Проектирование модулей системной динамики в системах поддержки принятия решений

Цели. При проектировании моделей системной динамики базовым конструктом стадии проектирования является представление исследуемого процесса в терминах причинно-следственной связи, состоящей из петель положительной и отрицательной обратной связи. При построении модели динамической среды возникает ряд трудностей использования обратной связи. Настоящее исследование показывает возможность проектирования модулей системной динамики для систем поддержки принятия решений на основе ситуационно-деятельностного подхода. Предполагается восполнить нехватку знаний о моделях системной динамики концептуальной моделью акта деятельности, с помощью которой может реализоваться экспертная система на основе продукционных правил. Концептуальные модели при таком аспекте применяются к человеческим рассуждениям с привязкой к определенным видам деятельности. Целью работы является исследование возможности применения ситуационно-деятельностного подхода для проектирования моделей системной динамики инфекционных заболеваний на основе частных представлений разработанной концептуальной структуры акта деятельности.

Методы. На основе синтеза двух подходов - ситуационного, предложенного Л.С. Болотовой, и системно-деятельностного, предложенного Г.П. Щедровицким, представлена концептуальная структура акта деятельности как методика ситуационно-деятельностного подхода. Анализ данной структуры приводит к построению процессуального плана и плана аналитических закономерностей. Была проверена следующая гипотеза: процессные представления описывают нотацию потоков и уровней, а аналитические закономерности реализуют дифференциальные уравнения. Для доказательства гипотезы исследовалась предметная область инфекционных заболеваний.

Результаты. На совокупности данных планов синтезирован графический образ для построения моделей системной динамики, который идентичен диаграмме потоков и уровней развития SIR-процесса. Однако задачу построения концептуальных структур следует признать нетривиальной, сложной и трудоемкой. Поэтому реализован программный комплекс следующего состава: «Оформитель», «Решатель» и «Интерпретатор». Программный инструментарий позволил визуализировать концептуальные структуры и реализовать базы знаний для экспертных моделей системной динамики, а также провести исследования на полноту и адекватность модели.

Выводы. На сегодняшний день не существует единой концептуальной структуры для проектирования экспертных систем, ситуационных и имитационных динамических моделей. Предложенный в работе метод и программный инструментарий позволяет решить данные задачи на основе ситуационно-деятельностного метода. Таким образом, осуществляется взаимодействие различных видов деятельности в экспертных системах, тем самым подтверждается достоверность знаний в моделях системной динамики. Концептуальные структуры акта деятельности являются ядерной частью при проектировании экспертных систем, а производные процессные и аналитические представления акта деятельности являются ядерной частью при разработке модулей системной динамики.

1. Brehmer B. Dynamic decision making: Human control of complex systems. Acta Psychol. (Amst.). 1992;81(3): 211-241. https://doi.org/10.1016/0001-6918(92)90019-A

2. Андрианова Е.Г., Головин С.А., Зыков С.В., Лесько С.А., Чукалина Е.Р. Обзор современных моделей и методов анализа временных рядов динамики процессов в социальных, экономических и социотехнических системах. Российский технологический журнал. 2020;8(4):7-45. https://doi.org/10.32362/2500-316X-2020-8-4-7-45

3. Ярыгин О.Н., Коростелев А.А. Системная динамика как основа современной управленческой компетентности. Актуальные проблемы экономики и права. 2014;4:196-205.

4. Forrester J.W. Information sources for modeling the national economy. Journal of the American Statistical Association, 1980;75(371):555-574. https://doi.org/10.2307/2287647

5. Sterman J.D. All models are wrong: reflections on becoming a systems scientist. System Dynamics Review. 2002;18(4):501-531. https://doi.org/10.1002/sdr.261

6. Gonzalez C. Learning to make decisions in dynamic environments: Effects of time constraints and cognitive abilities. Hum. Factors. 2004;46(3):449-460. https://doi.org/10.1518/hfes.46.3.449.50395

7. Nakamura G.M., Cardoso G.C., Martinez A.S. Improved susceptible-infectious-susceptible epidemic equations based on uncertainties and autocorrelation functions. R. Soc. Open Sci. 2020;7(2):191504. https://doi.org/10.1098/rsos.191504

8. Гаврилова Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных систем автоматизации. Новости искусственного интеллекта. 2003;2:24-30.

9. Верхотурова Ю.С. Модель предметной области на языке описания онтологий. Вестник Бурятского государственного университета. Математика, информатика. 2013;9:63-68.

10. Щедровицкий Г.П. Методологический смысл оппозиции натуралистического и системодеятельностного подходов. Вопросы методологии. 1991;2:143-154.

11. Rodrigues da Silva A. Model-driven engineering: A survey supported by the unified conceptual model. Comput. Lang. Syst. Struct. 2015;43:139-155. https://doi.org/10.1016/j.cl.2015.06.001

12. Ganter B., Obiedkov S. Conceptual exploration. Berlin, Heidelberg: Springer; 2016. 315 p. https://doi.org/10.1007/978-3-662-49291-8

13. Tan R.P., Zhang W.D., Chen S.Q., Yang L.H. Emergency decision-making method based on case-based reasoning in heterogeneous information environment. Control and Decision. 2020;35(8):1966-1976.

14. Chen D.-Y., Zhao H., Zhang X. Semantic mapping methods between expert view and ontology view. J. Softw. 2020;31(9):2855-2882.

15. Сорокин А.Б., Смольянинова В.А. Концептуальное проектирование экспертных систем поддержки принятия решений. Информационные технологии. 2017;23(9):634-641.

16. Sorokin A.B., Brazhnikova E.V., Zheleznyak L.M. Designing a knowledge base for the development of intelligent models based on the conceptual structure of activity act. J. Phys.: Conf. Ser. 2020;1615:012023. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1615/1/012023