Файл: аис!.doc

4 База знаний, Методы принятия решений. Компьютерная поддержка принятия управленческих решений

База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее «интеллектуальные способности». В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний- «переменная » часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторых системах и в процессе консультации). Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме(элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуется принципсимвольной природырассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Правилав базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А ТО S, где А-условие;S-действие. ДействиеSисполняется, если А истинно. Наиболее часто действиеS, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может бытьвыведеносистемой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А.

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.

6 Экспертные системы, их разновидности и классификация. Экспертные системы как инструмент интеллектуализации процессов обработки информации. Области применения экспертных систем(можно скатать с лекций отличаются только начало)

Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов, выраженных в количественной и/или качественной форме с целью подготовки информации для принятия решений ЛПР - лицами, принимающими решения.

Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).

Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. Но не всегда есть возможность прибегнуть к услугам экспертов поэтому с появлением так называемого искусственного интеллекта стали разрабатываться программы, называемых экспертными системами (ЭС). Отличительной чертой этих программ является способность накапливать знания и опыт квалифицированных професионалов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Затем при помощи знаний, накопленных в ЭС, специалисты с не очень высокой квалификацией могут решать сложные задачи на столь же высоком уровне, как и эксперты, иными словами, данные программы поддерживают средствами автоматизации не только и не столько вычислительные функции, сколько функции мыслительные, интеллектуальные, помогая пользователю принимать решения в сложных неоднозначных ситуациях.