2.9. Застосування теорії ігор в задачах маркетингу

При рішенні економічних задач, в тому числі і маркетингових, часто доводиться аналізувати ситуації, в яких стикаються інтереси двох або більш конкуруючих сторін, переслідуючих різні цілі; особливо це характерне для ринкової економіки. Такого роду ситуації називаються конфліктними. Математичною теорією розв"язання конфліктних ситуацій є теорія гри. У грі можуть стикатися інтереси двох (гра парна) або декількох (гра множинна) супротивників; існує гра з нескінченною множиною гравців. Якщо у множинній грі гравці утворять коаліції, то гра називається коаліційною; якщо таких коаліцій дві, то гра зводиться до парної.

На промислових підприємствах теорія ігор може використовуватися для вибору оптимальних рішень, наприклад, при створенні раціональних запасів сировини, матеріалів, напівфабрикатів, коли протидіють дві тенденції: збільшення запасів, що гарантують безперебійну роботу виробництва, і скорочення запасів з метою мінімізації витрат на їх зберігання. Важливими поняттями є поняття оптимальної стратегії, ціни гри, середнього виграшу.

Одним з основних видів ігор є матричні ігри, які називаються парними іграми з нульовою сумою (тобто один гравець виграє стільки, скільки програє другий), за умови, що кожний гравець має скінченну кількість стратегій.

Існує багато методів рішення матричних ігор, серед яких і методи наближеного рішення, наприклад, метод Брауна. У багатьох ігрових задачах у сфері економіки, а також у сфері маркетингу, невизначеність випливає не через свідому протидію супротивника, а через недостатню обізнаність в умовах , у яких діють сторони, тобто коли невідомі стратегії сторін. Тоді до розгляду додається ще матриця ризиків. Для рішення таких задач використовуються критерії Лапласа, Вальда, Гурвіца та інші.

2.10. Експертні системи

Експертна система - це програми ЕОМ, що використовують знання і техніку міркувань людини-експерта. Особливість експертної системи, що принципово відрізняє її від інших людино -машинних систем, полягає в наявності в її складі підсистеми пояснення.

У експертних системах використовуються моделі, побудовані на спеціальних формалізмах штучного інтелекту, звані логіко-лінгвістичними.

Оскільки експертні системи орієнтовані на знання і маніпуляцію з ними, то можна сказати, що з'явився новий вигляд моделювання - моделювання пізнавальної діяльності, що має широкий спектр застосування, в тому числі в області наукових досліджень.

Вирішальне значення при цьому мають математичне моделювання і обчислювальний експеримент. Це відноситься до наук, де можна побудувати математичні моделі. У таких науках, як медицина, біологія, геологія, хімія і т. д., діяльність вчених на цих етапах залишається неавтоматизованою. Ось чому так популярні стали експертні системи, що вирішують задачі моделювання пізнавальної активності саме в таких областях науки.

Експертні системи можуть виконувати наступні функції:

• інтерпретація даних з метою визначення їх значення;

• діагноз або визначення стану технічних і біологічних систем на основі інтерпретації даних;

• контрольні спостереження (моніторингові системи) або неперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу критичних станів об'єктів;

• прогноз розвитку майбутнього на основі моделювання теперішнього і минулого;

• планування і розробка заходів і дій для досягнення поставлених цілей;

• проектування або вироблення чітких вказівок щодо побудови об'єктів, які задовольняють поставленим вимогам.

Експертні системи приводять до масової електронної технології представлення, накопичення, використання і передачі знань. Друкарські видання, в яких накопичені знання, як системи представлення знань пасивні по своїй суті.

Розподілені експертні системи. Розподілені системи штучного інтелекту, утворені з окремих систем, необхідні при багатоаспектному діагнозі розпізнавання властивостей складних об'єктів, коли важлива взаємодія окремих фахівців в процесі розпізнавання і формування плану дій. Вони можуть бути реалізовані на одному багатотермінальному обчислювальному комплексі або на мережах ЕОМ.

Гібридні експертні системи. Від експертних систем, заснованих на логіко -лінгвістичних моделях, гібридні експертні системи відрізняє широке використання також і математичних моделей.

Традиційно автоматизовані системи проектування, планування і наукових досліджень будуються на математичних моделях. Але в них неможливо врахувати неформальні специфічні знання проектувальників, плановики, дослідників і т. д. Тому так важливо об'єднання математичних моделей з логіко -лінгвістичними.

Узагальнені прикладні інтелектуальні системи. Узагальнені прикладні інтелектуальні системи можна розглядати як розрахунково-логічні системи, доповнені експертними підсистемами, або як розподілені експертні системи з сильною обчислювальною компонентою. Всі види інтелектуальних систем можуть реалізуватися на комп"ютерах.

Експертні системи не можна розробляти по звичайній схемі «замовник -виконавець». Справа в тому, що знання знаходяться саме у замовника і замовник за допомогою інженерів по знаннях буде заповнювати конкретними знаннями так звані пусті експертні системи, які розробляються виконавцями.

З необхідністю інтерпретації ми постійно зустрічаємося, якщо за даними (в тому числі експериментальним) потрібно встановити властивості об'єкта.