Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ ОРГАНІЗАЦІЇ ІНФОРМАЦІЇ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ

СУЧАСНІ ПРОБЛЕМИ ОРГАНІЗАЦІЇ ІНФОРМАЦІЇ В СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

СУЧАСНІ  ПРОБЛЕМИ  ОРГАНІЗАЦІЇ  ІНФОРМАЦІЇ  В  СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ

В сучасних економічних умовах простежується підвищення інтенсивності процесів формування тенденції підвищення якості управляючих рішень і ролі  менеджерів як суб’єктів ринкових взаємовідносин. В сучасних умовах функціонування економічних систем пов’язане з використанням в менеджментів інформаційних технологій в основі яких організація знань на засадах інтелектуалізації підходів їх представлення в автоматизовані системи прийняття рішень.
Тобто головний напрям процесів прийняття рішень в менеджменті на базі інформаційних систем – це вирішення проблем представлення знань.
Перш ніж аналізувати методи представлення знань зауважимо, що менеджмент як суб’єкт економічних систем має справу з об’єктами переважно складності і дуже складної статури. Річ у тому, що економічні системи як суспільний процес завжди описує деякий конфлікт. Тому методи описування економічних систем повинні бути спроможними аналізувати конфлікт.
Щоб підкреслити складності з якими стикається процес описування явищ, які протікають в економічних системах можна додати, що кожний з суб’єктів системи має не лише свої особисті цілі, але і різноманітну інформацію щодо стану системи, зовнішніх факторів впливу, про мету інших суб’єктів і навіть власні цілі уявляє не досить чітко.
Тому дослідження таких систем потребує поєднання формальних методів з евристичними. Але перш ніж обговорювати конкретні підходи організації знань і систем управління заснованих на знаннях визначимо, що під знаннями будемо розуміти інформацію описану таким чином, що містить всю семантику поняття і представляє одиниці здатні вміщувати всебічні відомості про цю одиницю, створювати складні багаторівневі структури.
У вигляді фрагментів інформаційних одиниць, що характеризують знання, можуть бути і процедури які активізуються у відповідних ситуаціях.
Знання можна поділити на факти, які вказують, що є істиною і правила, які дозволяють прогнозувати зміни у часі або у разі виконання послідовності дій, а також косвеним чином отримати характеристики не спостерігаємих явищ.
Представлення знань створено багато спеціальних мов (моделей) для різних прикладних областей. Більшість моделей може бути зведено до слідуючи типів – продуктивність моделі; семантичні мережі (суть символів, знаків); фрейми (абстрактний образ уявлення) і формальні логічні моделі. Характеристики цих типів відомі, але їх функціональна орієнтація не однакова. Якщо продуктивні моделі застосовуються переважно в системах виробничого менеджменту, то фреймові які копіюють організацію пам’яті людини  представлені у маркетингових експертних системах, тобто там де знання здебільшого не структуровані і виникають труднощі з застосуванням традиційного математичного апарату для їх описування, тобто там де справа мається з нечіткими знаннями.
Для вирішення проблеми формального представлення нечітких знань існує напрям м’яких обчислень, що широко застосовується в системах штучного інтелекту (СШІ). В основі цих спрямувань описування і представлення знань поняття лінгвістичної змінної (знання її визначається мовними характеристиками властивостей).
Моделі які представлені на підставі елементів мови, що використовує людина при описуванні відповідного процесу управління отримали назву семантичних. У вигляді кортежу така модель буде М=< , , , , , , , ,  >, де у – алфавіт;  - множина с синтаксичних правил побудови планів виразу знаків;  - множина синтаксичних правил побудови змісту (семантики) знаків;   - множина термів (обчислення предикатів);  - множина синтаксичних правил побудови вірних виразів;  - множина семантично вірних виразів;  - множина правил отримання послідовностей з нових вірно побудованих виразів;   - множина правил зміни синтаксис семіотичної системи (відповідно до множини  , , , , );  - множина правил зміни семантики семіотичної системи різниця семіотичних систем від формальних
1. мають множину знаків, що мають плани виразів (синтаксисом) і змісту (семантикою);
2. можуть самостійної змінювати свої син такс і семантику;
3. системи відкриті, що дає змоги змінювати син такс або семантику зовні.
Основні етапи роботи таких моделей у разі пошуку управлінь:
-   отримання опису текучої ситуації на об’єкті (S = (Г, П, Т, R, п, т, R))
-   поповнення мікро опису ситуації
- класифікація ситуації і виявлення класів можливих рішень
- вивід допустимих рішень
- прогнозування післядії прийняття допустимих рішень
- прийняття рішень
Як слідує з вищенаведеного апарат організації різноманітних знань існує, але досвід показує, що його застосування і практична реалізації на цих основах у вигляді прикладних інформаційних систем СППР, ЕС проблема не менш складна.
Перш за все, як показала практика, потрібне вирішення задачі раціонального поєднання можливостей експертів, його орієнтації в складних поганоформалізуємих ситуаціях з перевагами ЕОМ у пам’яті, швидкості і точності. В цьому випадку виправдовує себе орієнтація на інтерактивні системи прийняття рішень. Обминаючи старі але, ще існуючі такі режими використання ЕОМ як інформаційно-пошуковий, інформаційно радний будемо мати на увазі лише управляючий і імітаційно-прогнозний які є  більш сучасними і перспективними.
У якості комерційних систем в цьому режимі використовуються автоматизовані системи підтримки управляючих рішень  (СППР) і експертні (ЕС). Під СППР розуміється така автоматизована система, яка “безпосередньо” виробляє рішення на визначених рівнях управлінь. При цьому поняття безпосередньо реалізується як необхідність прийняття рішень у реальному часі (РЧ). До речі зауважимо, що функціонуючі СППР ще не в повній мірі відповідають такого роду вимогам із-за недосконалості сфері представлення знань (обмаль “експертів по знанням”), наявності проблем погодження моделі об’єкту і моделей машини.
Вирішення задач управління і прогнозування можливе лише за умов наявності надійної моделі і її машинної реалізації у вигляді ЕС. Прототипом в аграрному менеджменті може бути створені нами експертні системи “Аналіз” і “Сєв”, що на підставі динамічного моделювання і фреймового описування прогнозують строки посіву етапи розвинення культур. У вигляді кортежу процес прогнозування може бути записано як Ri = f(a, q, t):
а – сортові особливості культур;
q – вектор зовнішніх впливів у часі  t.
У систему закладено можливість імітаційного моделювання, що розширює можливості ЛПР відносно прийняття кращого рішення.
Однак в підсумку зауважимо, що інколи експертній прогностиці в менеджментів називається значення більше ніж вона того заслуговує. Практика доводить, що як би досконалими не була обробка експертних оцінок, висловлюванням експертів можна довіряти лише в тому випадку, якщо він дійсно знає об’єкт, тобто якщо він має прецедент, Однак, в наші часи обробка експертиз у поєднанні з технікою імітації відіграють все більшу роль у становленні сучасних засобів вироблення і прийняття управляючих рішень.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить