CC BY
23
_ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ_
УДК 005_681.3_519.86
ФОРМИРОВАНИЕ СЕМАНТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ЗНАНИЙ ГРУЗОВОГО ПОРТА С ПОМОЩЬЮ ПРЕДМЕТНОЙ ОНТОЛОГИИ
© 2009 г. А.А. Ханова, И.О. Григорьева
Астраханский государственный Astrahan State Technical
технический университет University
Онтология, включающая терминологическую базу грузового порта, позволяет устранить семантическую неопределенность и повысить конкурентоспособность порта путем введения общего понятийного аппарата, которым могут пользоваться сотрудники различных структур грузового порта. Разработка и использование онтологий является одной из новых информационных технологий, назначение которой можно определить как поддержку процессов совместного решения задач, т.е. возможность обеспечения одинакового понимания всеми пользователями смысла применяемых при решении терминов, их атрибутов и отношений между ними.
Ключевые слова: онтология; предметная онтология; терминологическая база; семантическая неопределенность; общий понятийный аппарат; новые информационные технологии; поддержка процессов совместного решения задач.
Ontology, including cargo port terminology base, helps to remove semantic indefinition and to raise possibility to competition of the port by introducing the general conception apparatus, witch one can be used by employees of different cargo port structures. Creating and usage of the ontology is one of the new informational technologies, prescription of witch can be determined as process ofjoint solving the problems support or possibility of providing the same understanding the meanings of terminuses, attributes and relations between them by all users.
Keywords: ontology; object ontology; terminology base; semantic indefinition; general conception apparatus; new informational technologies; solving the problems support.
Географическое положение определяет Астраханскую область как стратегически важный транспортный узел, где пересекаются железнодорожные и автомобильные трассы России с каспийскими морскими и волжскими речными путями. Именно поэтому грузовые порты имеют большое значение в экономике области.
Для развития любого предприятия, и в частности грузового порта, необходимо повышать уровень конкурентоспособности. Осуществить это можно лишь, используя новые эффективные методики работы всех структур предприятия. Современный грузовой порт представляет собой сложную систему, включающую множество элементов и использующую для регулирования своей работы финансовый учет и различные области логистики: транспортную логистику, складскую логистику и логистику сервисного обслуживания [1].
Ввиду специфики своей работы грузовой порт имеет отношение к различным предметным областям, и поэтому большинство задач, реализуемых портом, решаются в рамках совместной деятельности группы специалистов, имеющих разную предметную подготовку. Для достижения наиболее эффективной совместной работы группы требуется формирование общих понятийных пространств, которые бы обеспечили адекватное понимание используемой информации. Для существенного упрощения решения этой пробле-
мы необходимо воспользоваться онтологическим подходом для моделирования знаний по интересующей нас предметной области.
Разработка онтологий и их использование является одной из новых информационных технологий, назначение которой можно определить как поддержку процессов совместного решения задач, а именно возможность обеспечения одинакового понимания всеми пользователями смысла применяемых при решении терминов, их атрибутов и отношений между ними. Онтологическое исследование сложных систем позволяет накопить ценную информацию об их работе, результаты анализа которой будут иметь решающее значение при проведении процесса реорганизации существующих и построении новых систем.
Термин «онтология» в общем можно трактовать как разновидность сетевой модели знаний о предметной области. На неформальном уровне онтология -это описание некоторой предметной области, состоящее из терминов и правил их использования. В формальной трактовке онтология представляет собой систему, состоящую из понятий и набора утверждений об этих понятиях, на основе которых можно строить классы, объекты, отношения, функции и теории. Употребление термина «онтология» в области информационных технологий неразрывно связано со следующими понятиями: концептуализация, знания, модели знаний, системы, основанные на знаниях.
Процесс концептуализации представляет собой переход от представления предметной области на естественном языке к точной спецификации этого описания на некотором формальном языке, ориентированном на компьютерное представление.
Определение, согласно которому онтология есть точная (выраженная формальными средствами) спецификация концептуализации, является одним из наиболее распространенных. Исходя из перечисленных выше определений, можно выделить следующее: в рамках применения в области информационных технологий онтология - это формально представленные знания о предметной области на базе описания множества понятий (концептов) предметной области, знаний о них и связях (отношениях) между ними.
Из множества задач, решаемых с помощью онто-логий: построение и использование баз общих знаний для различных интеллектуальных систем, организация поиска по смыслу в текстовой информации, создание систем, реализующих механизмы рассуждений и др. была выбрана задача определения общей терминологической базы оценки логистической деятельности грузового порта.
Выделяют три уровня онтологий:
- Общая онтология (метаонтология) -включает в себя описание общих понятий, не зависящих от конкретного грузового порта, изменяется незначительно, может считаться статической.
- Предметная онтология - формализованное описание предметной области, используется для формирования понятийных пространств предметной области или для уточнения ме-таонтологии.
- Онтология задач - специфичная онтология конкретной задачи, отражающая совокупность терминов, задач и проблем.
Определение онтологии предполагает выделение её трёх взаимосвязанных компонентов: таксономии терминов, описаний смысла терминов, а также правил их использования и обработки. Таким образом, в общем виде модель онтологии О задается следующим набором данных: О = (С, R, F), где С - конечное множество концептов (терминов, понятий) предметной области, которую представляет онтология, Я -конечное множество отношений между концептами, F - конечное множество функций интерпретации, заданных на концептах и (или) отношениях.
Процесс разработки онтологии включает следующие стадии:
1. Спецификация.
2. Концептуализация.
3. Формализация.
4. Реализация.
На стадии спецификации определяются цели создания онтологии, её предполагаемое применение и
потенциальные пользователи. Мы определили, что целью является создание единой терминологической базы, которой могли бы пользоваться все специалисты, осуществляющие свою деятельность в грузовом порту.
Концептуализация обеспечивает структурирование предметных знаний в рамках эксплицитной модели. Это наиболее сложная задача, так как от успешности её выполнения зависит эффективность всей разработки. Концептуализация включает два этапа. В рамках первого решаются задачи построения глоссария терминов и построения классификационных деревьев концептов. Затем, в рамках второго этапа для каждого классификационного дерева формируется словарь концептов и совокупность таблиц, описывающих отношения между концептами, атрибуты и т.д. [2]. На рис. 1 представлена терминологическая база задачи оценки логистической деятельности грузового порта [3].
Рис. 1. Терминологическая база задачи оценки логистической деятельности грузового порта
Итак, один уровень иерархии терминов предметной области описан. Однако показатели «Логистические издержки» и «Производительность» можно также разбить на ряд показателей (рис. 2, 3).
Терминологическая база построена, теперь необходимо формализовать и реализовать онтологию. На этапе реализации создается вычислительная модель, соответствующая онтологии и выражаемая на одном из языков представления знаний. Формализация онтологии выполнялась с помощью программного средства F-Logic Onto Studio, которое позволяет визуализировать концепты и связи между ними (рис. 4).
Использование онтологического подхода для построения общей концептуальной модели грузового порта позволяет формировать общие понятийные пространства, обеспечивающие адекватное понимание информации, используемой в предметной области, и таким образом устранить семантическую неопределенность.
Онтология предметной области грузового порта в процессе оценки логистической деятельности позволит всем сотрудникам различных структур грузового порта обращать внимание на общую логистическую деятельность порта и корректировать деятельность своих структур в соответствии с нуждами порта для повышения его конкурентоспособности.
Логистические функции
* Затраты ад организацию снабжении
• Затраты на орга шоацню транспортирования
• Затраты на
распределение фузОЕ
* Затраты на управление ■запасами
» Затраты на управление складскими операциями
Логи
стические издержки
Логисипеские операции
* Затраты на обработку и передачу информации
* Затраты ка доставку грузов потребителям
* Затраты на погружу
* Затраты на хранение грузов
■ Трансакцион-ные издержки
Конкретные пели анализа затрат
• Вмененные затраты
• Убыточные затраты
• Частичные Затраты
Способ отнесения к: логистическим процессам
* Прямые та траты
Решаемые задачи
■ Затраты на Поддержание логистической деятельности • Продуктивные затраты
Признак
управляемости
• Неуправляемые
издержки ■ Управляемые
издержки
Тип зависимости от объема деятельности
• Переменные
издержки ■ Постоянные (кзержн!
Способ получения данных
» Нормальные
та траты » Пт ановые затрат • Фактические затраты
Рис.2. Терминологическая база задачи оценки логистической деятельности грузового порта (логистические издержки)
Г
Рис. 3. Терминологическая база задачи оценки логистической деятельности грузового порта (производительность)
Ло гистич еск ий пр о цесс
. 'Логистический процесс'
© Абсолютные показатели
© 'Оценивают'
<Э По к азатели л о гистич еск о й деятель но сги'
- V
® Прямые показатели
Т ^^^^^^^^^
Относительные показатеги ф Косвенные показатели
'По к азатели л о гистич еск о й деятель н
б
Рис. 4. Часть онтологии предметной области, визуализирующие уровени отношений концептов: а - «Показатели логистической деятельности»; б - «Абсолютные показатели»; в - «Относительные показатели»; г - «Прямые показатели»; д - «Косвенные показатели»; е - «Логистические издержки»; ж - «Логистические функции»; з - «Производительность»; и - «Частичная
производительность»
а
0 Способ отнесения к логистическим процессам
0 Признакуправляемо!
. \ /
. - ф 'Относятся к'
4 I
3-Конкретные цели анализа затрат
'Логистические издержки'
(у Тиг зависимое™ от объема деятельной
(¡J Ста соо попуч енля да нных
Л
0 Логистические
hl
0 Логитиеские функции 0 Косвенные по к азате/и
е
и
Рис. 4 . Окончание
Это может быть достигнуто путем внедрения общей терминологической базы (составления словаря предметной онтологии), описания смысла входящих в неё терминов и структурирования отношений между ними.
Отражение полного объема словаря построенной онтологии в статье является невозможным в связи с большим числом элементов (более 430 определений).
Литература
1. Алексинская Т.В. Основы логистики. Общие вопросы
логистического управления : учеб. пособие. Таганрог, 2005.
2. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные ин-
формационные технологии : учеб. пособие. М., 2005. 304 с.(Информатика в техническом университете).
3. Гаджинский А.М. Логистика : учебник для высших и средних специальных учебных заведений : 3-е изд. М., 2001.
Поступила в редакцию 26 января 2009 г.
Ханова Анна Алексеевна - канд. техн. наук, доцент, кафедра «Прикладная информатика в экономике», Астраханский государственный технический университет. Тел. 614-508. E-mail: [email protected]
Григорьева Ирина Олеговна - ассистент, кафедра «Прикладная информатика в экономике», Астраханский государственный технический университет. Тел. 614-508. E-mail: [email protected]
Hanova Anna Alekseevna - Candidate of Technical Sciences, assistant professor, department «Applied informatics in economics», Astrahan State Technical University. Ph. 614-508. E-mail: [email protected]
Grigoryeva Irina Olegovna - assistant, department «Applied informatics in economics», Astrahan State Technical University. Ph. 614-508. E-mail: [email protected]
