Файл: Развитие экспертной оболочки ЭСППР.pdf

Принятие экономических решений в компаниях до сих пор базируется в основном на опыте и личностных качествах лица, принимающего решение. Информационные технологии, широко используемые в настоящее время в управленческой практике, в основном обеспечивают информацией лиц, принимающих решение. Действенным способом повышения эффективности и качества управления является использование менеджерами всех уровней экспертных систем поддержки принятия решений, поэтому выбранная тема значима в условиях рынка.

Предмет исследования – экспертная оболочка ЭСППР.

Цели курсовой работы – рассмотреть сущность, работу и развитие экспертных систем поддержки принятия решений и экспертной оболочки.

При достижении цели исследования рассмотрены задачи:

Рассмотрена сущность СППР и экспертной оболочки: дано понятие ЭСППР и экспертной оболочки; приведена архитектура ЭСППР; изучены методы принятия решений;
рассмотрена экспертная оболочка на примере ЭСППР: изучена работа с ЭСППР; приведена характеристика ЭСППР по признакам; рассмотрено развитие экспертной оболочки ЭСППР.

При подготовке работы использованы статьи «Информатизация принятия экономических решений» Кравченко Т.К., Дружаева А.А., Исаева Д.В., Бабкина А.Е., Огуречникова Е.В., Перикова Ю.А., Щербинина О.П., опубликованная в электронном Журнале научных публикаций аспирантов и докторантов; статья «Развитие Экспертной системы поддержки принятия решений» профессора Кравченко Т.К., являющейся автором учебных пособий по ЭСППР и опубликованная в журнале «Искусственный интеллект и принятие решений» 2013г., №4; лекции Национального Открытого Университета дистанционного обучения «Основы информационных технологий» и другие, являющиеся надежным источником.

1. Сущность СППР и экспертной оболочки

1.1 Понятие ЭСППР и экспертной оболочки

Системы поддержки принятия решений, в которых сконцентрированы мощные методы математического моделирования, науки управления, информатики, являются инструментом, призванным оказать помощь руководителям в своей деятельности во все усложняющемся динамичном мире. Преимущество компьютера состоит в огромных быстродействии и памяти, что делает его необходимым практически во всех областях человеческой деятельности. [4]

В принятии решений важнейшими областями, в которых компьютер становится ближайшим помощником человека, являются:

быстрый доступ к информации, накопленной в компьютере лица, принимающего решение, или в компьютерной сети;
осуществление оптимизации или интерактивной имитации, основанных на математических или эвристических моделях;
нахождение в базах данных принятых ранее решений в ситуациях, подобных исследуемым, для использования ЛПР в подходящий момент;
использование знаний лучших в своей области специалистов, включенных в базы знаний экспертных систем;
представление результатов в наиболее подходящей для ЛПР форме. [9, с. 20-21]

Но традиционное использование ЭВМ не самое эффективное. Руководитель, кроме информации из базы данных, кроме некоторых экономических или технологических расчетов, в своей деятельности встречается с большим количеством задач по управлению системой, которые не решаются в рамках традиционных информационных технологий.

В связи с необходимостью решения задач подобного рода были разработаны компьютерные системы нового типа - системы поддержки принятия решений (СППР). СППР представляют собой системы обработки информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений. [9, с. 20-21]

Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert. [4]

Информационная система Экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР) разрабатывается с целью автоматизации процедуры анализа проблемных ситуаций и выбора эффективных решений. [8]

ЭСППР применяется для решения слабо структурированных задач, использует математические модели для обоснования различных вариантов решения. Обладает гибкостью и способностью адаптации к внешней среде принятия решений; отображает информацию в формате и терминологии, которые удобны лицу, принимающему решение (ЛПР).

Определим особенности ЭСППР:

обеспечивает проведение расчетов для обоснования альтернатив на основе экономико-математических методов и моделей с использованием экспертных оценок специалистов;
содержит множество математических методов и моделей (в конкретной реализации около 50) в отличие от большинства СППР, использующих, как правило, один метод принятия решения;
включает методы принятия решений в условиях неопределенности и риска, предусматривающие моделирование проблемных ситуаций принятия решений; [1]
содержит базу знаний: набор правил выбора соответствующих моделей и методов принятия решений для обоснования альтернатив в зависимости от конкретной реализации элементов поставленной задачи;
осуществляет процедуру поиска метода принятия решения путем выбора пользователем ответа (из предлагаемого набора ответов) на вопросы, задаваемые системой, об элементах задачи принятия решения;
не только дает возможность выбрать метод принятия решения для конкретной задачи, но и обеспечивает ее практическое решение на основе этого метода; [2]
содержит базу данных для хранения информации, необходимой для проведения расчетов; описания задач и методов принятия решений; формирования отчетов; поддержки многоязычного интерфейса, добавления новых методов принятия решений без изменения программного кода системы; [6]
не является проблемно-ориентированной: на основе ЭСППР может быть решена задача принятия решения из любой проблемной области;
обеспечивает коллегиальность в принятии решений, позволяя обосновывать варианты решений на основе консолидации мнений экспертов;
автоматизирует процедуру формирования отчетов о вариантах решения задачи на основе реляционной базы данных;
проводит многомерный анализ решаемых задач и формирование аналитических отчетов с использованием OLAP-сервера;
обеспечивает доступ конечных пользователей к системе с применением технологии "Тонкий клиент" (через интернет-браузер и веб-сервер). [2]

Экспертные системы работают в двух режимах:

Режиме приобретения знаний;
Режиме решения задач или так называемом режиме консультации или использования ЭС.

Для достижения поставленной цели в систему включена база знаний системы - набор правил принятия решений для выбора соответствующих методов принятия решений в зависимости от условий, характеризующих конкретные проблемные ситуации (модуль анализа проблемных ситуаций) и совокупность методов принятия решений (модуль принятия решений). [1]

1.2 Архитектура ЭСППР

Архитектура ЭСППР включает в себя:

модуль интерактивного общения с пользователем;
модуль выбора метода принятия решения;
модуль принятия решений;
модуль оперативного анализа и генерации отчетности,
модуль извлечения знаний (рис.1). [2]

Назначением модуля интерактивного общения с пользователем является обеспечение средствами авторизации доступа; графического ввода/вывода информации; одновременного доступа нескольких пользователей к ЭСППР через веб-браузер.

Рисунок 1 - Архитектура ЭСППР [6]

Данный модуль позволяет создавать собственные задачи; редактировать задачи; находить задачу по ключевым словам; вводить экспертные оценки, необходимые для решения задачи; посылать приглашение экспертам; присваивать статус эксперта; отбирать статус эксперта; генерировать отчет; назначать права доступа к задаче. [2]

Назначением модуля выбора метода является обеспечение поиска конкретного метода, исходя из особенностей поставленной задачи, используя информационно-справочные функции, предоставляемые системой. Данный модуль позволяет выявить информацию об элементах решаемой задачи посредством выбора пользователем одного из возможных ответов на вопросы, задаваемые системой. Исключает противоречия в следовании отдельных вопросов, когда каждый следующий вопрос рассматривается как отклик на предыдущие ответы пользователя. Осуществляет загрузку и передачу управления модулю, реализующему этап принятия решения.

Назначением модуля принятия решений является обеспечение нахождения эффективного варианта решения на основе выбранного метода; возможности многовариантного решения поставленной задачи с использованием различных экономико-математических методов; участия экспертов в оценке альтернатив. [1]

Модуль оперативного анализа и генерации отчетности направлен на формирование отчетности по задачам и аналитической отчетности. Аналитические отчеты на основе многомерной базы данных основываются на введении набора показателей по различным аналитическим направлениям: количество пользователей в системе; количество экспертов, количество задач; количество вариантов решения задач; количество просмотров задачи пользователями; время, затраченное на получения ответа по варианту решения.

Назначением модуля извлечения знаний является нахождение схожей задачи для использования в качестве аналога для самостоятельной постановки. [6]

1.3 Методы принятия решений

Модуль принятия решений содержит методы принятия решений с использованием принципов большинства, Парето, Байеса, методы принятия решения в условиях полной неопределенности, в динамической постановке, методы многоцелевой (векторной) оптимизации, комбинированные методы, сочетающие различные принципы согласования оценок вариантов решения.

Принципы большинства и Парето применяются для согласования оценок вариантов решения, формируемых отдельными экспертами с позиций различных признаков (критериев) в различных проблемных ситуациях, с заданием предпочтений в порядковой или количественной шкале. В соответствии с принципом большинства один вариант предпочитается другому, если такое предпочтение наблюдается с позиций большинства признаков (критериев), большинства экспертов и большинства ситуаций, в которых задаются оценки вариантов решений. [1]

В соответствии с принципом Парето один вариант предпочитается другому, если с позиций всех признаков (критериев), всех экспертов и всех ситуаций первый вариант не хуже второго, но с позиций хотя бы одного признака (критерия), одного эксперта, хотя бы в одной ситуации первый вариант имеет предпочтение. В результате формируется множество эффективных решений. В такое множество попадают варианты, которые являются более предпочтительными по сравнению с любой из альтернатив, отвергнутых в процессе анализа. Однако среди вариантов, формирующих множество эффективных решений, ни один не может считаться предпочтительнее какого-либо другого.

В соответствии с принципом Байеса наиболее предпочтительным считается такой вариант решения, который дает максимальный (минимальный) взвешенный средний выигрыш (проигрыш) по всем ситуациям, при этом в роли весовых коэффициентов выступают вероятности появления ситуаций. [6]

В соответствии с принципом пессимизма лицо, принимающее решение (ЛПР), при выборе рассчитывает на самую неблагоприятную (в смысле полезности результата, или получаемого выигрыша) ситуацию. В соответствии с принципом оптимизма ЛПР ориентируется на самую благоприятную ситуацию.

В соответствии с принципом Гурвица (принцип пессимизма-оптимизма) в качестве наиболее предпочтительного выбирается вариант, который дает некоторый усредненный выигрыш по отношению к выигрышам, получаемым с использованием принципов пессимизма и оптимизма. Для усреднения используются весовой коэффициент B (0≤B≤1), определяемый ЛПР.

В соответствии с принципом антагонистического игрока предполагается, что проблемными ситуациями управляет антагонистический игрок, стремящийся минимизировать выигрыш ЛПР. [6]

В соответствии с принципом Сэвиджа, для поиска наиболее предпочтительного варианта решения осуществляется переход от матрицы выигрышей к матрице сожалений, характеризующей недополучение выигрыша из-за неопределенности в условиях принятия решения. Обработка матрицы сожалений происходит по критерию минимакса.

В соответствии с принципом Лапласа, вероятности появления ситуаций считаются одинаковыми. Наиболее предпочтительным считается вариант решения, обеспечивающий максимум среднего выигрыша. Названные принципы согласования оценок вариантов решения имеют свои преимущества и недостатки.

По мнению Кравченко Т.К., Перикова Ю.А., Огуречникова Е.В., Исаева Д.В., Дружаева А.А., Бабкина А.Е., использование принципа большинства дает возможность получить единственное решение, которое не учитывает мнение меньшинства. Применение принципа Парето не дает единственного решения, позволяя найти лишь множество эффективных решений. Принцип Байеса предполагает наличие априорных оценок вероятностей появления проблемных ситуаций и не позволяет усреднять оценки вариантов решения, задаваемые отдельными экспертами по различным признакам.

Принципы пессимизма, оптимизма, Гурвица, антагонистического игрока, Сэвиджа, Лапласа применяются в условиях неизвестных вероятностей появления проблемных ситуаций и не учитывают оценки вариантов решения, задаваемые отдельными экспертами по различным признакам. Комбинированные методы принятия решения сочетают различные принципы согласования оценок вариантов решений. [8]

СППР представляют собой системы обработки информации в целях интерактивной поддержки деятельности руководителя в процессе принятия решений.