Файл: Интеллектуальные информационные системы и технологии.doc

Оценка ликвидности (платежеспособности) осуществляется как по обобщенным показателям (коэффициентам ликвидности, покрытия) в результате их проверки на соответствие нормативным значениям, так и на основе соотношений статей пассива и актива баланса (ликвидности баланса). В результате формируется продукционная БЗ, на основе которой реализуется прямой (индуктивный) логический вывод. Экспертная система реализована в инструментальной системе GURU.
Пример 4.2. Экспертная система динамического управления запасами [22]

Задача динамического управления запасами соответствует бизнес-процессу наряду с задачами управления заказами, оперативно-календарного планирования, управления производством и маркетинговой деятельности. Под бизнес-процессом понимается взаимосвязанная сово-купность материальных, информационных, финансовых и рабочих по-токов, проходящих через взаимодействующие подразделения предприя-тия и направленные на удовлетворение потребностей клиентов.

Управление запасами представляет собой сложную экономическую задачу с противоречивыми критериями эффективности. С одной стороны, запасы призваны обеспечить экономическую безопасность бизнеса, связанную с неравномерностью спроса, а с другой стороны, сверх-нормативные запасы увеличивают себестоимость продукции за счет непро-изводственных затрат на поставку, складирование и хранение запасов. Каждый процент сокращения уровня запасов может быть приравнен к 10 % роста оборота.

Решение задачи определения уровня запасов зависит от следующих факторов:

колебаний в сроках поставки сырья;

изменения объема заказов на готовую продукцию;

выбранной стратегии обслуживания клиентов.

Одной из ЭС динамического управления запасами является SIC (Statistical Inventory Control), основанная на анализе допустимого уровня запасов. При поступлении на предприятие заказов осуществляется про-верка уровня запасов. Если уровень запасов достигает некоторой поро-говой отметки, то инициируется процесс пополнения запасов. При этом различают:

максимально-допустимый (экономически обоснованный) уровень запасов;

пороговый уровень, который используется для определения момента времени выдачи очередного заказа на пополнение склада;

текущий запас, соответствующий уровню запаса в любой момент времени;

гарантийный запас, который используется для непрерывного снаб-жения потребителя в случае задержек поставок.

---

В ЭС реализованы системы с фиксированным размером заказа (ФРЗ) и фиксированным интервалом времени между заказами.

В системе с ФРЗ уровни запасов определяются следующим образом:

гарантийный запас = среднедневное потребление х максимальное время задержки в поставке;

пороговый запас = гарантийный запас + среднее время поставки х
х среднедневное потребление;

максимально-допустимый запас = пороговый запас + ФРЗ.

ЕСЛИ <текущий запас> = <пороговый запас>, ТО <выдача заказа на поставку>.

Система с ФРЗ позволяет оперативно отслеживать уровень запаса, более динамично реагируя на изменение спроса. Однако нефиксированные интервалы времени между поставками усложняют взаимодействие с по-ставщиками.

При использовании системы с фиксированным интервалом времени между заказами необходимо регулярно определять размер заказа (РЗ):

размер заказа = максимально-допустимый запас – текущий запас +

+ среднедневное потребление х среднее время поставки.
4.4. Технология разработки системы поддержки принятия решений
Система поддержки принятия решений – это компьютерная система, целью которой является помощь лицу, принимающему решения (ЛПР) в сложных условиях, для полного и объективного анализа проблемной области [4, 16].

В отличие от подхода, принятого при построении ЭС, в СППР знания экспертов выражаются не в текстовом формате, а в виде коли-чественных данных, называемых предпочтениями. При этом обобщенная структура СППР по сравнению с ЭС (см. рис. 4.1) дополняется блоком «Обработка последствий».

По взаимодействию с ЛПР выделяют три вида СППР:

пассивные, помогающие в процессе решения, но не выдвигающие конкретных предложений;

активные, непосредственно участвующие в выработке правильного решения;

кооперативные, предполагающие взаимодействие СППР с ЛПР. При этом выдвинутое решение ЛПР может доработать и отправить в СППР.

Задача принятия решений (ЗПР) – одна из самых распространенных в любой предметной области. Ее решение сводится к выбору одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора. Для того чтобы сделать такой выбор, необходимо четко определить цель и критерии, по которым будет проводиться оценка имеющегося набора альтернативных вариантов. Выбор метода решения задачи зависит от количества и качества доступной информации. Данные, необходимые для осуществления обоснованного выбора, можно разделить на четыре категории инфор-мации:

---

об альтернативных вариантах;

критериях выбора;

предпочтениях;

смежных задачах.

Можно выделить следующие этапы общей схемы процесса принятия решений:

1. Предварительный анализ проблемы: определение главных целей, ресурсов и критериев, основных противоречий.

2. Постановка задачи: определение типа задачи, множества альтернативных вариантов и основных критериев, выбор метода решения ЗПР.

3. Получение исходных данных на основе экспериментальных исследований, имитационного моделирования, методов экспертных оце-нок.

4. Решение ЗПР на основе математических методов, эвристических процедур и экспертов.

5. Анализ и интерпретация полученных результатов.

К ЗПР в условиях определенности относятся задачи, для решения
которых имеется достаточная и достоверная информация. В этом случае применяются методы математического программирования (линейного, целочисленного, нелинейного), суть которых состоит в нахождении опти-мальных решений на базе математической модели исследуемого объекта. Основные условия применимости методов математического программи-рования:

наличие адекватной математической модели исследуемого объекта;

существование единственной целевой функции;

возможность количественной оценки целевой функции;

определенная степень свободы в изменении параметров функциони-рования системы.

Задача принятия решений в условиях неопределенности характеризуется тем, что необходимая информация является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели объекта исследования либо слишком сложны, либо отсутствуют. В этом случае необходимо привлечение экспертов и использование различных эвристических методов, в частности метода анализа иерархий (МАИ), который предполагает декомпозицию проблемы на более простые составляющие части и обработку суждений ЛПР. В результате определяется относительная значимость исследуемых альтернатив для всех критериев, входящих в иерархию. Относительная значимость выражается численно в виде векторов приоритетов. Метод анализа иерархий предполагает реали-зацию различных процедур сравнения альтернатив: парное сравнение; сравнение альтернатив относительно стандартов; сравнение альтернатив копированием [11, 25].

Для решения ЗПР в условиях неопределенности наряду с МАИ можно использовать методы на основе теории нечетких множеств (мягких вычислений) Л. Заде (см. п. 1.2). При этом на первом этапе осуществляется построение функций принадлежности для различных критериев, на втором рассчитываются конкретные значения функции принадлежности, а на третьем осуществляется свертка имеющейся информации с целью выделения наилучшей альтернативы.

---

Определим основные принципы проектирования СППР:

конструктивной независимости – предполагает разработку уни-версальной структуры системы и ее элементов;

модульности программных компонентов – означает дискретность структуры системы и унификацию программных средств в целях фор-мирования различных вычислительных схем, предназначенных для ре-шения ЗПР;

стандартизации взаимодействия программ с данными и знаниями;

расширяемости, согласно которому СППР является открытой си-стемой, допускающей непрерывное обновление программных компонент, БД и БЗ.
4.5. Технология разработки экономической советующей системы
Создаваемые ЭСС используются для информационной поддержки ЛПР. Решения характеризуются следующими свойствами [17]:

имеют многошаговый характер;

управленческие процессы протекают в условиях несогласованности целей и интересов участников принятия решений. Большая часть решений направлена на урегулирование и разрешение внутрифирменных кон-фликтов;

процессы, протекающие вне фирмы, характеризуются случайными событиями;

экспертные знания профессионалов носят субъективный характер, что приводит к противоречиям при их интеграции в БЗ.

Экономические советующие системы – это локальные системы, которые не требуют серьезных средств для своего создания, так как обычно пользуются поддержкой уже действующей на предприятии ин-формационной системы. Поэтому можно воспользоваться технологией, специально созданной для разработки ЭСС, ориентированной на про-граммные оболочки.

Рассмотрим основные понятия.

Технология – связанная цепь процедур, а также система правил, регламентирующая их выполнение.

Информационная технология (ИТ) – связанная согласно правилам цепь процедур, обеспечивающих информационное сопровождение про-цесссов управления с помощью компьютера и средств коммуникаций. Существует три вида информационных технологий:

предметная;

обеспечивающая;

функциональная.

Предметная технология – это последовательность процедур, вы-полняемых с целью обработки информации без привлечения компью-
тера.

Обеспечивающая ИТ (ОИТ) представляет собой ПС, ориентирован-ные на некоторый класс задач, но не снабженные конкретными технологическими правилами их решения (пустые программные обо-лочки).

---

ОИТ = ОБ + ТС + П1,

где ОБ – программная оболочка; ТС – технологические средства; П1 – правила и ограничения наполнения и использования ОБ.

К ОИТ относятся табличный и текстовый процессоры, гипер-текстовые системы, экспертная система, СППР. Обеспечивающая ИТ – это инструмент для пользователя.

Функциональная ИТ (ФИТ) – это ОИТ, наполненная правилами из предметной технологии и данными из предметной области. Может быть представлена в виде

ФИТ = ОБ + ТС + П1 + П2 + данные,

где П2 – правила реализации ИТ.

Технология «Ресурс – Обучение – Цель» (РОЦ-технология) пред-ставляет собой совокупность процедур, выполнение которых на си-стематической основе позволяет создать ЭСС, удовлетворяющие главному требованию – не только помогать в принятии решений, но и обеспечивать воплощение этих решений в жизнь.

Процедуры РОЦ-технологии ориентируются на представление целей ЛПР в виде дерева решений.

Пример 4.3. Построить дерево целей для решения задачи обеспе-чения высокого уровня стабильности предприятия (рис. 4.3).

Рис. 4.3. Дерево целей

Расшифровка вершин графа дерева целей приведена в таблице.

№ уровня	Код цели	Цель	№ уровня	Код цели	Цель
1	ФС	Обеспечить высокий уровень финансовой стабильности предприятия	2	СС	Обеспечить эффективное использование собственных средств
			2	КИ	Создать благоприятный инвестиционный климат
			2	ВЛ	Обеспечить высокую ли-квидность
2	СС	Обеспечить эффектив-ное использование соб-ственных средств	3	ВОТА	Снизить время оборота текущих активов
			3	КФ	Стабилизировать коэффициент финансирования
			3	КА	Увеличить коэффициент автономии
			3	КЗ	Уменьшить коэффициент задолженности
	ВЛ	Обеспечить высокую ликвидность	3	КП	Повысить коэффициент покрытия
			3	КЛ	Повысить коэффициент ликвидности
			3	КЛС	Повысить коэффициент средней ликвидности

---