних результатів. Отже, якість отриманого розв'язку задачі в першу чергу залежить від вдалого структурування, що вимагає від ОПР скрупульозної деталізації проблемної області для визначення критеріїв, альтернатив та іншої інформації. Саме цей етап може бути ефективно здійснений на основі онтологічного підходу, оскільки онтологія – це детальний опис предметної області за допомогою концептуальної схеми. Така схема складається з ієрархічної структури даних та містить інформацію про властивості об'єктів та відношення між ними. Після проведення ранжування альтернатив (об'єктів) здійснюється пост-аналіз отриманого розв'язку. На цьому етапі повинна існувати можливість додаткового дослідження таких об'єктів, які не стали «переможцями», але з огляду на специфіку конкретної задачі можуть представляти інтерес для особи, що приймає рішення (ОПР). В результаті виникає обернена задача ранжування, яка повинна визначити, на скільки тому чи іншому об'єкту необхідно покращити критеріальні значення, щоб у підсумковому рейтинговому списку посісти задане ОПР місце. Розв'язки таких обернених задач породжують додаткові властивості об'єктів дослідження, що може розширювати початкову онтологічну модель. У підсумку це призводить до підвищення ефективності процесу прийняття рішень. Таким чином, онтологічна модель може бути цінним джерелом надходження інформаційного ресурсу на всіх етапах процесу прийняття рішень. Досліджено існуючі MCDA програмні засоби, що можуть використовуватись у процесі розв'язання задачі ранжування альтернатив. Перелік проаналізованих засобів складається із 20 систем та включає такі програмно-інформаційні рішення, як: 1000Minds, Analytica, Criterium Decision Plus, DecideIT, D-Sight, GMAA, Logical Decisions, Promax, V.I.P. Analysis та інші. У результаті проведеного аналізу виявлено, що на теперішній час не існує достатніх технологічних засобів для онтологічного супроводу роботи MCDA-систем. Тільки декілька з усіх програмних засобів містять певні елементи онтологічного супроводу, що здебільшого пов'язано з можливістю візуального формування таксономічної структури. Однак повноцінний онтологічний супровід полягає в застосуванні вже створеної експертом предметної області онтологічної моделі для формування та розв'язання задачі ранжування. В другому розділі розроблено метод побудови інформаційного середовища задачі ранжування, що здійснює перетворення онтологічної моделі предметної області на основі інтерпретаційних функцій вибору, побудованих за допомогою гіпервідношень над елементами таксономічної структури онтології та властивостями її об'єктів. Розроблено алгоритм конкурентної нормалізації критеріїв для задач ранжування та рейтингового оцінювання, що враховує конкурентність процесу встановлення ступеня домінування одних альтернатив над іншими в залежності від їх статистичних характеристик. Сформульована обернена задача ранжування та розроблено алгоритми її розв'язання, що дозволяє на етапі пост-аналізу процесу проведення вибору (ранжування) альтернатив підвищити рівень аналізу отриманих результатів та розширити початкову онтологічну модель предметної області новими властивостями об'єктів дослідження. В третьому розділі розроблено інформаційну та функціонально-компонентну модель системи розв'язку задач ранжування альтернатив. Інформаційну модель системи представлено сукупністю модулів, що інтегруються в інформаційно-аналітичну систему ТОДОС. Функціонально-компонентна модель програмної системи розв'язку задач ранжування альтернатив включає в себе моделі: поведінки системи, структури системи, структури програмних сутностей. Дані моделі включають в себе множину UML-діаграм варіантів використання, активності, взаємодії та діаграму класів. На основі вищенаведених моделей сформовано архітектуру програмної системи розв'язку задач ранжування альтернатив. Вона показує склад, структуру та особливості функціонування даної системи. В четвертому розділі описуються інструментальні засоби, в яких програмно реалізована технологія онтологічного супроводу розв'язання задач ранжування. «Альтернатива» – інструментальний засіб для розв'язку задачі ранжування. Онтологічна модель, що створюється експертом ПдО та/або ОПР є основою на якій формується модель задачі ранжування. В математичне забезпечення цієї системи входять основні методи багатокритеріального прийняття рішення (MCDA методи), а також алгоритм для розв'язку оберненої задачі ранжування. «Оцінка досягнень» – інструментальний засіб, що дозволяє здійснювати міждисциплінарне рейтингування учасників конкурсних змагань, у тому числі учасників Всеукраїнського конкурсу-захисту науково-дослідницьких робіт учнів – членів Малої академії наук України. «Технічне обслуговування» В інструментальному засобі реалізована технологія перетворення онтологічної моделі територіально-розподіленої системи в оптимізаційну модель пошуку оптимальних планів ТО. Виявлення критичних елементів, для яких потрібне проведення ТО здійснюється за допомогою розв'язку задачі ранжування. Запропоновано інформаційну технологію, що забезпечує підвищення ефективності діяльності ОПР внаслідок здійснення онтологічного супроводу процесів проведення вибору (ранжування) альтернатив. Розроблені інструментальні засоби створені в рамках дослідних робіт № 0111U002232, № 0113U004981, № 0116U000794 Інституту телекомунікацій і глобального інформаційного простору та дослідних робіт, № 0114U002173, № 0115U002523 Національного центру «Мала академія наук України». Розроблені засоби впроваджені в наукову та прикладну діяльність: Інституту електрозварювання ім. Є. О. Патона НАНУ, Національного центру «Мала академія наук України», Національного університету "Києво-Могилянська академія", кафедри медичної інформатики Національної медичної академії післядипломної освіти ім. П. Л. Шупика, Комітету з питань будівництва, містобудування і житлово-комунального господарства Верховної ради України.