Результаты моделирования (приближенной формализации) используются в целях автоматизации процесса принятия решения о воздействии на ИС. При этом последовательно выполняются следующие операции:
- вычисление значений критерия качества управления с помощью прогнозирующей модели;
- поиск управляющих воздействий, обеспечивающих получение желаемых значений;
- оценка степени надежности полученного решения и выдача результатов ЛПР.
Собственно решение задачи можно представить как преобразование состояний: Gm = Tm(Gm-1,U) , где m - шаг преобразования, Tm(Gm-1,U) - оператор преобразования состояния Gm-1 в состояние Gm. Такое преобразование выполняется с помощью прогнозирующей модели системы (подсистемы) или процесса, хранящейся в базе знаний.
То есть в этой постановке решить задачу - значит определить такую последовательность операторов Tm(Gm-1,U), которая преобразует начальное состояние G0 в конечное Gf . Процедуру решения можно представить в виде графа H(G,F), где G - множество вершин графа, каждая из которых отображает одно из состояний Gm; Ar - множество дуг, инцидентных паре вершин (Gi, Gj). Множество дуг, исходящих из вершины Gm, отображает множество операторов, которые могут быть применены к состоянию Gm. Решение сводится к процедуре поиска пути L в графе H(G,Ar), который, в частности,
может быть найден полным перебором если нет ограничения на время решения.
Один из способов сокращения перебора в задаче управления состоит в синтезе закона управления по приближенной модели путем использования методов робастного управления, обеспечивающего достижение цели управления с точностью, определяемой величиной ограниченной ошибки модели. Имеющаяся эвристическая информация при этом используется для выбора пути в дереве моделей или в графе H(G,Ar), приводящего в окрестность рационального решения.
Таким образом, математические методы, используемые в ИСППР, основаны на расширенной теории системного анализа, отличающейся от классической тем, что в ней:
- в дополнение к количественному описанию систем и процессов их функционирования допускается описание их на качественном уровне (в терминах лингвистических переменных, нечетких высказываний и моделей, нестрогих алгоритмов и др.);
- в процессе выработки решений по управлению, прогнозированию и диагностики предполагается использование формальных приближенных моделей, используемых как прогнозирующие, в сочетании с неформальными методами поиска рациональных решений.
Однако в настоящее время не существует методов синтеза рациональных решений. Такие методы могут быть получены на основе разработки теории обеспечения рациональности решений (ТОРР), получаемых с помощью средств СППР. Необходимо отметить, что развитие такой теории является далеко не тривиальной научной проблемой, т.к. ее решение связано с преодолением объективно существующих противоречий.
В первую очередь необходимо учитывать противоречие между существенной неопределенностью априорно неформализованной задачей и необходимостью их формализации, хотя бы на приближенном уровне.
Во-вторых, неадекватность получаемых моделей в строгом смысле не может обеспечить получения решений известными методами не только оптимальных, но и сколь-нибудь приемлемых. Поэтому необходима разработка новых методов решения, которые на основе приближенных моделей позволят получить некоторые рациональные решения.
В-третьих, недостаток априорной информации для решения ТФЗ может быть восполнен только за счет увеличения объемов апостериорной информации, привлекаемой для принятия решений. Это повышает требования к ее обработке с целью извлечения знаний об исследуемом процессе, что само собой представляет сложную проблему в условиях значительной априорной неопределенности.
В-четвертых, немалую роль играет экономический фактор. Получение и обработка апостериорной информации требует немалых затрат и эти затраты должны быть оправданы. То есть эффект от принятых рациональных решений должен быть достаточным, несмотря на то, что максимальный эффект может быть получен, конечно, только от оптимальных решений, не достижимых для ТФЗ из-за неопределенности.