Диссертация (1090638), страница 17
Текст из файла (страница 17)
Приэтом максимум графика соответствует наиболее вероятному времени переходаконфликта в горячую фазу.Визуальное представлениетренда «Ирак»Наблюдаемое развитиекризисной ситуацииРис. 4.18. Сравнение текущей наблюдаемой кризисной ситуациис моделью тренда «Ирак»103Рис. 4.19. Пример работы СППР. В табличном виде показана темпоральная база знанийБайеса и развитие наблюдаемого тренда (локального конфликта)На рис. 4.19 представлен пример работы СППР. В табличном виде представлена темпоральная база знаний Байеса и описано развитие кризисной ситуации (перечень ожидаемых признаков, наиболее вероятное время проявленияожидаемых признаков, аналоги вероятностей проявления признаков, как частоты или взвешенные частоты (вес абсолютный, вес относительный) проявленияпризнаков в эталонах, временная дисперсия распределения признаков (разбросабсолютный, разброс относительный).
В качестве базовых информационныхмоделей реализована композиция трех кризисных ситуаций: «Ирак», «Ливия» и«Афганистан» [19].Программный комплекс написан на языке программирования С++, с использованием кроссплатформенной библиотеки Qt и графической библиотекиOpenGL.1044.4. Выводы по главе 41.Дополнительнымпреимуществомпримененияпромежуточногоproxy-уровня является относительная независимость от конкретной СУБД, еслине используются какие-либо специфические особенности и конструкции. Вбольшинстве случаев на работоспособность proxy-уровня не влияет обновлениеверсии СУБД, так как синтаксис SQL-запросов останется прежним.2.Моделирование информации в виде объектов и связей между ними,критериальной оценки их взаимозависимости обеспечат универсальным и в тоже время простым инструментом для рассмотрения и понимания сложных концептуальных структур ЛПР, с выполнением следующего требования – искомого результата нужно достичь с минимумом прилагаемых усилий6.3.Реализация разработанных методов дает приемлемое время постро-ения безмасштабной сети равное 4-м секундам для графов содержащих около300 узлов (обычно 40-60 секунд) на ПЭВМ Sony Vaio SVS1511X9R/B процессор Intel Core i7-3612QM с тактовой частотой 2100 MHz; ОЗУ 4 ГБ и позволяютсущественно ускорить время работы алгоритма для больших графов (более 300узлов).4.В блоке активного моделирования намерений основное приложениесистемы временных решений использует некоторую темпоральную абстракцию, а не реляционную базу данных в чистом виде, а потом интерпретирует результаты запросов.
Подобная абстракция (пусть и на уровне приложения) позволяет сократить число ошибок и отделить аналитическую логику приложенияот технической составляющей хранения данных.ЗаключениеВ соответствии с целями и задачами диссертационной работы полученыследующие основные научные и практические результаты:6Закон Парето «20 % усилий дают 80 % результата, а остальные 80 % усилий — лишь 20 % результата»1051.
В результате проведенного анализа математических методов и алгоритмического обеспечения обработки информации выявлены отличительныепризнаки построения прогнозов, используемых в существующих аналогах информационно-аналитических систем, что учтено в работе по разработке системы поддержки принятия решений.2. Разработан метод разбора сообщений полученных из заданного набораисточников и анализа связанности событий с помощью решеток Биркгофа. Припоступлении в систему новых данных, информационная модель кризисных ситуаций учитывает актуальность текущего вывода, что является основой системы временных решений разработанной СППР.3.
Разработана математическая модель для обеспечения обоснованногопринятия решений на основе признаков анализируемого события кризисной ситуации и полноты развития обновленных аргументаций.4. Разработан метод и алгоритм анализа вероятностей трендов развитиясобытий кризисных ситуаций для принятия решений. В предложенном методе иалгоритме, осуществляется сравнение текущей (наблюдаемой), кризисной ситуации с эталонной, что является основой для построения прогноза.5.
Предложен алгоритм пошагового уточнения принятия решения на основе активного моделирования трендов развития событий и интенсивного поступления новых данных на входах информационно-аналитических систем, который позволяет оперативно осуществлять поддержку принятия решений.6. Разработан метод визуализации и принятия решения на основе графового представления поступающей информации, в форме физических аналогий,изменения энергии деформации связей между упругими телами. Критериальнаяоценка их взаимозависимости может явиться мощным инструментом при рассмотрении и понимании сложных концептуальных структур. Разработанныйметод дает возможность оперативно обрабатывать полученные данные из различных источников.7. Разработана и апробирована структурная схема СППР "Визуальноаналитическое сопровождение процессов обработки структурированных дан-106ных" с применением активного моделирования развития событий в кризисныхситуациях, которая содержит механизмы активного изменения моделей событий кризисных ситуаций.8.
На основе данных различных кризисных ситуаций проверена работоспособность предложенных методов и алгоритмов в разработанном программном обеспечении. Получены данные о развитии кризисных ситуаций в ряде регионов мира с использованием разработанных средств и методики проведенияисследований, подтверждающие обоснованность применения разработаннойСППР подтверждённой согласованностью данных эксперимента и научных выводов.Внедрение и экспертиза научных положений и практических результатовдиссертации отражены в материалах Приложений, полученных на момент подачи диссертации в диссертационный совет МТУ МИРЭАНаучная новизна работы состоит в следующем:– разработан метод разбора сообщений полученных из заданного набораисточников и анализа связанности событий с помощью решеток Биркгофа;– предложена математическая модель для обеспечения обоснованногопринятия решений на основе признаков анализируемого события кризисной ситуации и полноты развития обновленных аргументаций;– разработан метод и алгоритм анализа вероятностей трендов развития событий кризисных ситуаций для принятия решений с использованием темпоральной базы знаний Байеса;– разработан алгоритм пошагового уточнения принятия решения на основеактивного моделирования трендов развития событий и интенсивного поступления новых данных на входах ИАС;– разработан метод визуализации для обеспечения обоснованного принятия решения на основе графового представления поступающей информации, вформе физических аналогий, изменения энергии деформации связей междуупругими телами.107Теоретическая значимость исследования заключается в том, что сформулированы теоретико-методологические положения и выводы позволяющиеглубже исследовать основные проблемы и тенденции обработки информацииразвития событий кризисных ситуаций, трендов развития событий с учетом интенсивного поступления новых данных информационно-аналитических гетерогенных систем в условиях неопределенности.
Разработана математическая модель подготовки принятия решений на основе признаков анализируемого события кризисной ситуации и полноты развития обновленных аргументаций. Разработан метод и алгоритм анализа вероятностей трендов развития событий кризисных ситуаций для принятия решений с использованием темпоральной базызнаний Байеса. Предложен алгоритм пошагового уточнения принятия решенияна основе активного моделирования трендов развития событий с учетом интенсивного поступления новых данных на входах информационно-аналитическихсистем. Разработан метод визуализации и принятия решения на основе графового представления поступающей информации, в форме физических аналогий,изменения энергии деформации связей между упругими телами, критериальнаяоценка их взаимозависимости обеспечат мощным инструментом для рассмотрения и понимания сложных концептуальных структур.
Определены приоритетные направления развития и пути совершенствования в целях подготовкипринятия решений.Значение полученных результатов исследования для практики состоит в том, что:– на основе полученных результатов разработан и внедрен в промышленную эксплуатацию программный комплекс системы поддержки принятия решений (СППР), применение которого позволило оказать информационнуюподдержку в рамках единой системы информационной поддержки принятиярешений на автоматизированном рабочем месте информационного аналитикаситуационного центра;– разработана структурная схема визуально-аналитического сопровождения процессов обработки структурированных данных с применением активного108моделирования в условиях интенсивного развития событий в кризисных ситуациях;– проведена апробация СППР при эксплуатации в реальных условиях;– определены пределы и даны примеры практического применения информационных моделей предметных областей в разработанном блоке активного моделирования намерений (БАМН);– разработанные методы дают приемлемое время построения безмасштабной сети равное 4-м секундам для графов содержащих около 300 узлов (обычно40-60 секунд) на ПЭВМ Sony Vaio SVS1511X9R/B процессор Intel Core i73612QM с тактовой частотой 2100 MHz; ОЗУ 4 ГБ и позволяют существенноускорить время работы алгоритма для больших графов (более 300 узлов);– даны методические рекомендации по совершенствованию и модернизации БАМН на платформе ISR CLIPS.Апробация работы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
