ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

АННОТАЦИЯ

В современном мире ни одна область деятельности человека не обходится без инноваций, особенно в сфере информационных технологий. В наше время уже существует масса инновационных систем для упрощения жизни. Помимо этого, на современном рынке ИТ продуктов, появились системы поддержки принятия решений. Такие системы становятся незаменимыми на предприятиях, да и просто в повседневной жизни человека. В данной статье рассматриваются системы поддержки принятия решений, работающие на основе искусственного интеллекта, (так называемые интеллектуальные системы поддержки принятия решений). Целью написания данной статьи является описание работы системы, ее ключевых функций, задач, структуры, а также выявление областей применения и актуальности. На основании проведенного исследования автор показывает, почему данную инновацию необходимо внедрять на предприятиях, какими методами можно реализовать данные решения, а также описывает функциональность и эффективность рассматриваемых систем.

Ключевые слова: ИСППР, ЛПР, решения, система, данные.

Информатизация многих сфер деятельности человека приводит к необходимости создания интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР) - это инновационный метод работы систем на основе искусственного интеллекта. [5] Системы данного класса относятся к организационно-управленческим инновациям, поскольку являются новым инструментом для принятия управленческих решений. ИСППР - система, оказывающая содействие либо ассистирующая лицам, принимающим решения (ЛПР).

Первые ИСППР разработали в 90-х годах. Для их работы используются инструменты машинного обучения, нейронные и байесовские сети, теория игр и подобное сложное моделирование [6]. Рассмотрим основные модели таких систем:

1. ИСППР на основе машинного обучения. Для работы необходимо наличие исторических данных. Система обрабатывает эти данные и на их основе выдвигает решение либо предположение. Используются при выдаче кредитов, приеме на работу, выдачи визы и т.д.
2. ИСППР на основе теории игр. Используются для расчета данных и их прогнозирования. Такие системы не требуют наличие исторических данных. Больше всего подходят для принятия стратегических решений.

Задача данной системы найти наилучшее решение в условии полного и непредвзятого анализа ситуации. Такая система является инновацией локального типа, она помогает ЛПР проанализировать информацию, подобрать альтернативы реализации некоторых задач, дать объяснение его действиям [7]. ИСППР может проводить мониторинг информационных активов, рассчитывать объемы продаж, прогнозировать расходы при теоретическом использовании новых технологий, доходы, предоставлять и анализировать возможные решения задач [6]. На рис. 1 можно увидеть основные преимущества систем.

Рисунок 1. Преимущества ИСППР

Задачи ИСППР:

1. Избавиться от сложностей, которые могут возникнуть при принятии решений.
2. Определить точные оценки возможных альтернатив.
3. Обеспечить ЛПР инструментами предсказательного функционала.
4. Обеспечить максимальную эффективность принятых решений.

Функции ИСППР:

1. Оценка ситуации.
2. Оценка имеющихся ограничений.
3. Генерация возможных вариантов решения задачи.
4. Оценка всех возможных действий и выбор наиболее приоритетного.
5. Помощь в групповом или самостоятельном принятии решения.
6. Анализ вероятных последствий.
7. Бесперебойный обмен данных, сбор информации о результатах принятых решений, оценка результатов на всех этапах принятия решения [1].

Структура ИСППР:

1. Модули обработки, хранения данных, отвечающие за работу с базами данных, экспертные мнения и организацию потока данных.
2. Инструменты моделирования, отвечающие за статические модели и машинное обучение, численные модели и модели на основе теории игр.
3. Подсистема управления интерфейсом, отвечающая за интерактивность и визуализацию такой системы.
4. База знаний и система управления ими.

Работа с ИСППР. При работе ЛПР и системы, главной целью является поиск самого эффективного решения. ИСППР работает в диалоге с ЛПР. Для наиболее эффективного взаимодействия между ЛПР и ИСППР нужно:

• установить ведущую сторону диалога – ЛПР или ИСППР;
• согласовать язык запросов, подсказок, ответов;
• определить стилистику вопросов и ответов;

Анализ проблем дает возможность:

• определить проблему и ее суть;
• определить, насколько проблемная ситуация актуальна;
• установить причины, по которым возникла проблемная ситуация;
• выявить взаимосвязи с прочими проблемами;
• определить способы решения проблемы.

Области применения ИСППР довольно обширны, так как данная система универсальна, а ее интеграция не является проблематичной. Также стоит отметить, что данная система не нуждается в большом количестве обслуживающего и управляющего ею персонала. За счет этого стоимость ее внедрения и обслуживания оправдана весьма кратким сроком окупаемости. Ниже представлены основные сферы деятельности человека, в которых используется данная система. Например, в аэропорту Дубай в грузовом терминале работает СППР, которая определяет подозрительность груза. Используются алгоритмы, которые на основе сопроводительных документов и вводимых сотрудниками таможни данных, выделяют подозрительные грузы: основными факторами при этом являются страна происхождения, информация на упаковке, конкретная информация в полях декларации и т.п.

Области применения ИСППР:

• Предпринимательство и управленческая деятельность
• Изобретательно-конструкторская деятельность, дизайн
• Финансовая и инвестиционная деятельность
• ИСППР активно используется в формировании производственного плана фармакологических препаратов.
• Создание программ мероприятий, направленных на улучшение экологической обстановки.

По результатам проделанной работы следует сделать вывод, что ИСППР крайне гибки по количеству исполняемых функций. При правильном подходе в создании подобных систем можно автоматизировать многие процессы деятельности человека, а также заметно упростить многие элементы управленческой деятельности. В проведенном исследовании показано, что такая инновационная система может обеспечить менеджеров компании необходимыми ресурсами для эффективной работы производства. Например, предоставлять достоверную информацию о различных сферах бизнеса в целях ППР, ведь, в частности, именно от этого зависит качество и эффективность управленческой деятельности, а также высокая конкурентоспособность компании.

Список литературы:

1. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений.
2. Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Реализация методов поиска решения на основе аналогий и прецедентов в системах поддержки принятия решений // Вестник МЭИ, № 2, 2006.
3. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений [Электронный ресурс]/ – Электрон. Текстовые дан. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/ods/blog/359188/ –Загл. с экрана.
4. Карелин В.П. Интеллектуальные технологии и системы искусственного интеллекта для поддержки принятия решений // Вестник ТИУиЭ. – 2011. – №2 – С.79-84.
5. Ларичев О. И., Петровский А. Б. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987.
6. Энгель Е.А. Модели и методы интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений // Вестник СибГАУ. – 2011. – №4
7. Хасаншин И.А. Системы поддержки принятия решений как элемент аналитической обработки территориальной информации региональными органами власти // Креативная экономика. – 2011. – Том 5. – № 9. – С. 69-74.