17

Программные средства систем поддержки принятия решений Содержание

Введение 4

1 Методы принятия решений в условиях неопределенности 5

1.1 Методика оценки автоматизированных системы в условиях неопреде-

ленности 5

1.2 Принятие решений в статистически неопределенных ситуациях 6

2 Техническое задание на разработку программного средства 9

2.1 Основание для разработки 9

2.2 Назначение 9

2.3 Требования к программному изделию 10

2.4 Требования к информационной и программной совместимости… 10

2.5 Требования к программной документации 10

2.6 Этапы разработки 11

3 Методика выполнения и защиты отчета по РГЗ 12

Заключение 15

Литература 16

Приложение А. Пример выполнения задания 17

Введение

Выполнение расчетно-графического задания (РГЗ) является заключительным этапом освоения курса «Теория принятия решений», на котором углубляются знания методов принятия решений и закрепляются умения в разработке программных средств поддержки принятия решений для автоматизированных систем.

Тема ргз – «Разработка программного средства системы поддержки принятия решений».

Целью РГЗ является создание программного средства системы поддержки принятия решений (СППР) в предметной области, определенной вариантом задания.

Разработанная версия сппр должна включать алгоритмы решения задачи поддержки принятия решений в условиях неопределенности.

Для своевременного и качественного выполнения РГЗ следует придерживаться графика его выполнения, предложенного в техническом задании.

1 Методы принятия решений в условиях неопределенности

Специфика автоматизированных систем не позволяет свести операции, проводимые этими системами к детерминированным или вероятностным в силу наличия случайных процессов и отсутствия достаточной выборки для определения законов их распределения. Поэтому необходимы методы, позволяющие принимать решения в условиях полной неопределенности.

1.1 Методика оценки автоматизированных системы в условиях неопределенности

Особенностями оценки сложных систем для принятия решений в условиях полной неопределенности являются:

1. Наличие в управляющей системе в качестве элемента ЛПР, осуществляющего управление на основе субъективных моделей, которые приводят к большому разнообразию поведения системы.

2. Алгоритм управления строит сама система управления, преследуя помимо целей старшей системы свои цели, не всегда совпадающие с внешними.

3. На этом этапе оценки ситуации в ряде случаев исходят не из фактической ситуации, а из той модели, которую использует ЛПР.

4. В процессе принятия решений большую роль играют логические рассуждения ЛПР, не поддающиеся формализации классическими методами математики.

5. При выборе управляющего воздействия ЛПР может оперировать нечеткими понятиями, отношениями и высказываниями.

6. В большинстве классов задач управление в автоматизированных информационных системах отсутствуют объективные критерии оценивания достижения целевого и текущего состояния объекта управления, а также статистических данных для определения вероятностных законов конкретного принятого решения.

Таким образом, методы принятия решений, используемые для детерминированных и вероятностных решений, для данного класса задач неприменимы.

Поэтому для оценки систем в условиях полной неопределенности используются методы, в основе которых лежит матрица эффективности, представленная таблицей 1.1. В таблице – вектор управляемых параметров, определяющих свойства системы (альтернативы); – вектор неуправляемых параметров, определяющих состояния обстановки; – значение эффективности системы для состояния обстановки ; – критерий эффективности альтернативы.

Условия статистически неопределенных операций зависят от объективной действительности (природы). Природа пассивна по отношению к лицу, принимающему решение. Методы принятия решений в этих условиях относятся к теории статических решений.

Таблица 1.1 – Матрица эффективности