11.1 Предпосылки создания экспертных систем

Развивающаяся рыночная экономика требует решения на станциях оперативных задач принципиально новыми методами. Данные задачи связаны с непрерывным и всесторонним совершенство­ванием организации производства и повышением его эффективности, со стратегическим планированием, которое призвано обеспечить необходимый уровень качества работы. В новых условиях требуется проведение экономического анализа и оптимизации планов развития станций с учетом рационального использования возможных кредитов и прогнозируемой прибыли.

Разработка рациональной маркетинговой политики, обеспечиваю­щей получение достаточной прибыли, а также контроль за рациональ­ным ее распределением и использованием требуют применения сис­темного анализа и экономико-математических методов. Важность применения современных методов теории принятия оптимальных решений возрастает в условиях появления фактора риска, являющего­ся неотъемлемой частью любой предпринимательской деятельности в условиях рынка.

Очевидно, что решение данных вопросов вызывает рост потоков информации и, как следствие, появление нового класса проблем управления. Важнейшим фактором становится управление информа­цией, включая данные и знания.

Применяемые АСУ в основном ориентированы на выполнение учетно-контрольных и справочных функций. В этой ситуации важней­шие решения, определяющие стратегию и тактику развития станции и ее технологических зон (парков, маневровых ресурсов, грузовых фронтов, складов и т. д) принимаются административным аппаратом практически без помощи АСУ. Такое положение обусловлено отсутствием оптимиза­ционной системы выработки управленческих решений в рамках АСУ. Конечный пользователь не взаимодействует активно с систе­мой в ходе принятия оптимальных управленческих решений, его производственный опыт используется в АСУ с малой эффективностью. Исследования в области автоматизации конторских работ не должны отвлекать разработчиков от создания АСУ производством на грузовой станции.

Информационные потоки, циркулирующие в рамках АСУ, необходимо сделать активной составляющей процесса принятия управленческих решений. Необходимо преодолеть существующую пассивность при использовании выходных форм макетов и докумен­тов в рамках информационно-справочной системы (первого этапа создания АСУ). В то же время имеющийся опыт показывает, что един из важных источников эффективности АСУ - это широкое при­менение в них оптимизационных задач,

Целью создания информационной технологии должно быть обеспечение максимальной гибкости в улучшении административных процедур в условиях динамично изменяющейся обстановки на станции. Автоматизированная система должна не только облегчать, но и улучшать управление работой станции. Для достижения этой цели необходим переход от информа­ционной системы, задачей которой является хранение информации и выдача ее по запросам лиц, принимающих решения, к информационно-советующей и информационно-управляющей системам, позволяющим определять оптимальный режим функционирования станции. Кроме того, интегрированная опмитизационная система должна обеспечивать условия оптимального режима работы станции не только в процессе эксплуатации, но и на стадии стратегического управления, т.е. на этапе проектирования, реконструкции или разработки нового технологического процесса.

Повышение эффективности функционирования автоматизирован­ных систем достигается комбинированным использованием различных типов автоматизированных человеко-машинных систем принятия оптимальных управленческих решений (АСПУР): поддержки и обеспечения принятия решений (СППР и СОПР); оптимизационного моделирования (СОМ) и экспертных систем (ЭС). Тип применяемой АСПУР зависит от уровня управления (страте­гического, тактического, оперативного), структуры решаемой задачи (состава целевых функций и ограничений), степени неопределенности исходной информации (ее нечеткости, вероятностного характера) и вида используемой автоматизированной системы (СППР, АСТПП и т.д.).

Объективно необходимым методическим инструментом АСПУР является ЭС. Наличие такой системы обеспечивает сокращение срока внедрения научных разработок, повышает их практическую значимость. Следует отметить, что в период развития рыночных отношений предложение научных идей, как правило, опережает спрос на них. Научные разработки, связанные с теоретическими основами создания АСПУР, вызывают определенный скептицизм у представителей произ­водства. Объектом критики, часто справедливой, является прежде всего отсутствие у подобных автоматизированных систем таких свойств, как возможность анализа последствий принимаемых реше­ний, их объяснения и обоснования.

Следует еще раз отметить, что структура, принципы построения и алгоритмы функционирования автоматизированной системы станции как объекта проектирования, эксплуатации и оперативного управления должны обеспечивать ее адаптацию к изменяющимся технико-технологическим требованиям. Необходимость наличия гибкости у оптимизационной системы управления, быстрой адаптации вызвана особенностями технологических процессов грузовой станции, характеризующимися многими факторами, векторным критерием оптимальности, неоднородностью взаимосвязей параметров (как входных, так и выходных), многообразием возмущающих воздействий,

Учитывая большое число неформализуемых факторов, которые приходится использовать при выработке управленческих воздействий, в ряде случаев, как указывалось выше, может оказаться целесообразным использование экспертных систем обеспечения и поддержки принятия решения. Данные системы являются эффективным средством для управления в условиях случайных изменений системных параметров грузовой станции {производительности ПРМ, простоя транспортных средств, использования емкости складов) и нечеткого задания ряда неуправляемых параметров (прогнозируемых объемов грузовой работы).

Участие человека в процессе решения задач вызывается рядом факторов. При решении слабоструктуризованных задач человек уточняет постановку задачи, исходные данные, определяет момент окончания вычислительной процедуры. При решении формализован­ных задач участие человека обеспечивает приемлемую сложность процедуры принятия решения благодаря эффективности использования эмпирического опыта ЛПР. При эксплуатации ЭС появляется возможность накапливать знания в процессе общения с экспертом, адаптировать на этой основе анализ в изменяющихся условиях, обес­печивать ЛПР информацией о примерах принятия решений в той или иной подобной ситуации. Многие недостатки управления работой станции обусловлены ошибками, допускаемыми руководителями в стандартных ситуациях. При наличии ЭС в память ЭВМ закладываются данные на основе опыта специалиста (или Совета специалистов), с которым ЛПР могло бы в диалоговом режиме обсу­дить решение возникшей проблемы.

Очевидно, что при эксплуатации ЭС поддержки решений возни­кают задачи, которые целесообразно решать с помощью математиче­ских оптимизационных методов. В то же время в рамках системы оптимизационного моделирования на этапах выбора типа моделей, количества критериев оптимальности и их значимости, анализа полу­ченных решений эффективным является использование возможностей ЭС.

Для работы ЭС поддержки решений используется информационная база, создаваемая в процессе функционирования АСУСС, располагаю­щая динамическими информационными моделями, описывающими состояние сортировочного комплекса в момент принятия управленческого решения, В этом случае ЭВМ упорядочивает всю имеющуюся инфор­мацию и составляет четкий перечень альтернатив.

В ЭС не только используется база данных, но и строится база знаний о том, как пользоваться имеющейся информацией для решения поставленных перед транспортно-грузовым комплексом задач.

Схема экспертной автоматизированной системы (ЭАС) включает в себя блоки анализа проблем, подбора моделей и принятия решений, диалоговые процессоры взаимодействия с пользователем (начальником станции, главным инженером,) диспетчером, оператором ПРМ, приемосдатчиком) и разработчи­ком системы, интерпретатор правил, базы данных, знаний и целей, а также другие блоки, обеспечивающие процесс выработки управляющих воздействий.

База знаний включает в себя правила поиска оптимального управ­ленческого решения в зависимости от конкретной ситуации. Каждое правило представляет собой программу, для вызова которой пользо­вателю, например диспетчеру грузовой станции, необходимо задать в процессе человеко-машинной диалоговой процедуры определенные условия (признаки). Множество признаков формируется на этапе анализа проблемы и к ним могут быть отнесены критерии оптималь­ности (цели управления), например такие, как минимизация времени простоя транспортных средств, максимизация перерабатывающей способности ПРМ и т. д.

Помощь пользователю в формировании множества критериев оптимальности оказывает база целей, которую, как и базу данных и базу знаний, необходимо постоянно обновлять, учитывая те показатели, которые в наибольшей мере характеризуют качество работы, скажем транспортно-грузового комплекса. Выбор цели и критерия определяется конкретными условиями функционирования объекта. Для повышения качества выбора в базе целей (если приходится при принятии решения учитывать несколько критериев) целесообразно иметь характеристику относительной важности каждого критерия в рассматриваемый момент времени. Весовые коэффициенты, характе­ризующие относительную важность критериев, можно получить, воспользовавшись оценками высококвалифицированных экспертов.

Таким образом, пользователь получает возможность установить соответствие между стоящей перед ним производственной задачей, сформулированной в технологических терминах производственного объекта, и методами, формулируемыми в терминах теории принятия оптимальных управленческих решений. Эти методы содержатся в блоках объективных и субъективных моделей и алгоритмов ЭАС. Операция сопоставления выполняется ЭВМ. После задания признаков управленческой ситуации и начала функционирования программы ЭАС правила из базы знаний "загружаются" в интерпретатор правил, который "просматривает" информацию из базы данных. База данных содержит объективную информацию о состоянии объекта в момент принятия решения. Для станции - это информация о наличии вагонов и составов, техническом оснащении парков, подъездных путей и т. д. Если выбранный набор данных соответствует условиям (признакам) правила, то результат записывается в базу данных для дальнейшего использования при решении задачи.

Когда в качестве признаков ситуации выступают критерии опти­мальности, интерпретатор правил анализирует те правила, которые обеспечивают достижение желаемых целей - подбирается соответствующий алгоритм. Если не существует правил, обеспечивающих достижение сформулированных целей, разработчик системы во взаи­модействии с коллективом экспертов с помощью блока "механизма приобретения знаний" изменяет и дополняет или изымает модели знаний и вводит новые данные и правила. Таким образом осуществ­ляется корректировка блоков моделей и алгоритмов.

На подготовительном этапе создания АСПУР на базе ЭС необходи­мо проведение работ по повышению наукоемкости разрабатываемых информационных технологий на основе применения современных методов системного анализа, исследования операций. Разработка методологии комплексного использования современных методов теории принятия решений и ЭС позволит снизить затраты, связанные с созданием программного обеспечения и внедрением научных разрабо­ток.

В то же время сложность используемых теоретических методов должна быть "спрятана" от конечного пользователя (работника станции), который должен иметь возможность работать с "друже­ственным" ему интерфейсом, используя профессиональную термино­логию.

В рамках ЭАС на АРМ работников грузовой станции, оборудован­ных ПЭВМ, могут одновременно решаться задачи с различными кри­териями оптимальности. В этом случае возрастает роль блока приня­тия решения, обеспечивающего декомпозицию и координацию частных задач. Согласование результатов решения отдельных частных задач осуществляется с помощью методов итеративного агрегирования на базе центральной ЭВМ, имеющей связь с АРМ. К таким локальным задачам, характерным, например, для грузовой станции, относятся распределение вагонов по грузовым фронтам, очередность их обслу­живания, оптимизация технико-технологических параметров транспортно-грузовых комплексов и др.

Создаваемая на базе экспертной системы АСПУР должна соединять в себе эффективные вычислительные возможности ЭВМ и опыт, знание конкретной станции.

Функционально АСПУР предназначена для помощи пользователю (работнику станции) в принятии управленческих действий в конкретной сложившейся производственной ситуации, в снабжении его оперативной и достоверной информацией.

ЭС работает в реальном масштабе времени и учитывает различный уровень пользователей (маневрового диспетчера, начальника станции, дежурного по станции и др.).

Диалоговый блок ЭС должен работать по принципу меню. Такой способ организации диалога обеспечивает пользователю комфортное взаимодействие с АСПУР. В этом случае пользователь постоянно выбирает одну или несколько из предложенных системой альтернатив (практически это сводится к нажатию одной клавиши).

База знаний АСПУР ориентирована на возможность использования информации, хранящейся в базе данных АСУГС.

База данных состоит из двух уровней. Первый содержит общую модель станции, в которой сосредоточены знания о производственно-функциональной структуре станции и ее связях с внешней средой (другими видами транспорта) вышестоящими органа­ми управления и т. д. Здесь же хранятся характеристики пользовате­лей (работников станции). Эти характеристики включают в себя информационные потребности работников, перечень решаемых ими задач. На первом уровне для представления знаний в основном декларативного и фактографического характера используются фреймы.

Второй уровень базы знаний составляет база правил, в которой должны быть собраны знания о конкретных производственных ситуациях, описывающих их моделях, а также пакеты прикладных про­грамм, обеспечивающих решение оптимизационных задач. В базу знаний входит база целей, содержащая набор критериев, определяю­щих качество работы грузовой станции в период принятия управлен­ческих решений. На втором уровне знания записываются в виде фреймов и правил - продукций.