Понятия интеллектуальной информационной системы. Методы подготовки принятия управленческих решений в условиях неопределенности и динам

МОРДОВСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 

ИМЕНИ Н.П. ОГАРЕВА 
 
 

Факультет экономический

Кафедра информационных систем

 в  экономике и управлении 
 
 

Реферат на тему:

Понятия интеллектуальной информационной системы. Методы подготовки принятия управленческих решений в условиях неопределенности и динамичности среды 
 
 

Выполнила: Никишова Т.А.

                                                                                  Проверила: Гордина С.В. 
 
 
 
 
 
 

Саранск 2011 

Содержание

Введение

     Эволюция  информационных технологий и систем все в большей степени определяется их интеллектуализацией. Интеллектуальные информационные системы и технологии – одна из наиболее перспективных и быстро развивающихся научных и прикладных областей информатики. Она оказывает существенное влияние на все научные и технологические направления, связанные с использованием компьютеров, и уже сегодня дает обществу то, что оно ждет от науки – практически значимые результаты, многие из которых способствуют кардинальным изменениям в сферах их применения.

     Целями  интеллектуальных информационных технологий являются, во-первых, расширение круга  задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и, во-вторых, повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста.

     Ключевым  компонентом научного фундамента интеллектуальных информационных систем является искусственный интеллект (ИИ).

     Интеллектуальные  информационные системы или системы, основанные на знаниях – это один из видов автоматизированных информационных систем. Интеллектуальные информационные системы представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.

     Перечень  задач, решаемых интеллектуальными  информационными системами весьма впечатляющ: интерпретация данных, диагностика, мониторинг, проектирование, прогнозирование, планирование, обучение, управление, поддержка принятия решений и др.

     Интеллект как атрибут информационной системы  определяется формированием «образа» (изменением структуры внутренних связей в базе знания), влияющего на реакцию на внешние воздействия. Он проявляется только в актах общения со столь же сложными объектами и активизируется в системе в процессе реорганизации внутренних информационных связей. Основной цикл управления интеллектуальной системы основан на работе со знанием.

     Интеллектуальные информационные системы, опирающиеся на принятие решений с использованием знания, имеет существенные, принципиаль ные отличия от традиционных информационных систем.

     Цель  данного реферата – дать описание понятия интеллектуальной информационной системы и показать, какие ИИС применяются при принятии управленческого решения в условиях неопределенности и динамичности среды. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Понятие интеллектуальной информационной системы

     Интеллектуальной  информационной системой (ИИС) называется система, способная целеустремленно, в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, который зависит не только от текущего состояния информационных входов, но также и от предыдущих состояний системы. Или по-другому ИИС – это система или устройство с программным обеспечением, имеющее возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

     ИИС объединяют в себе возможности систем управления базами данных (СУБД), лежащих в основе информационных систем (ИС), и технологию искусственного интеллекта, благодаря чему хранение в них информации сочетается с её обработкой и подготовкой для использования при принятии решений. В начале ИИС, называемые также системами, основанными на знаниях, рассматривались как средство, позволяющее не экспертам принимать решения с таким же качеством, как и эксперты в конкретной области. Однако стало ясно, что эта технология в действительности способна достигать большего объёма знаний и быстрее реагировать, чем группа специалистов.

     Первоначально ИИС использовали знания нескольких экспертов в каждой из областей знаний. В настоящее время базы знаний частично формируются посредством машинного обучения, используя методы индукции, дедукции, генетические алгоритмы и некоторые другие методы извлечения знаний.

     Для ИИС характерны следующие признаки:

• развитые коммуникативные способности;
• умение решать сложные плохо формализуемые задачи;
• способность к самообучению;
• адаптивность.

     Коммуникативные способности ИИС характеризуют  способ взаимодействия (интерфейса) конечного  пользователя с системой, в частности, возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИСна языке, максимально приближенном к естественному.

     Сложные плохо формализуемые задачи –  это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения  в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.

     Способность к самообучению – это возможность  автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций.

     Адаптивность  – способность системы к развитию в соответствии с объективными изменениями области знаний.

     Возможность ИИС работать со слабо структурированными данными подразумевает наличие  следующих качеств:

• решать задачи, описанные только в терминах мягких моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах некоторого класса;
• способность к работе с неопределёнными или динамичными данными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет использовать ИИС в условиях, когда методы обработки данных могут изменяться и уточняться по мере поступления новых данных;
• способность к развитию системы и извлечению знаний из накопленного опыта конкретных ситуаций увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые области применения;
• возможность использования информации, которая явно не хранится, а выводится из имеющихся в базе данных, позволяет уменьшить объёмы хранимой фактуальной информации при сохранении богатства доступной пользователю информации.

     В различных ИИС перечисленные  признаки интеллектуальности развиты в неодинаковой степени и редко, когда все четыре признака реализуются одновременно.

     Условно каждому признаку интеллектуальности соответствует свой класс ИИС. Классификация  ИИС представлена на рисунке 1.

2. Управленческие  решения: определение, этапы, классификация

     Управленческое  решение – это результат конкретной управленческое деятельности менеджера. Принятие решений является основой  управления. Выработка и принятие решений – это творческий процесс  в деятельности руководителей любого уровня, включающий:

• выработку и постановку целей;
• изучение проблемы на основе получаемой информации;
• выбор и обоснование критериев эффективности (результативности) и возможных последствий принимаемых решений;
• обсуждение со специалистами различных вариантов решения проблемы (задачи);
• выбор и формулирование оптимального решения;
• принятие решения;
• конкретизацию решения для его исполнителей.

     Технология  менеджмента рассматривает управленческое решение как процесс, состоящий  из 3 стадий: подготовка решения; принятие решения; реализация решения.

     На  стадии подготовки управленческого  решения проводится экономический  анализ ситуации на микро- и макроуровне, включающий поиск, сбор и обработку  информации, а так же выявляются и формулируются проблемы, требующие решения.

     На  стадии принятия решения осуществляются разработка и оценка альтернативных решений и курсов действий, проводимых на основе многовариантных расчетов; отбор критериев выбора оптимального решения; выбор и принятие наилучшего решения.

     На  стадии реализации решения принимаются  меры для конкретизации решения  и доведения его до исполнителей, осуществляется контроль за ходом его  выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата от выполнения решения. Каждое управленческое решение имеет свой конкретный результат, поэтому цель управленческой деятельности состоит в нахождении таких форм, методов, средств и инструментов, которые могли бы способствовать достижению оптимального результата в конкретных условиях и обстоятельствах.

     Управленческие  решения могут быть обоснованными  принимаемыми на основе экономического анализа и многовариантного расчета, и интуитивными, которые хотя и экономят время, но содержат в себе вероятность ошибок и неопределенность.

     Принимаемые решения должны основываться на достоверной, текущей и прогнозируемой информации, анализе всех факторов оказывающих влияние на решения, с учетом предвиденья его возможных последствий.

     Руководители  обязаны постоянно и всесторонне  изучать поступающую информацию для подготовки и принятия на ее основе управленческих решений, которые необходимо согласовывать на всех уровнях внутрифирменной иерархической пирамиды управления.

     Количество  информации, которую необходимо переработать для выработки эффективных управленческих решений, на столько велико, что оно давно превысило человеческие возможности. Именно трудности управления современным крупномасштабным производством обусловили широкое использование электронно-вычислительной техники, разработку автоматизированных систем управления, что потребовало создания нового математического аппарата и экономико-математических методов.

     Таким образом, разработка управленческих решений является важным процессом, связывающим основные функции управления: планирование, организацию, мотивацию, контроль. Именно решения, принимаемые руководителями любой организации, определяют не только эффективность ее деятельности, но и возможность устойчивого развития, выживаемость в быстро изменяющемся мире.

     Принятие  эффективных решений  – одно из наиболее важных условий эффективного существования и развития организации. Однако в управлении принятие решения – более систематизированный процесс, чем в частной жизни. Ставки зачастую много выше. Частный выбор индивида сказывается, прежде всего, на жизни его собственной и немногих связанных с ним людей. Люди, находящиеся на верхних этажах крупной организации, порой принимают решения, связанные с миллионами долларов. Что еще важнее – управленческие решения могут сильно влиять на жизнь многих людей, по меньшей мере каждого из тех, кто работает с принявшим решение руководителем, и, возможно, каждого в организации.

     Управленческое  решение – это выбор, который должен сделать руководитель, чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью (выбор альтернативы, осуществлённый руководителем в рамках его должностных полномочий и компетенции и направленный на достижение целей организации). Принятие решений является основой управления.

     Цель  управленческого  решения – обеспечение движения к поставленным перед организацией задачам. Поэтому наиболее эффективным организационным решением явится выбор, который будет на самом деле реализован и внесет наибольший вклад в достижение конечной цели.

     Известно, по критерию определенности информации различают решения, принятые в условиях:

  а) определенности;

  б) риска;

  в) неопределенности

     Сущность  неопределенности проявляется в  том, что при наличии неограниченного количества состояний объективных условий оценка вероятности наступления каждого из этих состояний невозможна из-за отсутствия способов оценки. Критерий выбора решений в этих обстоятельствах определяется склонностями и субъективными оценками лица, принимающего решение. Задача сводится к уменьшению неопределенности путем сведения ее к условиям риска. Так же сложным является принятие решения при высокой динамичности среды, так как анализируемые показатели быстро меняются. Очень часто решения приходится принимать в быстроменяющейся (экстремальной) обстановке. Наиболее характерны они для социально-экономических систем, политической и наукоемкой среды. Итак, условия неопределенности при принятии решений характеризуются отсутствием достаточного количества информации для целесообразной организации действий.

     Качество  процесса разработки решений зависит  от полноты учета всех факторов, оказывающих влияние на последствия принятых решений. Неопределенность может быть устранена полностью или частично двумя путями: углубленным изучением имеющейся информации либо приобретением недостающей информации. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3. ИИС, помогающие принять управленческое решение в условиях                           неопределенности и динамичности среды

     Рассмотрим  каждую ИИС, которая помогает принять решение в условиях неопределенности и динамичности среды в отдельности, начнем с экспертных систем. Экспертные системы предназначены для решения так называемых неформализованных задач.

     Экспертная  система (ЭС) – система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений.

     Данная  система рассматривает много  типов задач, но нас будут интересовать следующие:

     управление – функция организованной системы, поддерживающая определенный режим ее деятельности. Экспертные системы данного типа предназначены для управления поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями;

     поддержка принятия решений  – совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Такого рода ЭС оказывают помощь специалистам в выборе и/или генерации наиболее рациональной альтернативы из множества возможных при принятии ответственных решений.

     Динамические  ЭС решают задачи, в которых:

• данные изменяются во времени, поступают от внешних источников и их необходимо хранить и анализировать;
• выполняются одновременно временные рассуждения о нескольких асинхронных задачах;
• обеспечивается механизм рассуждений при ограниченных ресурсах;
• обеспечивается «предсказуемость» поведения системы, т.е. запущенная задача выполняется в строгом соответствии с временными ограничениями;
• моделируется окружающий мир, в котором отражаются различные состояния;
• протоколируются действия;
• обеспечивается достаточно эффективно и удобно наполнение БЗ;
• обеспечивается настройка системы на решаемые задачи;
• реализуется пользовательский интерфейс для различных категорий;
• осуществляется защита информации по категориям пользователей.

     Динамические  ЭС являются мощным средством поддержки  решений на крупных предприятиях со сложной структурой управления. Подход к оптимизации осуществляется не только за счет математических расчетов, но и при помощи знаний экспертов, заложенных в базу знаний.

     Динамические  ЭС легко интегрируются в существующие автоматизированные системы управления (АСУ) предприятия.

     Открытость  современных инструментальных средств  дает возможность масштабирования  ЭС внутри предприятия. Благодаря встроенным возможностям современных динамических экспертных систем становится возможным их применение как систем проектирования, систем обнаружения неисправностей, а также для диагностики, планирования и оптимизации производства.

     Доопределяющие  экспертные системы. Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний. В этом случае экспертная система должна как бы доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика. Доопределяющие экспертные системы могут использовать для формирования решения несколько источников знаний. В этом случае могут использоваться эвристические приемы выбора единиц знаний из их конфликтного набора, например, на основе использования приоритетов важности, или получаемой степени определенности результата, или значений функций предпочтений и т.д.

     Для аналитических задач классифицирующего  и доопределяющего типов характерны следующие проблемные области: интерпретация  данных, диагностика, коррекция.

     Система поддержки принятия решения (СППР) – это интерактивная информационная система, обеспечивающая поддержку пользователям (менеджерам) при подготовке и принятия управленческого решения для слабоструктурированных задач в процессе проводимого ими аналитического моделирования на основе реализуемого системой набора информационных технологий.

     СППР  следует рассматривать не как  систему с предопределенным процессом  обработки данных, а как систему  с набором инструментальных средств, выбираемых менеджером для решения конкретной задачи. Осознанному выбору и эффективному применению менеджером конкретной ИТ во многом способствует понимание им сущности реализованных в составе СППР методов моделирования.

     Особенностью  построения СППР на современном этапе  является осознанный отход в условиях высокой степени неопределенности от поиска оптимального решения при управлении конечными показателями работы предприятия и переход к поиску рациональных решений с приемлемой точностью при сохранении оптимизационных подходов к решению частных задач.

     Создание  СППР предполагает решение широкого круга вопросов: формализацию методик, используемых при анализе ситуаций и подготовке управленческих решений; определение критериев оценивания; программную реализацию алгоритмов обработки данных и др.

     Системы на основе нейрокомпьютерных  технологий.

     Компонентами  нейротехнологий являются нейронные  компьютеры и процессоры, а также  нейросистемы (НС) как класс специализированных алгоритмов. В НС реализуются попытки  моделирования взаимодействия нейронов аналогично их функционированию в мозге человека.

     В настоящее время применяются  нейросетевые решения: многослойные персептроны, сети Хопфилда, RTF-сети, вероятностные сети, самоорганизующиеся карты Кохонена и др. Они отличаются друг от друга размерами и структурой, методами сбора данных для анализа, временем и алгоритмами обучения, точностью, способностью к обобщению.

     НС  эффективны для выявления нелинейных закономерностей в отсутствии точных начальных знаний об искомой модели, когда классические методы не позволяют найти приемлемого решения.

     Системы на основе нечеткой логики (НЛ)

     Потребность в использовании аппарата НЛ объясняется  необходимостью анализа целесообразности применения тех или иных решающих правил из значительного числа потенциально возможных правил при решении задач динамического управления в условиях существенных  временных ограничений.

     Одним из наиболее известных пакетов, реализующих  аппарат НЛ, является пакет CubiCalc. Он находит применение в ситуационном моделировании процессов в экономике, при решении задач динамического управления в финансовом планировании и других сложных предметных областях в условиях неполноты и противоречивости информации, а также при качественных изменениях параметров. 
 
 

Заключение 

     Интеллектуальные  информационные системы или системы, основанные на знаниях – это один из видов автоматизированных информационных систем.

     ИИС – это система или устройство с программным обеспечением, имеющее возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

     Управленческое  решение – это выбор, который должен сделать руководитель, чтобы выполнить обязанности, обусловленные занимаемой им должностью.

     Принятие  эффективных решений – одно из наиболее важных условий эффективного существования и развития организации.

     Мы  рассмотрели  понятие ИИС, определили ее классификацию и на основе нее рассмотрели, те ИИС, которые используют при принятии управленнческого решения. На основе всего выше сказанного, можно определить данные системы:

• Экспертная система
• Доопределяющие экспертные системы
• Система поддержки принятия решения (СППР)
• Системы на основе нейрокомпьютерных технологий
• Системы на основе нечеткой логики (НЛ)

Список  использованной литературы 

1. Андрейчиков, А.В. Интеллектуальные информационные системы : учебник / А.В.Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. –М. : Финансы и статистика, 2004. – 424 с.
2. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф.Хорошевский. – СПб. : Питер, 2002. –384 с.
3. Луценко, Е.В. Интеллектуальные информационные системы : учебное пособие / Е.В.Луценко. – Краснодар : КубГАУ, 2004. – 633 с.
4. Титоренко, Г.А. Информационные системы и технологии управления: учебник для студентов .-3-е изд., перераб. И доп. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2010.- 591
5. Тоискин, В.С Интеллектуальные информационные системы: Учебное пособие. Часть 1. – Ставрополь: Изд-во СГПИ, 2009. – 181 с.
6. Экспертные системы. – http://www.expertsys.ru.
7. Ясницкий, Л.Н. Введение в искусственный интеллект : учебное пособие / Л.Н. Ясницкий. - М. : Издательский центр«Академия», 2005. – 176 с.