Методологические разработки создания интеллектуальных советующих систем оценки управленческих решений

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Экономические науки


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Суменков М.С., Суменков С. М. (c)
Доктор экономических наук, профессор, кандидат экономических наук, доцент ФГБОУ ВПО «Уральский Г осударственный юридический университет»
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ РАЗРАБОТКИ СОЗДАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ
СОВЕТУЮЩИХ СИСТЕМ ОЦЕНКИ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
Современные теории менеджмента и информационных технологий в бизнесе, концепции накопления знаний о предметной области, принципы построения интеллектуальных систем, а в рамках последних создание экспертных и нейронных систем, методы применения генетических алгоритмов в процессе создания адаптирующихся к окружающей сфере искусственных систем должны в полной мере использоваться в области принятия и реализации управленческих решений в сфере экономической деятельности предприятия.
Общей чертой перечисленных направлений исследований можно назвать то, что все они в различной форме используют знания человека-эксперта. Используется в научной литературе целый спектр названий данного направления [1, 2], мы остановимся на следующем — разработка экономических советующих систем, под которыми будем понимать компьютерные системы, содержащие знания экономиста-профессионала и использующие их в процессе формирования и выдачи пользователю совета-решения.
Адекватное отображение знаний специалистов является центральной проблемой интеллектуальных информационных советующих систем вообще и экспертных систем в частности. Последние, являясь материальным воплощением теоретических идей интеллектуализации информационных технологий, базируются, в свою очередь, на методах формализации знаний.
В результате экспертные системы являются тем инструментом, который способен объединить и обосновать выдаваемые свои рекомендации и выводы, приобретать новые знания, адаптироваться к новым условиям функционирования, определять уровень своей компетенции по отношению к поставленной задаче, оценивая уровни риска вырабатываемых рекомендаций.
Для реализации этих идей необходимо, в первую очередь, определить способы целеполагания, создать классификацию существующих целей, найти формулы (или правила) для расчета важности той или иной цели и способы использования целей в создании информационных технологий.
В основе создания интеллектуальных советующих систем расчетного характера лежит четкое понимание целей принятия решений. Цель, трансформируемая в дерево целей, накладывается на дерево экономических показателей. В результате получаем синтезированное дерево целей и показателей, способное обеспечить расчет нужных для достижения целей ресурсов и резервов.
В задачах управления предприятием цель заключается обычно в достижении определенного значения одного или нескольких показателей. Если показатель является сложным, то процесс детализации целей, как правило, носит иерархический характер. Его декомпозиция осуществляется, не только по вертикали (иерархии), но и в соответствии с принадлежностью к различным классификационным группировкам. Это порождает дерево целей, в котором содержатся альтернативные варианты декомпозиции, обуславливается это различными подходами к декомпозиции основной цели, что в свою очередь ведет к нескольким и, как правило, несовместным вариантам решений. Поэтому традиционно используемое для декомпозиции цели двухмерное дерево не совсем корректно, так как не отражает весь спектр альтернативных решений.
© Суменков М. С., Суменков С. М., 2015 г.
Более подходящим является трехмерное дерево (хотя резко возрастает объем перерабатываемой исходной технико-экономической информации), которое хотя и более громоздко, но допускает пространственное представление вариантов альтернативной детализации. В результате получаем трехмерное пространство целей.
Важной особенностью декомпозиции дерева целей является принцип следования структуре показателей, отражающих содержание той или иной цели. А как известно, расчет одного и того же показателя может быть осуществлен по-разному. Это в свою очередь является одной из причин неоднозначности в декомпозиционном дереве. Отсюда можно говорить о том, что более точным определением будет не дерево целей, а пространство целей. Принципы детализации показателей на каждом уровне фактически определяют принципы формирования конкретного пространства целей.
В силу того, что на каждом этапе (уровне) принципы декомпозиции могут меняться, необходимо осуществлять пошаговую оценку целесообразности декомпозиции целей в том или ином направлении и их уточнение.
Для того, чтобы разрабатываемая система принятия решений имела законченный вид, необходимо в ее структуре наличие средств поддержки исполнения решений, которые должны формировать порядок действий (множество процедур), приводящих к достижению выбранных целей. Средства поддержки исполнения решений ориентированы на представление целей либо в виде дерева решений, либо в виде таблицы решений (матрицы решений). Отсюда можно выделить следующие три этапа проведения исследований:
1) опираясь на дерево целей, сформировать множество вариантов принятия управленческих решений-
2) просчитать все возможные варианты принятия решений и, сформировав таблицу решений, выбрать окончательный вариант решения-
3) обеспечить исполнение принятого решения, создать информационную поддержку в виде перечня действий, приводящих к достижению целей.
Под матрицей (таблицей) будем понимать такую матрицу, у которой по строкам перечислены все варианты возможных решений, связанных с управлением экономической деятельностью предприятия в каждом конкретном случае, а по столбцам — условия, при которых возможны те или иные варианты. В этом случае на пересечении строки и столбца указываются последствия принятия некоторого варианта решений при определенном условии.
В качестве процедуры оценки результатов принятия конкретных вариантов управленческих решений будем использовать имитационную экономико-математическую модель с элементами локальной оптимизации [3]. Результатом решения по такой модели будет одно или ряд значений основных экономических параметров, оценивающих экономическую деятельность предприятия, например, величина прибыли, получаемая предприятием при реализации конкретного варианта управленческих решений в конкретных условиях.
В состав советующих систем кроме систем, предназначенных для поддержки принятия управленческих решений, входят также и системы поддержки исполнения решений, необходимые для реализации третьего этапа исследования эффективности принимаемого варианта управленческих решений. Их основными задачами являются следующие:
1) формирование перечня конкретных действий, необходимых для реализации конкретных рекомендаций, выработанных системой поддержки принятия решений-
2) прогнозирование поведения предприятия в зонах неопределенности вариации существенных параметров, определяющих эффективность его функционирования-
3) оценка степени риска достижения поставленных экономических целей при реализации принятых управленческих решений, что в определенной степени будет
характеризовать адекватность системы формирования управленческих решений реальному процессу экономического функционирования предприятия.
В ряде источников [4] длительное время в качестве основного подхода к организации соответствующих систем использовался аппарат Decision Support System (система поддержки решений DSS). При этом подходе в центре разработок находится ЛПР, поэтому структура и состав системы определяются его потребностями: информационными и инструментальными средствами. Эти потребности возникают у ЛПР в процессе реализации поставленных им целей.
Информационное поле принятия решений обычно включает как информацию о внешней среде, так и внутреннюю, функционирующую в системе поддержки принятия решений.
Инструментальные средства ЛПР включают обеспечивающие, функциональные и информационные технологии.
Внедрение в практику проектирования подхода DSS, однако, сопровождается множеством проблем, основными из которых являются:
1) слабая интеграция программных средств, реализующих основные функции DSS, что объясняется, в первую очередь, разнородностью решаемых задач-
2) трудности, связанные с проведением адекватной границы, разделяющей внешнюю и внутреннюю информационную среду системы-
3) наличие динамики таких основных компонент системы как дерево целей, матрица решений, так и информационной среды, что вызывает необходимость постоянной их корректировки.
Часто возникают ситуации, когда система попадает в зоны неопределенности исходной информации. Система распознав название, по технологии DSS, пытается его локализовать или ликвидировать подкачкой необходимых знаний. Локализация незнания сводится к его детализации, которая осуществляется с определенным акцентом на область незнания пользователя системы. Фактически это означает, что система требует от ЛПР принять решение в зоне неопределенности, опираясь только на собственный опыт и интуицию, т. е. принять необоснованное решение.
Для решения этой проблемы возникает необходимость разработки и включения в состав советующей системы такого программного продукта, который позволял бы получать ЛПР обоснованные управляющие решения в зонах неопределенности, как исходной информации, так и в зонах выбора алгоритмов их обработки.
Таким образом, оценивая вышеизложенное, можно сформулировать следующие основные задачи совершенствования советующих систем поддержки принятия решений, включая процедуры DSS:
1) разработка к совершенствованию адаптивных экспертных систем компьютерной поддержки процедуры выбора и оценки множества вариантов управленческих решений за счет, в первую очередь, совершенствования ее Базы знаний, моделирующей структуры дерева целей и содержащей правила их обработки-
2) построение экономико-математической модели оценки предлагаемых вариантов управленческих решений на базе имитационного моделирования, позволяющей построить матрицу решений с их комплексной оценкой основных экономических параметров, характеризующих экономическую деятельность предприятия, что не только значительно облегчит ЛПР выбор подходящего варианта управленческих решений, но и позволит сформировать последовательность процедур достижения основных целей данного варианта решений-
3) разработка процедуры прогнозирования поведения основных экономических показателей предприятия в зонах неопределенности исходной информации, обеспечивая ЛПР возможность принятия не интуитивного, а обоснованного решения-
4) разработка системы оценки хозяйственного риска при принятии и реализации того или иного варианта управленческих решений, одно из основных предназначений
которой является оценка соответствия расчетному варианту поведения моделирующего предприятия реально протекающим на предприятии процессам (оценка степени адекватности системы принятия решений).
Литература
1. Суменков М. С. Суменков С.М. Экспертные системы при принятии решений на предприятии. -/ Бизнес, Менеджмент, Право/, № 2, 2003, с. 30−39.
2. Романов А. Н, Одинцов Б. Е. Советующие информационные системы в экономике. М.: ЮНИТИ, 2000, 377с.
3. Суменков М. С., Суменков С. М. Имитационная модель принятия решений и оценки экономической деятельности предприятия. — М. :/ Экономические науки/, 2012, № 2, с. 90−95.
4. Акофф Р. Планирование в больших экономических системах. — М.: Мир, 1976, 228с.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой