Інформаційні технології динамічного планування та прийняття рішень на основі ймовірнісно-статистичних методів

Abstract

Дисертацію присвячено вирішенню актуальної науково-прикладної проблеми підвищення ефективності планування та прийняття рішень у системах різного призначення засобами сучасних інформаційних технологій з урахуванням динаміки супутніх процесів. У дисертації розроблено метод синтезу інформаційних технологій для розв’язування задач динамічного планування, який ґрунтується на принципах багатомодельного та багатокритеріального підходів, інтеграції різнотипної інформації, заснований на системному використанні методів аналізу даних, моделювання, прогнозування та прийняття рішень. Науковими результатами досліджень є метод синтезу інформаційних технологій для розв’язування задач динамічного планування; метод аналізу інформації на основі нечіткого когнітивного моделювання, який дає змогу враховувати зміни інформації в динамічному середовищі; метод прогнозування на основі адаптивного підходу зі сумісним використанням регресійних та ймовірнісно-статистичних моделей у формі мереж Байєса; метод оцінювання ризиків та невизначеностей; розв’язування багатокритеріальних задач, який базується на використанні еволюційних процедур та генетичних алгоритмів; метод побудови ситуаційних моделей на основі використання нечітких ситуаційних мереж із часовими обмеженнями та кольорових мереж Петрі; метод прогнозування на основі оцінювання та використання комбінованих прогнозів. Диссертация посвящена решению актуальной научно-прикладной проблемы повышения эффективности планирования и принятия решений в системах различного назначения средствами современных информационных технологий с учетом динамики сопутствующих процессов. В первом разделе проведен анализ проблемы создания современных информационных технологий для решения задач динамического планирования и принятия решений. Охарактеризованы задачи планирования и приведена классификация известных типов планирования. Показано, что главными признаками динамического планирования является изменение плана во времени в соответствии с изменениями окружающей среды и наличие возможности обработки неопределенностей различного типа и сопутствующих рисков. Продемонстрировано, что существующие методы и технологии решения задач динамического планирования не лишены определенных недостатков, что позволяет говорить о возможности улучшения их функционирования, создания новых методов и алгоритмов. Сформулирована научно-прикладная проблема и комплекс задач для её решения, определена методика исследований. Определены основные аспекты применения информационных технологий для решения задач динамического планирования. Разработана последовательность этапов процесса динамического планирования. Описана математическая структура задачи динамического планирования и принятия решений. Показано, что задачи динамического планирования формально представляются в виде математических структур выбора. Доказано, что проблемы динамического планирования можно представить как задачу многомодельного и многокритериального выбора эффективных решений на множестве математических моделей. Разработан метод построения информационных технологий для решения задач динамического планирования, основанный на интеграции информации разного типа и на системном использовании методов анализа данных, методов моделирования, методов прогнозирования и методов принятия решений. Представлены методы обработки качественной и количественной информации. Разработана процедура экспертного оценивания. Разработан метод анализа информации на основе нечеткого когнитивного моделирования, который учитывает динамическое изменение среды и динамические показатели плана. Разработан метод оценки рисков и неопределенностей в процессе моделирования ситуаций и для выбора вариантов развития ситуации. Представлен метод построения структуры динамического плана. Предложена классификация моделей при решении задач динамического планирования. Предложено моделирование динамического плана в пространстве состояний при использовании вероятностно-статистических методов. Для решения задач ситуационного моделирования разработан метод на основе нечетких ситуационных сетей с временными ограничениями. Для построения динамических ситуационных моделей предложен метод на основе цветных сетей Петри. Разработан метод прогнозирования на основе адаптивного подхода к моделированию с комбинированным использованием регрессионных и вероятностно-статистических моделей в форме сетей Байеса. Разработан метод прогнозирования на основе оценки и использования комбинированных прогнозов. Разработан метод решения многокритериальных задач на основе использования эволюционных процедур и генетических алгоритмов. Представлена методология решения многокритериальных и многоцелевых задач на основе метода анализа соотношений. Описан комплекс инструментальных средств принятия решений на базе групповых, многокритериальных методов и методов прогнозирования. The thesis studies the solutions of crucial scientific and applied problems of efficiency of planning and decision-making systems for various purposes by means of modern information technology, taking into account the dynamics of the related processes. The synthesis method of information technologies for solving dynamic planning, based on the principles of the multi-model and multi-objective approaches that integrate different types of information, has been developed. It is based on the systematic use of data analysis, modeling, forecasting techniques and decision-making methods. The following scientific research results have been achieved: method of synthesis of information technologies for solving dynamic planning; information analysis method based on fuzzy cognitive modeling that allows information to consider changes in a dynamic environment; forecasting method based on adaptive approach of sharing regression and probabilistic-and-statistical models in the form of Bayesian networks; evaluating method for risks and uncertainties; method for solving multiple tasks based on the use of evolutionary algorithms and genetic procedures; method of construction of situation models through the use of fuzzy situational networks with time-bound and colored Petri nets: forecasting method, based on the evaluation and use of combined forecasts.