Информационные технологии в управлении 4 (стр. 2 из 7)

4.2 – определение потребности в транспорте для перевозки грузов

4.3 – определение возможностей различных видов транспорта

4.4 – распределение объемов перевозок по видам транспорта

5. Модель кадрового обеспечения

5.1 – определение потребности в кадрах

5.2 – определение наличия кадров

5.3 – распределение плана подготовки и переподготовки кадров

5.4 – распределение кадров

Пример рекомендаций по применению математических методов и алгоритмов при разработке ПОС представлен на таблице 1.

Таблица 1.

Положи́тельная обра́тная связь (ПОС)

Состав моделей	Методы решения	Частные алгоритмы расчетов
Составление комплексного укрупненного сетевого графика	Метод оптимизации на сетях, теория графов	Алгоритм нахождения кратчайшего пути, мин. Стоимости макс. потока, метод расстановки пометок
Разработка календарного плана строительства	Методы нелинейного программирования, теория расписаний	Симплекс метод, метод потенциалов, венгерский метод, распределительный метод, эвристический алгоритм
Разработка ситуационного плана строительства	Теория графов, методы линейного программирования	Алгоритм нахождения кратчайшего пути, мин. стоимости макс. потока
Разработка стройгенплана	Аналитические методы, теория графов	Методы прямых расчетов, эвристический метод, симплекс метод, экспертный метод
Составление Организационно-технологических схем возведения здания и сооружения и выполнения работ	Аналитические методы линейного программирования, теория вероятностей, математическая статистика	Аналитические методы прямых расчетов по нормативным показателям, симплекс метод, метод потенциалов
Расчет потребностей в конструкциях, материалах и оборудовании	Нормативные методы расчетов	Алгоритм прямых расчетов
Составление графика потребности основных машинных и транспортных средств	Методы линейного программирования, нормативные методы расчетов	Аналитические методы прямых расчетов по нормативным показателям, симплекс метод
Обоснование решений по организации связей и оперативно-диспечерского управления строительством	Теория массового обслуживания, методы статистического и динамического программирования	Алгоритмы закрытых и открытых моделей
Обоснование методов организации	Методы дискретного математического программирования, методы отсекающихся плоскостей, метод построения последовательных планов	Алгоритмы- Гомари, Юнга, эвристический метод

2.1 Програмное обеспечение

ПО АСУ-совокупность программ для реализации целей и задач.

Специальное ПО – совокупность пакетов прикладных программ для реализации конкретных задач.

Программное обеспечение автоматизированной системы управления представлено на таблице 2.

Таблица 2.

АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Пакет прикладных программ – совокупность банков данных, языковых средств и отдельных программ для реализации на ЭВМ комплекса задач управления.

В качестве примера рассмотрим возможности пакета прикладных программ «Петрострой-система»

1. Оплата коммунальных услуг

2. Бухгалтерский учет

3. Расчет смет

4. Начисление квар. платы

5. Эффективный контроль за себестоимостью и рентабельностью производства всей номенклатуры продукции

6. Расчет себестоимости

7. Учет взаиморасчетов

8. Управление складскими запасами

9. Сбыт и реализация

10. Анализ финансового состояния предприятия

11. Эффективный контроль за расходованием материалов

12. Сметные расчеты и контроль исполнения смет

13. Ресурсный расчет сметы в полном объеме

14. Кадры

15. Акты списания материалов

16. Расчет заработной платы

17. Учет денежных средств

18. Учет материалов

19. Учет основных средств

2.2 Экспертные системы поддержки и принятия управленческих

решений

К экспертным относятся автоматизированные системы, ориентированные на решение сложных задач, трудно поддающихся однозначному и формальному описанию. В экспертных системах (ЭС) такие задачи решаются на основе опыта и неформальной логики (экспертных методов), как правило, с привлечением высококвалифицированных экспертов.

В области управления проектами ЭС применяются: при решении задач совершенствования организации и управления инвестиционным проектом; реализации инвестиционного строительного проекта и анализе эффективности выполнения проекта; оценке стоимости проекта и продолжительности его осуществления.

Опыт последних лет показал, что использование экспертных систем при решении сложных задач даёт значительный экономический эффект. Особенно эффективны экспертные системы реального времени, или динамические экспертные системы.

Существенным отличием динамических ЭС от обычных статистических экспертных систем, используемых для поддержания решений, является способность искусственного интеллекта к самосовершенствованию (самообучению). Статистические экспертные системы не способны решать сложные задачи, так как не могут:

- своевременно представлять изменяющиеся во времени данные, поступающие от внешних источников, обеспечивать хранение и анализ изменяющихся данных;

- соединять во времени несколько асинхронно выполненных процессов (т. е. планировать в соответствии с приоритетами обработку поступивших в систему показателей);

- обеспечивать механизм рассуждения при ограниченных ресурсах времени и памяти. Реализация этого механизма требует высокой скорости решения нескольких задач одновременно;

- обеспечивать "предсказуемость" поведения системы, т. е. гарантию того, что каждая задача будет запущена и завершена в строгом соответствии с временными ограничениями;

- моделировать "окружающий мир", обеспечивать создание различных его состояний;

- протоколировать свои действия и действия персонала, обеспечивать восстановление после сбоя;

- обеспечивать наполнение базы знаний для приложений реальной степени сложности с минимальными затратами времени и труда (необходимо использование объектно-ориентированной технологии, общих правил, модульности и т. п.);

- настраивать системы на решаемые задачи, исходя из проблемной и предметной их ориентированности;

- обеспечивать создание и поддержку пользовательских интерфейсов для различных категорий пользователей;

- обеспечивать уровень защиты информации (по категориям пользователей) и предотвращать несанкционированный доступ.

Таким образом, средства создания экспертных систем реального времени должны удовлетворять этим требованиям и, кроме того, общим требованиям к инструментальным средствам создания систем искусственного интеллекта:

1. Специализация инструментальных средств. Переход от разработки инструментальных средств общего назначения к специализированным обеспечивает сокращение сроков разработки приложений, увеличивает эффективность использования инструментария, упрощает и ускоряет работу эксперта, что позволяет повторно использовать информационное и программное обеспечение.

2. Использование языков традиционного программирования и компьютерных рабочих станций. Переход от систем, основанных на языках искусственного интеллекта (Lisp, Ргоlog и т. п.), к языкам традиционного программирования, упрощает "интегрированность" и снижает требования приложений к быстродействию и ёмкости памяти. Использование рабочих станций вместо индивидуальных компьютерных пунктов резко увеличило круг возможных приложений методов искусственного интеллекта.

3. Интегрированность с другими средствами. Разработаны инструментальные средства искусственного интеллекта, легко интегрирующиеся с другими информационными технологиями и средствами.

4. Открытость систем. Разработки ведутся с соблюдением стандартов, обеспечивающих возможность расширения системы.

5. Архитектура должна включать систему "клиент/сервер". Разработка распределённой информационной системы в данной архитектуре позволяет снизить стоимость оборудования, используемого в различных модулях, децентрализовать модули, повысить надёжность и общую производительность за счёт сокращения объёма информации, пересылаемой между компьютерными пунктами. Для этого каждый модуль приложения выпускается на адекватном оборудовании.

Экспертные системы реального времени в составе компьютерной системы управления инвестиционным строительным проектом выполняют следующие основные функции:

- сбор, хранение и обработку данных и знаний о предметной области проектирования или управления строительством;

- приобретение и выделение новых знаний из массива ранее полученных;

- общение с исполнителями инвестиционного проекта на ограниченном естественном языке;

- реализация основных качеств специалиста-эксперта путём имитации участия

в мыслительных процессах человека.

Основой функционирования ЭС является база знаний. Это информационный массив, состоящий из жёстко установленных (декларативных) правил и факторов, в том числе фактических данных об инвестиционном строительном проекте, и из процедурной группы знаний, включающей эвристические методы или правила решения задач, в том числе для выработки гипотез, обработки информации и логики получения выводов.

В экспертную систему входят также:

- языковый процессор, предназначенный для общения пользователя с ЭС на понятном для него языке;