- •Суми 2009
- •Напрямки робіт у галузі ші
- •Когнітивні процеси
- •Загальна структура смислового простору
- •Поняття знань.
- •Схеми проблем
- •Евристичні моделі подання знань.
- •1. Продукційне подання знань
- •2. Мережна модель (мм)
- •3. Подання знань у вигляді фреймів
- •Логічні моделі(лм) подання знань
- •1. Логіка висловлювань
- •Нечітка модель (нм) подання знань
- •Штучні нейронні мережі (шнм)
- •Біологічний нейрон
- •Штучний нейрон
- •Штучна нейромережа
- •Стратегії та методи виведення знань
- •І. Виведення за аналогією (вза)
- •Іі. Індуктивне умовиведення (ів)
- •Ііі. Виведення на основі категоріальних знань (вкз)
- •1. Концептуальні умовиводи (ку)
- •2. Дедуктивне виведення
- •2. 1. Виведення в продукційних системах (пс)
- •2.2. Виведення в умовах невизначеності (вун)
- •2.3. Виведення в семантичних мережах(см)
- •2.4. Виведення в мережах фреймів (мф)
- •2.5. Виведення в логічних системах (лс)
- •2.6. Метод резолюції
- •1. Нечітке виведення (нв)
- •1.1.Формування нечіткого логічного висновку:
- •2. Штучні нейронні мережі (шнм). Нейропарадигми.
- •2. 1. Процес навчання
- •2.2. Алгоритм навчання хебба
- •2.3. Алгоритм навчання кохонена
- •2.4. Алгоритм навчання процедурою зворотного поширення помилки
- •3. Експертні системи. Основні визначення
- •3.Класифікація експертних систем (ес)
- •4. Архітектура ес
- •2. Методи машинного навчання
- •2.1. Індуктивне навчання (ін)
- •2.2. Навчання формування гіпотез на основі зростаючих пірамідальних мереж
- •1. Стан і тенденції розвитку штучного інтелекту
- •2. Успіхи систем штучного інтелекту і їхньої причини
- •3. Експертні системи реального часу - основний напрямок штучного інтелекту
- •4. Основні виробники
- •5. Архітектура експертної системи реального часу
- •6. Розширення прототипу до додатка
- •7. Тестування додатка на наявність помилок
- •8. Тестування логіки додатка й обмежень (за часом і пам'яттю)
- •9. Супровід додатка
- •2. Стисла історія розвитку систем підтримки прийняття рішень
- •2.1. Зародження і розвиток концепції сппр
- •2.2. Теорія розроблення сппр
- •2.3. Розширення рамок сппр
- •2.4. Технологічні просування
- •3. Цілі сппр та чинники,що сприяють їх досягненню
- •4. Посилення конкурентної переваги завдяки сппр
- •1. Еволюція концепції і структури сппр
- •2. Способи взаємодії особи, що приймає рішення, з сппр
- •3. Еволюція сппр
- •4. Характеристика сучасних сппр
- •5. Підсистеми програмного забезпечення сппр
- •1. Галузі застосування сппр
- •2. Приклади застосування сппр
- •3. Сппр Marketing Expert
- •4. Сппр Decision Grid
- •5. Сппр RealPlan
- •6. Сппр tax advisor
- •7. Сппр Advanced Scout
- •8. Система бізнесової інформації(Business Intelligence) FedEx
- •9. Сппр ShopKo
- •1. Архітектура систем підтримки прийняття рішень
- •2. Компоненти користувацького інтерфейсу
- •2.1. Призначення та загальні ознаки користувацького інтерфейсу
- •2.1.1. Важливість та ефективність користувацького інтерфейсу сппр
- •2.1.2. Основні теми та механізмистворення користувацького інтерфейсу
- •2.1.3. Загальні висновки щодо користувацького інтерфейсу
- •2.1.4. Компоненти мови відображень (презентацій)
- •2.1.4. Роль знань у користувацькому інтерфейсі
- •2.1.5. Питання проектування користувацького інтерфейсу
- •Тема: Класифікаційні групи та моделі систем підтримки прийняття рішень.
- •1. Класифікація на основі інструментального підходу
- •2. Класифікація за ступенем залежності опр у процесі прийняття рішень
- •3. Класифікація за часовим горизонтом
- •Характеристика інформаціїдля різних управлінських рівнів
- •4. Інституційні сппр та сппр на даний випадок
- •1. Моделі в аспекті інформаційного підходу
- •2. Модель, основана на знаннях
- •3. Модель єрархії управління
- •4. Моделі, орієнтовані на особистість опр
- •Характерні аспекти процесів оброблення інформації людиною
- •5. Моделі для планування та прогнозування
- •6. Модель для конторської діяльності
- •1. Облікові і фінансові моделі
- •1.1. Аналіз беззбитковості
- •1.2. Моделі фінансового планування
- •1.3. Орієнтовні фінансові звіти (баланси)
- •1.4. Аналіз на основі розрахунку коефіцієнтів за даними звітності
- •2. Моделі аналізу рішень
- •2.1. Аналітичний єрархічний процес (ahp)
- •2.2. Дерева рішень і моделі багатоатрибутної корисності
- •2.3. Діаграми впливу
- •2.4. Прийняття ризикованих рішень за допомогою функції вигідності
- •3. Моделі прогнозування
- •4. Сітьові і оптимізаційні моделі
- •5. Імітаційні (симуляційні) моделі
- •6. Мови моделювання і електронні таблиці
- •1. Стратегія оцінювання і вибору методів підтримки прийняття рішень у сппр
- •2. Процес прийняття рішень
- •3. Ситуації, пов’язані з прийняттям рішень
- •4. Функції і завдання прийняття рішень
- •5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень
- •1. Генетичні успадкування — концептуальна засада генетичних алгоритмів
- •2. Загальна схема генетичних алгоритмів
- •3. Доступне програмне забезпечення генетичних алгоритмів
- •1. Визначення виконавчих інформаційних систем
- •2. Призначення віс
- •3. Визначальні характеристики віс
- •Інформаційні потреби опр, реалізовані засобами віс
- •Вимоги щодо моделювання у віс
- •Вимоги щодо користувацького інтерфейсу віс
5. Моделі для планування та прогнозування
Планування і прогнозування діяльності підприємств (від дрібних фірм до великих корпорацій) є одними з найширших сфер застосування систем підтримки прийняття рішень. Нараховуються десятки реалізацій СППР (наприклад, «Сімплан»), головне завдання яких полягає в забезпеченні керівників різних рангів технологічними засобами, що створюють одночасно з наданням нової інформації умови для пробудження зацікавленості та інтуїції, ділової активності господарських керівників. У цих засобах акумульовані власний досвід керівників і досвід ОПР інших організацій, застосований широкий спектр методів і моделей, зокрема, математичне програмування, статистичний аналіз, теорія статистичних рішень, методи прийняття рішень за умов невизначеності, евристичні методи, методи теорії ігор тощо. Вартість СППР, орієнтованих на корпоративне планування, досить висока і може змінюватись від кількох тисяч до кількох сотень тисяч доларів. Тому лише великі корпорації в змозі експлуатувати ці системи в повному обсязі можливостей, які надаються (СППР реалізуються на великих ЕОМ). Середні й дрібні фірми, як правило, використовують подібні СППР шляхом оренди ліній зв’язку і роботи з ними з віддалених терміналів у режимі розподілу часу.
СППР у сфері планування надають користувачам такі можливості:
мову моделювання, за допомогою якої описується структура досліджуваної проблеми у вигляді співвідношень, що пов’язують вхідні, вихідні й керуючі змінні;
генерування повідомлень різного типу, в тому числі стандартні повідомлення фіксованого формату; повідомлення, форматовані на основі параметрів моделі; мова повідомлень, яка уможливлює вибір змінних і форм їх подання; графічні повідомлення, що включають графіки, діаграми, гістограми й інші види зображення інформації;
аналітичні засоби, що містять моделі і пакети програм. Здебільшого керівники й працівники апарату управління не можуть точно описати програмістам і конструкторам моделей, які ситуації їм належить розглядати в майбутньому, тому аналітичні засоби СППР реалізуються у вигляді різних пакетів оброблення, організованих у такий спосіб, що користувачі мають можливість формулювати завдання у термінах звичної для них професійної мови плановиків.
Для СППР розглянутої орієнтації типовими є такі аналітичні засоби:
аналіз прикладів, тобто оцінювання значень вихідних величин для заданого ряду значень вхідних змінних;
параметричний аналіз типу «що…,якщо…?», який дає можливість оцінити поведінку вихідних величин у разі варіації значень вхідних змінних;
аналіз чутливості, який дає змогу дослідити коливання результатних змінних залежно від змін однієї або кількох вхідних змінних чи параметрів;
аналіз можливостей, що полягає в знаходженні значення вхідної змінної, яка забезпечує бажаний кінцевий результат;
аналіз впливу, тобто виявлення для вибраної результатної змінної всіх вхідних змінних, які впливають на її значення, і оцінювання величини зміни результатної змінної за заданого діапазону варіації деякої вхідної величини, скажімо, на 1 %;
аналіз даних, що полягає в безпосередньому введенні в модель наявних даних і маніпулюванні ними для прогнозування;
зіставлення та агрегування — порівнювання результатів кількох прогнозів, зроблених за різних вхідних припущень, чи зіставлення передбачуваних величин з дійсними результатами, або об’єднання результатів, отриманих за різних прогнозів чи за застосування різних моделей;
командні послідовності — можливість записувати, здійснювати, зберігати для подальшого використання регулярно виконувані серії команд і повідомлень;
аналіз ризику — оцінювання коливань вихідної величини за випадкових змін вхідних величин;
оптимізація, тобто пошук значень керованих вхідних змінних, які забезпечують найкраще значення однієї або кількох результатних величин.
Реальні проблеми, які виникають перед керівництвом фірми, пов’язані як з поточним, так і з довгостроковим плануванням діяльності. До типових прикладів стратегічного планування належать: оцінювання ринкової ситуації, довгострокове кредитування, розподіл коштів на дослідження і розроблення з різних напрямів діяльності корпорації, оптимальний розподіл напрямів діяльності корпорації, оптимальний розподіл засобів виробництва тощо.