Информационные системы в экономике

Система управления данными  должна обладать следующими возможностями:

- составление комбинаций данных, получаемых из различных источников, посредством использования процедур агрегирования и фильтрации;

- быстрое прибавление или исключение  того или иного источника данных;

- построение логической структуры  данных в терминах пользователя;

- использование и манипулирование неофициальными данными для экспериментальной проверки рабочих альтернатив пользователя;

- обеспечение полной логической  независимости этой базы данных  от других операционных баз  данных, функционирующих в рамках  организации.

База моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений.

 

Существует множество  типов моделей и способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей, и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

По способу оценки, модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

По области возможных  приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные - для использования несколькими системами.

Специализированные модели более  дорогие, они обычно применяются  для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

В системах поддержки принятия решения  база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей.

Стратегические модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования в одной определенной организации.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Сферы их использования: финансовое планирование, планирование увеличения продаж. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Включают всебя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные

Математические модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. — от простейших процедур до сложных пакетов прикладных программ (ППП). Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

 

Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

Язык пользователя – это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры, мыши и т.д. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов.

Язык сообщений – это то, что пользователь видит на экране монитора, данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п.

Знания пользователя – это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся план действий, находящийся в голове у пользователя, а также учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

Информационная  технология экспертных систем.

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. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

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.

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 компонентами информационной технологии, используемой в экспертных системах, 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. Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения. Различают два вида объяснений: объяснения, выдаваемые по запросам; объяснения полученного решения проблемы.

База знаний. Она 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: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется.

Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

Модуль создания системы. Он служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два 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 зыки 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.

 

 

 

Тема: Технология использования экспертных систем

 

 

Экспертные системы создаются  для решения разного рода проблем, типы которых можно сгруппировать в категории.

 

Типичные категории применения экспертных систем

 

Категория	Решаемая проблема
Интерпретация	Описание ситуации по информации, поступающей от датчиков
Прогноз	Определение вероятных последствий  заданных ситуаций
Диагностика	Выявление причин неправильного функционирования системы по результатам наблюдений
Проектирование	Построение конфигурации объектов при заданных ограничениях
Планирование	Определение последовательности действий
Наблюдение	Сравнение результатов наблюдений с ожидаемыми результатами
Отладка	Составление рецептов исправления  неправильного функционирования системы
Ремонт	Выполнение последовательности предписанных исправлений
Обучение	Диагностика, отладка и исправление  поведения обучаемого
Управление	Управление поведением системы  как целого

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Схема получения решения в информационной технологии экспертных систем

 

      инструкции и информация

      решение и объяснения

      знания

 

Процесс разработки промышленной экспертной системы, опираясь на традиционные технологии, можно разделить на шесть более или менее независимых этапов, практически независимых от предметной области.

Этапы разработки ЭС

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Этап 1: выбор  подходящей проблемы

 

Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает:

• определение проблемной области и задачи;
• нахождение эксперта, желающего сотрудничать при решении проблемы;
• назначение коллектива разработчиков;
• определение предварительного подхода к решению проблемы;
• анализ расходов и прибыли от разработки;
• подготовку подробного плана разработки.

При выборе области применения следует  учитывать, что если знание, необходимое  для решения, постоянное, четко формулируемое и связано с вычислительной обработкой, то обычные алгоритмические программы будут самым целесообразным способом решения проблем в этой области.

Экспертная система не устраняет  потребность в реляционных базах  данных, электронных таблицах и системах текстовой обработки. Но если результативность задачи зависит от знания, которое является субъективным, изменяющимся, символьным или вытекающим из соображений здравого смысла, тогда область может обоснованно выступать претендентом на экспертную систему.

 

Этап 2: разработка прототипной системы

 

Прототипная система является усеченной версией экспертной системы, спроектированной для проверки правильности кодирования фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. В разработке прототипа участвуют как минимум четыре специалиста: пользователь, инженер по знаниям, эксперт и программист. Роли разработчиков являются постоянными на протяжении всей разработки.

Разработка прототипа состоит  из шести последовательно реализуемых  стадий.

Идентификация проблемы – знакомство и обучение коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы.

На этой стадии уточняется задача, планируется ход разработки прототипа  экспертной системы и определяются: