Системы поддержки принятия решений и их классификация
Система поддержки принятия решений или СППР (Decision Support Systems, DSS) — это комп-ая система, которая путем сбора и анализа большого количества информации может влиять на процесс принятия решений организационного плана в бизнесе и предпринимательстве. Интерактивные системы позволяют руководителям получить полезную информацию из первоисточников, проанализировать ее, а также выявить существующие бизнес-модели для решения определенных задач. С помощью СППР можно проследить за всеми доступными информационными активами, получить сравнительные значения объемов продаж, спрогнозировать доход организации при гипотетическом внедрении новой технологии, а также рассмотреть все возможные альтернативные решения.
По взаимодействию с пользователем выделяют три вида СППР:
пассивные помогают в процессе прин. реш, но не могут выдвинуть конкретного предложения;
активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;
кооперативные предполагают взаимодействие СППР с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, пока он не одобрит решение.
По способу поддержки различают:
модельно-ориентированные СППР, используют в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;
СППР, основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;
СППР, ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;
СППР, ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;
СППР, ориентир-е на знания, предоставляют специализир-е решения проблем, основанные на фактах.
По сфере использования выделяют общесистемные и настольные СППР. Общесистемные работают с большими системами хранения данных и применяются многими пользователями. Настольные являются небольшими системами и подходят для управления с персонального компьютера одного пользователя.
В зависимости от типа принимаемых решений подразделяют различные уровни СППР: оперативный, тактический и стратегический.
Оперативный уровень обеспечивает решение многократно повторяющихся задач и операций на коротком временном интервале (неделя, декада, месяц и т.д.). На этом уровне велики как объем выполняемых операций, так и динамика принятия управленческих решений. Оперативные решения, как правило, принимаются при анализе проблем низовых звеньев организации, ее участков, рабочих мест. Тактический уровень обеспечивает решение задач, требующих предварительного анализа информации, подготовленной на первом уровне. Тактические решения принимаются на более длительном промежутке времени (квартал, полугодие и т.д.). На этом уровне объем решаемых задач уменьшается, но возрастает их сложность. Тактические решения характерны для подсистем ИУС. Стратегический уровень обеспечивает выработку решений, направленных на достижение долгосрочных стратегических целей организации. Такой тип решений характеризует длительный временной интервал (годы, несколько лет и т.д.), и сфера действия - весь управляемый объект в целом (предприятие, межорганизационный комплекс и т.д.).
31.Структура и функции автоматизированной системы формирования, планирования и принятия решений.
Структура системы принятия, планирования и синтеза рациональных решений в области экономики и управления приведена на рис. 7.1. Система включает три функциональные подсистемы: принятия решений, аналитического планирования и комбинаторно-морфологического синтеза.
Диалоговый монитор системы организует в соответствии с выбранной пользователем задачей работу всех трех подсистем и их компонентов, в частности: изменение порядка взаимодействия компонентов, добавление новых схем решения функциональных задач, диалоговое управление вызовом очередных компонентов систем. В целом диалоговый интерфейс построен на принципах функционирования экспертной системы, использующей знания о процедурах решения выбранного класса задач.
В рамках данной системы автоматизируются следующие функции экономиста (управленца) — аналитика:
• хранение информации;
• поиск информации по запросам в базах данных и знаний для анализа взаимосвязей объектов, изучения состава объектов, анализа значений характеристик, уточнения функций и условий функционирования исследуемых объектов;
• формирование социально-экономических и технологических требований и критериев качества к исследуемой системе;
• генерация вариантов сложных многокомпонентных систем;
• многокритериальный анализ вариантов и выбор лучшего из них;
• построение планов вычислений и проведение расчетов;
• логический вывод информации на основе имеющихся знаний.
Она включает в себя компонент математических методов ранжирования альтернатив и распределения ресурсов с учетом многокритериальности, базу данных критериев качества, базу знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности, базу знаний решенных задач по принятию решений.
Компонент математических методов реализует методы многокритериального анализа и выбора вариантов, в основе которых лежат методы анализа иерархий и принятия решений на нечетких множествах, а также методы комбинаторики для решения задач оптимального распределения ресурсов.
База данных критериев качества содержит информацию о различных социально-экономических, технологических, экологических, антропогенных и других критериях, которые классифицированы по различным экономическим, управленческим и организационным проблемам. База данных критериев постоянно пополняется новой информацией.
База знаний иерархий критериев качества и функций принадлежности накапливает и хранит знания о наиболее типовых иерархиях и функциях из различных отраслей экономики. Она строится на основе знаний высококвалифицированных специалистов предметных областей и может быть использована при решении типовых задач без существенной корректировки значений функций принадлежности и иерархических структур критериев.
База знаний решенных задач хранит и накапливает информацию о компонентах решенных практических задач по принятию решений. К таким компонентам причислены функции принадлежности по различным критериям; иерархические структуры критериев, экспертные оценки степени предпочтительности исследуемых альтернатив и относительной важности критериев, векторы приоритетов альтернатив по всем рассматриваемым в задаче критериям и для каждого эксперта, участвовавшего в решении задач принятия и обоснования рациональных решений.
Компонент математических методов для поддержки динамических процессов в иерархических системах имеет ряд особенностей, не рассматриваемых ранее.
Данный компонент расширен следующими процедурами:
• процедурой подбора функций и построения полиномов, аппроксимирующих динамику изменения предпочтений на основе информации, хранящейся в базе данных;
• процедурой численного решения уравнения (2.4) для матриц произвольной размерности, элементы которых заданы функциями из табл. 2.2;
• процедурой построения регрессионных зависимостей приоритетов от времени на основе информации, содержащейся в базе данных.
Задача прогнозирования решается в системе двумя способами: путем построения аппроксимирующих зависимостей на основе имеющейся в базе данных информации с последующим их использованием для построения динамических матриц парных сравнений на определенном отрезке времени, а также путем экспертной оценки вероятного изменения предпочтений с помощью функциональной шкалы (см. табл. 2.2) и последующего численного решения уравнения вида (2.4).
Получение динамических приоритетов также возможно путем аппроксимации информации, хранящейся в базе данных, или в результате решения уравнения (2.4).
База данных системы для поддержки динамических процессов принятия решений выполняет две основные функции. Она используется для информационной поддержки пользователя при формировании новых задач в данной предметной области, а также в процессах анализа при извлечении знаний. Представление информации о целях, критериях, альтернативах, экспертах и, наконец, предпочтениях сопряжено со сложностями, поскольку между элементами данных существует множество связей различного характера. В соответствии с основными функциями данные можно разделить на две категории, одна из которых, наиболее общая, обеспечивает информационную поддержку пользователя, а другая, более конкретная, используется в процессах извлечения знаний. К первой категории относится информация об альтернативах, критериях и экспертах. Данные об этих объектах можно организовать в виде пополняемых списков и таблиц. Вторая категория данных содержит ссылки на конкретные альтернативы, критерии и экспертов, участвовавших в решении определенной задачи, а также включает информацию обо всех предпочтениях и приоритетах. Для представления данных первой категории хорошо подходит любая модель, данные второй категории плохо вписываются во все модели. Поэтому для их представления используется собственный формат, названный "файл задачи".
Сравнение реляционной и файловой моделей показало явные преимущества последней по возможностям представления сложных данных, при этом трудоемкость реализации такой системы значительно выше.
Она включает в себя компонент формирования процессов планирования в прямом и обратном направлениях; базу данных наименований сил, акторов, целей акторов, критериев качества, политик, сценариев; базу знаний прямых и обратных иерархических процессов планирования; базу знаний решенных задач. Подсистема аналитического планирования взаимодействует с компонентом математических методов многокритериального выбора альтернатив на иерархических структурах.
Формирование прямого и обратного процессов планирования обеспечивается средствами графического интерфейса и математическим компонентом подсистемы принятия решений. В частности, для этой цели используется метод анализа иерархий. Этот компонент позволяет пользователю формировать процессы планирования и проводить сравнительную оценку обобщенных сценариев, осуществлять калибровку переменных состояний и оценку последствий принимаемых решений.
База данных содержит систематизированную по различным ситуациям планирования развития экономических отраслей информацию: о политических, экономических и социальных силах, действующих в обществе; об акторах, т. е. социальных группах, влияющих на процесс планирования и исходы; о целях акторов, критериях качества, конкретизирующих цели, и о политиках, которые предпринимаются акторами для достижения целей; о вероятных сценариях развития исследуемого процесса.
База знаний иерархий содержит знания о прямых и обратных процессах планирования в виде иерархических систем и векторов . приоритетов элементов, расположенных на иерархических уровнях. Иерархические системы классифицированы по отраслям экономики.
База знаний решенных задач хранит и накапливает всю информацию о каждой задаче планирования, просчитанной данной подсистемой. Накопление подобных знаний позволяет прослеживать динамику планирования близких по содержанию задач планирования и накапливать знания для последующих обобщений в целях создания самообучающейся системы.
Она содержит компонент формирования морфологических таблиц; компонент математических методов комбинаторно-морфологического синтеза, распределения ресурсов и подсистем; базу данных критериев качества; базу данных классификационных признаков; базу знаний решенных задач.
Компонент формирования морфологических таблиц обеспечивает ввод в систему таблиц различной структуры и размерности в графическом режиме. Сформированная таким образом морфологическая таблица содержит для решения конкретной задачи всю необходимую информацию о функциональных подсистемах, альтернативах, критериях качества, предпочтениях, параметрах.
Формирование морфологических таблиц для решения задач осуществляется двумя способами: непосредственным вводом новой таблицы пользователем в диалоговом режиме; с использованием базы знаний решенных аналогичных задач и баз данных критериев качества, функциональных подсистем и классификационных признаков. Для оценки альтернатив, систематизированных морфологической таблицей, привлекается подсистема принятия решений.
Компонент математических методов содержит все рассмотренные в предыдущих разделах комбинаторно-морфологические методы синтеза рационального распределения ресурсов между альтернативами и кластерного анализа морфологических множеств.
База данных функциональных подсистем содержит информацию об основных характеристиках элементов, из которых синтезируются сложные экономические, управленческие или организационные системы.
База данных критериев качества позволяет накапливать и отбирать из нее критерии, наиболее важные для решения конкретной задачи. При этом главные критерии не ускользают из поля деятельности исследователя.
База данных классификационных признаков содержит информацию о качественных функциональных, структурных и параметрических признаках и их значениях. Признаки и их значения образуют родовидовые классификации и сгруппированы с учетом различных функциональных подсистем.
База знаний решенных задач накапливает и хранит знания о практически решенных задачах для использования накопленного опыта в типовых ситуациях синтеза рациональных систем. База знаний хранит всю входную и выходную информацию.