ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Выявление места и роли интеллектуальных информационных систем в реально принимаемых решениях является практической и важной для экономики проблемой. Раньше или позже прогресс информационных технологий приведет к тому, что принятие подобных решений должно будет базироваться на объединении усилий человека, принимающего решения, с интегрированной компьютерной системой, разработанной для этих целей.
Доказательством тому является широкое распространение не просто стандартных баз данных, а сложных управленческих систем, базирующихся на действительно больших объемах данных и нетривиальных алгоритмах их обработки. Менеджер или аналитик может обращаться к базе данных непосредственно или рассматривать готовые, разработанные системой решения и выбирать из них в процессе диалога с компьютером наиболее подходящие.Такие системы носят название систем поддержки принятия решений, и их использование эффективно при решении следующих задач:
• определение и анализ тенденций развития рынка (например, валютного);
• анализ конкурентных преимуществ, основанных на экономических факторах;
• анализ «что, если», например, при обсуждении общей схемы стратегии дифференциации продукции;
• детализация маркетинговой работы в процессе коммерциализации нового товара;
• измерение ключевых соотношений в листинге акций компаний и слежение за ними;
• мониторинг финансового состояния фирмы.
Можно сказать, что использование систем поддержки принятия решений в той же мере направлено на аналитическую обработку данных, в какой и на подготовку рекомендаций для принятия того или иного решения. При этом качество рекомендаций зависит от разных компонентов системы: степени наполнения базы данных, соответствия аналитических методов и моделей обработки данных, наличия необходимых инструментальных средств обработки знаний о предметной области.
Появление систем поддержки принятия решений сделало эффективным применение следующей схемы для широкого класса практических задач:
1) выбрать из множества возможных действий некоторое действие в соответствии с формулировкой задачи или поставленной цели;
2) осуществить выбранное действие и тем самым изменить текущее состояние предметной области;
3) оценить измененное состояние;
4) рассмотреть альтернативные варианты и отбросить бесполезные с точки зрения решения задачи;
5) если цель достигнута, то задача решена; если нет, выбрать новое состояние предметной области и начать сначала.
Важно указать на тот факт, что в приведенной схеме исключительная роль отводится знаниям, в которых выражаются принципы, связи, законы предметной области, описание и обобщение фактов.
Ясно, что состав знаний зависит от предметной области, структуры интеллектуальной системы, целей пользователя и возможностей интерфейса «пользователь — система». А поскольку в системе присутствует обратная связь, то результаты принятых решений, в свою очередь, обогащают ее базу данных.Отметим, что интеллектуальность рассматриваемых систем обеспечивается также наличием мощных процедур вывода. Они базируются на функциональной структуре, в которой отражаются способы рассуждений и принятия решений в предметной области, позволяющие эксперту добиваться успеха. Изменение функциональной структуры предметной области в процессе функционирования системы можно рассматривать как «настройку» системы на решение выбранного класса задач.
Определенные признаки позволяют выделить из интеллектуальных систем так называемые экспертные системы. Их характеристики будут рассмотрены далее, а сейчас укажем на одно из главных отличий от рассмотренных программных систем. Оно заключается в распределении ролей между системой и пользователем. В случае поддержки принятия решений система воспринимается как вспомогательный инструмент, ибо последнее слово остается за пользователем. Его видение ситуации и его оценка результата являются движущей силой процесса решения. В случае экспертной системы ответственность за достижение результата переносится на систему и связана с заложенными в нее возможностями. Пользователю остается принять необходимые объяснения и само решение как предложенное неким экспертом в данной предметной области.
Еще по теме ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ:
- 1.4.2. Правила взаимодействия лиц, принимающих решения по выработке и осуществлению эффективной государственной экономической политики на базе информационной системы поддержки принятия решений.
- Глава 3 Использование системы поддержки принятия решении и исследование процессов безопасного функционирования Оренбургского газоперерабатывающего завода
- Глава 5. Разработка алгоритма интеллектуальной поддержки принятия решений на основе оценки кредитоспособности с ситуационным управлением системой оценки рисков
- 2.2 Разработка автоматизированной системы поддержки принятия ' решений в управлении процессом обеспечения промышленной безопасности нефтегазового предприятия на основе нечеткой базы знаний
- Андиева Е.Ю., Семенова И.И.. Поддержка принятия решений в системе кредитования: монография. Омск: СибАДИ,2010. 168 с., 2010
- Глава 2 Оценивание рисков аварий и инцидентов, разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений в управлении процессом обеспечения промышленной безопасности нефтегазового предприятия
- 12.3. Математические методы исследования экономики основы теории принятия решений; методы измерения и классификации; экспертные оценки
- Вопрос 90. Сущность процесса принятия управленческих решений. Модели и методы принятия решений
- Экскурс: понимание процесса принятия решения на финансовых рынках От объективных цен к психологическим теориям принятия решений
- 1.4. Алгоритм применения теории параметрического регулирования и правила взаимодействия лиц, принимающих решения по выработке и осуществлению эффективной государственной экономической политики на базе информационной системы поддержки принятия решений 1.4.1. Алгоритм применения теории параметрического регулирования. Применение разрабатываемой теории параметрического регулирования эволюции рыночной экономики для выработки и осуществления эффективной государственной экономической политики пр