Концепция формирования инновационной модели социально-экономического развития Харьковской области "Харьков как инновационный порт", страница 81

В настоящее время создание эффективной СППР немыслимо без использо­вания современных информационных технологий.

Типичная архитектура СППР может включать следующие компоненты:

информационные системы, например такие, как OLTP, информационно-спра­вочные продукты DSS/OLAP или специализированные компоненты на компью­те­рах фирмы Sequent, которые рассматриваются как источники для хранилища данных;

средства транспотрировки данных;

средства моделирования данных (структура, правила, процедуры);

репозиторий (средство для сохранения описания моделей данных);

средства выборки и представления данных.

Все задачи перед непосредственным процессом обработки СППР должны быть представлены моделью, необходимой для поиска решения.

Модель не регламентирует ЛПР, на каком решении остановиться, она не навязывает свою точку зрения, а только моделирует ситуацию по предложенным данным при выборе пути решения конкретной проблемы из области управления. Активная роль ЛПР в системе СППР предоставляет ему право:

пользоваться имеющимися, запрашивать или вводить новые данные;

производить анализ с определением уровня детализации;

моделировать конкретные ситуационные моменты с выбором критериев, которые предоставляют наибольший интерес для ЛПР;

принимать окончательное решение.

Модель может выдавать результат и рекомендации по эффективности, рацио­нальности и целесообразности принимаемого решения, а также архивный "прецедент" (если таковой имеется в базе данных) возможных последствий эконо­мического характера. Элементами модели являются знания и запрограмми­ро­ван­ный алгоритм логического вывода. Знания, представленные атрибутами и пара­мет­рами атрибутов, образуют совокупность, получившую название базы знаний (БЗ).

Начальные и конечные параметры задают множество значений для конк­ретного атрибута (пример атрибута — финансовые затраты на производство новой продукции в течение 4 месяцев). Главная задача состоит в том, чтобы найти такой параметр Xi из множества значений X = , который в соответ­ствии с дру­гими параметрами Yi, Mi, …, Ki приводил бы к оптимальному резуль­тату, например получению максимальной прибыли при переходе к про­изводству совершенно новой продукции не только без ухудшения текущего поло­же­ния кор­по­рации на рынке, а, наоборот, улучшения финансовых (валютных) и конкуренто­способных условий её функционирования. Особенностью модели является четкая структуризация и разбиение на уровни иерархии функцио­нальных составляющих модели: если у атрибута заданы параметры — это второй уровень иерархии, а множество значений (от начального до конечного) — третий уровень иерархии.

Процесс нахождения оптимального варианта на третьем уровне может базироваться на том, что множества, находящиеся на данном уровне иерархии, взаимодействуют между собой. Из каждого множества случайным образом выбирается только одно значение. Совокупность значений образуют матрицу, в которой при помощи соответствующей методологии находят оптимальное реше­ние. Далее вновь формируется матрица из элементов множеств, и предыдущий результат сравнивается с полученным. Оптимальным вариантом считается реше­ние, приносящее максимальную эффективность по интересующим ЛПР крите­риям. ЛПР, базируясь на собственном опыте или используя "метод проб и оши­бок", может задать только те параметры, которые важны для него на данный момент.

Гибкость выбора любой модели заключается в том, что ЛПР может ввести новые атрибуты, параметры, не исключая уже находящихся в рассмотрении. Таким образом, ЛПР может ввести дополнительные сведения или оперировать имеющимися.

Такая модель имитирует образ мышления человека в процессе принятия решения, а следовательно, — выбора модели управления, анализирует введен­ные данные, находит возможный оптимальный вариант, выдает рекомендации и сопоставляет результат с эталонной ситуацией в сфере экономического разви­тия. Получив необходимую информацию, ЛПР может модифицировать модель (оперируя атрибутами и параметрами атрибутов) и вновь сгенерировать процесс ситуационной имитации процесса управления с использованием аналитических и вычислительных методов, доступом к самим данным и их анализу.