Файл: Математические модели принятия решений: классификация математических моделей задач ПР. Общая характеристика и особенности рассматриваемых классов моделей.pdf

Введение

Принятие решений – это основная функция человеческой деятельности, это процесс, посредством которого индивид или коллектив индивидов определяют действия, необходимые для улучшения состояния (текущего или будущего) отдельного индивида или коллектива. Эти решения могут быть элементарными (шаг, движение руки и т.д.) или глобальными, от которых зависит будущее множества людей или даже развитие всей истории человечества. Таким образом, принятие решений это особый процесс человеческой деятельности, направленный на выбор наилучшего варианта действий. Отсюда несомненна важность изучения теории и методов принятия решений, как математических, так и социальных, психологических, политических и других.

Главными компонентами процесса принятия решений являются определение множества альтернатив (например, возможных вариантов распределения ограниченных ресурсов); определение множества критериев оценки; выбор одной из альтернатив (в частности, с использованием различных видов голосования) или построение рейтинга альтернатив. Однако, этот процесс во многих случаях имеет некоторые общие закономерности, что позволяет строить математическую модель разрешения некоторых проблемных ситуаций и рассчитать оптимальное из решений, добиваясь наилучшего результата.

Цель данной работы – закрепление и расширение теоретических знаний по дисциплине «Системы поддержки принятия решений», развитие навыков самостоятельной творческой работы, а также применение полученных знаний при решении конкретных задач.

Задачи данной работы:

• изучить системы поддержки принятия решений и узнать историю их развития;
• определить и изучить математические модели принятия решений;
• изучить характеристики и особенности рассматриваемых класссов моделей.

Глава 1. Системы поддержки принятия решений

Cистема поддержки принятия решений, СППР, Decision Support System, DSS это компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.^[1]

---

Система поддержки принятия решений предназначена для поддержки многокритериальных решений в сложной информационной среде. При этом под многокритериальностью понимается тот факт, что результаты принимаемых решений оцениваются не по одному, а по совокупности многих показателей (критериев) рассматриваемых одновременно. Информационная сложность определяется необходимостью учета большого объема данных, обработка которых без помощи современной вычислительной техники практически невыполнима. В этих условиях число возможных решений, как правило, весьма велико, и выбор наилучшего из них "на глаз", без всестороннего анализа может приводить к грубым ошибкам.^[2]

Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:

• выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
• упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).^[3]

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.^[4]

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть:

• информационный поиск,
• интеллектуальный анализ данных,
• поиск знаний в базах данных,
• рассуждение на основе прецедентов,
• имитационное моделирование,
• эволюционные вычисления и генетические алгоритмы,
• нейронные сети,
• ситуационный анализ,
• когнитивное моделирование и др.^[5]

Система поддержки принятия решений представляет собой комплекс программных инструментальных средств для анализа данных, моделирования, прогнозирования и принятия управленческих решений, состоящий из собственных разработок корпорации и приобретаемых программных продуктов (Oracle, IBM, Cognos).^[6]

Историю развития Систем поддержки принятия решений можно проследить примерно с 1965 года. Реализовывать крупномасштабные информационные системы до 1965 года было очень дорого. Примерно в это время развитие системы “IBM system-360” и других более мощных универсальных систем привело к созданию в больших компаниях систем информации для менеджмента (Management Information Systems - MIS). Они были сфокусированы на обеспечение менеджеров структурированными регулярными докладами. Большая часть этой информации поступала из систем транзакций и бухгалтерского учета.^[7]

---

В поздних 60-х на потребительском рынке появились информационные системы нового типа - модель-ориентированные DSS или системы принятия решений для менеджмента (management decision systems). Пионеры в разработке DSS - Питер Кин и Чарльз Стэйбел (Peter Keen and Charles Stabell) - сформулировали понятие о поддержке в принятии решений. Оно произошло из области «теоретических исследований принятия организационных решений, проведенных в технологическом институте Карнеги (Carnegie) в конце 50-х начале 60-х, и практической работы интерактивных компьютерных систем, выполненных, главным образом, в Массачусетском технологическом институте в 1960-х. (из предисловия: П.Кин и С.Мортон, 1978 )».^[8]

К 1975 г. Дж.Д.Литтл расширил границы компьютерного моделирования. Его DSS, названная Brandaid («Брэндэйд» ~ Поддержка бренда), предназначалась для поддержки принятия решений в производстве, продвижении, ценообразовании и рекламе. Также Литтл в своей более ранней статье (1970) сформулировал критерии по формированию моделей и систем для поддержки принятия решений для менеджмента. Четыре его критерия: надежность,легкость контроля, простота и полнота набора необходимых деталей - до сих пор остаются релевантными для оценки современных DSS.^[9]

В конце 1970-х проблемы теории и практики DSS стали обсуждаться на академическом уровне. Первая международная конференция по DSS была проведена в г. Атланта, штат Джорджия, в 1981 г. Научные конференции дали возможность для обмена информацией и распространения идей. Исследователи из MIT, включая П.Кина (Peter Keen) и М.С.Мортона (Michael Scott Morton), приобрели в то время особый вес. Учебник Кина и Мортона по DSS (1978 г.) придал новый интерес к анализу и оценке DSS, к их структуре, развитию и практической реализации.

В 1980 г. С.Олтер (Steven Alter) из МИТ опубликовал результаты своей докторской диссертации в широко известной книге «DSS: практика и текущие проблемы» («Decision Support Systems: Current Practice and Continuing Challenge»). Его исследования и статьи (1975, 1977) расширили границы теоретических сведений об управлении DSS и представили описание их отдельных образцов. Ряд других диссертаций, защищенных в МИТ в середине и конце 70-х, также был связан с проблематикой использования моделей DSS. В 1979 г. Дж.Рокарт (John Rockart) из Гарвардской школы бизнеса опубликовал выдающуюся статью в журнале «Гарвард Бизнес Ревю» («Harvard Business Review»), которая послужила началом развития Экзекутивных Информационных Систем (executive information systems (EIS)) или Экзекутивных Систем Поддержки (executive support systems (ESS)).^[10]

---

Бонжек, Холсапл и Винстон (Bonczek, Holsapple, and Whinston) в 1981 г. издали монографию, представляющую теоретическую основу для понимания проблем, связанных с организацией информационно-ориентированных (knowledge-oriented) DSS. Их монография показала, как технологии в сфере создания искусственного интеллекта и экспертных систем могут быть релевантными в развитии DSS.^[11]

Важной вехой оказалась книга Спрага и Э.Карлсона (Sprague and Eric Carlson) «Построение эффективных DSS (Building Effective Decision Support Systems)», вышедшая в 1982 г. Она содержала ряд объяснений к выстроенной Спрагом (1980 г.) конструкции DSS, включая базы моделей и данных, организацию диалогов и ПО управлением. В ней также представлен и практически важный, доступный для понимания обзор того, как различные организации могут и должны выстраивать DSS. Эта книга имела ряд замечаний, хотя проблема в значительной степени заключалась в ограниченных возможностях существующих технологий построения DSS, а не в узости понятий, представленных Спрагом и Карлсоном.^[12]

Системы финансового планирования стали популярным орудием в поддержке принятия решений. Витала идея о создании «языка», который бы «позволил исполнителям строить модели без посредников (Gray, 1987, p. 3)». В конце 1970-х Г.Вагнером (Gerald R. Wagner) и его студентами из Техасского университета были разработаны оригинальные и популярные системы финансового планирования - Интерактивные Системы Финансового Планирования (IFPS - Interactive Financial Planning System). Вагнеровская компания «EXECUCOM Systems» продавала IFPS вплоть до середины 90-х. Главным достижением было то, что язык планирования переместился в электронный формат и модели записывались с помощью обычного языка и легко отделялись от самих данных. ^[13]

В начале 80-х исследователи из академических институтов создали новую категорию ПО для поддержки группового принятия решений (цит. по: Gray, 1981; Huber, 1982; Turoff and Hiltz, 1982). Самыми ранними вариантами групповых DSS были «Mindsight» компании «Execucom Systems», «GroupSystems», созданные в Аризонском Университете, и система «SAMM», созданная исследователями Университета Миннесоты. Диксон, Пул и Дисанктис (Dickson, Poole and DeSanctis) сообщали в 1992 г., что Б.Гэллап, диссертант из Миннесоты, решил в 1984 г. спроектировать свою собственную систему группового DSS на BASIC’е с возможностью ее работы на университетском компьютере ВАКС’е (VAX). Эта система стала началом исследований групповых DSS в Миннесоте.^[14]

В 1984 г. в Университете Аризоны была завершена разработка системы «PLEXSYS» и сформирована служба компьютеризованной поддержки групповых решений (computer-assisted group meeting facility). Первая служба поддержки, названная «PlexCenter» размещалась за большим «U»-образным столом для конференций с 16 компьютерами-рабочими станциями. «PLEXSYS» обеспечил развитие ПО для Групповых Систем в Университете Аризоны. С середины 80-х многие исследования стали посвящаться изучению влияния и последствий от деятельности Групповых DSS. Также ряд компаний начал коммерциализацию Групповых DSS и сопутствующего ПО.^[15]

---

Экзекутивные информационные системы (EIS) эволюционировали из монопользовательских, управляемых моделью DSS, и усовершенствовали продукцию релятивных баз данных. Самые первые EIS использовали предзаданные информационные панели и поддерживались аналитиками для старших администраторов-исполнителей. Начиная приблизительно с 90-х годов, сферы, связанные с долговременными хранилищами данных (data warehousing) и с онлайн анализом (On-Line Analytical Processing (OLAP) начали расширять королевство EIS и определили более широкую категорию Определяемых Данными DSS (Data-Driven DSS) (цит. по: Dhar and Stein, 1997). Н.Пендс (N.Pendse ) заявил в 1997 г., что реально воплощенной первой экзекутивной информационной системой был «Пилотный Софтверный Командный Центр» (Pilot Software’s Command Center). Он отмечает, что как многомерный анализ, так и ОЛАП происходят от языка программирования АПЛ (APL) и из систем типа «Express and Comshare System W». Н.Пендс из «OLAPReport.com» записывает и обновляет более детализированную историю происхождения ОЛАП-продуктов.^[16]

Ниланд (Nylund) в статье 1999 г. прослеживает развитие идей DSS, связанное с т.н. Би-Ай (BI - Business Intelligence), что по смыслу на русский язык переводится приблизительно как «Бизнес Аналитика». Одна из таких разработок DSS была предпринята компанией «Procter Gamble» в 1985 г., чтобы объединить информацию о продажах и данных, полученных от розничной торговли. «Metaphor Computer Systems», дочерняя компания исследовательского центра Xerox’а, построила первый вариант DSS для «Procter Gamble». Другая дочерняя компания Xerox’а «Metaphor alumni» основала множество фирм-продавцов Би-Ай продукции. Р.Тэнлер (Richard Tanler) основал компанию «Information Advantage», а К.Глэсси (Katherine Glassey) явилась сооснователем компании «Brio Technologies». Термин Би-Ай стал популярным собирательным понятием, предположительно введенным в обиход Х.Дреснером (Howard Dresner) из группы Гартнера в 1989 г. Би-Ай охватывает группу понятий и методов оптимизации принятия бизнес-решений с помощью систем поддержки, базирующихся на фактических данных. Би-Ай иногда используется попеременно с тетрадями для конспектов, отчетов, запросов, а также с системами информации для исполнения. Би-Ай-Cистемы являются, таким образом, DSS, ведомыми посредством данных. (data-driven).^[17]

Начиная примерно с 1990-го года Б.Инмон (Bill Inmon) и Р.Кимбел (Ralph Kimball) стали активно продвигать DSS, построенные с помощью технологий реляционных баз данных. Для многих пользователей MIS DSS, построенные с помощью Oracle или DB2, были системами, описанными лишь в популярной компьютерной литературе. Модельно управляемые DSS находились в области исследовательских операционных разработок и не были еще частью Информационных Систем. Р.Кимбел был «DSS доктором», а Б.Инмон –«отцом долговременных хранилищ данных». Б.Инмон определил систему поддержки принятия решений (DSS) как «систему, используемую для поддержки принятия управленческих (managerial) решений. Обычно DSS включает эвристический анализ многих единиц данных. Как правило, DSS-процесс не включает обновления информации (цит. по: billinmon.com)». Инмон и Кимбел сфокусировались на построении DSS, определяемых данными (data-driven).^[18]

---