И одновременно 5 страница

Экспертной системой (ЭС) принято считать программный ком­плекс или устройство, которые при решении задач, трудоемких для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом [4].

Иногда о ЭС говорят скромнее - как о «человеко-машинных системах, компетентных (умеющих решать некоторые задачи) в некоторой узкоспециальной области» [3], или как о «вычисли­тельной системе, в которую включены знания специалистов о некоторой предметной области и которая в пределах этой облас­ти способна принимать экспертные решения» [5].

Если трактовать ЭС как вычислительную процедуру, помо­гающую человеку, то задачи создания ЭС не отличаются от за­дач ИИ.

Для того чтобы показать отличие ЭС от предшествующих си­стем ИИ (СИИ), Р. Форсайт [5] предлагает рассматривать исто­рию ИИ.

Этап зарождения ЭС - переход от парадигмы поиска все бо­лее эффективных и универсальных эвристик к парадигме разра­ботки способов представления неформализованных знаний спе­циалиста-эксперта, приемов и неформальных правил, которыми он пользуется при принятии решений.

На основе этой парадигмы возникли диагностические и кон­сультативные системы DENDRAL, MYCIN, PUFF.

Далее по мере развития ЭС возникали системы двух типов: 1-й -ЭС, базирующийся на представлении знаний, и 2-й - машинные обучающие систем, которые автоматически улучшают и расши­ряют свой запас знаний.

В качестве примера ЭС 2-го типа в [5] приводится обучающая система EURISKO, которая выигрывала 3 года подряд в учеб­ной игре, несмотря на то, что правила игры менялись.

Таким образом, возникновение ЭС явилось ступенью разви­тия ИИ, причем особо важной с позиции создания прикладных разработок.

Существовала также точка зрения, что ЭС - результат разви­тия систем обработки данных (см.) - СОД на ЭВМ и являются фактически информационными системами (см.) - ИС.

Поэтому рассмотрим отличия ЭС от СОД и ИС.

ЭС отличаются от традиционных СОД и ИС определенной совокупностью свойств, наиболее важными из которых являют­ся: символьное представление данных, символьный логический вывод и эвристический поиск [1-3], а не готовый его алгоритм.

В отношении символьного представления информации и ло­гического вывода к ЭС приближаются информационно-логичес­кие системы. Однако в отличие от любых ИС важной дополни-

тельной характеристикой ЭС является «способность системы по требованию объяснять свою линию рассуждений в виде, непос­редственно понятном тому, кто задал вопрос» [5].

Отличия ЭС от широкого класса других СИИ состоят в том, что экспертные системы:

• должны выполнять сложные задания на уровне хорошего специалиста; при этом ЭС следует применять для решения толь­ко трудных задач, не решаемых другими методами;

• предпочтительно использовать проблемно-ориентирован­ные стратегии решения задач;

• способны пополнять свои знания в ходе диалога с экспертом;

• используют данные о себе для того, чтобы сделать заклю­чение о процессах вывода и затем дать объяснение или привести оправдания полученным решениям; в [1] это требование названо свойством «прозрачности», способностью объяснять свои реше­ния на качественно новом уровне (в отличие от решений, получа­емых с Помощью числовых алгоритмов).

И все же в качестве главного отличия ЭС от СИИ и ИС еще в первом докладе Э. Фейгенбаум [12] отмечает объем знаний, ко­торыми она располагает, а не используемый инструментарий.

К рассмотренным особенностям Г.С. Поспелов [2] добавляет необходимость повышения квалификации экспертов-пользовате­лей за счет аккумуляции знаний в ЭС, т.е. ориентацию ЭС на пре­вращение ее в «коллективного эксперта», накапливающего опыт наиболее квалифицированных специалистов, который могут ис­пользовать не только эксперты, но и любые пользователи.

Разработанные к настоящему времени ЭС обычно решают задачи, относящиеся к следующим классам: интерпретация сим­волов, сигналов и т.д. (т.е. составление дмысло..врго описания по входным данным), предсказание определенных нарушений (на­пример, заболеваний по симптомам), диагностика, конструиро­вание конфигураций объектов по заданным ограничениям, пла­нирование действий, мониторинг, инструктирование, ремонт, отладка (нахождение и исправление неисправностей), переналад­ка оборудования и т.п. (см., например, (1, 3]).

Основные области приложения разработанных к настояще­му времени ЭС: медицина, вычислительная техника, генетика, акустика, спектральный анализ, геология, юриспруденция.

С классификациями, обзорами и примерами конкретных ЭС можно познакомиться в [1, 2, 5, 6, 8, 9].

₅₂-1.59

• 1. Попов Э.В. Экспертные системы / Э.В. Попов. - М.: Наука, 1987.
2. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информаци­
онной технологии/Г.С. Поспелов.-М.: Наука, 1988. 3. Построение эк­
спертных систем / под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. - М.:
Мир, 1987. 4. Уотерман Д. Руководство по экспертным системам /
Д.Уотерман.-М.:Мир, 1989. 5. Экспертные системы: принципы рабо­
ты и примеры / под ред. Р. Форсайта. - М.: Радио и связь, 1987. 6. Элти
Дж. Экспертные системы: концепции и примеры / Дж. Элти, М. Кумбс. - М.:
Финансы и статистика, 1987. 7. Болотова Л.С. Экспертные системы си­
туационного управления /Л.С. Болотова // Приборы и системы управления.
- 1988.-№ 1.8. Болотова Л.С. Экспертные системы в новых информа­
ционных технологиях / Л.С. Болотова, В.Н. Волкова // В сб.: Новые инфор­
мационные технологии в системотехнике. - М.: Радио и связь, 1990. - С. 3-
29. 9. Майк л сен Р.Х. Экспертные системы / Р.Х. Майклсен, Д. Мичи,
А. Буланже // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. - М.: Мир,
1987. Ю.Томпсон Б. Анатомия экспертной системы / Б. Томпсон, У. Том­
псон // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. - М.: Мир, 1987.
11. Хорошевский Б.Ф. Инструментальные экспертные системы /
Б.Ф. Хорошевский // Представление знаний в экспериментальных и робото-
технических системах - М.: ВИНИТИ, 1984. 12. Feigenbaum E. The Art
of Artificial Intelligence: Themes and Case Studies of Knowledge Engineering /
E. Feigenbaum. // Proceedings of IJCAI-77.13. Feigenbaum E. Dendral and
MetaDendral / E. Feigenbaum, B. Buchanan. // Artificial Intelligence. Vol. 11.
№1-2. Л.С. Болотова, В.Н. Волкова

ЭЛЕМЕНТ - простейшая, неделимая часть системы. Однако ответ на вопрос, что является такой частью, может быть неодно­значным. Например, в качестве элементов стола можно назвать ножки, ящики, крышку и т.д., а можно - молекулы, атомы в зави­симости от того, какая задача стоит перед исследователем.

Аналогично в системе управления предприятием элементами мЬжно считать подразделения аппарата управления, а можно -каждого сотрудника или каждую операцию, которую он выпол­няет. С непониманием этой проблемы была связана типичная ошибка при обследовании существующей системы в первый пе­риод разработки автоматизированных систем управления (АСУ): инженеры в соответствии со своим подходом обеспечения пол­ноты подвергали анализу все документы, вплоть до реквизитов, что затягивало работу, в то время как для разработки техничес­кого задания на создание АСУ такой детализации не требовалось.

Поэтому принято следующее определение: элемент - это пре­дел членения системы с точки зрений аспекта ее рассмотрения, решения конкретной задачи, поставленной цели.

Для помощи в выделении элементов при анализе конкретных проблемных ситуаций можно использовать информационный под-ход (см.), в частности меру информации восприятия J - А/КА LA - минимальное количество материального свойства А (ква \ с точностью до которого исследователя интересует информация об этом свойстве при формировании модели.

Систему можно расчленять на элементы различными спосо* бами в зависимости от формулировки задачи, цели и ее уточне­ния в процессе проведения системного исследования. При необ-ходимости можно изменять принцип расчленения, выделять другие элементы и получать с помощью нового расчленения бо­лее адекватное представление об анализируемом объекте или про­блемной ситуации.

• 1. Волкова В.Н. Теория систем и методы системного анализа в управлении
и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. - М.: Радио и
связь, 1983. - С. 29. 2. Системный анализ в экономике и организации
производства: учеб. для вузов / под ред. С.А. Валуева, В.Н. Волковой. - Л.:
Политехника, 1991. - С. 32. 3. В о л к о в а В.Н. Основы теории систем и си­
стемного анализа: учеб. для вузов / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб •
Изд-во СП6ГТУ, 1997. - С.130-145. В.Н. Волкова

ЭФФЕКТИВНОСТЬ СИСТЕМЫ - это в общем случае совокуп­ность свойств, характеризующих качество функционирования системы, оцениваемое как соответствие требуемого и достигае­мого результата.

Они могут различаться. Это зависит от условий функциониро­вания системы и способов достижения результатов. Поэтому при оценке систем принято различать качество систем и эффективность реализуемых системами процессов. При этом эффективность от­носят не к самой системе, а к выполняемым ею функциям.

Соотношение понятий качество и эффективность представ­лено в таблице.

Для оценки эффективности системы разрабатывают совокуп­ности ее критериев. В зависимости от типа системы и внешних воздействий предлагают количественные (детерминированные, вероятностные) и качественные критерии; вводят понятия тех­нической, экономической, социально-экономической эффектив­ности.

Критерии достаточно многообразны, разрабатывались для конкретных систем и проблемных ситуаций. В то же время суще-

52*

ствует ряд общих принципиальных положений, которыми целе­сообразно руководствоваться при формировании системы кри­териев эффективности решений. Поэтому разрабатывается тео­рия эффективности систем.

Теория эффективности сложных систем формируется как раз­дел системного анализа (см.), связанный с определением качества систем и процессов, их реализующих, предметом изучения кото­рого являются вопросы количественной оценки качества харак­теристик и эффективности функционирования сложных систем.

В общем случае оценка сложных систем может проводиться для разных целей: во-первых, для оптимизации (выбор наилуч­шего алгоритма из нескольких, реализующих один закон функ­ционирования системы); во-вторых, для идентификации (опре­деление системы, качество которой в наибольшей степени соответствует реальному объекту в заданных условиях); в-треть­их, для принятия решений по управлению системой.

Перечень частных целей и задач, требующих оценки систем, можно продолжить. Общим во всех подобных задачах является подход, основанный на том, что понятия «оценка» и «оценива­ние» рассматриваются раздельно и оценивание проводится в не­сколько этапов.

Под «оценкой» понимают результат, получаемый в ходе про­цесса, который определен как «оценивание». Принято считать, что с термином «оценка» сопоставляется понятие «истинность», а «оценивание» есть «правильность». Другими словами, истин­ная оценка может быть получена только при правильном про­цессе оценивания. Это положение определяет место теории эф­фективности в задачах системного анализа.

Основные этапы оценивания эффективности сложных систем можно наметить следующим образом.

Этап 1. Определение цели оценивания.

Можно выделить два типа целей: качественная, достижение которой выражается в номинальной шкале или в шкале порядка; количественная - то же в количественных шкалах. Определение цели должно осуществляться с позиции системы, в которой рас­сматриваемая система является элементом (подсистемой), т.е. с позиций надсистемы.

Этап 2. Измерение свойств систем, признанных существен­ными для целей оценивания. Для этого выбираются соответст­вующие шкалы измерений (см.) свойств и всем исследуемым свойствам систем присваивается определенное значение на этих шкалах.

Этап 3. Обоснование предпочтений - критериев качества и критериев эффективности функционирования систем на основе измеренных на выбранных шкалах свойств (см. Критерии оценки систем).

Этап 4. Собственно оценивание.

Все исследуемые системы, рассматриваемые как альтернати­вы, сравниваются по сформулированным критериям и в зависи­мости от целей оценивания ранжируются, выбираются, оптими­зируются и т.д.

• ЬАнфилатов B.C. Системный анализ в управлении / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин / Под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финан­сы и статистика, 2002. 2. Дегтярев Ю.И. Системный анализ и исследова­ние операций/Ю.И.Дегтярев.-М.: Высшая школа, 1996. 3. Кукушки к А.А. Теоретические основы автоматизированного управления. Ч. 1. Основы ана­лиза и оценки сложных систем / А.А. Кукушкин. - Орел: Изд-во ВИПС, 1998. 4. Л а г о ш а Б. А. Основы системного анализа / Б. А. Лагоша, А.А. Емелья­нов. -М.: Изд-воМЭСИ, 1998. 5. Л ан нэ А.А. Многокритериальная опти­мизация / А.А. Ланнэ, Д.А. Улахович. - М.: Военная академия связи, 1984. 6. Петухов Г.Б. Основы теории эффективности целенаправленных про­цессов. Ч. I. Методология, методы, модели / Г.Б. Петухов. - М.: 1989.

А.А. Емельянов

«ЭШЕЛОН» - понятие, введенное в теории многоуровневых иерар­хических систем (см.) М. Месаровича.

В этой теории понятие многоэшелонной иерархической струк­туры вводится следующим образом [1]: система представляется в виде относительно независимых, взаимодействующих между со­бой подсистем; при этом некоторые (или все) подсистемы имеют право принятия решений, а иерархическое расположение подси­стем (многоэшелонная структура) определяется тем, что некото­рые из них находятся под влиянием или управляются выше­стоящими. Структурные представления такого типа условно иллюстрируются рисунком. Уровень такой иерархии называют эшелоном.

Основной отличительной особенностью многоэшелонной структуры является предоставление подсистемам всех уровней определенной свободы в выборе их собственных решений, при­чем эти решения могут быть (но не обязательно) не теми решени­ями, которые бы выбрал вышестоящий уровень. М. Месарович показывает, что предоставление свободы действий в принятии решений компонентам всех эшелонов иерархической структуры повышает эффективность ее функционирования.

Подсистемам предоставляется определенная свобода и в вы­боре целей. Поэтому многоэшелонные структуры называют так­же многоцелевыми.

В таких системах могут быть использованы разные способы принятия решений. Естественно, что при предоставлении прав самостоятельности в принятии решений подсистемы могут фор­мировать взаимно противоречащие («конфликтные») цели и ре­шения, что затрудняет управление, но является в то же время од­ним из условий повышения эффективности функционирования системы. Разрешение конфликтов достигается вмешательством вышестоящего эшелона. Управляющие воздействия для разреше­ния этих противоречий со стороны вышестоящих уровней иерар­хии могут быть разной силы.

Для того чтобы обратить внимание на это, М. Месарович [1] разделяет понятия собственно «управления» и «координации». При этом последняя может иметь разную силу воздействия («вме­шательства») и осуществляется в разной форме. В связи с этим теорию многоуровневых систем М. Месаровича иногда называ­ют теорией координации, В ней рекомендуется, чтобы в процессе принятия решений подсистемы не всегда стремились отстаивать свои интересы, доводя дело до конфликтных ситуаций, а вступа­ли бы в коалиции.

В зависимости от принятых принципов («конфликты» или «коалиции»), силы и форм вмешательства вышестоящих эшело­нов в дела нижележащих процесс принятия решения может про­исходить по-разному, т.е. по-разному может быть организована система управления принятием решений. Поэтому многоэшелон­ные, многоцелевые иерархические структуры называют в [1] так­же организационной иерархией.

Берталанфи	30-е гг.
Людвиг фон	XX в.
(Ludvig von
Bertalanffi)
Блауберг	60-70-е (т.
Игорь	XX в.
Викторович
Богданов	1905-1924 гг.
(Малиновский)
Александр
Александрович

Фамилия, имя, отчество Акофф Рассел (Russel LAckoff)

Афанасьев Виктор Григорьевич

Отношения, подобные принятым в эшелонированных струк­турах, реализуются в практике управления в форме так называе­мых холдинговых структур, или холдингов. Правила взаимоот­ношений между фирмами, банками, торговыми домами и. другими организациями, входящими в холдинг, оговариваются в соответ­ствующих договорах и других нормативно-правовых и норматив­но-методических документах.

• 1.Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем/
М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. - М.: Мир, 1973. В.Н. Волкова

Дата добавления: 2015-11-04