Путивцева Наталья Павловна,
Национальный исследовательский университет, Белгородский государственный университет, кафедра прикладной математики и информатики, кандидат технических наук, г. Белгород
Наливко Ксения Владиславовна,
Национальный исследовательский университет, Белгородский государственный университет, кафедра прикладной математики и информатики, студент, г.Белгород
Лекова Алена Евгеньевна,
Национальный исследовательский университет, Белгородский государственный университет, кафедра прикладной математики и информатики, студент, г.Белгород
Информационные технологии поддержки принятия решений
Информационная технология поддержки принятия решений организует взаимодействие человека и компьютера. Выработка решений происходит в результате циклического процесса, в котором участвуют: система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления; человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере. Ее отличительные характеристики: ориентация на решение плохо структурированных задач; сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математического моделирования; направленность на непрофессионального пользователя; высокая адаптивность - приспосабливаемое^ к особенностям используемого технического и программного обеспечения, требованиям пользователя. [2, с.35]
В зависимости от назначения и предоставляемых пользователю возможностей можно выделить три типа информационных технологий поддержки принятия решений:
• системы поддержки принятия решений (СППР)
• экспертные системы (ЭС)
• автоматизированные системы экспертного оценивания (АСЭО).
СППР - это компьютерная система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. СППР предназначена для информационной поддержки ЛПР (лица принятия решения) и может быть определена как интерактивная система, обеспечивающая простой доступ к моделям и информации, используемым для разработки альтернатив и выбора решений.
Область применения СППР - прежде всего нестандартные ситуации и слабоструктурированные проблемы. Для них характерно наличие неопределенности, делающей практически невозможным отыскание единственной объективно наилучшей альтернативы решения.[1, с.145] Процедура принятия решений в таких ситуациях требует механизма определения системы предпочтений ЛПР и более глубокого сравнительного анализа альтернативных вариантов.
К основным принципам формирования и использования СППР можно отнести: обеспечение ЛПР необходимой информацией в максимально возможном объеме; возможность оперативного поиска информации; генерирование альтернативных вариантов решений; предоставление прогнозных оценок результатов реализации возможных альтернатив; постоянная эволюция системы за счет наращивания ее возможностей.
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.
Наиболее широкой сферой практического применения СППР являются планирование и прогнозирование для различных видов управленческой деятельности.
ЭС - это компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, и некоторую процедуру логического вывода. Экспертные системы предназначены для моделирования и имитации логики опытных специалистов при принятии решения по какому-либо узкому вопросу в определенной предметной области. ЭС - это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.[1, с. 152]
Они содержат значительный объем знаний в какой-либо предметной области - базу данных. Эти знания хорошо организованы, т.е. структурированы, закодированы, сопровождены системой правил логического вывода и готовы для использования в условиях конкретной ситуации, представляющей интерес для пользователя. В ответ на его запрос ЭС выдает диагноз ситуации, рекомендации и советы, по своему качеству вполне соответствующие уровню эксперта высокой квалификации. ЭС не предназначены для решения универсальных задач, круг задач каждой из них определяется узкой предметной областью, что обеспечивает качественность выполненного решения.
Важной особенностью ЭС является то, что любая рекомендация, выработанная ею, любое суждение могут быть объяснены при запросе пользователя. Успешность применения любой системы во многом зависит от степени доверия к результатам ее работы. Поэтому экспертная система в любой момент должна быть готова объяснить, почему сделано то или иное заключение, тот или иной вывод, и представить логическую цепочку рассуждений и фактов, приводящих к нему.
Структура ЭС содержит также подсистему накопления и обновления знаний. Таким образом, можно сделать вывод о том, что экспертная система - эффективный инструмент повышения обоснованности и качества решений менеджера за счет обращения к знаниям и опыту высококвалифицированных экспертов.
АСЭО предназначены для автоматизации сложных экспертных процедур и повышения эффективности использования высококвалифицированных специалистов в качестве экспертов при выработке управленческих решений.
Основная задача АСЭО - решение сложных управленческих проблем на основе надежной, профессионально обработанной и корректно примененной информации. Укажем основные свойства АСЭО, отличающие ее от других типов интеллектуальных систем - ЭС и СППР:
• АСЭО - сложная иерархическая система, позволяющая организовать весь цикл проведения экспертизы от формирования целей исследуемого объекта до анализа полученного результата. При этом в АСЭО предусмотрено взаимодействие экспертов, аналитической группы и операторов.
• В АСЭО предусмотрена оценка качеств каждого эксперта, в том числе оценка степени его профессионального знакомства с объектами экспертизы.
• Обязательным элементом АСЭО является развитая оценочная система с возможностью ее настройки на конкретный объект экспертизы. В АСЭО предусматривается возможность коллективной оценки сравниваемых альтернатив при использовании различных методов организации и проведения экспертиз.
• АСЭО предусматривает анализ результатов экспертизы, в частности, возможность определения результирующей экспертной оценки, а также степени согласованности мнений экспертов.[2, с.85]
Информационные технологии поддержки принятия решений могут использоваться на любом уровне управления. Они позволяют усилить аналитические возможности человека в процессах принятия решений, под которыми понимается состав и последовательность процедур, приводящих к решению проблем организации в комплексе с методами разработки и анализа альтернатив.
Литература
1..Ларичев О.И., Петровский А.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер.Техническая кибернетика. Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987. с. 131-164
2.Терелянский П.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография / П. В. Терелянский; ВолгГТУ. Волгоград, 2009.127 с.