Уточнение понятия система поддержки принятия решений - Банк бесплатных рефератов, курсовых, дипломных работ

Воспользуйтесь формой поиска по сайту, чтобы найти реферат, курсовую или дипломную работу по вашей теме.

Цель этой заметки - помочь читателям разобраться с терминологической путаницей, возникшей в связи с изменением понимания термина «система поддержки принятия решений» (СППР).

Последние годы в компьютерных журналах публикуется достаточно много статей, посвященных таким системам. Английский эквивалент этого понятия - Decision Support System (DSS). Например, к системам этого типа относят системы, реализующие технологию OLAP (On-Line Analytical Processing). Эта категория ПО обеспечивает интерфейс доступа к многомерным, многосвязанным данным в больших (и сверхбольших) базах данных, которы выдаются в форме, определенной пользователем и удобной для анализа.

Однако, в период, примерно, с начала 70-х годов до начала 90-х в Советском Союзе публиковались оригинальные и переводные статьи, также посвященные системам поддержки принятия решений. Тогда чаще применялся другой английский эквивалент - «Decision-Making Support System (DMSS) «. Несмотря на полную идентичность русского названия, речь идет по сути о различных сторонах систем одинаковой направленности.

Коротко, суть различия в следующем: раньше под поддержкой принятия решений понимался инструментарий выработки рекомендаций для лица, принимающего решение (ЛПР), сейчас то же понятие означает инструментарий подготовки данных для ЛПР.

1. Инструментарий выработки рекомендаций (прежняя трактовка)

Этот инструментарий помогает решить следующие задачи.

сформировать множество альтернативных вариантов решения (далее - альтернатив),

сформировать множество критериев оценки альтернатив,

выбрать лучшую альтернативу, которая и выдается системой в качестве рекомендации.

Реализация этого варианта СППР требует решения некоторых нетривиальных проблем. Например:

Выбор способа построения обобщенного критерия (часто называемого «функция полезности»). Важно отметить, что есть методы выбора лучшей альтернативы и без построения обобщенного критерия.

Критерии иногда удобно группировать в виде дерева (иерархии). Например, в Америке получил большое распространение метод анализа иерархий, предложенный Саати.

Есть критериальные методы, не учитывающие сравнительную важность критериев. Таков, например, классический метод выделения множества недоминируемых альтернатив (так называемого «множества Парето»).

(Вариант без использования критериев оценки альтернатив):

сформировать множество альтернативных вариантов решения,

получить результаты сравнения (например, попарного) альтернатив,

выбрать лучшую альтернативу, которая и выдается системой в качестве рекомендации.

Второй вариант всегда (а первый очень часто) требует умения собирать и обрабатывать экспертную информацию. Особое место в такого рода информации принадлежит предпочтениям ЛПР. Можно сказать, что одной из важнейших задач СППР является максимально полное и адекватное выявление предпочтений ЛПР. На первый взгляд, это может показаться несложным и даже ненужным делом. Кажется, что достаточно детально распросить ЛПР о том, что же он хочет получить, и зафиксировать ответы. Однако, на практике быстро выясняется, что ЛПР чаще всего не может явно и точно сформулировать свои предпочтения. Таковы особенности мышления.

Особые проблемы возникают при проведении коллективных экспертиз альтернатив. Одна из таких проблем: как корректно агрегировать различающиеся экспертные оценки?

Дополнительно можно отметить, что вышерассмотренные системы часто выдают результат не только в виде одной лучшей альтернативы, но в виде рейтинга альтернатив или их ранжировки.

2. Инструментарий подготовки данных (новая трактовка)

Этот инструментарий помогает решить следующие задачи.

подготовить базы данных (часто объемные и содержащие сложные взаимосвязи),

организовать гибкий и удобный доступ к базам данных через мощные средства формирования запросов,

получить результаты запросов в форме, максимально удобной для последующего анализа,

На это накладываются проблемы работы в сетях разного уровня и назначения, защита данных от потерь и несанкционированного использования и т. п.

Прежде всего, можно сказать, что оба инструментария призваны обеспечить процесс принятия решений. Однако, первый сосредоточен на сравнении альтернатив с целью выбора лучшей, второй - на подготовке данных для последующего анализа. Фактически, второй инструментарий не предполагает выдачу рекомендаций. Он выдает только данные, а процесс формирования альтернатив, их сравнения и выбора лучшей остается «за скобками». Первый инструментарий предполагает, что, во-первых, вся информация, необходимая для выдачи рекомендации, должна быть собрана и, во-вторых, она должна быть оформлена в виде модели выбора: «альтернативы + критерии + оценки». Поэтому, можно сказать, что второй инструментарий по сути есть подготовительный этап к первому, поскольку он только готовит данные, но не преобразует их в форму указанной модели выбора. Стало быть, для второго инструментария больше подошло бы название «система подготовки данных для принятия решения».

Описание предмета: «Методы принятия решений»

Процесс принятия решения о том, какие состояния считать атакой относится к классу управленческих и предполагает определение множества признаков объектов, установление шкал и измерение значений этих признаков у объектов, снижение размерности пространства признаков, выявление наиболее информативных признаков, построение решающих правил распознавания классов состояний объектов по векторам признаков, представляющим эти состояния. С учётом изложенного можно утверждать, что решение указанной задачи распознавания служит краеугольным камнем в принятии решений. В дальнейшем вектор признаков, предъявляемый для распознавания, будем называть входным вектором решающего правила или просто входным вектором.

Методы решения задач распознавания могут быть классифицированы [9] на лингвистические (синтаксические, структурные) и геометрические .

Лингвистические методы используют в качестве признаков некоторые заранее определенные непроизводные (исходные) элементы, например, поля пакетов, атрибуты базы данных применительно к задачам активного аудита. Состояния объектов представляются посредством иерархической структуры, конструируемой на базе непроизводных элементов.

Грамматика задания состояний содержит конечное число непроизводных элементов, правил подстановки и переменных, В лингвистических методах используется весь арсенал формальных языков и грамматик [10]. Лингвистические методы применяются, например, при сигнатурном анализе.

При использовании геометрических методов состояния распознаваемых объектов представляются точками в многомерном пространстве признаков, число измерений которого равно числу признаков, различаемых у объектов. Ярким представителем этих методов служат пороговые решающие правила, относящие к разным состояниям, в которых значение некоторого признака больше или меньше заданного порога.

Внимание!

Банк рефератов, курсовых и дипломных работ содержит тексты, предназначенные только для ознакомления. Если Вы хотите каким-либо образом использовать указанные материалы, Вам следует обратиться к автору работы. Администрация сайта комментариев к работам, размещенным в банке рефератов, и разрешения на использование текстов целиком или каких-либо их частей не дает.

Мы не являемся авторами данных текстов, не пользуемся ими в своей деятельности и не продаем данные материалы за деньги. Мы принимаем претензии от авторов, чьи работы были добавлены в наш банк рефератов посетителями сайта без указания авторства текстов, и удаляем данные материалы по первому требованию.