VII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся
Старт в науке
Программа поддержки принятия решений ЛПР
Автор работы награжден дипломом победителя III степени
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
Аннотация
Всемирная информатизации создает потребность в новых способах структурирования и обработки больших объемов информации. Ограниченность человеческих ресурсов и постоянное желание сократить расходы привели к созданию систем, которые могут учитывать различные аспекты, способные повлиять на выбор того или иного варианта в процессе принятия решении, а также рассчитать наиболее привлекательные из них.
В данной работе рассматриваются системы поддержки принятия решений, как понятие, структура и классификация существующих в настоящее время систем. Особенности использования информационных технологий, методов принятия решений и возможного применения системы поддержки принятия решений на практике.
Введение
Проблема выбора при принятии решений присутствует абсолютно во всех сферах деятельности современного человека. Люди должны принимать решения в любом месте и в любое время. Во время войны, в политике, в управлении бизнесом, при выборе автомобиля или квартиры и в тысячах других случаев. Принимаемое решение, очевидно, должно быть наилучшем из представленных альтернатив, однако рассмотреть все аспекты и детали, которые могут влиять на выбор в принятии решения невозможно без посторонней помощи. Конечно, есть исключения, но затраты и усилия для обработки такого количества информации будут огромными. Между тем не оптимальность принимаемых решений ведет к значительным потерям возможностей и ресурсов. И потери тем больше, чем сложнее ситуация.
Стремление к повышению оптимальности принимаемых решений привело к созданию науки, которая носит название «Теория принятия решений». Основной задачей при принятии решении является выбор из вариантов, лучших для достижения определенной цели, или ранжирование различных вариантов с точки зрения их влияния на достижение этой цели, независимо от той области, в которой принимается решение. Иначе говоря, законы принятия решений едины для всех предметных областей.
Постоянное развитие информационных технологий привело к созданию машинных систем, специально предназначенных для принятия решений. Человек и компьютер превосходно дополняют друг друга. Машинный комплекс превосходно справляется с сортировкой всевозможных альтернатив, а человек хорошо разбирается в целях и оценках итоговых
решений. Все это подготовило почву для создания систем поддержки принятия решений.
Актуальность темы. Существенную роль в практической реализации обозначенной выше проблемы играют именно информационные системы поддержки принятия решений (СППР). Процесс принятия какого-либо решения непосредственно связан с обработкой и структурированием больших объемов информации. Современные системы поддержки принятия решений, основанные на различных математических методах, позволяют заменить человеческие ресурсы на этапе обработки и структурирования исходных данных. Важно подчеркнуть роль СППР в процессе принятия решений – поддержка, принятие решения всегда остается за человеком. Однако не стоит в то же время преуменьшать роль СППР. Системы поддержки принятия решений стремительно завоевывают все большие и большие области сфер деятельности человека. Все чаще можно встретить системы, внедренные в организации с целью повышения эффективности процесса принятия решения, что обуславливает актуальность подробного изучения влияния информационных технологий на развитие систем поддержки принятия решений.
Особенно актуальна тема выбора той или иной технологии, направленной на решение определенных задач. Технологий, и, как следствие, методов, применяемых в СППР, большое множество. И выбор того или иного пути с конечной целью получить ранжирование альтернатив должен опираться на исходные данные и знания, полученные в процессе принятия решений без использования информационных технологий.
Таким образом, объектом исследования является задача выбора BI-технологии.
Предметом исследования является информатизация процесса принятия решения, с целью повышения ее эффективности.
Цель данного исследования – повышение эффективности работы систем поддержки принятия решений путем внедрения современных информационных технологий.
К задачам исследования можно отнести:
1.) Представление методов и технологий систем поддержки принятия решений;
2.) Оценка эффективности применяемых методов;
3.) Рассмотрение практического применения различных технологий при
решении задачи выбора;
4.) Осуществление выбора технологии из представленных альтернатив.
Глава 1. Теоретические предпосылки исследования
Актуальность исследования
Вопрос выбора той или иной технологии с целью принятия решений является крайне важным. В основе каждой из систем поддержки принятия решений лежит тот или иной математический метод решения задачи. Таким образом, рассмотрение информационных технологий в СППР невозможно без освещения применяемых в них методах. Существует ряд определенных методов используемых при принятии решения в СППР, которые могут быть отнесены к методам информационных технологий. Их описание и применение можно встретить в различных источниках по данной теме, однако четкая и структурированная информация о сравнении данной группы
методов между собой и рассмотрение решения практических задач в рамках одного исследования отсутствует – это обуславливает актуальность данной темы.
1.2 Инструментарий и методы исследования
Исследование строится на рассмотрении двух методов поддержки принятия решений с помощью информационных технологий. Метод аналитических сетей (МАС) и метод PURr. Рассматриваются системы использующие этим методы, а также пример развертывания ЭСППР в облачной платформе.
Для решения задачи выбора альтернативы BI-платформы с точки зрения метода аналитических сетей используется система «SuperDecisions», находящаяся в свободном доступе, а с точки зрения применения метода PURr – «Экспертная система поддержки принятия решений». Результатом исследование является сравнение методов и оценка полученных результатов при решении задач.
1.3 Системы поддержки принятия решений
Говоря о системах поддержки принятия решений в первую очередь имеет смысл определиться с понятием. Несмотря на факт стремительного развития и повсеместного внедрения СППР, на текущий момент нет четко сформулированного понятия системы поддержки принятия решений как таковой. Формулировка определения целиком и полностью зависит от мнения автора. Однако современные системы поддержки принятия решений могут быть охарактеризованы как системы, направленные на решение задач повседневной управленческой деятельности, которые также являются инструментом, созданным с целью оказать помощь лицам, принимающим решения. С помощью систем поддержки принятия решений производится выбор альтернатив среди некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.
Согласно основной статье сайта «Википедия», Система Поддержки Принятия Решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) — это компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь лицам, принимающим решение в сложных условиях, для полного и объективного анализа предметной деятельности.1
Первые введенные понятия определений систем поддержки принятия решений (в начале 70-х) сводились к следующим трем моментам:
Умение работать с неструктурированными и слабоструктурированными задачами;
Интерактивные автоматизированные (другими словами, реализация которых основана на базе компьютера) системы;
Разделение данных и моделей.
Последняя версия определения не отражает несколько важных моментов, например, участие самого компьютера в создании системы поддержки принятия решений. Как было сказано выше, сейчас нет четко сформулированного и общепринятого определения системы поддержки принятия решений. Основная
проблема состоит в том, что конструкция системы ключевым образом зависит от типа задачи, для решения которой она
была создана, а также от имеющихся данных, информации и даже от пользователей этой системы. Однако можно охарактеризовать системы поддержки принятия решений ссылаясь на общепризнанные части СППР:
СППР — это «совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей».2
СППР — это «интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабо структурированных проблем».3
СППР — это «система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и/или моделям, так что они могут принимать лучшие решения».4
Большое количество исследователей под системами поддержки принятия решений понимают – «интерактивные компьютерные системы, которые помогают лицу, принимающему решение, использовать информацию и модели для решения слабоструктурированных или трудноформализуемых задач».5
Для более точного понятия определения систем поддержки принятия решений, имеет смысл рассмотреть место СППР среди информационных систем в целом. Рассматривая СППР через призму процессов принятия решений, можно выделить три типа поддержки решений:
1.) Информационная;
2.) Модельная;
3.) Экспертная.
Все три типа реализуемых в СППР, являются информационными системами, призванными помочь в решении неструктурированных задач, а также генерировании альтернатив:
Рис. 1 СППР относительно существующих ИС
В результате видно, что информационная поддержка принимаемых решений основана на двух «китах»:
1. Информационные системы управления (ИСУ) – набор различных инструментов для сбора, хранения и обработки информации о деятельности предприятия, являющийся единым целом – системой.
2. Системы автоматизации офиса (САО) – системы, организующие поддержку процесса коммуникации как внутри предприятия, так с внешними источниками, основанной на базе средств передачи и работы с информацией.
Рис. 2 Разновидности информационных систем
Принимая во внимание определения и понятия, приведенные выше, можно сделать вывод, что системы поддержки принятия решений конструктивно отличаются от традиционных систем. СППР направлены на конкретного пользователя, на имеющиеся у него знания и интуицию, на его систему ценностей. Немаловажным фактором также является имеющийся у пользователя опыт.
Важно понимать, что сам процесс принятия решений носит субъективный характер – этот факт является основой СППР. Другими словами, это значит, что пользователь целиком автономен, и действует он, основываясь только насобственные знания и опыт. Очевидно, что по усмотрению самого пользователя могут быть привлечены сторонние консультанты и эксперты. Таким образом, система лишь помогает пользователю отыскать те решения,которые представляются ему наилучшими на основе каких-либо данных, но которые, в то же время, без помощи системы очень трудно или невозможно было бы найти по причине высокой сложности решаемой задачи.
Современные СППР – это результат многих исследований, таких как:
Базы данных (Data Base) и базы знаний (Data Knowledge);
Искусственного интеллекта (Artificial Intelligence);
Интерактивных компьютерных систем;
Методов имитационного моделирования.
Как результат, СППР возникли благодаря слиянию управленческих информационных систем (УИС) и систем управления базами данных (СУБД).
Нынешние системы поддержки принятия решений используют в своем арсенале следующие основные технологии:
Хранилища данных (Data Warehouse);
Инструменты оперативной (в реальном времени) аналитической обработки информации (On-Line Analytical Processing);
Инструменты извлечения данных – (Data Mining), текстов (Text Mining) и визуальных образов (Image Mining).
Одной из самых важных особенностей современных систем поддержки принятия решений является отсутствие возможности оптимизации и ранжирования значений групп показателей на основе их полной совокупности, из-за невозможности существующим математическим методам проводить данные операции. Современные методы требуют предварительного приведения всех критериев к единой числовой оценке.
Способов приведения к единой числовой оценке существует достаточно много, и тот из них, что будет выбран в конечно итоге, может ощутимо повлиять на результаты ранжирования и оптимизации в негативном плане. Необходимо принимать во внимание тот факт, что пользователь, полностью отвечающий высоким требованиям профессионализма в своей области, абсолютно не обязательно должен уметь разбираться в том, какие алгоритмы используется в СППР. Следовательно, все решения, принятые разработчиком в ходе процесса проектирования системы, потенциально могут оказывать влияние на выбор альтернатив. Причем контролировать это влияние пользователь не в состоянии.
Описанный выше принципиальный недостаток традиционных СППР, опирающихся лишь на формальные методы свертки, в современных системах сведен к минимуму. Это достигается за счет сопоставления между собой возможных значений групп показателей. Осуществляется этот процесс пользователем в диалоге с системой, а значения сопоставляются в соответствии предпочтениями пользователя. В результате получаем функцию предпочтений, сформированную в системе как результат таких сопоставлений пользователем. В дальнейшем на ее основе осуществляются операции ранжирования и оптимизации. В итоге, формальные методы свертки критериев заменены процедурой определения предпочтений. При этом результаты процедуры выявления предпочтений отражают уникальный подход пользователя к задаче и не подвергаются влиянию со стороны разработчика.
Характеристики СППР.
Согласно E. Turban6, СППР обладает следующими свойствами:
Системы поддержки принятия решений используют и данные, и модели;
Системы поддержки принятия решений направлены менеджерам в качестве помощника в процессе принятии решений в вопросе слабоструктурированных и неструктурированных задач;
Системы поддержки принятия решений только поддерживают, а не заменяют выработку альтернатив менеджерами;
Цель системы поддержки принятия решений — повышение эффективности решений.
E. Turban выдвинул предположение о списке характеристик идеальной системы поддержки принятия решений. По мнению E. Turban идеальная СППР обладает следующими характеристиками:
СППР взаимодействует со слабоструктурированными решениями;
СППР может быть использована лицами принимающими решения различного уровня;
СППР может быть адаптирована для группового или индивидуального использования;
СППР позволяет поддерживать как взаимозависимые, так и последовательные решения;
СППР способна поддерживать три фазы процесса решения: интеллектуальную часть, создание и сам выбор;
СППР позволяет учитывать различные методы и стили решения, что безусловно будет полезно при решении задачи группой лиц;
СППР должна быть гибкой и способной к адаптации к изменениям и организации, и ее внешнего окружения;
СППР максимально проста в эксплуатации и модернизировании;
СППР повышает эффективность процесса принятия решения;
СППР позволяет ЛПР управлять процессом принятия решений с использованием помощи компьютера, но не наоборот;
СППР осуществляет поддержку эволюционного использования и способна легко адаптироваться к изменяющимся требованиям;
СППР может быть легко создана, если также легко может быть сформулирована логика ее конструкции;
СППР способна поддерживать моделирование;
СППР способна использовать знания.
1.4 Классификации СППР.
На ровне с понятием, для систем поддержки принятия решений также отсутствует и общепринятая классификация. Различные авторы выдвигают различные теории о классификациях.
На уровне пользователя P. Haettenschwiler7 (1999) разделяет системы поддержки принятия решение на три типа:
Пассивные;
Активные;
Кооперативные;
Пассивная СППР – это система, помогающая процессу принятия решения, но не имеющая возможности выносить предложение, какое именно из решений стоит принимать. Активная СППР – это система, напротив, имеющая возможность делать предложение, какое из доступных решений следует выбрать. А кооперативная СППР позволяет лицу, принимающему решение,дополнять и усовершенствовать решения, которые предлагает система, посылая после этого внесенные изменения в систему для проверки. В ответ, СППР также дополняет и улучшает решения и снова посылает их пользователю. Данные процесс длится в цикле до момента получения согласованного решения.
На концептуальном уровне D.J. Power8 (2003) отличает системы, по управляемым ими объектам:
Управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS);
Управляемые данными (Data-Driven DSS);
Управляемые документами (Document-Driven DSS);
Управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS);
Управляемые моделями (Model-Driven DSS).
Кратко охарактеризую каждую из систем.
Система, управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) – система, способная поддерживать группу пользователей, осуществляющих работу над выполнением одной общей задачи. Системы, управляемые данными (Data-Driven DSS) – системы, направленные на работу с данными (также Data-oriented DSS), которые ориентируются в основном на доступ и манипуляцию с некими данными. Системы, управляемые документами (Document-Driven DSS) – системы, осуществляющие управление, поиск, а также манипуляции с имеющейся неструктурированной информацией, заданной в разных формах. Системы, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) – системы, обеспечивающие решение задач в форме фактов, правил, процедур. Наконец системы, управляемые моделями (Model-Driven DSS) – это системы характеризующиеся доступом и манипуляцией с математическими моделями (например: имитационные, финансовые). Необходимо также отметить, что некоторые из OLAP систем, способные выполнять сложный анализ данных,могут быть классифицированы как класс «Гибридных» систем, которые способны обеспечивать и моделирование, и поиск, и обработку данных.
На техническом уровне D. Power9 (1997) различает системы всего предприятия и настольные системы. Система всего предприятия – это система, которая имеет соединение с большими хранилищами информации и способна обслуживать некоторое количество менеджеров данного предприятия. Настольная же система – это некрупная система, спроектированная для обслуживания лишь одного пользователя и его компьютера.
В различных источниках можно также встретить и другие теории о классификации СППР (Hevner и Power, Holsapple и Whinston Golden, Alter). Внимание стоит обратить на превосходную (для своего времени) классификацию Alter‘a, суть которой состоит в разбиении всех систем поддержки принятия решений на 7 различных классов, однако в настоящее время эту классификацию можно назвать устаревшей.
Также системы поддержки принятия решений могут быть классифицированы на основе тех данных, с которыми они работают. Условно системы могут быть разделены на оперативные и стратегические. Оперативные системы – системы, спроектированные для немедленного реагирования на произошедшие изменения каких-либо условий в ситуации на данный момент времени при управлении финансово-хозяйственными процессами предприятия. Стратегические системы – это системы, направленные на анализ больших объемов разнородной информации, получаемой из разных источников. Основной целью этих систем поддержки принятия решений является нахождение оптимальных альтернатив развития бизнеса предприятия с учетом влияния на нее различных факторов: состояние целевых рынков компании, изменения в законодательстве, изменения рынков капиталов и финансовых рынков и другие.
Системы первого типа (т.е. оперативные) были названы как «Информационные Систем Руководства» (Executive Information Systems - EIS). Такие системы являются набором конечных отчетов, созданных на основе некоторых данных из транзакционной ИС компании, в идеале реально отражающих в режиме «online» главные аспекты финансовой и производственной деятельности. Для таких системы характерны следующие свойства:
Отчеты основываются на стандартных для организации запросах; число отчетов невелико;
ИСР демонстрируют отчеты в максимально удобном виде; наряду с таблицами и деловой графикой – различные мультимедийные возможности;
ИСР направлены на конкретный вертикальный рынок; управление ресурсами, маркетинг, финансы.
Системы второго типа (стратегические) – это системы, предполагающие весьма глубокую проработку информации. Стратегические системы специально преобразованы таким образом, чтобы их удобно было использовать в процессе принятия решений. Неотъемлемым компонентом систем поддержки принятия решения этого уровня являются некие правила принятия решений, которые, основываясь на агрегированных данных, позволяют менеджерам компании обосновывать свои решения, а также снижать риски. Системы второго типа в последнее время получили активное развитие. Технологически данные системы строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).
При создании СППР также можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия. Пример решения СППР с использованием Web-технологии будет рассмотрено далее.
Глава 2. Методы поддержки принятия решений на основе информационных технологий
Современные информационные системы интеллектуальной поддержки процессов разработки и реализации управленческих решений (Системы поддержки принятия решений - СППР) представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР).10 С помощью систем поддержки принятия решений может производиться выбор решений некоторых неструктурированных, а также слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных. При этом под многокритериальностью понимается оценка принимаемых решений не по одному, а по совокупности нескольких показателей (или критериев) рассматриваемых в один момент времени. Информационная сложность заключается в необходимости учета достаточно больших объемов данных, которая практически невыполнима без помощи современной вычислительной техники. В данных условиях числовозможных решений, обычно, весьма велико, и выбор оптимального из них без всестороннего анализа скорее всего приведет к грубым ошибкам.
Система поддержки решений СППР решает две основные задачи:
выбор наилучшего решения из множества возможных (оптимизация),
упорядочение возможных решений по предпочтительности (ранжирование).
В обеих задачах первым и наиболее принципиальным моментом является выбор совокупности критериев, на основе которых в дальнейшем будут оцениваться и сопоставляться возможные решения (будем называть их также альтернативами). Система СППР помогает пользователю сделать такой выбор.
Условно СППР можно классифицировать по методам решения определенных проблем. Рассмотрим методы принятия решений на основе информационных технологий: методы применяемы в СППР
Для поддержки принятия решений с помощью информационных технологий, включая анализ и выработку альтернатив, в СППР используются большое количество методов. Например:
1) Информационный поиск;
2) Интеллектуальный анализ данных;
3) Извлечение (поиск) знаний в базах данных;
4) Рассуждение на основе прецедентов;
5) Имитационное моделирование;
6) Генетические алгоритмы;
7) Искусственные нейронные сети;
8) Методы искусственного интеллекта.
Такую классификацию методов можно охарактеризовать как «способ достижения цели». В качестве сравнения с такой классификацией целесообразно рассмотреть методы и модели, представленные в СПР, сгруппированные по следующим направлениям:
1.Методы принятия решения с использованием принципа Большинства: PUR1 - PUR12;
2. Принципа Парето: PRT1 - PRT12;
3. Многоцелевой оптимизации: OTNUST, USTUP, ABSUST;
4. С использованием принципа Байеса: BAJES, BAJNOEXP, BAJPOR, BAJPRI0R, BAJPORPR, LAPLAS, LAPLP0R;
5. Методы принятия решения в динамической постановке: BELMAN, MARKON, MARKBS;
6. В условиях" полной неопределенности: WALD, WALDPOR, OPTIMIST, OPTIMPOR, HURWICZ, SAVAGE, BRAUN, HURWPOR.11
Однако постоянное стремление человечества к снижению издержек во всех возможных формах привело к внедрению СППР в облачные технологии. Стремительное развитие данной сферы, а также ее актуальность подталкивает установить «Web-based» СППР особняком от других и сравнить ее с позиций преимуществ и недостатков. Рассмотрим «Метод аналитических сетей» в качестве сравнимого (на примере ППО SuperDecisions) c web-based системой «Экспертная система поддержки принятия решений» (EDSS).
2.1 Особенности метода аналитических сетей
МАС (Метод аналитических сетей) – более общая форма метода анализа иерархий (МАИ), используемого в условиях мульти-критериальности. МАИ структурирует решение проблемы в иерархию с целью определения критерия выбора и альтернативы, в то время как МАС структурирует его в качестве аналитической сети, и затем используют систему парных сравнений для измерения веса компонентов структуры, и, наконец ранжирует альтернативы в решении.
Существует много проблем, решение которых не может быть принято с помощью МАИ. Например, когда происходит взаимодействие элементов навысоком уровне с элементов более низкого уровня и их зависимости должны быть приняты во внимание. МАС предоставляет решение для проблем, которые не могут быть структурированы иерархически. Определение значения критерия важно не только для альтернатив; как и в иерархии, важность самих альтернатив определяет важность критериев. Поэтому очень многие проблемы могут быть смоделированы с использованием диаграммы «сеть».
Сетевые модели не должны показывать иерархическую структуру, что означает, что они не должны быть линейными сверху вниз. На самом деле МАС использует сеть которой нет необходимости указывать уровни вообще. Поэтому термин «уровень» в МАИ заменяется термином «кластер». Сетевая модель имеет подключения типа «цикл»: кластеры элементов и петли, которые соединяют кластеры самим к себе. Этот вид модели называются системами с обратной связью. На практике, многие проблемы связаны с решением обратной связи.
Хотя МАС и МАИ похожи в сравнительной фазе, различия в фазе все таки есть. В МАС, шкала отношений приоритетных векторов, полученных из матриц попарных сравнений не синтезируется линейно, как в МАИ. Также там нет требования, что каждый элемент кластера оказывает влияние на элемент в другом кластере. В этом случае, эти элементы дают нулевое значение за их вклад. А суперматрица, которая состоит из шкал отношений приоритетных векторов, полученная из матриц попарных сравнения и нулевых векторов, должна быть стохастической для получения значимых результатов. Каждый
блок векторов-столбцов взвешиваются на приоритет соответствующего кластера, их элементы отображаются вертикально на левой стороне матрицы и горизонтально в верхней части матрицы. Чтобы убедиться, что эта матрица является стохастической можно сравнить сами кластеры, которые находятся на левой по отношению к их воздействию на каждый кластер на самом верху. Полученные приоритеты кластеров затем используются для весов кластеров по отношению к соответствующему кластеру на самом верху.
В целом, алгоритм МАС включает в себя следующие этапы:
Проектирование сетевой структуры задачи;
Вычисление весов всех элементов каждого из компонентов (с помощью матрицы попарных сравнений – как и в МАИ) согласно их влиянию на остальные компоненты;
Проверка согласованности введенных данных;
Формирование суперматрицы из векторов;
Приведение суперматрицы к стохастическому виду (взвешивание блоков на соответствующие веса в случае отсутствия стохастичности);
Возведение суперматрицы в предельную степень;
Получение результата в первом столбце суперматрицы.
Таким образом, анализ иерархий (МАИ) является способом принятия решений, включающим в себя качественные факторы. В этом методе шкалы коэффициентов получаются из порядковых шкал, которые получают из отдельных суждений по качественным факторам использования матрицы парных сравнений. Метод аналитический сетей (МАС) также использует матрицу попарных сравнений для получения соотношения масштабов. Разница между этими двумя способами появляется в моделировании задачи и вычисления окончательных приоритетов для альтернатив из соотношений весов полученных ранее. МАИ моделирует принятие решения проблемы с помощью однонаправленного иерархического отношения между элементами решения. Однако МАС позволяет проводить для более сложные взаимосвязи между элементами решения.
В качестве примера практического использования метод аналитических сетей (МАС) будет рассматриваться программа SuperDecisions.
Программа SuperDecisions используется для принятия решений с зависимостью и обратной связью. Она реализует метод анализа иерархий (МАИ), и метод аналитический сетей (МАС). Оба метода используют одну фундаментальную формулу – процесс определения приоритетов на основе вынесения заключений по парам элементов, или получение приоритетов путем нормализации прямых измерений. В МАИ элементы расположены в виде иерархической структуры с целью описание критериев выбора альтернатив, в МАС же элементы собраны в группы, одна из которых содержит альтернативы, которые содержат другие критерии или другие элементы решения. В МАС нет конкретного элемента цели, а приоритеты определяются в рамках относительного влияния каждого из признаков на альтернативы. Кластеры расположены в сети и имеют связь между элементами. Иногда связи располагаются в несколько уровней, например, когда задача распадается на преимущества, возможности, затраты и риски. Большинство методов принятия решений в том числе и МАИ предполагают независимость между критериями и альтернативами, или одним из критериев, или одним из альтернатив. МАС нет подобных ограничений.
2.2 Особенности Веб-СППР (WB-DSS)
Облачные вычисления открывают доступ к вычислительным ресурсам, которые будут доступны только по требованию. Эластичность, эффективность и сокращение расходов привлекают многие предприятия рассмотреть вариант миграции приложений в облако.
Веб-системы поддержки принятия решений (WB-DSS) являются системам поддержки принятия решений, которые доступны в удаленно через сеть Интернет. Они имеют не уступающие настольным системам границы функционала. Однако имеют характерные признаки, отличающие их от настольных аналогов:
Доступность в интернете;
Поддержка частных лиц / клиентов / сотрудников / менеджеров / групп в процессе принятия решений, независимо от их физического местоположения или времени;
Использование данных, баз знаний, документов и моделей которые имеют возможность обратиться к огромному разнообразию больших групп пользователей;
и др.
Основными отличиями веб-версии систем поддержки принятия решений от настольных аналогов являются несколько весьма весомых признаков. В первую очередь – доступность глобальной аудитории. При размещении на удаленном сервере доступность к ресурсам ограничивается лишь фантазией разработчиков и кошельком владельца, поскольку вычислительные мощности, расположенные в «облаках» приведут к определенным затратам.
Другим немаловажным признаком является простота использования. Такие системы направлены на снижение нагрузки на ЛПР и не требуют
дополнительного обучения работы с системой – интуитивно понятный интерфейс позволяет быстро приступить к работе.
Весомым фактором также является безопасность. Проблемы безопасности могут ограничить применение WB-DSS в чувствительных областях. В таких случаях WB-DSS требует дополнительных компонентов для предотвращения угроз безопасности и ошибках в различных точках обмена информацией.
В целом, тот факт, что WB-DSS доступны из Web, создает как возможности так и проблемы, которые, однако, обычно не присутствуют в настольных версиях СППР.
Тем не менее, наряду с обсуждениями о сравнении веб и настольных систем поддержки принятия решений возникают споры и так называемой миграции настольных систем в веб-платформы.
Системы поддержки принятия решений, которые были предназначены для работы на рабочем столе, могут быть доступны в интернете с целью сделать их более широко доступными для распределенной аудитории. Как пример уже существующих действующих прикладных СППР в веб-версиях можно привести два случая:
1. Expert Choice (www.expertchoice.com), и
2. EXSYS (www.exsys.com).
Expert Choice используется, чтобы сделать выбор между несколькими альтернативами, основанными на множестве критериев принятия решений и различных атрибутов. Например, можно использовать Expert Choice в выборе дома среди множества, основываясь на соответствующих атрибутах (например, местоположение, количество комнат, размер участка), а также в целях оценки альтернатив (например, покупка лучшего дома в пределах бюджета). Expert Choice была разработана на основе метода анализа иерархий (АНР) (Saaty 1977, Zahedi 1986), а также может быть использована при наличии нескольких участников, участвующих в принятии решения. Этот инструмент был доступен задолго до популярности в Интернете. Сейчас же веб-версия доступна как отдельный инструмент под названием «Expert Choice decision portal «(ECDP), разработанная только для использование через сеть Интернет.
EXSYS используется для разработки экспертных систем для оказания консультативных услуг лицам, принимающим решения. Экспертная система может быть определена как "система, которая использует человеческие знания используемые компьютером, чтобы решить проблемы обычно требующие человеческого опыта".12 Как и Expert Choice, EXSYS также использовалась для поддерживают принятия решений до начала широкого использования в Интернете. Этот продукт стал одним из первых, осуществивших переход к веб-версии.
Переходы крупных игроков на рынке СППР имеют весомые причины.
С одной стороны, преимущества перехода к Web кажутся неоспоримыми:
Веб-доступ к СППР экономит затраты на установку приложения, потому что он установлен централизованно и доступен из нескольких мест. Таким образом, веб-серверы заменяют еще и сетевые серверы для этих систем.
Веб-доступ снижает затраты на техническое обслуживание системы, модель обновления, обновления данных и другие изменения, которые могут произойти в системе развивающейся с течением времени.
Лица, принимающие решения и потребители имеют более широкий доступ к системе, потому что она доступна с любого компьютера в любое время.
Таким образом, веб-доступ способен сохранить затраты на установке, обслуживании и обновлении системы. Это, в свою очередь, увеличивает доступ к системе для ввода данных, а также для совместного решения поставленных задач.
Глава 3. Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор"
Система поддержки принятия решений (СППР) "Выбор" - аналитическая система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение (ЛПР)/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты. Система опирается на математически обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.
СППР, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях ЛПР/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты.
СППР МАИ может использоваться при решении следующих типовых задач:
оценка качества организационных, проектных и конструкторских решений;
определение политики инвестиций в различных областях;
задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных производств, пунктов обслуживания);
распределение ресурсов;
проведение анализа проблемы по методу "стоимость-эффективность";
стратегическое планирование;
проектирование и выбор оборудования, товаров;
выбор профессии, места работы, подбор кадров.
Основные положения метода анализа иерархий были разработаны известным американским математиком Т.Л.Саати и опубликованы в 1977г. Томас Саати является одним из самых ярких представителей прикладной науки. Об этом говорят не только его математическая эрудиция и глубина новых теоретических результатов, но и диапазон приложений. Он был прав, предпослав к одной из своих монографий эпиграф: "Я люблю обе стороны математики: чистую - как возвышенный уход от реальности, прикладную - как страстное стремление к жизни".
МАИ используется для решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем. Методология решения таких проблем опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность.
3.1 Принятие решения при помощи программы «Выбор»
Для наглядного применения программы «Выбор» попытаемся решить следующую задачу. Нам необходимо выбрать автомобиль в многодетную семью. Кандидатов будем оценивать по нескольким критериям: цена, кол-во мест, грузоподъёмность, безопасность. Мы имеем 4-х претендентов на эту роль.
С помощью программы попытаемся проанализировать кто из претендентов наиболее подходит.
Сначала нам необходимо ввести в программу данные по критериям и марки машин. (рис 1)
Затем мы запускаем выполнение вычислений, где нам необходимо относительно каждого уровня произвести оценку нескольких факторов, тем самым расставив предпочтения (рис. 2)
Для каждого критерия производим оценку, допустим по цене Ford имеет большее предпочтение так как он дешевле Hyundai. (рис. 3)
Полученные матрицы парных сравнений по критерию цена(рис. 4):
Ford меньше всех сстоит, поэтому ему достается самая высокая оценка, а Peuget самый дорогой, у него самая маленькая.
Полученные матрицы парных сравнений по критерию кол-во мест.(рис. 5):
Из этой матрицы мы видим, что наибольшая оценка опять достается Ford, он признан самым вместительным автомобилем, Hyundai же вмещает в себя мало человек , поэтому у него самая маленькая оценка.
Полученные матрицы парных сравнений по критерию грузоподъемность(рис. 6):
Здесь мы видим очень интересную картину, по нашим наблюдениям наиболее грузоподъемным призван Peuget, который по предыдущим критериям был не самым лучшим авто, а вот Hyundai оказался позади всех.
Полученные матрицы парных сравнений по критерию безопасность(рис. 7):
Комментирую эту матрицу мы должны вспомнить постановку задачи, нам нужен семейный автомобиль, т.е. это должен быть безопасный авто . Тут лидирует Ford. Но не стоит забывать, что нам важна также цена, грузоподъемность и вместительность так что, уравняем шансы всех авто
Вычисления закончены, получаем результат (рис.9):
Очевидно, что наиболее подходящим кандидатом на должность семейного автомобиля является Ford.
4. Создание платформы AUTOFITdss
И так для упрощения работы с СППР мной было принято решение создать платформу по подбору автомобилей на основе СППР, под названием AUTOFITdss
На этой платформе собраны объявления о продаже автомобилей со всех площадок РФ.
Любой пользователь нашей платформы может ввести свои предпочтения и наш сервис подберет наилучший вариант для покупки автомобиля
4.1 Админ панель AUTOFITdss
Заключение
Итак, в этой работе я познакомился с системами поддержки принятия решений. Научился решать простейшие задачи по принятию решений при многих критериях при помощи программного продукта «Выбор».
Необходимо отдельно отметить, что проблемы принятия решений, а именно СППР слабо развиты в нашей стране и мало применяются на практике. Данной работой доказано, что применение программ подобной той, что описана здесь не только очень просто, но и достаточно эффективно и не требует особых знаний и капиталовложений.
Литература
Экономические информационные системы // Кравченко Т. К., Исаев Д. В. // В кн.: Информатика / Под общ. ред.:С. В. Назаров. . Т. 1. М.: Национальный открытый университет «ИНТУИТ», 2012. № 3. С. 199-296.
«Информационные технологии в экономике» // Моисеенко Е.В., Лаврушина Е.Г., редактор: Касаткина М.А.
Системы поддержки принятия решений // Кравченко Т. К. // В кн.: Информационные технологии для современного университета / Под общ. ред.: А. Н. Тихонов, А. Д. Иванников. М.: ГНИИ ИТТ «Информика», 2011. С. 107-118.
«Системы поддержки принятия решений» // Учебное пособие // доцент кафедры математической экономики А.Л. Попов.
Учебное пособие // «Управленческие решения (методы принятия и реализации)» // Л.А. Трофимова, В.В. Трофимов.
Математические и инструментальные методы экономики // Кравченко Татьяна Константиновна // 1992
Справка // Программное обеспечение «Экспертная система поддержки принятия решений» // Кравченко Т.К., Дмитрий Сигитов, Максим Самойлыч // 2011 -2013
Little I.D.C. Models and Managers: The Concept of a Decision Calculus // Management Science, 1970. — v.16. — N 8.
Power D. J. Web-based and model-driven decision support systems: concepts and issues. Americas Conference on Information Systems, Long Beach, California, 2000.
Edwards J.S. Expert Systems in Management and Administration — Are they really different from Decision Support Systems? // European Journal of Operational Research, 1992. — Vol. 61. — pp. 114—121.
Turban, E. Decision support and expert systems: management support systems. -Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall, 1995. — 887 p.
Haettenschwiler P. Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungs-unterstutzung. Gutes Entscheiden in Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Zurich: Hochschulverlag AG, 1999. — S. 189—208.
Power D.J. A Brief History of Decision Support Systems. DSSResources.COM, World Wide Web, version 2.8, May 31, 2003.
Power D. J. «What is a DSS?» // The On-Line Executive Journal for Data-Intensive Decision Support, 1997.
«Теория и методы анализа решений» // В.В. Подиновский