Информационная поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг с применением технологий распределённого искусственного интеллекта

В ходе становления постиндустриальной экономики резко возрастает актуальность проблематики сферы услуг как системообразующего сектора хозяйства, решающего важные социальные задачи. Областью исследования в работе является индустрия здоровья и красоты, определяющая качество здоровья нации. Ранее, когда на рынке услуг спрос превышал пред* ложение и господствовал госзаказ, основным конкурентным преимуществом было расширение предложения. В условиях конкуренции и насыщения рынка на первый план выходит клиент-ориентированный маркетинг, направленный на такие стратегические цели, как приобретение новых и снижение оттока клиентов, повышение прибыли. Происходящие процессы обуславливают необходимость поиска и внедрения новых информационных технологий для эффективного управления процессом оказания услуг, направленным на учёт и удовлетворение потребностей и предпочтений клиентов.

Социально-экономические аспекты управления услугами были рассмотрены в работах К. Хаксевера, Б Рендера, Р. Рассела, Р. Мердика, Т. Питерса, Р. Уотермена, Н. В. Егоршина, В. А. Жамина, Н. Г. Истошина, В. Т. Кочмола, П. И. Калью, И. А. Тогунова, А. И. Китова и др. Вопросу создания экспертных и автоматизированных систем управления в индустрии здоровья и красоты посвящены труды Б. Кёних-Риз, А. Хильберта, В. А. Виттиха, Д. Д. Бенедиктова, Л. Ф. Ведмеденко, О. Б. Скобелева, В. Б. Тарасова, P.M. Хвастунова, Б. Г. Ильясова, И. Л. Исмагиловой, Л. Я. Бухарбаевой и др. Однако, в силу сложности проблемы, многие вопросы остаются открытыми. В настоящий момент одним из таких вопросов является повышение эффективности оказания услуг за счет поддержки принятия решений при оперативном управлении этим процессом.

Объектом исследования является оперативное управление оказанием услуг на предприятиях индустрии здоровья и красоты.

Предметом исследования является поддержка принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг на предприятиях индустрии здоровья и красоты.

Цель диссертационной работы состоит в исследовании и разработке методов и алгоритмов решения задачи информационной поддержки принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг, учитывающем индивидуальные предпочтения и особенности потребителей на предприятиях индустрии здоровья и красоты (ПрИЗК), на основе применения технологий распределённого искусственного интеллекта для повышения эффективности оказания услуг.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: ——.

1. Разработать концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК, направленный на повышение эффективности этого процесса.

2. Разработать математическое обеспечение для назначения и планирования оказания услуг.

3. Разработать метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании оказания услуг, для реализации предложенного подхода.

4. Разработать информационное и алгоритмическое обеспечения для реализации предложенного подхода.

5. Разработать программное обеспечение для поддержки принятия решений при оперативном управлении оказанием услуг на ПрИЗК.

6. Исследовать эффективность разработанных методов и алгоритмов.

Методы исследований. В работе использовались методы общей теории систем и системного анализа, методы теории управления и методология системного моделирования, методы теории игр и принятия решений, динамического и комбинаторного программирования, технологии распределённого искусственного интеллекта, теории сложности решения задач.

На защиту выносятся:

1. Концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК.

2. Математическое обеспечение для назначения и планирования оказания услуг.

3. Метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений при планировании оказания услуг.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение для реализации предложенного подхода.

5. Программное обеспечение для поддержки принятия решений при-оперативном управлении оказания услуг на ПрИЗК.

6. Методика и результаты анализа эффективности разработанных методов и алгоритмов.

Научная новизна результатов диссертационного исследования:

1. Концептуальный подход к оперативному управлению оказанием услуг на ПрИЗК, основан, в отличие от известных, на комплексе моделей предметной области, а также на схеме адаптивного управления идентификационного типа, включающей блоки оценивания, назначения и планирования, выработки управленческих решений, с использованием онтологической базы знаний.

2. Математическое обеспечение назначения и планирования оказания услуг, в отличие от известных, основано на:

• математической модели задачи назначения услуг клиентам, сформулированной в терминах динамического программирования, опирающейся на экономические аспекты оказания услуг;

• математической модели планирования оказания услуг, сформулирова-ной в терминах теории игр с непротивоположными интересами, как игра с согласованным вектором интересов с запрещенными ситуациями, и позволяет учитывать формализованные технологические особенности процесса оказания услуг, индивидуальные предпочтения клиентов, а также общие для всех участников процесса оказания услуг критерии эффективности.

3. Метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений, в отличие от известных, основан на:

• итерационном процессе адаптивного планирования и выработки возможных управленческих решений;

• правилах выработки управленческих решений, с применением сформулированных экономических критериев качества разработанного плана;

• методе многоагентного планирования, использующем агентную парадигму искусственного интеллекта и принципы самоорганизационного управления, который естественным образом учитывает специфику предложенной модели планирования оказания услуг, сформулированной в терминах теории игр, опираясь на свойства интеллектуального агента и возможности агентной платформы, что составляет теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода.

4. Информационное и алгоритмическое обеспечение системы поддержки принятия решений, в отличие от известных, включает в себя:

• онтологическую базу знаний, содержащую формализованные особенности технологического процесса оказания услуг и представленную на языке веб-онтологий OWL DL;

• алгоритм выработки управленческих решений, основанный на предложенном методе интеллектуальной поддержки принятия решений, использующий правила принятия решений, хранящиеся в базе знаний системы;

• алгоритм взаимодействия интеллектуальных агентов, реализующий «человеческие эвристики», в котором вся специфика работы ПрИЗК вынесена в базу знанийобеспечивает поддержку принятия управленческих решений на ПрИЗК, на основе предложенного подхода.

5. Программное обеспечение поддержки принятия решений при оперативном управлении оказания услуг на ПрИЗК в виде прототипа системы ППР, включающего:

• модули регистрации, учёта и назначения комплексных услуг клиентам ПрИЗК, на примере санаторно-курортного учреждения (СКУ), реализованные в виде конфигурации 1С: Предприятие;

• интеллектуальный модуль оперативного планирования оказания комплексных услуг на базе агентной платформы JADE в среде JAVA и онтологической базы знаний на языке OWL DL, новизна которого, в отличие от известных, состоит в использовании разработанных моделей и методов.

Практическую ценность имеют следующие полученные результаты:

1. Предложенный подход к оперативному управлению оказанием услуг, позволяет в полной мере учесть специфику ПрИЗК, что приводит к повышению эффективности оперативного управления.

2. Информационное обеспечения для реализации предложенного подхода, в виде базы знаний на языке OWL DL, позволяет в едином унифицированном виде описывать технологические особенности процесса оказания услуг и индивидуальные предпочтения клиентов, что делает возможным вынесение семантики поведения агентов из вычислительного модуля системы.

3. Разработанное алгоритмическое обеспечение составляет основу для разработки программного обеспечения системы поддержки принятия решений, которое, в свою очередь, реализует предложенный подход.

4. Разработанное программное обеспечение обладает естественным параллелизмом, позволяет наиболее эффективно использовать доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации, а также приводит к более полному задействованию производственных ресурсов организации, уменьшению простоя оборудования, что, в свою очередь, способствует увеличению объема оказываемых услуг и приносит конкурентные преимущества предприятию.

5. Методика анализа эффективности разработанных методов и алгоритмов позволяет оценивать эффективность агентной реализации задачи оперативного планирования на ПрИЗК и рационально использовать ресурсы вычислительной среды при различных сетевых постановках. Результаты анализа подтверждают работоспособность и эффективность предложенного подхода.

Внедрение результатов работы в виде математического, алгоритмического и программного обеспечения поддержки принятия управленческих решений при оперативном управлении оказанием услуг осуществлено в ряде предприятий индустрии здоровья и красоты г. Уфы и Республики Башкортостан (санатории, лечебно-профилактические учреждения, салоны красоты и фитнес-клубы), а так же в учебный процесс УГАТУ.

Связь с научными программами. Исследования проводились в рамках грантов РФФИ № 08−07−495-а «Технологии распределённого искусственного интеллекта при поддержке принятия решений в задачах календарного планирования» (2008;2010гг.) и № 06−07−89 228-а «Система поддержки коммуникативных процессов при выполнении проектов фундаментальных исследований сложных систем на основе интеллектуальных мультиагентов» (2006;2008 гг.), НИР № ИФ-ВК-01−08−03 по теме «Исследование и разработка интеллектуальных технологий поддержки принятия решений и управления на основе инженерии знаний». а также НИР по договору № ИФ-ВК-18−07-ХГ между УГАТУ и ГУП Санаторий «Зелёная роща», г. Уфа.

Апробация работы. Основные материалы диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научно-технических конференциях: 7-й — 10-й Международных конференциях «Компьютерные науки и информационные технологии» (CSIT) (Россия, Уфа-Ассы, 2005; Германия, Карлсруэ, 2006; Россия, Уфа-Красноусольск, 2007; Турция, Анталия, 2008) — 11-й — 13-й Байкальских Всероссийских конференциях с международным участием «Информационные и математические технологии в научных исследованиях» (Иркутск — Аршан, 2006, Иркутск — Байкал, 2007, 2008) — Конференций-конкурсов «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (Новосибирск, 2006, 2007) — Казанской школе по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL-2006 (Казань, 2006) — XXXIV Международной конференции «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе» (Украина, Крым, Ялта-Гурзуф, 2007) — VIII Симпозиуме по прикладной и промышленной математике (Сочи — Адлер, 2007).

Публикации. Основные результаты по теме диссертации опубликованы в 13 статьях, в том числе 4 — в рецензируемых журналах из списка ВАК, в двух депонированных рукописях и двух зарегистрированных программ для ЭВМ.

Автор благодарит канд.техн.наук, доцента кафедры ВМиК УГАТУ Попова Дениса Владимировича за консультации по вопросам поддержки принятия решений и разработки распределённых интеллектуальных систем.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 5 глав, заключения, списка литературы и приложения. Работа содержит 160 с. машинописного текста, включая 50 рисунков, 11 таблиц и список литературы из 113 наименований.

Выводы по 5 главе.

1. Проведен анализ эффективности использования автоматизированной системы «Санаторно-курортное лечение», показавший следующие особенности разрабатываемой системы, составляющие основу её эффективности:

• комплексность — проявляющаяся в интегрированном предоставлении услуг в санаторно-курортном комплексе, включая оформление путевок, ведение санаторно-курортных карт, составления расписания;

• распределённость — позволяет учитывать все доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации, что приводит к построению более рационального расписания приема процедур отдыхающими;

• платформо-независимость — упрощает распространение системы в разнородно сконфигурированных сетях организаций;

• интеллектуальность — выражается в поддержке «человеческих» эвристик, отделении логики от реализации, возможности изменять бизнес-логику программы без необходимости перекомпиляции системы, декларативном описании эвристик на языке логического программирования.

2. Также проведен анализ вычислительной сложности предложенного подхода к реализации, который показал, что при не большой размерности задачи, для 10 человек при назначении 10 процедур по 10 раз каждая, разница во времени вычислений не значительна всего 0,036 секунд. Но для случая, когда составляется календарный план для 100 человек, которым назначено 10 процедур и каждая по 10 раз, временные затраты при распределённых вычислениях 0,63секунды, а при однопроцессорном варианте 13 секунд, уменьшение времени расчетов в 20 раз, что позволяет значительно сократить время работы системы.

3. В результате расчета динамических показателей экономической эффективности внедрения разработанной информационной системы получаем, чистый дисконтированный доход (NPV) от капитальных затрат на создание информационной системы равен 163 399,38 руб. А срок окупаемости капитальных вложений в информационную систему около полугода.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. На основе исследования особенностей предприятий индустрии здоровья и красоты, оказывающих нематериальные услуги населению с позиции управления процессом оказания услуг разработан концептуальный подход к поддержке принятия управленческих решений на ПрИЗК, основанная на схеме адаптивной системы управления процессом оказания услуг, в которой выделены контур принятия решений и блок адаптации системы управления.

2. Разработана математическая модель планирования оказания услуг, сформулированая в терминах теории игр с непротивоположными интересами, как игра с согласованным вектором интересов с запрещенными ситуациями, позволяющая учитывать формализованные технологические особенности процесса оказания услуг, индивидуальные критерии эффективности клиентов, а также общие для всех участников процесса оказания услуг критерии эффективности.

3. Разработан метод интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений, основанный на итерационном процессе адаптивного планирования и выработки возможных управленческих решенийправилах выработки управленческих решений, с применением сформулированных экономических критериев качества разработанного планаформализации задачи назначения услуг клиентам в терминах динамического программирования, опирающейся на экономические аспекты оказания услугагентной парадигме искусственного интеллекта, базирующейся на принципах самоорганизационного управления, которая естественным образом учитывает специфику предложенной модели планирования оказания услуг, сформулированной в терминах теории игр, что составляет теоретическую основу для реализации предлагаемого подхода.

4. Разработано информационное обеспечение системы поддержки принятия решений, основанное на онтологической базе знаний, содержащей формализованные особенности технологического процесса оказания услуг и представленной на языке веб-онтологиий OWL DL. Разработано алгоритмическое обеспечение задачи управления и поддержки принятия решений в процессе оказания услуг, основанное на взаимодействии агентов при формировании графика оказания услуг, позволяющие реализовать принципы самоорганизации. Агентная парадигма, в отличие от классических методов, обладает естественным параллелизмом, позволяет наиболее эффективно использовать доступные ресурсы локальной вычислительной сети организации.

5. Создан прототип информационной системы поддержки принятия решений в процессе оказания услуг, который представляет собой программную реализацию предложенного подхода. Проведен сравнительный анализ временных затрат при работе без информационных средств автоматизации, с помощью информационных систем используемых в санаториях и с использованием разработанной системы. Расчет показателей экономической эффективности внедрения прототипа показал, что срок его окупаемости составляет 0,58 года, чистый дисконтированный доход — 163 399,38 тыс. руб., а коэффи^ циент экономической эффективности составляет 1,72.

6. Проведенный анализ вычислительной сложности показал, что пересечение графиков коммуникации и однопроцессорной составляющей происходит в районе половины от общего числа агентов, а также что уменьшение времени расчетов за счет коммуникаций происходит до момента, пока число агентов на одном процессоре не превысит половины от общего числа агентов, после чего время растет экспоненциально. Внедрение результатов работы осуществлено в ГУП Санаторий «Зеленая роща», МЛПУ Клинический родильный дом № 4, МБУЗ Большеустьикинская центральная районная больница, салоне красоты «Манго», фитнес-клубе «WorldClass» ООО «Спорт-сити».