- •09.03.01 Информатика и вычислительная техника
- •Глава 1 Общие сведения о теории принятия решений
- •1.1 Понятия, связанные с принятием решений
- •1.2 Определенность результатов принимаемых решений
- •1.3 Критерии оценки решения
- •5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
- •1.4 Системы поддержки принятия решения
- •1.5 Математическое моделирование при принятии решений
- •1.6 Классификация математических моделей структурированных систем
- •1.7 Задачи моделирования на различных уровнях принятия решений
- •Глава 2 Системы поддержки принятия решений, основанные на знаниях
- •2.1 Способы описания знаний
- •2.2 Когнитивные модели
- •2.3 Онтологические модели процесса принятия решений
- •Ниже приведены краткие сведения об онтологиях и пример их использования для моделирования процессов принятия решений в системах обучения. Слово «онтология» имеет два значения:
- •Методология создания онтологий. Практическая разработка онтологии включает:
- •2.4 Экспертный подход к принятию решений
- •2.4.1 Методы экспертных оценок
- •2.4.2 Методы средних баллов при оценке альтернатив
- •2.5 Продукционные модели знаний
- •2.5.1 Основные определения
- •2.5.2 Байесовский подход к построению продукционных моделей знаний
- •2.5.3 Структура базы знаний и алгоритм логического вывода
- •Глава 3 Методы оптимизации в задачах принятия решений
- •3.1 Принятие решений на основе методов линейного программирования
- •3.2 Математическая модель планирования производства
- •3.3 Задачи оптимального планирования производства
- •3.4 Транспортная задача
- •3.5 Задачи об упаковке
- •3.5.1 Задача о рюкзаке
- •3.5.2 Задачи упаковки в контейнеры
- •3.6 Задачи о замене оборудования
- •3.6.1 Простейшая задача о замене оборудования
- •3.6.2 Задача об оптимальных сроках замены дискового оборудования
- •3.7 Многокритериальные задачи принятия решений
- •Глава 4 Вероятностные модели формирования и выбора альтернатив решений
- •4.1 Моделирование систем на основе формализма цепей Маркова
- •4.1.1 Определение и динамика цепи Маркова
- •4.1.2 Оценка длительности пребывания процесса во множестве невозвратных состояний
- •4.1.3 Оценка поведения цепей Маркова при большом числе шагов
- •4.2 Модель процесса обучения как цепь Маркова
- •4.3 Система обслуживания заявок с очередью и отказами
- •4.4 Модель динамики информационных ресурсов
- •4.5 Принятие решений об оптимизации инвестиционного портфеля
- •4.6 Имитационное моделирование при принятии решений
- •4.6.1 Система AnyLogic: активные объекты, классы и экземпляры активных объектов
- •4.6.2 Объектно-ориентированный подход
- •4.6.3 Средства описания поведения объектов
- •4.6.4 Анимация поведения и интерактивный анализ модели
- •4.6.5 Примеры имитационного моделирования
- •Глава 5 Сетевые модели поддержки принятия решений
- •5.1 Обыкновенные сети Петри
- •5.1.1 Формальное определение
- •5.1.2 Графы сетей Петри
- •5.1.3 Пространство состояний сети Петри
- •5.1.4 Основные свойства сетей Петри
- •5.1.5 Некоторые обобщения сетей Петри
- •5.1.6 Инварианты сетей Петри
- •5.2 Раскрашенные (цветные) сети Петри (cpn)
- •5.2.1 Мультимножества
- •5.2.2 Формальное определение cpn
- •5.2.3 Функционирование cpn
- •5.2.4 Расширения cpn
- •5.2.5 Сравнение формализмов обыкновенных и раскрашенных сетей Петри
- •5.2.6 О моделирующих возможностях сетей Петри
- •5.3 Моделирование дискретных систем
- •5.3.1 Моделирование вычислительных систем
- •4.3.2 Моделирование программ
- •5.3.3 Моделирование протоколов передачи данных
- •5.3.4. Об исследовании сетей Петри с помощью эвм
- •5.4 Герт-сети
- •5.4.1 Описание герт-сети
- •5.4.2 Производящие функции герт-сетей
- •5.4.3 Вычисление w-функций для типовых соединений дуг
- •5.4.4 Модель процесса обучения как герт-сеть
- •Глава 6 Примеры систем поддержки принятия решений
- •6.1 Система эспла
- •6.1.1 Режимы функционирования системы
- •6.1.2 Принятие решений при техногенных авариях
- •6.1.3 Использование информационных ресурсов
- •6.2 Информационная система дистанционного мониторинга лесных пожаров Федерального агентства лесного хозяйства рф
- •6.2.1 Общая характеристика системы
- •6.2.2 Использование спутниковых данных
- •6.2.3 Центры приема и обработки спутниковых данных
- •6.2.4 Информационные продукты, формируемые системой
- •6.2.5 Прогнозирование параметров лесных пожаров по данным исдм-Рослесхоз
- •Г.А. Доррер методы и системы принятия решений
- •Красноярск 2016
5 Реальные процедуры принятия управленческих решений.
Эти процедуры сильно зависят от предметной области, в которой принимаются решения. Например, при ликвидации чрезвычайных ситуаций важным критерием является скорость принятия решения, поскольку времени на подробное обсуждение и согласование вариантов действий просто нет.
В то же время в организационных системах решения обычно принимаются в несколько этапов. Предложения оформляются в виде документов – приказов, планов, графиков и т.п., направляемых в подчиненные структуры или в другие организации. Обычно сотрудники команды ЛПР – назовем их Исполнителями – готовят первоначальный вариант документа. Он размножается и рассылается на отзыв заинтересованным в нем сотрудникам, а иногда и в другие организации. Исполнители составляют сводку отзывов, с одними из замечаний соглашаются, против других высказывают возражения. Затем собирают так называемое «согласительное совещание», на которое приглашают всех тех, с чьим мнением Исполнители не согласны. В результате дискуссии по ряду позиций достигается компромисс, и возражения снимаются. Окончательное решение по проекту документа с учетом оставшихся возражений принимает ЛПР, например, генеральный директор или Совет директоров, т.е. высшая инстанция в данной организации. Именно такова процедура подготовки Законов РФ, Государственных стандартов и иных ответственных документов.
Во многих случаях эта процедура упрощается, и отзывы заменяются визированием, при котором свое согласие менеджеры выражают, накладывая на документ визу, т.е. подписывая (иногда добавляя несколько слов по затрагиваемой проблеме). Например, подготовленное для отправки в другую организацию письмо или приказ по организации визируют руководители нескольких отделов, и генеральный директор его подписывает от имени фирмы, не вникая в суть (поскольку каждый день он подписывает десятки писем и приказов, то вникать некогда). Адресату уходит письмо, на обратной стороне которого указаны фамилия и телефон Исполнителя (поскольку адресат тоже хорошо знаком с процедурой подготовки документов, он понимает, что по конкретным вопросам надо обращаться к Исполнителю, а не к генеральному директору). В архиве фирмы остается письмо с визами, так что в случае необходимости легко выяснить, кто составил и одобрил документ.
Схема деятельности по подготовке и принятию решения приведена на рисунке 1.1.
1.4 Системы поддержки принятия решения
В настоящее время команда ЛПР может использовать при принятии решения различные математические и компьютерные средства [4, 7, 26, 35]. В памяти компьютеров содержится масса информации, организованной с помощью баз данных и баз знаний, а также других программных продуктов, позволяющих оперативно использовать эту информацию. Модели позволяют просчитывать последствия тех или иных решений, прогнозировать развитие событий. Методы экспертных оценок также основаны на математической обработке мнений экспертов с помощью специальных программных средств.
Часто используются оптимизационные модели принятия решений. Их общий смысл таков: известен один или несколько числовых критериев, характеризующих решение, и набор управляющих параметров, которые могут иметь различную природу – число, вектор, множество и другие. Цель ЛПР– минимизировать (или максимизировать) целевые критерии, выбрав соответствующие управляющие параметры, учитывая наложенные на них ограничения. Тем самым определяется наилучшее решение. В случае, когда одновременно учитывается множество критериев, возникает задача нахождения компромиссов между требованиями этих критериев.
Рис. 1.1 Схема деятельности по принятию решения
Ряд примеров оптимизационных задач при принятии решений приведен в последующих главах.
Как уже отмечалось, практика управления потребовала вовлечения в процесс принятия решений не только формальных методов, но и качественных, слабоструктурированных факторов. Отсюда появилось новое направление «Системы поддержки принятия решений» – СППР, которое использует не только традиционные методы дисциплины «Исследование операций», но и достижения в области новых информационных технологий.
Самое общее определение выглядит так: Система поддержки принятия решений (СППР, Decision Support System, DSS) – это компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях, при проведении полного и объективного анализа предметной деятельности и альтернатив решений [26, 35].
Для анализа и выработки предложений в СППР используются различные методы [7]. Это могут быть:
информационный поиск,
решение задач оптимизации,
обработка экспертных оценок,
интеллектуальный анализ данных,
рассуждение на основе прецедентов,
имитационное моделирование,
эволюционные вычисления и генетические алгоритмы,
нейронные сети,
ситуационный анализ,
когнитивное моделирование,
методы геоинформатики и другие.
Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР. Если решение проблем связано с пространственными данными и может быть отображено на электронных картах, то говорят о ГИС-ориентированной СППР.
Итак, мы видим, что дать строгое определение СППР достаточно трудно, поскольку конструкция и функции СППР существенно зависят от характера задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные как части СППР.
Как правило, СППР должна быть способна вырабатывать и рекомендовать эффективные варианты решений, не заменяя ЛПР при окончательном принятии решения.
Современные СППР представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности. В большинстве случаев СППР – интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР и его команде) применять данные и модели для идентификации ситуаций,анализа альтернатив и принятия решений. Система должна обладать возможностью интерактивной работы с помощью достаточно простых запросов. В завершающей части нашего курса мы рассмотрим примеры реализованных систем поддержки принятия решений.
