Ит поддержки принятия решений (итппр).
Главная особенность ИТППР – качественно новый метод организации взаимодействия компьютера и человека. Выработка решения, что является основной целью этой технологии происходит в результате итерационного процесса, в котором участвуют:
Система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления.
Человек как управляющее звено.
ИТППР как итерационный процесс.
Решение выработано
Рисунок 9.
Основные компоненты ИТППР.
Основные компоненты ИТППР показаны на рисунке 10.
Рисунок
10.
Из ИС операционного уровня поступают данные об операциях, производимых фирмой.
Внешние данные – это данные о конкурентах, национальной и мировой экономике и т.д.
Документы – это записи, письма, контракты, приказы и прочее.
Прочие внутренние источники – это, например, данные о движении персонала, инженерные данные и т.д.
СУБД – это система управления базой данных.
СУБДМ – система управления базой моделей.
База моделей предназначена для описания и оптимизации некоторого объекта или явления. Модели базируются на математической интерпретации. Например, модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.
Стратегические модели служат для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Горизонт планирования в этих моделях– годы.
Тактические модели предназначены для распределения и контроля уже имеющихся ресурсов, планирования увеличения объема продаж, финансовое планирование и т.д. Горизонт планирования – от месяца до двух.
Оперативные модели служат для поддержки принятия решений с горизонтом планирования в дни и недели.
Математические модели – совокупность модулей и процедур, реализующих математические методы. Например, процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов и т. д.
Система управления интефейсом определяет:
язык пользователя
язык сообщений компьютера
знания пользователя.
Язык пользователя – это те действия, которые выполняет пользователь с помощью клавиатуры, мыши, световых карандашей, команд, подаваемых голосом и т.д. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ) пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает его в виде выходного документа установленной формы.
Язык сообщений – это, что видит пользователь на экране, данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п.
Знания пользователя – это то, что должен знать пользователь, работая с системой.
Ит экспертных систем.
Экспертная система основана на использовании искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом обычно понимают способность компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами, а включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние и т.д.
Экспертные системы – это компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик).
Структура экспертной системы.
Рисунок 11.
Пользователь – это специалист предметной области, для которого предназначена эта система. Обычно квалификация его невелика, а потому он нуждается в помощи экспертной системы.
Инженер по знаниям – специалист по искусственному интеллекту, выступает в роли промежуточного звена между экспертом и базой знаний.
Интерфейс пользователя – это комплекс программ, реализующих диалог пользователя и экспертной системой.
База знаний – это ядро экспертной системы, совокупность знаний предметной области, записанной на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю. Выполняется это с помощью специализированных алгоритмических языков ЭС, например, ПРОЛОГ, Лисп и др.
Решатель – это программа, моделирующая ход рассуждения эксперта.
Подсистема объяснений – это программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?», «Почему система приняла то или иное решение?» и т.п.
Интеллектуальный редактор БЗ – это программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме (сюда относятся вложенные меню, шаблоны языка представления знаний , подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с базой знаний.
Модели представления знаний.
Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.
Знания следует отличать от данных.
Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы в предметной области, а также их свойства.
Для представления знаний в настоящее время существует множество моделей (или языков).
Одна из распространенных моделей – это продукционная модель.
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном поиске.
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая факты.
Пример.
Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:
П1:Если «отдых – летом» и «человек – активный», то «ехать в горы».
П2:Если «любит солнце», то «отдых – летом».
Предположим, что в систему поступили данные: «человек – активный» и «любит солнце».
Прямой вывод – исходя из данных, получить ответ.
1-й проход.
Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных «отдых – летом»).
Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт «отдых – летом».
2-й проход.
Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель «ехать в горы», которая и выступает как совет, который дает ЭС.
Информационные технологии, используемые в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, схожи в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако, между ними имеются три существенных различия:
Решение проблемы в рамках ИСППР отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности.
Способность экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения.
В экспертных системах используется новый компонент ИТ – знаний.