4.8. Системы поддержки принятия решений

Продуктом деятельности любого менеджера являются

решения и действия. Процесс принятия решений —это вы￢

бор одного направления деятельности из нескольких возможных.

Система поддержки принятия решений (СГШр) — информационная технология, которая помогает человеку с

помощью компьютера обрабатывать большие объемы информации

и принимать решения. Особенность ее состоит

в том, что специалист участвует в процессе обработки на

92

начальной и завершающей стадиях, то есть вводит данные

в компьютер и принимает окончательное решение на основе

полученной информации. Всю работу по переработке информации

проделывает компьютер (рис. 4.2).

Система поддержки

принятия решений

Вариант

вычислений Человек,

принимающий

Решение

принято

решение

Ввод новых исходных данных

рис. 4.2. Обобщённая схема СППР

Для систем поддержки принятия решений характерны

следующие особенности:

•ориентация на решение плохо структурированных (формализованных)

задач;

•использование математических методов и моделей в совокупности

с традиционными методами обработки данных;

•ориентация на непрофессионального пользователя компьютера;

•высокий уровень адаптации системы к требованиям пользователя,

а также к имеющемуся техническому и программному

обеспечению.

В состав СППР входят следующие компоненты [11]:

•база данных;

•база моделей;

•программная подсистема.

Понятие баз данных подробно рассматривается в п. 3.5

и 4.3.

Использование баз моделей обеспечивает проведение

анализа в СППР. Модели при помощи набора алгоритмов,

использующих математический аппарат, позволяют найти

информацию, полезную д л я принятия правильных решений.

Существует множество различных моделей и способов

их классификации. По цели использования модели подраз￢

деляются:

•на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума

и максимума;

•описательные, описывающие поведение некоторой системы.

93

По способу оценки модели классифицируются как:

•детерминистские, оценивающие переменные одним числом

при конкретных значениях исходных данных;

•стохастические, в которых исходные данные заданы вероятностными

характеристиками и результаты оцениваются несколькими

параметрами.

Программная подсистема включает в себя, помимо систе￢

мы управления базой данных и системы управления базой

моделей, интерфейс пользователя, который определяет:

•язык пользователя;

•язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране

монитора;

•знания пользователя.

От качества интерфейса пользователя во многом зависит

работоспособность системы поддержки принятия решений.

Интерфейс должен обеспечивать следующие возможности:

•различные формы диалога пользователя и компьютера, возможность

выбора той и л и иной формы пользователем;

•передачу данных системе различными способами;

•возможность получения данных от различных технических

устройств и в любом формате;

•гибкую поддержку знаний пользователя (подсказки, помощь

и пр.).

4.9. Экспертные системы и базы знаний

Для решения сложных, трудно формализуемых научных,

производственных и экономических задач и тиражирования

профессионального опыта применяются экспертные систе￢

мы, которые позволяют представить знания специалистов

высокой квалификации о предметной области.

Основными элементами экспертной системы являются:

база знаний, интерфейс пользователя, блок логическо￢

го вывода, блок объяснений, блок приобретения знаний

(рис. 4.3).

Блок логического вывода необходим д л я обработки базы

знаний и получения новых знаний. Блок объяснений служит

для пояснения процесса получения новых знаний, если это

94

необходимо пользователю. Блок приобретения знаний используется

д л я замены устаревших знаний и ввода новых.

Интерфейс необходим д л я ввода информации и команд в экспертную

систему и получения выходной информации из нее.

1

L

Блок 4 k объяснений

1

Базазнаний

Блок

логического вывода

Блок

приобретения знаний

Интерфейс

рис. 4.3. Структура экспертной системы

Центральным элементом экспертной системы является

б а з а з н а н и й —это одна из ф о р м и н ф о р м а ц и о н н о г о моделирования,

п р е д с т а в л я ю щ а я собой з н а н и я ч е л о в е к а (эксперта,

специалиста), помещенные в п а м я т ь компьютера в соответст

в и и с н е к о т о р о й моделью. Модель —это правила или соглашения,

выполнение которых дает возможность представить

некоторую сферу знаний в том виде, которая позволяет

использовать формальные (программные) средства д л я их

обработки (получения новых знаний).

Существует множество моделей представления знаний.

Рассмотрим:

•семантические сети;

•деревья выводов;

•деревья целей.

Семантическая сеть —это о р и е н т и р о в а н н ы й граф, вершины

(узлы) которого соответствуют п о н я т и я м моделируемой

предметной области, а д у г и —о т н о ш е н и я м между н и м и [19].

В качестве понятий обычно выступают конкретные или

абстрактные объекты, а отношений —связи. В отличие от

всех других моделей базы знаний могут содержать описание

связей в явной форме, указанных с помощью синтаксических,

семантических и прагматических отношений. Наиболее

часто в семантических сетях используется следующие

отношения:

95

•целое—часть (класс—подкласс, элемент—множество и т. д.);

•функциональная связь, определяемая глаголом (производит,

находится, поставляет ... и т. д.);

•атрибутивные (иметь значение, иметь свойство);

•логические (И, ИЛИ, НЕТ);

•временные (в течение, раньше, позже...).

Обрабатывается семантическая сеть на основе принципа

сопоставления объекта и отношений, указанных в запросе,

с объектами и отношениями, имеющимися в семантической

сети. Например, если запрос имеет вид ≪Что производит

ООО "Рассвет"?≫, будет выделен тот фрагмент сети,

где фигурирует указанный объект (≪Рассвет≫) и отношение

≪производит≫. Ответом будет: ≪ООО "Рассвет" производит

арматуру≫ [19].

С помощью приведенной на рис. 4.4 семантической сети

можно получить, в частности, ответы на следующие вопросы:

блоки / поставляет ООО ≪Юг≫

I

производит

ООО ≪Север≫ находится ^ Северо-западный

округ

~ ^

Рис. 4.4. Фрагмент семантической сети

Какие предприятия производят арматуру?

Какие предприятия поставляют арматуру?

96

•В каком регионе находятся ООО ≪Север≫?

•Является ли поставщиком ООО ≪Восход≫?..

Дерево вывода —это множество объединенных п р а в и л , отражающих

у с л о в и я в ы п о л н е н и я некоторого процесса. Правила

представляют собой языковую конструкцию вида:

ЕСЛИ <условие, ет,(условия)>, ТО <заключение,

етХзаключения)> (^(правила),

где ст(условия) —коэффициент определенности условия;

^заключения) —коэффициент определенности заключения;

стХправила) —коэффициент определенности правила.

Коэффициент, равный 0, указывает на полную неопределенность,

а 1 —на полную определенность. В правиле

эксперт указывает значения в этом диапазоне.

Множество правил объединяются в дерево вывода. Рассмотрим

пример.

Пусть задано два правила.

ПРАВИЛО 1. ЕСДИ индекс цен возрастет не менее чем на 3 %

(условие В), ст.(В),

И цены на энергоносители вырастут не более чем на 19 %

(условие С), ct(Q = 0,6,

то акции покупать (заключение А) ct(A) =?,

(^правила 1) = 0,8.

ПРАВИЛО 2. Е С ЛИ ВВП возрастет не менее чем на 1,5 % (условие

Д), сОД)= 0,4,

ИЛИ ставки Центрального банка будут в пределах 12 % (условие

Е), ct(E) = 0,7,

ИЛИ объем экспорта возрастет более чем на 5% (условие G),

ct(G) = 0,5,

то индекс цен возрастет не менее чем на 3%. (заключение В)

с*(В) = ?, отправила 2) = 0,98.

Эти правила объединяются в дерево, представленное на

рис. 4.5.

97

А ct(A)=0,12

ct(B)=0,56

ct(np2)=0,3

С ct(C)=0,4

<Л(Д)=0,8 Д Е

ct(E)=0,5

G ct(G)0,6

Риа 4.5. Дереве вывода

Рассмотрим, каким образом знания такого рода представляются

графически, а также как рассчитывается коэффициент

определенности заключения. Правило с одним условием

вида: ЕСЛИ А, ТО В графически представится следующим

образом:

Здесь А —это условие, В —заключение. Условимся далее

заключение, получаемое с помощью правила, изображать

сверху, а условия —снизу. Число рядом с условием указывает

на его определенность, а число рядом с линией —на

определенность самого правила.

В правиле может быть несколько условий, связанных

между собой союзами И или ИЛИ. Например:

ct(B)=0,08

ВР

ct(rrpadnna)=0,2

дЬ

ct(A)=0,4

ЕСЛИ А и В и С, ТО Е;

ЕСЛИ А или В или С, ТО Е.

98

Графически эти правила изображаются так, как это показано

на рис. 4.6.

ct(E)=0,21

ct(np)=0,7

ct(A)=0,4 ct(B)=0,3 ct(C)=0,5 ct(A)=0,4 ct(B)=0,3 ct(C)=0,5

Условия cBU3aHbi cоюзом И Узловой связан^! союзом ИЛИ

P^c. 46. Ipapu4cCKoeu3o6~paoKeaBe пршил,

связанных союзами И и ИЛИ

Сплошная или пунктирная дуга указывает на вид объединения

условий: союзом И или союзом ИЛИ соответственно.

Число, находящееся рядом с дугой (сплошной или

пунктирной), указывает на определенность правила, а число

рядом с условиями и заключениями —на определенность

условий и заключений. Лицо, принимающее решение, условиям

(А, В, С), а также правилу присваивает коэффициент

определенности от 0 до 1. С помощью специальных формул

рассчитывается коэффициент определенности для заключения

[19].

Дерево целей является дальнейшим совершенствованием

целевого управления, развиваемым в нашей стране с семи￢

десятых годов прошлого столетия. В основу его построения

положено понятие цели, измерение достижения которой осуществляется

с помощью значений соответствующих экономических

показателей. Например, уровень достижения цели

≪Увеличить рентабельность предприятия≫ можно измерить

показателем ≪Рентабельность≫ в числовом диапазоне от 0

до 1. Цель ≪Увеличить рентабельность предприятия с 0,3 до