русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Методы и модели формирования управленческих решений


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 4527; Нарушение авторских прав


 

Процессы принятия решений лежат в основе любой целенаправленной деятельности в экономике, политике, технике, социальной сфере. Научным обслуживанием этих процессов, Т.е. изучением и развитием методов принятия решений, первоначально занималась такая научная дисциплина, как «Исследование операций». Со временем практика управления потребовала вовлечения в процесс принятия решений не только формальных методов, но и качественных факторов. К последним относятся знания специалистов, которые невозможно формализовать. Это прежде всего опыт, интуиция, приверженность к тем или иным взглядам на методы управления лица, принимающего решение (ЛПР). Отсюда появилось новое комплексное научное направление «Системы поддержки принятия решений», которое использует не только формальные методы дисциплины «Исследование операций», но и достижения в области новых информационных технологий и искусственного интеллекта. В числе последних особенно важными являются интеллектуальные системы, способные к воспроизведению таких антропоморфных (человеческих) свойств, как опыт и интуиция, а также имитации убеждений, желаний, замыслов и обязательств [67].

Конечный продукт работы любого менеджера - это решения и действия. Принятое им решение ведет либо к преуспеванию предприятия, либо к неудачам. Принятие решения - это всегда выбор определенного направления деятельности из нескольких возможных.

Так как процесс управления любой организацией в экономике реализуется исключительно посредством формирования и реализации управленческих решений, поэтому остановимся на типах решений, которые имеют различные характеристики и требуют различных источников данных на рис. 2.2 показана взаимосвязь типов решений и целей, преследуемых руководством различных уровней.

Оперативные решения - периодические: одна и та же задача возникает периодически. В результате процесс принятия решения становится относительно рутинным и почти беспроблемным. Параметры (характеристики) хозяйственных процессов, используемые в ходе принятия решения, определены, их оценка известна с высокой точностью, а взаимосвязь параметров с принимаемым решением понятна. Например, работники отдела поставок, осуществляющие поддержку на определенном уровне бесперебойности производства, проверяют соответствие запасов выполнению заказов, договорам и потребностям предприятия и изменяют предыдущее количество заказов, если количество товаров на складе снизил ось.



Принятие оперативных решений ведет к вполне ожидаемым 11 прогнозируемым результатам. Например, если товары заказаны на склад, Т.е. высокая вероятность их пополнения. Оперативные решения являются краткосрочными. Допущенная ошибка в объеме заказа высоко оборачиваемого материала, который был быстро использован, может быть исправлена без серьезных потерь, влияющих на прибыль.

Тактические решения обычно принимаются управленцами среднего уровня, ответственными за обеспечение средствами для достижения целей и намерений, поставленных ЛПР верхнего звена. Ответы на такие вопросы, как: «Каковы кредитные .лимиты для определенного класса заказчиков?», «Какой поставщик должен быть первоисточником сырьевых ресурсов?», «При каких условиях давать скидку заказчику?» - это примеры тактических решений, принимаемых на среднем уровне.

Тактические решения не так рутинны и структурированы, как оперативные решения. Во многих случаях все главные параметры объекта управления, входящие в состав тактических решений, неизвестны; оценки характеристик, определенные как важные, могут быть неизвестны, а взаимосвязь между характеристиками и решениями может быть не ясна. Например, выбор дешевого поставщика сырья может стать большой комплексной проблемой. Данный поставщик может предлагать самые низкие цены, но существует вероятность того, что случится какая-то нестыковка, которая повлечет за собой нарушения потока поставляемого сырья. Возможно, что качество продукта нового поставщика, его надежность поставки и обслуживание заказчика не известны. Этот недостаток ясности во взаимосвязи между переменными ведет к неопределенности, даже если действия управленца совершенны.

Стратегические решения принимаются на основе целей компании, определенных в его уставе и уточненных высшим руководством предприятия. Эти цели определяют основу, на которой должно базироваться долгосрочное планирование, а также определение критических факторов деятельности предприятия. Эти решения обеспечивают базу для принятия тактических и оперативных решений. «Какой стратегии мы должны придерживаться, чтобы быть конкурентоспособными другим фирмам - дешевый поставщик или что-то другое?», «Хотим ли мы завоевать весь рынок или его часть?», «Каков соответствующий баланс между ростом долгосрочных продаж и краткосрочной прибыльностью?». Это типичные решения стратегического уровня.

Стратегическим решениям присуща долгосрочность, комплексность, неструктурированность и непериодичность. Большинство характеристик, которые следует учесть, не могут быть определены, хотя оценки, как правило, содержат несколько ключевых переменных, влияющих на решения. Существует много неопределенных факторов, которые влияют на решения и при этом требуется информация из внешней среды для их выработки, например, информация о конкурентах, поставщиках, потребителях и о всей инфраструктуре, в которой работает фирма. Во многих случаях информация, используемая для принятия решения, основывается на интуиции и мнении других ЛПР. Из-за расплывчатости и отсутствия ясных причинно-следственных связей существует высокая степень неопределенности, связанная с принятием стратегических решений, сопряженных с высокой степенью риска и длительным периодом их влияний. Должен пройти длительный срок для выявления реальных результатов, которые в дальнейшем трудно изменить.

Практика принятия решений многообразна. Однако все они реализуются по определенной схеме, подсказываемой здравым смыслом.

Для того чтобы принять эффективное решение, необходимо выполнить ряд работ, складывающихся из отдельных этапов, процедур и операций. Среди многочисленных подходов к решению задачи принятия решения выделим трехэтапную модель Г. Саймона, являющуюся основой для реализации большинства известных на сегодня технологий. Модель приведена на рис. 2.3.

 

l-й этап 2-й этап З-й этап

 

 
 

 


Рис. 2.3. Трехэтапное формирование решений

 

Рассмотрим модели и методы, используемые на каждом из этапов.

 

На первом этапе применяются в основном неформальные методы для того, чтобы:

1) сформулировать проблему;

2) выявить цель;

3) сформулировать критерий оценки принятия решений.

Проблема выражает объективно возникающий в процессе управления вопрос, решение которого диктуется интересами лица, принимающего решение (ЛПР).

ДЛЯ того чтобы осознать проблему, ЛПР должно дать ответы на ряд вопросов.

1. В чем проблема? Каковы симптомы, Т.е. признаки или показатели проблемы. Что собственно не устраивает ЛПР?

2. В чем особенности проблемы? Что мешает или чего не достает при наличии проблемы?

3. Можно ли разложить проблему на части, а среди выделенных частей выделить основные и второстепенные проблемы?

Если проблема осознана и идентифицирована количественными показателями или качественными признаками, то далее можно сформулировать цели. Цель - это антипод проблемы. Если проблема это то, чего не хочет ЛПР, то цель - это то, что оно хочет. В иерархии управления (см. рис. 2.2) формулируются цели, соответствующие своему уровню. На самом высоком уровне находятся цели, носящие директивный характер. Э~и цели называют также траекторными. Такое название связано с тем, что заданные цели отражают желаемую траекторию изменения объекта управления во времени. На практике траектория развития предприятия задается с помощью показателей, количественно отражающих уровень достижения той или иной цели.

В процессе управления ЛПР стремится погасить негативные явления и добивается совпадения фактической траектории с желаемой.

Траекторным целям подчинены рабочие цели, которые меняются в соответствии с возникающей фактической ситуацией.

Директивные цели всегда детализируются. Процесс детализации носит иерархический характер. В результате получают дерево целей.

Нижний уровень дерева целей превращается в мероприятие, которое следует выполнить для достижения директивной цели.

Существует правило, согласно которому должно строиться дерево целей:

· ни одна из нижних вершин дерева не должна входить более чем в одну верхнюю;

· вершины дерева одного уровня не должны быть альтернативными, т. е. для достижения цели вышестоящего уровня должны быть достигнуты все подцели данного уровня;

цели нижнего уровня должны являться детализацией цели ближнего верхнего уровня. Если таковой нет, она должна быть введена фиктивно.

Если проблема и цель сформулированы, далее следует разработать критерии, согласно которым выполняется отбор приемлемого решения.

Критерием отбора может служить любой признак, значение которого можно зафиксировать в не которой шкале. Так как критерии служат для оценки различных вариантов решений, они должны быть измеримы.

Если известна природа сравниваемых величин, то, как правило, выбор типа шкалы не представляет особых затруднений.

Показатели, характеризующие состояние экономического объекта управления, как правило, измеримы в шкале отношений. Если среди показателей выбрать тот, который, по мнению ЛПР, в наибольшей степени характеризует соответствие объекта управления заданному целевому назначению, то он и будет играть роль критерия оценки вариантов решений. Формировать критерий следует так, чтобы наиболее предпочтительная оценка состояния, объекта или процесса соответствовала его максимуму или минимуму.

Рассмотрим типовые критерии выбора варианта решения. Обlцее правило для всех критериев можно записать в виде:

 

у* = extremum(PIP2,..·,PI1)'

 

где у* - искомый вариант решений;

 

РI - коэффициент важности i-ro решения.

 

Приведем три наиболее распространенных критерия, применяемых в области экономики.

1. Критерий осторожного выбора. Этот критерий соответствует правилу «рассчитывай на худший случай», отсюда в качестве коэффициентов важности i-ro варианта решения следует выбрать наихудшее значение показателя, который будет получен в результате принятия данного варианта, т. е.

 

у* = maxmin Cii ' I j где Cij - результаты, которые будут получены по i-MY варианту в j-й ситуации.

В соответствии с этим правилом последовательно выполняются операции нахождения минимальных значений результатов во всех ситуациях, и затем из полученных вариантов находится тот, что имеет максимальное значение. Его номер и определит наилучшее решение. Такой критерий называют максиминным.

2. Критерий оптимистичного выбора ориентирован на правило «рассчитывай на лучший случай». Наилучший вариант определяется

 

по формуле:

 

у* = maxmaXCij' I .1

 

3. Критерий максимума среднего выигрыша используется тогда, когда известны вероятности возникновения той или иной ситуации.

Если предпочтения измеряются в шкале отношений, то средний выигрыш при каждом варианте рассчитывается так:

 

у' '" extremum (М '" " рс.) i . J ~ } lJ' J где Mi - математическое ожидание выигрыша в случае принятия i-ro решения;

Pj - вероятность появления j-й ситуации;

 

Су - оценка i-ro решения при j-й ситуации.

 

На втором этапе формирования решений происходит поиск различных вариантов - альтернатив. Варианты могут отыскиваться в различных формах и шкалах измерений (действия, состояния, маршруты, стоимости и т.д.).

Варианты, как правило, задаются либо перечислением, если таковых не очень много, либо описанием их свойств. Генерация вариантов решений в большинстве случаев выполняется либо с помощью различного рода аналитических моделей, либо с помощью баз знаний экспертных систем.

Существует множество аналитических моделей, используемых для подсчета результатов принятия того или иного варианта. Наиболее распространенными являются:

· численные методы решения уравнений или их систем;

· теория игр;

· теория полезности;

· теория статистических решений.

Подсчет результатов с помощью уравнений выполняется во многих случаях. Все они при вязаны к конкретной области применения и поэтому систематизировать их достаточно сложно. Можно лишь отметить, что существуют области, где эти методы применяются успешно, но существуют и такие, где с их помощью не удается достичь желаемого результата.

Теория игр используется в условиях конфликтных ситуаций.

Схема игры позволяет получить формулу подсчета результатов для каждого варианта. Формализация процесса игры и есть формализация процесс а подсчета результатов.

Предметом теории полезности служит представление в действительных числах относительных предпочтений отдельного лица при выборе варианта из некоторого их множества. Она позволяет сравнивать полезности альтернативных решений при условии учета в каждом варианте вклада существенных факторов. В процессе оценки используется функция плотности вероятности, описывающая правдоподобность каждого варианта. С помощью функции плотности создается функция полезности, которая и служит основным средством для вычисления ожидаемой полезности каждого варианта.

Теория статистических решений используется для формирования вариантов довольно часто. С ее помощью создаются выражения, при меняющие различные распределения изучаемого случайного процесса.

Генерирование вариантов решений на основе баз знаний, которые могут быть представлены в форме семантических сетей, деревьев целей или деревьев вывода, получила широкое распространение в результате применения экспертных систем. Наиболее популярными являются правила и-или, синтезируемые в деревья. Правила снабжаются информацией, указывающей на степень доверия как к самому правилу, так и условиям его реализации. С помощью правил и-или воспроизводятся процессы принятия решений в областях, где исходная информация характеризуется противоречивостью, обрывочностью, приблизительностью. Каким образом они используются для генерации вариантов решений, будет рассмотрено в п. 5.5. EI На третьем этапе согласно сформулированному на втором этапе критерию выбора происходят сопоставление, оценка и выбор решения.

Все методы оценки вариантов можно разделить на две группы:

. методы, используемые в условиях определенности;

. методы, используемые в условиях риска.

Простейшим методом оценки, используемым в условиях определенности, является оценка с помощью таблицы «Стоимость-эффективность». Критерием выбора в данном случае выступает максимальный доход на единицу издержек. Метод требует расчета общих издержек и общих доходов по каждому из вариантов. В таБЛ.2.1 приведен пример использования метода «Стоимость-эффективность» для оценки вариантов капиталовложений.

 

Таблица 2.1. «Стоимость-эффективность»

 

 

Варианты решений Общие издержки   Общие доходы Отношение доходов к издержкам варианта Ранг
В1 В2 В3 В4 1,7 1,55 1,27 3,2

 

 

Вычисленное отношение доходов к издержкам показало, что вариант В4 имеет наибольшую величину (3,2), поэтому ему присваивается первый ранг, варианту Вl присваивается второй ранг и т.д. Очевидно, согласно критерию, который требует выбора варианта с максимальным уровнем дохода на единицу издержек, лучшим будет вариант В4. Варианты в данном случае сопоставимы, так как результаты измеряются в одной и той же шкале (шкала отношений) и в одних и тех же единицах измерения (рубль). Величины в последней графе измеряются в ранговой шкале.

Таблица «Стоимость-эффективность» может быть использована лишь в том случае, если каждый из вариантов оценивается на основе одного критерия. Если же применяется больше одного критерия, создается таблица «Стоимость-критерий» (табл. 2.2). В ней представляются варианты решений, оцениваемые с различных точек зрения.

Допустим, те же четыре варианта капитальных вложений необходимо оценить с позиций трех критериев: близость расположения к железной дороге (транспортные затраты), близость расположения к водоемам (затраты на транспортировку воды), наличие в данной местности работоспособного населения (затраты на пере возку людей).

Элементами таблицы могут быть как абсолютные величины, указывающие на издержки или доходы, так и относительные, например ранг варианта, вычисленный на основе таблицы «Стоимость-эффективность». Будем считать, что используется величина издержек, измеряемая в относительной шкале. В последней строке таблицы указываются коэффициенты значимости каждого из критериев оценки. Это та качественная информация, которая собственно и отличает систему поддержки принятия решений от формальных оптимизационных методов. Здесь лицо, принимающее решение, вносит свой опыт и знание в процесс оценки вариантов.

Распространенным методом сравнения вариантов служат оценочные баллы. Оценочные баллы нормируют, Т.е. ограничивают их значения в некотором диапазоне, например от О до 1. Кроме того, устанавливается закон оценки: например сумма всех баллов должна быть равна 1.

 

Таблица 2.2. «Стоимость-критерий»

 

 

Варианты решения Критерий К1 Критерий К2 Критерий К3 Общая оценка по всем критериям Ранг вариантов
В1 В2 В3 В4 Коэффициент значимости критерия 0,6 0,3 0,1

 

Наилучшим вариантом согласно данным табл. 2.2 является вариант В4. Однако абсолютные величины в большинстве случаев мало информативны. Например, издержки в сумме 153, не соотнесенные с доходами, не устанавливают полностью объективной картины. Поэтому в большинстве случаев в качестве элементов Еу используют относительные величины (ранги, рентабельности, нормы прибыли и т.д.).

Кроме критериев оценки в табл. 2.2 могут указываться и условия, влияющие на результат реальных событий. Такие таблицы получили название таблиц решений.

Таблицы решений сочетают в себе варианты решений и возможные ситуации (условия). Их элементы указывают на ожидаемый результат.

Продолжая рассматривать пример о капвложениях, будем считать, что в результате применения таблицы «Стоимость-критерий» выбран вариант В4' При данном варианте возможны различные условия его реализации. В результате будут различаться и последствия. Допустим возможны следующие условия:

Ut - тарифы на энергоносители не будут превышать установленные границы;

и2 - тарифы на водозабор не будут превышать установленные границы;

из - работоспособного населения достаточно.

Таблица решения в данном случае имеет следующий вид (табл. 2.3):

 

Таблица 2.3. Таблица решений

Варианты решений Условия Оценка при данных условиях
В1 В2 В3 ………… В4 U1U2U3 U1*U2U3 U1*U2*U3 …………… U1*U2*U3* ……….

 

 

В табл. 2.3 с помощью символа U1* представлено условие, отрицающее условие U.

Таблицы решений используются в том случае, если:

. можно выделить условия, влияющие на результаты вариантов решений;

. выделенные условия достаточно весомы.

Деревья решений используются в условиях риска. Очень часто условия, определяющие варианты решения, находятся в отношениях соподчиненности. На практике это означает, что процесс принятия решения носит многоступенчатый характер: принятия одного решения на более низком уровне управления позволяет перейти к другому, более высокому уровню. Как правило, условия носят качественный характер и определяются вероятными величинами, что требует применения метода, учитывающего риск.

Иерархические отношения удобно представлять в виде дерева: дуги дерева отражают альтернативы частичных решений, а узлы - результаты. Это позволяет разработать дерево решений, с помощью которого можно представлять вероятностные (частотные) характеристики условий.

Рассмотрим пример. Допустим, лицу, принимающему решение, известно два варианта повышения уровня рентабельности на 5%.

1. Произвести продукцию А в количестве 100 ед. и продать ее по цене 1 О ед. за штуку. Себестоимость единицы продукции составляет 8 ед.

2. Произвести продукцию В количестве 50 ед. и продать ее по цене 20 ед. за штуку. Себестоимость единицы продукции составляет 18 ед.

Конъюнктура рынка неизвестна, поэтому будем считать, что рынок одинаково благоприятен для обоих видов продукции. ДЛя упрощения задачи будем считать, что в случае неблагоприятного рынка для какой-либо продукции предприятие терпит убытки по ее себестоимости. Тогда в случае благоприятного рынка предприятие получит от продажи продукции следующий доход (d):

1. От продукции А: dJ=100 . 10=1000 ед.

 

2. От продукции В: d2= 50 . 20= 1000 ед.

 

конъюнктура для В неблагоприятна (Р2 =0,5)

 

При неблагоприятном рынке оно будет убыточным:

 

1. От продукции А: dt=-100 . 8= -800 ед.

 

2. От продукции В: d2= -50 . 18= -900 ед.

 

Построим дерево решений, на котором отразим последовательность событий от корня к листьям, а затем выполним расчет доходов (убытков) в обратном направлении.

На дереве решений (рис. 2.4) представлены альтернативные варианты, при которых предприятие ожидает доходы или убытки. Так как отсутствует информация о рынке, будем считать, что он одинаково благоприятен или неблагоприятен для обоих видов продукции и вероятность такого состояния рынка равна 0,5.

 

конъюнктура для А

благоприятна(Р1=0,5) d1=1000

производство

продукции А конъюнктура для А

неблагоприятна(Р2=0,5) d2=-800

 


конъюнктура для В

d1=1000

производство благоприятна(Р1=0,5)

продукции В конъюнктура для

d2=-900

неблагоприятна(Р2=0,5)

 

 

Рис.2.4. Дерево решений для задачи производства продукции А и В на предприятии

 

Определим средний ожидаемый доход для каждого из вариантов:

1) Ei (доход _ от_ А) = 0,5 ·1000 0,5·800 = 100ед.

2) E~(дoxoд_oт_ В) = 0,5·1000 - 0,5·900 = 50ед.

 

Вывод: целесообразным будет вариант 1, т. е. производство продукции А.

Можно пойти на некоторые затраты с целью получения информации о конъюнктуре рынка, что позволит уточнить, насколько рынок будет благоприятен для того или иного товара.

Допустим, в результате такого обследования получены следующие вероятности:

 

· ситуация будет благоприятна для продукта А с вероятностью 0,6;

· ситуация будет благоприятна для продукта В с вероятностью 0,7.

Воспользовавшись формулой расчета математического ожидания, получим:

 

1) Е? (доход _ от_ А) = 0,6 ·1000 - 0,4·800 = 280ед.

 

2) Ei(doxod_om_ В) = 0,7 ·1000 - 0,3·900 = 430ед.

 

В данном случае выгоднее выбрать вариант 2, т. е. производство продукции В.

Решение может формироваться не только одним лицом, но и группой лиц (экспертов). Групповые решения более точны, так как базируется на совокупном опыте группы. Мнения отдельных членов группы по поводу принятия того или иного варианта решения, как правило, не совпадают, поэтому должны использоваться специальные методы, учитывающие мнение каждого. Простейшим является метод суммирования рангов. Суть метода в следующем: каждый из участников ранжирует варианты решений в соответствии с его представлениями о правильности варианта. Далее для каждого варианта подсчитывается сумма присвоенных экспертами рангов выбирается вариант, получивший наибольший ранг.

Обратимся к табл. 2.4, где представлены результаты оценки трех вариантов решений четырьмя участниками группы оценки. Если считать, что ранг варианта снижается от 1 до 3, то наилучшим вариантом является В1, так как сумма рангов для него минимальная (7).

 

Таблица 2.4. Групповая оценка вариантов

 

Варианты решений Эксперт 1 Эксперт 2 Эксперт 3 Эксперт 4 Сумма рангов
В1 В2 В3

СППР могут создаваться на основе программных оболочек, характерное свойство которых заключается в наличии в них всех компонентов СППР в готовом виде. Использование оболочек не предполагает программирования, поэтому их внедрение сводится лишь к вводу знаний о предметной области и правил их обработки. Каждая оболочка ориентируется на вполне определенный метод представления знаний. Поэтому применение программных оболочек ограничивается теми классами прикладных задач, для которых эти средства адекватны.

Рассмотрим программную оболочку IМР+, являющуюся дальнейшим развитием системы IMP. На рис. 2.5 представлена взаимосвязь основных компонентов СППР, построенной средствами программной оболочки.

Наличие программной оболочки ликвидирует этап программирования, что существенно сокращает трудоемкость и сроки разработки системы. Это позволяет проектировщику сосредоточить внимание на более тщательном изучении специфики предметной области, правильном ее описании в базе знаний.

Этапами проектирования СППР при наличии программной оболочки являются:

1. Описание предметной области, целей создания системы й выполнение постановки задачи.

2. Составление словаря системы.

3. Разработка базы знаний и базы данных.

4. Внедрение системы.

 

Модуль объяснений
Модуль логического вывода и расчетов
ИНТЕРФЕЙС
Пользо-

ватель

 

 

       
   
  База знаний
 
Модуль приобретен-ных знаний
 

 


Эксперт

           
   
 
   
 
 

 

 


Рис. 2.5. Компоненты СППР, построенной на основе ПО IMP+

 

 

Среди перечисленных этапов отсутствуют те, что обычно предназнaчeны для разработки интерфейса, блоков объяснения действий системы и программирования. Все это уже заложено в оболочку и изменению не подлежит. Рассмотрим перечисленные этапы более подробно.

Этап 1. Описание предметной области, целей создания системы и выполнение постановки задачи описание должно отражать специфику предметной области в нескольких формах. Первая из них - это текстовое представление содержание процессов, объектов и связей между ними.

Вторая форма описания (она также обязательна) представляет собой графическое представление дерева целей, стоящих перед пользователем, или дерева И-ИЛИ. Если создается дерево целей, то главным является правильное указание важности каждой из подцелей, если дерево и-или, то - коэффициенты определенности правил и условий к ним.

Постановка всякой задачи предполагает указание результатов функционирования системы, исходных данных, а также общее описание процедур, формул и алгоритмов преобразования исходных данных в результирующие данные.

Исходные данные, как правило, находятся в различного рода бухгалтерской документации, статистических сводках, биржевых бюллетенях и Т.д. Необходимо составить таблицу с перечнем всех используемых документов, показателей и их координат месторасположения в документах.

В результате в постановке задачи должно быть отражено следующее:

· сформулированные цели принятия решений или гипотезы, доказательством достоверности которых должна заниматься система;

· перечень исходных данных, ввод которых осуществляется непосредственно перед началом запуска системы;

· перечень данных, которые следует использовать для поддержки (корректировки) постоянной информации, находящейся на машинных носителях (нормативы, коэффициенты, ставки, проценты, справочная информация);

· перечень расчетных формул, используемых в дереве целей (зависимости между показателями и формулы расчета их приростов);

· реляционные выражения, необходимые для вывода заключений из терминальных вершин сети вывода правил.

 

Этап 2. Составление словаря системы

 

Словарь системы - это набор слов, фраз, кодов, наименований, используемых разработчиком для обозначения условий, целей, заключений и гипотез. Благодаря словарю пользователь понимает результаты работы системы. Составление словаря - важная работа, ибо четко сформулированные условия и ответы резко повышают эффективность эксплуатации системы.

 

Этап З. Разработка базы знаний и базы данных

 

База знаний, как правило, состоит из двух компонентов: дерева целей с расчетными формулами и базы правил (сеть вывода). База правил создается на основании графа целей и сформулированных ранее гипотез. Главное внимание здесь уделяется коэффициентам определенности исходных условий и правил их обработки. Коэффициенты указываются только совместно с разработчиком.

Базы данных создаются в том случае, если объем исходной информации, применяемой для расчетов, значителен. Базы данных могут использоваться не только для расчетов, но и для выполнения логических операций.

В результате выполнения данного этапа получают:

· текстовое представление правил вывода в форме ЕСЛИ-ТО;

· графическое представление сети вывода гипотез или заключений;

· графическое описание дерева целей;

· табличное описание баз данных и используемых расчетных операций.

 

Этап 4. Внедрение

 

На последнем этапе по разработанной схеме проверяется и оценивается правильность работы системы. Устанавливаются контрольные результаты, которые затем сравниваются с полученными в процессе запуска системы. Проверяются также промежуточные расчеты с помощью блока, отвечающего на вопросы как и почему.

Рассмотренные методы и модели формирования управленческих решений не затронули весьма важные аспекты данного процесса, касающиеся нравственной стороны дела. Принятие решений в любой сфере человеческой деятельности базируется на системе нравственных ценностей, усвоенной лицом, принимающим решение. Ценности условно можно разделить на собственные и нормативные, т. е.

общественно признанные. У каждого человека свое отношение к общепризнанным ценностям: одни он принимает, другие нет. Однако в любом случае ему необходимо определиться в двух принципиальных позициях:

]) в главной цели, которая может быть гуманистической, корыстной, узковедомственной, общественно значимой и Т.д.;

2) в средствах достижения целей, которые могут быть приемлемыми или нет в глазах общественности.

Выбор управленческих решений зависит не только от интеллектуального уровня личности, но и от его нравственно-этических позиций. Современная действительность подчеркивает особую актуальность этой проблемы во всех звеньях управления экономикой.

 



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Методические и организационные принципы создания ИС и ИТ | Стадии, методы и организация создания ИС и ИТ


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.016 сек.