Тема 6 – Системи підтримки прийняття управлінських рішень

План:

1. Сутність, компоненти і напрямки використання систем підтримки прийняття рішень.

2. Сутність і компоненти експертних систем.

3. Використання систем штучного інтелекту в керуванні організацією.

Список літератури: 1, 2, 5, 7, 12.

Міні-лексикон: системи підтримки прийняття рішень (СППР): сутність і архітектура; методи й інструменти комп'ютерної підтримки прийняття рішень: «таблиця», «сценарій», «підбор параметра», «пошук рішення», «лінійна», «тенденція», «ріст»; експертна система: визначення, структура і види; система штучного інтелекту: визначення, операції, характеристики, методи, сфери використання; генетичні алгоритми; нечіткі множини; нейроні мережі; динамічні системи.

Зміст лекції:

Системи підтримки прийняття рішень (СППР) – це інтерактивні інформаційні системи, що використовують комплекс програмних засобів, бібліотеку різних алгоритмів, базу моделей і банк даних для прийняття менеджерами слабоструктурованих і неструктурованих рішень.

Рис. 6.1 Архітектура системи підтримки прийняття рішень

Методи й інструменти комп'ютерної підтримки прийняття рішень – містяться в табличному процесорі ESCEL і включають наступні функції:

1) «таблиця» - команда для обчислення декількох версій у рамках однієї операції, а також для перегляду і порівняння результатів усіх різних варіантів на одному листі (аналіз типу «причина-наслідок»);

2) «сценарій» - команда для збереження даних для різних станів об'єкта й автоматичного підставлення нових значень і обчислення результатів і перегляду усіх варіантів, що забезпечує аналіз типу «причина-наслідок» і прогнозу результатів моделей;

3) «підбір параметра» - команда для зміни значення в одному конкретному осередку, доти, поки залежна від цього осередку не повертає потрібний результат. Дозволяє змінювати вхідні дані для різних ситуацій і оцінити їхній вплив на результати (аналіз «причина-наслідок» і оптимізація);

4) «пошук рішення» - команда «оптимізації», для визначення результуючого значення при зміні декількох використовуваних у формулі осередків, для яких є кілька обмежень;

5) «лінійна» - команда перебування лінійної залежності двох показників (регресії). Використовуючи команду «Пошук рішення» і додатково задаючи вид залежності – «Парабола», «Гіпербола» - можна одержувати більш складні види регресії;

6) «тенденція» - команда для прогнозування функції лінійної регресії;

7) «ріст» - команда для прогнозування нелінійної регресії.

Сфера використання СППР визначається можливістю рішення наступних задач менеджерської діяльності:

1) оцінки значень вихідних величин для заданого набору вхідних;

2) параметричного аналізу поводження вихідних величин при зміні вхідних (причина-наслідок);

3) аналізу чутливості зміни регульованих перемінних у залежності від зміни вхідних;

4) аналізу можливостей – перебування значень вхідних перемінних, що забезпечують бажане значення кінцевих результатів;

5) аналізу впливу перемінних;

6) прогнозування;

7) порівняння й агрегірування;

8) збереження для наступних регулярно виконуваних команд;

9) аналізу ризику-оцінки зміни вихідних величин при випадковій зміні вхідних;

10) оптимізації (пошук значень керованих вхідних перемінних, що забезпечують кращий результат).

Рис. 6.2 Типові системи підтримки прийняття рішень

Експертна система – це прикладна діалогова система штучного інтелекту, що складається з комп'ютерної бази знань, комплексу прикладних програм і евристичних моделей, і що забезпечує одержання, нагромадження, коректування знань із предметної бази знань, виводити нові знання і знаходити по запиту користувача, рішення практичних задач, близьких до рішень експертів.

Рис. 6.3 Структура експертної системи

Рис. 6.4 Види експертних систем

Системи штучного інтелекту являють собою комплекс комп'ютерних технологій, що забезпечують генетичне моделювання процесів людського мислення на ЕОМ, на основі використання мегазнань і виявлення нових взаємин і закономірностей у масивах даних.

Рис. 6.5 Основні операції штучного інтелекту

Рис. 6.6 Характеристики систем штучного інтелекту

Рис. 6.7 Методи, використовувані в системах штучного інтелекту

Таблиця 6.1 Сфери використання систем штучного інтелекту в керуванні організацією

Генетичні алгоритми (ГА) – керують процесом спілкування на деякій безлічі прикладів, а також стабільно розпізнає і прогнозує нові ситуації в умовах зовнішніх перешкод.

Нечіткі безлічі (НБ) – організують представлення знань у лінгвістичній формі у виді зрозумілих нечітких безлічей і правил на основі кількісного кодування якісної інформації.

Нейроні мережі (НМ) – являють собою систему нечислової інформаційно-логічної обробки даних, реалізованих на базі нових архітектурних принципів ЕОМ, побудованих на основі мономолекулярних органічних плівок і біологічних провідників електричного струму, що імітують функціонування кліток головного мозку.

Динамічні системи (ДС) – являють собою багаторівневі імітаційні моделі предметних областей, що враховують фактор часу.

Питання для самоперевірки:

1. Опишіть елементи системи підтримки прийняття рішень.

2. Охарактеризуйте методи комп'ютерної підтримки прийняття рішень.

3. Сформулюйте сутність експертної системи.

4. У чому складається сутність генетичного моделювання.

5. Охарактеризуйте сфери використання систем штучного інтелекту.