Турунтаев Л.П. Теория принятия решений

Подождите немного. Документ загружается.

171

1) системы, не предусматривающие каких-либо способов

накопления и хранения информации;

2) системы, имеющие базу данных или совокупность фай-

лов для сбора, накопления и выдачи информации;

3) системы, имеющие развитые системы управления базами

данных.

Все указанные системы могут быть использованы для нако-

пления как объективной статистической, так и экспертной ин-

формации. При этом накопление объективной информации

осуществляется, как правило, на один шаг быстрее, чем экс-

пертной.

По наличию интеллектуального компонента в системе раз-

личают:

1) системы, не предусматривающие каких-либо способов

накопления и обработки плохо формализуемых знаний;

2) системы, имеющие базы знаний, механизмы вывода и

объяснения полученных решений.

Появление технологии обработки знаний сделало возмож-

ным использование в рамках автоматизированных процедур бо-

гатого методического задела из области искусственного интел-

лекта. В области экономики и управления существует много за-

дач, содержащих как хорошо формализуемые процедуры, на

которых применяются традиционные математические методы,

так и плохо формализуемые процедуры, характеризующие твор-

ческие аспекты исследуемого процесса.

Поэтому модель для решения подобных задач должна пред-

ставлять собой симбиоз методов обработки знаний и традици-

онных математических методов. При этом процедуры обработки

знаний выступают в качестве среды, не отрицающей или заме-

няющей уже разработанные фрагменты, а органично интегри-

рующей их.

Использование в системах принятия управленческих реше-

ний теории искусственного интеллекта представляется особенно

актуальным и перспективным.

При интеллектуализации информационных систем должны

быть обеспечены:

–

возможность использования всех способов представле-

ния знаний (процедурного, продукционного, семантического);

172

– реализация хранения и доступа к знаниям в рамках банка

знаний;

–

многокритериальный анализ альтернатив;

–

построение заключений на основе количественного вы-

вода о возможности сочетания реализаций составных частей

системы, о значениях характеристик реализаций в нетиповых

условиях функционирования и др.;

–

обработка не полностью определенной информации в

ходе принятия, планирования и синтеза экономико-управленчес-

ких решений;

–

взаимодействие перечисленных процедур обоснования

решений.

СППР с успехом применяются в самых разных отраслях:

телекоммуникациях, финансовой сфере, торговле, промышлен-

ности, медицине и многих других.

На рынке СППР компании предлагают следующие виды

услуг по созданию систем поддержки принятия решений.

• Реализация пилот-проектов по СППР-системам с целью

демонстрации руководству Заказчика качественного потенциала

аналитических приложений.

• Создание совместно с Заказчиком полнофункциональ-

ных СППР-систем, включая хранилище данных и средства

Business Intelligence.

• Проектирование архитектуры хранилища данных, вклю-

чая структуры хранения и процессы управления.

• Создание «витрин данных» для выделенной предметной

области.

• Установка и настройка средств OLAP и Business

Intelligence; их адаптация к требованиям Заказчика.

• Анализ инструментов статистического анализа и «добы-

чи данных» для выбора программных продуктов под архитекту-

ру и потребности Заказчика.

• Интеграция систем СППР в корпоративные интранет-

сети Заказчика, автоматизация электронного обмена аналитиче-

скими документами между пользователями хранилища.

• Разработка Информационных Систем Руководителя

(EIS) под требуемую функциональность.

173

• Услуги по интеграции баз данных в единую среду хра-

нения информации.

• Обучение специалистов Заказчика технологиям храни-

лищ данных и аналитических систем, а также работе с необхо-

димыми программными продуктами.

• Оказание консалтинговых услуг Заказчику на всех ста-

диях проектирования и эксплуатации хранилищ данных и ана-

литических систем.

• Комплексные проекты создания/модернизации вычисли-

тельной инфраструктуры, обеспечивающей функционирование

СППР: решения любого масштаба, от локальных систем до сис-

тем масштаба предприятия/концерна/отрасли.

На сегодняшний день не существует признанного лидера в

области производства программного обеспечения для построе-

ния систем СППР. Ни одна из компаний не производит готового

решения, что называется «из коробки», пригодного к непосред-

ственному использованию в производственном процессе заказ-

чика. Создание СППР всегда включает в себя стадии анализа

данных и бизнес-процессов заказчика, проектирования структур

хранилища с учетом его потребностей и технологических про-

цессов.

Несколько десятков различных фирм выпускают продукты,

способные решать те или иные задачи, возникающие в процессе

проектирования и эксплуатации систем СППР. Сюда входят

СУБД, средства выгрузки/трансформации/загрузки данных, инст-

рументы для OLAP-анализа и многое другое. Самостоятельный

анализ рынка, изучение хотя бы нескольких таких средств — не-

простая и длительная задача.

Учитывая размер вовлекаемых финансовых и других ресур-

сов, сложность и многоэтапность проектов построения систем

СППР, очевидна высокая стоимость ошибок проектирования.

Ошибки выбора программного обеспечения могут повлечь за

собой финансовые расходы, не говоря уже об увеличении вре-

мени выполнения проекта. Ошибки проектирования структуры

данных могут как вести к неприемлемым производственным

характеристикам, так и стоить времени, потраченного на переза-

грузку данных, которое порой достигает нескольких суток.

174

Поэтому, глубоко понимая архитектуру хранилищ данных,

необходимо избегать всяких ошибок, что влечет за собой значи-

тельное сокращение времени выполнения проекта и возмож-

ность получить максимальную отдачу от внедрения СППР.

Контрольные вопросы

1. Назовите основные принципы группового выбора реше-

ний.

Какие парадоксы могут иметь место при голосовании?

В чем парадокс многоступенчатого голосования при на-

личии коалиции?

В чем заключается парадокс Эрроу?

Дайте классификацию систем поддержки принятия ре-

шений.

В чем основное отличие систем Decision Support System

(DSS) и Decision-Making Support System (DMSS)?

Из каких компонентов состоит СППР «DSS»?

Назовите главные преимущества хранилища данных?

Какие основные задачи позволяют решать аналитиче-

ские системы СППР «DSS»?

175

8 МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ПО ИЗУЧЕНИЮ

ДИСЦИПЛИНЫ «ТЕОРИЯ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ»

8.1 Цель и задачи дисциплины

Интенсификация производства предполагает совершенст-

вование систем управления, которые должны обеспечивать при-

нятие и реализацию оптимальных решений на основе известной

информации об обстановке и имеющихся ресурсах. Создание

систем управления невозможно без изучения вопросов исполь-

зования теории принятия решений, методов системного анализа

объектов управления, моделирования производственных опера-

ций и поиска оптимальных решений, которые находят свое ото-

бражение в дисциплине «Теория принятия решений» (ТПР).

Данные методические указания написаны для студентов

специальности — «Автоматизированные системы обработки

информации и управления».

Цель дисциплины — дать знания и умения использовать

методологию разработки и обоснования управленческих реше-

ний применительно к проектированию систем поддержки при-

нятия решений.

Основными задачами изучения дисциплины являются:

изучение теоретических основ постановки задач и разра-

ботки управленческих решений, методов и моделей обоснова-

ния решений;

приобретение практических умений и навыков поиска

компромиссных решений.

Связь дисциплины с другими учебными дисциплины. Изуче-

ние данной дисциплины базируется на дисциплинах «Теорети-

ческие основы автоматизированного управления», «Модели

систем», «Системный анализ и исследование операций».

8.2 Рабочая программа

8.2.1 Программа изучения дисциплины

Изучение дисциплины рассчитано на два семестра и вклю-

чает в себя:

176

1) самостоятельное изучение всех тем курса на основе ме-

тодических указаний и рекомендуемой литературы (первый се-

местр);

2) выполнение контрольной работы (первый семестр);

3) сдачу экзамена (первый семестр);

4) выполнение курсовой работы по дисциплине (второй се-

местр).

8.2.2 Содержание теоретического раздела дисциплины

1. Основы методологии теории принятия решений.

Основные понятия и определения теории принятия реше-

ний. Проблема, цель, объект и субъект управления, решение,

критерий выбора решения. Технология процесса разработки и

принятия решений (ПР). Формальная модель задачи принятия

решения (ЗПР). Структуризация проблем ПР. Классификация

ЗПР. ЗПР в условиях определенности, риска, неопределенности.

Нетривиальные ЗПР. Языки описания выбора: критериальный,

бинарных отношений, функций выбора. Классификация методов

ПР. Аксиоматический и эвристический подходы решения ЗПР.

Рекомендуемая литература: [гл. 1 данного пособия, 3, 4, 5].

Анализ возможных ситуаций и генерация решений.

Факторы и характеристики внешней среды. Основные ме-

тоды анализа внешней и внутренней среды системы: SWOT-

анализ, PEST-анализ.

Методы генерации решений: мозгового штурма, синектики,

морфологического анализа, разработки сценариев, когнитивных

карт, деловых игр.

Рекомендуемая литература: [гл. 2 данного пособия, 13, 15, 21].

3. Формализация системы предпочтений ЛПР в задачах

принятия решений.

Постановка нетривиальных задач принятия решений на

различных языках описания выбора. Предпочтения лица, при-

нимающего решения (ЛПР) на множестве критериев, множестве

177

альтернатив, множестве состояний внешней среды. Учет влия-

ния внешней среды. Схемы получения интегральной оценки

альтернатив. Измерения предпочтений решений. Шкалы изме-

рений. Расплывчатое описание альтернатив. Операции над рас-

плывчатыми множествами. Экспертные методы определения

предпочтений объектов: ранжирование, парное сравнение, непо-

средственная оценка, последовательное сравнение. Метод Чер-

чмена-Акоффа.

Рекомендуемая литература: [гл. 3 данного пособия, 6, 22, 23].

4. Многокритериальные задачи принятия решений в усло-

виях определенности.

Постановка задач векторной оптимизации. Измерение аль-

тернатив. Нормализация критериев. Формирование вектора

предпочтения с использованием экспертных оценок. Основные

схемы поиска компромиссных решений: равенство, уступки,

выделение главного критерия, аддитивности.

Аксиоматический подход в задачах принятия решений.

Функции полезности альтернатив. Аксиомы существования

функций полезности. Аксиомы независимости критериев по по-

лезности. Построение одномерных и многомерных функций по-

лезности. Определение шкалирующих констант.

Задачи принятия решений на языке бинарных отношений.

Способы задания бинарных отношений. Свойства отношений.

Отношения: Парето, мажоритарное, лексикографическое, Поди-

новского.

Задачи принятия решений на языке функций выбора. Функ-

ции выбора. Выбор с учетом числа доминируемых критериев, по

методу идеальной точки.

Рекомендуемая литература: [гл. 4 данного пособия, 19, 20,

26, 27, 38].

5. Задачи принятия решений в условиях риска и неопреде-

лённости.

Классификация задач ПР в условиях риска и неопределен-

ности. Физическая неопределенность состояний внешней среды.

178

Основные критерии выбора решений в условиях риска.

Критерии Байеса, минимальной дисперсии, максимальной уве-

ренности в получении заданного результата, модальный.

ЗПР в условиях неопределенности. Принятие решений в ус-

ловиях линейного порядка предпочтения наступления состоя-

ний внешней среды, на основе байесового множества вероятно-

стей предпочтительности альтернатив. Принятие решений в ус-

ловиях активного противодействия внешней среды. Критерии

Вальда, Сэвиджа, Гурвица.

Принятие решений при расплывчатой (нечеткой) неопреде-

ленности состояний внешней среды. Задачи принятия решений

на основе нечеткого отношения предпочтений. Примеры задач.

Рекомендуемая литература: [гл. 5 данного пособия, 1, 6, 30,

32, 33].

6. Эвристические процедуры задач принятия решений.

Человеко-машинная процедура выбора решений «STEM».

Метод порогов несравнимости (ЭЛЕКТРА). Многокритериаль-

ная задача о назначениях. Многоэтапное принятие решений.

Метод деревьев решений. Аналитическая иерархическая проце-

дура Саати (метод анализа иерархий).

Примеры задач.

Рекомендуемая литература: [гл. 6 данного пособия, 2, 15,

18, 48].

7. Групповой выбор и системы поддержки принятия реше-

ний.

Проблемы многокритериальных задач группового выбора.

Постановка задачи группового выбора. Кооперативный и коали-

ционный выбор. Принципы группового выбора: большинства

голосов, диктатора, де Кондорсе, Борда. Принципы оптимально-

сти Курно, Парето. Парадоксы голосования. Аксиомы Эрроу.

Классификация систем поддержки принятия решений

(СППР). Особенности СППР.

Рекомендуемая литература: [гл. 6 данного пособия, 12, 28,

29, 35, 43, 49].

179

8.2.3 Содержание практического раздела дисциплины

Практический раздел дисциплины включает в себя выпол-

нение контрольных заданий и курсовой работы.

Контрольные задания выполняются на компьютере в соот-

ветствии с утвержденной технологией. В контрольные задания

включены задачи по следующим темам:

1. Многокритериальные задачи принятия решений в усло-

виях определенности.

Решение многокритериальной задачи методом «ЭЛЕКТРА».

Решение многокритериальной задачи методом идеальной

точки.

Решение многокритериальной задачи о назначениях.

Задачи принятия решений на языке бинарных отношений и

функций выбора.

2. Задачи принятия решений в условиях риска и неопреде-

ленности.

Задачи принятия решений при вероятностной неопределен-

ности состояний внешней среды.

Задачи принятия решений в условиях неопределенности со-

стояний внешней среды.

Задачи принятия решений на основе нечеткого отношения

предпочтений.

Методические указания по выполнению курсовой работы

Выполнение курсовой работы представляет собой важный

этап обучения дисциплине «Теория принятия решений» и пре-

следует следующие цели:

• закрепление и углубление основных положений теоре-

тического курса;

• обучение студентов использованию приобретенных зна-

ний для решения конкретных задач генерирования и выбора ре-

шений;

• привитие навыков работы со специальной литературой;

180

• обучение студентов делать постановки задач принятия

решений в условиях определенности, риска и неопределенности,

генерировать и оценивать альтернативные варианты их решения

для хорошо и слабо структурированных проблем;

• обучение работе с имеющимися программными средст-

вами поддержки принятия решений.

Курсовая работа выполняется в виде пояснительной запис-

ки в соответствии с общими требованиями и правилами оформ-

ления курсовых и дипломных работ (ОС ТУСУР 6.1-97), она

должна включать:

• титульный лист,

• аннотацию,

• задание на проектирование,

• содержание,

• введение,

• основную часть проекта,

• заключение,

• список литературы,

• приложения.

Основные разделы пояснительной записки должны содер-

жать следующее:

короткое изложение в разделе «Введение» сути пробле-

мы или задачи исследования, возможные способы ее решения, а

также краткое содержание других разделов проекта;

разбиение основной части на разделы, в которых долж-

ны быть отражены основные этапы процесса разработки управ-

ленческих решений;

подведение итогов выполненной работы в разделе «За-

ключение», приведение основных результатов.

8.3 Задания на курсовую работу

Вариант 1. Выбор места работы.

Сформулируйте приближенную к реальности задачу выбора

места предполагаемого трудоустройства из трех возможных. В

соответствии со своими предпочтениями выберите место рабо-

ты двумя способами (методами): методом анализа иерархий и