Системы принятия решений. Учебно-методический комплекс по специальности 080801 «Прикладная информатика (в информационной сфере)», специализации «Инфор

Утвержден на заседании кафедры технологии автоматизированной обработки информации от 22.01.2013 г., протокол № 8.

Рекомендован к изданию учебно-методическим советом Института информационных и библиотечных технологий КемГУКИ

от 31.01.2013 г., протокол № 3.

Системы принятия решений [Текст]: учебно-методический комплекс по специальности 080801 «Прикладная информатика (в информационной сфере)», специализации «Информационные сети и системы», квалификация «информатик-аналитик» / сост. Ю. М. Басалаев. – Кемерово: Кемеров. гос. ун-т культуры и искусств, 2013. – 56 с.

Составитель: д-р физ.-мат. наук, профессор

Ю. М. Басалаев

2

ВВЕДЕНИЕ

Во всех областях человеческой деятельности приходится постоянно иметь дело с проблемой принятия решений, выбором между различными альтернативами. В зависимости от масштабов решаемых задач этот выбор может носить оперативный характер, быть тактическим или стратегическим.

В настоящее время дисциплина «Системы принятия решений» является востребованной. Её методы и средства используются при разработке систем поддержки принятия решений (СППР) и систем автоматизированного проектирования (САПР). Трудность изучения этой дисциплины

врамках семестрового курса заключается в её многоаспектности. Действительно, все дисциплины, связанные с проектированием информационных систем и анализом действующих информационных систем, затрагивают

втой или иной степени проблему выбора.

Прежде всего, следует подчеркнуть, что и теория принятия решений, и особенно методы, развиваемые на ее основе, – это прикладное научное направление, которое не является строгой математической наукой, хотя, безусловно, использует различные математические методы и содержит важные темы, целиком относящиеся к области математики. Надо признать, что в настоящее время теория принятия решений является совокупностью концепций, зачастую не связанных между собой, а иногда и противоречащих друг другу. Такая ситуация объясняется тем, что теория принятия решений возникла из источников, принадлежащих различным отраслям человеческого знания, в том числе и прикладной информатики. Данное направление связано с практическим применением методов поддержки принятия решений. В связи с увеличением объёмов информации, которые приходится перерабатывать при принятии решений, и увеличением количества критериев и ограничений, которые следует учитывать, этот выбор всё более усложняется.

Таким образом, для современного специалиста, занимающегося ин- формационно-аналитической деятельностью, умение создавать и исследовать адекватные модели принятия решений достаточно актуально. Ещё более важно овладеть техникой и даже, в какой-то мере, искусством принятия решений для специалистов в области информационных систем и

3

технологий, одним из ключевых направлений развития которых являются компьютерные системы поддержки принятия решений. Именно эти тенденции обусловили включение в учебный план специальности 080801 «Прикладная информатика (в информационной сфере)», специализации «Информационные сети и системы», квалификация «информатик-анали- тик», дисциплины «Системы принятия решений». Данный курс входит в состав специальных дисциплин.

Изучение дисциплины опирается на знания, полученные студентом

врезультате изучения таких дисциплин, как «Информационные технологии», «Проектирование автоматизированных информационных систем», «Теория систем и системный анализ», «Информационно-аналитические системы и сети», «Интеллектуальные информационные системы», «Экспертные информационные системы».

Основной целью изучения дисциплины является освоение современной методологии и техники принятия многокритериальных решений, изучение архитектуры и принципов работы информационных систем поддержки принятия решений.

Достижение поставленной цели предполагает решение следующих

задач:

знакомство с базовыми понятиями и принципами принятия решений;

изучение широкого спектра современных методов и алгоритмов

выбора;

освоение современного программного обеспечения, используемого

вСППР.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

иметь представление о:

современных концепциях и подходах к принятию решений;

принципах работы СППР;

способах адаптации методов принятия решений к решению конкретных задач;

современных программных продуктах в области принятия решений;

знать:

теоретические основы принятия решений;

классификацию и основные методы принятия многокритериальных решений;

4

области и примеры применения методов принятия решений;

информационные технологии и программные средства, используемые при разработке СППР;

уметь:

выбирать метод или методы принятия решений;

строить модель принятия решений;

применять методы, алгоритмы и доступные компьютерные программы принятия решений;

интерпретировать полученные результаты и разрабатывать рекомендации на их основе.

В структуре дисциплины выделяется два взаимосвязанных раздела. На содержание и объём практических навыков, подлежащих усвоению при изучении систем принятия решений, оказывают влияние темы, включённые в разделы дисциплины. Бурный рост баз данных в информационных системах общего и специального назначения повлёк необходимость выявления закономерностей, которые могли бы использоваться для принятия решений. Таким образом, учитывая современные тенденции, теория принятия решений должна в большей мере отражать модели и методы, использующие для принятия решений большие объёмы информации. Методологически это означает смещение акцентов с последовательных на параллельные методы выбора вариантов принятия решений. Параллельные методы выбора ориентированы на сопоставление векторных оценок вариантов с целью выбора наилучших. В отличие от последовательных методов, осуществляющих прямой выбор наилучших альтернатив, параллельные методы используют преимущественно косвенные способы: выбор через упорядочение и отбор. Для решения этих задач применяются векторные и скалярные методы оптимизации.

Использование большого объёма информации для принятия решений делает актуальным выделение различных по качеству объектов и обоснование результатов выбора. Для студентов информатиков-аналитиков изучение математических алгоритмов является недостаточным вне связи с современными информационными технологиями. Поэтому значительное внимание уделяется рассмотрению современных информационных технологий, используемых СППР.

5

Всоответствии с рассмотренными тенденциями практическое освоение методов принятия решений и анализ СППР реализуется в рамках практических работ.

Входе аудиторной и внеаудиторной работы предусматривается детальное рассмотрение современных алгоритмов выбора при наличии многих критериев, преимущественно при конечном числе альтернатив, включая решение численных примеров и тестовых заданий.

Согласно учебному плану специальности 080801 «Прикладная информатика (в информационной сфере)», специализации «Информационные сети и системы», квалификация «информатик-аналитик», дисциплина

«Системы принятия решений» общим объемом 118 часов изучается в 9-м семестре (очной формы обучения) и в 8-м семестре (заочной формы обучения). Программой дисциплины предусмотрено чтение лекций, проведение практических занятий. Освоение дисциплины предполагает, помимо посещения аудиторных занятий, выполнение итоговой контрольной работы. Учебной программой дисциплины предусмотрена самостоятельная работа по всем разделам. Изучение дисциплины завершается экзаменом. Обязательным условием допуска к экзамену является выполнение практических работ и итоговой контрольной работы и представление их результатов в виде отчетов.

Данный учебно-методический комплекс (УМК) включает: учебную программу дисциплины, описания практических работ, тесты для самоконтроля, контрольные вопросы по всем темам дисциплины, методические указания по выполнению контрольной работы, примерные темы рефератов, глоссарий, вопросы к экзамену, список литературы, перечень ключевых слов. В совокупности учебные материалы, представленные в настоящем УМК, предназначены для организации и проведения аудиторных занятий, самостоятельной работы студентов, реализации самопроверки, текущей и итоговой проверки знаний и умений студентов, а также организации подготовки студентов к сдаче экзамена по дисциплине «Системы принятия решений».

6

УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ

Тематический план дисциплины «Системы принятия решений»

(очная форма обучения)

Тематический план дисциплины «Системы принятия решений»

(заочная форма обучения)

СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ «Системы принятия решений»

Раздел 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Тема 1.1. Введение в теорию принятия решений

Основные положения и предмет теории принятия решений. Психологические особенности принятия решений человеком в процессе его деятельности. Инженерное направление: практическое применение методов поддержки принятия решений. Люди в процессе принятия решений: лицо, принимающее решение (ЛПР); владелец проблемы; участник активной группы; член группы, принимающей решения; эксперт; консультант по принятию решений; аналитик; окружение лица, принимающего решение, и владельца проблемы. Альтернативы – возможные варианты действий. Формализация проблемы принятия решений: составление списка альтернатив или ограничений. Задачи принятия решений: 1) с заранее заданным списком альтернатив; 2) с заданными ограничениями, но неиз-

8

вестными альтернативами. Критерии выбора решения. Использование критериев выбора решения для оценки альтернатив: шкалы количественных и качественных оценок по критериям. Три этапа процесса принятия решений: поиск информации и постановка задачи, построение множества альтернатив и выбор лучшей альтернативы. Основные задачи принятия решений: упорядочение альтернатив, распределение альтернатив по классам решений, выделение наилучшей альтернативы.

Набор параметров процесса принятия решений: среднее время выработки решения (быстрота реакции); частота ошибочных решений (вероятность принятия неправильного решения); средние затраты на выработку решения; ущерб от необоснованных решений за определенный период; скорость обнаружения ошибок в принимаемых решениях. Основные задачи, решаемые при построении системы принятия решений.

Тема 1.2. Методы принятия решения

Назначение и методология систем принятия решений. Методы принятия решений. Структурные характеристики задач формирования управленческих решений. Понятие оптимального управления. Оптимизационные методы и модели. Математические методы как важнейший способ оптимизации управления сложными системами. Построение экономических, математических и статистических моделей для задач принятия решений в сложных ситуациях или в условиях неопределенности. Границы применимости количественного анализа. Примеры экономических, социальных, технических и других задач, решаемых с использованием математических методов и моделей.

Основы математического моделирования. Классификация методов моделирования. Принципы построения математических моделей. Требования к математическим моделям. Классификация и характеристика видов математических моделей. Элементы математической модели. Свойства математических моделей. Условия построения математической модели. Уровни абстракции, соответствующие переходу от системы-оригинала к ее модели. Этапы построения математической модели. Формализация принципов оптимального поведения в моделях принятия решения. Классификация моделей исследования операций. Информационное обеспечение математического моделирования.

9

Тема 1.3. Исследование операций как научный подход к решению задач принятия решений

Научные подходы к принятию решений. Системный подход. Логический подход. Воспроизводственно-эволюционный подход. Инновационный подход. Комплексный подход. Глобальный подход. Интеграционный подход. Виртуальный подход. Стандартизационный подход. Маркетинговый подход. Эксклюзивный подход. Функциональный подход. Процессный подход. Структурный подход. Ситуационный (вариантный) подход. Нормативный подход. Оптимизационный подход. Директивный (административный) подход. Поведенческий подход. Деловой подход.

Предмет и методы исследования операций как научного подхода к решению задач принятия решений. Оптимизационные задачи в науке и технике. Однокритериальная и многокритериальная оптимизация. Понятие операции. Этапы исследования операций. Показатели и критерии эффективности. Классификация задач исследования операций.

Исследование операций как комплекс самостоятельных направлений прикладной математики. Общая характеристика методов исследования операций, применяемых для решения задач оптимального управления. Основные этапы процесса исследования операций. Классификация задач и разделов исследования операций. Вероятностные модели задач исследования операций.

Марковские случайные процессы, их классификация. Модели задач исследования операций на основе дискретных марковских случайных процессов с непрерывным временем и методы их решения. Понятие о системах массового обслуживания.

Постановка задач исследования операций, учитывающих неопределённые факторы. Общая характеристика теоретико-игровых моделей и методов.

Тема 1.4. Линейное программирование

Задачи и методы линейного программирования. Линейная программа. Общие свойства линейных программ. Аксиомы линейности. Общая постановка экстремальных задач. Двумерная задача. Понятие локального и глобального минимумов и их взаимосвязь. Модели линейного программирования. Переход от максимизации к минимизации. Алгебраическое и

10