Моделирование процессов принятия решений. Экспертное моделирование процедур принятия решений, построения баз знаний

Процесс принятия решения включает в себя (типовая модель): - постановку целей, - сбор проектов решений, - согласование, - выбор конечного варианта, - исполнение и контроль.

Моделирование процесса принятия решения позволяет обеспечить количественную оценку и анализ результатов принимаемого решения. Профессиональное использование модели процесса принятия решения позволяет менеджеру: с одной стороны, контролировать интуитивные соображения, то есть повышать надежность принимаемого решения, с другой, полностью реализовать свои опыт и знания.

Модель позволяет принять рациональное решение только для того упрощенного решения ситуации, которое используется в данной конкретной модели. Решение, найденное с помощью моделирования ситуации, обязательно минимизируют с точки зрения полноты учтенных в ней факторов и в случае необходимости вносят коррективы. Наибольший эффект при принятии управленческих решений обеспечивается сочетанием опыта, знаний, интуиции менеджера, а так же современными технологиями выработки и принятия управленческих решений.

При моделировании процесса необходимо иметь четкое представление о базисных элементах модели:

- о проблемной ситуации, требующей принятия решения;

- о времени для принятия решения;

- о достоверности информации об объекте;

- о ресурсах, необходимых для реализации решения;

- о факторах внутренней и внешней среды организации;

- об альтернативных вариантах решения;

- о критериях оценки результатов принимаемого решения.

Используемая модель должна соответствовать структуре и свойствам объекта управления, а также требованиям решаемой задачи.

В теории принятия решений получили распространение следующие методы: платежная матрица, метод теории полезности, метод анализа иерархий, эвристические методы.

Платежная матрица - один из методов статистической теории решений, метод, который может оказать помощь руководителю в выборе одного из нескольких вариантов. Он особенно полезен, когда оценщик должен установить, какая стратегия в наибольшей мере будет способствовать достижению целей. В самом общем виде матрица означает, что платеж зависит от определенных событий, которые фактически свершаются.

Если такое событие или состояние природы не случается на деле, платеж неизбежно будет иным.

В целом платежная матрица полезна, когда:

1) имеется разумно ограниченное число альтернатив или вариантов стратегии для выбора м-у ними;

2) то, что может случиться, с полной определенностью не известно;

3) результаты принятого решения зависят от того, какая именно выбрана альтернатива и какие события в действительности имеют место.

Метод теории полезности исходит из предположения, что если предпочтения людей по отношению к определенным играм (лотереям) удовлетворяют ряду аксиом, то их поведение может рассматриваться как максимизация ожидаемой полезности.

Метод анализа иерархий (МАИ) опирается на многокритериальное описание проблемы. В методе используется дерево критериев, в котором общие критерии разделяются на критерии частного характера. Для каждой группы критериев определяются коэффициенты важности. Альтернативы также сравниваются между собой по отдельным критериям с целью определения каждой из них. Средством определения коэффициентов важности критериев либо критериальной ценности альтернатив является попарное сравнение. Результат сравнения оценивается по балльной шкале. На основе таких сравнений вычисляются коэффициенты важности критериев, оценки альтернатив s и находится общая оценка как взвешенная сумма оценок критериев.

Несмотря на то, что МАИ не имеет строгого научного обоснования и больше примыкает к эвристическим методам, этот метод нашел широкое практическое применение из-за своей простоты и наглядности. К эвристическим методам относят:

1) метод взвешенной суммы оценок критериев.

Каждой альтернативе дается числовая (балльная) оценка по каждому из критериев. Критериям приписываются количественные веса, характеризующие их сравнительную важность. Веса умножаются на критериальные оценки, полученные числа суммируются - так определяется ценность альтернативы. Далее выбирается альтернатива с наибольшим показателем ценности;

2) метод компенсации. Данный метод используется при попарном сравнении альтернатив. Таким образом, использование рассмотренных методов в практической деятельности оценщиков позволит повысить качество принимаемых решений за счет использования научного подхода, системной ориентации и моделей на основе современных информационных технологий интеллектуальной обработки данных.

3) экспертной системы. Под экспертной системой принятия решения на предприятии будем понимать сложные программные комплексы, которые оперируют знаниями в целях получения удовлетворительного и эффективного решения в узкой предметной области. Такие системы, как и человек-эксперт, используют символическую логику и эвристики (эмпирические правила) для нахождения решений. Связывая компьютеры с богатством человеческого опыта, экспертные системы повышают ценность знаний экспертов, делают их широкоприменимыми. Основными компонентами экспертных систем являются: база знаний (БЗ), база данных (БД), механизм логического вывода, блок обучения, блок понимания ограниченного естественного языка, блок введения и управления БД и БЗ, управляющий блок. Таким образом, от существующих в настоящее время развитых диалоговых средств принятия решений экспертные системы отличаются наличием базы знаний и соответствующего интерфейса.

Можно выделить следующие основные этапы построения экспертных систем:

1. Идентификация – определение существенных особенностей задачи, формирование требований к системе. При построении развитой диалоговой системы данный этап прорабатывается полностью;

2. Концептуализация – формирование языка системы, т. е. понятий, отношений, механизма управления, построение полных моделей объекта. Данный этап также достаточно полно охвачен проработками;

3. Формализация – выражение ключевых понятий и отношений формальным способом на языке построения экспертных систем. Сейчас известны две формы представления знаний: на основе правил, когда знания отражаются в форме правила «если – то»; на основе фреймов, когда знания отражаются в форме семантической сети;

4. Реализация – превращение формализованных знаний в программный продукт, который содержит блоки содержания, формы и согласования;

5. Тестирование – оценка качества разраб. системы по следующим направлениям: признание экспертами правильности принятых системой решений; непротиворечивость в полноте правил вывода; адекватность описания хода прин. реш.; универсальность с-ы. Т. о, при разработке экспертной с-мы наиболее трудной явл. проблема создания БЗ.