Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений

страиваемых по установленным правилам. Однако общий результат моделирования в виде дерева критериев с матрицами свертки в узлах остается без должной интерпретации, то есть без достаточного обоснования («за деревьями леса не видно»). Возникает проблема комплексной сертификации механизмов комплексного оценивания как сложных моделей предпочтений экспертов. Обсуждаемая комплексная сертификация имеет прямое отношение к проблеме адекватности модели прототипу. Отсюда следует, что искомая система сертификации МКО должна интерпретировать результат моделирования в понятной носителю предпочтения или эксперту форме. Такой естественной формой могли бы быть оценки степени влияния каждого исходного (промежуточного) критерия на конечный (любой промежуточный) результат комплексного оценивания. Эта методологическая установка положена в разработку предложенной системы сертификации.

2.4. Решение проблемы адекватности моделей предпочтений лица, принимающего решение

Сертификация моделей предпочтений необходима для удостоверения свидетельствования действительных, каждый раз особенных свойств этого продукта интеллектуальной деятельности носителей предпочтений, получаемого в процессе многошаговой процедуры выбора представленных средств моделирования. Структура и содержание сертификата должны помочь каждому респонденту – носителю прототипа модели оценить ее адекватность своим взглядом на проблему и степень отличия от других мнений (предпочтений) по рассматриваемому вопросу, которых даже в упрощенной системе теоретически может существовать огромное число. Следовательно, в систему сертификации целесообразно внести приводимые ниже принципы.

1. Структура и содержание сертификата должны прозрачно интерпретировать индивидуальные свойства различ-

161

ных моделей, строящихся на комплексном оценивании (принцип информативности).

2.Мощность множества образов-сертификатов моделей предпочтений должна соответствовать мощности множества моделей (принцип достаточного многообразия системы сертификации).

3.Процедура сертификации моделей должна быть про- граммно-реализуемой и в практическом плане конечной (принцип достижимости).

Принцип информативности требует от сертификата ответа на вопрос, какова роль (степень участия) каждого частного критерия и их отдельных групп в формировании комплексной оценки, моделирующем данное предпочтение. Решение данной задачи усложняется многомерностью области определения комплексной оценки и множеством ее значений. Подходящей универсальной сертифицирующей характеристикой моделей предпочтений могла бы служить совокупность значений степени влияния каждого частного критерия на комплексную оценку на всем интервале ее определения, что уместно назвать спектром свертки.

Предложенная характеристика моделей предпочтений легко согласуется с принципом многообразия сертификатов, если в ее основу положить известные линейные свертки как частные случаи матричных сверток в их локальных областях – рабочих точках.

На основании вышеизложенного в дискуссионном порядке предлагается новый подход к решению задачи проверки адекватности моделей предпочтений. Индуктивная процедура сертификации изначально строится на каждый узел дерева, оценивая степень взаимодействия частных критериев

вбинарных свертках, а затем транзитивно распространяется на итоговую оценку.

Потребность в качественном описании свойств каждой свертки приводит к целесообразности отображения степени

162

влияния частных критериев в области их малых (м), средних (с) и больших (б) значений на конечный результат в аналогичных областях, для чего оценки приоритетов проставляются в специально составляемых табличных формах.

Исходными данными для этой процедуры являются топологии сертифицируемых матриц, в которых значение степени влияния каждого частного критерия на комплексную оценку зависит от особенности топологии контекстной подобласти определения (рис. 2.35) согласно списку:

f0 – значение 0; f1 – значение 0,5 для каждого сворачиваемого критерия;

Рис. 2.35. Топологическое представление стандартных функций развития свертки и значения соответствующее влиянию частных критериев на комплексную оценку

Процедура заполнения табличных форм X × X1 и X × X2 состоит в следующем.

Вначале количественные характеристики сертификата определяются в абсолютных значениях (рис. 2.36). Для этого в диапазоне варьирования аргументов (м, с, б) устанавлива-

163

ется степень их влияния на каждый пучок изопрайс [4, 8] комплексной оценки согласно топологии свертки: в случае прохождения пучка с одним из номиналов (м, с, б) в соответствующей ячейке табличной формы формируется сумма значений степени влияния согласно приведенному выше списку; в случае непрохождения – ставится прочерк.

Рис. 2.36. Формирование сертификата на матрицу свертки в абсолютных значениях

Полученный сертификат на матрицу свертки в абсолютных значениях может быть переведен в относительные значения путем вычисления отношений абсолютных значений к количеству подобластей топологической картины, через которые проходит пучок изопрайс соответствующего номи-

нала (м, с, б) (рис. 2.37).

Рис. 2.37. Формирование сертификата на матрицу свертки в относительных значениях

164

Построенные таблицы описывают степень влияния частных критериев на комплексную оценку (степень их приоритетности) матрицы свертки уже за пределами этой матрицы и служат исходной информацией при сертификации следующих уровней комплексного оценивания. С учетом данного обстоятельства строится транзитивная процедура обобщения промежуточных результатов сертификации:

а) для каждого частного критерия устанавливается маршрут свертывания с другими критериями в комплексную оценку;

б) прохождение каждой матрицы, встречающейся на пути следования, сопровождается матричным умножением сертификата, полученного на предыдущем уровне сертификации, на сертификат встретившейся на маршруте матрицы;

в) результат прохождения всего пути представляет собой обобщенный сертификат на модель комплексного оценивания по данному критерию; совокупность частных сертификатов по всем критериям принимается за полный сертификат модели.

Процедуры обобщения иллюстрируются на примере дерева критериев, представленного на рис. 2.38.

М4_1=М

М3_1

М2_1

М1_1

Рис. 2.38. Дерево критериев примера построения общего сертификата на модель предпочтений

165

В иллюстрируемом примере (рис. 2.39–2.42) использованы следующие матрицы свертки: М1_1 – поддержка опережающего развития второго частного критерия, как более востребованного (см. рис. 2.39; 2.40, а); М2_1 – поддержка равномерного развития обоих частных критериев (рис. 2.39; 2.40, б); М3_1 – поддержка развития хотя бы одного частного критерия с возможным переходом к поддержке опережающего развития первого критерия (рис. 2.39; 2.40, в); М4_1 – стимулирование развития хотя бы одного критерия (рис. 2.39, 2.41, г).

г

Рис. 2.39. Матрицы свертки, используемые в примере

166

Рис. 2.40. Топология матриц свертки рис. 2.32

167

Рис. 2.41. Полный сертификат на иллюстрируемый пример

Рис. 2.42. Графическое представление полного сертификата

Таким образом, транзитивная процедура обобщения промежуточных результатов сертификации представляет собой достаточно полную форму описания сертификата на модель, поскольку в ней содержится информация о приоритетах частных критериев в отдельных областях значений комплексной оценки (м, с, б) относительно аналогичных по диапазону собственных значений. Дополнительный интерес представляют сертификаты в такой же форме на промежуточные этапы свертки.

Сертификат модели в относительных значениях можно представить графически, где у элемента таблицы (ячейки)

168

закрашивается часть, соответствующая относительному значению сертификата. Такая форма представления сертификата модели предпочтения более наглядна, учитывает структуру модели, отображает все этапы агрегирования Критериев, включая интерпретацию агрегирования отдельных критериев.

Заметим, что сертификат любого уровня иерархии из матричной формы легко может быть свернут в строку или столбец посредством поэлементного суммирования. В первом случае новая форма сертификата описывает влияние отдельного критерия на диапазоны варьирования комплексной оценки, во втором случае – иллюстрируется степень влияния отдельных областей варьирования частного критерия на комплексную оценку в целом, что является новой информацией о свойствах модели предпочтений.

Комплексная сертификация моделей предпочтений как инструмент априорного оценивания их адекватности решается путем перехода от сертификации отдельных матриц по качественным оценкам влияния частных критериев на бинарную свертку с помощью абсолютных и относительных коэффициентов их эффективности (матриц сертификации) к сертификации всей модели посредством распространения этих коэффициентов по дереву критериев на основе операций «умножения матриц».

В заключение можно рекомендовать дальнейшее развитие предложенного подхода к обоснованию адекватности модели предпочтений, совмещаемой в случае необходимости с коррекцией свойств модели по инициативе носителя предпочтений посредством целенаправленной замены вариантов свертки на основе ассоциативного восприятия графической формы сертификата по образу «фоторобота». Привлекательным обстоятельством подобной процедуры является ее близость к эвристическим процессам мыслительной деятельности человека.

169

Глава 3

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ МОДЕЛИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ И КОЛЛЕКТИВНЫХ ПРЕДПОЧТЕНИЙ ЛИЦ,

ПРИНИМАЮЩИХ РЕШЕНИЯ

3.1. Обоснование структуры и содержания интеллектуальных технологий моделирования индивидуальных предпочтений

Понятие «технология» в широком смысле слова по определению означает совокупность методов и процессов чеголибо для чего-либо…. Множество вариантов наполнения технологических процессов разнообразными методами формирует множество «технологий», отличающихся в том или ином смысле удачным сочетанием свойств и возможностей, востребованными особыми условиями конкретного производства.

Применительно к задачам моделирования предпочтений, приобретающим все большую актуальность в high-hume технологиях, понятие «интеллектуальная технология» в узком смысле слова связывается с процессами выбора из достаточно большого множества моделей, относящихся к классу механизмов МКО на основе деревьев критериев и матриц свертки, моделей, адекватных предпочтениям прототипа (ЛПР), и методами математического моделирования.

Методически оправдано разбиение интеллектуальной технологии моделирования индивидуальных предпочтений на два последовательных этапа (рис. 3.1):

−интеллектуальные технологии разработки моделей индивидуальных предпочтений;

−интеллектуальные технологии исследования моделей индивидуальных предпочтений.

170