Анализ современных систем поддержки принятия решений

Реклама
СБОРНИК НАУЧНЫХ ТРУДОВ НГТУ. - 2004. - №3(37) . -
145- 150
УДК 519.816
АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
К.В. КСЕНОФОНТОВ♥
Термин "система поддержки принятия решения" (СППР) появился в начале 70-х годов, однако, до сегодняшних дней не нашел общепризнанного определения ни у ученых ни у разработчиков. Управление cложными объектами на современном этапе требует огромного объёма информации, сбор, хранение, обработка и передача которой
вызывает необходимость применения новейшей высокопроизводительной техники.
Актуальность проблемы создания автоматизированных систем управления колоссальна. Был проведён критический анализ проблемной области, для выявления недостатков, как существующих систем принятия решений, так и математических методов.
1. ВВЕДЕНИЕ
Системы поддержки принятия решения возникли как естественное
развитие и обобщение управленческих информационных систем и систем
управления базами данных в направлении их большей пригодности и приспособленности к задачам повседневной управленческой деятельности.
Основной задачей управления является выбор определенного управляющего воздействия, направленного на достижение некоторой цели, которое потом необходимо реализовать. Этот процесс получил название
«Принятие решения».
2. ПРИМЕР РЕАЛИЗАЦИИ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ
Существующий подход к сбору информации для принятия управленческих решений, реализованный на многих предприятиях носит "функциональный" характер и понимается соответственно как функция от информационного окружения [1]. Существуют базы данных внутренней и
внешней информации, которую собрали и порой используют для принятия
решения функциональные службы. Так, например, отдел сбыта ОАО Череповецкий "Азот" собирает информацию о контактах с клиентами [2], о

Аспирант кафедры АСУ
2
К.В. Ксенофонтов
сделках и услугах; технический отдел и отдел инвестиций собирает информацию о новых производственных идеях и готовит данные и расчеты для
инвестиционных проектов, и так далее.
Каковы недостатки данного подхода помимо того, что на предприятии стратегическое мышление замкнуто границами этих изолированных
баз данных, которые используют определенные группы сотрудников для
выработки предложений о направлении развития компании и разработки
стратегий, ведущих к успеху [4]. Во-первых, эти базы данных отражают
функциональный подход к деятельности предприятия, а не широкое управленческое понимание бизнеса. Во-вторых, истолкование собранных данных находится под влиянием предрассудков и запретов, сковано шаблонами представлений о прежних факторах успеха. В-третьих, специалисты
служб планирования, финансового обеспечения, маркетинга, информационных и других технических служб продолжают действовать исключительно как получатели и хранители информации [2].
Таким образом, на предприятии вся информационная деятельность
нацелена на одностороннее и узкое обслуживание руководства организации и редко используется для информационного обеспечения других этажей управления в целях подготовки оптимальных в целом управленческих
решений.
3. АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Проведенный анализ классических методов поддержки принятия
решения, нашедших широкое применение в различных прикладных областях, с целью выявления их достоинств и недостатков, позволяет утверждать, что они по своей природе не предназначены для решения задач интеллектуальной обработки и последующего анализа данных.
На сегодняшний день в теории принятия решения широко известны
следующие методы [1,4]:
Методы теории полезности. Теория полезности, изложенная в работе "Теория игр и экономическое поведение", носит аксиометрический характер. Авторы показали, что, если предпочтения людей по отношению к
определенным играм (лотереям) удовлетворяют ряду аксиом, то их поведение может рассматриваться как максимизация ожидаемой полезности
[3].
Анализ современных ...
3
В работах Дж. фон Неймана и О. Моргенштерна предполагается,
что вероятности даны как объективно известные величины. Д. Сэдвиж
разработал аксиоматическую теорию, позволяющую одновременно измерять полезность и субъективную вероятность. Это нашло отображение в
модели субъективной ожидаемой полезности (СОП), где вероятность уже
определяется как степень уверенности в свершении того или иного события. Модель нашла широкое применение среди экономистов и рассматривается ими как обоснованное средство выбора наилучших решений. Достоинством модели СОП является возможность задним числом так подобрать параметры модели СОП, что она объясняет любой сделанный выбор
.
В основу многокритериальной теории полезности (МТП) положен
научный труд Р. Кинни и Х. Райфа "Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения". Учеными делается предположение, что
варианты решений имеют оценки по многим критериям.
МТП строится аксиоматическим способом. В качестве достоинства
МТП отмечается детальная проработанность процедур выявления предпочтений ЛПР.
Методы теории проспектов (ТП). Проспект - игра с вероятностными
исходами. В методах ТП учитывается 3 поведенческих эффекта: эффект
определенности - тенденция придавать больший вес детерминированным
исходам; эффект отражения - к измерению предпочтений при переходе от
выигрышей к потерям; эффект изоляции - тенденция к упрощению выбора путем исключения общих компонент вариантов решения.
Методы ТП, также имеет аксиоматические основы. Недостатком является то, что данный метод не снимает все проблемы, возникающие при
изучении поведения людей в задачах выбора решения.
Главным недостатком всех перечисленных аксиоматических теорий
является непроверяемый характер аксиом, что означает на практике требование к человеку принимать на веру правила рационального поведения,
вытекающие из той или иной теории [1].
Методы ELECTRE. Французской школой теории принятия решений, возглавляемой Б. Руа, был предложен конструктивный подход к выработке решений, в рамках которого методы, модели и концепции
рассматриваются как вспомогательные средства практического анализа
ситуации. Эти средства позволяют, как уяснить цели принятия решения,
так и лучше понять предпочтения ЛПР. Недостатком методов ELECTRE
4
К.В. Ксенофонтов
является то, что они являются вспомогательными средствами, а не способом выработки лучшего решения как при аксиоматическом подходе.
Метод анализа иерархий (МАИ). В ходе детального исследования
МАИ были выявлены следующие существенные недостатки, такие как:
рассогласование оценок, связанное с трудностями оценки отношений
сложных элементов - 1-й вид рассогласования; рассогласование 2-го вида,
связанное с предложенной дискретной шкалой для оценки элементов; резкое увеличение количества оценок с увеличением набора элементов; пересчет отношений значимости элементов в их важность осуществляется приближенным методом.
Эвристические методы.
Метод взвешенной суммы оценок критериев. Каждой альтернативе
дается числовая (бальная) оценка по каждому из критериев. Критериям
приписывается 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.
Метод компенсации. Данный метод используется при попарном
сравнении альтернатив [3].
Достоинством всех эвристических методов является простота и
удобство, а основным недостатком то, что все они не имеют научного обоснования.
4. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕ РАЗВИТИЯ
Использованию СППР и определению их функционального предназначения, посвящено достаточное число трудов отечественных и зарубежных специалистов в различных предметных областях.
В работе [7] СППР описывается как средство для "вычисления решений", основанное "на использовании моделей ряд процедур по обработке данных и суждений, помогающих ЛПР в принятии решения".
В работе [6] было предложено рассматривать СППР в качестве "интерактивных автоматизированных систем, которые помогают ЛПР использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы".
В [5] СППР определяется как "компьютерная информационная система, использующаяся для поддержки различных видов деятельности при
принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь
Анализ современных ...
5
автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс
принятия решения". СППР не заменяет ЛПР, автоматизируя процесс принятия решения, а оказывает ему помощь в ходе решения поставленной задачи.
С самых первых определений СППР определился круг решаемых с
их помощью задач: неструктурированные и слабоструктурированные. А
все рассмотренные системы из-за программно-аппаратных ограничений
изначально не ориентированы на решение слабоструктурированных задач,
к которым относятся задачи, связанные с принятием решений на всех
уровнях иерархии управления.
Таким образом, рассмотрение СППР как интегрированной автоматизированной системы, ориентированной на решение слабоструктурированных задач, сегодня наиболее актуально.
Среди факторов, определяющих качество принимаемых решений,
одним из основных является интеллект ЛПР. Необходимо рассматривать
задачи повышения интеллектуального уровня ЛПР не путем применения
традиционных методов обучения, а на основе использования методов и
средств (систем) искусственного интеллекта (СИИ), базирующихся на технологиях аналитической обработки данных.
Данное направление ориентируется на создание комплекса соответствующих программно-аппаратных средств, позволяющих ЛПР решать задачи интеллектуального характера, требующие смысловой обработки
больших объемов информации, хранящейся в базах данных.
Следовательно, учитывая интеллектуальный характер управленческой деятельности, задачи разработки информационных систем интеллектуальной поддержки принятия решений, ориентированных на автоматическое приобретение знаний на основе выявления скрытых закономерностей
в информационном обеспечении автоматизированных систем сегодня актуальна и наиболее предпочтительна.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенный анализ математических методов теории принятия решения, показал, что все они носят аксиоматический и эвристический характер (не имеют строгого научного доказательства), всегда оставляя выработку окончательного решения за ЛПР. Предлагается подход, который
ориентирован на аналитические методы интеллектуального анализа данных, необходимых ЛПР в процессе принятия решения. Данный подход
6
К.В. Ксенофонтов
основан на теории машинного обучения, которая легла в основу современных информационных технологий интеллектуальной обработки данных.
Таким образом, совокупность современных информационных технологий, позволяет вести речь о разработке информационной системы
(подсистемы) интеллектуальной поддержки принятия решения, главным
предназначением которой является - своевременное и качественное обеспечение всех информационных потребностей руководителей в процессе
принятия решения. Это позволит:
-автоматизировать процессы управления объекта (предприятия) за
счет интеллектуализации принятия бизнес-решений;
-повысить эффективность производства корпоративного предприятия;
-открыть такую сферу производства, которая позволяет говорить о
разработке полноценных автоматизированных информационных систем
управления (совокупность технического, специального математического
программного и информационно-лингвистического обеспечении) на базе
современных информационных технологий обработки данных.
1. Дмитрий Ширяев, Валерий Аншелес, Владимир Мочалин Cбор и
обработка информации для принятия управленческих решений // “Открытые систем”, 2001, №4
2. Людмила Малышева Контроллинг на предприятии // "Открытые системы", 2000, № 1-2
3. Шегал Б.Р. Математические модели выбора информации при принятии решения Новосибирск: НЭТИ, 1992.
4. Управленческий учет. Современный подход. // Электронный вестник
"ERP в России". http://www.erp.boom.ru/general/Articles/Articles_2.htm
5. Ginzberg M.S., Stohr E.A. Processes and Tools for Decision Support //
Decision Support Systems: Issues and Perspectives. ed. by H.G. Sol, Amsterdam, North-Holland Pub I.Co, 1983.
6. Fayyad U., Piatetsky-Shapiro G., Smyth P., Uthurusamy R. Advances in
Knowledge Discovery and Data Mining. - AAAI/MIT Press: 1996.
7. Inmon W.H., Hackthorn R. Using the Data Warehouse. 1994.
Похожие документы
Скачать