- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
5.2.3 Функционирование cpn
Рассмотрим работу раскрашенных сетей Петри. Как и в случае обыкновенных СП, функционирование сети состоит в срабатывании переходов и происходящих вследствие этого изменениях маркировок.
Мы будем говорить, что переход может сработать (может быть запущен), если выполняется условие:
. (5.20)
В первой скобке выражения (4.20) происходит поэлементное сравнение мультимножества, являющегося маркировкой позиции с мультимножеством, которым помечены дуги, ведущие от к .
Суммирование мультимножеств связано с тем, что, как отмечалось в п. 5, два узла могут быть соединены несколькими дугами, и суммирование производится по всем таким дугам.
Во второй скобке записано условие отсутствия блокировки перехода (см. п. 8 определения).
Если условие
срабатывания перехода
выполняется, то он может сработать, при
этом говорят, что выполнится шаг работы
CPN. Отсчет шагов производится в дискретном
времени
.
Поэтому маркировку отдельных позиций
и сети в целом
мы будем также привязывать ко времени
и записывать соответственно в виде
и
.
Изменение маркировки
узла
при осуществлении шага работы CPN
рассчитывается по формуле:
. (5.21)
В выражении (5.21)
все слагаемые являются мультимножествами,
и вычисления производятся в соответствии
с правилами сложения и вычитания
мультимножеств. Знаки суммирования
мультимножеств используются в формуле
по причине, которая уже пояснена выше:
каждая пара узлов может быть связана
несколькими дугами, а каждая дуга
помечена отдельным выражением
.
Если на некотором шаге
выполняются условия срабатывания
нескольких переходов, то по аналогии с
обыкновенными СП, в зависимости от
задачи исследования CPN мы можем разрешить
сработать всем переходам (при построении
дерева возможных маркировок) либо дать
такую возможность только одному из них
на основе некоторых дополнительных
условий (например, приоритетов).
Пример. Приведем описание простой CPN, схема которой и начальная маркировка приведены на рисунке 5.7 а.
а) б)
Рис. 5.7 Раскрашенная сеть Петри и эквивалентная ей обыкновенная СП
Множества цветов:
;
.
Переменные:
;
.
Множество позиций:
.
Множество переходов:
.
Множество дуг
,
,
,
,
,
;
;
;
;
Цветовая функция
Блокировочная функция отсутствует:
.функция
,
задающая выражения на дугах:
;
функция инициализации
,
задающая начальную маркировку
;
;
.
Ниже приведено полное дерево маркировок рассмотренной сети.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Поясним описание
сети. Для позиции
разрешен цвет
,
для позиций
,
разрешены цвета
,
,
.
Переход
может сработать, если в позиции
находится хотя бы одна фишка цвета
и в позиции
находится хотя бы одна фишка цветов
,
,
.
В позицию при срабатывании перехода пересылается та фишка, которая была извлечена из при срабатывании перехода. Начальная маркировка – 3 фишки цвета в позиции , по одной фишке всех цветов в позиции .
При работе сети
переменная
принимает поочередно (в произвольном
порядке) значения
,
,
,
а переменная
- значение
.
Работа сети продолжается до тех пор,
пока все фишки из
не будут пересланы в
.
При этом позиции
и
оказываются пустыми. Дерево маркировок
описывает все возможные варианты
последовательности пересылки фишек.
Эквивалентная рассмотренной CPN обыкновенная сеть Петри приведена на рисунке 5.7 б.
Построив дерево маркировок этой сети, нетрудно убедиться, что оно структурно совпадает с рассмотренным выше деревом CPN. Однако раскрашенная сеть содержит больше информации, поскольку ресурсы в позиции не обезличиваются, и можно проследить порядок их поступления.
