Мониторинг и адаптация базы проектных прецедентов при управлении инновационными проектами на основе нечёткого онтологического подхода

Эффективное управление инновационными проектами (ИнП) требует комплексного использования методов, моделей и технологий интеллектуального поиска информации, интеллектуального анализа данных, инженерии знаний [1-4].

В настоящее время для выработки решений в интеллектуальных системах стали широко использоваться методы рассуждений на основе прецедентов ( Case-Based Reasoning – CBR) [5-8], базирующиеся на онтологическом подходе для формализованного представления различных предметных областей (ПрО) и извлечения зависимостей [9-12]. Однако указанный подход имеет ряд ограничений для задач проектного управления:

• ■   «нестационарность» понятийно-терминологического аппарата;

• ■    временные и ресурсные ограничения на формирование и выбор проектных прецедентных решений;

• ■    недостаточный объём, неопределённость имеющихся данных;

• ■    сложность представления проектных прецедентов и проектных прецедентных решений;

• ■    сложность определения релевантности текущих проектных ситуаций (ПрС) проектным прецедентам, позволяющей единообразно учитывать различную степень их соответствия по разному составу характеристик с учётом различной значимости и степени их согласованности;

• ■    отсутствие развитых механизмов структурно-параметрической адаптации онтологических моделей, баз проектных прецедентов (БПП) и методов формирования проектных прецедентных решений в условиях динамического изменения ПрО, задач и информационных ресурсов проектного управления.

В статье рассматривается задача мониторинга и адаптации БПП при управлении ИнП на основе нечёткого онтологического подхода, направленного на учёт указанных ограничений.

1    Нечёткий онтологический подходдля представления базы проектных прецедентов

Для организации БПП с помощью онтологии могут быть предложены два альтернативных подхода. Первый предполагает формирование БПП относительно независимо от онтологической модели ПрО [12, 13], а второй заключается в формировании онтологической модели ПрО, интегрируемой с проектными прецедентами [8].

Выбор того или иного подхода зависит от сложности проектных задач. При этом, чем сложнее онтология и чем больше классов и связей между ними она содержит, тем сложнее определить условия для сопоставления текущих ПрС и проектных прецедентов, а также сформировать их базу и осуществить выбор проектных прецедентных решений.

В этом случае целесообразным является построение онтологической модели ПрО, тесно интегрируемой с проектными прецедентами. Использование же нечёткого представления характеристик концептов онтологической модели позволяет осуществить их нечёткую грануляцию, типизируя и существенно упрощая процесс определения релевантности текущих ПрС проектным прецедентам и поиска обобщённых проектных прецедентных решений.

Управление ИнП на всех этапах жизненного цикла проектирования, производства и эксплуатации рассматривается на примере электромеханической системы. На первом этапе осуществляется проектирование идеализированной электромеханической системы, но при её изготовлении этот «идеал» воплощается с некоторыми отклонениями, связанными с конкретикой проектировочных методик, комплектующих изделий, материалов и технологии производства. Кроме того, в ходе эксплуатации происходят физический износ и старение системы, изменяются её эксплуатационные характеристики.

На рисунке 1 представлен фрагмент сформированной онтологии, содержащей необходимую информацию для управления проектированием, производством и эксплуатацией асинхронных электродвигателей (АЭД). Основными концептами этой онтологии являются: «Асинхронный электродвигатель», «Типоразмер», «Жизненный цикл АЭД», «Приводимый механизм», «Документация», «Показатели».

Для организации представления проектных прецедентов в разработанной онтологической модели предлагается использовать концепт (класс) Precedent , не имеющий потомков, который располагается на верхнем уровне иерархии онтологии, т.е. является непосредственным потомком концепта Thing . Он предназначен для хранения информации о проектных прецедентах и соответствующих проектных прецедентных решениях по разработке и эксплуатации электромеханических систем.

Перечень основных характеристик данного концепта представлен в таблице 1.

Транспорт

( Компрессоры

>. I Промышленные

J      машины

SubclassOf \ SubclassOf

SubclassOf

hasStSize

SubclassOf г Сборочный чертеж

Чертеж статора

Чертеж ротора

SubclassOf

Чертеж подшипниковых щитов

SubclassOf

Described

X ,-^-- а I    Чертеж вала

Насосы

SubclassOf

ертеж корпуса

Требования Гост

SubclassOf

Комплект рабочих чертежей ubclassOf

SubclassOf

Технический

Described I

Described

I Типоразмер

SubclassOf

Приводимый механизм

SetsInMotion

Includes

Документация

SubclassOf

SubclassOf

SubclassOf

Асинхронный электродвигатель

Subclass

ReferTo

режим

SubclassOf

Кратность пускового момента

SubclassOf

проект

т

ContainedIn

SubclassOf

ContainedIn

Тепловой

Показатели проектирования

SubclassOf

Технические

SubclassOf

Производственные показатели

Момент

SubclassOf вращения

SubclassO

[ Потребляемый ток

SubclassOf

показатели

SubclassOf

Пусковые

\ SubclassOf

Кратность пускового тока

г Коэффициент мощности

Subc lassOf

SubclassOf

SubclassOf

Su bclassOf КПД рабочий

Рабочие

SubclassOf

Потребление тока

] Электромагнитный Скольжение момент

момент

Протокол J ' хГПроизводство испытаний к^ ^—:---т~---^

I Described изделий

/ Described t

SubclassOf owl:Thing

Проектирование

Показатели

SubclassOf

SubclassOf

ContainedIn / SubclassOf

Subclass

SubclassOf

Коэффициент мощности

Частота

вращения

Остаточный эксплуатационный ресурс

SubclassOf

Эксплуатация

. I Described

ubclassOf

I КПД тестовый I

SubclassOf

Ток холостого хода

SubclassOf

SubclassOf

Вероятность безотказной работы

SubclassOf

Матрица состояния

Эксплуатационные показатели

SubclassOf

Отклонение

токов

Рисунок 1 – Фрагмент онтологии предметной области по проектированию, производству и эксплуатации асинхронных электродвигателей

Как видно из таблицы 1, структура проектного прецедента состоит из характеристик (показателей) ИнП, оцениваемых при формировании конкретных решений по его управлению в условиях возникновения тех или иных ситуаций. Каждая из указанных характеристик имеет свой диапазон изменения, покрываемый терм-множествами соответствующих лингвистических шкал.

2    Оценка релевантности текущих проектных ситуаций проектным прецедентам

На практике выбор прецедентов из базы чаще всего осуществляется с использованием различных мер близости в заданном «пространстве» характеристик, как, например, в работах [14, 15]. При этом наиболее «близкий» прецедент по отношению к текущей ситуации чаще всего определяется с помощью метода ближайших соседей или его модификаций [16, 17]. Однако на практике наиболее «близкие» прецеденты не всегда являются релевантными. Так, в базе могут иметься другие проектные прецеденты, характеризующиеся б о льшим семантическим соответствием с текущей ПрС.

Для решения этой проблемы при организации БПП в виде онтологии для определения степени сходства текущей ситуации и прецедентов в работах [11, 12] предлагается дополни- тельно использовать алгоритм, позволяющий определить соответствия для прецедентов из базы и текущей ситуации.

Таблица 1 – Основные характеристики класса Precedent для ИнП

№	Характеристика					Описание
1	PlaceInOntology				Place1	Характеристики, отражающие степень соответствия проектного прецедента конкретному концепту онтологии ПрО
					Place2
					Place3
2	ResearchProductionPotential					Уровень научного потенциала, которым обладает промышленное предприятие для выполнения конкретного ИнП
3	TotalCosts		ProjectCosts			Общие затраты на выполнение ИнП
			StageCosts			Общие затраты на выполнение конкретного этапа
			WorkCosts			Общие затраты на выполнение отдельной работы
4	OwnFunds					Объём собственных средств, выделенных на реализацию ИнП
5	TeamSize					Количество людей в составе команды ИнП
6	ShareOfScientificPersonnel					Доля научных кадров в общей численности команды
7	InfluenceOfUncertainties			External		Степень влияния на ИнП внешних факторов неопределённости
				Internal		Степень влияния на ИнП внутренних факторов неопределённости
8	Deviation	Time		Project		Отклонение длительности выполнения ИнП
				Stage		Отклонение длительности выполнения конкретного этапа ИнП
				Work		Отклонение длительности выполнения отдельной работы ИнП
		Resources		People		Отклонение в количестве людей, задействованных при выполнении ИнП
				Cash		Отклонение в объёме затраченных денежных средств на выполнение ИнП
				Materials		Отклонение в объёме затраченных материальных средств на выполнение ИнП
9	Investments					Объём привлечённых инвестиций для реализации ИнП
10	PlanAdjustmentCost					Объём затрат, связанных с внесением корректировок
11	Solution					Решения, которые были приняты при управлении ИнП

Другое перспективное направление поиска релевантных прецедентов представлено в работах [18, 19]. Оно основано на сопоставлении текущей ситуации и прецедентов посредствам оценки их связи с концептами онтологии на основе анализа степени их семантической близости, выраженной с помощью вектора весовых коэффициентов, количество компонентов которого соответствует числу всех связанных терминальных концептов. Задача выбора прецедентов, релевантных текущей ситуации, сводится к задаче классификации, для решения которой используется метод на основе формирования нечёткой продукционной модели и соответствующего ей алгоритма нечёткого логического вывода.

Применение рассмотренных подходов для выбора релевантных проектных прецедентов ограничено описанными выше особенностями задач управления ИнП.

Использование нечёткого представления характеристик концептов онтологической модели позволяет осуществить их нечёткую грануляцию, типизировать процесс определения релевантности между текущими ПрС проектным прецедентам, поиск обобщённых проектных прецедентных решений, а также осуществлять анализ и идентификацию типовых ситуаций адаптации БПП.

Использование для этих целей показателей сопоставления характеристик концептов на основе относительного расстояния между нечёткими множествами [20] обеспечивает инвариантность к различному масштабу проектных решений, в том числе вследствие того, что реальные диапазоны изменения характеристик приводятся к универсальным шкалам.

Основные обозначения:

■

Q i = { q [l ⁾ | n = 1,..., N }

–

l -я текущая ПрС  ( l = 1,..., L ), представленная нечёткими

значениями qn¹ ’ её характеристик;

• ■    P k = { p n^k ’ | n = 1,..., N }   - k -я текущая ПрС  ( k = 1,..., K ), представленная нечёткими

значениями p n^k ’ её характеристик; N - число сопоставляемых характеристик.

Пусть заданы следующие показатели для сопоставления характеристик текущей ПрС и проектного прецедента.

• ■    Показатель нечёткого соответствия между q n¹ ’ и p n^k ’

1 M /                       \²

с (л ⁽¹’ n^{( k} Л — 1      ¹ V ,, fv⁽ nII   fv^{( n} Hl    v( ⁿ ’ <= Y

'1(qn , Pn ’ = 1  ^^<^^(Pq(1)(xm ’  Pp(k)(xm ’) ,  xm  G Xn , где p (,)(x^n’), p (k>(x^ n’) - функции принадлежности нечётких множеств q(1’ и p(k’, соот-qn    m       pn     m                                                                                 n        n ветственно; Xn - область значений n-й характеристики, приведённая к диапазону [0, 1].

Примечание. Для случая непрерывных нечётких множеств qnn1’ и pnk’ s.(qn1’, p"k’)=1 -

/ J dx ” )

у Supp ( q n¹ ’ ^u p " ^k ’ )

J (p (xu’’-p k)(x"’’) dx'"’, qn                 pn у Supp(qn1’ и pnk’)

• ■    Показатель неопределённости установления нечёткого соответствия между q nl ’ и p " ^k ’

...... 2 M /         , .         \2

'^q n , ^p " ’ = ¹ - Im     ^{( p} q n ^n< x * ) - ^0,5 ) ^,

• ■    Показатель нечёткого несоответствия между q nl ) и p n^k^

( l ) „( k )                    ( l ) _n( k )x

' o^{( q} n , ^p n ) = ¹ - Л^{( q} n , ^p n ).

Использование этих показателей расширяет возможности по формированию и использованию гибких правил определения релевантности между текущими ПрС и проектными прецедентами, причём не только по их соответствию друг другу, но и по неопределённости установления соответствия, и по не соответствию, а также при комбинировании этих оценок:

• S , ( Q l , P ) = Agg , ( { s , ( q n' ’ , p‘ ,k ) | n = 1,... N ) } ) , s o, ce, P .) = Agg o,5 ( { ' 1 ( q "’ . p " k ’ i n = 1, ..■ N ) } ) , S , ( 8 , P ’ = Agg o ( { ' 1 ( q ,( ^l ’ , p n‘ ’ I n = 1,... N ) } ) , где S 1 (Q _l , P _k ), S ₀₅( Q i , P _k ), S ₀( Q i , P _k ) - оценки между Q l и P _k , обобщённые с использованием соответствующих им операций агрегирования Agg 1 , Agg _o 5 , Agg ₀.

В качестве операций агрегирования могут быть использованы так называемые нечёткие квантификаторы [21], которые задают промежуточные стратегии сопоставления между текущими ПрС и проектными прецедентами, например:

• ■    по соответствию большинства характеристик;

• ■    по несоответствию хотя бы в одной характеристике;

• ■    по неопределённости установления соответствия в половине из всех характеристик.

Применение предлагаемых показателей также даёт возможность определять и оценивать критериальные уровни того, в какой степени достигнуто соответствие по различным совокупностям сопоставляемых характеристик.

Например, наиболее релевантным текущей ПрС Q_t может являться проектный прецедент P_k. , для которого, например, выполняется следующее минимаксное правило:

P, ‘ : min max dd, ( q ⁽¹) , p ^{( k} ) ))!

• ^k k = 1,..., Ди = 1,..., л А ^1V ""  ^{, Pn}

Помимо определения релевантности между текущими ПрС и проектными прецедентами использование предлагаемых показателей позволяет устанавливать гибкие правила идентификации типовых ситуаций адаптации базы проектных прецедентов.

3 Способ анализа и идентификации ситуаций адаптациив процессе мониторинга базы проектных прецедентов

Управление ИнП предполагает постоянное накопление большого объёма проектной информации, часть из которой неизбежно устаревает или становится противоречивой. В этой связи важным является постоянная актуализация БПП, основанная на анализе и идентификации следующих типовых ситуаций её адаптации :

• ■    образования «смежных» проектных прецедентов;

• ■    объединения проектных прецедентов;

• ■    разделения проектных прецедентов;

• ■    формирования новых проектных прецедентов;

• ■    удаления неактуальных проектных прецедентов.

Предлагаемый способ анализа и идентификации этих ситуаций заключается в проверке условий возникновения этих ситуаций и основывается на совместной оценке степени: соответствия , неопределённости установления соответствия , несоответствия между проектными прецедентами из БПП.

Для идентификации перечисленных типовых ситуаций адаптации БПП необходимо осуществить проверку описанных ниже условий, используя критериальные значения показателей S 1 ( Q l , P_k ), S ₀₅( Q_i , P_k ), S ₀( Q l , P_k ). При этом заранее определяется правило, относительно которого оценивается релевантность сопоставляемых текущих ПрС и проектных прецедентов.

Идентификация типовой ситуации обнаружения «смежного» проектного прецедента между существующими прецедентами ( P v и P_k ) заключается в обнаружении достаточно большого количества текущих ПрС Q l , не релевантных (на основе сформированного правила) P v и P_k и удовлетворяющих следующему условию:

( х <  s i ( Q i , P v ) <  x ) and ( х <  s o,5 ( Q i , P v ) <  x ) and ( x <  s o ( Q i , P v ) <  X ) and

AND ( y <  S i ( Q i , P k ) <  / ) AND ( y <  S o/ Q i , P k ) <  / ) AND ( y <  S o ( Q i , P k ) <  / ) AND

AND ( a <  S i ( Q i , P z ) <  в ) AND ( a <  S o/ Q i , P z ) <  в ) AND ( a <  S o ( Q i , P z ) <  в ) ;

при ( x ' <  y ) XOR ( x >  Y' ); ( x ' ^ a , в ^ Y ) XOR( Y' ^ a , в ^ X ), где x , X ' ^ [0,1] — нижнее и верхнее пороговые значения S 1 ( Q i , P_v ), S 0,5 ( Q i , P_v ), S ₀( Q i , P v ) (например, 0,4 и 0,7, соответственно); y , Y' ^G [0,1]  — пороговые значения S- ₁ (Q_i , P_k ),

S05(Qi, Pk), S0(Qi, Pk) (например, 0,4 и 0,7, соответственно), a, в e[0,1] — нижнее и верхнее граничные значения «области смежности» между прецедентами Pv и Pk (например, 0,3 и 0,8, соответственно), Pz — «смежный» проектный прецедент.

Идентификация типовой ситуации объединения проектных прецедентов P v и P k заключается в обнаружении достаточно большого числа текущих ПрС Q l , которые бы соответствовали как P v , так и P k , а также удовлетворяли следующему условию:

( х <  5 1 ( Q , , P v ) <  X') and ( X <  5 0,5 ( Q , P v ) <  х ') and ( X <  5 o ( Q i , P v ) <  X) and AND ( y <  5 1 ( Q i , P k ) <  / ) AND ( y <  5 o.₅ ( Q i , P k ) <  / ) AND ( y <  5 o ( Q , , P_k ) <  / ) AND AND ( a <  5 1 ( Q i , P z ) <  в ) AND ( a <  5 o/ Q , , P z ) <  в ) AND ( a <  5 o ( Q , , P z ) <  в ) ; при ( x^ a ^ y ) XOR ( Y ^ a ^ x ) ; ( X '^ в ^ Y ') XOR ( Y ^ в ^ X ') •

Где Pz — проектный прецедент, получаемый при объединении прецедентов Pv и Pk. Идентификация типовой ситуации разделения проектного прецедента Pk предполагает выделение отдельного прецедента, соответствующего компактному группированию достаточного большого числа обнаруженных текущих ПрС Q, в соответствии со следующим условием:

( y <  5 , ( Q , , P ) <  y ’) AND ( y <  5 o/ Q , , P ) <  y ') AND ( y <  5 o ( Q , , P ) <  Y ’)AND

AND

' ( ( a < 5 1 ( Q i , P z ) <  в ) AND ( a < 5 o/ Q , , P z ) <  в ) AND ( a <  5 o ( Q , , P z ) <  в ) ) XOR '

_vXOR ( ( a ‘ <  5 1 ( Q i , P z ) <  в ') AND ( a ' <  5 o/ Q , , P z ) <  в' ) AND ( a* <  5 o ( Q , , P z ) <  в ' ))_?

при x ^ a , в , a ', в ^ X '; ( в <  a' ) XOR ( в' <  a ) •

Где P z — проектный прецедент, формируемый при разделении P_k ; a , в — нижнее и верхнее граничные значения 1-й обособленной области прецедента P _k ; a’ , в’ — нижнее и верхнее граничные значения 2-й обособленной области прецедента P_k .

Идентификация типовой ситуации формирования нового проектного прецедента Pz определяется обнаружением достаточно большого количества текущих ПрС Ql, для которых выполняется следующее условие:

( a < s 1 ( Q i , P z ) <  в ) AND ( a < 5 o/ Q , , P z ) <  в ) AND ( a <  5 o ( Q , , P z ) <  в ) , ( в <  х ) XOR ( x* <  a ) ; ( в <  y ) XOR ( y ' <  a ) .

Где Pz — новый проектный прецедент, a, в — нижнее и верхнее граничные значения области нового прецедента.

Идентификация типовой ситуации удаления неактуального проектного прецедента P_k определяется тем, что в течение достаточно продолжительного времени для него выполняется следующее условие:

P k : ( a < 5 i ( Q , , P k ) <  в ) AND ( a< 5 o^ Q , , P k ) <  в ) AND ( a < 5 o ( Q , , P k ) <  в ) = 0

В ходе мониторинга БПП осуществляется анализ и идентификация типовых ситуаций, принимаются решения о целесообразности изменения БПП, и осуществляется её адаптация.

Использование предлагаемого способа позволяет расширить адаптивные возможности БПП в условиях динамического изменения ПрО, задач и информационных ресурсов проектного управления и повысить эффективность управления ИнП в целом.

Заключение

Рассмотрена онтология, содержащая информацию для управления проектированием, производством и эксплуатацией АСД. Обосновано использование нечёткого онтологического подхода для представления БПП при управлении ИнП на всех этапах жизненного цикла на примере электромеханических систем.

Использование нечёткого онтологического подхода позволяет осуществить нечёткую грануляцию характеристик концептов онтологической модели, типизировать процесс определения релевантности текущих ПрС проектным прецедентам и поиска обобщённых проектных прецедентных решений, осуществлять анализ и идентификацию типовых ситуаций адаптации базы проектных прецедентов.

Предложены показатели нечёткого соответствия, неопределённости установления нечёткого соответствия, нечёткого несоответствия для сопоставления характеристик текущих ПрС и проектных прецедентов. Использование этих показателей расширяет возможности по формированию и использованию гибких правил определения релевантности между текущими ПрС и проектными прецедентами.

Разработан оригинальный метод анализа и идентификации типовых ситуаций адаптации в процессе мониторинга БПП. Метод состоит в проверке сформулированных условий возникновения этих ситуаций на основе оценки степени соответствия между проектными прецедентами из БПП.

Исследование выполнено в рамках государственного задания № FSWF-2020-0019, а также при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-01-00283.