Усовершенствование ситуационной методологии разработки систем поддержки принятия решений для предприятий
Автор: Антонов В.В., Конев К.А.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Методы и технологии принятия решений
Статья в выпуске: 4 (46) т.12, 2022 года.
Бесплатный доступ
Предлагается методика по развитию ситуационной методологии разработки систем поддержки принятия решений для организационных систем с учётом влияния фактора времени. В существующих методологиях недостаточно внимания уделяется связям между организационной частью модели и параметрическим методом, с помощью которого осуществляется выбор приемлемого решения, оценивание последствий принятых решений зачастую игнорируется, а применение данных методологий к решению практических задач затруднительно. Цель статьи - обобщение существующих подходов к принятию решений на основе усовершенствованной методологии разработки систем поддержки принятия решений, которая нацелена на устранение выявленных проблем. Для достижения цели применялись системный и ситуационный подходы, онтологический инжиниринг, структурный анализ систем, методы классификации сложных объектов. Сформированы предложения по совершенствованию ситуационного подхода к созданию систем поддержки принятия решений, включающие определение иерархии компонент процесса принятия решений, описание методов перехода между уровнями принятия решений, с акцентом на уровень выбора параметрического метода для трансформации множества вариантов в результативное решение. Сделан вывод, что предложенная методика позволит упростить процесс проектирования систем поддержки принятия решений для предприятий.
Ситуационное управление, принятие решений, методология проектирования, системы поддержки принятия решений
Короткий адрес: https://sciup.org/170197200
IDR: 170197200 | DOI: 10.18287/2223-9537-2022-12-4-547-561
Список литературы Усовершенствование ситуационной методологии разработки систем поддержки принятия решений для предприятий
- ТрофимоваЛ.А., ТрофимовВ.В. Управление знаниями. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ. 2012. 77 с.
- Стельмах С. Gartner: пять новых тенденций развития технологий. itWeek. 17 сентября 2019. №6 (949). https://www.itweek.ru/digitalization/article/detail.php?ID=208851.
- Mockler R.J. Situational Theory of Management. Harvard Business Review. 1971. Vol.49, №3. Р.146.
- Поспелов Д.А., Пушкин В.Н. Мышление и автоматы. М.: Сов. радио, 1972. 22 с.
- Поспелов Д.А. Принципы ситуационного управления. Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1971. №2. С.10-17.
- Мартынов В.В. Семиологические основы информатики. АН БССР. Ин-т языкознания им. Якуба Коласа. Минск: Наука и техника, 1974. 192 с.
- Массель Л.В., Массель А.Г. Ситуационное управление и семантическое моделирование в энергетике. Труды IV Международной конференции OSTIS, Беларусь, Минск: БГУИР. 20-22 февраля 2014. C.111-116.
- Клыков Ю.И. Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия, 1974. 136 с.
- Беллман Р., Заде Л. Вопросы принятия решений в расплывчатых условиях. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. 46 с.
- Балашов О.В., Лосева В.А. Генерация управляющих решений в системах поддержки принятия решений с помощью механизмов ситуационного управления. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 2018. Т.3. №2(8). С. 17-25.
- Юсупова Н.И. Критические ситуации и принятие решений при управлении в условиях помех. Уфа: Гилем, 1997. 112 с.
- OWL Web Ontology Language.Overview. W3C Recommendation: W3C, 27 October 2009, http://www.w3.org/TR/owl-features/.
- Шведин Б.Я. Онтология предприятия: экспериентологический подход: технология построения онтологической модели предприятия. М.: URSS, 2010. 234 с.
- Юсупова Н.И., Сметанина О.Н., Еникеева К.Р. Иерархические ситуационные модели для СППР в сложных системах. Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С.63
- Конев К.А. Концептуальная модель автоматизации предприятия авиационного приборостроения на основе актуализируемой многослойной таксономии. Вестник УГАТУ. 2013. Т.17. №5. С.70-77.
- Скобелев П.О. Онтологии деятельности для ситуационного управления предприятиями в реальном времени. Онтология проектирования. 2012. №1(3). С.6-38.
- Конев К.А., Шакирова Г.Р. Применение метаситуационного моделирования для описания социально-экономических процессов в сфере образования. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. № 3(91). С. 163-171.
- Антонов В.В., Конев К.А. Интеллектуальный метод поддержки принятия решений в типовой ситуации. Онтология проектирования. 2021. Т.11, №1(39). С.126-136. DOI:10.18287/2223-9537-2021-11-1-126-136.
- КулюткинЮ.Н. Эвристические методы в структуре решений. - М.: Педагогика, 1970. - 232 с.
- Козлова К.А., Герасимец О.И. Экспертные методы принятия решений: основные методы экспертных оценок. Вестник магистратуры. 2018. №2-1(77). С.25-26.
- Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 1990. 272 с.
- Larsen P.M. Industrial Applications of Fuzzy Logic Control. Int. J. Man Machine Stud., 1980, v.12, No.1, P.3-10.
- Протасьев В.Б., Косаревская А.В. Оценка качества управленческих решений с использованием методов квалиметрии. // Вестник ТулГУ. Автоматизация: проблемы, идеи, решения: Материалы Междунар. научно-техн. конф. «АПИР-14». Тула: Изд-во ТулГУ, 2009. С.193-196.
- Рейльян Я.Р. Аналитическая основа принятия управленческих решений. М.: Финансы и статистика, 1989. 205 с.
- Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. М.: ЛКИ, 2008. 360 с.
- Варшавский П.Р., Еремеев А.П. Моделирование рассуждений на основе прецедентов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Искусственный интеллект и принятие решений. 2009. №1. С.45-57.
- Шумский С.А. Машинный интеллект. Очерки по теории машинного обучения и искусственного интеллекта. М.: РИОР, 2019. DOI: 10.29039/02011-1. https://naukaru.ru/upload/21232f297a57a5a743894a0e4a801fc3/files/4aa3e882e70144f867ed116d42342630.pdf .
- Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных: пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2015. 399 с.
- Aggarwal C. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer International Publishing AG, part of Springer Nature, 2018. 497 p. https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-94463-0.
