Глава 2
разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений
в нечёткой среде
Под понятием интеллектуальные системы поддержки принятия решений в управлении
производством понимаем человеко- машинные интерактивные системы, позволяющие
ЛПР поддерживать все этапы процесса принятия решений (распознавать и определить
проблему, цели действия, спланировать и сгенерировать методы его реализации для
выполнения поставленных целей и сформировать варианты решения с использованием
всех доступных видов знаний и методов моделирования, оценить возможные варианты
и выбрать наилучший), а также способные к приобретению новых знаний, к обучению
в результате анализа накопленных знаний и опыта, адаптации их к динамически
изменяющимся внешним условиям и текущему состоянию всех составляющих элементов
производственной системы.
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений ориентированные на
динамические проблемные области в настоящих исследованиях определяем как
интегрированные интеллектуальные системы, в которых объединяются точные модели
и методы поиска решений с логико-лингвистическими моделями и методами,
базирующими на знаниях специалистов–экспертов, моделях человеческих
рассуждений, неклассических логиках и накопленном опыте.
Требования, предъявляемые к современным СППР
Объектом настоящих исследований является современное промышленное предприятие,
функционирующее в условиях рыночной экономики. В хозяйственной деятельности
любой организации циркулируют огромные потоки разнородной информации,
являющиеся источниками знаний обо всех процессах и функциях, необходимых для
решения управленческих задач. Для эффективного управления современным
производством необходимы знания в широком смысле этого значения обо всех
процессах и функциях, которые необходимо автоматизировать, оптимизировать и
поддерживать. При этом, знания эти представляют собой огромное количество
распределённой информации разного вида (количественной, качественной или
лингвистической, графической) из различных источников, иногда это сложные
объединённые структуры разных видов, неполные, неточные или противоречивые,
часто знания очень трудно или вообще невозможно формализовать. Как отметил
Филипп Котлер [192]:
„Если данные не будут преобразованы в информацию, которая станет основой
знаний, а знания - источником мудрости, потеряем значительно больше, чем
приобретем”.
Эта фраза всемирно известного специалиста в области маркетинга показывает смысл
и необходимость создания современных технологий и систем обработки всех
огромных потоков информации с целью извлечения из них знаний, необходимых
менеджеру для принятия оптимальных решений в управлении производством.
Поэтому, в основе построения интеллектуальной системы поддержки принятия
решений должна лежать методология, которая позволяет решить выше представленную
проблему, объединяет существующие информационные подсистемы и использует
предметные нормативные базы данных инжиниринга и производства с
интеллектуальными методами и технологиями, создавая, таким образом,
интегрированную среду для поддержки управленческих решений. Для эффективного
решения этой главной проблемы, связанной с управлением знаниями, необходимо
чтобы проектируемая ИСППР удовлетворяла следующим требованиям:
обеспечивала своевременный и эффективный анализ и обработку огромного объёма
разнородной информации (количественной, качественной или лингвистической,
графической, неточной, противоречивой или не формализуемой).
Осуществляла моделирование знаний и процессов принятия решений на основе
повседневной человеческой логики и рассуждений.
Обеспечивала учёт субъективных предпочтений и оценок менеджера (лица
принимающего решение), основанные на его собственном опыте и интуиции.
Содержала необходимые инструменты, позволяющие учитывать эмоции, привычками и
инстинкт привычки и инстинкт человека.
Обеспечивала возможность исследования критических и рисковых ситуаций и
своевременную реакцию на них.
Учитывая нестабильность и динамику изменений, как внутренних условий
функционирования производственной системы, так и внешней окружающей среды,
создаваемые ИСППР должны быть способны к обучению на основе накопленного опыта
и адаптации к выступающим изменениям.
ИСППР должна иметь возможность выполнения оперативного ситуационного анализа
данных, заключающегося в решении таких типичных задач, как определение профиля
потребителей конкретного продукта (товара) или предсказание изменений ситуации
на рынке и др. Решение этих задач очень трудно реализовать без использования
методов интеллектуального анализа данных или хотя бы таких интеллектуальных
технологий, как нейронные сети. Отсюда следует необходимость интеграции методов
искусственного интеллекта и традиционных информационных технологий,
комбинированное использование различных методов представления и вывода знаний.
В процессе проектирования и реализации интеллектуальных управленческих систем
основное внимание должно быть уделено процессу определения, конструирования и
использования соответствующей структуры модели в слабо структурированных и
неструктурированных проблемных ситуациях. А именно, требуется методология,
которая:
способна поддержать постановку слабо структурированных задач;
использует точные методы из таких областей, как исследование операций, теория
расписаний, статистика и др., где имеется возможность выявлять структуры в
слабо структурированных проблемных областях;
включает средства для накопления и использования известных постановок задач с
целью определения структуры новых задач;
содержит средства, позволяющие использова
- Київ+380960830922