В настоящее время в области автоматизации принятия решений интенсивно развиваются системы поддержки принятия решений и экспертные системы управления биотехнологических систем (БТС). Информация, используемая в системах управления БТС при описании хода технологического процесса, часто является неполностью определенной, поэтому возникает вопрос по анализу видов и типов неполной информации (НИ) в технологических процессах и принятия решений (ПР).
Управление в сложных БТС значительно усложняется еще и тем, что в реальных производственных условиях имеют место различные виды неопределенности, которые могут возникать из-за нечеткости измерений, целей, ограничений и принимаемых решений по следующим принципам:
– большая погрешность диспетчерской информации, полученной непосредственно с объекта управления или в результате расчета и идентификации; этот вид неопределенности затрудняет точное определение начального и текущего состояния объекта и влияния на него окружающей среды;
– неточность моделей объектов управления (излишне идеализированная модель сложного процесса, линеаризация, дискретизация, погрешности при замене реальных характеристик аппаратов, замена значений параметров их прогнозными значениями и т. д.) или их нечеткость;
– нечеткость из-за невозможности формализации ряда факторов, наличия субъективных ограничений и критериев в процессе принятия решений. Все эти критерии и ограничения могут быть представлены в виде лингвистических переменных с использованием теории нечетких множеств;
– нечеткость, обусловленная частичным или полным отсутствием информации по некоторым параметрам, например, для процессов обогащения Ангренского каолина характерно отсутствие точных замеров содержания соединений металлов как загрязнителей (соединения железа, титана, марганца и других), что вносит большую нечеткость при расчете режимов и диагностике их состояния;
– нечеткость, обусловленная наличием большого числа критериев в сложной БТС, противоречивых моделей и методов принятия решений;
– процесс принятия решений в многоуровневых иерархических системах, каким является БТС, отличается тем, что наличие четких (точечных) целей и решений на каждом уровне управления и для каждой подсистемы затрудняет процесс координации и предопределяет итеративный характер согласований решений.
Виды неопределенности, наиболее часто встречающиеся в задачах ПР, сгруппируем в следующем виде (рис.1.). Первый уровень классификации образован терминами, характеризующими количество отсутствующей информации.
Полное отсутствие сведений об элементах задачи ПР приводит к ситуации неизвестности.
Недостаточность информации, неопределенность, неадекватность и некорректность свидетельствуют о ситуации неполноты.
Частичное отсутствие сведений об элементах задачи ПР будем называть недостаточностью.
Неполнота в виде неполностью известной (недоопределенной) информации может касаться типов объектов, значений величин, отношений между ними [2].
В ситуации неполноты можно оказаться в результате обилия информации. Невозможность обработки большого потока информации приводит к необходимости отбросить некоторую ее часть, среди целей и критериев выбрать первичные и вторичные, указать основные и второстепенные факторы, отношения (ситуация некорректности). Кроме того, практика показывает, что предложение, заменяющие точную информацию, могут относиться к любым элементам исследуемых задач. Построенная таким образом модель управления нередко приводит к неадекватному описанию исследуемой системы (ситуация неадекватности).
Собрав всю информацию об элементах задачи ПР, можно не получить полной определенности (ситуация неоднозначности) [3].
Если для описания некоторого объекта задачи ПР использован более чем один объект языка, можно говорить о ситуации синонимии.
Источником недостоверности может служить не только язык, используемый лицом, принимающим решения (ситуация лингвистической неопределенности), но и внешняя среда (ситуация физической неопределенности).
Рис. 1.
Причины возникновения физической неопределенности могут быть различными. Рассмотрим некоторые из них, характерные для объекта управления.
Так как всякое управление связанно с измерениями, а всякое измерение происходит с погрешностью, характер которой определяется классом прибора, то управление происходит в обстановке помех такого рода. Кроме того, всякое техническое воспринимающее и запоминающее устройство имеет свою точность, являющуюся одной из основных его характеристик. Эта точность определяет ошибки округления величин. Ошибки измерения и ошибки округления обуславливают невозможность сколь угодно точного измерения реальных величин (ситуация неточности).
Причиной ситуации случайности является наличие во внешней среде нескольких возможностей, каждая из которых случайным образом может стать действительностью.
Реальный объект в процессе своей работы может изменять свои свойства. Эти изменения имеют блуждающий характер и сводятся к тренду параметров объекта. Тренд может быть систематическим и случайным (ситуация изменчивости).
К неопределенности значений слов первого типа отнесем те случаи, когда имеется наличие различных (но в какой-то мере связанных) смыслов или значений у одного и того же слова, приводящих к ситуации полисемии [4].
Если отображаемые одним и тем же словом объекты задачи ПР сходны, имеем ситуацию нечеткости. Ситуация нечеткости характеризуется использованием понятий и отношений с нестрогими границами, а также высказываний с многозначной шкалой истинности [5].
К неопределенности значений слов второго типа отнесем синтаксическую и морфологическую омонимию. Синтаксические омонимы возникают в тех случаях, когда слово может иметь (в зависимости от контекста) разные грамматические категории [4].
Синтаксическая омонимия возникает не только на уровне слов, но и на уровне фраз. Структурная неопределенность имеет место в том случае, когда одно и тоже предложение может допускать различную грамматическую структуру, а поэтому и несколько трактовок [6]. Причинами возникновения синтаксической неопределенности могут послужить грамматические и стилистические ошибки.
Морфологическая неопределенность смысла фраз (морфологическая омонимия) иногда создается отсутствием какого-либо предлога [7].
Семантическая неопределенность связана с тем, что некоторые словосочетания могут выполнять различную роль в предложениях, при этом может полностью меняться смысл предложения.
Прагматическая неопределенность определяется тем, каким образом адресат на основании информации, не заложенной в воспринимаемом выражении, выбирает из множества интерпретаций наиболее подходящую для данного случая. В [8] определяется понятие прагматической неопределенности первого и второго рода. Прагматическая неопределенность первого рода имеет место, когда не существует способа определить единственное смысловое значение фразы (из множества значений). Прагматическая неопределенность второго рода имеет место, когда в процессе определения единственного смыслового значения фразы (в некоторый момент времени) критерии, с помощью которых это единственное смысловое значение выбирается, таковы, что не существует смысловых значений, удовлетворяющих этим критериям [4].
Лингвистическая неопределенность связана с использованием некоторого языка для описания задачи ПР. Подобная неопределенность сопутствует как формализованным, так и естественным языкам. Неопределенность данного вида обусловливается необходимостью использовать конечное число слов языка для описания бесконечного числа разнообразных ситуации в задаче ПР. Лингвистическая неопределенность порождается, с одной стороны, многозначностью значений слов (на почве омонимии и смежных с нею явлений), с другой стороны — неоднозначностью смысла фраз.
Описанные ситуации неопределенности проявляются в конкретном виде на этапе применения НИ: — неполнота информации, на основе которой строятся умозаключения, может привести к ситуации спорности; — случайность, неполнота в некоторой ситуации ПР приводят к необходимости принимать решения в условиях неопределенности; — синонимия может проявиться в неопределенности следующего типа: информация запрашивается не в том виде, в котором она хранится, и адресат не может установить тождество этих видов; — источником неопределенности может стать неявность (умолчание), которая является основным свойством естественного языка.
Таким образом, рассмотрение неопределенных явлений, событий и фактов, а также связей между объектами и операциями показывает, что существуют различные классы неопределенности, которые не всегда будут связаны со случайностью и нечеткостью. Содержательной интерпретации классов НИ о процессах ПР соответствуют несколько типов методологий оперирования понятием «неопределенность». Для рассмотрения некоторых классов НИ могут оказаться полезными и эффективными такие подходы, как теория искусственного интеллекта, теория вероятностей, теория свидетельств Г. Шеффера, бесконечно-значная логика Лукасевича, теория нечетких множеств Л. Заде и т. д. Один из наиболее важных вопросов, возникающих при использовании НИ, выбор подхода к формализации неопределенной информации.
Вопрос выбора подхода к формализации неопределенной информации является очень важным, поэтому следует отметить преимущества описания процесса принятия решений в сложной БТС на основе теории нечетких множеств. Этот аппарат дает возможность более адекватно отразить сущность самого процесса принятия решений в нечетких условиях для БТС, оперировать с нечеткими ограничениями и целями, а также задавать их с помощью лингвистические переменные. Поэтому математический аппарат теории нечетких множеств принят в данной работе как основной аппарат описания процессов принятия решений и управления технологическими процессами в сложных БТС.
Литература:
- Автоматизированное проектирование систем управления. Под. ред. М. Джамшиди., Ч. Дж. Хергета. М., Машиностроение. 1989. 344с.
- Азбель Д. С. и др. Гидродинамические диффузионные аспекты биосинтеза. Инженерные проблемы микробиологического синтеза. М., 1969. С. 39–44.
- Анисимов С. А., Дынкин В. Н., Касовин А. Д. и др. Основы управления технологическими процессами. Под ред. Н. С. Райбмана. М., Наука, 1978, 440с.
- Ахметов К. А., Бекмуратов Т. Ф., Якубов Э. М. Автоматизированная система управления технологическими процессами биохимического производства. Ташкент: Фан, 1977. С.60–66.
- Ахметов К. А., Исмаилов М. А. Математическое моделирование и управление технологическими процессами биохимического производства. Ташкент: Фан.1988.С. 96.
- Балакирев В. С., Володин В. М., Цирлин А. М. Оптимальное управление процессами химической технологии. М.: Химия, 1978, 384 с.
- Бейли Дж., Оллис Д. Основы биохимической инженерии. Пер.с англ., в 2-х частях. Ч.1., М., Мир, 1989, 692с.
- Бейли Дж., Оллис Д. Основы биохимической инженерии. Пер.с англ., в 2-х частях. Ч.2., М., Мир, 1989, 590с.
