Экспертные системы поддержки принятия решений. Презентация_ЭВ_Гаврин_ИУ1-99. Экспертные системы. Системы поддержки принятия решений. Студент группы иу199 Гаврин в р
 Скачать 0.87 Mb.
|
|
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. Студент группы иу1-99 Гаврин в.р. Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана Кафедра ИУ-1 «Системы автоматического управления» ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ (ЭС). ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. Экспертная система – компьютерная система, использующая знания одного или нескольких экспертов, представленные в формальном виде, а также логику принятия решения человеком-экспертом в трудно- или неформализуемых задачах ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. НАЗНАЧЕНИЕ. ЭС решают задачи: Интерпретации; Предсказаний; Диагностики; Планирования; Конструирования; Контроля; Отладки; Инструктажа; Управления. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. АРХИТЕКТУРА. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. ПРЕИМУЩЕСТВА. Преимущества экспертных систем Существует ряд преимуществ экспертных систем как перед человеком-оператором, так и перед обычными алгоритмическими базами данных: Интегрируемость: существуют инструментальные средства, легко входящие в состав других информационных технологий и средств; Открытость и переносимость: у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам; Отсутствие поспешных выводов; Выдача оптимального решения Неограниченные размеры базы знаний. Постоянное хранение данных: эксперт может что-то забыть, машина — никогда. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. РАБОТА. Режимы работы ЭС Приобретения знаний Решения задач ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ. Знания Неинтерпретируемые Интерпретируемые ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ. МЕТОДЫ ПОИСКА РЕШЕНИЙ. Существующие методы решения задач, используемые в экспертных системах, можно классифицировать следующим образом: Методы поиска в одном пространстве (область небольшой размерности, полнота модели, точные и полные данные); Методы поиска в иерархических пространствах (областях большой размерности); Методы поиска при неточных и неполных данных; Методы поиска, использующие несколько моделей. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ (СППР). СППР. Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: Информационный поиск; Интеллектуальный анализ данных; Поиск знаний в базах данных; Рассуждение на основе прецедентов; Имитационное моделирование; Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы; Нейронные сети; Ситуационный анализ; Когнитивное моделирование и др. СППР. КЛАССИФИКАЦИЯ. Виды СППР Пассивные Активные Кооперативные СППР. АРХИТЕКТУРА. На сегодняшний день можно выделить четыре наиболее популярных типа архитектур систем поддержки принятия решений: Функциональная СППР; Независимые витрины данных; Двухуровневое хранилище данных; Трехуровневое хранилище данных. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ СППР. ФУНКЦИОНАЛЬНЫЕ СППР. Преимущества: Быстрое внедрение за счет отсутствия этапа перегрузки данных в специализированную систему; Минимальные затраты за счет использования одной платформы. Недостатки: Единственный источник данных, потенциально сужающий круг вопросов, на которые может ответить система; Оперативные системы характеризуются очень низким качеством данных с точки зрения их роли в поддержке принятия стратегических решений. В силу отсутствия этапа очистки данных, данные функциональной СППР, как правило, обладают невысоким качеством; Большая нагрузка на оперативную систему. Сложные запросы могут привести к остановке работы оперативной системы, что весьма нежелательно. Преимущества: Витрины данных можно внедрять достаточно быстро; Витрины проектируются для ответов на конкретный ряд вопросов; Данные в витрине оптимизированы для использования определенными группами пользователей, что облегчает процедуры их наполнения, а также способствует повышению производительности. Недостатки: Данные хранятся многократно в различных витринах данных. Это приводит к дублированию данных и, как следствие, к увеличению расходов на хранение и потенциальным проблемам, связанным с необходимостью поддержания непротиворечивости данных; Потенциально очень сложный процесс наполнения витрин данных при большом количестве источников данных; Данные не консолидируются на уровне предприятия, таким образом, отсутствует единая картина бизнеса. Преимущества: Данные хранятся в единственном экземпляре; Минимальные затраты на хранение данных; Отсутствуют проблемы, связанные с синхронизацией нескольких копий данных; Данные консолидируются на уровне предприятия, что позволяет иметь единую картину бизнеса. Недостатки: Данные не структурируются для поддержки потребностей отдельных пользователей или групп пользователей; Возможны проблемы с производительностью системы; Возможны трудности с разграничением прав пользователей на доступ к данным. Преимущества: Создание и наполнение витрин данных упрощено, поскольку наполнение происходит из единого стандартизованного надежного источника очищенных нормализованных данных; Витрины данных синхронизированы и совместимы с корпоративным представлением. Имеется корпоративная модель данных. Существует возможность сравнительно лёгкого расширения хранилища и добавления новых витрин данных; Гарантированная производительность. Недостатки: Существует избыточность данных, ведущая к росту требований на хранение данных; Требуется согласованность с принятой архитектурой многих областей с потенциально различными требованиями (например, скорость внедрения иногда конкурирует с требованиями следовать архитектурному подходу). СХОДСТВА СППР И ЭС СППР и ЭС повышаются качество принимаемых решений и предлагают пользователю принять решение, превосходящее его возможности и от которого он в иных условиях отказался бы или не обратил на него внимание. Но, все-таки то, как решает проблему менеджер в СППР отражает уровень имеющихся у него знаний и умений, а ЭС предлагает ему принять решение, отражающее уровень знаний самых лучших специалистов-экспертов в данной предметной области; СППР и ЭС активно взаимодействуют с человеком через диалог «ЛПР (лицо, принимающее решение) – компьютер» и обе способны подсказывать и пояснять свои действия, но только ЭС подробно поясняет ход своих рассуждений на каждом этапе диалога. РАЗЛИЧИЯ СППР И ЭС СППР помогает ЛПР сделать мотивированный выбор лучшего варианта на основе анализа данных, а ЭС – пытается заменить собой живого эксперта в процессе принятия решения, т.е. имитировать работу эксперта; СППР используется там, где существует необходимость осуществить выбор из множества альтернатив. Экспертные системы вырабатывают решения, используя знания одного или нескольких специалистов; С помощью СППР решаются уникальные задачи, изменяющиеся в динамике, а экспертные системы могут решать только часто повторяющиеся задачи; ЭС манипулируют знаниями, СППР работают с данными; Экспертные системы в отличие от СППР умеют учиться на своих ошибках, их можно обучать новым знаниям. Спасибо за внимание! |