учебники / osnovy-informacionnyh-tehnologiy

Для решения задач оптимизации многостадийных процессов, атакже

У

В дальнейшем при необходимости выразить, что значения пере-

для процессов, которые могут быть математически описаны как много-

менных состояния или управляющих воздействий удовлетворяют

стадийные, применяетсяметоддинамическогопрограммирования.

ограничениям, будем использоваться запись:

Динамическое программирование применяется для оптимизации

x(i) X , u(i) U ,

математически описанных процессов. Поэтому в дальнейшем для

(7.84)

многостадийного процесса предполагается известным математиче-

Г

Т

(i)

ское описание его каждой стадии, которое представляется в общем

Смысл записи заключается в том, что значения переменных x

виде системой уравнений:

и u(i) принадлежат к допустимым областям их изменения Х и U, ог-

Б

xk(i) ϕk(i)(x1(i–1), …, xm(i–1), u1(i), …, ur(i)) ;

(7.79)

раниченным соответствующимиА

соотношениями.

Предполагается, что эффективность каждой стадии процесса

k 1, ..., m; i 1, ..., N,

оценивается некоторой скалярной величиной

связывающей выходные параметры i-й стадии xk(i) с выходными па-

ri ri*(x(i), u(i)),

(7.85)

раметрами предыдущей стадии xk(i–1) и управлением иl(i)

(l 1, ..., r),

заданной в виде

функции от переменных состояния

стадии x(i)

используемым на i-й стадии.

и

и принятого на ней управления u

(i)

.

Системууравненийудобнотакжепредставитьввекторнойформе:

С учетом математического описания стадии функциональная за-

x(i)

ϕ(i)(x(i–1), u(i));

(7.80)

в симость эффективности может быть представлена также как

р

й

ri ri(x(i–1), u(i)),

(7.86)

Причем x(i) – вектор совокупности переменных состояния (или

выход) i-й стадии;

т. е. как функция состояния входа x(i–1) на i-й стадии и исполь-

(i)

(i)

(i)

(i)

),

(7.81)

зуемого на ней управления u(i)

Результирующая оценка эффективности многостадийного про-

x

(x1 , x2 , …, xm

где А u(i) – вектор совокупности управляющих воздействий (управ-

цесса в целом определяется как аддитивная функция результатов,

ление) на i-й стадии:

состояния

получаемых на каждой стадии:

u(i)

(u1(i), u2(i), …, ur(i)).

N

).

(7.82)

(i−1)

,u

(i)

(7.87)

Размерности векторов состояния x(i) и управления u(i)

о

RN = ∑ri (x

в общем случае

i=1

связь

могут быть различными для разных стадий процесса.

Однако далее,

Естественно, что значение критерия оптимальности RN зависит

ненарушая общности, можно принять, что ра мерности m

т

r векторов

от совокупности

uN(i) управляющих воздействий на всех стадиях

состоянияиуправлениядлявсехстадий

од наковы.

(1)

(N)

(1процесса)

(i)

процесса, которые представляет собой набор значений векторов u

(i)

В реальных процессах на значения переменных

x

и управляющих воздействий u(i)

могут быть нал жены ограничения,

для всех стадий:

п

указанных пе-

определяющие диапазон изменения или взаим

uN (u(1), u(2), …, u(N)).

(7.88)

ременных. Математически это находит выражение в появлении до-

полнительных условий в

виде

равенств или неравенств

Совокупность управлений для всех стадий процесса uN будем

Fj(x , …, x

, u

, …, u

(N)

),

(7.83)

называть в дальнейшем стратегией управления многостадийным

Р

процессом или просто стратегией управления.

которые должны учитываться при р ш нии задачи оптимизации.

381

382

Таким образом, задачу оптимизации многостадийного процесса

Т

Процедура применения принципа оптимальности для оптимиза-

можно сформулировать как задачу отыскания оптимальной стратегии

ции N-стадийного процесса, очевидно, должна начинаться с по-

u

= (u (1) , u

(2) , ... , u

( N ) )

следней стадии процесса, для которойУне существует последующих

А

Nопт

ОПТ

ОПТ

ОПТ

,

(7.89)

стадий, которые могут повлиять согласно принципу оптимальности

для которой критерий оптимальности rn принимает в зависимости от по-

на выбор управления uопт(N) на этой стадии. После того как опти-

(N)

найдено для всех возможных состояний

мальное управление uопт

становкиоптимальнойзадачимаксимальноеилиминимальноезначение.

входа последней стадии x(N–1) X, можно приступить к определе-

Принцип оптимальности

программирования

положен

нию оптимального управления для предыдущей (N – 1)-стадии, для

В основу метода

динамического

которой оптимальная стратегия управления на последующих ста-

принцип оптимальности, который в переложении для многостадий-

диях (т. е. на последней N-й стадии) известна, и т. д.

ного процесса может быть сформулирован следующим образом.

В результате может быть найдена оптимальная стратегия управ-

Оптимальная стратегия обладает тем свойством, что каковы бы

Г

ни были начальное

состояние

x(0)

многостадийного

процесса

ления для всего многостадийного процесса, являющаяся функцией

начального состояния процесса uN(x(0)). Если начальное состояние

и управление на первой стадии u(1), последующие управления на всех

x(0) известно (задано или выбрано из условия оптимума критерия R),

стадиях u(i) (i 2, ..., N) должны составлять оптимальную стра-

и

то егоБзначение определяет оптимальные управления для всех ста-

тегию иN–1 относительно состояния x(1) первой стадии, определяе-

процесса.

мого начальным состоянием процесса x(0) и управлением на первой

стадии u(1).

7.5. Информационные технологии

В приведенной формулировке принципа оптимальности под

дий

оптимальной стратегией иN–1 понимается стратегия управления

поддержки принятия решений

о

Главной особенностью информационной

технологии под-

многостадийным процессом, включающим N–1 последних ста-

р

дий исходного процесса, придающая критерию оптимальн е

держки принятия решений является качественно новый метод

(N – 1)-стадийного процесса,

для которого вел ч на являетсяна-

ного звена и объекта управления;

значение.

организации взаимодействия человека и компьютера. Выработ-

N

(x(i

−1),u(i) ).

ка решения, что является основной целью

этой технологии,

RN −1 = ∑ri

(7.90)

происходит в результате итерационного процесса, в котором

(1)

стратегия

Окончание итерационного процесса происходит по воле челове-

i=1

участвуют:

Другими словами,

оптимальная стратегия

N–1 наход

ся для

−

система поддержки принятия решений в роли вычислитель-

чальным состоянием.

−

человек как управляющее звено, задающее входные данные

и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Таким образом, если известна оптимальная

управле-

ния иN–1 для любого возможного сост яния x

перв й стадии N – 1

ка. В этом случае можно говорить о способности информационной

стадийного процесса,

п

то уже не с ставляет труда выбрать опти-

системы совместно с пользователем создавать новую информацию

мальное управление и на первой стадии u

(1)з

т

, п ск льку на после-

для принятия решений.

дующих стадиях оно определяется т

с ст янием выхода пер-

вой стадии:

е

лько

Дополнительно к этой особенности информационной техноло-

гии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отли-

Р

(1)

чительных характеристик:

иN –1

(x ).

(7.91)

иN – 1

− ориентация на решение плохо структурированных задач;

383

384

− сочетание традиционных методов доступа и обработки ком-

У

быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки при-

пьютерных данных с возможностями математических

моделей

нятия решений.

и методами решения задач на их основе;

2. Помимо данных об операциях фирмы для функционирования

− направленностьнанепрофессиональногопользователякомпьютера;

А

системы поддержки принятия решений требуются и другие внут-

− высокая адаптивность,

обеспечивающая

возможность

при-

ренние данные, например данные о движении персонала, инженер-

Г

спосабливаться к особенностям имеющегося технического и про-

ные данные и т.п., которые должны быть своевременно собраны,

граммного обеспечения, а также требованиям пользователя.

введены и поддержаны.

Информационная технология поддержки принятия решений мо-

3. Важное значение, особенно для поддержки принятия реше-

жет использоваться на любом уровне управления. Кроме того, ре-

ний на верхних уровнях управления, имеют данные из внешних ис-

шения, принимаемые на различных уровнях управления, часто

точников. В числе необходимых внешних данных следует указать

должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем,

данные о конкурентах, национальной и мировой экономике. В от-

и технологий является координация лиц,

принимающих решения,

личие oт внутренних, внешние данные обычно приобретаются

й

как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.

у специализирующихся на их сборе организаций.

Основные компоненты. Рассмотрим структуру системы под-

4. В настоящее время широко исследуется вопрос о включении

держки принятия решений, а также функции составляющих ее бло-

в базуБданных еще одного источника данных – документов, содер-

ков, которые определяют основные технологические операции.

жащих записи, письма, контракты, приказы и т.п. Если содержание

В состав системы поддержки

принятия

решений входят три

р

этих документов будет записано в памяти и затем обработано

главных компонента: база данных, база моделей и программная

и

по некоторым ключевым характеристикам (поставщики, потреби-

подсистема, которая состоит из СУБД, системы управления базой

тели, даты, виды услуг и др.), то система получит новый мощный

моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом между поль-

сточник информации.

зователем и компьютером.

СУБД должна обладать следующими возможностями:

База данных играет в информационной технологии поддержки

− составление комбинаций данных, получаемых из различных

принятия решений (СППР) важную роль. Данные могут исп

-

источников посредством использования процедур агрегирования

ваться непосредственно пользователем для расчетов при п м щи

и фильтрации;

математических моделей. Рассмотрим источники данных и их

со-

− быстрое прибавление или исключение того или иного источ-

бенности:

льзо

ника данных;

1. Часть данных поступает от информационной с с емы опера-

− построение логической структуры данных в терминах поль-

з

тданные

ционного уровня. Чтобы использовать их эффект вно,

зователя;

должны быть предварительно обработаны.

− использование и манипулирование неофициальными данны-

о

ми для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользо-

Для этого существуют две возможности:

перацияхэтифирмы

− использование для обработки данных

б

вателя; БД от других операционных БД, функционирующих в рам-

систему управления базой данных, вх дящую в с став системы

ках фирмы.

поддержки принятия решений;

База моделей. Целью создания моделей являются описание и опти-

− обработка за пределами системы

ддержки принятия реше-

мизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей

которые

обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия

ний, создание для этого специальной базы данных. Этот вариант

более предпочтителен для фирм,

роизводящих большое количест-

решений. Модели, базируясь на математической интерпретации про-

во коммерческих операций. Обработанные данные об операциях

блемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахож-

Р

пдля повышения надежности и

дению информации, полезной для принятия правильных решений.

фирмы образуют файлы,

385

386

У

Например, модель линейного программирования дает возможность

Т

тематических моделей в виде совокупности модельных блоков, мо-

определить наиболее выгодную производственную программу выпуска

дулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

несколькихвидовпродукциипризаданныхограниченияхнаресурсы.

Стратегические модели используются на высших

уровнях

Использование моделей в составе информационных систем на-

А

управления для установления целей организации, объемов ресур-

чалось с применения статистических методов и методов финансо-

сов, необходимых для их достижения, а также политики приобре-

вого анализа, которые реализовывались командами обычных алго-

Г

тения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полез-

ритмических языков. Позже были созданы специальные языки,

ны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозиро-

позволяющие моделировать ситуации типа «что будет, если?» или

вании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей

«как сделать, чтобы?» Такие языки, созданные специально для по-

характерны значительная широта охвата, множество переменных,

строения моделей, дают возможность построить модели опреде-

представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти

ленного типа, обеспечивающие нахождение решения при гибком

данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъек-

изменении переменных.

тивный характер. Горизонт планирования в стратегических моде-

Существует множество типов моделей и способов их классифи-

й

лях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерми-

кации, например по цели использования, области возможных при-

нистские, описательные, специализированные для использования

ложений, способу оценки переменных и т.п.

и

на однойБопределенной фирме.

По цели использования модели подразделяются

наоптими-

Тактические модели применяются управляющими

среднего

зационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума

р

уровня для распределения и контроля использования имеющихся

некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, ка-

ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать

кие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации за-

финансовое планирование, планирование требований к работникам,

трат) иописательные, которые oписывают поведение некоторой систе-

планирование увеличения продаж, построение схем компоновки

мыинепредназначеныдляцелейуправления(оптимизации).

о

предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным

По способу

оценки модели классифицируются

на детер-

частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут

минированные, использующие оценку переменных одним числ м

также включать в себя агрегированные показатели. Временной го-

при конкретных значениях исходных данных, и стохас ические,

ризонт, охватываемый тактическими моделями – от одного месяца

оценивающие переменные несколькими параметрами,

ак как ис-

до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних

биваются

источников, но основное внимание при реализации данных моде-

ходные данные заданы вероятностными характеристиками.

Детерминированные модели более популярны,

чем с охас че-

лей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно так-

ские, потому что они менее дорогие, их легче стро ть

тспользо-

тические модели реализуются как детерминистские, оптимизаци-

вать. К тому же часто с их помощью получается вполне достаточ-

онные и универсальные.

дорогие

Оперативные модели используются на низших уровнях управ-

ная информация для принятия решения.

По области возможных приложений м дели ра

на спе-

ления для поддержки принятия оперативных решений с горизон-

циализированные,

предназначенные для исп ль

вания только од-

том, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих

оп

моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных

ной системой, и универсальные – для исп льззвания несколькими

системами.

модели

расчетов, календарное производственное планирование, управление

Специализированные

более

, они обычно применяют-

запасами и т. д. Оперативные модели обычно используют для рас-

сядляописанияуникальныхсист миобладаютбольшейточностью.

четов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминист-

В системах поддержки принятия р шения база моделей состоит

ские, оптимизационные и универсальные (т. е. могут быть исполь-

Р

ративных моделей,

а также ма-

зованы в различных организациях).

из стратегических, тактич ских и

387

388

У

Математические модели состоят из совокупности

модельных

го подхода

Т

будущем

интенсивно совершенствуется, ивближайшем

блоков, модулей и процедур, реализующих математические мето-

можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, ис-

ды. Сюда могут входить процедуры линейного программирования,

пользующихречевойвводинформации.

статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа

А

Язык сообщений – это то, что пользователь видит на экране

и т. п. – от простейших процедур до сложных пакетов прикладных

дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принте-

программ. Модельные блоки, модули и процедуры могут использо-

Г

ре, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффек-

ваться как по отдельности, так и комплексно для построения и под-

тивности используемого интерфейса является выбранная форма

держания моделей.

диалога между пользователем и системой. В настоящее время наи-

Система управления базой моделей (СУБМ) должна обладать

более

распространены

следующие формы

диалога:

запросно-

следующими возможностями: создавать новые модели или изме-

ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполне-

нять существующие, поддерживать и обновлять параметры моде-

ния пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.

лей, манипулировать моделями.

Каждая форма в зависимости от типа задачи, особенностей

Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость

й

пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоин-

информационной технологии во многом зависят от характеристик

ства и недостатки.

интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс оп-

и

ДолгоеБвремя единственной реализацией языка сообщений был

ределяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, органи-

отпечатанный или выведенный на экран дисплея отчет или сооб-

зующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

р

щение. Теперь появилась новая возможность представления выход-

Язык пользователя – это те действия, которые пользователь про-

ных данных– машинная графика. Она дает возможность создавать

изводит в отношении системы путем использования возможностей

на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмер-

клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джой-

ном виде. Использование машинной графики значительно повыша-

стика; мыши; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее

про

ет наглядность и интерпретируемость выходных данных и стано-

-

стой формой языка пользователя является создание форм вх дных

вится

все

более

популярным в информационной

технологии

и выходных документов. Получив входную

форму

документ

поддержки принятия решений.

(

),

пользователь

заполняет его

необходимыми

данными

и вв дит

За последние несколько лет наметилось новое направление, раз-

в компьютер.

Система поддержки принятия решений произв дит

вивающее машинную графику, – мультипликация. Мультипликация

свои

-

оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных

необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного

мента установленной формы.

данных систем поддержки принятия решений, связанных с модели-

Значительно возросла

за

последнее

время

популяр-

рованием физических систем и объектов.

ность визуального интерфейса. С помощью ман пулятора «мышь»

Например, система поддержки принятия решений, предназначен-

деленного набора слов и выраж ний; с циальнойнадстройки, учиты-

няется в системе

поддержки принятия решений сферы финансов,

пользователь выбирает представленные ему на экране в форме кар-

ная для обслуживания клиентов в банке, с помощью мультипликаци-

тинок объекты и команды, реализуя таким бра м

действия.

онных моделей может реально просмотреть различные варианты ор-

Управление компьютером при пом щи чел веческ гоголоса– са-

ганизации

обслуживания

в зависимости от

потока

посетителей,

п

допустимойдлиныочереди, количества пунктов обслуживания и т.п.

мая простая и поэтому самая желанная ф рма языкап льзователя. Она

еще недостаточно разработана и

оэт му мал

пулярна. Существую-

В ближайшие годы следует ожидать использования в качестве

виде

языка сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма приме-

щие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: опре-

вающей особенности голоса

ользователя;

управления

в

виде

где в процессе генерации чрезвычайных отчетов голосом поясня-

Р

обычной гладкой речи. Технология это-

ются причины исключительности той или иной позиции.

дискретных команд, а не в

389

390

Знания пользователя – это то, что пользователь должен знать,

в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют

работая с системой. К ним относится не только план действий, на-

получения оптимального результата с такой же уверенностью, как

ходящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции,

обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках тех-

справочные данные, выдаваемые компьютером.

У

нологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в дос-

Совершенствование интерфейса системы поддержки

принятия

таточной степени приемлемые решения для практического использо-

решений определяется успехами в развитии каждого из трех ука-

вания. Все это дает

возможность использовать технологию

занных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими

Т

экспертных систем вкачестве советующих.

возможностями:

Сходство информационных технологий, используемых в экс-

– манипулировать различными формами диалога, изменяя их

пертных системах и системах поддержки принятия решений, со-

в процессе принятия решения по выбору пользователя;

А

стоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки

– передавать данные системе различными способами;

принятия решений. Однако имеются три существенных разли-

– получать данные от различных устройств системы в различном

Г

чия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем

формате;

поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания

– гибко поддерживать знания пользователя (оказывать помощь

пользователем и его возможности получить и осмыслить решение.

по запросу, подсказывать).

ТехнологияБэкспертных систем, наоборот, предлагает пользователю

принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие

7.6. Информационные технологии экспертных систем.

указанных технологий выражается в способности экспертных сис-

тем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения.

Характеристика и назначение

й

Наибольший прогресс среди компьютерных информационных

и

Очень часто эти пояснения оказываются более важными для поль-

зователя, чем само решение. Третье отличие связано с использова-

систем отмечен в области разработки экспертных систем, основан-

нием нового компонента информационной технологии – знаний.

ных на использовании искусственного интеллекта. Экспертные

Основными компонентами информационной технологии, ис-

р

системы дают возможность менеджеру или специалисту

пользуемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользова-

консультации экспертов по любым проблемам, о которых э ими

теля, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

системами накоплены знания.

Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует

Под искусственным интеллектом обычно

понимают

способно-

интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему

о

и получения выходной

информации из нее. Команды включают

сти компьютерных систем к таким действиям, которые называл сь

бы интеллектуальными, если бы исходили от человека.

получать

в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Ин-

Решение специальных задач требует специальных нан й. Одна-

формация обычно выдается в форме значений, присваиваемых оп-

ко не каждая компания может себе позволить держать в своем шта-

ределенным переменным.

те экспертов по всем связанным с ее раб т й пр блемамилидаже

Менеджер может использовать четыре метода ввода информа-

приглашать их каждый раз, когда пр блема в

никла. Главная идея

ции: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс.

использования технологии экспертных систем заключается

в том, что-

Технология экспертных систем предусматривает возможность

бы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьюте-

получать в качестве выходной информации не только решение,

ра, использовать всякий раз, когда в этомвозникнет необходимость.

но и необходимые объяснения.

Являясь одним из основных прилож ний искусственного интеллекта,

Различают два вида объяснений:

экспертные системы пр дставляют собой ком ьютерные программы,

− объяснения по запросам. Пользователь в любой момент может

трансформирующиеопыт эксп ртов в какой-либо области знаний

потребоватьотэкспертнойсистемыобъяснениясвоихдействий;

п

391

392

е

Р

У

− объяснения полученного решения проблемы. После получе-

Т

Модуль создания системы служит для создания набора (иерар-

ния решения пользователь может потребовать объяснений того, как

хии) правил. Существует два подхода, которые могут быть положе-

оно было получено. Система должна пояснить каждый шаг своих

ны в основу модуля создания системы: использование алгоритми-

рассуждений, ведущих к решению задачи. Хотя технология работы

А

ческих языков программирования и использование оболочек

с экспертной системой не является простой, пользовательский ин-

экспертных систем.

терфейс этих систем является «дружественным» и обычно не вызы-

Для

Г

представления базы знаний специально разработа-

вает трудностей при ведении диалога.

ны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой из-

База знаний содержит факты, описывающие проблемную об-

вестный алгоритмический язык.

ласть, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное

Оболочка экспертных систем представляет собой готовую про-

место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет,

граммную среду, которая может быть приспособлена к решению

что следует делать в

данной конкретной ситуации, и

состоит

определенной проблемы путем создания соответствующей базы

из двух

частей:

условие,

которое может

выполняться

или

нет,

знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет

и действие, которое следует произвести, если выполняется условие.

создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с про-

Все

используемые

в

экспертной системе

правила

образу-

граммированием.

ют систему правил, которая даже для сравнительно простой систе-

Б

мы может содержать несколько тысяч правил.

7.7. Эволюция систем поддержки принятия решений

Все виды знаний в зависимости от специфики предметной об-

В процессе своего развития системы поддержки принятия реше-

ласти и

квалификации

проектировщика

(инженера по

знаниям)

с той или иной степенью адекватности могут быть представлены

йн прошли следующий путь.

с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наи-

Первые системы – системы обработки транзакций (TSP) – это

о

икомпьютерные системы, предназначенные для выполнения рутин-

более распространенным моделям относятся логические, продук-

ционные, фреймовые и семантические сети.

р

ных операций регистрации, накопления, хранения и выдачи ин-

Интерпретатор. Это часть экспертной системы, произв дящая

формации в заранее заданной форме. Как видим, в рамках таких

в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе

систем принятие решений обеспечивалось только информацией.

знаний. Технология работы интерпретатора сводится к послед ва-

Следующим этапом развития информационных систем было появ-

и

ление

концепции автоматизированной системы управления (АСУ).

тельному рассмотрению совокупности правил (правило за прави-

На Западе эта концепция получила название MIS. Это компьютерная

лом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдае ся, о вы-

полняется определенное действие, и пользователю предоставляетсят

система, предназначенная для обеспечения своевременной информа-

вариант решения его проблемы.

цией, необходимой для принятия управленческих решений.

Кроме того,

во многих экспертных системах вводятся допол-

Уровень поддержки решений при использовании данной кон-

нительные блоки: база данных, бл к расчета,

бл к ввода

кор-

цепции – информационный, применяются отдельные модели и ме-

тоды для принятия оптимальных решений.

ректировки данных. Блок расчета не бх дим в ситуациях, свя-

п

з

Отметим, что в существенной мере характер всех поколений сис-

занных с принятием управленческих решений. При этом важную

тем и их концепций определялся техническими возможностями обра-

роль играет база данных,

где содержатся

лан вые, физические,

другие

ботки информации, имеющимися на тот период. Системы автоматиза-

расчетные, отчетные и

остоянные или оперативные по-

ции конторской деятельности (OAS) реализовывали распределенные

о

казатели. Блок ввода и корр ктировки данных используется для

базы данных. Устранялась излишняя цент поддержки решений – ин-

оперативного и своевр м нного отражения текущих изменений

в базе данных.

Р

формационный, здесь применяются отдельные модели и методы для

393

394

принятия оптимальных решений. OAS – это

компьютерная система

производителями самолетов, аналитиками авиаперевозок, кон-

для выполнения комплекса операций функционирования системы

сультантами и ассоциациями. Эта система поддерживает множе-

управления как таковой.

ство решений в этой отрасли путем анализа данных, собранных

Следующий этап – системы поддержки принятия решений

У

во время утилизации транспорта, оценки грузопотока, статисти-

(DDS). DDS – диалоговая компьютерная система,

использующая

ческого анализа графика. Например, она позволяет делать про-

формализованные правила и модели объекта управления совместно

гнозы для авиарынка по долям компаний, выручке и рентабель-

с базой данных и личным опытом менеджера для выработки и про-

Т

ности. Эта система позволяет руководству авиакомпании

верки вариантов управленческих решений. Как видим, система это-

принимать решения относительно цены билетов, запросов в

го рода не обеспечивает информационно процесс принятия реше-

транспорте и т.д.

А

ний, а участвует в нем. Вершиной развития информационных

Географическая система. Географическая информационная

систем являются экспертные системы (ES). Экспертная система –

система – это специальная категория систем поддержки, которая

это компьютерная система, использующая знания одного или не-

Г

позволяет интегрировать компьютерную графику с географиче-

скольких экспертов, представленные в некотором формальном ви-

скими Д и с другими функциями систем поддержки принятия

де, для решения задач принятия решений (ESS – это вариант реше-

решений. Например, IBMs GeoManager – это система, которая

ний DDS для высшего руководства).

позволяетБконструировать и показывать карты и другие визуаль-

Примеры задач, решаемых с привлечением СППР: выбор мето-

ные объекты для помощи при принятии решений относительно

дов завоевания рынка бытовой техники; оценка перспективности

географического распределения людей и ресурсов. Например,

видов альтернативного горючего для автомобилей.

она позволяет создать географическую карту преступности и по-

Итак, система поддержки принятия решений – диалоговая авто-

й

и

могает верно перераспределить силы полиции. Также ее исполь-

матизированная информационная система, использующая правила

зуют для изучения степени урбанизации, в лесной промышлен-

решений и соответствующие модели с базами данных, а также ин-

ности, железнодорожном бизнесе и т.д.

терактивный компьютерный процесс моделирования, поддержи-

р

вающий принятие самостоятельных и неструктурированных реше-

Контрольные вопросы

ний отдельными менеджерами и личным опытом лица, при-

1.

Перечислите виды информационных технологий (ИТ) по сте-

нимающего решения, для получения конкретных, реализуемых

решений проблем, не поддающихся решению обычными ме одами.

пени охвата задач управления.

о

2.

Дайте характеристику и опишите назначение ИТ обработки

В последнее время системы поддержки и принят я решен й начи-

нают применяться и в интересах малого и среднего б знесат(напри-

данных.

мер, выбор варианта размещения торговых точек, выбор канд датуры

3. Охарактеризуйте основные компоненты ИТ обработки данных.

на замещение вакантной должности, выбор варианта

нформат зац и

4.

Дайте характеристику и опишите назначение ИТ управления.

и т.д.). В общем, они способны поддержать индивидуальныйистиль

5.

Охарактеризуйте основные компоненты ИТ управления.

и соответствовать персональным потребн стям менеджера.

6.

Какие задачи относятся к офисным?

з

7.

Что называют электронным офисом?

Существуют системы, созданные для решения сл жных проблем

8.

Дайте характеристику и опишите назначение ИТ автоматиза-

в больших коммерческих и государственных

рганизациях:

Система авиалиний. В отрасли авиа

используется

ции офиса.

еревозок

9.

Охарактеризуйте основные компоненты ИТ автоматизации

система поддержки принятия р ш ний – Аналитическая Ин-

офиса.

формационная Система Управл ния. Она была создана Ameri-

can Airlines, но использу тся и остальными

компаниями,

п

395

396

е

Р

нятия решений.

ЛИТЕРАТУРЫ

10.Дайте характеристику и опишите назначение ИТ поддержки

СПИСОК

принятия решений.

11.Охарактеризуйте основные компоненты ИТ поддержки при-

А

1. Батин, Н. В. Основы информационных технологий : учеб.-

12.Что является главной особенностью информационной техно-

метод. пособие / Н. В. Батин [и др.] под общ. ред. В. В. Шкурко. –

Минск : Институт

подготовки научных кадров НАН Беларуси,

логии поддержки принятия решений?

Г

Т

2008. – 253 с.

13.Какими возможностями должна обладать система управления

2.

Быков,

В. Л. Информатика: пособие / В. Л. Быков, Н. Г. Се-

базой моделей?

ребрякова. – Минск : Б

ТУ, – 2013. – 656 с.

14.Из каких моделей состоит база моделей в системах поддерж-

3.

Морозевич, А. Н. Информатика / А. Н. Морозевич, А. М. Зе-

ки принятия решения?

невич. – Минск : Высшая школа, 2006. – 285 с.

15.Дайте характеристику и опишите назначение ИТ экспертных

4.

Сапун,

О. Л.

Компьютерные информационные технологии:

систем.

учеб.-метод. комплекс / О. Л. Сапун [и др.]. – Минск : БГАТУ,

16.Перечислите основные компоненты ИТ экспертных систем.

2012. – 160 с.

17.Что понимают под искусственным интеллектом?