Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Этап VII. Системы принятия решений

Читайте также:
  1. EIS и DSS системы.
  2. I. Судебно-следственная практика формирования системы доказательств по уголовному делу (постановка проблемы).
  3. IV. ГОРОДСКИЕ СИСТЕМЫ ЭНЕРГОБЕСПЕЧЕНИЯ
  4. V. Досудебный (внесудебный) порядок обжалования решений и действий (бездействия) должностных лиц Роструда
  5. V2: Болезни сердечно-сосудистой системы
  6. V2: Патофизиология иммунной системы
  7. А) Дидактические системы.
  8. А) Иерархизация и горизонтальная координация в принятии решений
  9. А) ухудшение продовольственного снабжения, распространение карточной системы В) недовольство крестьян аграрной политикой Хрущева
  10. А. Структура системы управления корпоративными финансами

 

Необходимо отметить специальный класс приложений - систем поддержки принятия решений, позволяющие моделировать правила и стратегии бизнеса и иметь интеллектуальный доступ к неструктурированной информации. Системы подобного класса основаны на технологиях искусственного интеллекта.

Различают два направления в развитии технологий искусственного интеллекта:

Практически все ранние экспертные системы моделировали процесс принятия экспертом решения как чисто дедуктивный процесс с использованием вывода, основанного на правилах. Это означало, что в систему закладывалась совокупность правил "если...то...", согласно которым на основании входных данных генерировалось то или иное заключение по интересующей проблеме. Такая модель являлась основой для создания экспертных систем первых поколений, которые были достаточно удобны как для разработчиков, так и для пользователей-экспертов. Однако с течением времени было осознано, что дедуктивная модель эмулирует один из наиболее редких подходов, которому следует эксперт при решении проблемы.

На самом деле, вместо того чтобы решать каждую задачу, исходя из первичных принципов, эксперт часто анализирует ситуацию в целом и вспоминает, какие решения принимались ранее в подобных ситуациях. Затем он либо непосредственно использует эти решения, либо при необходимости, адаптирует их к обстоятельствам, изменившимся для конкретной проблемы.

Моделирование такого подхода к решению проблем, основанного на опыте прошлых ситуаций, привело к появлению технологии вывода, основанного на прецедентах (по-английски: Case-Based Reasoning, или CBR), и в дальнейшем - к созданию программных продуктов, реализующих эту технологию.

Прецедент - это описание проблемы или ситуации в совокупности с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации или для решения данной проблемы. Хотя не все CBR-системы полностью включают этапы, приведенные ниже, подход, основанный на прецедентах, в целом состоит из следующих компонентов:

Таким образом, вывод, основанный на прецедентах, представляет собой метод построения экспертных систем, которые делают заключения относительно данной проблемы или ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов.

В ряде ситуаций CBR-метод имеет серьезные преимущества по сравнению с выводом, основанным на правилах, и особенно эффективен, когда:

Обратная связь, возникающая при сохранении решений для новых проблем, означает, что CBR-метод по своей сути является "самообучающейся" технологией, благодаря чему рабочие характеристики каждой базы прецедентов с течением времени и накоплением опыта непрерывно улучшаются. Разработка баз прецедентов по конкретной проблеме или области деятельности происходит на естественном русском языке, т.е. не требует никакого программирования и может быть выполнена наиболее опытными сотрудниками - экспертами, работающими в данной конкретной области.

Не стоит, однако, рассчитывать, что экспертная система будет действительно принимать решения. Принятие решения всегда остается за человеком, а система лишь предлагает несколько возможных вариантов и указывает на самый "разумный" с ее точки зрения.

Реально на рынке предлагается лишь несколько коммерческих продуктов, реализующих технологию вывода, основанного на прецедентах. Это объясняется, в первую очередь, сложностью алгоритмов и их эффективной программной реализации. Наиболее успешные и известные из присутствующих на рынке продуктов - CBR Express и Case Point (Inference Corp.), Apriori (Answer Systems), DP Umbrella (VYCOR Corp.). Некоторые из них представлены и на нашем рынке.

 

 

Современная информационная система в масштабе корпорации - это комбинация, тесное переплетение различных информационных технологий, предлагаемых сегодня на рынке. Искусство создания таких систем - в сбалансированной интеграции этих технологий и соответствующих программных и аппаратных средств. Некоторые подходы к этой интеграции описаны в данной статье.

Необходимо отметить, что построение корпоративных систем - дело не одной недели и даже не одного года. Это, как все уже понимают, не просто покупка компьютеров и, в лучшем случае, связывание их между собой. Это, прежде всего, осмысление своего бизнеса, понимание путей его развития и неизбежный вывод о том, что успех в настоящем и будущем может быть обеспечен только в случае, если удастся правильно организовать управление информацией. Это возможно сделать через корпоративную информационную систему, которая должна стать не только основой информационного пространства компании, но и гибким инструментом управления бизнесом в сложных, постоянно меняющихся условиях.

 




Дата добавления: 2015-04-11; просмотров: 18 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

1 | <== 2 ==> |


lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.008 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав