Метод міркувань на прецедентах для підтримки прийняття рішень в гуманітарному реагуванні
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2024.180.036Ключові слова:
прийняття рішень, гуманітарне реагування, знання-орієнтована модель, міркування на прецедентахАнотація
Об’єктом дослідження є процеси прийняття рішень в гуманітарному реагуванні. Відмічено, що певний досвід гуманітарного реагування може бути використаний в подібних ситуаціях в майбутньому. Визначено, що процеси гуманітарного реагування мають такі особливості: складність та динамічність; прийняття рішень відбувається в умовах невизначеності; ситуації, що виникають, потребують оперативного реагування.
Зазначено відсутність комплексного підходу до створення систем підтримки прийняття рішень в гуманітарному реагуванні. Сучасні дослідження пов’язані з прийняттям рішень в рамках передбачення та ліквідації наслідків стихійних лих, техногенних катастроф та збройних конфліктів, гуманітарні питання розглядаються як суміжні.
Як представлення знань про процеси гуманітарного реагування обрано міркування на прецедентах (CBR). Цей метод дозволяє використовувати попередній досвід прийняття рішень без виконання детального аналізу предметної області та адаптувати накопичені знання під нові ситуації.
Визначено функції та структуру системи підтримки прийняття рішень в гуманітарному реагуванні. Для представлення знань в системі використовується модуль міркувань на прецедентах, що імітує людські міркування та заснований на ефективному використанні існуючого досвіду.
Модуль реалізує модифікований CBR-метод. Параметричне представлення прецеденту розширено показником використання прецедентів. Структуроване представлення рішення прецеденту у вигляді послідовності кроків, кожен з яких має власну характеристику, дозволяє проводити адаптацію декількох прецедентів, що мають близьку відстань від поточної ситуації.
Проведено експериментальну перевірку результатів дослідження шляхом навчання роботи модуля на початковому наборі даних. Для експерименту було сформовано п’ятдесят прецедентів, що описують прийняття рішень при забезпеченні населення питною та технічною водою. В результаті навчання показано, що при наповненні бази прецедентів в п’ятдесят прецедентів якість класифікації складає 89 %. Отримані результати дозволяють зробити висновок про доцільність структурування знань про гуманітарне реагування у вигляді прецедентів з можливістю подальшої адаптації до нових ситуацій та навчання.
Посилання
План гуманітарних потреб і реагування. Україна. Цикл гуманітарних програм. 2024 рік. URL: https://www.unhcr.org/ua/wp-content/uploads/sites/38/2024/01/Ukraine-HNRP-2024-Humanitarian-Needs-and-Response-Plan-EN-20240110.pdf (дата звернення: 12.01.2024).
Lepskiy M., Lepska N. The War in Ukraine and its Challenge to NATO: Peacekeeping to Peace Engineering. American Behavioral Scientist. 2023. № 67.3. P. 402–425. https://doi.org/10.1177/00027642221144833.
Watson I.D., Marir F. Case-based reasoning: A review. The Knowledge Engineering Review. 1994. № 4 (9). Р. 355-381. https://doi.org/10.1017/S0269888900007098.
Zheng Z., Jianhua C. An improved spatial case-based reasoning considering multiple spatial drivers of geographic events and its application in landslide susceptibility mapping. Catena. 2023. № 223. https://doi.org/10.1016/j.catena.2023.106940.
Yu F., Fan B., Qin C., Yao C. A scenario-driven fault-control decision support model for disaster preparedness using case-based reasoning. Natural Hazards Review. 2023. Vol. 24, No. 41. https://doi.org/10.1061/NHREFO.NHENG-1722.
Zhu M., Chen R., Chen S., Zhong S., Lin T., Huang Q. Ontology-supported case-based reasoning approach for double scenario model construction in international disaster medical relief action. Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. Vol. 842. P. 239-250. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98776-7_26.
Mehla S., Jain S. An ontology supported hybrid approach for recommendation in emergency situations. Annals of Telecommunications. 2020. Vol. 75, No. 7-8. P. 421-435. https://doi.org/10.1007/s12243-020-00786-z.
Воркут Т. А., Лущай Ю. В., Харута В. С. Концептуальна модель прецедентного формування портфеля постачальників логістичних послуг в проектах логістичного аутсорсингу. World science. 2021. № 5 (66). C. 21-29. https://doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30052021/7586.
Jiang X., Wang S., Wang J., Lyu S., Skitmore M. A decision method for construction safety risk management based on ontology and improved cbr: Example of a subway project. International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. Vol. 17, No 111. https://doi.org/10.3390/ijerph17113928.
Чалий С. Ф., Прібильнова І. Б. Ситуаційний підхід до представлення темпоральних знань прецедентів. Вісник НТУ «ХПІ». Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. 2016. № 45. С. 70–73. https://doi.org/10.17586/0021-3454-2018-61-11-956-962.
Dyomina V., Bilova T., Pobizhenko I., Chala O., Domina T. Representation of Knowledge by Temporal Cases in Humanitarian Response. Computational Linguistics and Intelligent Systems: Proceedings of the 7th International Conference, Volume III: Intelligent Systems Workshop, Kharkiv, Ukraine, April 20–21, 2023. Р. 126–136. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3403/paper10.pdf (дата звернення: 12.01.2024).
Jain S., Patel A. Situation-Aware Decision-Support During Man-Made Emergencies. Lecture Notes in Electrical Engineering. 2020. Vol. 605. P. 532-542. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30577-2_47.
Волошин О. Ф., Маляр М. М., Поліщук В. В., Шаркаді М. М. Інформаційне моделювання нечітких знань. Радіоелектроніка, інформатика, управління. 2018. № 4. С. 84–95. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2018-4-8.
Білова Т. Г., Дьоміна В. М., Мар’їн С. О., Побіженко І. О. Використання нечіткої логіки для представлення знань темпоральними прецедентами в умовах невизначеності. Системи обробки інформації. 2023. № 1(172). С. 7-12. https://doi.org/10.30748/soi.2023.172.01