ЗМ8. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень



Мы поможем в написании ваших работ!


Мы поможем в написании ваших работ!



Мы поможем в написании ваших работ!


ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?

ЗМ8. Інформаційна технологія підтримки прийняття рішень



Характеристика і призначення

Системи підтримки ухвалення рішень і, відповідна їм, інформаційна технологія з'явилися зусиллями в основному американських учених в кінці 70-х - початку 80-х рр.. Цоьму сприяли:

1. широке розповсюдження персональних комп'ютерів та стандартних пакетів прикладних програм,

2. успіхи у створенні систем штучного інтелекту.

Головною особливістю інформаційної технології підтримки ухвалення рішень є якісно новий метод організації взаємодії людини і комп'ютера. Вироблення рішення, що є основною метою цієї технології, відбувається в результаті ітераційного процесу в якому беруть участь:

· система підтримки ухвалення рішень в ролі обчислювальної ланки і об'єкту управління;

· людина як управляюча ланка- вона задає вхідні дані і оцінює результат, отриманих на комп'ютері, обчислень.

Закінчення ітераційного процесу відбувається по рішенню людини. В цьому випадку можна говорити про здатність інформаційної системи спільно з користувачем створювати нову інформацію для ухвалення рішень, див. Рис. 8.1.

 

 
 

 

Рис. 8.1. Рішень в системах підтримки ухвалення рішень

 

Додатково ( до цієї особливості інформаційної технології підтримки ухвалення рішень можна вказати ) ще ряд характеристик:

1. орієнтація на рішення слабо структурованих ( неформалізованих) задач;

2. поєднання традиційних методів доступу і обробки комп'ютерних даних з можливостями математичних моделей і методами вирішення задач на основі математичних моделей;

3. спрямованість на непрофесійного користувача комп'ютера;

4. висока адаптивна можливість пристосовуватися до особливостей наявного технічного і програмного забезпечення, а також до вимог користувача.

Інформаційна технологія підтримки ухвалення рішень може використовуватися на будь-якому рівні управління.

Крім того, рішення, що приймаються на різних рівнях управління, часто повинні координуватися.

Тому важливою функцією як систем пыдтримки прийняття рышень, так і технологій є забезпечення координації дій осіб, що ухвалюють рішення, як на різних рівнях управління, так і на одному рівні.

Основні компоненти

Розглянемо структуру системи підтримки ухвалення рішень, а також функції її блоків, які визначають основні технологічні операції, див. Рис.8.2, що наведено нижче.

До складу системи підтримки ухвалення рішень входять такі головні компоненти:

· база даних,

· база моделей,

· програмна підсистема, яка складається з систем управління базою даних (СУБД), системи управління базою моделей ( СУБМ) і системи управління інтерфейсом між користувачем і комп'ютером.

База даних. База даних відіграє в інформаційній технології підтримки ухвалення рішень важливу роль. Дані із баз даних можуть використовуватися безпосередньо користувачем для розрахунків, що здійснюються за допомогою математичних моделей.

Розглянемо джерела даних і їх особливості.

1. Частина даних надходить у базу даних від інформаційної системи операційного рівня. Щоб ефективно використовувати вказані дані, останні повинні бути заздалегідь оброблені. Для цього є дві можливості:

a). використовувати для обробки даних операційного рівня фірми систему управління базою даних, що входить до складу системи підтримки ухвалення рішень;

b). здійснити обробку операційних даних фірми за межами системи підтримки ухвалення рішень, створивши для цього спеціальну базу даних.

Останній варіант більш бажаний для фірм, що проводять велику кількість комерційних операцій.

Оброблені дані про операції фірми утворюють файли, які для підвищення надійності і швидкості доступу зберігаються за межами системи підтримки ухвалення рішень.

2. Окрім даних про операції фірми, для функціонування системи підтримки ухвалення рішень потрібні і інші внутрішні дані, наприклад дані про рух персоналу, інженерні дані і т.п., які повинні бути своєчасно зібрані, введені і оброблені.

3. Важливе значення, особливо для підтримки ухвалення рішень на верхніх рівнях управління, мають дані із зовнішніх джерел.

В числі необхідних зовнішніх даних слід вказати дані про конкурентів, про національну і світову економіку. На відміну від внутрішніх даних зовнішні дані звичайно отримуються у тих організаціях, що спеціалізуються на зборі і підтримці потрібної інформації.

4. В даний час широко досліджується питання про включення в базу даних ще одного джерела даних - документів, що включають записи, листи, контракти, накази і т.п.

Якщо зміст цих документів буде записаний в пам'яті і потім оброблений за деякими ключовими характеристиками ( постачальниках, споживачах, датах, видах послуг і ін.), то система отримає нове могутнє джерело інформації.


Рис 8.2. Структура системи підтримки ухвалення рішень.

Система управління базою даних повинна володіти наступними можливостями:

· складання комбінацій даних, одержуваних з різних джерел, за допомогою використання процедур агрегації і фільтрації;

· швидке підключення або виключення того або іншого джерела даних;

· побудова логічної структури даних в термінах користувача;

· використання і маніпулювання неофіційними даними для експериментальної перевірки робочих альтернатив користувача;

· забезпечення повної логічної незалежності цієї бази даних від інших операційних баз даних, що функціонують в межах фірми.

База моделей. Метою створення моделей є опис і оптимізація деякого об'єкту або процесу.

Викорисання моделей забезпечує проведення аналізу в системах підтримки ухвалення рішень. Моделі, базуючись на математичній інтерпретації проблеми, за допомогою певних алгоритмів сприяють знаходженню інформації, корисної для ухвалення правильних рішень.

Приклад.Модель лінійного програмування дає можливість визначити найвигіднішу виробничу програму випуску декількох видів продукції при заданих обмеженнях на ресурси.

Використання моделей у складі інформаційних систем почалося із застосування статистичних методів і методів фінансового аналізу, які реалізовувалися командами звичайних алгоритмічних мов. Пізніше були створені спеціальні мови, що дозволяють моделювати ситуації типу "що буде, якщо ?" або "як зробити, щоб?". Такі мови, створені спеціально для побудови моделей, дають можливість побудови моделей певного типу, що забезпечують знаходження рішення при гнучкій зміні незалежних змінних.

Існує безліч типів моделей і способів їх класифікації, наприклад по меті використання, області можливих додатків, способу оцінки змінних і т.п.

Коротко охаректеризуємо деякі класи моделей.

За метою використання моделі підрозділяються на:

· оптимізаційні, пов'язані із знаходженням точок мінімуму або максимуму деяких показників ( наприклад, керівники часто хочуть знати, які їх дії ведуть до максимізації прибутку або мінімізації витрат),

· описові, що описують поведінку деякої системи і не призначені для мети управління ( оптимізації).

За способом оцінкимоделі класифікуються:

· на детерміністичні, використовуючі оцінку змінних одним числом при конкретних значеннях початкових даних,

· стохастичні, якщо початкові дані задані ймовірносними характеристиками .

Моделі-детерміністи більш популярні, ніж стохастичні, тому що вони менш дорогі, їх легше будувати і використовувати. До того ж часто з їх допомогою надходить цілком достатня інформація для ухвалення рішення.

По області можливих додатків моделі роздідяються на:

· спеціалізовані, призначені для використання тільки однією системою,

· універсальні- для використання кількома системами.

Зазначимо, що спеціалізовані моделі більш дорогі. Вони звичайно застосовуються для опису унікальних систем і володіють більшою точністю.

Структура бази моделей.В системах підтримки ухвалення рішення база моделей складається із:

· стратегічних,

· тактичних

· оперативних моделей,

· сукупності модельних блоків, модулів і процедур, що використовуються як елементи для побудови різноманітних математичних моделей.

Стратегічні моделі використовуються на вищих рівнях управління для:

· встановлення мети організації,

· визначення об'ємів ресурсів, необхідних для досягнення поставленої мети,

· для визначення політики придбання і використання необхідних ресурсів.

Стратегічні моделі можуть бути також корисні при виборі варіантів розміщення підприємств, прогнозуванні політики конкурентів і т.п. Для стратегічних моделей характерна значна широта обхвату, безліч змінних, представлення даних в стислій агрегованій формі. Часто зазначені дані базуються на зовнішніх джерелах і можуть мати суб'єктивний характер.

Горизонт планування в стратегічних моделях, як правило, вимірюється роками. Ці моделі звичайно- детерміністи, описові, спеціалізовані для використання на одній певній фірмі.

Тактичні моделі застосовуються керівниками середнього рівня для розподілу і контролю використання наявних ресурсів.

Серед можливих сфер використання тактичних моделей слід вказати:

· фінансове планування,

· планування вимог до працівників,

· планування збільшення продажі,

· побудова схем компоновки підприємств.

Тактичні моделі застосовують, якправило, лише до окремих частин фірми ( наприклад, до системи виробництва і збуту) і можуть також включати агреговані показники. Часовий горизонт, охоплюваний тактичними моделями, складає від одного місяця до двох років. Тут також можуть бути потрібними дані із зовнішніх джерел, але основну увагу при реалізації вказаних моделей потрібно надавати внутрішнім даним фірми. Як правило, тактичні моделі реалізуються як детерміністи, оптимізаційні і універсальні.

Оперативні моделі використовуються на рівнях управління для підтримки ухвалення оперативних рішень з горизонтом, що виміряється днями і тижнями. Можливі застосування цих моделей включають ведення дебіторських рахунків і кредитних розрахунків, календарне виробниче планування, управління запасами і т.д. Оперативні моделі звичайно використовують для розрахунків внутрішньофірмові дані. Ці моделі, як правило, детерміністи, описові, інколи оптимізаційні, і універсальні ( тобто можуть бути використаний в різних організаціях).

Математичні моделі складаються з сукупності модельних блоків, модулів і процедур, що реалізовують математичні методи. Сюди можуть входити процедури лінійного програмування, статистичного аналізу, випадкових рядів, регресійного аналізу і т.п. від найпростіших процедур до складних пакетів прикладних програм (ППП). Модельні блоки, модулі і процедури можуть використовуватися як поодинці, так і комплексно для побудови і моделей підтримки.

Система управління базою моделей повинна володіти наступними можливостями:

· створювати нові моделі або змінювати існуючі,

· підтримувати і обновляти параметри моделей,

· маніпулювати моделями.

Система управління інтерфейсом. Ефективність і гнучкість інформаційної технології багато в чому залежать від характеристик інтерфейсу системи підтримки ухвалення рішень.

Інтерфейс визначають:

· мова користувача;

· мова повідомлень комп'ютера,

· організуючий діалог на екрані дисплея;

· знання користувача.

Мова користувача - це ті дії, які користувач проводить відносно системи шляхом використання можливостей клавіатури; електронних олівців, пишучих на екрані; джойстика; "миші"; команд, що подаються голосом, і т.п.

Найпростішою формою мови користувача є створення форм вхідних і вихідних документів. Отримавши вхідну форму ( документ), користувач заповнює його необхідними даними і вводить в комп'ютер. Система підтримки ухвалення рішень проводить необхідний аналіз і видає результати у вигляді вихідного документу встановленої форми.

Зазначимо, що ( за останній час) значно зросла популярність візуального інтерфейсу. У вказаному випадку за допомогою маніпулятора типу "миша" користувач вибирає представлені йому на екрані у формі картинок об'єкти і команди, реалізовуючи таким чином свої дії.

Управління комп'ютером за допомогою людського голосу - найпростіша і тому найбажаніша форма мови користувача. Вона ще недостатньо розроблена і тому малопопулярна. Існуючі розробки вимагають від користувача серйозних обмежень: певного набору слів і виразів; спеціальної надбудови, особливості голосу користувача, що враховує; управління у вигляді дискретних команд, а не у вигляді звичайної гладкої мови.

Технологія цього підходу інтенсивно удосконалюється, і в найближчому майбутньому можна чекати появи систем підтримки ухвалення рішень, що використовують мовне введення інформації.

Мова повідомлень – це:

· те, що користувач бачить на екрані дисплея (символи, графіка, колір),

· дані, отримані на принтері,

· звукові вихідні сигнали і т.п.

Важливим показником ефективності інтерфейсу, що використовується, є вибрана форма діалогу між користувачем і системою.

В даний час найбільш поширені наступні форми діалогу:

режим запитів,

командний режим,

режим меню,

режим заповнення пропусків у виразах, запропонованих комп'ютером.

Кожна форма ,залежно від типу задачі, особливостей користувача і ухвалюваного рішення, може мати свої переваги і недоліки.

Довгий час єдиною реалізацією мови повідомлень був віддрукований або виведений на екран дисплея звіт або повідомлення.

У наш час з'явилася нова можливість представлення вихідних даних - машинна графіка. Вона дає можливість створювати на екрані і папері кольорові графічні зображення в тривимірному вигляді. Використання машинної графіки, значно підвищує наочність і інтерпретацію вихідних даних, стає все більш популярним в інформаційній технології підтримки ухвалення рішень.

За останні декілька років намітився новий напрям, що розвиває машинну графіку, - мультиплікація. Мультиплікація виявляється особливо ефективною для інтерпретації вихідних даних систем підтримки ухвалення рішень, пов'язаних з моделюванням фізичних систем і об'єктів.

Приклад. Система підтримки ухвалення рішень, що призначена для обслуговування клієнтів в банку, за допомогою мультиплікаційних моделей може реально проглянути різні варіанти організації обслуговування залежно від потоку відвідувачів, допустимої довжини черги, кількості пунктів обслуговування і т.п.

В найближчі роки слід чекати використання як мови повідомлень людського голосу. Зараз ця форма застосовується в системі підтримки ухвалення рішень сфери фінансів. У вказаній системі в процесі генерації надзвичайних звітів голосом пояснюються причини винятковості тієї або іншої позиції.

Знання користувача - це те, що користувач повинен знати, працюючи з системою. До них відносяться не тільки план дій, що знаходиться в голові у користувача, але і підручники, інструкції, довідкові дані, що видаються комп'ютером.

Вдосконалення інтерфейсу системи підтримки ухвалення рішень визначається успіхами в розвитку кожного з трьох вказаних компонентів.

Інтерфейс повинен володіти наступними можливостями:

· маніпулювати різними формами діалогу, змінюючи їх в процесі ухвалення рішення за вибором користувача;

· передавати дані системі різними способами;

· одержувати дані від різних пристроїв системи в різному форматі;

· гнучко підтримувати знання користувача (надавати допомогу за запитом, підказувати).


· ЗМ9. Інформаційна технологія експертних систем

Характеристика і призначення

Найбільший прогрес серед комп'ютерних інформаційних систем відзначений в області розробки експертних систем, заснованих на використовуванні штучного інтелекту.

Експертні системи дають можливість менеджеру або фахівцю одержувати консультації експертів з будь-яких проблем, про які цими системами накопичені знання.

Під штучним інтелектом звичайно розуміють здібності комп'ютерних систем до таких дій, які називалися б інтелектуальними, якби виходили від людини. Частіше за все тут мають на увазі здібності, пов'язані з людським мисленням.

Роботи в області штучного інтелекту не обмежуються експертними системами. Вони також включають створення роботів, систем, що моделюють нервову систему людини, його слух, зір, нюх, здібність до навчання.

Рішення спеціальних задач вимагає спеціальних знань. Не не кожна компанія може собі дозволити тримати в своєму штаті експертів з усіх проблем, що пов'язані з роботою компанії. Те саме відноситься і до можливостей запрошувати експертів кожного разу, коли проблема виникла.

Головна ідея використання технології експертних систем полягає в тому, щоб отримати від експерта його знання і, завантаживши їх в пам'ять комп'ютера, використовувати кожного разу, коли в цьому виникне необхідність.

Будучи одним з основних додатків штучного інтелекту, експертні системи є комп'ютерними програмами, що трансформують досвід експертів в якій-небудь галузі знань у форму евристичних правил ( евристик).

Евристики не гарантують отримання оптимального результату з такою ж упевненістю, як звичайні алгоритми, що використовуються для вирішення задач в рамках технології підтримки ухвалення рішень. Проте часто вони дають достатньою мірою прийнятні рішення для їх практичного використання.

Все це робить можливим використовувати технологію експертних систем як систем, що радять.

Схожість інформаційних технологій, що використовуються в експертних системах і системах підтримки ухвалення рішень, полягає в тому, що обидві вони забезпечують високий рівень підтримки ухвалення рішень.

Проте є три істотні відмінності:

· . Перша пов'язана з тим, що рішення проблеми в рамках систем підтримки ухвалення рішень відображає рівень її розуміння користувачем і його можливості отримати і осмислити рішення. Технологія експертних систем, навпаки, пропонує користувачу ухвалити рішення, що перевершує його можливості.

· Друга відмінність вказаних технологій виражається в здатності експертних систем пояснювати свої міркування в процесі отримання рішення. Дуже часто ці пояснення виявляються більш важливими для користувача, ніж саме рішення.

· Третя відмінність пов'язана з використанням нового компоненту інформаційної технології - знань.

Основні компоненти

Основними компонентами (див. Рис. 9.1.) інформаційної технології, що використовується в експертній системі, є:

інтерфейс користувача,

база знань,

інтерпретатор,

модуль створення системи.


Рис.9.1. Експертна система

 

Інтерфейс користувача. Менеджер ( фахівець) використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему і отримання вихідної інформації з неї. Команди включають параметри, що направляють процес обробки знань. Інформація звичайно видається у формі значень, які присвоюються певним змінним.

Менеджер може використовувати чотири методи введення інформації:

· меню,

· команди,

· природна мова

· власний інтерфейс.

Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати як вихідну інформацюя не тільки рішення, але і необхідні пояснення.

Розрізняють два види пояснень:

· пояснення, видавані по запитах - кистувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;

· пояснення отриманого рішення проблеми – користувач ( після отримання рішення) може зажадати пояснення того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркуваннь, що привод ять до рішення задачі.

Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, призначений для користувача, інтерфейс цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

База знань. Вона містить факти, що описують проблемну область, а також логічний взаємозв'язок цих фактів. Центральне місце в базі знань належить правилам.

Правило визначає, що слід робити в даній конкретній ситуації. Правило складається з двох частин:

· умови, яка може виконуватися чи ні,

· дії, яку слід провести, якщо умова виконується.

Всі правила, що використовуються в експертній системі, утворюють систему правил. Истема правил яка для порівняно простої системи може містити декілька тисяч правил,тим більше для складних систем..

Всі види знань залежно від специфіки предметної області і кваліфікації проектувальника ( інженера по знаннях) з тим або іншим ступенем адекватності можуть бути представлені за допомогою однієї або декількох семантичних моделей. До найпоширеніших моделей відносяться логічні, продукційні, фреймові і семантичні мережі .

Інтерпретатор. Це частина експертної системи, що проводить в певному порядку обробку знань ( мислення), що знаходяться в базі знань.

Технологія роботи інтерпретатора зводиться до послідовного розгляду сукупності правил ( правило за правилом). Якщо умова, що міститься в правилі, витримується, виконується певна дія, і користувачу надається варіант рішення його проблеми.

Окрім того, в багатьох експертних системах вводяться додаткові блоки:

· база даних,

· блок розрахунку,

· блок введення і корегування даних.

Блок розрахунку- необхідний в ситуаціях, пов'язаних з ухваленням управлінських рішень.

При цьому важливу роль відіграє база даних, де містяться планові, фізичні, розрахункові, звітні і інші постійні або оперативні показники.

Блок введення і корегування даних використовується для оперативного і своєчасного віддзеркалення поточних змін в базі даних.

Модуль створення системи. Модуль створення системи служить для створення набору ( ієрархії) правил.

Існують два підходи, які лежать в основі модуля створення системи:

· використання алгоритмічних мов програмування,

· використання оболонок експертних систем.

Для представлення бази знань спеціально розроблені мови Лісп і Пролог, хоча можна використовувати і будь-яку відому алгоритмічну мову.

Оболонка експертних систем є готовим програмним середовищем, яке може бути пристосоване до вирішення певної проблеми шляхом створення відповідної бази знань. У більшості випадків, використання оболонок дозволяє створювати експертні системи швидше і легше порівняно з програмуванням.

 

ЗМ10. Технології мережі.

 

Тема: Комп’ютерні мережі. Локальна мережа. Протоколи. Спільне використання файлів, папок, принтерів, доступ до Інтернету. Глобальна мережа. Призначення та структура Інтернету.



Последнее изменение этой страницы: 2016-12-11; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы!

infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 100.26.179.251 (0.024 с.)