Титоренко Г.А. Информационные технологии управления

Подождите немного. Документ загружается.

Внешняя информация отражает состояние дел во внешней сфере

и касается рынка, конкурентов, кредитной и таможенной политики

государства, мировых тенденций в области финансов и цен на

энергоносители. Источником этой информации являются бюллете-

ни,

сводки, биржевые отчеты, пресса.

Система управления базами данных

(СУБД) необходима для их

создания и манипулирования. СУБД может быть собственной, т.е.

входящей только в состав СПГТР, но может быть и общей с АИС.

Как правило применяется общая с АИС СУБД, так как используется

общая для этих систем база данных.

Основные функции СУБД это: создание и изменение структуры

файлов, обновление (корректировка) данных, обработка данных,

обеспечение выдачи информации по запросам.

В База знаний содержит модели принятия решений, ориентиро-

ванные на вполне конкретную область. Наиболее распространенны-

ми формами отражения знаний человека в базе являются:

• дерево целей, снабженное формулами расчета;

• дерево И-ИЛИ (дерево вывода);

• семантические сети;

• нейросети.

Применение семантических сетей и нейросетей рассматривается

в работах [49, 57]. Здесь же мы будем использовать наиболее распро-

страненные в настоящее время формы организации баз знаний, а

именно дерево целей и дерево И-ИЛИ.

Система управления базой знаний

представляет собой совокупность

программных средств со следующими функциями: создание деревьев

целей, деревьев выводов, семантических и нейросетей, их обновление и

изменение, инициирование запросов к базе знаний и вьщача ответов.

Система управления базой знаний (СУБЗ) должна обеспечить:

• простоту создания и использования моделей баз знаний;

• оценку соответствия результатов применения баз знаний це-

лям системы управления.

Для этого система управления базами знаний должна содержать:

• язык моделирования для структуризации проблемы, описания

целей и определения данных, необходимых для формирования

моделей;

• командный язык для управления моделями;

• язык для манипулирования моделью в процессе решения задачи.

Модуль расчетов

или

выводов

предназначен для построения мат-

рицы решений и оценки сгенерированных вариантов с помощью зара-

нее определенного критерия. Форма матрицы решения, а также описа-

ние критериев выбора одного из вариантов приводятся в п. 2.3.

Пользователы:кий интерфейс

является диалоговым компонен-

том системы и представляет собой программные и аппаратные средст-

ва, которые обеспечивают взаимодействие пользователя с системой.

171

Термин «пользователызкий интерфейс» охватывает все аспекты взаи-

модействия пользователя и системы поддержки решений. Недружест-

венность пользовательского интерфейса зачастую является главной

причиной того, что управленцы не используют компьютерную под-

держку своей деятельности в полной мере.

Ранее отмечалось (см. рис. 2.2), что на оперативном уровне управ-

ления решения принимаются на основе хорошо формализованных

структурированных задач. Методы их решения известны, а потому

формирование управленческих воздействий реализуется без особого

труда. Например, вполне очевидно, что оптимальный график профи-

лактического ремонта оборудования может обеспечить наименьшие по-

тери времени. Поэтому далее остановимся на автоматизированных тех-

нологиях формирования решений среднего и высшего звена управле-

ния, где этот процесс более трудоемок и более ответствен.

В зависимости от характера принимаемых решений используется та

или иная форма базы знаний. Если проблема и цель достаточно опре-

делены и сформулированы, то, как правило, применяется дерево целей.

В противном случае, т. е. когда цель сформулировать не удается, но

проблему можно сформулировать в форме гипотезы, истинность кото-

рой следует еще выяснить, применяется дерево вывода И-ИЛИ.

Рассмотрим оба эти случая, но вначале перечислим типичные

процедуры машинной технологии формирования решения с помо-

щью СППР. К ним относятся:

1) формирование проблемы, цели или гипотезы, а также выбор

критерия оценки принятого решения;

2) выполнение постановки задачи и выбор модели базы знаний;

3) наполнение системы знаниями и данными;

4) анализ полученного варианта решения (варианты) и в случае

надобности изменение условий их получения.

Формирование

проблемы,

цели или

гипотезы.

Допустим, предпри-

ятие характеризуется низкой рентабельностью и высокой себестои-

мостью продукции, что существенно снижает его конкурентоспособ-

ность. Признаками проблемы низкой конкурентоспособности явля-

ются сокращение объемов реализованной продукции, снижение

уровня заработной платы, а также трудности с получением и возвра-

том кредитов.

Цель в данном случае состоит в повышении рентабельности до желае-

мого уровня, определяемого траекторией развития предприятия.

В качестве критерия оценки вариантов решений можно выбрать

минимум ресурсов, необходимых для достижения цели.

Постановка

задачи и

выбор модели базы

знаний.

Согласно устояв-

шейся практике постановка задачи должна содержать:

• описание результирующей информации, получаемой в про-

цессе решения задачи;

• описание входной информации;

• описание условно-постоянной информации;

172

• описание процедур и алгоритмов преобразования входной

информации в результирующую.

В итоге выполнения данной процедуры получают:

• дерево целей, снабженное формулами для расчетов, или дере-

во вывода типа И-ИЛИ;

• ограничения, диктуемые объемами имеющихся ресурсов;

• перечень первичных документов (бухгалтерских, финансовых,

статистических, внешних);

• перечень результирующих документов (бумажных, электронных).

Так как в рассматриваемом примере цель сформулировать удалось,

представим базу знаний в форме дерева целей (рис. 5.7 а, б) и пока-

жем связь дерева с базой данных, являющейся источником инфор-

мации для СППР.

Знаки «плюс» и «минус» на дереве указывают направления в дос-

тижении целей: «плюс»

—

увеличение, «минус»

—

снижение.

Каждая из целей (подцелей) снабжена своим коэффициентом

приоритетности (важности). Правило, согласно которому они уста-

навливаются, определяет, что сумма коэффициентов относительной

важности (КОВ) целей (подцелей), касающихся одной цели

(подцели) выщестояшего уровня, должна равняться единице.

На рис. 5.7, а это правило демонстрируется следующим образом:

• для уровня рентабельности: а+ р+ у=1;

• для уровня прибыли: а+ р=1;

• для уровня выручки:а+ р+ у+ 5= 1.

Уровень достижения каждой из целей измеряется с помощью

следующих показателей:

-J^; П

В-С; В

Т1Ц1

Т2Ц2.

Если с помощью символов ДД ДФ, АО, АС, Д71, ДД1, Д72,

АЩ

обозначить искомые приросты показателей, то формулы для их

расчета будут следующие:

• для уровня рентабельности:

ДЯ =

ЩК^

-1); ДФ

= Ф(1

--^);

ДО = 0(1

--^).

-, аД

П{у+^) . ^ Д{Р

+ АР)

. J, Ф .

>~ аЯ ' *2 - fj 1^ '*з--д Q-'

Жг.Р).^

^^' f-^

Ор-Фу+f^

173

i*=0,14

0,3 / 0,2'

Г1=30 ' «1=3 "^ 72=17,5

t t t

База данных

Автоматизированная информационная система (АИС)

Рис.5.7.

База

знаний

виде дерева

целей:

а)

фрагмент

базы знаний;

б) связь

дерева

целей и базы данных

Условные

обозначения:

—

повысить рентабельность; Л

—

увеличить

прибыль отчетного периода;

Ф —

снизить среднегодовую стоимость

основных фондов; О

—

снизить среднюю стоимость остатков мате-

риальных оборотных средств; В — увеличить выручку от реализа-

ции товаров, продукции, работ, услуг; С

—

снизить себестоимость

реализации товаров, продукции, работ, услуг; 71, 72 — увеличить

объемы реализованных товаров, продукции, работ, услуг первого и

второго видов; Ц\, Ц1 — повысить цены, по которым происходит

отпуск товаров, продукции, работ, услуг

174

для уровня прибыльности:

Кх

К,

• С +

а[П

ДЯ)

+ р

Д С

'" В ' '~ К^В-{П

АП)'

ш для уровня выручки:

Д1

Т1Ц1; Д2

Т2Ц2;

ДД1

= (а

р)д5;

ДД2 =

5)дВ;

+ ДТЧ

= KiTl; Т2

ДГ2 = ^37^2;

Щ\

KjC;

Ц2

Щ2 = К^Ц2;

а+р а+Р у+5 Y+5

Дт-П-а'•

Щ) +

^[Д1ф'-П-а'

•

m)f -4а'•?•• ДУП-Щ{Д1

+ дД2)

2рПД1

Д1

+ ДД1

^^= К,-Д1

_Д2{5'-П-а'•

Щ)+^[Д2{5'

П-а'• m)f

+^Ъ'^'•

Д2-Т2-Ц2{Д2 + дД2)

^3"

25'-Т2Д2 '

Д2

ДД2

^^= АГзДг •

Вывести подобные формулы в каждом конкретном случае не

представляет особого труда. Как это сделать, можно ознакомиться в

работах [49, 57].

На рис.5.8 указаны значения показателей до и после выполнения

расчетов. При этом известна фактическая рентабельность, равная

0,14 (14%), а желаемый ее прирост, равный 0,06, задается лицом,

принимающим решение.

Допустим ЛПР желает узнать, что ему следует сделать для того,

чтобы рентабельность поднялась до 0,2 (на 0,06). Обратимся к

рис.

5.8. Для этого на уровне рентабельности согласно приведенным

выше формулам необходимо повысить показатель П (прибыль) на

6,6 ед., снизить показатель Ф (основные фонды) на 4 ед., а показа-

тель О (оборотные средства) на 2,8 ед.

В свою очередь для того, чтобы прибыль поднялась на 6,6 ед.,

необходимо повысить показатель В (выручка) на 4 ед. и снизить по-

казатель С (себестоимость) на 2,9 ед.

175

На самом нижнем уровне находятся составляющие показателя

выручка

(В). Для

того, чтобы

она

поднялась

на 4 ед.,

необходимо

повысить показатели

(объем товара первого вида)

на

0,087

ед., а

его цену

(Ц1) на 0,6 ед.,

показатель

(объем товара второго вида)

на

0,12 ед., а его

цену

(7/2) на 0,8 ед.

i^O.14+0,06

О =40-2,8

71=30+0,087 Я1=3+0,6 72=17,5+0,12 Д2=4+0,8

Рис. 5.8.

Вариант

решения,

позволяющий

повысить

рентабельность

на

0,06

Проверим правильность выполненных расчетов.

Для уровня рентабельности:

^_^0,5.140.0.5.^20^^^33;r,=ji^ = l,05;

'' 0,5.20.«'^-20

100

140

0,2

1,04;

^4 =

1,33

•

0,5

•

1,05 1,075

40 0,3-100

0,2 +

0,2

140

1,05

1,075.

Тогда

ДЯ

20(1,33

= 6,6; ДФ =

10o[l

- ^j = 4; ДО =

4o(l

- j^j = 2,8

Для уровня прибыли:

0.6

• 140 +

0,6

• 26,6 +

0,4 160

^ ^ 140 ^

. „

160 ' ' 2

1^025

• 160

26,6

Тогда

АВ

160(1,025

4; ДС

14o[l

- -^] = 2,8.

176

Для уровня выручки:

Д1 = 30-3 = 90; Д2 = 17,5-4 = 70; Д1

+ ДД1

= 92; Д2

ДД2 = 72;

Ki =

1,0029;

К2

= 1,02; ^3 =

1,007;

К^ = 1,02

Тогда

ДП = 30(1,0029 -1) = 0,087; ДД1 = 3(1,02 -

= 0,6;

ДГ2 = 17,5(1,007 -

= 0,12; АЦ2 =

4(1,02

-1) = 0,8.

Таким образом получен один из вариантов решения. Если иметь

в виду, что коэффициенты приоритетности в достижении целей

можно менять с некоторым шагом и в некоторых диапазонах, а так-

же изменять ограничения на повышение или снижение показателей

нижнего уровня, то можно получить огромное количество вариантов,

которые и являются основой для построения матрицы решений. Ра-

бота с такой матрицей рассмотрена в [57].

Выбор решения осушествляется согласно выработанному с по-

мощью первой процедуры критерию.

Наполнение системы данными

знаниями.

Данная процедура пре-

дусматривает отчуждение субъективных знаний у ЛПР для настройки

СППР. Системе следует сообщить:

1) приоритетность в достижении цели на различных уровнях дере-

ва, а также шаг и диапазон изменения коэффициентов относительной

важности (КОВ);

2) ограничение на используемые ресурсы, а также диапазон их

изменения;

3) критерий, согласно которому следует выбирать вариант решения;

4) форму вьщаваемой информации для ЛПР (таблица, диаграмма,

график и т.д.).

Исходные данные из бухгалтерской, финансовой и другой отчет-

ности, а также информация из внешних источников (ставки рефи-

нансирования, кредитные ставки, таможенные пошлины и т.д.) по-

ступают из базы данных.

Анализ

предложенного варианта

решения.

СППР может лишь пред-

ложить вариант (варианты) решения, но не может его принять. Ответ-

ственность за принятие решения несет ЛПР, поэтому оно должно взве-

сить все возможные последствия данного шага. Если у него возникают

какие-либо сомнения, либо появились новые соображения, которые

можно ввести в систему и получить уточненное решение, то СППР по-

вторно выполняет необходимые расчеты и предоставляет новый вариант

решения.

В основном это касается функционирования СППР на среднем

уровне управления. Системы же, применяемые на высшем уровне,

используют еше в большой мере информацию из окружающей среды,

которая отличается от внутренней еще большей неточностью, недос-

товерностью, приблизительностью, противоречивостью. Как правило,

177

применение деревьев целей здесь затруднительно, ибо ни цели, ни

пути их достижения не ясны. Поэтому СППР, обслуживающие выс-

ший уровень управления, используют обычно базы знаний в форме

деревьев вывода (деревья И-ИЛИ).

Рассмотрим, каким образом представляются знания в базе зна-

ний с помощью деревьев вывода. Основу их создания составляют

правила типа ЕСЛИ-ТО. Например ЕСЛИ А, ТО В. Графически оно

представится так:

0,2

Л 0,4

Здесь А — это условие, В

—

заключение. Далее условимся заключе-

ние,

получаемое с помощью правила, изображать сверху, а условия —

снизу. Число радом с условием указывает на его достоверность

(определенность), а число радом с линией — на определенность са-

мого правила. Коэффициент определенности колеблется от

—1

до 1.

Значение

—1

указывает на полную неопределенность, а 1 — на пол-

ную определенность.

Условий в правиле может быть несколько; они связаны между

собой связками И или ИЛИ. Например,

ЕСЛИ АиВиСТО Е,

ЕСЛИ .4 или 5 или С, ТО Е.

Графически эти правила представляются так:

Правило И Правило ИЛИ

Число, указанное радом с дугой (сплошной или пунктирной), ука-

зывает на определенность правила, а числа радом с условиями — на

определенность условия.

Лицо, принимающее решение, присваивает условиям (А, В, Q я

правилу некоторый коэффициент определенности от -1 до 1. С по-

мощью специальных формул рассчитывается коэффициент опреде-

ленности для заключения.

178

Для простого правила, содержащего лишь одно условие, напри-

мер,

ЕСЛИ Е ТО С, коэффициент определенности для заключения С

рассчитывается так:

ct (0= ct

(Е) • ct

(правила),

где с/ (О

—

коэффициент определенности заключения С;

(Е) —

коэффициент определенности условия Е;

ct (правила)

—

коэффициент определенности правила.

Пример:

При ct (£)=0,4;

ct (правила) =0,2

коэффициент определенности заключения равен ct (0=0,08.

Если в правиле несколько условий, связанных связкой И, то для

определения коэффициента достоверности заключения применяется

следующая операция:

ЕСЛИ (El и £2), ТО С

ct {El и £2) = min

{ct

{El), ct {El)).

Для правила, в котором присутствуют несколько условий, свя-

занных связкой ИЛИ, применяется операция вида:

ЕСЛИ (£1 или

Е2),

ТО С

ct {El или

Е2)

= max

{ct

{El), ct (£2)).

Пример:

ЕСЛИ (£1 и £2), ТО С

ct (£1)=0,7;

ct (£2)=0,6;

ct (правила)=0,8;

ct (условия)= min (0,7;0,6)=0,6;

с/(0=0,6 • 0,8=0,48.

Если одно и то же заключение поддерживается несколькими

правилами, то используется следующая операция:

ЕСЛИ £1, ТО С

ЕСЛИ £2, ТО С

ct (0= ct (£1)+ ct {El) - ct {El) • ct {El).

Пример:

ct (£1)= 0,5;

ct {El)=

0,4;

Тогда cr (0=0,7.

Более подробно с формулами для расчетов можно ознакомиться в

[57].

Рассмотрим дерево вывода, содержащее несколько правил для оп-

ределения коэффициента достоверности некоторой гипотезы. Обратим-

ся к рис.5.9, где представлено дерево вывода, содержащее пять правил.

179

Рис.

5.9.

Пример дерева вывода

И-ИЛИ

Рядом с узлами дерева указаны коэффициенты определенности

условий, а рядом с дугами — правил. Расчет всегда начинается сни-

зу, поэтому вначале выясним, чему равен коэффициент определен-

ности для заключения АЗ.

ct (А5)= ct (условия)

•

ct (правила);

ct (условия)= max

{ct

(CI), ct (C2))= 0,4;

(A5)=0,28.

Для заключения Kl этот коэффициент равен:

с/(А2)=0,5-0,28=0,14.

Для заключения К\ соответственно:

{К\)=

ct (условия) • ct (правила);

ct (условия)= min

(ct

(СЗ), ct (С4)) = 0,3;

«(ЛГ1)=0,18.

Коэффициент достоверности для гипотезы Г выводится на осно-

вании двух независимых правил. Вначале он рассчитывается пооче-

редно, исходя из каждого правила:

с/(ЛЛ-/)= 0,8-0,18= 0,14;

с/(А2-/)= 0,9-0,14= 0,12.

Окончательная оценка гипотезы следующая:

с/(Л=0,14+0,12 - 0,14 • 0,12=0,25.

В качестве условий в правилах часто используются реляционные

выражения, содержащие арифметические (+, -, *, /) или логические

(=,

<, >) операции.

180