Лекции по «Системы принятия решений»

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 08 Декабря 2013 в 23:26, курс лекций

Описание работы

Введение. Предмет теории принятия решений.
План
Предмет теории принятия решений;
Системный подход к принятию решений
Функции участников в процессе выработки решений
Объект и предмет исследования теории принятия решений (ТПР)

Файлы: 1 файл

лекции сппр.doc

— 2.58 Мб (Скачать файл)

 

 

Лекция 2

Эволюция теории принятия решений. ЭВМ в принятии решений

План

 

  1. Эволюция теории принятия решений
  2. ЭВМ в принятии решений
  3. Формирование информационных ресурсов и использование информационных технологий в процессе разрешения проблемных ситуаций

 

 

Задача принятия решений (ЗПР) - одна из самых распространенных в любой  предметной области. Ее решение сводится к выбору одной или нескольких лучших альтернатив из некоторого набора. Для того чтобы сделать такой выбор, необходимо четко определить цель и критерии (показатели качества), по которым будет проводиться оценка некоторого набора альтернативных вариантов. Выбор метода решения такой задачи зависит от количества и качества доступной информации. Данные, необходимые для осуществления обоснованного выбора, можно разделить на четыре категории: информация об альтернативных вариантах, информация о критериях выбора, информация о предпочтениях, информация об окружении задач.

В своем развитии теория принятия решений прошла через три стадии.

1. На первой стадии развивался дескриптивный подход к принятию решений. Здесь усилия ученых были направлены на описание процесса выбора решений человеком в целях определения рационального зерна, характерного для всякого разумного выбора. В результате проведенных исследований оказалось, что большинство людей действуют интуитивно, проявляя при этом непоследовательность и противоречивость в своих суждениях. Положительным аспектом исследований в области дескриптивного подхода явилось то, что удалось дать достаточно четкий ответ на вопрос, что может и чего не может человек, решая задачу выбора.

2. На второй стадии исследователи  разрабатывали нормативный подход к принятию решений. Однако и здесь их постигла неудача, поскольку идеализированные теории, рассчитанные на сверхрационального человека с мощным интеллектом, не нашли практического применения.

3. На третьей стадии был развит прескриптивный подход к принятию решений. Он оказался наиболее плодотворным, поскольку предписывал, как должен поступать человек с нормальным интеллектом, желающий напряженно и систематизированно обдумывать все аспекты своей задачи. Прескриптивный подход не гарантирует нахождения оптимального решения в любой ситуации, но обеспечивает выбор такого решения, которое не обременено противоречиями и непоследовательностями. Данный подход предъявляет к человеку серьезные требования по освоению методов и приемов теории принятия решений, а также предписывает проведение многочисленных вычислений, связанных с реализацией этих методов.

 

ЭВМ в принятии решений

Первоначальным импульсом для  применения ЭВМ в процессе принятия решений явилась необходимость  проведения большого объема вычислений для получения обобщенной оценки путем синтеза всех плюсов и минусов по каждой альтернативе. На этом шаге решением ЗПР занимались специалисты, имеющие широкие знания как в области методов принятия решений, так и в программировании на ЭВМ.

Поскольку на практике указанное сочетание  знаний является редким, возникла новая категория специалистов - аналитиков в области принятия решений. Аналитики владели методами принятия решений и навыками программирования и выступали в роли посредников между лицом, принимающим решение (ЛПР), и ЭВМ. Аналитик выполнял следующие функции: уточнял совместно с ЛПР постановку задачи, выбирал метод принятия решений, адекватный задаче, собирал необходимую статистическую и экспертную информацию, строил модель задачи, организовывал обработку накопленной информации на ЭВМ, представлял полученные результаты ЛПР и их интерпретировал.

Следующий шаг в применении ЭВМ  для принятия решений был связан с созданием диалоговых систем, позволявших  менять интересующие исследователя  параметры заложенной в память ЭВМ  модели задачи принятия решений, выбирать алгоритм поиска решения или его параметров, исследовать чувствительность полученного решения. Такие системы позволяли получать исчерпывающую информацию для всестороннего обоснования выбираемых решений.

В настоящее время в связи  с возросшими возможностями современных ЭВМ разработаны программные информационные системы, обеспечивающие поддержку процесса принятия решений на всех его фазах. Большинство систем принятия решений реализовано на персональных ЭВМ.

 

Формирование информационных ресурсов и использование информационных технологий в процессе разрешения проблемных ситуаций

В заключение рассмотрим вопрос формирования информационных ресурсов и использования  информационных технологий в процессе разрешения проблемных ситуаций.

Система управления имеет информационную природу, организует согласованные потоки информации, которые доступны группе лиц, ответственных за ситуационный анализ, организующих контроль неопределенности ситуации, а также осуществляющих натурное, экспертное и модельное исследования альтернатив.

Кратко охарактеризуем  отмеченные выше типы исследований.

Натурный эксперимент  всегда ограничен по времени и ресурсам. Во всех ситуациях он приводит к снижению неопределенности. Натурный эксперимент часто невозможен, однако обладает максимальной достоверностью, являясь критерием фактического разрешения проблемной ситуации.

Экспертное  исследование проблемной ситуации характеризуется тем, что общая информация о ситуации ограничивается личностным знанием эксперта. Однако экспертное знание обладает важнейшим свойством концентрированности на важнейших группах альтернатив.

Модельные исследования ситуации связаны с формализацией описания ситуации, выбором надлежащего критерия адекватности моделей и моделируемых ситуаций. Непосредственное исследование ситуации  на модели завершается интерпретацией результатов моделирования для перераспределения предпочтительности альтернатив.

Свойства всех трех классов натурных, модельных, экспертных операций над  альтернативами ситуаций вынуждают  для достижения максимальной эффективности системного анализа осуществлять рациональное комбинирование экспертных, модельных и натурных исследований при выборе альтернатив. Конечным результатом операций  натурного, модельного и экспертного исследования альтернатив является  либо выигрыш во времени, либо экономия ресурсов, необходимых для достижения заданного уровня определенности проблемной ситуации.

Средства разрешения проблемной ситуации включают компьютерные информационные технологии и специальные информационные организационные структуры, например, группы системного анализа. Компьютерные технологии поддерживают все виды экспериментов и методов получения информации о предпочтениях альтернатив. Существуют различные компьютерные технологии планирования и управления ситуационным экспериментом. К компьютерным технологиям относятся и технологии экспертных систем. Компьютерные информационные технологии моделирования ситуации чаще всего реализуют технологию деловых игр, проводимых группами системного анализа.

Натурные исследования ситуации включают выбор факторов, которые должны влиять на выбор каждой группы альтернатив. Различают управляемые и наблюдаемые факторы. Для управляемых факторов выделяются возможные уровни.

Сочетание факторов и их уровней  образует факторное пространство натурного исследования. Вводится также критерий эффективности натурного исследования, который зависит от значений факторов. Этот критерий при натурном исследовании ситуаций является функцией отклика, которая отображает реакцию реальной проблемной ситуации  на воздействия факторов и их уровни.

Сочетание всех возможных факторов и их уровней образует множество допустимых состояний ПС. Для проведения полного факторного эксперимента могут потребоваться чрезвычайно большие ресурсы и большое время, поэтому в ситуационном анализе так стремятся спланировать натурный эксперимент, чтобы за минимально-допустимое количество опытов получить максимальную информацию о свойствах различных альтернатив. Чаще всего выбирают ограниченный эксперимент, который достаточно полно характеризует ситуацию

После окончания эксперимента строится уравнение регрессии, связывающее значение функции отклика со значениями факторов и их уровней. Например, если функцией отклика является прибыль, то компонентами уравнения регрессии могут быть такие факторы, как цена, спрос. Это уравнение, отображающее результаты натурного исследования, несет в себе данные для перераспределения вероятностей альтернатив, характеризующих ситуацию.

Экспертные  исследования ситуации часто осуществляются с помощью экспертных систем, которые относятся к системам искусственного интеллекта. Различают механизмы проведения экспертиз с одним или многими экспертами, при которых стремятся достичь согласованной оценки одной и той же группы альтернатив ситуации за счет высокого значения коэффициента согласия независимых экспертов.

 

Экспертная система включает:

  • базу знаний по конкретной предметной области. Знания предполагают выделение процедурной и фактологической информации таким образом, что новые факты, обработанные с помощью процедур, дают новые знания;
  • лингвистический процессор, формирующий вопросы и ответы;
  • решающие правила по схеме “если - то”;
  • блок логического вывода, который с учетом решающих правил формирует выводы;
  • блок интерпретации результатов;
  • блок верификации логического вывода с возможным анализом и верификацией каждой из альтернатив ПС.

 

Интерпретация логического вывода также осуществляется в терминах альтернатив ситуации. Экспертные системы поставляются в 2-х вариантах:

  • в виде пустой оболочки.
  • в виде экспертной системы с конкретной предметной областью.

Это дает возможность менеджеру-системоаналитику, принимающему решения, поэтапно формировать авторскую экспертную систему, которая должна быть сертифицирована.

Экспертные системы расширяют  диапазон достоверного исследования ПС и выделяют из данных информацию, существенную для перераспределения альтернатив ПС.

Моделирование объекта включает:

  • выбор критерия соответствия (адекватности) модели и объекта;
  • выбор математического аппарата;
  • получение и первичную обработку исходных данных для моделирования;
  • алгоритмизацию поведения объекта моделирования;
  • составление или применение готовой компьютерной программы;
  • компьютерное моделирование с оценкой фактической адекватности результатов моделирования.

Кроме аналитического моделирования в системном ситуационном анализе применяется компьютерное имитационное моделирование, например, с помощью датчиков случайных чисел. Результаты аналитического и имитационного моделирования также нуждаются в интерпретации и содержат знания о свойствах исследованных альтернатив ПС.

Таким образом, комплекс системного информационного  обеспечения ситуационного анализа включает рациональные методы сочетания модельного, натурного и экспертного исследования ПС.

По результатам ситуационного  анализа формируется ситуационный отчет, в котором отображаются все рассмотренные операции. Комплекс таких отчетов, имеющих типовой характер, помещают в базу данных управленческих ситуаций.

 

 

 

 

 

Лекция 3

Назначение и краткая  характеристика систем поддержки принятия решений (СППР)

План

  1. Назначение и краткая характеристика систем поддержки принятия решений (СППР)
  2. Схема процесса принятия решений

 

 

Основой успешного функционирования производственной среды является принятие решений, адекватных условиям, в которых функционируют объекты. Системы поддержки принятия решений, в которых сконцентрированы мощные методы математического моделирования, науки управления, информатики, являются инструментом, призванным оказать помощь руководителям в своей деятельности во все усложняющемся динамичном мире.

Преимущество компьютера состоит  в огромных быстродействии и памяти, что делает его необходимым практически  во всех областях человеческой деятельности.

В принятии решений важнейшими областями, в которых компьютер становится  ближайшим помощником человека, являются:

  • быстрый доступ к информации, накопленной в компьютере лица, принимающего решение, или  в  компьютерной сети;
  • осуществление оптимизации или интерактивной  имитации, основанных на математических или эвристических моделях;
  • нахождение в базах данных принятых ранее решений в ситуациях, подобных исследуемым, для использования ЛПР в подходящий момент;
  • использование знаний лучших в своей области специалистов, включенных в базы знаний экспертных систем;
  • представление результатов в наиболее подходящей для ЛПР форме.

Но традиционное использование  ЭВМ не самое эффективное. Руководитель, кроме информации из базы данных, кроме некоторых экономических или технологических расчетов, в своей деятельности встречается с большим количеством задач по управлению системой,  которые не решаются в рамках традиционных информационных технологий.

Информация о работе Лекции по «Системы принятия решений»