<<
>>

9.2. Классификация информационных систем принятия решений

Существующие информационные системы в большей степени ориентированы на реализацию методов принятия и генерации альтернатив решений и методов оптимизации, чем на реализацию функций систем управления базами данных, информационно-поисковых систем и т.п.

Рассмотрим классификацию систем принятия и синтеза решений по основным классификационным признакам [1].

По характеру поддержки решений можно выделить два класса систем: ?

системы специального назначения, ориентированные на решение определенного класса задач;

ш универсальные системы, обеспечивающие возможность быстрой настройки на конкретную задачу синтеза или принятия решений.

Основная масса существующих систем относится ко второму классу.

По характеру взаимодействия пользователя и системы можно выделить три класса: ?

системы, в которых ЭВМ выступает в качестве инициатора диалога, а пользователь — в роли пассивного исполнителя; ?

системы, в которых пользователь активен и выступает как инициатор диалога; ?

системы, характеризующиеся последовательной передачейуправ- ления от пользователя к системе и наоборот.

Системы второго класса представляют наибольший интерес, поскольку дают пользователю полную свободу выбора действий. Однако реализация подобного способа взаимодействия в системах, предназначенных для пользователей-непрофессионалов, должна основываться на естественном языке общения. Достаточный синтаксический и семантический анализ запроса требует очень большого объема оперативной памяти, а также составления универсального тезауруса. Такой способ взаимодействия может быть реализован лишь на ЭВМ пятого поколения, функционирующих на принципах искусственного интеллекта.

Большинство разрабатываемых диалоговых систем относится ктре- тьему классу. Принцип последовательной передачи управления позволяет пользователю на определенном этапе взять управление в свои руки и тем самым как бы вмешаться в процесс решения задачи, изменив

его в нужном направлении путем задания параметров, выбора метода и т.п.

По наличию и характеру базы данных в системе различают: ?

системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и хранения информации;

ш системы, имеющие базу данных или совокупность файлов для сбора, накопления и выдачи информации;

ш системы, имеющие развитые системы управления базами данных.

Все указанные системы могут быть использованы для накопления как объективной статистической, так и экспертной информации. При этом накопление объективной информации осуществляется, как правило, на один шаг быстрее, чем экспертной.

По наличию интеллектуального компонента в системе различают:

ш системы, не предусматривающие каких-либо способов накопления и обработки плохо формализуемых знаний; ?

системы, имеющие базы знаний, механизмы вывода и объяснения полученных решений.

Появление технологии обработки знаний сделало возможным использование в рамках автоматизированных процедур разработок в области искусственного интеллекта. В сфере экономики и управления существует много задач, содержащих как хорошо формализуемые процедуры, где возможно применение традиционных математических методов, так и плохо формализуемые процедуры, характеризующие творческие аспекты исследуемого процесса. Следовательно, модель для решения подобных задач должна представлять собой симбиоз методов обработки знаний и традиционных математических методов. При этом процедуры обработки знаний выступают в качестве среды, не отрицающей и не заменяющей уже разработанные фрагменты, а органично их объединяющей.

Использование в системах принятия и синтеза экономико-управ- ленческих решений теории искусственного интеллекта представляется особенно актуальным и перспективным. При интеллектуализации экономических информационных систем должны быть обеспечены: ?

возможность использования всех способов представления знаний (процедурного, продукционного, семантического); ?

хранение и доступ к знаниям в рамках банка знаний; ?

многокритериальный анализ альтернатив; ?

построение заключений на основе количественного вывода о возможности сочетания составных частей системы, о характеристиках реализаций составных частей в нетиповых условиях функционирования и др.; ?

обработка не полностью определенной информации в ходе принятия, планирования и синтеза экономико-управленческих решений; ?

взаимодействие перечисленных процедур обоснования решений.

<< | >>
Источник: Л. И. Лукичёва, Д. Н. Егорычев, Ю. П. Анискина. Управленческие решения : учебник по специальности «Менеджмент организации» — 4-е изд., стер. — М.: Издательство «Омега-Л». — 383 с.: табл. — (Высшая школа менеджмента).. 2009

Еще по теме 9.2. Классификация информационных систем принятия решений:

  1. Тема 1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИЯХ
  2. 3.1. Понятие и классификация методов разработки и принятия решений
  3. 3.1. Понятие и классификация методов разработки принятия решений
  4. 9.1. Предпосылки и этапы автоматизации процесса принятия решений
  5. 9.2. Классификация информационных систем принятия решений
  6. 9.3. Особенности разработки информационных систем поддержки принятия решений
  7. 9.4. Функционально-структурное содержание информационных систем поддержки принятия решений
  8. 9.5. Обзор информационных систем, используемых для принятия управленческих решений
  9. 1.6. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ BSC ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
  10. 23.4 ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
  11. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МЕЖДУНАРОДНОМ МАРКЕТИНГЕ
  12. 1.6. ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ BSC ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
  13. 3.1. Понятие и классификация методов разработки и принятия решений
  14. 3.1. Понятие и классификация методов разработки принятия решений
  15. 9.1. Предпосылки и этапы автоматизации процесса принятия решений
  16. 9.2. Классификация информационных систем принятия решений