ВВЕДЕНИЕ 3
1 ИССЛЕДОВАНИЕ ПОДХОДОВ И ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКИХ СРЕДСТВ УПРАВЛЕНИЯ
СЛАБОСТРУКТУРИРОВАННЫМИ И МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫМИ СИСТЕМАМИ 6
1.1 Исследование подходов оценки социальных рисков 6
1.2 Анализ информационно-аналитических средств оценки и управления
сложными системами 10
2 АНАЛИЗ И СИСТЕМАТИЗАЦИЯ ПЕРВИЧНОЙ СОЦИОЛОГИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ О СОЦИАЛЬНЫХ РИСКАХ 22
2.1 Анализ результатов Всероссийского социологического опроса 22
2.2. Теоретико-множественное представление результатов Всероссийского социологического опроса 32
3 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ НЕЙРО-НЕЧЕТКОГО ЛОГИЧЕСКОГО
ВЫВОДА ДЛЯ ОЦЕНКИ СОЦИАЛЬНЫХ РИСКОВ 39
3.1 Обучение сети нейро-нечеткого логического вывода 39
3.2 Описание системы оценки риска снижения качества жизни 44
3.3 Оценка эффективности разработанных формально-логических средств 55
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 59
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 62
ПРИЛОЖЕНИЯ
Социальные риски - это риски, которые пронизывают все общественные слои и группы, причем одни из них выступают субъектами, а другие - объектами риска. Данным фактом объясняется взаимная заинтересованность членов общества во влиянии на них.
Особую сложность для оценки и управления в данном случае представляет определенная группа рисков - непредвидимые - это риски, время и вероятность активного развития которых крайне затруднительно спрогнозировать, в отличие от предвидимых. Поэтому необходимость совершенствования методов и средств, решающих подобного типа задачи объясняет актуальность данного исследования.
Формализация процесса оценки социальных рисков также представляет определенную сложность на этапе установления причинно-следственных связей между множеством факторов, влияющих на возникновение социальных рисков, а также на этапе количественной оценки вероятности появления последних. Поэтому процесс управления социальными рисками является одной из самых сложных задач, при решении которой необходимо уделять большое внимание изучению множества рискогенных факторов и измерению их степени влияния на возникновение того или иного риска. Данная задача относится к так называемым многокритериальным, слабоструктурированным и плохоформализуемым задачам, так как для ее решения необходимо собрать большой объем данных из множества источников информации (путем социологического исследования или экспертного опроса), которая зачастую представлена в различных форматах, что вызывает необходимость их приведения к одному единому, а также структурирования и представления форме, которую воспринимает компьютер, причем собранная информация зачастую не дает четкого представления о связях и зависимостях между различными параметрами и элементами системы.
Объектом исследования является процесс оценки социальных рисков в техногенной сфере.
Предметом исследования являются формально-логические средства оценки социальных рисков.
Целью проекта является повышение качества результата оценки социальных рисков в техногенной сфере путем разработки и применения формально логических средств оценки социальных рисков.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- исследовать подходы оценки социальных рисков и методы, применяемые при решении плохо формализуемых задач;
- проанализировать и формализовать первичную социологическую информацию о социальных рисках;
- разработать систему логического вывода для оценки социальных рисков.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав и заключения.
Во введении раскрыта актуальность, определены объект, предмет, цель, задачи и методы исследования.
В первой главе проводится исследование существующих подходов оценки и управления социальными рисками, рассмотрены основные признаки и классификации социальных рисков, стратегии управления ими, основные стадии процесса управления данной группой рисков, а также описаны присущие риск-менеджменту способы управления социальными рисками. Также в данной главе рассматриваются подходы к построению систем поддержки приятия решений и экспертных систем, которые применяются при решении слабоструктурированных и плохо формализуемых задач, среди которых теория нечетких множеств, метод, базирующийся на нечетких сетях, генетические алгоритмы, рассуждения на основе прецедентов, имитационное и когнитивное моделирование.
Во второй главе выпускной квалификационной работы рассматриваются результаты Всероссийского социологического опроса, положенные в основу разработки нейро-нечеткой системы оценки социальных рисков, приведены возможные связки чрезвычайных техногенных ситуаций (ЧТЗ) с рискогенными отраслями экономики, степень подверженности различных экономических сфер влиянию техногенных факторов, степень влияния рискогенных факторов на возникновение техногенных ЧС, а также рассчитаны коэффициенты корреляции между данными факторами. Во второй ее части проводится систематизация и формализация имеющейся информации с целью ее применения к построению и настройке системы.
В третьей главе описывается процесс разработки системы нейро - нечеткого логического вывода для оценки социальных рисков на примере построения и обучения сети нечеткого логического вывода для риска снижения качества жизни. Проведено составление обучающей и тестирующей выборок на основании систематизированных результатов Всероссийского социологического опроса, генерация системы, ее обучение и тестирование, в результате чего произошла автоматическая настройка параметров, при помощи которых описаны переменные.
Оценка социальных рисков представляет собой сложный многоуровневый процесс, который связан со сбором, обработкой и анализом большого объема первичной социологической информации, как правило не структурированной и представленной в различных формах. Измерять уровни тех или иных социальных рисков необходимо с целью формирования управляющих воздействий, направленных на снижение их слишком высоких значений до минимально допустимых. Для анализа собранной информации ее систематизируют или приводят к одному формату. Целью проведения социологических исследований и анализа собранных в ходе него данных является установление связей или зависимостей между различными оцениваемыми параметрами, которые могут дать представление исследователю о закономерностях появления и развития социальных рисков в зависимости от комбинаций рискогенных факторов.
Для обработки Всероссийского социологического опроса был использован метод корреляционного анализа, однако его применение не обеспечило достижение ожидаемого результата так как во многих комбинациях исследуемых социальных рисков и рискогенных факторов значимых корреляций не было выявлено, а в редких случаях, где корреляции были значимы, значения ее коэффициентов говорили о слабой степени связи параметров, что являлось причиной их отсеивания перед дальнейшим анализом. В связи с тем, что при корреляционном анализе происходило отсеивание большинства параметров из-за низкой степени связей, качество результата, полученного данным методом, находилось под сомнением, поэтому необходимо было разработать и применить новый подход.
В ходе выполнения выпускной квалификационной работы выполнялись задачи, необходимые для достижения поставленной цели - повышение качества результата оценки социальных рисков в техногенной сфере путем разработки и применения формально-логических средств оценки социальных рисков.
Проведено исследование существующих подходов оценки социальных рисков, рассмотрены основные признаки и классификации социальных рисков, стратегии управления ими, основные стадии процесса управления данной группой рисков, а также подробно описан процесс их оценки.
Изучены подходы к построению систем поддержки приятия решений и экспертных систем, которые применяются при решении слабоструктурированных и плохо формализуемых задач, среди которых теория нечетких множеств, метод, базирующийся на нечетких сетях, генетические алгоритмы, рассуждения на основе прецедентов, имитационное и когнитивное моделирование. По результатам анализа указанных методов составлена сравнительная таблица их достоинств, которая показала, что объединение подхода, основанного на нечеткой логике, и метода, базирующегося на нейронных сетях, позволит объединить их достоинства и скомпенсировать недостатки путем генерации системы нейро - нечеткого логического вывода.
Рассмотрены результаты Всероссийского социологического опроса, положенные в основу разработки нейро-нечеткой системы оценки социальных рисков, приведены возможные связки ЧТЗ с рискогенными отраслями экономики, степень подверженности различных экономических сфер влиянию техногенных факторов, степень влияния рискогенных факторов на возникновение техногенных ЧС, а также рассчитаны коэффициенты корреляции между данными факторами. Кроме того, проделана систематизация и формализация имеющейся информации с целью ее применения к построению и настройке системы нейро - нечеткого логического вывода для оценки социальных рисков.
Разработана система нейро-нечеткого логического вывода для оценки социальных рисков на примере построения и обучения сети нечеткого логического вывода для риска роста социальной напряженности. Проведено составление обучающей и тестирующей выборок на основании систематизированных результатов Всероссийского социологического опроса, генерация системы, ее обучение и тестирование, в результате чего произошла автоматическая настройка параметров, при помощи которых описаны переменные. Приведено описание системы оценки риска снижения качества жизни, а также выявлены группы рискогенных факторов, оказывающих наиболее сильное влияние на каждый из рисков. А также проведена оценка эффективности разработанных формально-логических средств.
В результате выполнения работы была получена нейро - нечеткая система логического вывода, которая позволяет принимать решения, касающиеся управления социальными рисками, так как содержит обширную базу правил и способна показывать зависимости между входными и выходными переменными. Применение нейро-нечеткой системы логического вывода способствует повышению качества результатов оценки социальных рисков за счет возможности нахождения и отображения неявных зависимостей, которые метод корреляционного анализа, ранее примененный для их идентификации, упускает.
Из этого можно сделать вывод о том, что обозначенная цель выпускной квалификационной работы была достигнута. Однако некоторые вопросы совершенствования данной системы остаются открытыми, в частности оптимизации базы нечетких правил и подбора оптимальной структуры системы.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
