86. Методы решения экономических задач. Обратные задачи.

Обратная задача (как сделать чтобы?) решается для того, чтобы определить  необходимые значения показателей, которые обеспечат изменение искомой величины до заданного (желаемого) уровня

Для решения такой задачи ее граф, необходимо преобразовать в дерево целей (базу знаний), указав на нем дополнительную информацию.

Дополнительная информация касается общей цели и подцелей: если значение показателя, отражающее уровень достижения цели должно увеличиваться, то рядом с соответствующим узлом графа указывается знак , в противном случае .

Обратимся к рис. 7.10, где представлена база знаний в виде дерева целей.

 

87. Этапы компьютерного решения экономических расчетных задач.

Экономические задачи могут решаться комплексно в составе интегрированных информационных систем или в качестве автономной единицы, представляющей интерес для отдельного пользователя..

Если речь идет лишь об одной задаче, то разработка ее компьютерного решения осуществляется в следующей последовательности:

Домашинная фаза решения задачи

1.             Маркетинговые исследования. Поиск и обоснование пути компьютерного решения задачи.

2.             Выбор метода решения задачи

3.             Выполнение постановки задачи.

4.             Разработка контрольного примера и инструктивно-методической документации.

Машинная фаза решения задачи

5.             Составление программы решения задачи.

6.             Отладка программы.

7.             Опытная эксплуатация и промышленная эксплуатация.

Домашинная фаза решения задачи

Первый этап предназначен для экономического обоснования целесообразности применения компьютера для автоматизации некоторых расчетов.

Для того чтобы обосновать необходимость компьютерного решения задачи необходимо выявить причины, указывающие на целесообразность применения информационной технологии.

Причина - потребность в снижении транспортно-заготовительных расходов, сокращении производственного цикла по заказным изделиям, сокращении задержек с отгрузкой готовой продукции и т.д.

Аналогично можно сформулировать недостатки для торговых, банковских, посреднических, транспортных и других организаций.

В результате пользователь может прийти к одному из следующих выводов:

- приобрести готовый программный продукт, который после настройки вводится в эксплуатацию (первый путь);

- изготовить программный продукт собственными силами и тогда в зависимости от сложности задачи возникают два варианта:

 а) воспользоваться инструментальными средствами, предназначенными для конечного пользователя (Excel, Access, Project, Expert и т. д.) (второй путь).

 b) Воспользоваться услугами программистов-профессионалов (третий путь).

Процедуры превращения исходной информации в результирующую указываются с помощью алгоритма, который может быть представлен различными способами, например, с помощью формул.

Описание исходной, а также результирующей информации производится на основе специальных таблиц, где указывается система кодирования реквизитов, их тип, длина в знаках и ключ сортировки.

Для несложных расчетов, в которых фигурируют экономические показатели, для написания формул можно воспользоваться следующими рекомендациями:

-                 все показатели разделить на входные и результирующие.

-                 во входном показателе выделить реквизиты-признаки и реквизит-основание.

                    Реквизиты-признаки в дальнейшем будут служить индексами для выполнения логических операций (группировка, сортировка, поиск). Их можно кодировать малыми латинскими буквами (i, j, k,…).

                   Реквизит-основание, используется для выполнения арифметических операций. Его можно закодировать большими буквами (S, П, А,…).

                   В закодированном виде входной показатель примет вид: .

2.  Аналогично кодируется результирующий показатель. Выполнив это можно получить, например, .

3.  Результаты кодирования соединить знаком равенства и операцией, согласно которой происходит расчет (суммирование, умножение, вычитание, деление и т.д.).

Для того чтобы использовать базу данных для решения экономических задач необходимо выполнить ряд этапов:

-       выделить входные оперативные документы, содержащие переменную информацию и отражающие текущие производственно-хозяйственные факты или финансовые операции;

-       выделить условно-постоянные документы, содержащие нормативно-справочные данные;

-       разработать результирующие документы, таблицы, отчеты;

-       определить документы, предназначенные для корректировки условно-постоянных данных.

Как правило, условно-постоянная информация, находящаяся в иных базах данных, доступна большинству пользователей и поэтому она не создается.

Входные оперативные документы предварительно проверяются на наличие повторяющихся групп и при необходимости, нормализуются, то есть декомпозируются.

Далее осуществляется описание таблиц базы данных средствами СУБД и задание связей между таблицами и разработка форм отчетов, которые также описываются средствами СУБД.

 При необходимости обеспечивается защита данных, указываются права и ограничения по доступу к данным.

Далее, осуществляется разработка контрольного примера, предназначенного для проверки правильности созданного алгоритма.

Контрольный пример – это ограниченная совокупность реальных данных, на которых проверяется корректность алгоритма, а впоследствии проверяется работоспособность программы.

Машинная фаза решения задачи предназначена для создания собственно программы, проведению опытной, а за тем ее промышленная эксплуатация.

Здесь же разрабатывается и инструктивно-методическая документация по применению компьютерной программы.

Документация может создаваться для пользователей различных категорий: для конечного пользователя, для программистов, для операторов.

88. Постановка аналитической задачи и ее компьютерное решение.

Постановка такой задачи – это описание хода решения задачи по определенным правилам, дающее представление о сущности автоматизируемого процесса и логике преобразования исходных данных для получения результата.

89. Постановка расчетной задачи и ее компьютерное решение.

Постановка такой задачи – это описание хода решения задачи по определенным правилам, дающее представление о сущности автоматизируемого процесса и логике преобразования исходных данных для получения результата

Рассказывать про контрольную работу по ИСЭ (I направление)

90. Экспертные системы, их структура и применение в экономике

Экспертная система – это система, которая использует знания специалистов, представленные в виде деревьев вывода, деревьев целей, нечетких множеств, семантических сетей, фреймов и т.д.

Поэтому технологию построения экспертных систем называют инженерией знаний.

Инженер по знаниям извлекает их из специалистов и встраивает в экспертную систему.

Экспертные системы являются одним из результатов исследований в области искусственного интеллекта и рассматриваются в качестве программного средства, которое позволяет представить знания специалистов высокой квалификации о предметной области. Экспертные системы воспроизводят осознанные мыслительные усилия человека.

ЭС предназначены для решения так называемых неформализованных задач, т.е.

ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

 ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

 большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;

 динамически изменяющимися данными и знаниями.

Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:

               блока логического вывода и решателя (интерпретатора);

               рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

               базы знаний (БЗ);

               блока приобретения знаний;

               блока объяснений;

               интерфейса.

Структура экспертной системы

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС)

системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний. Центральным элементом экспертной системы является база знаний, которая отражает знания специалиста-эксперта в соответствии с какой-либо моделью (деревья вывода, деревья целей, семантические сети и т.д.).

База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Блок логического вывода (решатель), используя исходные данные из базы данных (рабочей памяти) и знаний из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Все экспертные системы можно разделить на

               статические;

               динамические.

Если задачи, решаемые экспертной системой, не учитывают фактор времени и не изменяют в процессе решения данные, то такие системы называют статической.

Если в процессе решения задач такой фактор учитывается, то система называется динамической.

В экономике экспертные системы используются для консультаций по выработке инвестиционных решений, выбору стратегии маркетинга, кредитованию юридических лиц и т. д.

С их помощью осуществляется мониторинг производственных, логистических, маркетинговых и других процессов.

При необходимости они запускают механизм логического вывода для устранения критических ситуаций с одновременным информированием управленческого персонала.