Экспертные системы и системы поддержки принятия решений. Особенности, структура. Инструментальные средства реализации.



Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем, основанных на использовании искусственного ин­теллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания. Под искусственным интеллектом обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Решение специальных задач требует специальных знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования. Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем. Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений. Однако имеются три существенных различия. Первое связано с тем, что решение проблемы в рамках систем поддержки принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности. Второе отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение. Третье отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии – знаний. Основными компонентамиинформационной технологии, используемой в экспертной системе, являются: интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы. Интерфейс пользователя. Менеджер (специалист) использует интерфейс для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным. Менеджер может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс. База знаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условие, которое может выполняться или нет, и действие, которое следует произвести, если выполняется условие. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети. Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, то выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы. Модуль создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. 2 подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык. Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием. СППР Система поддержки принятия решения(decision support system, DSS)– компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решения в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и СУБД. По взаимодействию с пользователем выделяют 3 вида СППР:  - пассивные помогают в процессе принятия решений, но не могут выдвинуть конкретного предложения;  - активные непосредственно участвуют в разработке правильного решения;  - корпоративные предполагают взаимодействия с пользователем. Выдвинутое системой предложение пользователь может доработать, усовершенствовать, а затем отправить обратно в систему для проверки. После этого предложение вновь представляется пользователю, и так до тех пор, ока он не одобрит решение.
 

По способу поддержки различают:

 - модельно – ориентированные, использует в работе доступ к статистическим, финансовым или иным моделям;

 - основанные на коммуникациях, поддерживают работу двух и более пользователей, занимающихся общей задачей;

 - ориентированные на данные, имеют доступ к временным рядам организации. Они используют в работе не только внутренние, но и внешние данные;

 -,ориентированные на документы, манипулируют неструктурированной информацией, заключенной в различных электронных форматах;

 - ориентированные на знания, предоставляют специализированные решения проблем, основанные на фактах

Структура. Выделяют 4 основных компонента: информационные хранилища данных; средства и методы извлечения, обработки и загрузки данных, многомерная БД и средства анализа OLAP; средства data mining.

Характеристика. Системы поддержки принятия решений: предполагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию, допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом, оперируют с небольшой помощью профессиональных программистов и без нее, обеспечивают поддержку для решений и проблем, которые не могут быть определены заранее, используют сложный анализ и инструментальные средства моделирования. СППР имеют большую аналитическую мощность, чем другие системы, они построены с рядом моделей, чтобы анализировать данные. Системы СППР интерактивны: пользователь может изменять предположения и включать новые данные. Процесс принятия решения человеком, как блоком принятия решений СППР, включает 4 стадии: распознавание или осмысление – состоит из идентификации и понимания проблем, встречающихся в организации: почему проблемы возникают, где и с каким результатом. Традиционные управляющие информационные системы (УИС), которые поставляют широкое многообразие детальной информации, могут помогать опознавать проблемы, особенно если системы сообщают об исключениях; проект или продумывание в течение принятия решений лицо, принимающее решение, продумывает возможные варианты решения проблем. Малые систем СППР идеальны в этой стадии принятия решений, потому что они оперируют на простых моделях, могут быть быстро развиты и работать с ограниченными данными; выбор – заключается в подборе решений среди альтернатив. Здесь изготовитель решений мог бы нуждаться в большой системе СППР, чтобы использовать более обширные данные относительно ряда альтернатив и комплексные аналитические модели, чтобы объяснить все затраты, следствия и возможности; реализация – в течение выполнения решения менеджеры могут использовать систему сообщения, которая поставляет обычные доклады относительно прогресса определённого решения. Системы поддержки выполнения могут быть от полномасштабной УИС до меньших систем, таких как ПО планирования проекта, использующего макро компьютеры.

Преимущества. СППР позволяет облегчить работу руководителям предприятий и повысить ее эффективность. Они значительно ускоряют решение проблем в бизнесе. СППР способствует налаживанию межличностного контакта. На их основе можно проводить обучение и подготовку кадров. Данные информационные системы позволяют повысить контроль над деятельностью организации. Наличие четко функционирующей СППР дает большие преимущества по сравнению с конкурирующими структурами. Благодаря предложениям, выдвигаемым СППР, открываются новые подходы к решению повседневных и нестандартных задач.


Дата добавления: 2018-02-15; просмотров: 348; ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ