
- •1.1. Возникновение сппр. Принципы построения сппр
- •1.2. Внедрение сппр на предприятиях. Проблемы внедрения сппр
- •1.3. Влияние внедрения сппр на управление предприятием
- •1. Децентрализация и рост информационных потребностей
- •2. От обработки данных через информационные системы к управлению знаниями
- •2.1. Информационная технология поддержки принятия решений
- •2.2. Основные компоненты сппр
- •2.2.1. Источники данных
- •2.2.2. Модель данных
- •Метаданные
- •2.2.2. База моделей
- •3. Общая схема принятия решений
- •3.2.2. Генерация решений с помощью экспертных систем
- •3.2.3. Генерация решений на основе эвристических предпочтений лиц, принимающих решения
- •2. Создание базы знаний экспертной системы
- •3. Сценарий − последовательность действий, предпринимаемых для достижения цели
- •3.2.4. Оценка вариантов решения по заданным критериям:
- •3.2.6. Согласование критериев оценки
- •3.3. Получение исходных данных
- •3.4. Решение зпр
- •3.4.1. Классификация задач принятия решений
- •4.1. Классификация на уровне пользователя
- •4.2. Классификация по функциональному наполнению интерфейса системы
- •4.4. Классификация по архитектуре
- •4.5. Классификация в зависимости от вида данных, с которыми работают сппр
- •4.6. Классификация сппр по уровням
- •4.7. Классификация сппр по функциональным возможностям
- •4.8. Классификация сппр по уровню распределенности
- •4. Финансовая диагностика предприятий
- •8. Ситуационные системы
- •8.1. Классификация ситуационных систем
- •8.2. Ситуационный центр
- •8.2.1. Виды обеспечения сц
- •8.2.2. Полный цикл функционирования сц. Необходимость широкого применения сц
- •8.2.3. Концепция сц
- •8.2.4. Режимы работы сц
- •8.2.5. Оснащение ситуационного центра
- •8.2.6. Базовые характеристики сц
- •8.2.7. Классификация сц
- •9. Информационно–аналитические системы как разновидность сппр
- •10. Рынок сппр
- •Http://ru.Wikipedia.Org/wik.
- •17. Http://www.Math.Kemsu.Ru/faculty/kmc/book/matekon/Chapter1/. Par1_6.Html
- •Редактор е.Е. Дорошенко
Какую работу нужно написать?
3.4. Решение зпр
На этом этапе производится математическая обработка исходной информации, ее уточнение и модификация в случае необходимости.
3.4.1. Классификация задач принятия решений
Задачи принятия решений можно разделить на статические и динамические. К статическим относятся задачи, которые не требуют многократного решения через короткие интервалы времени. К динамическим относятся ЗПР, которые возникают достаточно часто. Следовательно, итерационный характер процесса принятия решений можно считать закономерным, что подтверждает необходимость создания и использования эффективных систем компьютерной поддержки.
ЗПР отличаются большим многообразием, классифицировать их можно по различным признакам, характеризующим количество и качество доступной информации. В общем случае ЗПР можно представить следующим набором информации:
<T, A, K, X, F, G, D>,
где Т – постановка задачи (например, выбрать лучшую альтернативу или упорядочить весь набор;
А – множество допустимых альтернативных вариантов;
К – множество критериев выбора, Х – множество методов измерения предпочтений (например, использование различных шкал);
F – отображение множества допустимых альтернатив в множество критериальных оценок (исходы);
G – система предпочтений эксперта;
D – решающее правило.
Рассмотрим традиционные классификации:
По виду отображения F. Отображение может иметь детерминированный характер, вероятностный или неопределенный вид, в соответствии с которым задачи принятия решений можно разделить на задачи в условиях риска и в условиях неопределенности.
Мощность множества К. Множество критериев выбора может содержать один критерий или несколько. В соответствии с этим ЗПР можно разделить на задачи со скалярным критерием и задачи с векторным критерием (многокритериальное принятие решений)
Тип системы G. Предпочтения могут формироваться одним лицом или коллективом, в зависимости от этого ЗПР можно классифицировать на задачи индивидуального принятия решений и задачи коллективного принятия решений.
Задачи принятия решений в условиях определенности. К этому классу задач относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная количественная информация. В этом случае применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта. Основные условия применимости методов математического программирования следующие:
Задача хорошо формализована, то есть имеется адекватная математическая модель реального объекта.
Существует некоторая единственная целевая функция (критерий оптимизации), позволяющая судить о качестве рассматриваемых альтернативных вариантов.
Имеется возможность количественной оценки значений целевой функции.
Задача имеет определенные степени свободы (ресурсы оптимизации), то есть некоторые параметры функционирования системы, которые можно произвольно изменять в некоторых пределах для улучшения значений целевой функции.
Задачи в условиях риска. В тех случаях, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, получаем ЗПР в условиях риска. Для построения распределения вероятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привлекать знания экспертов. Обычно для решения задач этого типа применяются методы теории одномерной или многомерной полезности. Эти задачи занимают промежуточное положение между задачами принятия решений в условиях неопределенности и определенности.
Задачи в условиях неопределенности. Эти задачи имеют место, когда информация, необходимая для принятия решений, является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы слишком сложны, либо отсутствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекаются знания экспертов. В отличие от подхода, принятого в экспертных системах, для решения ЗПР знания экспертов обычно выражены в виде некоторых количественных данных, называемых предпочтениями.
Обработка информации может оказаться достаточно трудоемкой, при этом может возникнуть необходимость совершения нескольких итераций и желание применить различные методы для решения задачи. Поэтому именно на этом этапе возникает потребность в компьютерной поддержке процесса принятия решения.
Анализ и интерпретация полученных результатов
Полученные результаты могут оказаться неудовлетворительными и потребовать изменений в постановке ЗПР. В этом случае необходимо будет пройти заново весь путь. Решение ЗПР может занимать достаточно длительный промежуток времени, в течение которого окружение задачи может измениться и потребовать корректировок в постановке задачи, а также в исходных данных.
КЛАССИФИКАЦИЯ СППР
Компьютерная поддержка процесса принятия решений основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых ЛПР, и алгоритмизации самого процесса выработки решения и
представляет собой итеративный процесс взаимодействия управленца и компьютера.
Программно компоненты структуры СППР в зависимости от сложности поставленных задач реализованы по-разному, поэтому на рынке программных продуктов предлагаются различные СППР. Все эти СППР можно классифицировать по различным признакам.