4. Функції і завдання прийняття рішень

Прийняття рішень пов’язане з виконанням ряду функцій (завдань), починаючи від першого сприйняття стимулу (тобто усвідомлення факту, що існує проблема, яка потребує розв’язання) і закінчуючи аналізом (постфактум) ефективності дії (реакції) на стимул. СППР потенційно може застосовуватися до однієї або кількох функцій чи завдань стосовно прийняття рішень. Існує досить багато моделей процесу прийняття рішень, в яких визначаються його компоненти (функції і завдання) та робляться спроби з’ясувати взаємодії і взаємозв’язки між ними. Найвідомішою є модель, в яку включено три базові функції (завдання): аналіз ситуації (дві модифікації — пошук інформації і пояснення), планування і прийняття рішень, виконання й контроль. Базові функції можна поділити, у свою чергу, на окремі підфункції (підзадачі), що наведені в табл. 5.

Таблиця 5

ФУНКЦІЇ ТА ПІДФУНКЦІЇ ПРОЦЕСУПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ, ЯКІ ПОТРЕБУЮТЬ ПІДТРИМКИ

Функція	Підфункція
Аналіз ситуації: пошук інформації	1. Генерування й ідентифікація альтернативних джерел інформації 2. Оцінювання альтернативних джерел інформації 3. Вибір з-поміж альтернативних джерел інформації
Аналіз ситуації: пояснення	4. Генерування альтернативних пояснень 5. Оцінювання альтернативних пояснень 6. Вибір з-поміж альтернативних пояснень
Планування і прийняття рішень	7. Генерування альтернативних напрямів дій 8. Оцінювання альтернативних напрямів дій 9. Вибір з-поміж альтернативних напрямів дій
Виконання і контроль	10. План реалізації 11. Спостереження наслідків дій 12. Оцінювання відхилень від сподіваного результату 13. Вибір (прийняття чи відхилення)

5. Узагальнена матриця методів/ситуацій, пов’язаних з прийняттям рішень

Методи і характеристики процесу прийняття рішень мають потребу в інтерактивному аналізі: для того, щоб визначити, який метод рекомендувати для даної ситуації. Узагальнена матриця вибору методів/ситуацій наведена в табл.6, де подано чотири мета-сімейства і дев’ять специфічних сімейств (комбіновані методи являють собою мета-сімейство і одночасно — специфічне сімейство) разом з п’ятьма базовими типами ситуацій, пов’язаних з необхідністю прийняття рішень. У кожній із 60 клітинок таблиці розміщені записи, якими відповідно позначено низьку (Н), середню (С), або високу (В) релевантність (доречність) мета-сімейства (або сімейства) методів певній ситуації. «Зірочками» позначені позиції, де релевантність вважається високою потенційно.

Відмінності між ситуаціями, пов’язаними з прийняттям рішень, достатньою мірою чіткі. Закриті задачі добре розв’язуються кількі­сними методами або методами дослідження операцій, у той час як якісні (і особливо структуровані якісні) методи найбільше підходять для відкритих і кризових ситуацій. Причинне моделювання, комбіновані методи і сімейство методів штучного інтелекту — найперспективніші для пошуку засобів підтримки прийняття рішень в аналітично складних, відкритих і кризових ситуаціях.

Таблиця 6

УЗАГАЛЬНЕНА МАТРИЦЯ МЕТОДІВ/СИТУАЦІЙ, ПОВ’ЯЗАНИХ З ПРИЙНЯТТЯМ РІШЕНЬ

Сімейство методів	Закрита ситуація	Відкрита ситуація			Кризова ситуація
		з невизначе-ністю вхідної Інформації	з невизна- ченістю наслідків	з обома невизначе-ностями
Якісні	Н	В	С	В	В
Суб’єктивний аналіз	Н	В	С	С	В
Структуровані якісні	С	В	В	В	В
Кількісні	В	С	С	С	С
Часові ряди	В	Н	Н	Н	С
Стохастичні (ймовірні)	С	В	В	В	В
Статистичні (дослідження операцій)	В	Н	Н	Н	С
Причинні моделі	В	В*	В*	В*	В*
Комбіновані	С	В*	В*	В*	В*
На основі інформатики	С	С	С	С	С
Інформаційні системи	В	С	С	С	С
Штучний інтелект	Н	В*	В*	В*	В*

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: Засоби штучного інтелекту в системах підтримки прийняття рішень. Генетичні алгоритми.

Мета: Ознайомлення концептуальною засадою генетичних алгоритмів, загальною схемою генетичних алгоритмів.

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