Использование меры ценности информации Стратоновича для оптимизации гибких программ диагностирования технических объектов
Ключевые слова:
техническое состояние, гибкая программа диагностирования, ценность информации, диагностический признакАннотация
Существующие методы вычисления ценности диагностической информации, циркулирующей в автоматизированных системах мониторинга технического состояния объектов, не учитывают потери (выигрыши), связанные с принятием неправильных решений при идентификации этого состояния.
Цель работы — разработка алгоритма, позволяющего решить задачу распознавания технического состояния, в котором находится анализируемый объект, методом динамического программирования, используя в качестве оптимизируемого показателя ценность диагностической информации. Решение задачи оптимизации диагностической процедуры основано на использовании меры ценности информации Р. Л. Стратоновича, модифицированной применительно к предметной области технического диагностирования и при использовании диагностических признаков, представленных в виде интервалов на вещественной числовой оси. Максимальная ценность диагностической информации достигается при минимизации средних потерь (максимизации средних выигрышей), получаемых при выполнении проверок диагностических признаков, в процессе распознавания технического состояния объекта.
Для решения задачи предложено обладающее научной новизной рекуррентное выражение, позволяющее вычислять ценность информации, получаемой при выполнении проверок диагностических признаков в каждом из анализируемых информационных состояний процесса диагностирования. В процессе реализации программы диагностирования при распознавании технического состояния объекта возможны как потери, так и выигрыши. Разность их априорных и апостериорных средних значений численно характеризует ценность диагностической информации. Величина показателя ценности информации зависит от вероятностей исходов проверок диагностических признаков и пропорциональна разности апостериорных и априорных вероятностей достижения цели диагностирования.
Использование предложенного решения позволяет синтезировать оптимальную по критерию максимума ценности диагностической информации гибкую программу диагностирования в виде ориентированного графа или упорядоченных по очередности их выполнения наборов проверок, необходимых для распознавания конкретного технического состояния, в котором находится объект.
Реализация разработанного алгоритма возможна в программно-алгоритмическом обеспечении автоматизированных систем мониторинга состояния сложных технических объектов.
Литература
2. Бонгард М.М. Проблема узнавания // М.: Наука. 1967. 320 с.
3. Корогодин В.И., Корогодина В.Л. Информация как основа жизни // Дубна: Феникс. 2000. 208 с.
4. Стратонович Р.Л. Теория информации // М.: Сов. радио. 1975. 424 с.
5. Howard R.A. Information Value Theory // IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics. 1966. vol. 2. no. 1. pp. 22–26.
6. Sulganik E., Zilcha I. The Value of Information in the Presence of Futures Markets // The Journal of Futures Markets. 1996. vol. 16. no. 2. pp. 227–240.
7. Wilson E.C. A Practical Guide to Value of Information Analysis // Pharmacoeconomics. 2015. vol. 33. no. 2. pp. 105–121.
8. Bhalla D. Weight of Evidence (WOE) and Information Value Explained. URL: https://www.listendata.com/2015/03/weight-of-evidence-woe-and-information.html (дата обращения: 15.08.2018).
9. Welton N.J, Thom H.H.Z. Value of Information: We've Got Speed, What More Do We Need? // International Journal of the Society for Medical Decision Making. 2015. vol. 35. no. 5. pp. 564–566.
10. Mohseninejad L. et al. Value of Information Analysis from a Societal Perspective: a Case Study in Prevention of Major Depression // Value in Health. 2013. vol. 16. no. 4. pp. 490–497.
11. Bartha E. et al. Value of Information: Interim Analysis of a Randomized, Controlled Trial of Goal-Directed Hemodynamic Treatment for Aged Patients // Trials. 2013. vol. 14. no. 1. pp. 205. URL: http://www.trialsjournal.com/content/14/1/205 (дата обращения: 15.08.2018).
12. Malings C., Pozzi M. Value of Information for Spatially Distributed Systems: Application to Sensor Placement // Reliability Engineering & System Safety. 2016. vol. 154. pp. 219–233.
13. Malings C., Pozzi M. Conditional Entropy and Value of Information Metrics for Optimal Sensing in Infrastructure Systems // Structural Safety. 2016. vol. 60. pp. 77 90.
14. Malings C., Pozzi M. Value of Information in Spatio-Temporal Systems: Sensor Placement and Scheduling // Reliability Engineering & System Safety. 2018. vol. 172. pp. 45–57.
15. Memarzadeh M., Pozzi M. Value of Information in Sequential Decision Making: Component Inspection, Permanent Monitoring and System-Level Scheduling // Reliability Engineering & System Safety. 2016. vol. 154. pp. 137–151.
16. The Value of Timely Information During Disasters (Measured in Hours). URL: https://irevolutions.org/2016/04/06/the-value-of-timely-information-during-disasters-measured-in-hours/ (дата обращения: 15.08.2018).
17. Eidsvik J., Mukerji T., Bhattacharjya D. Value of Information in the Earth Sciences: Integrating Spatial Modeling and Decision Analysis // Cambridge University Press. 2015. 400 p.
18. Hu Y., Janowicz K., Chen Y. Task-Oriented Information Value Measurement Based on Space-Time Prisms // International Journal of Geographical Information Science. 2015. vol. 30. no. 6. pp. 1228–1249.
19. Hu Y., Janowicz K., Couclelis H. Prioritizing Disaster Mapping Tasks for Online Volunteers Based on Information Value Theory // Geographical Analysis. 2017. vol. 49. no. 2. pp. 175–198.
20. Минниахметов Д.Ф., Николаева М.А. Обзор подходов к оценке ценности информации // Всероссийская конференция «Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений». 2016. С. 115–116.
21. Шанкин Г.П. Ценность информации. Вопросы теории и приложений // М.: Филоматис. 2004. 128 с.
22. Авсентьев О.С., Авсентьев А.О. Формирование обобщенного показателя ценности информации в каналах связи // Вестник Воронежского института МВД России. 2015. № 3. С. 55–63.
23. Авсентьев А.О. Определение ценности информации // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2016. Т. 19. № 1. С. 21–24.
24. Голубев В.И. Новый подход к определению ценности информации // Радиоэлектронные устройства и системы для инфокоммуникационных технологий: Сборник трудов 69-й международной конференции. 2014. Т. 4. С. 132–136.
25. Машошин О.Ф. Оценка диагностической ценности информации при решении задач в области эксплуатации авиационной техники // Научный вестник Московского государственного технического университета гражданской авиации. 2015. № 219(9). С. 53–56.
26. Мышко В.В., Кравцов А.Н., Копкин Е.В., Чикуров В.А. Теоретические основы и методы оптимизации анализа технического состояния сложных систем: монография // СПб.: ВКА имени А.Ф.Можайского. 2013. 303 с.
27. Копкин Е.В., Кравцов А.Н., Чикуров В.А. Выбор диагностических признаков с учетом их ценности для распознавания технического состояния объекта // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2015. Вып. 647. С. 22–29.
28. Копкин Е.В., Кобзарев И.М. Оптимальный алгоритм анализа технического состояния объекта на основе меры ценности диагностической информации // Труды Военно-космической академии имени А.Ф. Можайского. 2018. Вып. 661. С. 15–31.
Information Value Measure for Optimization of Flexible Diagnosis Programs of Technical Objects
Abstract
Existing methods of calculating of the value of diagnostic information circulating in the automated systems of monitoring of technical condition of objects do not take into account "losses" ("gains") resulting from making “wrong” decisions when identifying this state. The purpose of the work is to develop an algorithm that allows to solve the problem of recognizing the technical state of the object being analyzed by means of dynamic programming, the value of the diagnostic information as an optimized indicator being used. The solution to the optimization problem of a diagnostic procedure is based on the use of a measure of the information value proposed by R. L. Stratonovich. It is modified according to the subject area of the technical diagnostics and in the case when the diagnostic features presented in the form of intervals on the real numerical axis are used. The maximum value of the diagnostic information is achieved by minimizing the average "losses" (maximizing the average "gains") obtained when performing tests of diagnostic signs in the process of recognizing the technical condition of an object. To solve the problem, a recurrent expression possessing a scientific novelty has been proposed. It allows to calculate the value of the information obtained when performing tests of diagnostic signs in each of the analyzed information states of the diagnostic process. In the process of the diagnostics program implementation when recognizing the technical condition of the object both “losses” and “winnings” are possible. The difference between their a priori and a posteriori means values characterizes the value of the diagnostic information numerically. The magnitude of the information value indication depends on the probabilities of the results of the diagnostic signs checks and is proportional to the difference between the a posteriori and a priori probabilities of achieving the diagnostic goal. By using the proposed solution, it is possible to synthesize the flexible diagnostics program that is optimal according to the maximum value of diagnostic information in the form of a oriented graph or sets of tests in proper sequence of their execution. This is necessary in order to recognize the specific technical state in which the object is located. The implementation of the algorithm developed is possible in the software and algorithmic support of the automated systems for monitoring the state of complex technical objects.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) 2019 Евгений Вениаминович Копкин, Игорь Михайлович Кобзарев
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).