Розділ 2. Визначення ситуацій і задач прийняття рішень

2.1. Використовувана інформація

Для даної предметної області можуть виникнути такі задачі і ситуації, що потребують прийняття рішень наведено в таблиці 2.1.

Таблиця 2.1

Назва ситуації (задачі ПР)	Тип ситуації	Вид ситуації	Тип проблеми організацій-ного управління	Характерні особливос-ті	Категорія творців рішень
Визначення оптимального бюджету проекту за заданими критеріями	Відкрита задача	Ситуація за чітких умов	Слабо структуро-вана	Чіткі умови	Керівник

Таблиця 2.1. Задачі і ситуації, що потребують прийняття рішень

Визначення ціни створення продукту є дуже важливою частиною роботи над проектом і є основним фактором в прибутковості бізнесу, тому визначення оптимального бюджету є дуже важливою задачею.

Такі ситуації виникають постійно, і їх особливість в обмеженному часі на вирішення. Рішення потрібно знайти швидко і правильно, адже від рішення залежить функціонування системи в цілому, тому такі ситуації для прийняття рішень будуть вирішуватись за допомогою сппр.

2.2. Вибір методу підтримки прийняття рішень та виду сппр для вирішення ситуацій і задач

Для розв’язання задачі проектується база знань, тому СППР буде орієнтована на знання. Проаналізуємо використання методів штучного інтелекту, а саме суб-методів «Метод рейтингових оцінок» та «Правила і машина висновку».

Орієнтована на знання СППР може пропонувати або рекомендувати дії для учасників. Ці СППР є людино-комп’ютерними системами зі спеціалізованою експертизою розв’язування проблем.

Процес прийняття рішень пов’язаний із значними труднощами, що викликає необхідність у засобах його підтрим­ки.

Зокрема, за генерування варіантів рішень нерідко бувають випадки, коли деякі з них взагалі випадають із поля зору, а решта визначені досить туманно. Оцінювання ситуацій являє собою дедуктивне завдання, яке знаходиться за межею узагальнення параметрів наслідків дій, котрі можуть здаватися з першого погляду відомими і простими; ОПР не завжди в змозі виділити всі актуальні величини або виявити наявні конфлікти. Аналіз невизначеності потребує від людей спостереження за повторюваними процесами середовища; ця вимога загалом може бути виконана, але вона передбачає необхідність узагальнення всіх спостережень у логічні висновки, які в дійсності не спостерігалися.

Оскільки логічні висновки і дії над знаннями в інформаційних інтелектуальних системах проводяться програмовано, то знання не можуть бути подані безпосередньо в звичайному вигляді, тобто в якому вони використовуються людьми (наприклад, у розмовній чи текстовій формі). У зв’язку з цим розробляються формальні моделі подання знань.

За розроблення специфічних моделей подання знань намагаються дотримуватися таких вимог:

- подання знань має бути однорідним (одноманітним). Однорідна презентація знань приводить до спрощення механізму управління логічними висновками і управління знаннями взагалі;

- подання знань має бути зрозумілим експертам і користувачам системи. В іншому разі утрудняються набуття знань та їх оцінювання.

Більшість систем штучного інтелекту використовують набір фреймів, що з'єднані один з одним певним числом і творять певну ієрархію. Однією з найбільш важливих властивостей фреймів в таких ієрархіях є наслідування властивостей. Фрейм-потомок містить фактичні значення атрибутів-слотів, які такі самі, як в батьківському фреймі, який подає більш загальний опис сутності.