DOI: https://doi.org/10.20998/2079-0023.2020.01.03

МОДЕЛЬ УЗАГАЛЬНЕНОГО ПРЕДСТАВЛЕННЯ ТЕМПОРАЛЬНИХ ЗНАНЬ ДЛЯ ЗАДАЧ ПІДТРИМКИ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ

Oksana Chala

Анотація


Предметом дослідження є процеси побудови та використання темпоральних знань, які визначають порядок реалізації управлінських рішень в рамках організаційного управління. Мета полягає в розробці моделі представлення темпоральних знань для визначення послідовності управляючих дій у часі в рамках управлінського рішення з урахуванням рівня організаційної ієрархії, на якому реалізуються ці дії. Для досягнення цієї мети вирішуються задачі структуризації факторів, що визначають відмінності представлення та використання темпоральних знань, а також розробки узагальненої моделі темпоральних знань для підтримки управлінських рішень. Показано, що ключові відмінності темпоральних залежностей від каузальних пов'язані із використанням комбінації формальних і неформальних знань виконавців щодо причинно-наслідкових залежностей між управляючими діями у складі управлінського рішення для побудови послідовності дій у часі, а також ймовірнісними властивостям темпоральних відношень. Запропоновано модель узагальненого представлення темпоральних знань, призначену для підтримки управлінських рішень. Модель містить у собі множину узагальнених фактів, а також темпоральні та ієрархічні відношення між цими фактами. Факти відображають відомі стани об'єкту управління. Кожен узагальнений факт формується на основі кон’юнкції елементарних фактів. Елементарний факт задає значення певної властивості об'єкту управління. Темпоральні відношення визначають послідовність фактів у часі. Рівень організаційної ієрархії щодо фактів задається з використанням логічних операцій. У практичному плані запропонована модель орієнтована на побудову темпоральної бази знань. Вивід на такій базі знань дає можливість визначити ймов ірні послідовності управляючих дій, які приводять до послідовності переходів між станами, що дозволяють досягти цільового стану об'єкту управління. Це дає можливість сформувати набір можливих альтернативних варіантів реалізації управлінського рішення в разі виникнення аномальних станів об'єкта управління.

Ключові слова


темпоральна база знань; темпоральні правила; логічні факти; послідовність станів об’єкту управління

Повний текст:

PDF

Посилання


Frank Harrison E.., Monique A. The essence of management decision. Management Decision. 2000, vol. 38, issue 7, рр. 462–470.

Smirnov E. А. Upravlencheskie resheniya [Management decisions] Мoscow: Ifra-M Publ., 2001. 264 p.

Chala O. Method for detecting anomalous states of a control object in information systems based on the analysis of temporal data and knowledge. EUREKA: Physics and Engineering. 2018, vol. 6, рр. 28– 35.

Levykin V. М, Chala О. V. Pidtrimka prijnyattya rishen v informacino-upravlyayuchih sistemah z vikoristannyam temporalnoyi bazi znan [Decision support in information and management systems using a temporal knowledge base]. Suchasni informacijni sistemi [Modern information systems], 2018, vol. 2, no. 4, рр. 101–107.

Levykin V., Chala O. Metod pidtrimki upravlinskih rishen v umovah neviznachenosti na osnovi temporalnih znan [Method of support of managerial decisions in conditions of uncertainty on the basis of temporal knowledge]. Bionika intelektu [Bionics of Intelligence]. 2018, no 2 (91), pp. 54–59.

Kalynychenko O., Chaly S., Bodyanskiy Y., Golian V., Golian N. Implementation of Search Mechanism for Implicit Dependences in Process Mining. Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems (IDAACS), 2013 IEEE 7th International Conference. Vol. 1, pp. 138–14.

Chalyi S., Leshchynskyi V., Leshchynska I. Method of forming recommendations using temporal constraints in a situation of cyclic cold start of the recommender system. EUREKA: Physics and Engineering. Vol. 4, pp. 34–40.

Domingos P. Lowd D., Kok S., Poon H., Richardson M., Singla P. Just Add Weights: Markov Logic for the Semantic Web. International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web. 2006, pp. 1–25.

Domingos P. Learning, logic, and probability: A unified view. Proceedings of the IBERAMIA 2006, SBIA 2006: Advances in Artificial Intelligence - IBERAMIA-SBIA 2006. Brazil, 2006. URL: springer.com/chapter/10.1007/11874850_2 (accessed: 18.05.2020).

Chalyi S. F., Leshchynskyi V. O., Leshchynska I. O. Modelyuvannya poyasnen shodo rekomendovanogo pereliku ob’yektiv z urahuvannyam temporalnogo aspektu viboru koristuvacha [Modeling explanations for the recommended list of items based on the temporal dimension of user choice]. Sistemi upravlinnya, navigaciyi ta zv’yazku [Control, Navigation and Communication Systems]. 2019, vol. 6, no. 58. pp. 97–101.

Chalyi S. F., Leshchynskyi V. O., Leshchynska I. O. Доповнення вхідних даних рекомендаційної системи в ситуації циклічного холодного старту з використанням темпоральних обмежень типу «NEXT». [Supplementing the input of the recommendation system in a cyclic cold start situation using temporal constraints of the “next” type].Sistemi upravlinnya, navigaciyi ta zv’yazku [Control, Navigation and Communication Systems]. 2019, vol. 4(56), pp. 105– 109.

Levykin V., Chala O. Development of a method of probabilistic inference of sequences of business process activities to support business process management. Eastern-European Journal of Eenterprise Technologies. 2018, no. 5/3(95), pp. 16–24.

Levykin V., Chala O. Development of information technology to support management decisions using the probabilistic inference in a temporal knowledge base. Problems of information technologies. 2018, no. 24, pp. 35–44.