6. Модель для конторської діяльності

У сучасному офісі інтелектуальна діяльність працівників направлена на збирання та аналіз необхідної інформації, генерування, обговорення і поширення нових ідей, на прийняття відповідних рішень. Використання СППР у сфері автоматизації функціонування офісу підвищує ефективність діяльності управлінського персоналу за рахунок поліпшення якості створюваної інформації і комунікаційних зв’язків. Цьому призначенню відповідають функції СППР:

• підтримка процесів генерування інформації відповідно до індивідуальних здібностей кожного працівника;

• підтримка процесів точного і швидкого передавання та поширення інформації, що виникла в результаті інтелектуальної діяльності;

• підтримка процесів зберігання, пошуку і видачі потрібної інформації.

СППР офісу можуть містити різні підсистеми, зокрема, за фун­кціональною ознакою можна виділити три групи: процесорні пристрої різної продуктивності; локальні мережі зв’язку; робочі станції.

Процесорні системи, починаючи від персональних ЕОМ і закінчуючи високопродуктивними обчислювальними машинами, забезпечують оброблення і зберігання інформації на різних рівнях єрархії. Локальні мережі зв’язку підтримують обмін діловою інформацією, яка знаходиться у різних користувачів, забезпечують організацію телеконференцій, прийняття колективних рішень. Робочі станції складаються із цілого ряду зв’язаних із процесорами термінальних пристроїв, пристроїв для введення і виведення інформації, засобів телекомунікації.

Контрольні запитання.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали x_n зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання w_n додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

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

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

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

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

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

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

1.4. 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

Література.

1. Глибовець М.М., Олецький О.В. Штучний інтелект. –К.: КМ Академія, 2002. –365с.

2. Ходаков В.Є., Пилипенко М.В., Соколова Н.А. Вступ до комп’ютерних наук. –К.: Центр навчальної літератури, 2005. –496с.

3. Стефанюк В.Л. Некоторые аспекты теории экспертных систем// Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1987. №2. С. 85-91.

Тема: Загальні категорії моделей систем підтримки прийняття рішень.

Мета: Ознайомлення з обліковими і фінансовими моделями, моделями планування, моделями аналізу рішення, деревом рішень і моделями багатоатрибутної корисності, моделями прогнозування, сітьовими та оптимізаційними моделями, імітаційними моделями, мовами моделювання і електронними таблицями.

Перелік питань, що вивчаються.

ШТУЧНІ НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ (ШНМ)

БІОЛОГІЧНИЙ НЕЙРОН

ШТУЧНИЙ НЕЙРОН

Базовий модуль ШНМ штучний нейрон моделює чотири основні функції природного нейрона. Вхідні сигнали x_n зважені ваговими коефіцієнтами з'єднання w_n додаються, проходять через передатну функцію, генерують результат і виводяться. Модифіко-вані входи передаються на суматор (сумування або знаходження середнього, найбільшого, наймен-шого, OR, AND). Інколи функція сумування ускладнюється додаван-ням функції активації, яка дозволяє суматору оперувати в часі.

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

1. Сутність та призначення систем підтримки прийняття рішень

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

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

1. Класифікація на основі інструментального підходу

2. Класифікація за ступенем залежності ОПР у процесі прийняття рішень

3. Класифікація за часовим горизонтом

4. Інституційні СППР та СППР на даний випадок

Характеристика

1. Моделі в аспекті інформаційного підходу

2. Модель, основана на знаннях

3. Модель єрархії управління

4. Моделі, орієнтовані на особистість ОПР

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

1.4. 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