Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
GOSI 2 / АИС / аис!.doc
Скачиваний:
45
Добавлен:
17.04.2015
Размер:
1.65 Mб
Скачать

5 Система поддержки принятия решений и ее состав. Внешние данные, система управления данными и ее возможности. Модели: стратегические, тактические, оперативные, математические.

Системы поддержки принятия решений – вид АИС, помогающих управляющему в принятии решений при решении плохо структурированных задач посредством прямого диалога с компьютером с использованием данных, знаний и математических моделей.

Данные могут использоваться непосредственно пользователем или как исходные данные для расчета при помощи математических моделей. Подсистема данныххарактеризуется всеми известными преимуществами построения и использования БД. Использование БД в составе СППР характеризуется определенными особенностями. Так, например, БД в составе СППР имеют значительно больший набор источников данных, включая внешние источники, а также источники некомпьютеризованных данных. Другой особенностью является возможность предварительного «сжатия» данных, поступающих из многочисленных источников, путем их предварительной совместной обработки процедурами агрегирования и фильтрации.

Поддержка процесса принятия управленческих решений предусматривает разделение его на три основные ступени: интеллектуальную ступень, конструирование и выбор.

Прецедент — это описание проблемы или ситуации в сово­купности с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации для решения данной проблемы.ф

Наряду с обеспечением доступа к данным СППР обеспечивает доступ пользователя к моделям принятия решений. Модели в СППР образуют базу моделей, включающую в себя стратегические, тактические, оперативные и математические модели.

Стратегические моделииспользуются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, политики приобретения и использования этих ресурсов, выбора вариантов размещения предприятий, прогнозирования политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерна значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Стратегические модели обычно являются специализированными (используются на одной определенной фирме).

Тактические моделиприменяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели являются универсальными.

Оперативные моделииспользуются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для своих расчетов внутрифирменные данные. Оперативные модели универсальны.

В дополнение к стратегическим, тактическим и оперативным моделям база моделей СППР включает в себя математические модели(совокупность модельных блоков, модулей и процедур). Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. – от простейших процедур до сложных пакетов прикладных программ. Математические модели могут использоваться как поодиночке, самостоятельно для помощи пользователям СППР, так и комплексно, в совокупности для построения и поддержания моделей.

6 Экспертные системы, их разновидности и классификация. Экспертные системы как инструмент интеллектуализации процессов обработки информации. Области применения экспертных систем(можно скатать с лекций отличаются только начало)

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР - лицами, принимающими решения.

Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).

Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. Но не всегда есть возможность прибегнуть к услугам экспертов поэтому с появлением так называемого искусственного интеллекта стали разрабатываться программы, называемых экспертными системами (ЭС). Отличительной чертой этих программ является способность накапливать знания и опыт квалифицированных професионалов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Затем при помощи знаний, накопленных в ЭС, специалисты с не очень высокой квалификацией могут решать сложные задачи на столь же высоком уровне, как и эксперты, иными словами, данные программы поддерживают средствами автоматизации не только и не столько вычислительные функции, сколько функции мыслительные, интеллектуальные, помогая пользователю принимать решения в сложных неоднозначных ситуациях.

под экспертной системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить РАЗУМНЫЙ СОВЕТ или осуществить РАЗУМНОЕ РЕШЕНИЕ поставленной задачи. Такая система должна уметь объяснять ход своих рассуждений в понятной форме.

Все экспертные системы являются системами искусственного интеллекта, но не все системы искусственного интеллекта являются ЭС. Для ЭС характерно наличие цели функционирования, состоящей в решении сложных проблем, решение которых под силу специалисту высокой квалификации - эксперту.

На основе приведенных определений выделим характерные черты ЭС:

  • алгоритмы функционирования ЭС имитируют подход к решению проблемы со стороны человека;

  • умение объяснять свои действия в понятной для человека форме;

  • наличие естественно - языкового интерфейса.

Различают ЭС предметно-ориентированные и ЭС-оболочки, предназначенные для наполнения любым предметным знанием. Экспетные системы могут строиться на основе представления знаний в виде набора правил (rule - based - подход) и на базе адаптивного подхода, основанного на обучении системы на примерах (case - based - подход).

Экспертные системы первого поколения строились преимущественно на основе правилоориентированного подхода. Такие экспертные системы назывались правилоориентированными или продукционными.

В ЭС, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил, которые проверяются через набор фактов или знаний о текущей ситуации.

Специализированные продукционные системы нашли широкое приминение в различных областях человеческой деятельности. Однако наиболее популярными ЭС являются оболочки Guru, KEE, LOOPS, которые могут быть наполнены любым предметным знанием.

Соседние файлы в папке АИС