В целом можно сказать, что универсальные средства разработки более дороги и приводят к увеличению времени разработки, но обеспечивают большую гибкость.
Для построения экспертных систем можно использовать деревья решений [3, 34], рассмотренные также в п. 4.1.3. Пусть имеется дерево решений для анализа маркетинговой ситуации (рисРис. 23).
Рис. 23. Пример дерева решений анализа ситуации
Для преобразования этого дерева в набор правил следует сопоставить правило каждому пути, например
Если объем продаж достаточен и прогноз благоприятен, то ситуация
нормальна.
…
Если объем продаж недостаточен и нет разработанной новинки, то покупайте
лицензию на производство новинки.
К сожалению, в реальных случаях деревья получаются значительно более сложными. Этому есть ряд причин.
○ Многие вершины-случаи являются на самом деле результатом предварительного решения. Например, благоприятный или неблагоприятный прогноз на рисРис. 23 – фактически результат предварительного решения проводить или не проводить прогноз.
○ На рисРис. 23 показаны не совсем типовые решения: они полностью определяются ситуацией. На самом деле даже для нормальной ситуации возможен ряд решений: можно расширять производство, диверсифицировать продукцию. Таким образом, в правила легко преобразуются только решения, полностью обусловленные внешними причинами и не имеющие альтернатив. Хотя класс таких решений достаточно широк, далеко не все авторы относят такие задачи к задачам принятия решений.
○ Процесс принятия решений в организации непрерывен, то есть решения все время чередуются со случаями. Выделить фрагмент этого процесса – сложная задача.
○ Случаи могут давать большое количество вариантов. Например, ожидаемый доход – величина практически непрерывная. Дерево решений подразумевает конечность возможных вариантов для каждого случая. В случае большого числа вариантов сложность дерева значительно возрастает.
Таким образом, построение деревьев решений – задача сама по себе далеко не простая, и перед тем, как применять его для разработки экспертных систем, следует оценить, не слишком ли велика будет трудоемкость.
Практические рекомендации по построению экспертных систем, основанные на опыте авторов, заключаются в следующем: разработка и внедрение пройдут без проблем, если выполняются следующие условия.
1. Экспертная система не должна делать работу за оператора, не должна «догадываться», что он хотел сделать. Напротив, должна сохраняться полная управляемость процессом, пусть даже это будет немного более трудоемко.
2. Неоптимальность функционирования не должна быть причиной отказа системы. Хорошо, если всю работу можно сделать и без интеллектуализации, хотя бы это было намного сложнее и дольше.
3. Неточные, неправильные решения или отсутствие решения не должны приводить к серьезным последствиям: разорению фирмы или большим убыткам. На первом этапе система должна быть только советующей[61].
4. Система должна создаваться постепенно, с постепенным совершенствованием и устранением неизбежно возникающих ошибок. При этом не должны происходить нарушения в работе объекта управления. Чем безболезненнее произойдет разработка и опытная эксплуатация, тем лучше. Для систем управления организацией старая («ручная») и новая (автоматизированная) системы управления работают параллельно, а реальное управление организацией постепенно переходит к новой системе.
Эти методы достаточно развиты, по ним имеется обширная литература, например, [11, 19]. Число монографий и учебников по этой теме постоянно пополняется. К числу программных средств можно отнести математические пакеты, а также многочисленные пакеты, предназначенные для решения задач математического (в частности линейного) программирования и исследования операций. Некоторые методы включены в состав популярных электронных таблиц. Постановка решаемых этими средствами задач дана в п. 2.1. Ввиду универсальности и широкой распространенности использования данных методов, их подробное рассмотрение в данной книге излишне.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.