Дополнительно необходимо отметить, что помощь, предоставляемая пользователю со стороны системы, должна быть благожелательной, обеспечивать всестороннюю поддержку, выдачу справочной информации любой степени детализации в любой момент по требованию, своевременную ясную и точную диагностику ошибок пользователя с указанием способов их преодоления. Однако эта помощь системы не должна быть избыточной. Таким образом, одновременно с адаптацией пользователя к системе должен происходить и обратный процесс адаптации системы, который позволяет учесть уровень обучения пользователя и тем самым минимизировать его умственную нагрузку путем снижения числа вопросов, сокращения их формулировок и т. п.
7.6. Требования к методам защиты информации
Выбор решений в реальных ситуациях часто базируется на конфиденциальной информации, доступ к которой возможен лишь при получении санкций на использование либо на корректировку ранее накопленной информации. Настоящее условие предусматривает контроль и защиту информации в базе данных, причем данная проблема должна быть решена на этапе проектирования системы.
Различают два вида средств защиты экспертной информации: средства защиты, предоставляемые операционной системой, и программные средства защиты информации.
К средствам защиты экспертной информации, предоставляемым операционной системой независимо от типа используемой ЭВМ, относятся:
• шифры, пароли, идентификаторы области каждого пользователя, где хранятся его программы и наборы данных;
• идентификаторы магнитных дисков, на которых расположены пользовательские области, откуда пользователь может считывать информацию.
Значения идентификаторов магнитного диска и пользовательской области, а также пароли известны только системному программисту, ответственному за эксплуатацию операционной системы, и непосредственному пользователю.
К числу программных средств защиты информации можно отнести шифры задач синтеза и принятия решений. Введение шифра задачи обеспечивает конфиденциальность информации по следующим причинам:
• он известен только пользователю и не должен сообщаться системному программисту;
• без ввода шифра невозможен запуск ни одной из программ для соответствующей задачи, а также исключен несанкционированный доступ к экспертной информации, накопленной в системе, стандартными средствами операционной системы.
7.7. Функции и структура автоматизированной системы принятия, планирования и синтеза решений
Структура системы принятия, планирования и синтеза рациональных решений в области экономики и управления приведена на рис. 7.1. Система включает три функциональные подсистемы: принятия решений, аналитического планирования и комбинаторно-морфологического синтеза.
Диалоговый монитор системы организует в соответствии с выбранной пользователем задачей работу всех трех подсистем и их компонентов, в частности: изменение порядка взаимодействия компонентов, добавление новых схем решения функциональных задач, диалоговое управление вызовом очередных компонентов систем. В целом диалоговый интерфейс построен на принципах функционирования экспертной системы, использующей знания о процедурах решения выбранного класса задач.
В рамках данной системы автоматизируются следующие функции экономиста (управленца) — аналитика:
• хранение информации;
• поиск информации по запросам в базах данных и знаний для анализа взаимосвязей объектов, изучения состава объектов, анализа значений характеристик, уточнения функций и условий функционирования исследуемых объектов;
• формирование социально-экономических и технологических требований и критериев качества к исследуемой системе;
• генерация вариантов сложных многокомпонентных систем;
• многокритериальный анализ вариантов и выбор лучшего из них;
• построение планов вычислений и проведение расчетов;
• логический вывод информации на основе имеющихся знаний.
Функциональная подсистема принятия решений [4, 5]. Она включает в себя компонент математических методов ранжирования альтернатив и распределения ресурсов с учетом многокритериальности, базу данных критериев качества, базу знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности, базу знаний решенных задач по принятию решений.
Компонент математических методов реализует методы многокритериального анализа и выбора вариантов, в основе которых лежат методы анализа иерархий и принятия решений на нечетких множествах, а также методы комбинаторики для решения задач оптимального распределения ресурсов.
База данных критериев качества содержит информацию о различных социально-экономических, технологических, экологических, антропогенных и других критериях, которые классифицированы по различным экономическим, управленческим и организационным проблемам. База данных критериев постоянно пополняется новой информацией.
База знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности накапливает и хранит знания о наиболее типовых иерархиях и функциях из различных отраслей экономики. Она строится на основе знаний высококвалифицированных специалистов предметных областей и может быть использована при решении типовых задач без существенной корректировки значений функций принадлежности и иерархических структур критериев.
База знаний решенных задач хранит и накапливает информацию о компонентах решенных практических задач по принятию решений. К таким компонентам причислены функции принадлежности по различным критериям; иерархические структуры критериев, экспертные оценки степени предпочтительности исследуемых альтернатив и относительной важности критериев, векторы приоритетов альтернатив по всем рассматриваемым в задаче критериям и для каждого эксперта, участвовавшего в решении задач принятия и обоснования рациональных решений.
Компонент математических методов для поддержки динамических процессов в иерархических системах имеет ряд особенностей, не рассматриваемых ранее. Данный компонент расширен следующими процедурами:
• процедурой подбора функций и построения полиномов, аппроксимирующих динамику изменения предпочтений на основе информации, хранящейся в базе данных;
• процедурой численного решения уравнения (2.4) для матриц произвольной размерности, элементы которых заданы функциями из табл. 2.2;
• 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 функциональной 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 формировании 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 разделить 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, действующих 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.