Файл: ais_33.docx

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности.

Простой пример правила из повседневной жизни:

ЕСЛИ небо покрыто тучами

ТО скоро пойдет дождь.

В качестве условия Aможет выступать либо факт(как в данном примере), либо несколько фактовA1,...,AN, соединенные логической операциейи:

A1и A2и...и AN.

В математической логике такое выражение называется коньюнкцией. Оно считается истинным в том случае, если истиннывсеего компоненты. Пример предыдущего правила с более сложным условием:

ЕСЛИ небо покрыто тучами ибарометр падает

ТО скоро пойдет дождь. (Правило 1).

Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е. включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством. Например, если факты «Небо покрыто тучами» и «Барометр падает» уже имеются в рабочем множестве, то после применения приведенного выше правила в него также включается факт «Скоро пойдет дождь».

Если система не может вывести некоторый факт, истинность или ложность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользователя. Например:

ВЕРНО ЛИ, ЧТО небо покрыто тучами?

При получении положительного ответа от пользователя факт «Небо покрыто тучами» включается в рабочее множество.

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности. Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. 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 (показатели качества), по которым будет проводиться оценка некоторого набора альтернативных вариантов. Тип задачи (следовательно, и метод ее решения) зависит от количества и качества доступной информации. Соответственно различают задачи принятия решений в условиях определенности, задачи в условиях риска, задачи в условиях неопределенности.

К классу задач в условиях определенностиотносятся те, для решения которых имеется достаточная и достоверная количественная информация. В этом случае применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта. Основные условия применимости методов математического программирования следующие:

• задача хорошо формализована, то есть имеется адекватная математическая модель реального объекта;

• существует некоторая единственная целевая функция (критерий оптимизации), позволяющая судить о качестве рассматриваемых альтернативных вариантов;

• имеется возможность количественной оценки значений целевой функции;

• задача имеет определенные степени свободы (ресурсы оптимизации), то есть некоторые параметры функционирования системы, которые можно произвольно изменять в некоторых пределах для улучшения значений целевой функции.

Задачи в условиях риска. В тех случаях, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, получаем ЗПР в условиях риска. Для построения распределения вероятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привлекать знания экспертов. Обычно для решения задач этого типа применяются методы теории одномерной или многомерной полезности.

Задачи в условиях неопределенности. Эти задачи имеют место, когда информация, необходимая для принятия решений, является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекаются знания экспертов. Для решения ЗПР знания экспертов выражаются в виде некоторых количественных данных – предпочтений.

ЗПР в условиях определенности являются хорошо структурированными, в условиях риска и неопределенности – плохо структурированными.

Обработка информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций и желание применить различные методы для решения задачи. Поэтому именно на этом этапе возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решения.

АИС, предназначенные для решения неструктурированных задач, получили название систем поддержки принятия решений (СППР). Их созданию и распространению способствовали широкое распространение компьютеров, пакетов прикладных программ и значительные успехи в создании систем искусственного интеллекта.

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.

…………………………………………………………………………………………………………………………………………….

Башкарак вариант…

Область применения СППР – это слабоструктурированные проблемы. Для таких задач характерна неопределенность, делающая невозможным отыскание единственного объективно наилучшего решения. Поэтому при принятии решений в таких ситуациях должен использоваться более тонкий инструментарий определения системы предпочтений, более глубокий сопоставительный анализ альтернативных вариантов. Для выработки альтернативных вариантов решений и их оценки могут быть использованы эксперты. СППР представляют собой реализацию современных управленческих технологий, основанных на широком использовании возможностей современных ЭВМ. Основная задача СППР – повышение эффективности принимаемых ЛПР решений на основании оценочной, аналитической и информационной работы эксперта при подготовке решения. При подготовке альтернативных вариантов решений оцениваются качественные и количественные параметры, характерезующие объект принятия решений, определяется единственный предпочтительный либо несколько лучших альтернативных вариантов, осуществляется полное либо частичное упорядочение по предпочтительности альтернативных вариантов, альтернативные варианты разбиваются на классы и т.д.