 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
198
• процедурой построения регрессионных зависимостей приоритетов от времени на основе
информации, содержащейся в базе данных.
Задача прогнозирования решается в системе двумя способами: путем построения
аппроксимирующих зависимостей на основе имеющейся в базе данных информации с последующим их
использованием для построения динамических матриц парных сравнений на определенном отрезке
времени, а также путем экспертной оценки вероятного изменения предпочтений с помощью функци-
ональной шкалы (см. табл. 2.2) и последующего численного решения уравнения вида (2.4).
Получение динамических приоритетов также возможно путем аппроксимации информации,
хранящейся в базе данных, или в результате решения уравнения (2.4).
База данных системы для поддержки динамических процессов принятия решений выполняет две
основные функции. Она используется для информационной поддержки пользователя при форми-
ровании новых задач в данной предметной области, а также в процессах анализа при извлечении
знаний. Представление информации о целях, критериях, альтернативах, экспертах и, наконец,
предпочтениях сопряжено со сложностями, поскольку между элементами данных существует
множество связей различного характера. В соответствии с основными функциями данные можно раз-
делить на две категории, одна из которых, наиболее общая, обеспечивает информационную поддержку
пользователя, а другая, более конкретная, используется в процессах извлечения знаний. К первой
категории относится информация об альтернативах, критериях и экспертах. Данные об этих объектах
можно организовать в виде пополняемых списков и таблиц. Вторая категория данных содержит ссылки
на конкретные альтернативы, критерии и экспертов, участвовавших в решении определенной задачи, а
также включает информацию обо всех предпочтениях и приоритетах. Для представления данных
первой категории хорошо подходит любая модель, данные второй категории плохо вписываются во все
модели. Поэтому для их представления используется собственный формат, названный "файл задачи".
Сравнение реляционной и файловой моделей показало явные преимущества последней по
возможностям представления сложных данных, при этом трудоемкость реализации такой системы
значительно выше.
Функциональная подсистема аналитического планирования. Она включает в себя компонент
формирования процессов планирования в прямом и обратном направлениях; базу данных наименований
сил, акторов, целей акторов, критериев качества, политик, сценариев; базу знаний прямых и обратных
иерархических процессов планирования; базу знаний решенных задач. Подсистема аналитического
планирования взаимодействует с компонентом математических методов многокритериального выбора
альтернатив на иерархических структурах.
Формирование прямого и обратного процессов планирования обеспечивается средствами
графического интерфейса и математическим компонентом подсистемы принятия решений. В частности,
для этой цели используется метод анализа иерархий. Этот компонент позволяет пользователю
формировать процессы планирования и проводить сравнительную оценку обобщенных сценариев,
осуществлять калибровку переменных состояний и оценку последствий принимаемых решений.
База данных содержит систематизированную по различным ситуациям планирования развития
экономических отраслей информацию: о политических, экономических и социальных силах, дей-
ствующих в обществе; об акторах, т. е. социальных группах, влияющих на процесс планирования и
исходы; о целях акторов, критериях качества, конкретизирующих цели, и о политиках, которые
предпринимаются акторами для достижения целей; о вероятных сценариях развития исследуемого
процесса.
База знаний иерархий содержит знания о прямых и обратных процессах планирования в виде
иерархических систем и векторов . приоритетов элементов, расположенных на иерархических уровнях.
Иерархические системы классифицированы по отраслям экономики.
База знаний решенных задач хранит и накапливает всю информацию о каждой задаче планирования,
просчитанной данной подсистемой. Накопление подобных знаний позволяет прослеживать динамику
планирования близких по содержанию задач планирования и накапливать знания для последующих
обобщений в целях создания самообучающейся системы.
Функциональная подсистема комбинаторно-морфологического синтеза [6]. Она содержит
компонент формирования морфологических таблиц; компонент математических методов комбина-
торно-морфологического синтеза, распределения ресурсов и подсистем; базу данных критериев
качества; базу данных классификационных признаков; базу знаний решенных задач.
Компонент формирования морфологических таблиц обеспечивает ввод в систему таблиц различной