Преподаватель который помогает студентам и школьникам в учёбе.

Аналитический обзор существующих систем поддержки принятия решений

Содержание:

Введение

Принятие решений — основная часть жизнедеятельности человека. И если простые, повседневные решения принимаются, как правило, сходу, в соответствии с принципом экономии мышления, то сложные и решения, влекущие значительные весомые последствия не только для конкретной личности но и для его окружающих, малоэффективно моделировать «в уме».

Способность совершать операции «в уме» всеми параметрами большой модели и их связями затруднительна или невозможна. В подобных случаях на помощь приходят системы поддержки принятия решений. С их помощью, любая задача или проблема подвергается детальному анализу, даётся оценка её структуре — компонентам и их связям. Детальный анализ — необходимый фундамент для принятия эффективных решений.

Многие скажут «Я привык во всём доверять собственной интуиции, и действовать по наитию». И некоторые, несомненно, в этом преуспели. В то время, как многие другие постоянно оступаются, делая ряд поспешных решений, где случайный выбор или спонтанный импульс неверно интерпретируется, как интуитивное откровение или знание, а то и более, как знамение.

Платформой для проведения интуитивных расчётов является область подсознательного. Отсюда и быстрота получения решения. Однако, плата за это — неспособность контролировать правильность результата, так как все алгоритмы и данные для принятия решения на уровне подсознания попросту скрыты от пользователя. Природа мудро позаботилась о защите базовых поведенческих программ человека.

Кроме того, нередко в человеческом сознании присутствует некоторая разница между осознанной и подсознательной мотивацией и приведение этой ситуации ценностей к единому решению требует немалой работы и диалога с самим собой.

Многие люди, эффективно применяющие интуитивный метод принятия решений, подчеркивают необходимость продолжительной и постоянной тренировки интуиции. Но его с трудом можно назвать стабильным. С другой стороны, едва ли есть достаточные и неопровержимые основания полагать, что существуют некие силы, помещающие готовые правильные решения в область сознательного, «высший разум».

Человеческий мозг постоянно анализирует и обрабатывает гигантский объем информации, пока еще не один ЭВМ даже не приблизился по производительности к нему. И интуиция для своей эффективной работы требует не меньшего количества корректных исходных данных, что и привычный сознательный анализ. Это просто еще одна система принятия решений. Врождённая, потенциально очень мощная, отточенная эволюцией, но зависящая от развивающих тренировок и от наборов исходных данных. И её, также как и способность к сознательному анализу, нужно развивать, тренировать и снабжать исходной информацией. Сознательный и интуитивный анализ одинаково требовательны к адекватной картине мира и осознанной мотивации.

Один из лучших способов увеличения адекватности картины мира в требуемой области — её детальный анализ с помощью системы поддержки принятия решений. И хотя системы поддержки принятия решений рассчитаны прежде всего на сознательный анализ сложных задач или проблем, окончательное решение эксперт принимает, основываясь в том числе на своих интуитивных представлениях. А они уже, в свою очередь, подкреплены солидной базой из сознательного анализа. Получается тандемное решение, и эффективность его значительно выше просто интуитивного ощущения в правильности тех или иных решений. Природа уже давно создала успешно работающие системы принятия решений, нам лишь осталось осознать это и успешно применять в своей жизнедеятельности.

Основной задачей данной курсовой работы является отображение того как человек смог сделать подобие природной системы и применять ее на практике при помощи соответствующего программного обеспечения, в работе будет дан обзор на некоторые из них. Данный обзор будет аналитическим и в итоге, будет дана оценка исследуемого вопроса, а также имеющихся на данный момент в изучаемой сфере нерешенных проблем.

1.Глава 1

В данной главе будет кратко отображена история создания и становления системы поддержки принятия решений, их классификация.

1.1.Краткая история системы поддержки принятия решений.

Возникновение и применение термина «Системы поддержки принятия решений» относится к 70-80-м годам XX в. Кроме этого, в последнее десятилетие этому термину придаются новые значения, что естественно связано с развитием информационных технологий.^[1] Сам термин возник не на пустом месте. Понятия, вкладываемые в его смысл, существовали и ранее, но только с развитием информационных технологий он приобрел самостоятельное значение. Естественно, что составляющие его и предшествующие ему понятия сформировались еще раньше. Так, управление является одной из основ рассматриваемого нами вопроса, так как для него и создаются системы поддержки принятия решений.

История человечества показывает, что успех сопутствует ему в тех областях, где действия человека или групп людей с накоплением опыта приобретают признаки технологии, т.е. подчиняются выработанным ранее правилам. Развивая такие технологии, люди сохраняют опыт предшественников и их деятельность становится более эффективной. Только те люди или социальные сообщества (общины, государства, предприятия.) имели продолжительный успех, которые постоянно совершенствовали технологии Правления, создавали системы поддержки принятия решений в зависимости от меняющихся условий существования. Там, где совершенствование прекращалось, рано или поздно происходил упадок, вплоть до исчезновения самих общин, предприятий и даже государств.^[2]

Обычно историки приписывают крах любой системы переходом к авторитарному стилю управления ею. Только большие экономические депрессии XX в. заставили ученых и управленцев обратить внимание на техническую составляющую управления. Одна из первых научных теорий управления представлена в работе М. А. Ампера [«Опыт о философии наук, или аналитическое изложение классификации всех человеческих знаний». — Ч. I — 1834 г., Ч. II — 1843 г.], где автор выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. Б.Трентовский в статье «Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом» (1843) подтвердил эту идею [Ф. И. Перегудов, Ф.П.Тарасенко, 1989]. Далее наука о системах управления получила существенное продвижение в работах Н.Винера [1948, 1958]. ^[3]Следующим крупным шагом стало создание общей теории систем Л.Бертанфи [1950], где дано определение кибернетики как науки об оптимальном управлении сложными динамическими системами.

Современный «прорыв в незнаемое» в исследовании систем совершен бельгийской школой во главе с И. Пригожиным. В книге В.С.Диева «Философско-методологические аспекты» в разделе «Нечеткость в принятии решений» описана история вопроса. В последние десятилетия самостоятельной научной дисциплиной стала теория принятия решений, которая рассматривает процессы управления сложными системами различной природы. ^[4]

Место этой дисциплины в системе наук определить довольно трудно. Возникла она вследствие экономических и политических потребностей, но сегодня ее уже нельзя отнести только к экономической или политической науке. Современное управление является феноменом двадцатого столетия, и именно в последние девяносто лет оно стало самостоятельной научной дисциплиной.

Значимость философско-методологического анализа проблем управления обусловлена и тем, что управление, являясь синтезом науки и искусства, знания и опыта, представляет широкое исследовательское поле для изучения человека, понимания его природы в различных ситуациях [В.С.Диев, 1997]. Основной функцией управления является принятие решений. В кратком виде методика и особенности принятия решений описаны О.И.Ларичевым [2001].^[5]

Особым направлением в развитии системы поддержки принятия решений можно считать и традиционное проектирование, и составление карт^[6]. Так, если взглянуть на карты с точки зрения управления, то можно сказать, что это и есть системы поддержки принятия решений, так как для красоты карты никто не строил – они всегда были утилитарны и создавались, в том числе и для целей управления. И даже первые карты — наскальные рисунки, где изображена окружающая местность с реками, пастбищами диких животных и лесами, были чисто утилитарными [К. А. Салищев, 1982].^[7] Оперативные карты, скорее всего, строились вначале на песке, а уже позднее стали переноситься на твердые носители. Ситуационные карты военных сражений и планы походов широко применялись на практике. История картографии свидетельствует о том, что функция карт в системы поддержки принятия решений была и остается доминирующей. Парадокс заключен еще и в том, что эта часть системы поддержки принятия решений приобрела признаки самостоятельной области на много веков раньше, чем появилась отрасль науки, связанная с системы поддержки принятия решений.^[8]

1.2 Классификация системы поддержки принятия решений.

Для системы поддержки принятия решений в настоящее время нет исчерпывающей общепринятой классификации. Разные авторы предлагают различные классификации.^[9]

На уровне пользователя разделяет системы поддержки принятия решений на пассивные, активные и кооперативные системы поддержки принятия решений. Пассивной системы поддержки принятия решений называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может внести предложение, чтобы было принято решение. Активная системы поддержки принятия решений осуществить предложение, какое решение следует выбрать. Кооперативная дает лицо принимающее решение возможность изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их пользователю.

На концептуальном уровне выделяют системы поддержки принятия решений, ориентированные на данные (Data-driven DSS, Data-oriented DSS); системы поддержки принятия решений, ориентированные на модели (Model-driven DSS); системы поддержки принятия решений, ориентированные на знания (Knowledge-driven DSS); системы поддержки принятия решений, ориентированные на документы (Document-driven DSS); системы поддержки принятия решений, ориентированные на коммуникации и групповые системы поддержки принятия решений (Communications-Driven Group DSS); интерорганизованные и интерорганизованные системы поддержки принятия решений (Inter-Organizational или Intra-Organizational DSS); специализированные системы поддержки принятия решений или системы поддержки принятия решений общего назначения (Function-Specific или General Purpose DSS); системы поддержки принятия решений на базе Web (Web-Based DSS).^[10]

На техническом уровне различают системы поддержки принятия решений всего предприятия и настольную системы поддержки принятия решений. системы поддержки принятия решений всего предприятия подключена к большим хранилищам данных и обслуживает менеджеров предприятия. Настольная системы поддержки принятия решений - это малая система, которая обслуживает только один компьютер пользователя ( в данной работе в основном будут рассмотрены именно они).^[11]

в Зависимости от данных, с которыми эти системы работают, системы поддержки принятия решений условно можно разделить на оперативные, тактические и стратегические. Оперативные системы поддержки принятия решений предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-экономическими процессами компании. Тактические системы поддержки принятия решений ориентированы на принятие решений для тактического менеджмента. Стратегические системы поддержки принятия решений ориентированы на анализ значительных объемов разнообразной информации, поступающих из различных источников для стратегического менеджмента^[12]:

o отчеты базируются на стандартных для организации запросах;

o отчеты представляются в удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедиа и т.п.;

o ориентированные на вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

Системы поддержки принятия решений второго типа достаточно глубоко прорабатывают данные, специально преобразованы так, чтобы их было удобно использовать в процессе принятия решений. Неотъемлемым компонентом системы поддержки принятия решений этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. Технологии этого типа строятся на принципах оперативного анализа данных.^[13]

Классификация системы поддержки принятия решений в зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств процесса создания систем можно выделить такие системы поддержки принятия решений: специализированные системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия решений-генераторы, системы поддержки принятия решений-инструментарий.^[14]

Специализированные системы поддержки принятия решений предназначены для использования конечными пользователями. Они дают возможность индивидуальном лицо принимающее решение или коллектива справиться со специфической множеством связанных проблем в конкретных ситуациях.

Системы поддержки принятия решений-генератор - это пакет связанных друг с другом программных средств (поиска и выдачи данных, моделирование и т.п.), который позволяет легко и быстро создавать специализированную системы поддержки принятия решений. Концептуальная структура системы поддержки принятия решений-генератора, которая отображает пользовательскую позицию, включает пять компонент: управление интерфейсом пользователя; управление представлением; управление анализом; системное управление; управление получения данных.^[15]

Системы поддержки принятия решений-инструментарий охватывает основную область технологии, что используется для построения системы поддержки принятия решений, и соответствует высочайшему уровню технологичности. Он предоставляет в распоряжение разработчиков системы принятия решений наиболее мощные программные средства, в том числе специализированные языки, усовершенствованные операционные системы, средства ввода-вывода информации.^[16]

Именно исходя из всего этого многообразия классификаций рядовому пользователю( не берем в расчет крупные компании и корпорации) достаточно тяжело определиться для себя какие именно программные средства ему необходимы, какие он бы хотел применить для повышения эффективности своей деятельности. Большинство не искушенных потенциальных пользователей ставит перед собой как правило несколько основных требований к программному обеспечению: как можно более эффективный набор инструментария при относительных не больших затратах на приобретение и эксплуатацию продукта( сюда входит и затраты на внедрение, до обучение персонала, техническую поддержку и обновление продукта). Выбор программ систем поддержки принятия решений для аналитического обзора строился не по наиболее функциональным и насыщенным инструментами, а по наиболее доступным для большого круга пользователей с разным уровнем подготовки.

2. Глава 2

В данной главе будет рассмотрены некоторые примеры программного обеспечения системы поддержки принятия решений.

2.1 Система поддержки принятия решений SIMBA

SIMBA DSS состоит из приложений SIMBA SOLVER и SIMBA PLANNER. Приложение SIMBA SOLVER (рабочая среда представлена на рисунке 1) является рабочей средой для моделирования оптимального решения (поиска оптимальной альтернативы) с помощью двух независимых методов: метода улучшенный метод взвешенной суммы критериев и метода Франклина.^[17]

Приложение SIMBA PLANNER (рабочая среда представлена на рисунке 2) является планировщиком проектов SIMBA SOLVER и позволяет:

1. Сводить уже созданные проекты в план

2. Планировать проекты

3. Контролировать основные параметры проектов

4. Создавать новые проекты и быстро открывать проекты в SIMBA SOLVER

SIMBA DSS — компьютерная программа для принятия оптимальных решений, например таких задач:

Управленческих:

Бизнес стратегия: определить направление развития фирмы

Закупки: выбрать наилучшего поставщика

Логистика: подобрать оптимальное расположение склада и офиса

Взаимодействие с контрагентами: выбрать наилучшего субподрядчика

Кадровая политика: отобрать идеального кандидата на вакансию

Оптимизация качества персонала: выявить профессиональный кадровый костяк предприятия

Житейских:

Важные покупки: выбрать автомобиль

Среда обитания: купить дом / квартиру с учётом интересов и перспектив всех домочадцев

Иностранные языки: определить предпочтения и выбрать наиболее подходящий для изучения

Профессиональная ориентация: выбрать будущую профессию

Трудоустройство: выбрать лучшего работодателя

Спорт и здоровье: начать бегать по утрам, заняться йогой или пойти в тренажёрный зал

Семья: подобрать спутника жизни.

Примерный алгоритм работы с программой выглядит так:

1. Сформулируйте проблему / возможность (создайте новый проект в SIMBA SOLVER)

2. Наметьте основные варианты решения (альтернативы)

3. Определитесь с существенными признаками искомого решения (заполните таблицу критериев для метода улучшенный метод взвешенной суммы критериев и/или таблицу альтернатив для метода Франклина)

4. Получите готовое решение

При необходимости:

Задайте доступные временные и финансовые ресурсы для нахождения решения

Задайте особенности критериев: Парето критерии (ключевые), неотъемлемые критерии (обязательные к наличию), критерии антагонисты (противодействующие), зависимые критерии (подсистемы других критериев)^[18]

Устраните противоречия для критериев и альтернатив («Предупреждения» в главном окне). Если устранить противоречия для конкретной альтернативы невозможно- это свидетельствует о неприменимости альтернативы (ложная альтернатива)

Создайте план проектов и планируйте созданные проекты в SIMBA PLANNER

Дополнительно (в ПОЛНОМ режиме для продвинутых пользователей):

Изменяйте текущий алгоритм перераспределения веса (АПВ) зависимых критериев

Изменяйте текущее соотношение Парето (долю Парето критериев)

Выбирайте тип важности критериев (бинарный / балльный / качественный / %)

Основные особенности системы поддержки принятия решений SIMBA:

Метод улучшенный метод взвешенной суммы критериев. В качестве базового метода используется популярный метод взвешенной суммы критериев.

Дополнительные возможности:

учёт Парето критериев (ключевых критериев) и выбор соответствующего соотношения Парето (5/95, 10/90, 20/80 …);

учёт неотъемлемых критериев (обязательных к наличию); учёт критериев антагонистов (противодействующих критериев);

учёт зависимых критериев (подсистем других критериев); анализ непротиворечивости критериев и альтернатив;

реализация алгоритмов перераспределения веса зависимых критериев; возможность работы с шаблонами критериев: загрузка критериев из файла шаблона (списком и выборочно);

создание собственных библиотек критериев;Метод Франклина[19] (баланс степеней свободы и рисков для каждой альтернативы);

Возможность независимой работы с каждым методом; другой метод может использоваться в качестве «второго мнения»;

Сведение проектов SIMBA SOLVER в тематический план и их планирование и мониторинг в программе SIMBA PLANNER (входит в пакет установки);

Наглядность (табличное представление, цветовое отображение параметров) и высокая скорость получения результатов (выбора лучшей альтернативы)

Низкий порог вхождения для неподготовленного пользователя (интуитивно понятный процесс работы с программой; два режима работы с методами: ОСНОВНОЙ / ПОЛНЫЙ)

Рисунок 1. Рабочая среда SIMBA SOLVER^[20]

Рисунок 2. Рабочая среда SIMBA PLANER^[21]

2.2 Система поддержки принятия решений "Выбор"

Система поддержки принятия решений "Выбор"( рабоче окно программы представлено на рисунке 3)- аналитическая система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты. Система опирается на математически обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.

Системы поддержки принятия решений основанные на МАИ может использоваться при решении следующих типовых задач:

оценка качества организационных, проектных и конструкторских решений;

определение политики инвестиций в различных областях;

задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных производств, пунктов обслуживания);

распределение ресурсов;

проведение анализа проблемы по методу "стоимость-эффективность";

стратегическое планирование;

проектирование и выбор оборудования, товаров;

выбор профессии, места работы, подбор кадров.

МАИ используется для решения слабо структурированных и неструктурированных проблем. Методология решения таких проблем опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность.

Хоть данная программа и выглядит довольно просто и незамысловато у нее есть несколько очень весомых преимуществ: её применение, не только очень просто, но и достаточно эффективно и не требует особых знаний и капиталовложений.^[22]

Рисунок 3 Рабочее окно программы «Выбор»^[23]

2.3 Система поддержки принятия решений «Мыслитель»

Программа "Мыслитель" – это очень простая программа, помогающая принимать достаточно сложные решения (рабочее окно программы представленн на рисунке 4). Вещь незаменимая и необходимая, когда перед человеком стоит сложный жизненный выбор, например, в каком районе купить квартиру, или где провести медовый месяц. О разработчике

Роман Камалов "Деловые программные системы" - это разработчик данной программы.

В программе "Мыслитель" неплохой и дружелюбный интерфейс. Все оценки и результаты выбора отображаются в одном окне. Также в новейшей версии программы добавлены возможности экспорта анкеты и результатов в MS Word, что очень удобно большинству пользователей. Нет необходимости в том, чтобы копировать и вставлять данные, совершая массу ненужных действий. Найдя интересное решение, можно отправить текстовый файл близкому человеку на электронный адрес, чтобы он ознакомился. Ведь бывает так, что предпринимать действия нужно как можно быстрее. Также среди приятных отличительных особенностей, функция сравнения числовых значений, для некоторых принципиально необходима, в частности - для менеджеров.

Так же как и в системе поддержки принятия решений «Выбор» в основе программы "Мыслитель", заложен метод американского математика Т.Саати - метод анализа иерархий.

Вот далеко не полный перечень ситуаций в которых Вам может помочь программа "Мыслитель" :

Выбор квартиры, это один из самых распространенных вариантов использования программы "Мыслитель".

Выбор машины, этот вариант использования по праву занимает второе место.

На третьем месте стоит выбор места проведения отпуска.

Весной повышенным спросом пользуется выбор вуза выбор института.

Одним из самых экзотических является выбор жениха или выбор невесты. Конечно надо выбирать сердцем, но серьезный математический аппарат не помешает и в этом случае.

Программу также можно использовать для выбора компьютера или сотового телефона.^[24]

Если решается задачу выбора банка для размещения накоплений, то программа придет на помощь и в этом случае.

В целом данную программу можно охарактеризовать как программа для повседневного использования, упрощенная для пользователя с низкой подготовкой в теоретической части

Рисунок 4 Рабочее окно программы «Мыслитель»

2.4. Система поддержки принятия решений «Analytica 2.0»

Analytica 2.0 разработана компанией "Lumina Decision Systems" и ориентированная на модели. Модель представляет собой некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий оригинальный объект или явление, сохраняя только некоторые важные его свойства, например, в процессе познания или конструирования.^[25]

Система поддержки принятия решений Analytica 2.0 является наследницей системы поддержки принятия решений Demos. Она разработана на основе десятилетних исследований инструментальных средств моделирования, анализа неопределенности и пользовательского интерфейса, которые проводились в университете Карнеги - Меллон расположенном в городе Питсбург и компании "Decision Lumina Systems".

Данную систему поддержки принятия решений можно определить как программное обеспечение количественного моделирования, как использование графического интерфейса для разработки модели. Ее возможности включают анализ сценариев, диаграммы влияния, многомерное моделирование (dimensional Modeling) и анализ риска. Система обеспечивает прозрачность и мощность бизнес-моделированию. Она значительно превышает возможности, которые предоставляются пользователям обычными электронными таблицами, фактически это графически-ориентированное инструментальное средство для создания, анализа и объединения количественных бизнес-моделей.

Она предоставляет легкие и быстрые возможности благодаря:

использованию удобного графического интерфейса на основе диаграмм влияния для объединения моделей в общей структуре;

средствам масштабирования модели, чтобы справиться с многомерностью проблем реального мира, используя массивы бизнес-информации;

управлению риском и неопределенностью благодаря эффективному моделированию по методу Монте-Карло, который можно определить как метод моделирования случайных величин с целью вычисления характеристик их распределений;

быстрого и легкого развертывания, создания моделей в Интернете с помощью инструментального средства Analytica Decision Engine;^[26]

импорта и экспорта данных с использованием механизма OLE.

Из-за того, что Analytica использует графический интерфейс и малое количество стандартных диаграммных символов, ее легко изучать и использовать. Главный менеджер или группа менеджеров могут определить концепцию проблемы, а ее качественные аспекты могут быть отображены без применения формул. Модели Analytica можно также легко и быстро модернизировать, поддерживать и расширять. Массивы бизнес-информации делают возможным установление временной последовательности моделей, исходя из того, что время является измерением. В святи с тем, что диаграммы Analytica самодокументируются, модели легко проверять или контролировать. Для этого не нужна внешняя документация, чтобы использовать модели вместе с другими.

Analytica 2.0 широко используется для создания и исследования моделей в различных отраслях, включая: бизнес и финансы; аэропространство; консалтинг; электронную коммерцию; здравоохранение; энергетику и окружающую среду; разработку новых видов продукции; оборона; научно-технические исследования и разработки, производство; телекоммуникации; высшее образование и др.^[27]

В идеале, пользователи должны быть информационно и компьютерно грамотными, то есть понимать сущность используемой информации и уметь работать непосредственно за компьютером. Однако компьютерная грамотность создателя решений не является обязательным условием успешного применения системы поддержки принятия решений. Дело в том, что многие руководители различного уровня не нуждаются в работе за компьютером, а предпочитают ее общению с людьми. Поэтому системы поддержки принятия решений проектируются с учетом этого фактора.

Пользователями системы поддержки принятия решений Analytica 2.0 является более 25 крупных корпораций, в частности Боинг (Boeing), General Motors, Motorola, Microsoft, Xerox. Analytica помогает решать сложные проблемы во многих функциональных областях, включая: оценку проектов; финансовое моделирование; поддержку и анализ решений, анализ, управление и ослабление риска; прогнозирование; анализ рынка. Существенный минус данного программного решения это отсутствие его хотя бы в демо версии в свободном доступе для ознакомления, что очень затрудняет распространению программы.

2.5 Система поддержки принятия решений «Игла»

Большинство социально-экономических систем являются слабо структурированными. К подобному типу относят системы, параметры и законы поведения которых описываются, в основном, на качественном уровне, и изменения параметров системы может приводить к трудно предсказуемым изменениям ее структуры. По этой причине моделирование таких систем и управление ими с использованием традиционных подходов, основанных на аналитическом описании либо статистическом наблюдении зависимостей между входными или выходными параметрами, затруднено, а зачастую невозможно, и приходится прибегать к субъективным моделям, основанным на информации, получаемой от экспертов и обрабатываемой с привлечением мышления, логики «здравого смысла», интуиции и эвристик.^[28]

Для моделирования слабо структурированных систем успешно применяется когнитивный подход, который ориентирован на то, чтобы активизировать интеллектуальные процессы лица, принимающего решение (лицо принимающее решение), и помочь ему зафиксировать свое представление о проблемной ситуации в виде формальной модели. В качестве такой модели выступает когнитивная карта ситуации, представляющая собой множество описывающих ее понятий (факторов), на котором задан набор причинно-следственных отношений.

Программная система поддержки принятия решений (системы поддержки принятия решений) «ИГЛА» (Интеллектуальный Генератор Лучших Альтернатив) основана на применении нечетких когнитивных моделей и обеспечивает поддержку группового построения и согласования нечеткой когнитивной карты, выполнение расчета и анализа ее системных показателей, а также динамического моделирования сценариев развития ситуации.

Система поддержки принятия решений «ИГЛА» может быть использована в качестве инструментария для синтеза, анализа и моделирования стратегий управления сложными, слабо структурированными системами, а также порождения и проверки гипотез, связанных с поведением данных систем при различных внешних воздействиях. Система является инвариантной относительно предметной области и может применяться пользователями различной квалификации: студенты, аналитики специализированных подразделений, эксперты, менеджеры, руководящие работники и многими другими.

Рисунок 5 Рабочее окно программы «Игла»^[29]

2.6 Система поддержки принятия решений «Прогноз»

Современное государственное управление невозможно без использования информационных технологий, опирающихся на методы математического моделирования и прогнозирования ситуаций. Речь идет о системах поддержки принятия решений, которые уже стали важным инструментом для многих органов власти — как на федеральном, так и на региональном уровне. На протяжении 14 лет подобные системы разрабатывает пермская компания «Прогноз»( модуль многокамерного анализа программы представлен на рисунке 6).

Системы поддержки принятия решений компании «Прогноз» в сфере государственного управления можно разбить на две группы. Это комплексы систем поддержки принятия решений для региональных органов власти и федеральных структур. Ключевыми характеристиками этих систем являются применение комплексов динамических моделей и возможность вариантного прогнозирования.^[30]

Важной особенностью системы поддержки принятия решений, разрабатываемых компанией, является высокий уровень научного обеспечения комплексов. Тесное сотрудничество с ведущими математиками страны в области функционально-дифференциальных уравнений во главе с профессорами Н.В. Азбелевым и В.П. Максимовым позволяет реализовывать модельные комплексы с применением самых современных достижений в этой области. В частности, решение задач целевого прогнозирования выполняется на основе технологии решения специализированных краевых задач, что существенно повышает адекватность моделей и оценку достижимости целей при заданных ограничениях.

Как правило, специалистами компании в рамках проекта создается хранилище данных, обеспечивающее интеграцию информационных ресурсов и единое пространство показателей. Разрабатываются модели процессов развития территорий, отраслей и предприятий. Формируется ситуационный центр ведомства, позволяющий просчитывать результаты принимаемых решений. Кроме этого, в нем заложена возможность оценивать ресурсы, необходимые для достижения целей.

Комплекс системы поддержки принятия решений регионального уровня обеспечивает поддержку принятия и выработки решений органами государственной власти в вопросах формирования, контроля и реализации социально-экономической и финансово-бюджетной политики управления регионом. В числе задач комплекса — мониторинг экономических, бюджетных, социальных процессов территории, исполнение бюджета, работа предприятий, жизнь и здоровье населения, уплата налогов и экологическое состояние среды. Блок аналитических задач позволяет сравнить социально-экономические характеристики региона с соседями по федеральному округу или любым другим субъектом РФ, выявить сильные и слабые стороны развития хозяйственного комплекса, оценить основные тенденции развития. Модельная подсистема реализует многовариантные прогнозные расчеты социально-экономического развития региона сценарного и целевого типа.^[31]

Один из интересных проектов компании «Прогноз» федерального уровня — созданная для Счетной палаты Российской Федерации информационно-аналитическая система. Она обеспечивает аудиторов необходимыми средствами контроля исполнения федерального бюджета и экспертизы финансово-бюджетных процессов страны. Для систематизации процессов сбора, первичной обработки и контроля данных, поступающих от различных субъектов бюджетного процесса, разработано централизованное хранилище данных. Задачи текущего и последующего контроля обеспечивает «Прикладной программный комплекс аналитических и сводных отчетов по результатам ревизии федерального бюджета». Комплекс реализует методы структурного и динамического анализа исполнения федерального бюджета в разрезе бюджетной классификации. При этом появляется возможность детализации анализа до отдельных платежных документов. Специализированный комплекс обеспечивает руководство ведомства интегрированной информацией.

На сегодняшний день пользователями разработанных компанией прогнозно-аналитических систем являются Администрация Президента и Правительство Российской Федерации, Минэкономразвития, Минфин России, Минприроды, Минпромэнерго, Банк России и Счетная палата Российской Федерации, Федеральная налоговая и тарифная служба, администрации Чувашии, Якутии, Башкортостана, Пермской и Нижегородской областей.

Данный программный комплекс является довольно мощной системой поддержки принятия решений, но он конечно же не является очень доступным и простым в использовании, в данной работе он представлен с целью показать промежуточную ступень между пользователями с малыми финансовыми средствами и состоятельными компаниями. Так как это отечественная разработка то она на порядок дешевле зарубежных аналогов, но при этом обладает всеми чертами комплексного проекта охватывающего большие сферы применения.^[32]

Рисунок 6 Модуль многокамерного анализа программы «Прогноз»^[33]

Заключение

В данной курсовой работе было отображено лишь только малая часть программ написанных программистами, для практического применения теоритических изысканий в области систем поддержки принятия решений. Даже учитывая что существует большой комплекс программ в данном направлении которые не были отображены в обзоре, тут еще существует большой потенциал для развития.

Как вывод первой главы можно сказать что в данной области еще не до конца сформированы единые представления о классификации и разделении разных направлений систем поддержки принятия решений. Даже среди деятелей науки данное направление является открытой книгой в которую еще предстоит написать страницы. Во второй главе была попытка предоставить обзор программ и провести не большой анализ с точки зрения преимуществ, областей применения каждой из них. Выбор программ строился не по наиболее функциональным и насыщенным инструментами, а по наиболее доступным для большого круга пользователей с разным уровнем подготовки. Как итог данного раздела можно сказать что программы систем поддержки принятия решений, с уровня корпораций крупных предприятий, постепенно доходят до рядового пользователя. Интерфейсы становятся упрощённее и более интуитивно понятными пользователям с низким уровнем подготовки.

Как следствие такое течение событий скорее всего приведет к еще более массовому использованию программ данного рода. Ведь когда то даже обычный текстовый редактор не все могли эксплуатировать, его было проблематично открыть с помощью одной лишь командной строки. В данной ситуации когда большие игроки уже заняли полностью нишу создание программного обеспечения для крупных компаний, имеет смысл сосредоточить усилия на создании программ ориентированных на ежедневное использование радовым пользователем. Например плотнее импортировать на такие платформы как Andoid и IOS.

Список использованных источников.

Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Тикунов./ Геоинформатика: Учеб, для студ. Вузов М.: Издательский центр «Академия». 2005 — с. 163—164
А.В.Вишнеков, Н.С.Курилова, И.Е.Сафонова, В.И.Штейнберг. /Многоцелевые задачи принятия проектных решений: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 2002. - 78 с.
А.В.Вишнеков./ Методы принятия проектных решений в CAD/CAM/CAE системах электронной вычислительной техники: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 1999. - 92 с.
А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, В.И.Бадулин /Методы экспертных оценок. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 24 с.
А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова/Продукционная модель представления знаний в экспертных системах. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 20 с.
А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, А.В.Киселев/Принятие решений в условиях неопределенности на сонове аппарата нечетких множеств. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 33 с.
И.Е.Сафонова, А.В.Дробышев, К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов/Методы принятия решений. Методы Дельфи и ЭЛЕКТРА. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - М.: МГИЭМ. 2007. - 26 с.
Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL:http://simba.su/. (Дата обращения:03.06.2017)

Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL: http://simba.su/wp-content/uploads/2015/12/1.png. (Дата обращения:03.06.2017)

Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL: http://simba.su/wp-content/uploads/2015/12/1.png Дата обращения:03.06.2017)
СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10 (Дата обращения:04.06.2017)
СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://pc-softfree.ru/upload/shot/191/19043.png (Дата обращения:04.06.2017)
СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10 (Дата обращения:04.06.2017)
СППР Analytica 2.0 / Lumina Decision Systems// Описание программы. URL: http://www.lumina.com/ (Дата обращения:05.06.2017)
Гулаков В.К., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. СППР на основе когнитивного моделирования «ИГЛА» / Гулаков В.К., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. // Программные продукты и системы. — 2007. — № 3. — С. 12.
СППР «Игла» / А. Подвесовкий // Описание программы. URL: http://ok-t.ru/studopediaru/baza3/351586683546.files/image032.jpg (Дата обращения:05.06.2017)
Prognoz Platform входит в мировой рейтинг платформ продвинутой аналитики/ С.Шестаков// Описание программы. URL: http://www.prognoz.ru/publications/95318 (Дата обращения:05.06.2017)

СППР «Прогноз»/ НТИ «Kami»// Модуль многокамерного анализа программы. URL: http://images.myshared.ru/4/259171/slide_1.jpg (Дата обращения:05.06.2017)

[Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Тикунов./ Геоинформатика: Учеб, для студ. Вузов М.: Издательский центр «Академия». 2005 — с. 163—164] ↑
[Е. Г. Капралов, А. В. Кошкарев, В. С. Тикунов./ Геоинформатика: Учеб, для студ. Вузов М.: Издательский центр «Академия». 2005 — с. 192—193] ↑
[А.В.Вишнеков, Н.С.Курилова, И.Е.Сафонова, В.И.Штейнберг. /Многоцелевые задачи принятия проектных решений: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 2002. - 78 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков. /Методы принятия проектных решений в CAD/CAM/CAE системах электронной вычислительной техники: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 1999. - 84с. ] ↑
[А.В.Вишнеков./ Методы принятия проектных решений в CAD/CAM/CAE системах электронной вычислительной техники: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 1999. - 92 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков./ Методы принятия проектных решений в CAD/CAM/CAE системах электронной вычислительной техники: Учебное пособие. - - М.: МГИЭМ. 1999. – 95 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, В.И.Бадулин /Методы экспертных оценок. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 24 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, В.И.Бадулин /Методы экспертных оценок. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 27 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова/Продукционная модель представления знаний в экспертных системах. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 20 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова/Продукционная модель представления знаний в экспертных системах. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 25 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова/Продукционная модель представления знаний в экспертных системах. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 28 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, А.В.Киселев/Принятие решений в условиях неопределенности на сонове аппарата нечетких множеств. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 33 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, А.В.Киселев/Принятие решений в условиях неопределенности на сонове аппарата нечетких множеств. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - - М.: МГИЭМ. 2001. - 39 с. ] ↑
[А.В.Вишнеков, И.Е.Сафонова, Н.С.Курилова, А.В.Киселев/Принятие решений в условиях неопределенности на сонове аппарата нечетких множеств. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - М.: МГИЭМ. - 2001. - 49 с. ] ↑
[И.Е.Сафонова, А.В.Дробышев, К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов/Методы принятия решений. Методы Дельфи и ЭЛЕКТРА. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - М.: МГИЭМ. 2007. - 26 с. ] ↑
[И.Е.Сафонова, А.В.Дробышев, К.Ю.Мишин, С.В.Цыганов/Методы принятия решений. Методы Дельфи и ЭЛЕКТРА. - Методические указания к лабораторной работе по курсу "Системы поддержки принятий решений". - М.: МГИЭМ. 2007. - 31 с. ] ↑
[Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL:http://simba.su/. (Дата обращения:03.06.2017)] ↑
[Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL:http://simba.su/. (Дата обращения:03.06.2017)] ↑
[Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL:http://simba.su/. (Дата обращения:03.06.2017).] ↑
[Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL: http://simba.su/wp-content/uploads/2015/12/1.png. (Дата обращения:03.06.2017)] ↑
[Simba DSS/ В. Игнатьев // Описание программы. URL: http://simba.su/wp-content/uploads/2015/12/1.png (Дата обращения:03.06.2017)] ↑
[СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10 (Дата обращения:04.06.2017)] ↑
[СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://pc-softfree.ru/upload/shot/191/19043.png (Дата обращения:04.06.2017)] ↑
[СППР Выбор/ А. Дурнев // Описание программы. URL: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10 (Дата обращения:04.06.2017)] ↑
[СППР Analytica 2.0 / Lumina Decision Systems// Описание программы. URL: http://www.lumina.com/ (Дата обращения:05.06.2017)] ↑
[СППР Analytica 2.0 / Lumina Decision Systems// Описание программы. URL: http://www.lumina.com/ (Дата обращения:05.06.2017)] ↑
СППР Analytica 2.0 / Lumina Decision Systems// Описание программы. URL: http://www.lumina.com/ (Дата обращения:05.06.2017) ↑
[Гулаков В.К., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. СППР на основе когнитивного моделирования «ИГЛА» / Гулаков В.К., Лагерев Д.Г., Подвесовский А.Г. // Программные продукты и системы. — 2007. — № 3. — С. 12.] ↑
[СППР «Игла» / А. Подвесовкий // Описание программы. URL: http://ok-t.ru/studopediaru/baza3/351586683546.files/image032.jpg (Дата обращения:05.06.2017)] ↑
[Prognoz Platform входит в мировой рейтинг платформ продвинутой аналитики/ С.Шестаков// Описание программы. URL: http://www.prognoz.ru/publications/95318 (Дата обращения:05.06.2017)]

↑
[Prognoz Platform входит в мировой рейтинг платформ продвинутой аналитики/ С.Шестаков// Описание программы. URL: http://www.prognoz.ru/publications/95318 (Дата обращения:05.06.2017)] ↑
[ Prognoz Platform входит в мировой рейтинг платформ продвинутой аналитики/ С.Шестаков// Описание программы. URL: http://www.prognoz.ru/publications/95318 (Дата обращения:05.06.2017)] ↑
[СППР «Прогноз»/ НТИ «Kami»// Модуль многокамерного анализа программы. URL: http://images.myshared.ru/4/259171/slide_1.jpg (Дата обращения:05.06.2017)] ↑