Na zakończenie rozwaŜań w niniejszej rozprawie zostanie przedstawione kilka graficznych wizualizacji potwierdzających tezę, iŜ usuwanie błędów moŜe być wspomagane systemem ekspertowym
MoŜliw e
MoŜliw e w arunkow o Niem oŜliw e
Rysunek 7-3 Wspomaganie usuwania błędów integralności przy pomocy systemu ekspertowego wg typów błędów
Jak widać z powyŜszego rysunku tylko nieduŜa liczba typów błędów integralności nie moŜe być wspomagana systemem ekspertowym, analogiczna sytuacja przedstawia się dla komunikatów od rutyn ekspertowych, co przedstawia poniŜszy rysunek
MoŜliw e
MoŜliw e w arunkow o Niem oŜliw e
Rysunek 7-4 Wspomaganie usuwania komunikatów od rutyn systemowych przy pomocy systemu ekspertowego wg typów komunikatów
Znacznie bardziej ciekawy obraz przedstawia struktura czasowo-ilościowa uwzględniająca fakt moŜliwości wykorzystania systemu ekspertowego do usuwania błędów integralności. ZaleŜność tą przedstawia następny wykres
0 500 1000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
M oŜliwe Warunkowe Nie moŜliwe
Kolejny dzieńmiesiąca
4419
Rysunek 7-5 Struktura czasowo-ilościowa błędów integralności moŜliwych, warunkowo moŜliwych i niemoŜliwych do automatycznego usuwania przy wspomaganiu systemu ekspertowego (dane za okres 1 miesiąca)
Biorąc pod uwagę ilość błędów określonej grupy, widać iŜ praktycznie niemal wszystkie błędy w podanym okresie mogły być usuwane przy wspomaganiu systemu ekspertowego. Ilości błędów warunkowo moŜliwych do usunięcia lub niemoŜliwych przy wykorzystaniu systemu ekspertowego stanowią znikomy procent okresowo niezauwaŜalny na wykresie.
Na kolejnym wykresie przedstawiony jest procentowy udział moŜliwych, warunkowo moŜliwych lub niemoŜliwych do usunięcia błędów w dniu badania pełnej integralności.
MoŜliwe 96.74% MoŜliwe warunkowo 2.39% NiemoŜliwe 0.87%
Rysunek 7-6 Procentowy udział błędów integralności moŜliwych, warunkowo moŜliwych i niemoŜliwych do automatycznego usuwania przy wspomaganiu systemu ekspertowego w dniu pełnej integralności
Jak widać z powyŜszego wykresu równieŜ w przypadku wystąpienia duŜej róŜnorodności i liczby błędów w danym dniu system ekspertowy mógłby stanowić wydatne narzędzie wspomagające usuwanie błędów.
PowyŜsze wykresy po raz kolejny pokazują prawdziwość wykazywanej w niniejszej rozprawie tezy o moŜliwości wykorzystania systemów ekspertowych do badania błędów integralności.
8. Podsumowanie
Podsumowując moŜna stwierdzić, iŜ cel pracy został osiągnięty. Na podstawie zebranego i przeanalizowanego przez autora materiału zostało wykazane, iŜ moŜliwe jest stworzenie mechanizmów wspomagających i automatyzujących analizę błędów w duŜych systemach bankowych. Jak zostało wykazane w niniejszej rozprawie moŜliwe jest takŜe stworzenie systemu ekspertowego, który mógłby być uŜywany przez informatyków bankowych nie będących ekspertami w zakresie błędnego działania eksploatowanego systemu w celu analizy rozwaŜanej klasy błędów. Oczywiście nie kaŜdy system ekspertowy moŜna zastosować do analizy tego typu błędów. Na podstawie badań przeprowadzonych w kontekście tej pracy zostały wskazane właściwości systemu, który w tym przypadku będzie najlepszy.
Ustalone przez autora podstawowe cechy systemu ekspertowego do analizy błędów w duŜych systemach bankowych są następujące:
1. powinien to być system doradczy (advisor) a zarazem system diagnozy;
2. system powinien realizować zadania: diagnostyczne, poprawiania, naprawy i ewentualnie instruowania;
3. jest to system z wiedzą pewną ale równocześnie z wiedzą niepełną.
Szczegółowe parametry takiego systemu zostały wskazane jako:
1. Metody reprezentowania wiedzy regułowe, ale równieŜ moŜliwe zastosowanie metody stwierdzeń bądź metody ramowej;
2. Metoda wnioskowania w przód;
3. Strategia z powracaniem (backtracking).
System zbudowany wg powyŜszych załoŜeń powinien umoŜliwiać efektywne wsparcie w usuwaniu błędów przez osoby nie będące specjalistami w danej dziedzinie.
W trakcie badań udało się równieŜ stwierdzić, iŜ moŜliwe jest wykorzystanie w kontekście rozwaŜanego tu celu takŜe innych nowoczesnych metodologii sztucznej inteligencji, takich jak np. sieci neuronowe. Ze względu na zalety sieci neuronowych, zwłaszcza związane z moŜliwością uczenia się, ich zastosowanie wydaje się wysoce korzystne. Równocześnie jednak trudności ze stosowaniem tych sieci w niektórych zagadnieniach szczegółowych związanych z analizą błędów w duŜym informatycznym systemie bankowym – nie rekomenduje się uŜycia sieci neuronowych całkiem osobno, lecz przewiduje się ich wykorzystanie w badanym systemie ekspertowym na zasadzie
hybrydyzacji. Analizując ten aspekt problemu przyjęto, iŜ zadanie analizy błędów jest zadaniem klasyfikacji, na co wskazuje wykonana w trakcie badań systematyka błędów w badanym systemie. Wykorzystywana sieć powinna posiadać strukturę rekurencyjną, w której wynik przetworzenia jest podawany jako sygnał wejściowe na wejścia tej samej warstwy - wynik przetworzenia moŜe spowodować uaktywnienie innego neuronu i otrzymanie silnego sygnału decydującego o rozwiązaniu. Otrzymanie rozwiązania w ten sposób moŜe być znacznie szybsze niŜ w przypadku sieci jednokierunkowej.
Oczywiście proces tworzenia takiego systemu wymaga na wstępie zaangaŜowania specjalisty, który stworzy odpowiednie bazy wiedzy i ustalenia zasady ich późniejszego uzupełniania. Jest to bez wątpienia kłopotliwe i kosztowne. Jednak takie postępowanie moŜe się opłacić, poniewaŜ w późniejszym okresie system taki moŜe być wykorzystywany przez szerokie grono uŜytkowników, którzy sami nie mają kwalifikacji ekspertów, ale mogą radzić sobie z zadaniem usuwania błędów w duŜym systemie informatycznym w sposób nie gorszy, niŜ gdyby tymi ekspertami byli – właśnie dzięki zastosowaniu rozwiązań opisanych w tej pracy. Jak zostało pokazane w niniejszej rozprawie, zdecydowana większość błędów moŜe być rozwiązywana przy pomocy takiego systemu, jednak istnieją pewne typy lub grupy błędów, gdzie zastosowanie systemu ekspertowego byłoby ryzykowne, są to jednak stanowiące niewielką ilość i raczej specyficzne błędy.
Jako dalsze działania badawcze w zakresie omawianego tematu moŜna wskazać:
1. Szczegółowe zbadanie moŜliwości wykorzystania takiego sytemu do badania błędów SCAER, które ze względu na ograniczony rozmiar tej rozprawy nie były szczegółowo badane.
2. Zbadanie efektywności wspomagania usuwania błędów integralności i komunikatów od rutyn systemowych w okresie po ustabilizowaniu systemu – w trakcie normalnej eksploatacji po całkowitym zakończeniu wdroŜenia.
3. Ewentualne prace porównczo-badawcze w oparciu o dane dotyczące błędów w innym analogicznym duŜym, centralnym systemie ekonomicznym.
4. Próba implementacji rozwiązania przy uŜyciu powszechnie stosowanych technik informatycznych i języków programowania.
5. Testy zaimplementowanego rozwiązania polegające na wspomaganiu pracy eksperta w trakcie usuwania błędów.
Reasumując w pracy dowiedziono, Ŝe stosując nowoczesne metody informatyczne moŜna stworzyć mechanizmy i systemy wspomagające pracę informatyków bankowych i pozwalających im na skuteczniejszą i szybszą analizę błędów, jakie nieuchronnie pojawiają się w trakcie eksploatacji duŜych systemów centralnych. Jest to główny wynik tej rozprawy, a porównując ten wynik ze stanem wiedzy w rozwaŜanej problematyce oraz z potrzebami praktyki – moŜna ten wynik uwaŜać za interesujący naukowo i bardzo przydatny z punktu widzenia praktyki.