База данных

Играет в информационной системе поддержки принятия решений важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных:

· 1.1.1. Часть данных поступает из ИС операционного уровня. Чтобы эффективно их использовать, они должны быть предварительно обработаны.

1.1.2. Помимо данных об операциях фирмы требуются внутренние данные, например, данные о движении персонала, инженерные данные и т.п., которые своевременно собраны, введены и поддержаны.

1.1.3. Данные из внешних источников. В их числе данные о конкурентах, национальной и мировой экономике и т.п. В отличие от внутренних данных, внешние обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

1.1.4. Документы, включающие в себя записи, письма, контракты и т.п. Если содержание этих документов будет записано в памяти, а затем обработаны по некоторым ключевым характеристикам, то система получит новый источник информации.

2. База моделей

Целью создания моделей является описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает анализ в системах поддержки принятия решений. Они при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений. Существует множество типов моделей и способов их классификации.

По цели использования модели делятся на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, какие действия приведут к максимизации прибыли и минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы.

По способу оценки модели делятся на детерминистские, использующие оценку переменных одним параметром при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами при задании исходных данных вероятностными характеристиками.

По области возможных применений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами. Специализированные системы более дорогие, они обычно используются для описания уникальных систем и обладают большой точностью.

В системе поддержки принятия решений используются следующие виды моделей (см. схему):

2.1. Стратегические модели используются на высшем уровне управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для достижения этих целей, политики приобретения ресурсов. Для них характерны широта охвата, множество переменных. Часто эти данные базируются на внешних источниках и имеют субъективный характер. Временной охват – несколько лет. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной фирме.

2.2. Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их применения можно указать финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж и т.п. Эти модели применимы лишь к отдельным частям фирмы. Временной охват – от нескольких месяцев до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание уделяется внутренним данным. Обычно тактические модели детерминистские, оптимизационные и универсальные.

2.3. Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможное их применение: календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Эти модели используют внутренние данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные.

2.4. Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Он могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

3. Программная подсистема управления

3.1. СУБД – система управления базой данных – должна обладать следующими возможностями:

· составление комбинации данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

· быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

· использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

· обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других баз данных, используемых этой фирмой.

3.2. СУБМ – система управления базой моделей – должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

3.3. Система управления интерфейсом.

Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависит от характеристик интерфейса. Интерфейс определяется языком пользователя, языком сообщений компьютера, знаниями пользователя.

Язык пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования клавиатуры, джойстика, мыши, электронных карандашей, команд, подаваемых голосом и т.п.

Язык сообщений – это то, что пользователь видит на экране дисплея, данные полученные на принтере, звуковые сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. Наиболее распространенные: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню и т.д.

Знания пользователя – это то, что должен знать пользователь, работая с системой. К ним относятся учебники, инструкции, справочные данные как на бумажных носителях, так и электронные.

Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений зависит от успеха в развитии каждого из трех его компонентов.

Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

· манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;

· передавать данные системе различными способами;

· получать данные от различных устройств;

· гибко поддерживать знания пользователя.

4. Информационная технология экспертных систем

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного интеллекта. Под искусственным интеллектом понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами, они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, способность к обучению.

Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может позволить себе иметь в штате экспертов по всем связанным с ее работой областям или даже приглашать их каждый раз, когда возникает проблема. Главная идея использования экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникает необходимость. Экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических знаний (эвристик). Эвристики не гарантируют получение оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, однако они дают в достаточной степени приемлемые решения. Это делает возможным использование экспертных систем в качестве советующих систем.

Сходство информационных технологий, используемых в системах принятия решений и экспертных системах, состоит в том, что они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных отличия:

1. Решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решения отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности.

2. Экспертные системы поясняют свою рассуждения в ходе принятия решений, часто эти пояснения бывают важнее, чем само решение.

3. Экспертные системы используют новый компонент информационной технологии – знания.

Основные компоненты экспертной системы представлены на схеме:

инструкции и информация

решение и объяснения

знания

4.1. Интерфейс пользователя

Специалист использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в виде значений, присваиваемых определенным переменным.

Можно использовать 4 метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.

Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решения, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений:

· объяснения, выдаваемые по запросам;

· объяснения полученного решения проблемы.

4.2. База знаний

Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условие, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполнится. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил.

4.3. Интерпретатор

Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные и оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.

4.4. Модуль создания системы

Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче по сравнению с программированием.

Дата добавления: 2014-01-07