<<
>>

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. 23.4 ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
  2. 9.3. Особенности разработки информационных систем поддержки принятия решений
  3. 9.4. Функционально-структурное содержание информационных систем поддержки принятия решений
  4. 9.5. Обзор информационных систем, используемых для принятия управленческих решений
  5. Классификация подходов к принятию управленческих решений в контроллинге
  6. 8.3.1. Общая характеристика методов принятия управленческих решений, их классификация
  7. 3.1. Понятие и классификация методов разработки и принятия решений
  8. 3.1. Понятие и классификация методов разработки принятия решений
  9. ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В МЕЖДУНАРОДНОМ МАРКЕТИНГЕ
  10. Концепция информационно-аналитического обеспечения автоматизации поддержки принятия управленческих решений
  11. § 39. Классификация договоров в отдельных видах. - Римская классификация. - Система прусского закона, французского и австрийского кодекса. - Система русского свода. - Система настоящего изложения
  12. 2.1.3 Система поддержки принятия решения
  13. 1. ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ И ИНФОРМАЦИЯ. СОДЕРЖАНИЕ И СТАДИИ ПРОЦЕССА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
  14. 1.1. Основная терминология. Понятия: информационная система, информационная технология, информационный менеджмент
  15. 7.1. Человеческие системы переработки информации для принятия решений
  16. 8.2. Принятие решений в маркетинге Характеристика среды принятия маркетинговых решений.