Файл: Достоинства и недостатки существующих подходов поддержки принятия решений.pdf

Многие же исходят из мнения, что разрабатывать систему лучше самостоятельно, используя передовые разработки в области программного обеспечения и считается, что это наиболее дешевый вариант внедрения системы. При этом основным аспектом будет необходимость формировать информационное поле, ориентированное на аналитическую обработку, по структуре и по содержанию. Ведь развитие системы поддержки принятия решения будет представлять введение новых модулей, которые отвечают за отдельные задачи и неразрывно связанные с другими компонентами СППР. В таком случае срок внедрения системы поддержки принятия, очевидно, увеличится, но система будет включать огромное разнообразие средств аналитической обработки.

Разработка и внедрение СППР, должно проходить согласно следующему плану описанному ниже. Этапы разработки СППР включают в себя:

1.Определение потребности и описание основных пользователей системы поддержки принятия решений.

2.Определение желаемых результатов функционирования системы поддержки принятия решений.

3.Определение источников данных для системы.

4.Разработка информационной модели системы поддержки принятия решений.

5.Определить нужный способ хранения данных и тип хранилища.

6. Определить систему визуализации и анализа данных.

7. Разработка технологической модели системы.

8. Разработка графика внедрения системы.

Этап внедрение и настройка системы включает в себя:

1.Покупку и установку ПО.

2.Разграничение пользовательских прав доступа к системе.

3.Подготовка структуры базы для заполнения данными, и установка взаимосвязей.

4.Наполнение хранилища данными.

5.Тестовая реализация одной из подзадач системы.

6.Оценка реализованных возможностей системы.

7.Корректировка планов по развитию.

8.Реализация оставшихся подзадач системы.

Сопровождение и дальнейшее развитие системы:

1.Администрирование системы

2.Обучение пользователей, которые будут работать с системой

• 1. 3.2 Модернизации системы.

Внедрение систем поддержки принятия решений на предприятие должно быть неспешным процессом. Обучение персонала и внимание к изменяющимся показателям предприятия должны обеспечить безболезненное внедрение системы в работу предприятия. При должном внимании и грамотном подходе к процессу данный шаг приведет к к улучшению эффективности принятия решений, и следовательно к увеличению конкурентоспособности предприятия в целом.

Глава 4. Существующие методы и подходы к построению СППР их достоинства и недостатки

Логический подход. Основой для логического подхода служат Булева алгебра и нечеткая логика. Каждый программист знаком с нею и с логическими операторами (пример – оператор IF). Свое дальнейшее развитие Булева алгебра получила в виде исчисления предикатов, в котором она расширена за счет введения предметных символов, отношений между ними, кванторов существования и всеобщности.

Практически каждая система поддержки принятия решений, построенная на логическом принципе, представляет собой машину доказательства теорем. И при этом исходные данные хранятся в базе данных в виде аксиом, а правила логического вывода - отношения между ними.

Кроме того, каждая такая машина имеет блок генерации цели, и система вывода пытается доказать данную цель как теорему. Если цель доказана, то трассировка примененных правил позволяет получить цепочку действий, необходимых для реализации поставленной цели.

Мощность такой системы определяется возможностями генератора целей и машиной доказательства теорем.

Нечеткая логика. Основным ее отличием является то, что правдивость высказывания может принимать в ней, кроме да/нет (1/0), еще и промежуточные значения – не знаю (0.5): пациент скорее жив, чем мертв (0.75), пациент скорее мертв, чем жив (0.25).

Данный подход больше похож на мышление человека, поскольку он на вопросы редко отвечает только «да» или «нет». Для большинства логических методов характерна большая трудоемкость, поскольку во время поиска доказательства возможен полный перебор вариантов.

Поэтому данный подход требует эффективной реализации вычислительного процесса и хорошая работа обычно гарантируется при сравнительно небольшом размере базы данных.

Структурный подход. Под структурным подходом подразумевают попытки построения СППР путем моделирования структуры человеческого мозга. Такие информационные системы называются интеллектуальными. Термин artificial intelligence (AI 1956 г.) означает «умение рассуждать разумно» и обычно трактуется, как свойство автоматических систем выполнять отдельные разумные действия, свойственные человеку. К примеру, выбирать и принимать правильные решения на основе ранее полученного опыта и (или) рационального анализа внешних воздействий.

Эволюционный подход. Довольно большое распространение получил и эволюционный подход. При построении СППР по данному подходу основное внимание уделяется построению начальной модели и правилам, по которым она может изменяться (эволюционировать). Причем модель может быть составлена по самым различным методам, это может быть и ИНС, и набор логических правил, и модель, где есть генетические алгоритмы.

В принципе можно сказать, что эволюционных моделей как таковых не существует, существуют только эволюционные алгоритмы обучения, но модели, полученные при эволюционном подходе, имеют некоторые характерные особенности, что позволяет выделить их в отдельный класс. Такими особенностями являются перенесение основной работы разработчика с построения модели на алгоритм ее модификации и то, что полученные модели практически не сопутствуют извлечению новых знаний о среде, окружающей систему, то есть она становится как бы вещью в себе.

Имитационный подход. Еще один широко используемый подход к построению СППР – имитационный. Данный подход является классическим для кибернетики с одним из ее базовых понятий – «черным ящиком».

Черный ящик – устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которых отсутствуют полностью, но известны спецификации входных и выходных данных. Объект, поведение которого имитируется, как раз и представляет собой такой «черный ящик». Не важно, что у него и у модели внутри и как он функционирует, главное, чтобы наша модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же.

Так здесь моделируется другоая способность человека – копировать то, что делают другие, не вдаваясь в подробности, для чего это нужно. Зачастую эта способность экономит массу времени.

Основным недостатком имитационного подхода еще является низкая информационная способность большинства моделей, построенных с его помощью.

Метод - способ достижения цели, определенным образом упорядоченная деятельность. Основные причины невыполнимости методов принятия решений:

• недостоверные исходные допущения;
• информационные ограничения;
• чрезмерная стоимость;
• неправильное применение (к примеру, из-за сложности или страха пользователей).

Методы принятия решений делятся по виду, содержанию, по числу лиц, принимающих решение.

По видам:

• методы получения информации
• методы прогнозирования
• методы моделирования
• методы генерации альтернатив
• методы выбора альтернативы и др.

По содержанию:

• количественные (линейное и динамическое программирование, теория игр, сетевые модели и т. п.)
• качественные (экспертные, мозговой штурм и т. п.)
• неформальные (использование газет, журналов, шпионаж и т. п.);

По числу лиц, принимающих решение:

• индивидуальные и коллективные (групповые).

Преимущества коллективного принятия решений:

Коллективное управление более действенно в том случае, когда нужно отыскать взвешенное решение спорной или же трудной многоаспектной трудности на базе общих познаний и навыков специалистов различных секторов работы.

Коллективное управление разрешает принять роль в решение задач, тем более неоднозначных, всем заинтересованным лицам, до этого только ведущим исполнителям, а после и рядовым сотрудникам, что увеличивает их заинтересованность в последующей работе, может помочь расширить собственные познания и повысить квалификацию.

Коллективное управление разрешает совместить старания по решению задач тех сотрудников, для коих они не считается "своими", и они не стремятся взыскивать на себя всецело обязанность за них, но и готовы в соответственном размере поделить данную обязанность с другими.

Главные недостатки коллективных методов: высокая стоимость и отсутствие оперативности.

Современные информационные системы интеллектуальной поддержки процессов разработки и реализации управленческих решений (Системы поддержки принятия решений - СППР) представляют собой системы, максимально адаптированные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения.

Информационная сложность заключается в надобности учета довольно большущих размеров данных, которая буквально неосуществима без поддержки современной вычислительной техники. В данных критериях количество вероятных заключений, как правило, очень велико, и выбор рационального из них без всестороннего анализа быстрее всего приведет к грубыми промахам.

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

• выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
• упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).

В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения. Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.

Условно СППР можно классифицировать по методам решения определенных проблем.

Различные подходы существуют и сейчас. На практике очень четкой границы между ними нет. Очень нередко встречаются смешанные системы, где часть работы выполняется по одному типу, а часть – по другому.

4.1 Методы поддержки принятия управленческих решений на основе информационных технологий

Поддержка принятия решений с помощью информационных технологий, включая анализ и выработку альтернатив, в СППР осуществляется следующими методами:

• информационный поиск;
• интеллектуальный анализ данных;
• извлечение (поиск) знаний в базах данных;
• рассуждение на основе прецедентов;
• имитационное моделирование;
• генетические алгоритмы;
• искусственные нейронные сети;
• искусственный интеллект.

Информационный поиск (information retrieval) – это процесс поиска неструктурированной документальной информации и наука об этом поиске.

Процесс поиска включает в себя последовательность операций, направленных на сбор, обработку и предоставление необходимой информации заинтересованным лицам. В общем случае поиск информации состоит из четырех этапов;

• определение (уточнение) информационной потребности и формулировка информационного запроса;
• установление совокупности возможных держателей информационных массивов (источников);
• извлечение информации из выявленных информационных массивов;
• ознакомление с полученной информацией и оценка результатов поиска.

Различают поиск: полнотекстовый – по всему содержимому документа; по метаданным – по неким атрибутам документа, поддерживаемым системой (название документа, дата создания, размер, автор и т.д.); по изображению– по содержанию изображения.

Информационный поиск осуществляется следующими методами: адресный – процесс поиска документов по чисто формальным признакам, указанным в запросе;

• семантический – процесс поиска документов по их содержанию;
• документальный – процесс поиска в хранилище информационно-поисковой системы первичных документов или в базе данных вторичных документов, соответствующих запросу пользователя;
• фактографический – процесс поиска фактов, соответствующих информационному запросу.