ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Генерация возможных решений (сценариев) из "Компьютерная поддержка принятия решений " Генерацию возможных решений можно реализовать посредством программной реализации аналитических моделей, с использованием экспертных систем, генерации сценариев путем комбинации различных операций, заданных ЛПР или взятых из базы данных, и, наконец, используя подход, получивший название ситуационного управления [1.3, 1.7, 1.24-1.26,1.34, 1.35]. [c.46] Генерация решений с помощью аналитических моделей. [c.46] В настоящее время разработано очень много методов и алгоритмов, позволяющих моделирова ть возможные результаты принятия решений. [c.46] К ним относится огромное число алгоритмов численных методов решения систем уравнений, статические методы, методы ситуационного моделирования. [c.46] Основная особенность современного моделирования - это визуализация. [c.47] Вот как описывается визуализация процесса моделирования в [1.35]. Опора линии электропередач вздрагивала и вибрировала по мере усиления ветра. Когда его скорость превысила 90 км/ч отклонения стали заметны на глаз. Когда скорость ветра превзошла 240 км/ч, опора начала извиваться в причудливом танце. Провода порвались. Одна из растяжек лопнула и мачта согнулась пополам . [c.47] Моделирование такого вида получает все большее распространение, т.к. существует широкий класс приложений (социальные науки, во многих случаях экономика, военное дело и т.п.), в которых идеальная точность, которую предлагает математика, ЛПР не требуется. Ему вполне достаточно грубых, но надежных оценок. [c.47] Генерация решений с помощью экспертных систем. [c.47] Генерация решений может быть реализована при помощи экспертных систем. Экспертная система, используя знания, полученные от специалистов в данной предметной области, решает те же проблемы, экспертами в которых являются эти специалисты. [c.47] Экспертные системы, использующие эвристические знания, применяются в тех случаях, когда сформулировать решение задачи в традиционных математических терминах не удается. [c.47] Для всех наиболее успешных применений экспертных систем характерна по крайней мере одна общая черта - они работают в одной ограниченной предметной области знаний. Попытки расширить предметную область, даже в пределах одной области знаний (например, в медицине), в подавляющем большинстве случаев успеха не давали [1.36]. [c.47] Экспертные системы в сосредоточенных системах поддержки принятия решений (системы типа I разд. 1.3.1) содержат лингвистический процессор для общения с пользователем базу знаний, содержащую эвристические знания базу данных интерпретатор, который на основе входных данных, базы знаний и базы данных формирует решение задачи. Основной особенностью экспертной системы является возможность делать выводы на основе знаний, хранящихся в базах знаний. [c.47] Знания в экспертных системах могут быть представлены в виде семантических сетей, на основе логических подходов, в виде фреймов и в виде системы продукций. Система продукций, кажется, одна из наиболее популярных форм представления знаний. [c.47] Генерация решений в нестандартных ситуациях. [c.48] При возникновении нестандартной ситуации, характер которой может идентифицироваться по ее принадлежности к данному классу экстремальных ситуаций, система поддержки принятия решений предлагает набор возможных действий (операций). Если такой набор не предусматривался заранее, он может быть создан экспертом или ЛПР. ЛПР или эксперт должен указать возможную последовательность выполнения операций, а также отметить какие операции могут выполняться параллельно (одновременно). Эта информация может храниться в базе данных вместе со списком операций. [c.48] Таким образом, система порождает все возможные сценарии и возникает задача выбора наилучшего и осуществляет переход к блоку 2 рис. 1.2. [c.48] Вернуться к основной статье