Научный журнал
Современные наукоемкие технологии
ISSN 1812-7320
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,916

ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СТАНЦИИ УЛАН-БАТОРСКОЙ ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО И ПРОДУКЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Аршинский В.Л. 1 Аршинский Л.В. 2 Доржсурэн Хишигсурэн 3
1 ФГБОУ ВО «Иркутский научно-исследовательский технический университет»
2 ФГБОУ ВО «Иркутский государственный университет путей сообщения»
3 Транспортный институт
В работе на примере станции Улан-Баторской железной дороги обсуждается один из возможных подходов к агрегированному оцениванию качества функционирования производственных систем. В основе лежит описание станции с помощью онтологий с последующим переходом к нечеткой продукционной базе знаний и расчетом агрегата в ходе присоединенного логического вывода. Продукции имеют вид «Если Не-С, то Не-С`»: если не функционирует компонент С, то не функционирует непосредственно зависящий от него компонент C`. Нечеткость выражается в том, что продукции и их антецеденты имеют истинность, выраженную числом из интервала [0, 1]. Для задания значений истинности предлагается пользоваться лингвистическими оценками с переводом их в числовые значения из интервала [0, 1]. Расчет выполняется с использованием технологии экспертных систем. Обсуждаются способы выставления первоначальных оценок функциональным элементам, вопросы задания ценностей компонентов и выбора агрегирующей функции. Достоинством предлагаемого подхода является гибкая настройка алгоритма расчета агрегированных оценок в случае изменений в структуре предприятия. Учет структурных изменений можно сделать редактированием базы знаний. Также в рамках подхода естественным образом вводится понятие ключевых компонентов, утрата которых влечёт нефункционирование системы в целом.
агрегированное оценивание
онтология
продукционная база знаний
нечеткий вывод
производственно-экономическая система
экспертная система
1. Носков С.И., Протопопов В.А. Оценка уровня уязвимости объектов транспортной инфраструктуры: формализованный подход // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2011. – № 4. – С. 241–244.
2. Туккель И.А., Яшин С.Н., Макаров С.А., Кошелев Е.В. Разработка и принятие решения в управлении инновациями. – СПб.: БХВ Петербург, 2011. – 352 с.
3. Баранов Ю.Г. Методы принятия управленческих решений. – Псков: ПГУ, 2013. – 176 с.
4. Алексеев А.О., Спирина В.С., Коргин Н.А. Технология управления объектом коммерческой недвижимости с учетом потребительских предпочтений // Управление большими системами: сборник трудов. – М.: ИПУ РАН, 2016. – Вып. 62. – С. 124–168.
5. Аршинский Л.В. Логико-аксиологический подход к оценке состояния систем // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2013. – № 3(39). – С. 140–146.
6. Аршинский Л.В. Методика агрегированного оценивания систем с поддержкой ключевых компонентов // Онтология проектирования. – 2015. – № 2(16). – С. 233–245. DOI: 10.18287/2223-9537-2015-5-2-223-232.
7. Смирнов С.В. Онтологическое моделирование в ситуационном управлении // Онтология проектирования. – 2012. – № 2(4). – С. 16–24.
8. Массель Л.В., Ворожцова Т.Н., Макагонова Н.Н. Методологические аспекты ситуационного управления на основе системы онтологий // Информационные и математические технологии в науке и управлении / Труды XX Байкальской Всероссийской конференции «Информационные и математические технологии в науке и управлении». Часть III. – Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2015. – 261 с.
9. Аршинский Л.В., Доржсурэн Х. Разработка системы агрегированной оценки производственной безопасности на предприятии на основе знаниевых технологий // Транспортная инфраструктура Сибирского региона. – 2017. – Т. 1. – С. 401–405.
10. Хачатрян А.Р. Анализ классических методов объединения свидетельств в экспертных системах // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. – 1987. – № 5. – С. 67–73.
11. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. – 312 с.
12. Богданов А.А. Очерки организационной науки. Самара, Государственное издательство, 1921. URL: http://ruslit.traumlibrary.net/page/bogdanov-ocherki-org.html (дата обращения: 01.02.2018).

Оценка качества функционирования объекта управления – важная составляющая успешного управления [1–4]. Практика выработала различные подходы к этому. Распространенным приемом является оценка по экономическим показателям – объему выпуска продукции, производительности труда, себестоимости, рентабельности и т.п. Эти показатели отражают совокупный результат предприятия, но, к сожалению, не позволяют оценить эффективность отдельных служб и подразделений.

Другим подходом могло бы стать точное количественное моделирование деятельности предприятия как системы с учетом вкладов всех составляющих и отношений системы. Однако это выглядит достаточно утопичным. Предметная область здесь явно плохоформализованная, включает множество различных, в том числе неочевидных количественных и качественных зависимостей, и построение подобной модели вряд ли возможно.

Еще один подход, основанный на технологии экспертных систем (ЭС) и использующий знаниевое моделирование, представлен в [5, 6]. В его основе лежит описание предприятия как производственной системы с помощью онтологии, с необходимой степенью подробности формализующей отношения между компонентами, с последующим преобразованием онтологии в продукционную базу знаний (БЗ), содержащую нечеткие продукции. Это позволяет на смешанном – количественно-качественном уровне описать предприятие. Качественность здесь – это огрубленное описание взаимовлияний по схеме «Если…, то…». Количественность – представление «силы» этих влияний числом из отрезка [0, 1]. Искомые показатели (агрегированные оценки деятельности предприятия и его отдельных подразделений) вычисляются в ходе нечеткого присоединенного вывода на продукционной БЗ. Сразу заметим, что агрегат здесь отражает не натуральные, а условные показатели деятельности предприятия или организации. Они основаны на экспертных оценках значимости отдельных подразделений и работников для служб и подразделений верхнего уровня (производственную систему рассматриваем как иерархическую), а также на аудиторском оценивании состояния исполнительных звеньев – низовых (функциональных) элементов иерархии.

В работе исследуются некоторые особенности применения этого подхода к анализу деятельности железнодорожных станций Улан-Баторской железной дороги (УБЖД). В качестве объекта берется станция II класса УБЖД – Амгалан.

Онтологическое моделирование

Онтологическое моделирование, представление ситуации с помощью онтологий и когнитивных карт – одно из активно развивающихся направлений в описании сложных предметных областей (см. напр. [7, 8]). В основу онтологической модели станции положена её структура и отношение подчиненности внутри станции [9]. Так как станции Амгалан подчиняются 10 меньших станций, онтология должна учитывать и их, а также их внутреннюю структуру. Онтологическая модель станции Амгалан представлена на рис. 1. Каждая из представленных на рис. 1 станций имеет свою внутреннюю структуру и также может представляться онтологической моделью. На рис. 2 показана онтологическая модель станций 4 класса Хонхор и Цагаан-Хяр. Онтологические модели станций 5 класса (Баян, Бумбат, Туул и пр.) отличаются только отсутствием элемента «Уборщицы».

arh1.tif

Рис. 1. Онтологическая модель станции Амгалан

arh2.tif

Рис. 2. Онтологическая модель станций 4 класса

На модели представлено два типа отношений – «руководит» и «включает». Это обусловлено тем, что качество функционирования станции зависит от действий структурных составляющих – служб и подразделений, а также действий соответствующих руководителей. В данном случае – это начальник станции, дежурный и т.п.

Продукционное моделирование

В основу продукционной модели положены результаты работы [5]. В них онтологические отношения представлены нечеткими продукциями вида: «Если Не-Ci , то Не-C`», которые означают, что нефункциональность компонента C` определяется нефункциональностью иерархически подчиненного компонента Ci. Нечеткость (истинность продукции) выражается числом из интервала [0, 1], показывающим насколько утрата Ci снизит функциональность C`. Эту величину называем ценностью Ci для C`. Например, для компонента «Дежурный по станции» (ДС) подчиненными будут компоненты «Персонал_2» (П2) и «Станции» (Ст). Для компонента Ст – компоненты СтХт, СтХн, СтБн и т.п. Каждый из последних компонентов отождествляем с начальником соответствующей станции, который отвечает за неё.

Ценности можно задавать экспертно. Например, вводя систему оценок: ценность «нулевая» (утрата Ci не сказывается на C`), «Очень малая» (утрата Ci практически не влияет на C’), «Малая» (утрата Ci слабо влияет на C’) и так далее вплоть до «Ключевая» (прекращение функционирования Ci влечет прекращение функционирования C’). Если цену выставить затруднительно, можно действовать по принципу безразличия, задав ее равной 0.5. Каждое лингвистическое значение преобразуется в число из интервала [0, 1]: 0, 0,1, 0,3, …, 1, которое участвует в последующем оценивании. Количество продукций отвечает числу связей в онтологической модели.

Построение агрегированной оценки

Агрегированная оценка получается в ходе присоединенного логического вывода по правилу

¬ci, ¬ci > ¬c`+ ¬c`: ||¬c`||i =

= ||¬ci||*||¬ci > ¬c`||. (1)

Где ci и c`, соответственно, утверждения «Компонент Ci функционирует нормально» и «Компонент C` функционирует нормально»; ¬ – символ отрицания. Величина ||¬ci > ¬c`|| есть ценность компонента Ci для C`, как говорилось выше. Через двоеточие указана схема расчета истинности заключения на основе истинностей посылок (присоединенный вывод).

Необходимой частью вывода является процедура объединения свидетельств [10], которая в общем виде выглядит как

||¬c`|| = U(||¬c`||1, ||¬c`||2).

Здесь ||¬c`||1 и ||¬c`||2 – частные вклады в истинность ||¬c`||, обусловленные ущербами функционирования C1 и C2 соответственно; U(||¬c`||1, ||¬c`||2) – функция (закон) агрегирования, например – так называемая t-конорма, известная в нечеткой математике и применяемая для формализации дизъюнкции [11].

Вывод, как расчет агрегированной оценки, следует начинать с выставления аудиторских оценок исполнительным звеньям. Как и ценности, оценки можно выставлять в лингвистической форме с переводом в числовую. Например, вводя такие лингвистические значения:

– «превосходно» (числовое значение 1);

– «очень хорошо» (0,95);

– «хорошо» (0,85);

– «удовлетворительно» (0,7);

– «плохо» (0,45);

– «очень плохо» (0,15);

– «0» (0) – исполнительное звено не функционирует полностью.

Это коррелирует с принципами оцифровки лингвистических оценок в образовании.

В привычном 4-балльном оценивании {«отлично», «хорошо», «удовлетворительно», «плохо»} оценки «превосходно» и «очень хорошо» соответствуют оценке «отлично», а оценки «плохо», «очень плохо» и »0», – оценке «плохо».

Отдельный вопрос – выбор функции объединения U(||¬c`||1, ||¬c`||2). Практикой накоплено немалое число способов агрегирования. Наиболее востребованными из них являются различные средние. В первую очередь – арифметическое среднее. Однако такое агрегирование не позволяет ввести понятие ключевого компонента, утрата которого ведет к утрате непосредственно зависящего от него компонента верхнего уровня иерархии [5]. В то же время очевидно, что подобные компоненты могут являться частью любой достаточно сложной системы. Для их учета в [5] рекомендуется пользоваться функциями – t-конормами. Примерами таких норм выступают известные выражения: x + y - xy, min(x, y), max(1, x + y). Существуют и другие [11]. В данном случае представляется целесообразным пользоваться функцией

U(||¬c`||1, ||¬c`||2) = min(||¬c`||1, ||¬c`||2).

Это означает, что общий ущерб функциональности компонента С` будет определяться наихудшей из его составляющих (в данном случае компонентами C1 и C2) с учетом их ценности. Это может определенным образом стимулировать руководство станции (а в более широком контексте – производственной системы) к внимательному отношению ко всем её составляющим.

Следует отметить и то, что подобное агрегирование означает использование «закона наименьших» – одного из основных законов существования многих естественных и социальных систем [12].

Пример. Для примера рассмотрим какую-либо из подчиненных станций 5 класса. Предположим, что ценности выглядят так:

||¬ДСт > ¬НСт|| = 1;

||¬П > ¬НСт|| = 0,5;

||¬МС > ¬ДСт|| = 0,7;

||¬П > ¬ДСт|| = 1;

||¬МЭ > ¬П|| = 0,8;

||¬БПЧ > ¬П|| = 0,8;

||¬ПРС > ¬БПЧ|| = 0,7;

||¬РП > ¬БПЧ|| = 1.

Здесь 1 означает, что соответствующий компонент является ключевым. Например, для ||¬ДСт > ¬НСт|| = 1 это означает, что невыполнение дежурным по станции своих должностных обязанностей означает невыполнение должностных обязанностей начальником станции.

Отметим, что хотя согласно онтологии дежурный по станции и её начальник руководят персоналом совместно, влияние дежурного больше, так как он отвечает за оперативное обеспечение перевозочного процесса.

Пусть далее, аудиторская оценка показателей работы исполнительных звеньев РП (рабочий-путеец), ПРС (рабочий-путеец по ремонту сетки), МЭ (механик по СЦБ и энергообеспечению) и МС (механик по связи) дала значения 0,9, 0,9, 0,8, 0,9 соответственно. Расчет согласно (1) дает следующие значения:

||¬БПЧ||1 = ||¬РП||×||¬РП > ¬БПЧ|| = (1-0,9)×1 = 0,1;

||¬БПЧ||2 = ||¬ПРС||×||¬ПРС > ¬БПЧ|| = (1-0,9)×0,7 = 0,07.

Объединение по формуле (2) с использованием t-конормы max(…) приводит к результату:

||¬БПЧ|| = max(||¬БПЧ||1, ||¬БПЧ||2) = max(0.1, 0.07) = 0.1.

Аналогично и в остальных случаях:

||¬П||1 = ||¬БПЧ||×||¬БПЧ > ¬П|| = 0,1×0,8 = 0,08;

||¬П||2 = ||¬МЭ||×||¬МЭ > ¬П|| = (1-0,8)×0,8 = 0,16;

||¬П|| = max(0,08, 0,16) = 0,16;

||¬ДСт||1 = ||¬П||×||¬П > ¬ДСт|| = 0,16×1 = 0,16;

||¬ДСт||2 = ||¬МС||×||¬МС > ¬ДСт|| = (1-0,8)×0,7 = 0,14;

||¬ДСт|| = max(0,16, 0,14) = 0,16;

||¬НСт||1 = ||¬П||×||¬П > ¬НСт|| = 0,16×0,5 = 0,08;

||¬НСт||2 = ||¬ДСт||×||¬ДСт > ¬НСт|| = 0,16×1 = 0,16;

||¬НСт|| = max(0,08, 0,16) = 0,16;

Принимая во внимание, что

||с|| + ||¬с|| = 1;

получаем

||НСт|| = 1 - ||¬НСт|| = 0,84.

Если переходить к 7-балльной оценке, например, согласно правилу:

– «превосходно» – интервал [1, 1];

– «отлично» (0,9, 1);

– «хорошо» (0,7, 0,9];

– «удовлетворительно» (0,45, 0,7];

– «плохо» (0,15, 0,45];

– «очень плохо» (0, 0,15];

– «0» [0, 0];

получается оценка «хорошо». Как уже говорилось, для реализации таких процедур следует использовать продукционную экспертную систему. Тогда расчет выглядит как вывод в подобной системе.

Заключение

В работе на примере станции Улан-Баторской железной дороги обсуждается один из возможных подходов к агрегированному оцениванию качества функционирования производственных систем. В основе лежит описание станции с помощью онтологий с последующим переходом к нечеткой продукционной базе знаний и расчетом агрегата в ходе присоединенного логического вывода. Расчет выполняется с использованием технологии экспертных систем. Он начинается с выставления первоначальных оценок функциональным элементам (исполнительным звеньям) производственной системы и завершается оценкой системы в целом, которая выглядит как степень истинности высказывания «Система S функционирует нормально» по шкале [0, 1]. При необходимости оценка может быть переведена в лингвистическую.

Обсуждаются способы выставления первоначальных оценок функциональным элементам, вопросы задания ценностей компонентов и выбора агрегирующей функции.

Дополнительным удобством служит то, что в случае изменения структуры производственной системы и взглядов на значимость (ценность) отдельных компонентов нет необходимости изменять соответствующее программное обеспечение. Достаточно только отредактировать базу знаний.


Библиографическая ссылка

Аршинский В.Л., Аршинский Л.В., Доржсурэн Хишигсурэн ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ СТАНЦИИ УЛАН-БАТОРСКОЙ ЖЕЛЕЗНОЙ ДОРОГИ НА ОСНОВЕ ОНТОЛОГИЧЕСКОГО И ПРОДУКЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ // Современные наукоемкие технологии. – 2018. – № 5. – С. 16-20;
URL: http://top-technologies.ru/ru/article/view?id=36983 (дата обращения: 01.04.2020).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074