УДК 519.87

СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ОРГАНИЗАЦИИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Тиханычев Олег Васильевич
Академия военных наук
кандидат технических наук, профессор

Аннотация
Практика внедрения систем поддержки принятия решений в процесс управления показала, что существующий подход к их определению и классификации не соответствует современным требованиям. С использованием методов системного подхода автор уточняет классификацию систем поддержки принятия решений и предлагает новое определение таких систем.

Ключевые слова: классификация СППР, определение СППР, поддержка принятия решений, системный подход


SYSTEM APPROACH TO THE ORGANIZATION OF THE AUTOMATED DECISION SUPPORT

Tikhanychev Oleg Vasilevich
Academy of Military Sciences
Candidate of Technical Sciences, Professor

Abstract
Practice implementation of decision support systems in the management process has shown that the existing approach to its definition and classification do not meet modern requirements. Using a systematic approach methods author clarifies the classification systems of the sub-delay decision-making and clarifies the definition of these systems.

Keywords: classification, decision support, definition, system approach


Рубрика: 05.00.00 ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Библиографическая ссылка на статью:
Тиханычев О.В. Системный подход к организации автоматизированной поддержки принятия решений // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 8 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/08/69947 (дата обращения: 20.11.2016).

Практика управления показывает, что спектр задач, решаемых в цикле принятия решения, лежит в пределах от сильно структурируемых до практически не поддающихся структурированию. Большую группу в совокупности этих задач составляют слабоструктурируемые задачи, решение которых связано с наличием количественных и качественных переменных, причем зачастую качественные аспекты решения доминируют. Принятие эффективных решений в таких условиях требует использования специализированных математических методов. Данное обстоятельство порождает необходимость создания программно-технических систем, основанных как на традиционных методах алгоритмической обработки данных, так и на методах создания и использования специализированных средств поддержки принятия решений. Наиболее эффективными средствами решения таких задач являются экспертные системы и системы поддержки принятия решений (СППР). Практика показывает, что в самых ответственных областях чаще всего используются именно СППР. Примером может служить такая область деятельности, как крупная биржевая торговля. С появлением программ «биржевых роботов», деятельность трейдеров существенно упростилась. Но, несмотря на присутствующее в названии программ определение «робот», они, по функционалу, не экспертные системы, а именно СППР – не смотря на наличие аппарата расчётов и прогнозирования, принятие решения при их использовании остаётся за человеком. До настоящего времени основополагающим принципом организации «алгоритмической торговли» остаётся совместное использование возможностей программных средств и интуиции человека. И такой подход сохраняется и, вероятно, будет продолжаться, в других областях, характеризующихся высокой стоимостью ошибочных решений.

В то же время, если для экспертных систем вопросы описания и классификации в настоящее время достаточно подробно отработаны, то для СППР, несмотря на достаточно продолжительную историю вопроса, ясности пока нет.

Сам термин «системы поддержки принятия решений» появился в начале 70-х годов прошлого века. За это время сформировано множество различных вариантов определений таких систем. Большое количество различных трактовок определений СППР возникло, как представляется, за счёт акцентирования разными специалистами различных аспектов обеспечения принятия решений.

В отечественных источниках наиболее часто можно встретить ссылки на следующие определения СППР [1,2,3,4,5,6]:

1. Системы поддержки принятия решений являются человеко-машинными объектами, которые позволяют лицам, принимающим решения (ЛПР), использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем. К слабоструктурированным относятся задачи, которые содержат как количественные, так и качественные переменные, причём качественные аспекты проблемы имеют тенденцию доминировать. Неструктурированные проблемы имеют лишь качественное описание.

2. СППР — это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктурированных проблем.

3. СППР — это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

4. Система поддержки принятия решений — это компьютерная система, позволяющая ЛПР сочетать собственные субъективные предпочтения с компьютерным анализом ситуации при выработке рекомендаций в процессе принятия решения.

5. СППР — компьютерная информационная система, используемая для различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, полностью выполняющую весь процесс решения.

Анализ показывает, что все эти определения, хотя и не описывают систему в полной мере, не противоречат современным взглядам на СППР, а скорее дополняют друг друга по тем или иным показателям.

В зарубежных источниках одно время применялся английский эквивалент определения СППР — «Decision Support System» (DSS). Современный общепринятый английский эквивалент понятия СППР — «Decision-Making Support System» (DMSS).

В современных зарубежных источниках встречаются и другие варианты определения понятия СППР.

1. В глоссарии по DWH, OLAP, XML система поддержки принятия решений (Decision Support Systems) определяется как [7] «программное обеспечение, поддерживающее формирование отчетов по исключениям, стоп-сигналам, стандартным хранилищам, анализу данных и анализу, основанному на системе правил. База данных, созданная для формирования незапланированных запросов конечным пользователем».

2. В других зарубежных источниках можно найти следующие определения:

- «interactive computer-based systems that help decision makers utilize data and models to solve unstructured problems» (англ.) — диалоговые автоматизированные системы, помогающие ЛПР использовать данные и модели для решения неструктурированных проблем [8];

- «a computer-based system for identifying, collecting, analyzing and reporting those measures and data which are critical in making effective management decisions and plans. It isflexibleunstructuredand allows the manager to see new relationships» (англ.) — автоматизированная система для идентификации, сбора, анализа и обобщения данных, которые являются критичными для принятия эффективных управленческих решений и разработки планов [8].

Впрочем, несмотря на отсутствие официального определения СППР, наиболее часто в научной литературе применяется определение, предложенное отечественными специалистами О.И. Ларичевым и А.Б.Петровским [9,10]: «СППР — это человеко-машинная система, которая помогает пользователю, используя данные, математические модели (методы) и знания, проанализировать возможные варианты решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем и найти наилучшее или допустимое решение».

Обобщенная структура СППР, отражающая суть этого определения, приведена на рисунке 1.

Рисунок 1. Обобщенная структура СППР

Отметим, что данное определение верно отражает сущность СППР, но, с точки зрения практической реализации таких систем, недостаточно детально. Проблему описания предметной области усугубляют неточности в существующей классификации систем поддержки принятия решений. Разные специалисты и научные школы предлагают различные подходы к их классификации.

Так, на уровне пользователя СППР иногда делят на пассивные (passive DSS), активные (active DSS) и кооперативные. На концептуальном уровне СППР различаются по признаку управляющих воздействий: СППР, управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS); СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS); СППР, управляемые документами (Document-Driven DSS); СППР, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS); СППР, управляемые моделями (Model-Driven DSS). На техническом уровне различают СППР предприятия  или корпоративную (Enterprise Resource Planning System)  и личные СППР (Personal Information Systems).  В зависимости от типов данных, с которыми эти системы работают, СППР условно делят на оперативные (Executive Information Systems) и стратегические (Customer Synchronized Resource Planning). А с точки зрения конструктивных особенностей, СППР иногда разделяют на целевые, настраиваемые и собираемые.

Однако данная классификация ориентируется на процесс создания некоторой автономной СППР «с нуля». В то же время, как показала практика, рассматривать СППР как отдельную систему, в отрыве уже имеющихся от программно-технических средств автоматизации управления, не совсем корректно. СППР должна использовать и объединять в единый цикл управления уже применяемые комплексы средств автоматизации используя собственные средства интеграции, при минимально необходимых доработках существующих средств и разработках новых программ, преимущественно – диспетчеров.  В рамках такой точки зрения интерес представляет один из вариантов западной классификации автоматизированных систем управления, когда автоматизированные системы управления разделяются на уровни по степени участия в процессе управления человека [11,12,13].

Системы первого уровня – «С2» (Command and Control), «С2+» или «С3» в зависимости от функционала, предполагают наличие средств автоматизации сбора, первичной обработки и наглядного представления информации для обеспечения ЛПР максимально полными данными о текущей обстановке, обеспечивающими принятие им адекватных этой обстановке решений. Само же принятие решения и оценка последствий его реализации возлагаются на человека. Формально такие системы можно отнести к СППР типа DSS.

Системы уровня «С4» (CommandControlCommunications and  Computers), кроме средств сбора и обработки информации, имеют набор связанных между собой моделей и расчётных задач, обеспечивающих формирование управляющих воздействий по известным исходным данным и прогнозирование основных результатов принимаемых решений. За человеком в них остаётся функция формулирования задачи и формирование единого решения на основе частных управляющих воздействий. Фактически – это СППР класса DMSS.

Отдельной классификации интеллектуальных СППР в данном перечне пока нет. В той или иной степени понятию «интеллектуальных» соответствуют автоматизированным системам класса «C4ISP-System»  (Command, Control, Communications, Computers and Intelligence Support Plan). Но полноценными интеллектуальными СППР их назвать пока нельзя.

В рамках развития указанного классификационного подхода в работах [14,15] было предложено уточнить классификацию СППР, сделав основным классификационным признаком разделение по степени задействования человека в работе системы, то есть уровню автоматизации пользовательских функций, реализуемых в процессе принятия решений.

По данному признаку автоматизированные СППР естественным образом, совпадающим с историческими этапами развития автоматизации управления, можно разделить на:

- информационные;

- расчётно-информационные;

- интеллектуальные.

Безотносительно других качеств, к автоматизированным СППР, в рамках предлагаемой классификации предложено относить только системы, обладающие следующими свойствами:

- автоматизированный сбор и обработка информации, необходимой для принятия обоснованного решения, детализация неполной и уточнение сомнительной информации;

- программное формирование ранжированного перечня альтернатив и пояснений к ним по заданным в общем виде (на языке, близком к естественному) условиям;

- программное формирование предложений по изменению условий решения задачи при невозможности сформировать варианты действий по достижению поставленной цели в заданных условиях;

- представление результатов расчётов и моделирования в агрегированной наглядной форме;

- накопление и применение знаний о предметной области, в том числе с учётом предпочтений конкретного пользователя.

И, в соответствии с предлагаемой классификацией, система должна быть автоматизированной. Вариант с группой экспертов, собирающих информацию и лично формирующих варианты решений, хоть по формальным признакам и соответствует определению СППР, не рассматривается.

Предложенная классификация [16,17] позволяет определить СППР не как отдельное программно-техническое средство, а как некоторую «надсистему» или «систему систем», включающую разнородные компоненты сбора данных обстановки, оперативного анализа данных, опережающего мониторинга [18,19,27], расчётов и моделирования [20,21,22,23], компонентов интеллектуального интерфейса пользователя [24,25,26], объединённых средствами диспетчеризации поддержки принятия решений (рисунок 2).

Рисунок 2. Функциональное представление СППР как «надсистемы»

Предложенный подход не противоречит сложившимся взглядам на организацию поддержки принятия решений [28,29,30] и позволяет уточнить определение СППР. В его рамках предлагается принять определение, созданное на основе вариантов из [11,12]: «Система поддержки принятия решений — это программно-технический комплекс, который в автоматизированном режиме собирает и анализирует информацию об управляемых объектах и условиях их функционирования и формирует на её основе варианты управляющих воздействий, обеспечивающих достижение цели, задаваемой пользователем на языке, близком к естественному».

Реализация подхода к представлению СППР не как отдельной системы, а как «системы систем», имеющей минимально необходимую собственную программно-техническую реализацию, позволит не только упорядочить предметную область поддержки принятия решений, но и, наконец, создать и внедрить в практику управления работоспособные образцы таких систем.


Библиографический список
  1. Eom S. B. Desicion support systems research: reference disciplines and a cumulative tradition // The International Journal of Management Science, 23, 5, October 1995.
  2. Ларичев О. И., Мошкович Е. М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука. Физматлит, 1996.
  3. Simonovic A., Slobodan P. Decision support for sustainable water resources development in water resources planning in a changing world // Proceeding of International UNESCO symposium, Karlsruhe, Germany. Р. III. 3-13, 1994.
  4. Ginzberg M. J., Stohr E. A. A decision support: Issues and Perspectives // Processes and Tools for Decision Support. Amsterdam: North-Нolland Publ. Co, 1983.
  5. Миркес Е. М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, 1999.
  6. Глоссарий по DWH, OLAP, XML. Business performance management systems. IntersoftLab. 2005.
  7. Gorry G. A., Scott-Morton M. S. A Framework for Management Information Systems // Sloan Management Review. 13 (1971).
  8. McDonald J. Designing a Decision Support System (DSS) for Academic Library Managers Using Preprogrammed Application Software on a Microcomputer // Library Software Review. 5/1. January/February 1986.
  9. Ларичев О. И., Петровский А. В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития // Итоги науки и техники. Серия «Техническая кибернетика». Т. 21. М.: ВИНИТИ, 1987.
  10. Российская Академия наук. Информационные ресурсы ИПИ РАН. Термины и определения. Официальный сайт [электронный ресурс]. URL: http://www.ipiran.ru/niap/index_3.html
  11. Тиханычев О.В. Автоматизация поддержки принятия решений. – М.: Эдитус, 2015. – 94 с.
  12. Тиханычев О.В. Общие подходы к обеспечению автоматизированной поддержки принятия решений. – М.: Эдитус, 2014. – 64 с.
  13. Выпасняк В. И., Тиханычев О. В. Автоматизированные системы управления войсками (силами): тенденции, методы и перспективы развития // Вестник Академии военных наук. 2009. № 4 (29). С. 61–68
  14. Тиханычев О.В. Об уточнении классификации систем поддержки принятия решений // Информатизация и связь. 2016. № 2. С.50-53.
  15. Тиханычев О.В. О некоторых проблемах предметной области поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. 2016. №3. С.24-28.
  16. Тиханычев О. В. Системы поддержки принятия решений — перспективное направление развития автоматизации управления войсками (силами) // Военная мысль. 2012. № 8. С. 45–51.
  17. Tikhanychev O.V. Decision-Making Support Systems: Prospects for Troops Control Automation // Military  Thought. Vol. 21 Number 3, 2012, p.74-83.
  18. Выпасняк В.И., Гуральник А.М., Тиханычев О.В. Система поддержки принятия решений как «виртуальный штаб» // Военная мысль 2015. №2.  С.23-29.
  19. Vypasnyak V.I., Guralnik A.M., Tikhanychev O.V. A Decision-Making Support System as a Virtual HQ // Military Thought. Vol.24 Number 1, 2015, p.129-136.
  20. Тиханычев О.В., Саяпин О.В. Оперативное прогнозирование развития обстановки как основа успешного управления применением войск (сил) // Военная мысль 2015. №4.  С. 3-7.
  21. Tikhanychev O.V., Sayapin O.V. Rapid Predictions of Situation Development make for Successful Troop Control // Military Thought. Vol.24 Number 2, 2015, p.100-106
  22. Выпасняк В.И., Калиновский Д.Б., Тиханычев О.В.Моделирование вооруженного противоборства: перспективы развития // Военная мысль. 2009. № 7. С. 12-20.
  23. Выпасняк В.И., Гуральник А.М., Тиханычев О.В. Моделирование военных действий – история, состояние, перспективы развития // Военная мысль  2014. №7. С. 28-37.
  24. Vypasnyak V.I., Guralnik A.M., Tikhanychev O.V. Combat Simulation: Past, Present and Future // Military  Thought. Vol. 23 Number 3, 2014, p.30-41.
  25. Денисов В.Н., Саяпин О.В., Тиханычев О.В. О месте математического моделирования в работе органов военного управления // Военная мысль. 2016. № 5. С. 28-33.
  26. Тиханычев О. В. Субъективные аспекты применения математического моделирования военных действий в практике работы органов военного управления // Военная мысль. 2011. № 10. С. 49–53.
  27. Тиханычев О.В. Ещё раз к вопросу об использовании модельных технологий // Современные научные исследования и инновации. 2016. № 7 [Электронный ресурс]. URL: http://web.snauka.ru/issues/2016/07/68550
  28. Бородачёв С.М. Теория принятия решений. Учебное пособие. Екатеринбург: Из-во Уральского университета, 2014. – 124 с.
  29. Лялькина Г.Б. Математические основы теории принятия решений. Под ред. В.А. Трефилова. – Учеб. пособие. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2012. – 118 с.
  30. Соколов А.В., Токарев В.В. Методы оптимальных решений. Том 1. Общие положения. Математическое программирование. 2-е изд., испр. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2011. – 564 с.


Все статьи автора «Oberst»


© Если вы обнаружили нарушение авторских или смежных прав, пожалуйста, незамедлительно сообщите нам об этом по электронной почте или через форму обратной связи.

Связь с автором (комментарии/рецензии к статье)

Оставить комментарий

Вы должны авторизоваться, чтобы оставить комментарий.

Если Вы еще не зарегистрированы на сайте, то Вам необходимо зарегистрироваться:
  • Регистрация