11

2

УДК 519.8+004.891

Теория принятия решений и экспертные системы: методические указания для самостоятельной работы студентов по направлению подготовки 15.03.04 –

Автоматизация технологических процессов и производств для очной формы обучения / А.В. Стариков; М-во образования и науки РФ, ФГБОУ ВО

«ВГЛТУ». – Воронеж, 2016. – 8 с.

Печатается по решению редакционно-издательского совета ВГЛТУ

Рецензент: заведующий кафедрой электротехники и автоматики ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I», доктор технических наук, профессор Афоничев Д.Н.

3

Введение

Учебный план по направлению подготовки бакалавра 15.03.04 – «Авто- матизация технологических процессов и производств» включает изучение дис- циплины «Теория принятия решений и экспертные системы» в течение 3-го се- местра в объёме 144 часа, из которых 18 часов отводится для лекционных заня- тий, 36 часов − для лабораторных работ, 90 часов − для самостоятельной рабо- ты студентов. Итоговый контроль осуществляется в виде сдачи дифференциро- ванного зачёта.

Рабочая программа дисциплины определяет в качестве основной цели −

формирование у студентов теоретических и практических знаний о принципах применения математических моделей, методах и алгоритмах поиска (выбора) эффективных решений различных организационно-технических задач с исполь- зованием современных средств вычислительной техники и программного обес- печения.

Для достижения данной цели в ходе изучения дисциплины решаются сле- дующие задачи:

∙ознакомление с общими положениями постановки задачи принятия решений, принципами формирования и применения математических моделей при решении различных задач, структурой и назначением экс- пертных систем принятия решений;

∙изучение базовых понятий и методов теории принятия решений, алго- ритмов поиска (выбора) эффективных решений различных организаци- онно-технических и экономических задач;

∙уяснение показателей эффективности и критериев решения многокри- териальных задач в условиях определенности и неопределенности, ал- горитмических методов решения задач оптимизации;

∙усвоение основных понятий и положений экспертных систем принятия решений, элементов продукционных экспертных систем, приемов ре- шения задач с использованием средств вычислительной техники и про-

граммного обеспечения.

В результате освоения дисциплины «Теория принятия решений и экс- пертные системы» студент должен:

∙знать: основные понятия и положения теории принятия решений; этапы процесса принятия решений; модели и методы принятия решений в ус- ловиях определенности и неопределенности; структуру, назначение и возможности экспертных систем и систем поддержки принятия реше- ний;

∙уметь: разрабатывать математические модели задач принятия решений; выбирать методы для их решения; анализировать полученные решения для выбора оптимального; использовать изученные методы для приня- тия экономических и технических решений; применять оценки степени риска и эффективности принятого решения;

∙владеть: теоретическими знаниями и практическими навыками моде- лирования задач принятия решений; применения методов их решения;

4

выполнения анализа альтернатив при решении многокритериальных задач оптимизации; использования средств вычислительной техники и программного обеспечения для решения различных организационно- технических и экономических задач.

1 Содержание учебной дисциплины

В соответствии с рабочей программой освоение дисциплины «Теория принятия решений и экспертные системы» предусматривает изучение следую- щих разделов (тем) и вопросов, входящих в их состав:

Раздел 1. Введение. Понятие и примеры задач принятия решений. Поста- новка задачи принятия решений. Этапы процесса принятия решений. Класси- фикация задач принятия решений.

Раздел 2. Модели и методы принятия решений в условиях определён-

ности. Математические модели принятия решений. Классификация моделей и методов принятия решений. Общая характеристика и особенности рассматри- ваемых классов моделей. Математические методы оптимизации решений. Классификация математических методов оптимизации решений. Общая харак- теристика и особенности рассматриваемых классов методов. Задачи однокрите- риальной (скалярной) оптимизации. Модели и методы решения однокритери- альных задач линейного программирования. Примеры решения задач линейно- го программирования. Задачи распределительного типа. Закрытая и открытая транспортные задачи. Моделирование и решение транспортной задачи. Приме- ры решения транспортной задачи. Задача о назначениях. Моделирование и ре- шение задачи о назначениях. Примеры решения задачи о назначениях. Задача целочисленного программирования. Общая постановка и особенности решения задачи целочисленного программирования. Постановка и методы решения за- дачи о рюкзаке (ранце). Задачи многокритериальной (векторной) оптимизации. Модели и методы решения задач многокритериальной оптимизации. Методы свертки критериев. Аддитивный и мультипликативный составные критерии.

Раздел 3. Принятие решений в условиях неопределённости. Принятие решений в условиях неопределенности. Критерии Лапласа, критерий Сэвиджа, критерий Гурвица, минимаксный критерий. Принятие решений в условиях рис- ка. Критерий ожидаемого значения, критерий предельного уровня, критерий наиболее вероятного исхода. Экспериментальные данные при принятии реше- ний в условиях риска. Деревья решений. Основные понятия теории игр. Анта- гонистические игры. Платежная матрица. Цена игры. Принцип минимакса. Чистые и смешанные стратегии. Приведение матричной игры к задаче линей- ного программирования. Основные типы конфликтных ситуаций. Примеры по- становок игровых задач. Решение игровых задач методами линейного програм- мирования.

Раздел 4. Экспертные системы принятия решений. Понятие, назначе-

ние и области применения экспертных систем. Общая структура экспертных систем. Классификация экспертных систем. Продукционные экспертные систе- мы. Основные компоненты продукционной экспертной системы. Прямая и об- ратная цепочки вывода. Пример простой диагностирующей экспертной систе-

5

мы. Представление и использование нечетких знаний. Байесовский подход и основанные на нем примеры построения экспертных систем. Нейлоровские ди- агностирующие экспертные системы.

В соответствии с рабочей программой дисциплины «Теория принятия решений и экспертные системы» предусматривается следующая тематика лабораторных работ (в скобках указано нормативное количество времени, от- водимое на выполнение и защиту лабораторной работы):

1.Модели и методы решения однокритериальных задач линейного про- граммирования (6 часов).

2.Моделирование и решение транспортной задачи (6 часов).

3.Моделирование и решение задачи о назначениях (4 часа).

4.Задача целочисленного программирования. Постановка и методы ре- шения задачи о рюкзаке (ранце) (4 часа).

5.Модели и методы решения задач многокритериальной оптимизации. Методы свертки критериев (4 часа).

6.Парето-оптимальные решения многокритериальных задач (4 часа).

7.Модели и методы теории игр. Решение игровых задач (4 часа).

8. Решение игровых задач методами линейного программирования

(4 часа).

Каждая работа лабораторного практикума предполагает выполнение практической части с использованием программно-технического обеспечения, подготовку письменного отчёта о выполненной лабораторной работе и его за- щиту. Требования к оформлению отчёта обычно излагаются в методических указаниях к лабораторным работам. При защите отчёта студент должен проде- монстрировать знание необходимого теоретического минимума по теме лабора- торной работы, аргументировано ответить на вопросы преподавателя, касаю- щиеся практической части работы.

В соответствии с учебным планом на самостоятельную работу студента предусматривается более 50 % общего времени, отводимого на изучение дис- циплины. При этом одну часть времени, планируемого для самостоятельной ра- боты, предполагается использовать для самостоятельного изучения отдельных вопросов лекционного курса, другую − для доработки отчётов о выполненных лабораторных работах и подготовки к их защите, третью − для подготовки к её защите.

2 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы

При осуществлении самостоятельной работы студент должен руково- дствоваться указаниями преподавателя, данными методическими указаниями, методическими указаниями к лабораторным работам, методическими указа- ниями к выполнению курсовой работы, материалами конспекта лекций, реко- мендованной основной и дополнительной учебной литературой, включая элек- тронные источники информации.

Ниже приведен перечень основной и дополнительной литературы, пред- ставленной в ЭБС «Единое окно доступа к образовательным ресурсам».

6

Основная литература

1. Козлов, В. Н. Системный анализ и принятие решений [Электронный ресурс] : учеб. пособие / В. Н. Козлов. − СПб.: Изд-во Политехнического уни- верситета, 2008. − 220 с. − ЭБС «Единое окно доступа к образовательным ре- сурсам».

2.Финаев, В. И. Модели систем принятия решений [Электронный ресурс]

:учеб. пособие / В. И. Финаев. − Таганpог : Изд-во ТРТУ, 2005. - 118 c. − ЭБС «Единое окно доступа к образовательным ресурсам».

Дополнительная литература

1.Бодров, В. И. Математические методы принятия решений [Электрон- ный ресурс] : учеб. пособие / В. И. Бодров, Т. Я.Лазарева, Ю. Ф. Мартемьянов.

−Тамбов : Изд-во ТГТУ, 2004. − 124 с. − ЭБС «Единое окно доступа к образо- вательным ресурсам».

2.Блюмин, С. Л. Модели и методы принятия решений в условиях неопре- деленности [Электронный ресурс] : монография / С. Л. Блюмин, И.А. Шуйкова.

−Липецк : ЛЭГИ, 2001. − 139 с. − ЭБС «Единое окно доступа к образователь- ным ресурсам».

3.Коробова, И. Л. Принятие решений в системах, основанных на знаниях

[Электронный ресурс] : учеб. пособие / И. Л. Коробова, Г.В. Артемов. − Тамбов: Издательство ТГТУ, 2005. − 80 с. − ЭБС «Единое окно доступа к образователь- ным ресурсам».

4. Телков, А. Ю. Экспертные системы [Электронный ресурс]: учеб. посо- бие / А. Ю. Телков. – Воронеж : ИПЦ ВГУ, 2007. – 83 с. ЭБС «Единое окно дос- тупа к образовательным ресурсам».

Для качественного освоения дисциплины, возможно, потребуются сле- дующие ресурсы информационно-телекоммуникационной сети «Интернет»:

∙ЭБС «Единое окно доступа к образовательным ресурсам»: http://window.edu.ru;

∙Административно-управленческий портал: http://www.aup.ru (Орлов, А.И. Основы теории принятия решений [Электронный ресурс] : учеб. пособие / А. И. Орлов. – М. : 2002. (Режим доступа : http://www.aup.ru/books/m156/ – Загл. с экрана);

∙Интернет-Университет информ. технологий : http://www.intuit.ru. Поскольку лекции читаются не в полном объёме дисциплины, то студен-

там на самостоятельное изучение выносится ряд тем (табл. 1). Преподаватель сообщает студентам их общее содержание и организует контроль знаний по за- явленным темам.

7

Проверка качества освоения разделов (тем) дисциплины осуществляется

посредством текущего контроля успеваемости и промежуточной аттестации студентов. Результаты текущего контроля отражаются в баллах модульно- рейтинговой системы оценки знаний.

После завершения лекционного курса, выполнения лабораторного практи- кума и защиты курсовой работы студент допускается к сдаче дифференцирован- ного зачёта по дисциплине «Теория принятия решений и экспертные системы».

8

Стариков Александр Вениаминович

Теория принятия решений и экспертные системы

Методические указания для самостоятельной работы по направлению подготовки бакалавра 15.03.04 – «Автоматизация технологических процессов и

производств» для очной формы обучения

Редактор С.Ю. Крохотина

ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова»