Системы поддержки принятия решений. 6

     Министерство  транспорта Российской Федерации

     Федеральное агентство железнодорожного транспорта

     ГОУ ВПО “Дальневосточный Государственный  Университет Путей  Сообщения ” 
 

     Кафедра «Экономика транспорта» 

     РЕФЕРАТ

     На  тему: «Система поддержки  принятия решений»  
 
 

     Выполнила: студентка 346 гр.

     Проверила:  
 
 

     Хабаровск

     2010

     Содержание

1. Понятие СППР………………………………………...3
2. Характеристика и назначение………………………..5
3. Основные компоненты………………………………6

     Список  литературы………………………………………………13 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Понятие СППР.

     Система поддержки принятия решений (СППР) — компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

     Для анализа и выработок предложений  в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР.

     Современные системы поддержки принятия решения (СППР) представляют собой системы, максимально приспособленные к  решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.

     СППР, как правило, являются результатом  мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

     Как справедливо отмечено в [15], «… с  момента появления первых разработок по созданию СППР, не было дано четкого  определения СППР…».

     СППР — это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктуризированных проблем.

     СППР — это система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения.

     Последнее определение не отражает участия  компьютера в создании СППР, вопросы  возможности включения нормативных  моделей в состав СППР и др.

     В настоящее время нет общепринятого  определения СППР, поскольку конструкция  СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она  разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные, как части СППР:

     СППР — в большинстве случаев — это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

     СППР  обладает следующими четырьмя основными  характеристиками:

1. СППР использует и данные, и модели;
2. СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;
3. Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;
4. Цель СППР — улучшение эффективности решений.

2. Характеристика  и назначение

     Характеристика  и назначение. Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис. 1), в котором участвуют:

     ·     система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

     ·     человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

     Рис. 1 Итерационный процесс информационной  
технологии поддержки принятия решений

     Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно  говорить о способности информационной системы совместно с пользователем  создавать новую информацию для принятия решений.

     Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений  можно указать еще ряд ее отличительных  характеристик:

     ·     ориентация на решение плохо структурированных задач;

     ·     сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

     ·     направленность на непрофессионального пользователя компьютера;

     ·     высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя. 

3. Основные  компоненты СППР

     Рассмотрим  структуру системы поддержки принятия решений (рис. 2), а также функции составляющих ее блоков, которые определяют основные технологические операции.

     Рис. 2. Основные компоненты информационной  
технологии поддержки принятия решений

     В состав системы поддержки принятия решений входят три главных компонента: база данных, база моделей и программная  подсистема, которая состоит из системы  управления базой данных (СУБД), системы  управления базой моделей (СУБМ) и  системы управления интерфейсом  между пользователем и компьютером.

1. База данных играет в информационной технологии поддержки принятия решений (СППР) важную роль. Данные могут использоваться непосредственно пользователем для расчетов при помощи математических моделей. Рассмотрим источники данных и их особенности:

     1. Часть данных поступает от  информационной системы операционного  уровня. Чтобы использовать их  эффективно, эти данные должны  быть предварительно обработаны.

     Для этого существуют две возможности:

     – использовать для обработки данных об операциях фирмы систему управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

     – сделать обработку за пределами  системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную  базу данных. Этот вариант более  предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы  образуют файлы, которые для повышения  надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки  принятия решений.

     2. Помимо данных об операциях  фирмы для функционирования системы  поддержки принятия решений требуются  и другие внутренние данные, например  данные о движении персонала,  инженерные данные и т.п., которые  должны быть своевременно собраны,  введены и поддержаны.

     3. Важное значение, особенно для  поддержки принятия решений на  верхних уровнях управления, имеют  данные из внешних источников. В числе необходимых внешних  данных следует указать данные  о конкурентах, национальной и мировой экономике. В отличие oт внутренних  внешние данные обычно приобретаются у специализирующихся на их сборе организаций.

     4. В настоящее время широко исследуется  вопрос о включении в базу  данных еще одного источника  данных – документов, содержащих  записи, письма, контракты, приказы  и т.п. Если содержание этих  документов будет записано в  памяти и затем обработано  по некоторым ключевым характеристикам  (поставщикам, потребителям, датам,  видам услуг и др.), то система  получит новый мощный источник  информации.

     Система управления данными (СУБД) должна обладать следующими возможностями:

     составление комбинаций данных, получаемых из различных  источников посредством использования  процедур агрегирования и фильтрации;

     быстрое прибавление или исключение того или иного источника данных;

     построение  логической структуры данных в терминах пользователя;

     использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной  проверки рабочих альтернатив пользователя;

     обеспечение полной логической независимости этой базы данных от других операционных баз  данных, функционирующих в рамках фирмы.

2. База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

     Например, модель линейного программирования дает возможность определить наиболее выгодную производственную программу выпуска нескольких видов продукции при заданных ограничениях на ресурсы.

     Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового  анализа, которые реализовывались  командами обычных алгоритмических  языков. Позже были созданы специальные  языки, позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или «как сделать, чтобы?» Такие языки, созданные  специально для построения моделей, дают возможность построить модели определенного типа, обеспечивающие нахождение решения при гибком изменении  переменных.

     Существует  множество типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т.п.

     По  цели использования  модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

     По  способу оценки модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

     Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточная информация для принятия решения.

     По  области возможных  приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные – для использования несколькими системами.

     Специализированные  модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

     В системах поддержки принятия решения  база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

     Система управления базой  моделей (СУБМ) должна обладать следующими возможностями: создавать новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

3. Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

     Язык  пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; «мыши»; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.

     Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса. С помощью манипулятора «мышь» пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и команды, реализуя таким образом свои действия.

     Управление  компьютером при помощи человеческого  голоса – самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэтому малопопулярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учитывающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, использующих речевой ввод информации.

     Язык  сообщений – это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.

     Каждая  форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства  и недостатки.

     Долгое  время единственной реализацией  языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея  отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных – машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном виде. Использование машинной графики значительно повышает наглядность и интерпретируемость выходных данных и становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.

     За  последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее  машинную графику, – мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации  выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.

     Например, система поддержки принятия решений, предназначенная для обслуживания клиентов в банке, с помощью мультипликационных моделей может реально просмотреть различные варианты организации обслуживания в зависимости от потока посетителей, допустимой длины очереди, количества пунктов обслуживания и т.п.

     В ближайшие годы следует ожидать  использования в качестве языка  сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма применяется  в системе поддержки принятия решений сферы финансов, где в  процессе генерации чрезвычайных отчетов  голосом поясняются причины исключительности той или иной позиции.

     Знания  пользователя – это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

     Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

     – манипулировать различными формами  диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;

     –передавать данные системе различными способами;

     – получать данные от различных устройств  системы в различном формате;

     – гибко поддерживать знания пользователя (оказывать помощь по запросу, подсказывать). 
 

     Список литературы

1. Ларичев О. И., Петровский А. В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987, с. 131—164.
2. Сараев А. Д., Щербина О. А. Системный анализ и современные информационные технологии //Труды Крымской Академии наук. — Симферополь: СОНАТ, 2006. — С. 47-59.
3. Keen P.G.W. Decision Support Systems: The next decades // Decision Support Systems, 1987. — v. 3. — pp. 253—265.