Задачи искусственного интеллекта 7 Тест по теме «История развития искусственного интеллекта» 9 (стр. 20 из 24)

Рис. 35. Обобщенная структура системы поддержки принятия решений

Системы поддержки генерации решений можно разделить на эвристические и оптимизационные. Эвристические технологии стимулируют и дисциплинируют мышление (например, структурный и морфологический анализ), помогают находить варианты решений на базе известных правил, принципов и аналогов. Однако, при формировании вариантов решений уникальных задач (например, при стратегическом планировании) их применимость часто ограничивают вспомогательными функциями. Оптимизационные системы поддержки принятия решений основаны на методах оптимального структурного синтеза и параметрической оптимизации.

Системы поддержки выбора решений предназначены для выбора эффективных вариантов решения, сгенерированных любым из вышеперечисленных методов, либо поступивших извне (например, заявок на финансирование инвестиционных проектов). Эти системы базируются на методах многокритериального анализа и экспертных оценок.

Другой вариант обобщенной архитектуры системы поддержки принятия решений состоит из пяти частей (рис. 36): источники данных (часто используется база данных), система управлениями данными (если источников несколько это подсистема объединяет, проверяет и синхронизирует их), модели управления (включают в себя модели решаемой задачи и внешнего мира), машина вывода (позволяет с помощью имеющихся данных и моделей получить и обосновать решение) и интерфейс пользователя.

Рис. 36. Компоненты системы поддержки принятия решений

Систему поддержки принятия решений можно представить в виде процессов (рис. 37).

Рис. 37. Процессы системы поддержки принятия решений

Система проводит сбор запрашиваемых у пользователя или внешних датчиков данных и вложенных в нее при создании данных и знаний. После этого определяет состояние, в котором находится система и решаемая задача, критерии и цели (может запрашивать и уточнять у пользователя). На основе полученных данных, которые содержаться в памяти, и имеющейся модели системы или задачи с учетом сформированных критериев и целей генерируется множество решений, которые проверяются на модели, и выбирается лучшее. После реализации решения производится оценка результатов, если она неудовлетворительная, то процесс генерации и выбора повторяются с учетом новых данных.

С информационно-аналитической точки зрения задачей системы поддержки принятия решений являются агрегирование (сжатие) многокритериальной информации об анализируемых объектах до объема и формы представления, воспринимаемых лицом, принимающим решение.

С программно-технологической точки зрения варианты решений являются для системы принятия решений просто анализируемыми объектами, которые характеризуются наборами количественных и качественных характеристик (показателей).

Чаще всего системы принятия решений используют при стратегическом планировании и выборе организации сложных систем. Несмотря на уникальность каждой из таких задач, при их решении используется типовая технология обработки информации. Поэтому в мире уже достаточно широко используются универсальные системы поддержки принятия решений, предназначенные для сравнения и выбора вариантов любых решений. Задача пользователя таких систем заключается в настройке универсальной программной оболочки на нужную предметную область путем ввода (импорта) информации об анализируемых объектах, а также иерархии требований и предпочтений. Для универсальных систем принятия решений анализируемыми объектами могут являться любые объекты, для которых требуется дать оценку их соответствия предъявляемым требованиям по многим критериям, принять решение альтернативного выбора, например, "выбрать лучшее из..." или "одобрить-отвергнуть, принять решение о распределении ресурсов среди группы объектов, исходя из их текущей приоритетности.

В зависимости от решаемой задачи и системах поддержки принятия решений могут использоваться различные методы принятия решений, привлекаться модели и методы, разработанные в рамках предметной области. Примерами методов принятия решения являются:

- декомпозиция главной цели до того уровня детализации, когда для нижнего уровня иерархии целей можно сформулировать критерии, позволяющие адекватно описать степень достижения целей при принятии той или иной альтернативы;

- метод аналитических иерархических процессов (лицо, принимающее решение, осуществляет вначале попарное сравнение значимости выбранных критериев, затем этот же метод используется для попарного сравнения альтернатив относительно каждого выбранного критерия; на основе этого система поддержки принятия решений рассчитывает коэффициенты значимости критериев, коэффициенты значимости альтернатив относительно каждого критерия, что позволяет рассчитать для каждой альтернативы значения линейной функции полезности);

- метод аналитических сетевых процессов, который позволяет учесть взаимосвязи между критериями;

- многоцелевое оценивание альтернатив (каждая альтернатива оценивается единым показателем эффективности - степенью влияния его выполнения на достижение главной цели).

Системы поддержки принятия решений начинают все шире применяться государственными организациями и крупными корпорациями (U.S. Navy, NASA, IBM, General Motors, Xerox, 3M, Rockwell International, Reiter Consulting Group International и др.) Примеры задач, решаемых с привлечением таких систем:

· обоснование направлений развития систем высшего образования США на период 1985-2000 годы;

· выбор методов завоевания рынка бытовой техники;

· оценка привлекательности в ближайшие 10 лет регионов США для трудоустройства людей, окончивших колледж; распределение средств между мероприятиями, направленными на уменьшение бандитизма;

· оценка перспективности видов альтернативного горючего для автомобилей; распределение средств между проектами социальной программы гуманитарной направленности;

· отбор научно-технических проектов в рамках конкурса;

· выбор перспективных направлений информатизации страны и пр.

В последнее время системы поддержки принятия решений начинают применяться и в интересах малого и среднего бизнеса (например, выбор варианта размещения торговых точек, выбор кандидатуры на замещение вакантной должности, выбор варианта информатизации и т.д.)

Классификация систем поддержки принятия решений

Общепринятой исчерпывающей классификации систем поддержки принятия решений не существует, но системы поддержки принятия решений можно разделить по нескольким уровням.

На уровне пользователя системы поддержки принятия решений можно разделить на:

- пассивные;

- активные;

- кооперативные.

Пассивной системой поддержки принятия решений называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.

Активная система может сделать предложение, какое решение следует выбрать.

Кооперативная система позволяет лицу, принимающему решение, изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

На концептуальном уровне выделяют системы поддержки принятия решений,

- управляемые сообщениями;

- управляемые данными;

- управляемые документами;

- управляемые знаниями;

- управляемые моделями.

Системы, управляемые моделями, базируются на математических моделях (статистических, финансовых, оптимизационных, имитационных). Для их построения можно использовать OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, и тогда такую систему поддержки принятия решения можно отнести к гибридным системам, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

Система, управляемая сообщениями, поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.

Системы, управляемые данными, ориентируются на доступ и манипуляции с данными.

Системы, управляемые документами, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах.

Системы, управляемые знаниями, обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

На уровне данных, с которыми эти системы работают, условно можно выделить:

- оперативные;

- стратегические.

Оперативные системы поддержки принятия решений предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании.

Стратегические системы ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников.

На уровне решаемой задачи и области применения выделяют системы поддержки принятия решений:

· первого класса;

· второго класса;

· третьего класса.

Системы поддержки принятия решений первого класса, обладающие наибольшими функциональными возможностями, предназначены для применения в органах государственного управления высшего уровня (администрация президента, министерства) и органах управления больших компаний (совет директоров корпорации) при планировании крупных комплексных целевых программ для обоснования решений относительно включения в программу различных политических, социальных или экономических мероприятий и распределения между ними ресурсов на основе оценки их влияния на достижение основной цели программы. Системы поддержки принятия решений этого класса являются системами коллективного пользования, базы знаний которых формируются многими экспертами - специалистами в различных областях знаний.