Необходимость участия человека в решении задачПри решении слабоструктуризованных задач человек уточняет их постановку, исходные данные, определяет момент окончания вычислительной процедуры. При решении формализованных задач участие человека обеспечивает приемлемую сложность процедуры принятия решения за счет эффективности использования эмпирического опыта ЛПР. При эксплуатации экспертных систем появляется возможность накапливать знания в процессе общения с экспертом, адаптировать на этой основе анализ к изменяющимся условиям, обеспечивать ЛПР информацией о прецедентах принятия решений в той или иной ситуации. Многие недостатки управления работой ГС обусловлены ошибками, допускаемыми в стандартных ситуациях. При наличии экспертной системы в память ЭВМ закладывают опыт специалиста (или совета специалистов), с которым ЛПР мог бы в диалоговом режиме «обсуждать» решение возникшей проблемы.
Очевидно, что при эксплуатации экспертной системы поддержки решений возникают задачи, которые целесообразно решать в рамках СОМ. В то же время в рамках СОМ на этапах выбора типа моделей, число критериев оптимальности и их значимости, анализа полученных решений эффективным является использование возможностей экспертных систем. Рассмотрим принципы совместного применения различных СПОР в рамках автоматизированных систем оптимизации функционирования ТЛК.
Для работы экспертной системы поддержки решений используется информационная база, создаваемая в процессе функционирования АСУ, располагающая динамическими информационными моделями, описывающими состояние объекта в момент принятия управленческого решения. В этом случае ЭВМ упорядочивает всю имеющуюся информацию и приводит ее к четкому перечню альтернатив. Так, при решении задачи оперативного планирования работы маневровых локомотивов, ЭВМ выдает ЛПР (маневровому диспетчеру, дежурному по станции) справочную информацию о порядке производства маневровых операций на ГС. Информация представляет собой таблицу, в которой приведены рассчитанные показатели работы каждого грузового пункта (грузовых фронтов и склада) при условии, что он обслуживается в первую очередь локомотивом.
В качестве показателей, характеризующих качество работы грузовых фронтов и складов в определенный момент суток или рабочей смены, могут быть приняты: время простоя вагонов в ожидании подачи, уборки и собственно под грузовыми операциями; коэффициент, характеризующий использование погрузочно-разгрузочных машин и обслуживающих их работников по времени в течение смены; перерабатывающая способность грузового фронта; число отправленных (погруженных, выгруженных) вагонов; объем перегрузки по прямому варианту и др. Анализируя данные таблицы, сопоставляя «потери» и «выигрыши» по каждому грузовому пункту, ЛПР определяет приоритет в обслуживании. В качестве вспомогательной целесообразно использовать экспертную информацию о значимости показателей качества работы грузовых пунктов или их рангах.
Требуемая экспертная информация собирается в ходе производственного совещания в начале рабочей смены с участием представителей подразделений грузовой станции и автотранспорта. Этот подход позволяет учесть изменения, происшедшие за время ввода исходной информации и решения задачи на ЭВМ, и дает возможность оперативного корректирования результатов планирования в зависимости от складывающейся на станции ситуации. Кроме того, учитываются производственный опыт работников, неформализуемые факторы, оказывающие существенное влияние на нормальную работу ГС.
Данные таблицы с рассчитанными показателями работы грузовых пунктов могут также служить информационной основой для решения формализованной многокритериальной задачи определения оптимального плана работы маневрового локомотива в рамках функционирования системы оптимизационного моделирования. В этом случае на первом этапе определяют варианты обслуживания грузовых фронтов маневровым локомотивом, уравновешивающие «потери» и «выигрыши» каждого грузового фронта (множество Парето). На втором этапе выбирают единственный вариант, при котором достигается в некотором смысле наилучшее сочетание значений критериев оптимальности. При наличии экспертной информации о значимости отдельных критериев оптимальным считается вариант, при котором минимизируется функция полезности. При отсутствии экспертной информации оптимальным считается тот вариант, при котором минимизируется суммарное отношение отдельных критериев к их допустимым индивидуальным оптимальным значениям.
Интересные возможности совмещенного использования ЭС и СОМ появляются при обеспечении функционирования автоматизированной системы учета и контроля работы ТЛК, в особенности в рамках АС ТПП и САПР.
Анализ данных, полученных в результате деятельности А СУК, позволяет судить о качестве работы ТЛК и его подсистем. АСУК реализует задачи контроллинга — концепции системного управления и способа мышления менеджеров, в основе которых лежит стремление обеспечивать долгосрочное и эффективное функционирование организаций. Однако здесь могут встречаться определенные трудности, вызванные прежде всего сложностью получения полной и достоверной информации о вкладе каждой подсистемы в улучшение или ухудшение работы станции. При ухудшении качественных показателей ТЛК необходимо установить, деятельность каких подсистем является основной причиной сбоя. Наряду с информацией, полученной непосредственно в результате автоматизированной обработки различной учетно-отчетной документации, целесообразно привлекать экспертную информацию. Получаемые от экспертов данные о причастности отдельных подсистем к ухудшению работы ТЛК в целом носят, как правило, нечеткий характер. Поэтому комбинация значений экспертных оценок, задающая так называемый групповой сбой Mv, характеризуется нечетким множеством. В этом случае экспертами задается матрица сбоев.
Для обработки экспертной информации, характеризующей значение функции ц , используется возможность системы оптимизационного моделирования.
Следует отметить, что в процессе функционирования АСУК представляется возможность накапливать информацию о схожих ситуациях в эксплуатации подсистем ТЛК, а также мерах, принятых для улучшения работы и их результатов. Наличие такой информации о прошлом опыте эксплуатации позволяет определять эффективные пути устранения выявленных недостатков в ходе управления работой ТЛК (в рамках АСУ) и намечать оптимизацию стратегии развития производственного объекта (в рамках АС ТПП или САПР).