- •1. Дайте визначення таким поняттям як рішення, управлінське рішення, прийняття рішення. Перелічіть засади, на яких ґрунтується прийняття управлінських рішень.
- •2. Складові прийняття управлінських рішень.
- •3. Етапи розгорнутого процесу прийняття рішень. Охарактеризуйте коротко кожен з них.
- •4. Характерні помилки, які можуть траплятися у процесі прийняття рішень.
- •5. Алгоритм та його місце в теорії інтелектуальних систем прийняття рішень.
- •6. Структура інтелектуальної системи прийняття рішень.
- •7. Сутність поняття «Інтелектуальна система прийняття рішень».
- •8. Концептуальні положення системної парадигми.
- •9. Переваги та недоліки системної парадигми.
- •10. Принципи системного аналізу.
- •11. Основні методи системного аналізу.
- •12. Відмінності між класичним та новітнім системними підходами стосовно прийняття рішень.
- •13. Охарактеризуйте стисло суть кроків вирішення проблем та прийняття рішень.
- •14. Суть понять «дані» та «знання». Покажіть між ними відмінність.
- •15. Суть вимірності об’єкта. Шкали.
- •16. Особливості представлення знань в іспр.
- •17. Представлення знань в іспр за допомогою логічної моделі. Навести приклад.
- •18. Представлення знань в іспр за допомогою семантичних мереж. Навести приклад.
- •19. Представлення знань в іспр за допомогою фреймової моделі. Навести приклад.
- •20. Представлення знань в іспр за допомогою продукційної моделі. Навести приклад.
- •21. Раціональний вибір та аксіоми раціонального поводження в економіці.
- •22. Функції вибору та операції над ними.
- •23. Дерево рішень. Прийняття рішень за його допомогою.
- •24. Суть нераціонального поводження. Евристики та зміщення.
- •25. Теорія проспектів. Її відмінність від теорії корисності.
- •26. Види невизначеності та причини її виникнення.
- •27. Сутність ризику. Його суб’єктивність та об’єктивність.
- •28. Система постулатів стосовно ризику як економічної категорії.
- •29. Узагальнений алгоритм вимірювання певного виду економічного ризику
- •30. Сутність якісного аналізу ризику
- •31. Кількісні показники оцінки ступеня ризику в абсолютному вираженні.
- •32. Кількісні показники оцінки ступеня ризику у відносному вираженні
- •33. Визначення нечіткої множини та її властивості.
- •34. Операції над нечіткими множинами. Задати універсальну множину та дві нечіткі множини на ній та здійснити всі можливі операції над ними.
- •35. Суть дефазифікації. Методи дефазифікації. Наведіть приклад.
- •36. Функція належності та методи її побудови.
- •37. Нечітке відношення та його властивості.
- •38. Суть прийняття рішення за принципом Белмана–Заде.
- •39. Кроки нечіткого виводу в загальному випадку.
- •40, Що таке задачі оптимізації? у яких випадках застосування інструментарію генетичного алгоритму є ефективнішим за традиційні методи оптимізації.
- •41. Способи кодування параметрів задачі для використання у прийнятті рішення інструментарію генетичного алгоритму. Детально пояснять двійкове кодування.
- •42. Основна термінологія, що використовується в генетичному алгоритмі.
- •43. Основі кроки класичного генетичного алгоритму. Опишіть їх.
- •45. Оператори генетичного алгоритму.
- •46. Експертна система оцінювання та принципи, на яких вона ґрунтується.
- •47. Схема експертного оцінювання з урахуванням послідовності залучення і функцій основних груп суб'єктів.
- •48. Етапи процесу експертного оцінювання
- •49. Методи колективної роботи експертної групи
- •50. Методи отримання індивідуальної думки членів експертної групи.
- •51. Задачі експертного оцінювання.
- •52. Статистичні методи обробки експертної інформації.
- •53. Якісна модель опр.
- •54. Способи якісного вимірювання оцінок альтернатив за критеріями.
- •55. Метод запрос. (Замкнуті Процедури у Опорних Ситуацій)
- •56. Метод аналізу ієрархій.
- •57.Суть багатокритеріальних задач прийняття рішень.
- •58. Назвіть типові багатокритеріальні задачі та стисло опишіть одну з них.
- •59. Кроки процесу розв‘язування багатокритеріальної задачі.
- •60. Суть методу використання гіперболічної функції для розв’язування багатокритеріальної задачі.
- •61. Стисло опишіть основні кроки розпливчастого методу аналізу ієрархій.
- •62. Гра та її складові.
- •63. Класифікація інформаційних ситуацій.
- •64. Інгредієнт функціонала оцінювання
- •65. Прийняття рішень у полі першої інформаційної ситуації.
- •66. Прийняття рішень у полі другої інформаційної ситуації.
- •67. Прийняття рішень у полі третьої інформаційної ситуації.
- •68. Прийняття рішень у полі четвертої інформаційної
- •69. Прийняття рішень у полі п'ятої інформаційної ситуації.
- •70. Прийняття рішень у полі шостої інформаційної ситуації.
- •71. Суть теоретико-ігрового підходу в прийнятті рішень з урахуванням
- •72. Ігровий розпливчастий метод аналізу ієрархій (ірмаі).
- •73. Стисло охарактеризуйте теоретико-ігрову концепцію вибору портфеля.
- •75. Одношарові та багатошарові штучні нейронні мережі. Їх архітектурні особливості. Розрахунок вихідного вектору.
- •76. Суть навчання штучних нейронних мереж та його оцінювання.
- •77. Правила навчання штучних нейронних мереж.
- •78. Назвіть різні структури нейронних мереж та для однієї з них наведіть алгоритм її навчання.
- •79. Особливості сумісного використання генетичних алгоритмів та штучних нейронних мереж.
- •80. Основні характеристики штучних нечітких нейронних мереж.
14. Суть понять «дані» та «знання». Покажіть між ними відмінність.
Знання — форма існування і систематизації результатів пізнавальної діяльності людини. Виділяють різні види знання: наукове, повсякденне (здоровий глузд), інтуїтивне, релігійне та інші. Повсякденне знання служить основою орієнтації людини в навколишньому світі, основою її повсякденної поведінки і передбачення, але звичайно містить помилки і протиріччя. Науковому знанню властиві логічна обґрунтованість, доведеність, відтворення результатів, прагнення до усунення помилок і подолання суперечок. Знання в теорії штучного інтелекту — сукупність даних (у індивідума, суспільства або у системи штучного інтелекту) про світ, що включають інформацію про властивості об'єктів, закономірності процесів і явищ, а також правила використання цієї інформації для ухвалення рішень. Правила використання включають систему причинно-наслідкових зв'язків. Головна відмінність знань від даних полягає в їхній активності, тобто поява в базі нових фактів або встановлення нових зв'язків може стати джерелом змін в ухваленні рішень.
Дані складаються з фактів і цифр, які можуть бути безглуздими для певного користувача
15. Суть вимірності об’єкта. Шкали.
Типи шкал
• Шкала найменувань або класифікації. Використовується для опису приналежності об'єктів до певних класів. Всім об'єктам одного і того ж класу присвоюється одне і теж число, об'єктам різних класів - різні.
• Шкала порядку застосовується для вимірювання упорядкування об'єктів по одному або сукупності ознак. Прикладом є шкала твердості мінералів. Числа в шкалі порядку відображають лише порядок проходження об'єктів і не дають можливості сказати, на скільки або в скільки один об'єкт переважніше іншого.
• Шкала інтервалів застосовується для відображення величини розходження між властивостями об'єктів (вимірювання температури за Фаренгейтом і Цельсієм). Шкала може мати довільні точки відліку і масштаб.
• Шкала відносин використовується, наприклад, для вимірювання маси, довжини, ваги. У цій шкалі числа відображають відносини властивостей об'єктів, тобто у скільки разів властивість одного об'єкта перевершує властивість іншого.
• Шкала різниць використовується для вимірювання властивостей об'єктів при необхідності вираження, на скільки один об'єкт перевершує інший по одному або декількох ознаках. Є окремим випадком шкали інтервалів при виборі одиниці масштабу.
• Абсолютна шкала - окремий випадок шкали інтервалів. У шкалі позначається нульова точка відліку та одиничний масштаб. Застосовується для вимірювання кількості об'єктів.
16. Особливості представлення знань в іспр.
Особливості представлення знань в ІСПР:
1. Внутрішня інтерпретованість (внутрішнє тлумачення).
Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім*я, за яким інструментальна одиниця знаходить її, а також відповідає на запити в яких це ім*я згадується.
2. Структурованість.
Інформаційні одиниці повинні володіти гнучкою структурою, кожна інформаційна одиниця може бути включена до складу іншої і із кожної інформаційної одиниці можна виокремити інші інформаційні складові.
3. Зв*язність.
В інформаційній базі між інформаційними одиницями повинна бути передбачена можливість встановлення зв*язків довільного типу.
4. Семантична метрика.
На множині інформаційних одиниць необхідно задавати відношення, які характеризують ситуаційну близькість інформаційних одиниць. Таке відношення ще називають відношенням релевантності для інформаційних одиниць.
5. Активність.
Наведені вище 5 особливостей інформаційних одиниць визначають ту межу, за якої дані перетворюються в знання, а бази даних перетворюються в бази знань.