Этапы принятия решений

Принятие решений не является каким-то обособленным, единовременным актом. Это процесс, протекающий во времени и состоящий из несколько этапов.

Любой процесс в природе – физический, химический, социальный, мыслительный и т.д., будучи предоставленный сам себе, развивается и протекает по некоторым присущим ему закономерностям. Но на этот процесс воздействуют другие процессы, также как и сам он воздействует на них в силу всеобщей связи явлений в природе, что приводит к отклонениям от первоначального развития рассматриваемого процесса, т.е. он протекает по более сложным закономерностям.

Все внешние воздействия подразделяются на случайные и управляющие. Случайные воздействия являются следствием взаимодействия рассматриваемых процессов, в то время как управляющие воздействия изменяют ход того процесса, на который они направлены, в желаемом направлении. В связи с этим должен существовать некоторый орган, систематически или по мере необходимости вырабатывающий управляющие воздействия. Такой орган принято называть системой управления.

Качество и эффективность работы системы оценивается критерием эффективности, который позволяет оценить достижение желаемой цели. Проблема принятия решений возникает только тогда, когда существуют затруднения в достижении необходимой цели.

Таким образом, общая модель цикла принятия решений в ПС может быть представлена в виде пространственной многомерной структуры системных знаний: S ’= { S, M, A, E, D, X, G }, где S ’ – ситуация, возникающая в результате принятого решения, S – исходная ПС, M – множество моделей развития ПС, A – множество альтернатив развития ПС, E – множество критериев оценки эффективности решений, D – множество решений, X – множество состояний объекта, G – цель управления объектом (рис. 3.3).

Рис. 3.3. Модель цикла принятия решений в проблемных ситуациях

В процессе принятия решений система управления должна располагать ресурсами, обеспечивающими реализацию выбранных управляющих воздействий. Так, в экономических системах решение, направленное на интенсификацию производства должно сопровождаться выделением дополнительных ресурсов – материальных, финансовых и т.д. Но система управления и сама затрачивает некоторые ресурсы, процесс выбора решения из множества возможных также связан с определенными затратами.

Ранние теории по принятию решений были основаны на концепции "экономического человека", основным положением которого было то, что все люди знают альтернативы, имеющиеся в данной ситуации, и все последствия, которые они вызовут. Теория экономического человека предполагает, что люди будут вести себя рационально, т.е. выбор будет делаться таким образом, чтобы максимизировать какую-либо ценность. Естественно, что лицо, принимающее решение не всегда ведет себя рациональным образом, поэтому в теорию экономического человека был внесен принцип ограниченной рациональности: "Возможности человеческого ума в формулировании и решении сложных проблем весьма малы по сравнению с размерами проблем. Очень трудно достичь объективно рационального поведения в реальном мире или даже разумного приближения к такой объективной рациональности".

Процесс принятия решения начинается с осознания того состояния или ситуации, в которой находится принимающий решение человек. Этот первый начальный этап можно считать в определенном смысле предварительным, предшествующим процессу решения. Здесь выявляется удовлетворенность или неудовлетворенность тем состоянием, в котором находится система.

На втором этапе формируется желание изменить или сохранить существующее состояние системы определенным образом, т.е. устанавливается цель принятия решения.

Третий этап заключается в определении всех возможных способов или путей достижения цели, перехода в желаемое состояние. Здесь важно в минимальной степени обеспечить полноту возможных решений вплоть до их избыточности. Впоследствии лучше исключить непривлекательное решение, чем пропустить эффективное.

Четвертый этап заключается в выборе из множества возможных решений эффективного, в смысле достижения желаемой цели, с соблюдением при этом некоторых правил выбора. Результатом именно этого этапа является единственное принятое решение. Этот этап является центральным, но он не возможен без первых трех. При выборе окончательного решения из множества альтернативных необходимо обратить внимание на психологические аспекты принятия решения, постараться извлечь пользу для достижения личных целей, используя систематический подход, делая акцент на конкретность и ясность поставленных целей.

Центральное место в системном анализе и принятии решений занимает построение математической модели управляемой системы и последующий ее анализ (рис. 3.4).

Рис. 3.4. Схема принятия решений

Методология системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у лиц, принимающих решения, на начальном этапе нет достаточных сведений о системе или проблемной ситуации, позволяющих выбрать метод формализованного представления, сформировать математическую модель или применить один из новых подходов к моделированию, сочетающих качественные и количественные приемы.

Системная модель поддержки принятия решений отображает процесс обработки знаний для формирования рекомендаций по принятию решений в критических ситуациях при управлении сложными динамическими системами. Целью моделирования является системное описание знаний, используемых в процессе управления.

В процессе исследования выявлены следующие основные проблемы моделирования знаний о процессе управления в проблемных ситуациях:

· проблема представления знаний как семантических отношений между объектами предметной области, в том числе парадигматических отношений между понятиями (например, отношений семантической синонимии, отношений обобщения, агрегации и каузальных отношений);

· проблема моделирования знаний о динамике поведения объектов, в том числе в реальном времени;

· проблема моделирования операций и методов обработки знаний, в том числе вывода решений на основе правил и поиска аналогичных прецедентов.

Для решения перечисленных проблем предложена методология разработки информационной системы поддержки принятия решений (ИСППР), основой которой является объектно-когнитивный анализ предметной области, интегрирующий методы объектно-ориентированного анализа, онтологического анализа и семантической сети представления знаний.

Объектно-ориентированный анализ – способ анализа, изучающий требования к системе с точки зрения будущих классов и объектов, основываясь на словаре предметной области.

Онтологический анализ – это уровень анализа знаний, в основе которого лежит описание предметной области в терминах сущностей, отношений между ними, и действий над сущностями.

Семантический анализ – это анализ предметной области, направленный на описание и идентификацию базовых элементов предметной области, установление взаимосвязей (отношений) между ними и определение характеристик отношений.

В соответствии с этой интеграцией объектно–когнитивный анализ предметной области включает следующие основные этапы. Вначале, в соответствии с методологией объектно-ориентированного анализа, выделяется множество значимых сущностей из этой области (множество классов и объектов). Затем идентифицируются значимые отношения, которые существуют между классами и объектами предметной области. На следующем этапе определяется, какие операции взаимодействия объектов представляются важными, и моделируется поведение объектов. По результатам моделирования на основе онтологического анализа разрабатывается предметно-ориентированный тезаурус. В заключение значимые отношения оформляются синтаксически, то есть при помощи аксиом. Таким образом, результатами объектно-когнитивного анализа являются формальные описания отношений между абстрагированными понятиями и сущностями, являющимися базовыми объектами предметной области (когнитивными элементами), в терминах предметно-ориентированного тезауруса.

Предлагаемый новый подход к разработке баз знаний основан на объектно-когнитивном анализе и моделировании предметной области. В соответствии с этим подходом предлагается при разработке систем, основанных на знаниях, использовать специальные формализмы средств моделирования предметной области, разработанные для проектирования информационных систем, чтобы воссоздать концептуальную модель экспертов в формализованной модели представления знаний. В частности, предлагается использовать CASE -средства (от Computer Aided Systems Engineering) нового поколения, предназначенные для визуального моделирования и проектирования информационных систем. Адаптация современных CASE - средств моделирования информационных систем к моделированию систем обработки знаний позволяет реализовать такие методы системного анализа, как создание иерархии понятий, обобщение понятий, наследование свойств, многообразие моделей описания предметной области. Внедрение современных методов проектирования информационных систем позволяет четко определить требования к системе и облегчить процесс формализации знаний.

CASE – средства моделирования основаны на некоторых общих принципах формализации описания предметной области. Проблемы можно описать формой, определяющей отношения между сущностями, являющимися объектами исследования, атрибутами, свойствами, поведением (характеристиками) в условиях некоторой внешней среды.

Результат моделирования предметной области обычно фиксируется в виде наглядных диаграмм на объектном и поведенческом уровнях моделирования, включающих:

· статические объектные модели, которые описывают структуру предметной области как совокупности взаимосвязанных классов и объектов и различного рода статические отношения, которые существуют между ними;

· поведенческие модели, которые описывают поведение взаимодействующих групп объектов и динамику изменения состояний предметной области, в том числе во временном аспекте.

Естественно, что для различных классов задач требуются разные виды моделей, следовательно, и ориентированные на них модели представления знаний.

Наличие моделей системы позволяет объединить различные программные модули и приложения в единой информационной среде, облегчая модификацию и разработку новых программных продуктов для системы поддержки принятия решений.

Таким образом, предложено адаптировать современные CASE - средства моделирования информационных систем к моделированию систем обработки знаний, что позволяет четко определить требования к системе и облегчить процесс формализации знаний.

Дата добавления: 2017-02-01