3.Реализация интеллектуальной информационной технологии поддержки принятия решений для прибыльной деятельности предприятия на основе использования средств инженерии квантов знаний

3.1.Концепция знаниеориентированного принятия управленческих решений в производственной деятельности для повышения прибыли средствами инженерии квантов знаний (икз)

Основную цель деятельности любого производителя (фирмы, делового предприятия) составляет максимизация прибыли. Возможности её получения ограничены, во-первых, издержками производства и, во-вторых, спросом на произведённую продукцию. Производители, однако, могут сталкиваться с особыми ситуациями, выдвигающими на первый план решения проблем, не укладывающихся в русло максимизации прибыли, или даже вызывающих противоречия с этой целью: например, резкое снижение цен для выхода на новые рынки или приведения дорогостоящих рекламных кампаний для привлечения потребителей, осуществление мер экологического порядка и т.п. Но все подобные шаги носят всё же тактический характер и в конечном счёте подчинены решению главной стратегической задаче – получение возможно большей прибыли.

Главным ограничителем прибыли являются издержки производства. К их определению и измерению существуют разные подходы, в которых можно выделить взгляд экономиста, ориентированный на перспективу фирмы, и позицию бухгалтера, которых прежде всего интересует финансовые отчёты и балансы предприятия. Поскольку все виды ресурсов ограничены, любое решение о производстве какого-либо товара предполагает отказ от использования тех же ресурсов для выпуска какого-то иного изделия. Таким образом, все издержки представляют собой альтернативные затраты. Точнее говоря, затраты любого ресурса, привлечённые для производства товаров, отражают его ценность при наилучшем из всех альтернативных вариантов использования или ценность тех альтернативных возможностей, которыми приходится жертвовать. Например, металл, истраченный на производство вооружения уже невозможно применить для изготовления оборудования или автомобилей. И если рабочий способен производить как вооружение, так и медицинское оборудование, то издержки, которые несёт общество при использовании данного рабочего на военном заводе, будут равны вкладу, который он мог бы внести в производство медицинского оборудования.

В дипломной работе предлагаются новые математические модели и методы инженерии квантов знаний (ИКЗ) для принятия решений. Перспективно знаниеориентированное направление в моделировании интеллектуальных умений человека, способного успешно принимать решения в различных условиях.

Существующие искусственные нейронные сети и методы инженерии знаний (ИЗ), основанные на логических, продукционных, фреймовых и др. моделях знаний, недостаточно эффективны из-за несовершенства способов представления и машинного способа манипулирования ими. Тем не менее, знание ориентированное направление остается актуальным в моделировании интеллектуальных умений человека успешно принимать решения в различных условиях неопределенности, благодаря человеческой интуиции и знаниям.

В этом направлении профессором И.Б. Сироджа предложен квантовый подход к инженерии знаний, реализованный посредством разработанного метода разнотипных алгоритмических квантов знаний (δ-РАКЗ-метод) для принятия идентификационных и прогнозных решений в условиях δ-неопределенности. Эти условия предлагается определить параметром δ , значения которого конкретизируют суть вводимых типов неопределенностей соответствующей комбинацией следующих ограничений.

1. Данные об объекте принятия решений (ОПР) имеют разнотипный характер (измерены в количественных и качественных шкалах) и полученны в неполных объемах из разных источников (книги, справочники, техническая документация, эксперты, измерения и т.п.);

2. Информация о предметной области и ОПР не всегда достоверна, неполна и неточна;

3. Данные носят преимущественно статистический характер с неизвестными законами распределения характеристик (признаков) ОПР;

4. Преобладает лингвистический (качественный) и нечеткий характер описания предметной области и свойств ОПР;

5. Критерии качества принятия решений заданны неявно и неизвестны по количеству и конкретно какие информативные признаки ОПР, доставляющие оптимум критерия качества;

6. Неизвестны правила принятия идентификационных и прогнозных решений, а также индуктивные принципы их построения путем обучения компьютера по выборочным знаниям и экспериментальным данным;

7. Невозможно непосредственно построить правила принятия указанных решений с помощью известных стандартных вычислительных методов.

Комбинация ограничений {(1), (5)-(7)} определяет условия t-неопределенности, , при которых используются достоверные (точные) t-кванты знаний, а короче tk-знания. Комбинации ограничений {(1), (2), (5)-(7)}, отвечает условиям π - неопределенности , когда показатели достоверности событий не точны и оцениваются приближенно, и применяются приближенные - кванты, т.е. k-знания.

Аналогично, при и ограничениях {(1), (3), (5)-(7)} выполняются условия v-неопределенности, при которых используются вероятностные vk-знания, а при и ограничениях {(1), (2), (4)-(7)} имеем условия -неопределенности и применяем нечеткие k-знания.

Идея квантового подхода к ИИ кроется в новой формализованной структуризации (автоматическом квантовании) информации для компьютерного воспроизведения умозаключений и рассуждений средствами математической логики и теории алгоритмов. Понятие δ – кванта знаний, т.е. δk – знания определяется аксиоматически как алгоритмическая структура 0-го, 1-го и 2-го типов сложности, которая описывает конкретное событие порцией (квантом) информации в виде высказывания и содержит три составляющие: содержательную (семантика), информационную (символы) и процедурную (операторы, алгоритмы). Если квантовому событию можно поставить в соответствие число, то имеем δk -знания 0-го порядка, если кортеж чисел (вектор) или матрицу, то δk-знания имеют 1-й или 2-й прядок сложности соответственно, независимо от типа условий δ-неопределенности. При этом посредством δРАКЗ-метода реализуется алгоритмизация δРАКЗ-моделей представления знаний и дедуктивного вывода следствий из посылок, опираясь на базу δ-знаний (БδkЗ), которая строится индуктивно при обучении на примерах.

Предложенная идея реализуется на основе концепции инженерии квантов знаний (ИКЗ), которая базируется на разработанном δРАКЗ-методе принятия решений и представлена общей схемой на рис 3.1.

Рис 3.1. Общая концептуальная схема инженерии квантов знаний

Согласно концептуальной схеме ИКЗ первоначально строится БδkЗ как система импликативных и/или функциональных закономерностей для конкретной предметной области посредством индуктивного вывода из выборочных обучающих δk-знаний в форме таблиц эмпирических данных (ТЭД) и сценарных примеров обучающих знаний (СПОЗ). Искомые решения (следствия) в форме новых δk-знаний дедуктивно выводятся из БδkЗ по наблюдаемым δk-знаниям (посылкам). Автоматическое квантование разнотипной информации и машинное манипулирование δk-знаниями обеспечивается алгоритмическими и операторными средствами δРАКЗ-метода в условиях δ-неопределенности.