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

Общие теоретические сведения

По виду отображения реальной действительности принято выделять следующие модели: физическую, графическую и математическую. Модели принятия решений используют в основном математические модели. В процессе принятия решений, на этапах постановки проблемы, поиска альтернатив используются также описательная (дескриптивная) и нормативная (аналитическая) модели.

Составные части модели принятия решения. В каждой модели принятия решений более или менее точно представлены следующие элементы: альтернативы действий; результаты; состояние внешней среды (с учетом вероятности ее воздействия на результаты решения); целевая функция ЛПР.

Установление альтернатив действий, оцениваемых в рамках модели, уже представляет собой предварительное решение: конечное решение может состоять исключительно в выборе одной из этих (допустимых) альтернатив; прочие виды действий (более) не учитываются. Если выявленное таким образом решение представляется неудовлетворительным, множество рассматриваемых альтернатив действий может быть расширено.

Результаты альтернатив действий. Из всего множества допустимых способов действий на данном этапе в соответствии с целью выбирается лучшая (или, как минимум, «хорошая») альтернатива. Форма выбора ориентирована на ту или другую модель принятия решений.

Результат, который будет достигнут при выборе конкретной альтернативы, зависит от величин, на которые ЛПР в рамках сложившейся ситуации принятия решения не может или не хочет повлиять. Величины, воздействующие на результаты альтернатив, но не являющиеся переменными решения, контролируемыми ЛПР, именуются данными (существенными для данного решения).

Принятие рационального решения возможно лишь тогда, когда существуют представления о цели, с помощью которых возможно будет оценивать выбранные альтернативы. Цель состоит в достижении конечного желаемого состояния.

Задание 1: Осуществить сбор исходный данных. Задание 2: Провести анализ исходных данных. Задание 3: Построить модель выбора.

21

Требования к отчету. Отчет должен включать: титульный лист; содержание задачи; необходимые формулы, рисунки, схемы, таблицы; варианты возможных решений; выводы и заключения.

Технология работы:

1.Сформулировать проблему и определить общую цель рационального выбора.

3.Осуществить сбор информации о предметной области.

4.Создать таблицу «Объекты / Признаки».

5.Проанализировать множества объектов (вариантов) на сопоставимость, полноту и неизбыточность. Сопоставимость объектов определяется, прежде всего, полнотой их векторных оценок. Если объект не может быть оценен, хотя бы по одному из признаков, он несопоставим с другими.

Втех случаях, когда объекты обладают различными возможностями, их сопоставимость обеспечивается за счёт измерения в относительных единицах. Например, если в группе A учится 10 студентов, а в группе B – 20 студентов, то возможности научных публикаций у этих групп различны. Выравнивание возможностей осуществляется за счёт использования удельного показателя «Публикации»=«Число публикаций»/«Число студентов». На его основе формируется критерий: «Публикации» → max. Сопоставимости по возможностям отвечают монотонные функции полезности. Полнота множества объектов оценивается по отношению к множеству возможных (потенциальных) вариантов. Два объекта неразличимы, если они имеют одинаковые векторные оценки и, следовательно, одинаковый рейтинг. Если решается задача выбора лучшего объекта, один из объектов может быть признан избыточным и исключён из рассмотрения.

6.Выполнить анализ множества первичных признаков (показателей) на неизбыточность и независимость. Показатель, не различающий объекты, признаётся избыточным и исключается из таблицы. При количестве более семи объектов выполняется корреляционный анализ данных на предмет выявления существенно зависимых признаков. С этой целью строится корреляционная матрица, и по значениям линейного коэффициента парной корреляции выявляются существенно зависимые признаки. При τ≈1 (τ≈–1) фиксируется функциональная связь между признаками и один из зависимых признаков исключается из рассмотрения. Взаимозависимость двух признаков, характеризуемая τ≥0,8, учитывается при формировании критериев на основе этих признаков. Решение об учёте более сла-

22

бой зависимости (0,6≤τ≤0,8) обосновывается в каждом конкретном случае. При малом числе объектов (менее семи) выполняется анализ признаков на независимость по предпочтению.

7.Построить дерево целей в соответствии с общей целью рационального выбора. Начальный вариант дерева целей строится «сверху вниз» (от корневой к листовым вершинам). При этом глобальная (общая) цель детализируется на множество локальных (частных) целей.

8.Провести анализ первичных признаков на соответствие локальным целям нижнего уровня (яруса) дерева целей. При числе признаков большем пяти-семи осуществляется структурирование множества признаков. Группировка признаков по частным целям осуществляется по принципу семантической (смысловой) близости. Предпочтительное число признаков

вгруппе – от двух до пяти.

9.Проанализировать множества первичных признаков на полноту. Выявляется достаточность первичных признаков для характеристики каждой частной цели. Если их недостаточно, вводятся дополнительные признаки и определяются способы нахождения их значений (объективные или экспертные).

10.Выполнить перевод качественных значений признаков в количественную шкалу (кодирование признаков).

11.Сформировать критерии оценивания объектов на основе первичных признаков. Каждому признаку ставится в соответствие идеальная или реальная цель. На основе идеальной цели формируется целевой критерий, а на основе реальной цели – ограничительный критерий. В случае несопоставимости объектов по этому признаку осуществляется вычисление удельного признака, применимого ко всем объектам. Удельный признак вычисляется на основе первичных признаков.

Контрольные вопросы:

1.В чем заключается суть концепции ограниченной рациональности Г. Саймона?

2.Каковы особенности модели «мусорной корзины» Дж. Марча?

3.В чем заключается суть теория локальных приращений Ч. Линдб-

лома?

4.Какова специфика модели принятия решений В. Врума?

5.Каковы особенности модели организации М. Круазье?

6.В чем заключается суть основной модели принятия решений?

23

Список рекомендуемой литературы

Основная литература

учебная литература

1.Мендель, А. В. Модели принятия решений [Электронный ресурс]: учеб. пособие / А. В. Мендель. – М.: Юнити-Дана, 2012. – 465 с. – Универси-

тетская библиотека online. – Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/ book/115173/. – Загл. с экрана (дата обращения: 12.09.2012).

Дополнительная литература

1. Башкатова, Ю. И. Управленческие решения [Электронный ресурс]: учебно-методический комплекс / Ю. И. Башкатова. – М.: Евразийский открытый институт, 2008. – 119 с. – Университетская библиотека online. – Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/book/90762/. – Загл.

с экрана (дата обращения: 12.09.2012).

Практическая работа 3

6 часов для дневной формы обучения

4 часа для заочной формы обучения

Системы поддержки принятия решений как вид автоматизированных информационных систем

Цель работы: изучение автоматизированных информационных систем поддержки принятия решений.

Задачи работы:

1.Ознакомиться с назначением и структурой систем.

2.Выявить основные модули и их функции.

3.Провести сравнительный анализ систем.

Обеспечивающие средства: нормативные, учебные издания, программы, реализующие изучаемые алгоритмы принятия решений и находящиеся в свободном доступе в Интернете или имеющие демонстрационные версии.

Общие теоретические сведения

Интерактивная компьютерная система, предназначенная для помощи лицу, принимающему решения, в использовании связей, данных, докумен-

24

тов, знаний и моделей для идентификации и решения проблем и формирования решений называется DSS-система. DSS-система должна помогать лицу, принимающему решение, в преодолении непрограммируемых, неструктурированных (или полуструктурированных) проблем. DSS-система должна предлагать возможности формирования интерактивных запросов в естественном языке, близком к предметному и легко изучаемому.

DSS-система помогает менеджеру или лицу, принимающему решение, использовать данные и манипулировать ими, использовать проверки и эвристики, строить и использовать математические модели. Структура автоматизированной системы поддержки принятия решений, а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции, показаны на рисунке 1.

Рисунок 1. Основные компоненты системы поддержки принятия решений

Всферу приложения систем DSS попадает почти половина структурных задач, возлагаемых на ИТ-службы. Это находит подтверждение при анализе рынка прикладных информационных систем.

Восновной функциональный набор DSS-систем входит создание информационной системы стратегического управления на основе ключевых показателей деятельности (Balance Scorecards) с преднастроенными библиотеками показателей.

Задание 1: Найти в Интернете сайты разработчиков СППР (не менее 5). Задание 2: Изучить каждую СППР.

Задание 3: Провести сравнительный анализ систем.

25

Требования к отчету. Итоги выполнения заданий представить в виде сравнительной таблицы, сопровожденной выводами.

Технология работы:

1.Найти в сети Интернет автоматизированные СППР – для очной формы / Использовать для анализа Интернет-ресурсы – для заочной формы.

2.Указать наименование разработчика и назначение автоматизированной СППР.

3.Определить наличие технологии Клиент-сервер и операционную систему.

4.Указать язык программирования / СУБД.

5.Проанализировать степень автоматизации процессов принятия решений.

6.Определить модульность автоматизированной СППР (перечислить функциональные возможности АРМ или модуля или подсистемы).

7.Указать год начала разработки и год начала внедрения автоматизированной СППР.

8.Изучить распространенность системы (количество инсталляций за все время существования).

9.Указать стоимость системы.

10.Данные занести в таблицу 7.

Автоматизирован процесс контроля и подстройки

Модульность АИС СППР (перечислить АРМ или модули или подсистемы)

Год начала разработки Год начала внедрения

Распространенность (количество инсталляций за все время существования системы) Стоимость системы

Контрольные вопросы:

1.Перечислите функциональные возможности системы.

2.Укажите способы представления информации в СППР.

3.Определите, какие инструментальные средства используются

вСППР.

4.Сформулируйте основные задачи, решаемые системой.

5.Укажите типовые бизнес-процессы, автоматизировать которые позволяет СППР.

6.Назовите стандартные отчеты, формируемые в СППР.

Список рекомендуемой литературы

Основная литература

учебная литература

1.Лисьев, Г. А., Попова, И. В. Технологии поддержки принятия решений [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Г. А. Лисьев, И. В. Попова. – М.: Флинта, 2011. – 133 с. – Университетская библиотека online. – Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/book/103806/. – Загл. с экрана (дата обращения: 12.09.2012).

нормативная литература

1.ГОСТ Р ИСО 15704-2008. Промышленные автоматизированные системы [Электронный ресурс]: требования к стандартным архитектурам и методологиям предприятия. – М.: Стандартинформ, 2010. – 72 с. – Учебный портал стандартов. – Режим доступа: http://txt.g-ost.ru/57/57893/ #i538915. – Загл. с экрана (дата обращения: 12.09.2012).

27

Дополнительная литература

1.Воронцов, Л. Д. Организационный механизм принятия управленческих решений [Электронный ресурс]: учеб. пособие / Л. Д. Воронцов. – М.: Лаборатория книги, 2010. – 64 с. – Университетская библиотека online. –

Режим доступа: http://www.biblioclub.ru/book/87527/. – Загл. с экрана (дата обращения: 12.09.2012).

интернет-ресурсы

1.Сайт разработчиков СППР Project Expert.

Режим доступа: http://www.acgroup.ru/trenings/project.php.

2.Сайт разработчиков СППР «Прогноз».

Режим доступа: http://www.prognoz.ru.

3.Сайт разработчиков СППР Регул.

Режим доступа: http://www.scregul.ru.

4.Сайт разработчиков СППР CBOSSdss.

Режим доступа: http://www.cboss.ru.

5.Сайт разработчиков СППР Оценка и выбор.

Режим доступа: http://cp1251.deol.ru.

6.Сайт разработчиков СППР Crystal Info 7.5.

Режим доступа: http://www.interface.ru.

7.Сайт разработчиков СППР Expert Choice.

Режим доступа: http://infotechsys.ru.

Практическая работа 4

6 часов

Информационные технологии поддержки принятия решений

Цель работы: изучить и применить возможности информационных технологий к принятию решений.

Задачи работы:

1)Приобрести навыки использования когнитивной компьютерной графики в поддержке принятия решений.

2)Познакомиться с особенностями применения когнитивных карт

врешении задач принятия решений.

Обеспечивающие средства: нормативные, учебные издания, процессор электронных таблиц MS Excel.

28

Общие теоретические сведения

Когнитивная карта (карта познания) – это вид математической модели, представленной в виде графа и позволяющей описывать субъективное восприятие человеком или группой людей какого-либо сложного объекта, проблемы или функционирования системы.

Виды когнитивных карт:

-карта-путь – последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту;

-карта-обозрение – одновременное представление пространственного расположения объектов.

Исходным понятием в когнитивном моделировании сложных ситуаций является понятие когнитивной карты ситуации. Когнитивная карта ситуации представляет собой ориентированный взвешенный граф, в котором:

-вершины взаимно однозначно соответствуют базисным факторам ситуации, в терминах которых описываются процессы в ситуации;

-определяются непосредственные взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний от каждого фактора на другие факторы. Считается, что факторы, входящие в посылку «если...» цепочки «если..., то...», влияют на факторы следствия «то...» этой цепочки, причем это влияние может быть либо усиливающим (положительным), либо тормозящим (отрицательным), либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий.

Методы построения когнитивных карт.

Когнитивную карту строит сам ЛПР на основе своих знаний и представлений, без привлечения экспертов и справочных материалов. Эффективность этого метода определяется квалификацией ЛПР: его знаниями и умением определять характер отношений между концептами. Это самый быстрый способ построения когнитивной карты.

Построение когнитивных карт экспертами на основе изучения документов. Этот метод удобен и позволяет применять данные, которые использует сам ЛПР.

Построение когнитивных карт на основе опросов группы экспертов, имеющих возможность оценивать причинные связи. Преимущество этого метода – в возможности агрегировать индивидуальные мнения и в базиро-

29

вании на большем диапазоне оценок, чем можно извлечь из изучаемых документов.

Построение когнитивных карт на основе открытых выборочных опросов. Его достоинство заключается в возможности вести открытый диалог с источниками информации.

Структуру когнитивного графа лучше всего представить в виде направленного графа, в котором вершины являются концептами, а дуги выражают отношения причинности. Дуги помечаются знаками «+», «–», «0», что означает положительное, отрицательное или нулевое причинное отношение. Примеры положительной и отрицательной связей:

Во многих случаях причинный концепт, из которого выходит дуга, является одновременно и концептом результата, то есть в него входит дуга, выходящая из другого причинного концепта.

Отрицательные или положительные связи в системе могут быть легко определены: в цикле существует (+) обратная связь тогда и только тогда, когда в ней четное число знаков (–) или их нет.

Каждый человек в силу своего индивидуального, личностного восприятия по-своему оценивает эффективность того или иного типа изображения, причем оценки разных людей могут существенно отличаться. Поэтому компьютерные СППР должны иметь набор различных способов графического отображения информации, чтобы каждое ЛПР могло выбрать наиболее подходящий для него тип изображения, либо использовать различные графические картины для анализа результатов машинных расчетов.

Наиболее эффективна когнитивная графика для быстрой оценки ситуации в целом, так как позволяет, не анализируя большого количества разнородных сигналов и их значений, сделать вывод о ситуации и ее развитии. При построении образов желательно сгруппировать участвующие в его создании однотипные и взаимозависимые сигналы.

Каждая из этих групп параметров на экране представляется некоторым графическим когнитивным образом: сектором, гистограммой, крестом, кругом, петлей гистерезиса и т. п., несущим определенный технологический смысл и имеющим однозначную интерпретацию.

Задание 1: Составить когнитивную карту выбора автоматизированной информационной системы.

30