Архів / Archive

Головна » Статті » 2016_06_1_KamPodilsk » Секція/Section_3_2016_06_1

ОНТОЛОГИЯ ВЗГЛЯДОВ НА ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Афанасьев Михаил

к.э.н., доцент

Староверова Ольга

д.юрид.н., к.э.н., доцент

Уринцов Аркадий

д.э.н., профессор, заведующий

РЭУ им. Г.В.Плеханова

г. Москва, Россия

 

ОНТОЛОГИЯ ВЗГЛЯДОВ НА ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ПРИМЕНЯЕМЫХ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ  РЕШЕНИЙ

 

Системы поддержки принятия  решений (СППР) относятся к классу информационных систем (ИС), которые представляют собой комплекс инструментальных средств, поддерживающих процесс принятия решений. В настоящее время этот класс ИС развивается в направлении Electronic performance support systems и мультиагентных систем. Эти системы обладают средствами оперативной адаптации менеджеров к изменениям бизнеса и влияний среды, за счет офлайнового обучения и онлайновых консультаций. Вопросы оперативной адаптации менеджера, его индивидуального обучения, организация его операционной среды на основе различных инструментов поддержки всех этапов формирования принятия и исполнения решений сегодня актуальны и своевременны. Особое значение эти системы имеют в сфере сетевой экономики, где оперативность принятия решения является ключевым фактором успеха [1].

В своем развитии информационные технологии, применяемые в СППР прошли следующие этапы: технология баз данных (DB-Data Base), технология аналитической обработки данных в режиме on-line (OLAP-on-line Analytical Processing), технология интеллектуального анализа данных (DM-Data Mining), системы поддержки исполнения решений (EPSS-Electronic Performance Support Systems), Мультиагентные системы (MA).

  1. Технология баз данных (DB-Data Base).

В определенный момент времени с ростом объемов, обрабатываемых данных, появилась потребность в разработке мер по борьбе с быстровозрастающими затратами на их поддержку в актуальном состоянии и перепрограммирование. Базы данных сыграли решающую роль в решении данной проблемы.

  1. Технология аналитической обработки данных в режиме on-line (OLAP-on-line Analytical Processing)

Усложнение средств анализа данных в процессе принятия решений потребовало новых усовершенствований в технологии обработке данных. Возникла необходимость в такой перестройке работы с базой данных, которая обеспечивала бы получение немедленного ответа на поставленный вопрос (режим on-line) и возможность многоспекторного анализа хранящихся данных.

  1. Технология интеллектуального анализа данных (DM-Data Mining).

Необходимость в появлении DM-технологии продиктована следующими обстоятельствами:

  • тотальное применение Web-серверов обеспечивает доступ к огромному объему разнородной информации, обработка которой с помощью традиционных ИТ невозможна;
  • существует необходимость в выявлении скрытых зависимостей между различными факторами, представленными в различных формах (символьная, числовая, графическая, неструктурированная, структурированная и т.д.);
  • существует необходимость в выделении из множества значений, принимаемых факторами, тех, которые определяют поведение объекта и оказывают влияние на его поведение в будущем.

Ответом на поставленные вопросы стала технология, получившая название [2] Интеллектуальный анализ данных, представляющая собой управляемый данными процесс извлечения зависимостей из разнородных баз данных. В этом процессе центральное место занимает автоматическое порождение моделей, правил или функциональных зависимостей.

В основу DM-технологии предусматривается положить Хранилище данных (DWH-Data WareHouse). Хранилище информации – это предметно-ориентированный, интегрированный, неизменяемый и поддерживающий хронологию набор данных, специфическим образом организованный для целей поддержки принятия решений.

Особенно перспективным является сочетание DWH+DM – технологий, так как они функционируют не по заранее заданным формулам, а на основе релевантных накопленным данным функциональных зависимостях. В DWH+DM – используют в различных сочетаниях следующие инструменты: нейронные сети; генетические алгоритмы; средства визуализации процессов; методы порождения деревьев решений; методы, основанные на правилах; методы статистический анализ.

Принципиальная новизна этих технологий состоит в том, что управление процессом решения задач носит не алгоритмический характер, а характер управления данными.

  1. Системы поддержки исполнения решений Electronic Performance Support Systems и Integrated performance support systems (EPSS/IPSS)

В этих системах использование новейших достижений в области теории обучения и принятия решений делает возможным и перспективным создание технологий, обеспечивающих не только поиск нужного решения, но и внедрение принятого решения в практику управления. Для этого система поддержки принятия решений должна оснащаться средствами обучения, способными помочь человеку консультациями, советами, информацией, обучением.

  1. Мультиагентные системы (MA)

Мультиагентные системы появились в связи с возрастающей сложностью принятия решений в процессе создания распределенных систем. Под агентом понимают программный модуль, который уполномочен «действовать» вместо человека-эксперта или лица, принимающего решение. МА-технологии являются объединением объектно-ориентированной технологии и методов искусственного интеллекта. Мультиагентные системы можно также рассматривать как подкласс объектно-ориентированных систем. Агенту, то есть модулю, приписываются следующие антропоморфные свойства: убеждения; желания; замыслы; обязательства и др. Мультиагентная система, в которой каждый из агентов характеризуется перечисленными свойствами, способна:

  • проявить собственную инициативу;
  • поддерживать связь с окружающим миром, получая от нее информацию и реагируя на нее своими действиями;
  • посылать другим агентам сообщения и получать сообщения в ответ;
  • действовать без вмешательства человека.

Важной прикладной областью применения МА-технологий является организация параллельных процессов в распределенных системах. Обмен сообщениями рассматривается как обмен информацией между агентами, характеризуемыми всеми перечисленными свойствами.

Развитие информационных технологий, как элемента управления экономикой России, тесно связано с изменениями, происходящими в различных областях их применения. Переход к цивилизованным рыночным отношениям характеризуется переменами, протекающими как на макроэкономическом уровне – в отраслях экономики в целом, так и на микроэкономическом уровне – на предприятиях, организациях и в учреждениях. Результатом вышесказанного является появление принципиально новых экономических объектов и понятий, изменение номенклатуры, предоставляемых хозяйствующими субъектами работ и услуг. В этих условиях радикальные изменения претерпевают и информационные технологии, являющиеся инструментальным средством поддержки бизнеса. Стремительный рост и дифференциация спроса на все виды информации, в том числе научную, техническую и, в большей степени, экономическую, а также повышение требований к её содержанию и формам представления, является главенствующим стимулом развития СППР. Благодаря научно-техническому прогрессу, появляются новые технические и программные решения, возникают новые подходы, связанные с проектированием и использованием информационных систем, как средства поддержки принятия управленческих решений, что является необходимым и достаточным условием выживаемости и рентабельности предприятия в условиях усиления конкурентной борьбы.

 

Список использованых источников

  1. Уринцов А.И., Дик В.В. Системы поддержки принятия решений и управления эффективностью бизнеса. Москва, 2009
  2.  Дик В.В., Староверова О.В., Уринцов А.И. Способ приобретения информационной системы и задача обеспечения ее эффективности" // Образование. Наука. Научные кадры. № 2, 2015. С. 147-151.

 

 

 

 

Категорія: Секція/Section_3_2016_06_1 | Додав: clubsophus (2016-06-01)
Переглядів: 256 | Рейтинг: 0.0/0
Переклад
Форма входу
Категорії розділу
Секція/Section_1_2016_06_1
Секція/Section_2_2016_06_1
Секція/Section_3_2016_06_1
Секція/Section_4_2016_06_1
Пошук
Наше опитування
Яка наукова інформація Вас найбільше цікавить?
Всього відповідей: 621
Інтернет-ресурси
Підписатися через RSS2Email

Новини клубу SOPHUS



Наукові спільноти
Статистика
free counters

Онлайн всього: 1
Гостей: 1
Користувачів: 0