Поняття систем ухвалення рішень.

Основне завдання СППР – надати аналітикам інструмент для виконання аналізу даних. Необхідно відмітити, що для ефективного використання СППР її користувач-аналітик повинен мати відповідну кваліфікацію. Система не генерує правильні рішення, а тільки надає аналітикові дані у відповідному виді (звіти, таблиці, графіки і т. п.) для вивчення і аналізу, саме тому такі системи забезпечують виконання функції підтримки прийняття рішень. Очевидно, що, з одного боку, якість прийнятих рішень залежить від кваліфікації аналітика. З іншого боку, ріст об'ємів аналізованих даних, висока швидкість обробки і аналізу, а також складність використання машинної форми представлення даних стимулюють дослідження і розробку інтелектуальних СППР. Для таких СППР характерна наявність функцій, що реалізовують окремі розумові можливості людини.

По мірі "інтелектуальності" обробки даних при аналізі виділяють три класи завдань аналізу:

        інформаційно-пошуковий – СППР здійснює пошук необхідних даних. Характерною рисою такого аналізу є виконання заздалегідь визначених запитів;

        оперативно-аналітичний – СППР проводить групування і узагальнення даних у будь-якому вигляді, необхідному аналітику. На відміну від інформаційно-пошукового аналізу в даному випадку неможливо заздалегідь передбачити необхідні аналітикові запити;

        інтелектуальний – СППР здійснює пошук функціональних і логічних закономірностей в накопичених даних, побудову моделей і правил, які пояснюють знайдені закономірності і/або прогнозують розвиток деяких процесів (з певною вірогідністю).

22. Проблеми автоматизованого прийняття рішень?

23. Особливості ухвалення рішень в різних умовах.

• Прийняття рішень в умовах визначеності (всі параметри системи відомі, прийняття рішень зводиться до вибору: або то, або то)

• Ухвалення рішень в умовах ризику

• Ухвалення рішень в умовах не ризику (забезпечення максимального гарантованого успіху)

• Ухвалення рішень в умовах багатокритеріальності (використання декількох цілей при управлінні)

24. Методи прийняття рішень

• Метод логічного визначення

• Метод структурної індукції (будується дерево, де попарно порівнюються варіанти)

• Метод евристичних правил (будується на основі правил створених експертами людьми)

• Метод машинної аналогії (комп’ютер порівнює по параметрах)

25. Етапи процесу прийняття рішень?

26. Структурна схема процесу прийняття рішень.

27. Використання систем штучного інтелекту для виконання завдань прийняття рішень?

28. Знання та їх властивості. Бази знань.

Основою експертних систем є знання. Знання - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил.

Експертна система містить три типи знань:

I. структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;

II. структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;

III.робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.