CC BY
226
научно-практической конференции (РБП-СУЗ-2008, Москва, 23-24 апреля 2008 г.). - М.: МЭСИ, 2008. С. 6i-65.
23. Курейчик В. В., Курейчик В. М., Родзин С. И. Концепция эволюционных вычислений, инспирированных природными системами // Известия ЮФУ. Технические науки. Тематический вып. Интеллектуальные САПР. - Таганрог: ТТИ ЮФУ, 2009. № 4 (93). С. i6-25.
24. Тельнов Ю. Ф., Цыбин А. П. Когнитивное моделирование процессов самообучающейся организации // Открытое образование, 2006. № 4. С. 77-8i.
25. Цыбин А. П. О роли технологий управления взаимодействиями и поддержки групповой работы для создания самообучающейся организации // Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий. Системы управления знаниями: Сборник научных трудов 12-й научно-практической конференции (РБП-СУЗ-2009, Москва, МЭСИ, 23-24 апреля 2009 г.). - М.: МЭСИ, 2009. С. 317-324.
26. Черкашин П. А. Стратегия управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). - М.: Бином, 2007.
27. Yu L. Successful Customer-Relationship Management // MIT Sloan Management Review, 2001. Vol. 42. P. 18-19.
28. http://www.oracle.com/global/ru/applications/siebel/index.htm.
УДК 004.891 ВАК 05.13.01 РИНЦ 0004-3702
ВЫДЕЛЕНИЕ ПРИЗНАКОВ КЛАССИФИКАЦИИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Т. К. Кравченко, д. э. н., профессор кафедры бизнес-аналитики Тел.: (985) 727-5214, e-mail: [email protected] Н. Н. Середенко, аспирант кафедры бизнес-аналитики Тел.: (926) 586-76-32, e-mail: [email protected] Государственный университет - Высшая школа экономики
www.hse.ru
The classification of decision support systems (DSS) is introduced in the article. Further researches in this field will clarify the definition of DSS, which must conform to the theory of decision-making, the theory of expert assessments, information systems and information technology.
В статье впервые введены признаки классификации систем поддержки принятия решений (СППР). Последующие исследования в данной предметной области позволят уточнить определение СППР, которое должно отвечать современному уровню развития теории принятия решений, теории экспертных оценок, информационных систем и информационных технологий.
Ключевые слова: система поддержки принятия решений (СППР); классификация СППР; экспертная система поддержки принятия решений (ЭСППР).
Keyworlds: Decision Support System (DSS), classification of DSS, Expert Decision Support System (EDSS).
Введение
Системы поддержки принятия решений играют огромную роль в аналитическом обосновании вариантов управленческих решений.
Можно выделить следующие отличительные особенности систем поддержки принятия решений [1]:
■ ориентация на слабо структурированные (неструктурированные) задачи;
■ помощь в принятии решений и анализе широкого круга проблем, не ограниченного конкретными предметными рамками;
■ поддержка принятия решений, а не полная замена суждений человека информационной системой;
■ использование методов принятия решений при обосновании альтернатив.
Для идентификации, описания и классификации СППР целесообразно выбрать набор признаков, позволяющих описать как характерные особенности данного вида систем в целом, так и
отличительные черты каждой конкретной системы поддержки принятия решений в частности.
Исследования в этой области в дальнейшем позволят сформулировать требования, которыми должна обладать современная СППР.
Подходы к классификации СППР отсутствуют в литературных источниках [1-5], в которых, как правило, рассматриваются конкретные программные продукты, аналитический обзор которых служит эмпирической базой проведенного научного исследования.
1. Эмпирическая база исследования
В перечень анализируемых СППР включим наиболее часто цитируемые в литературе, а также системы, имеющие ярко выраженные особенности: Expert Choice [б], Super Decisions [l], Decision Lens (Decision Lens Web) [S], экспертную систему поддержки принятия решений (ЭСППР) [9], Imaginatik Idea Central [1G], UTA PLUS [11], ELECTRE IS [12], ELECTRE III-IV [13], ELECTRE TRI [14], IRIS [15], Император 3.1 [16], СППР «Эксперт» [1l], OPTIMUM [18], СППР Выбор 5.3 [19], MPRIORITY [2G], WinEXP+ [21].
2. Признаки классификации СППР
Сформулируем признаки, с помощью которых целесообразно описывать/классифицировать СППР, а также поясним отдельные признаки на примере различных СППР:
1. Технические спецификации.
1.1. Наименование системы.
1.2. Тип пользователя.
1.3. ИТ-составляющая (перечень используемых информационных технологий).
1.4. Совместимость с другими программными продуктами. Например, возможность передачи отчета о решении задачи во внешние приложения, возможность загрузки исходных данных из других систем.
2. Особенности интерфейса.
Под особенностями интерфейса подразумеваются как используемые информационные технологии (например, наличие веб-интерфейса, использование технологии AJAX и т. п.), так и архитектурные особенности (например, наличие каталога решаемых задач, доступность каких-либо сервисов с каждой страницы и т. п.).
К особенностям интерфейса можно отнести и такие показатели, как удобство пользования системой и легкость в эксплуатации.
3. Методы принятия решений, используемые в СППР.
Большинство существующих СППР используют какой-либо один математический метод принятия решений, в основном метод анализа иерархий Томаса Л. Саати [22].
Важнейшим преимуществом СППР является многообразие используемых методов принятия решений, поскольку в этом случае альтернативы оцениваются с позиций различных математических моделей, отражающих отдельные аспекты задачи принятия решения.
4. Особенности ввода исходных данных.
Входные данные могут формироваться вручную, подгружаться из внешних источников или копироваться из уже созданных в системе задач. Например, система UTA позволяет только ручной ввод данных. Система SuperDecisions допускает не только ручной ввод данных, но и загрузку из внешних источников. Система ЭСППР предоставляет возможность не только ручного ввода данных, но и копирование данных из уже имеющихся вариантов решения задачи, созданных ранее в системе.
5. Особенности представления результата решения задачи.
Выходные данные в разных системах формируются с разной степенью детализации. Преимуществом обладают системы, формирующие выходную информацию наиболее детально. Часто решение задачи представляется пользователю в виде отчета, содержащего как исходные данные задачи, так и результат выбора.
В отдельных системах реализован анализ чувствительности результатов, позволяющий проследить, как изменение весов критериев влияет на результат решения задачи. Пример реализации анализа чувствительности в системе SuperDecisions приведен на рис. 1.
6. Наличие базы знаний.
База знаний - это набор правил для выбора соответствующих методов принятия решений в зависимости от условий задачи принятия решения. Единственной системой, имеющей базу знаний, является ЭСППР.
7. Наличие базы данных.
База данных СППР служит для хранения данных, описания задач и методов принятия решений.
8. Оценка альтернатив.
8.1. Способы задания множества альтернатив.
Множество альтернатив (вариантов решений) может быть конечным, счетным, представлено в виде подмножества «-мерного пространства или задано иным способом. Например, система UTA работает с конечным множеством альтернатив. В ЭСППР множество альтернатив может быть конечным или представлено в виде подмножества п-мерного пространства.
8.2. Способы задания предпочтений на множестве альтернатив.
Существенным преимуществом обладают системы, предоставляющие возможность выбора различных шкал для задания оценок альтернатив. Например, в системе Expert Choice (модуль Comparion™ Suite) предусмотрены следующие варианты:
■ Pairwise - оценки задаются для каждой пары альтернатив;
■ Rating scale - оценки задаются в порядковой шкале;
■ Simple utility curve - оценки проставляются на заранее построенной кривой;
■ Advanced utility curve - оценки проставляются на заранее построенной кривой с расширенными возможностями;
■ Direct Data input - прямой ввод оценок;
■ Step function - прямой ввод оценок в интервале от 0 до 1.
8.3. Принципы согласования оценок альтернатив по различным признакам.
Принципы согласования оценок альтернатив по различным признакам определяются методами принятия решения, используемыми в СППР. В качестве примеров можно привести принцип большинства, принцип Парето, принцип последовательного рассмотрения критериев, принцип Саати.
8.4. Способы задания относительной значимости признаков (критериев).
Большинство СППР позволяют задавать относительную значимость признаков экспертно.
Кроме того, существуют системы, в которых предусматривается возможность рассчитывать веса признаков, например SuperDecisions и Expert Choice.
8.5. Проверка согласованности оценок альтернатив по отдельным признакам.
Проверка согласованности входных данных позволяет избежать формирования суждений
на основе противоречивых оценок. Например, в СППР, основанных на методе анализа иерархий, рассчитывается коэффициент согласованности для всех матриц попарных сравнений. Зна-
i^/ Sensitivily flialysis for Super Decisions Main Win___ —
File Edit Help
Priority: 1 АС1Ж--Э TL 0.5
Рис. 1. Анализ чувствительности на примере системы SuperDecisions
чение данного коэффициента не должно превышать некоторого установленного уровня. В случае его превышения эксперту рекомендуется пересмотреть сформированные оценки.
9. Возможность согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях.
Учет условий внешней среды, возможные реализации которых в совокупности задают
проблемные ситуации принятия решений, существенно повышает качество аналитического обоснования альтернатив. Единственной СППР, включающей в себя методы принятия решений в условиях риска и неопределенности, является ЭСППР.
При этом различают:
9.1. Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях в условиях неопределенности (принципы Парето, пессимизма, оптимизма, Гурвица, антагонистического игрока, Сэвиджа, Лапласа).
9.2. Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях с учетом вероятности их появления (принцип большинства или принцип Байеса).
10. Организация работы с экспертами.
10.1. Возможность привлечения экспертов.
Современные СППР обладают возможностью сбора и обработки групповых суждений экспертов. Некоторые системы позволяют присваивать различные роли экспертам, привлекаемым для решения задачи. Например, система Expert Choice (модуль Comparion™ Suite) предусматривает роли администраторов и простых экспертов. Простые эксперты имеют возможность задавать оценки, администраторы - редактировать исходные данные задачи.
10.2. Учет коэффициентов компетентности экспертов.
Учет коэффициентов компетентности экспертов в большинстве случаев предполагает ручной ввод коэффициентов их относительной значимости.
10.3. Принципы согласования оценок экспертов.
Среди таких принципов можно выделить принцип большинства, принцип Парето, расчет среднего геометрического отдельных оценок.
10.4. Оценка согласованности мнений экспертов.
Для оценки согласованности мнений экспертов, которые высказывают свои предпочтения по порядковой шкале, может использоваться коэффициент частной ранговой корреляции Кен-делла и взвешенное расстояние между предпочтениями экспертов (модификация коэффициента частной ранговой корреляции Спирмена) [23].
3. Сравнительный анализ СППР по признаку «Организация работы с экспертами»
Проведем сравнительный анализ ряда СППР с позиций признака «Организация работы с экспертами».
Рассмотрим четыре системы: экспертную систему поддержки принятия решений (ЭСППР), Expert Choice в поставке Comparion Core™, Super Decisions и UTA PLUS. Данные системы нужно оценить с позиции следующих трех подпризнаков: возможность привлечения экспертов; учет коэффициентов компетентности экспертов; принципы согласования оценок экспертов.
ЭСППР
В ЭСППР работа с экспертами реализована во всех методах, включенных в систему, предусматривающих групповое принятие решений.
Экран системы, иллюстрирующий формирование состава экспертов, приведен на рис. 2. Галочкой помечен «свой эксперт», т. е. лицо, принимающее решение.
Коэффициенты компетентности экспертов задаются лицом, принимающим решение, по 10- или 100-бальной шкале.
В последующем предполагается включение в ЭСППР методов, позволяющих рассчитывать коэффициенты относительной значимости экспертов. В качестве примера приведем алгоритм расчета коэффициентов относительной значимости экспертов, основанный на методе анализа иерархий [22].
Условные обозначения
Wdq - элементы матрицы попарных сравнений относительной значимости экспертов, сформированные лицом, принимающим решения (ЛПР), где d, q = 1, ..., D, D - число экспертов;
W собств. = (WсобствA,■■■, W совете. D) - собственный вектор матрицЫ п°парных сравнений ОГ-
носительной значимости экспертов;
^тах.о - максимальное собственное значение матрицы попарных сравнений относительной значимости экспертов;
И = ("И^,..., ,..., ) - вектор коэффициентов относительной значимости (весов) экспертов.
Рис. 2. Состав экспертов для работы в ЭСППР
Исходные данные
В качестве исходных данных задаются - элементы матрицы попарных сравнений относительной компетентности экспертов, сформированные ЛПР по шкале Т. Л. Саати (табл. 1).
Таблица 1
Смысловое содержание оценок матрицы попарных сравнений, заданных по шкале Т. Л. Саати
Величина оценки Смысловое содержание оценок экспертов
1 Мнения экспертов одинаково компетентны
2 Оценка относительной компетентности эксперта - между равноценностью и незначительным превосходством
3 Оценка относительной компетентности эксперта - незначительное превосходство
4 Оценка относительной компетентности эксперта - между умеренным и средним превосходством
5 Оценка относительной компетентности эксперта - среднее превосходство
6 Оценка относительной компетентности эксперта - между средним и сильным превосходством
7 Оценка относительной компетентности эксперта - сильное превосходство
8 Оценка относительной компетентности эксперта - между сильным и полным превосходством
9 Оценка относительной компетентности эксперта - полное превосходство
Алгоритм решения
1. Для матрицы попарных сравнений относительной значимости экспертов вычисляется собственный вектор Исобств., соответствующий максимальному собственному значению матрицы. Общий вид для вычисления собственного вектора (из определения собственного вектора):
Исобств. ^тах Э Исобств. •
2. Элементы полученного вектора преобразуются следующим образом:
w
wd =
собств.А
w
собств.А
Полученный вектор w = (wl3..., wd,..., wD) есть искомый вектор коэффициентов относительной значимости (весов) экспертов.
Оценки альтернатив отдельными экспертами в ЭСППР могут согласовываться по принципу большинства или Парето.
Expert Choice в поставке Comparion Core™
В Expert Choice (Comparion Core™) работа с экспертами предусматривает их различные роли: администратор или эксперт. Экран системы, иллюстрирующий формирование группы экспертов, приведен на рис. 3.
Рис. 3. Формирование группы экспертов для работы в Expert Choice (Comparion Core™)
d
Коэффициенты компетентности экспертов в системе не учитываются. Результирующая оценка формируется путем вычисления среднего геометрического оценок отдельных экспертов
[24].
Super Decisions
Система Super Decisions включение экспертных оценок не предусматривает. UTA PLUS
Система UTA PLUS включение экспертных оценок не предусматривает. Оценка согласованности мнений экспертов не предусмотрена ни в одной из систем.
4. Характеристика ЭСППР по выделенным признакам
Для иллюстрации в табл. 2 приведем характеристику ЭСППР по выделенным признакам.
Таблица 2
Классификация ЭСППР по выделенным признакам
1. Технические спецификации
1.1 Наименование системы ЭСППР
1.2 Тип пользователя Лицо, принимающее решения
1.3 ИТ-составляющая (перечень используемых информационных технологий) Программное обеспечение ЭСППР разработано на языке программирования MS Visual C# в среде Microsoft Visual Studio 2005. База данных системы разработана и функционирует в РСУБД Microsoft SQL Server 2005. Аналитическая отчетность системы реализована и функционирует в ProClarity Analytics Server. Многомерные витрины данных для аналитической отчетности реализованы и функционируют в Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services
1.4 Совместимость с другими программными продуктами В текущей версии системы совместимость не реализована
2. Особенности интерфейса Обеспечивает доступ конечных пользователей к системе с применением технологии «тонкий клиент» (через интернет-браузер и вебсервер)
3. Методы принятия решений, используемые в СППР Текущая версия системы содержит около 50 математических методов принятия решений
4. Особенности ввода исходных данных Входные данные задаются пользователем вручную, либо копируются из существующих в системе вариантов решения задачи
5. Особенности представления результата решения задачи Выходные данные формируются в виде отчета, содержащего результаты решения задачи с использованием различных математических методов. В ЭСППР реализован модуль аналитической отчетности, характеризующий эффективность использования системы
6. Наличие базы знаний База знаний содержит набор правил выбора соответствующих моделей и методов принятия решений для обоснования альтернатив в зависимости от конкретной реализации элементов поставленной задачи
7. Наличие базы данных База данных содержит информацию, необходимую для проведения расчетов, описания задач и методов принятия решений, формирования отчетов, поддержки многоязычного интерфейса, добавления новых методов принятия решений без изменения программного кода системы
8. Оценка альтернатив
8.1 Способы задания множества альтернатив Множество альтернатив может быть конечным или представлено в виде подмножества и-мерного пространства
8.2 Способы задания предпочтений на множестве альтернатив Могут быть заданы количественные оценки или порядковые оценки альтернатив по каждому критерию (признаку)
8.3 Принципы согласования оценок альтернатив по различным признакам Принципы большинства; Парето; последовательного рассмотрения критериев. Возможно решение задачи в два этапа: на первом этапе для согласования оценок альтернатив с позиций различных критериев (признаков) применяется принцип Парето, на втором этапе -принцип большинства.
8.4 Способы задания относительной значимости признаков (критериев) Экспертно по 10- или 100-балльной шкале
8.5 Проверка согласованности оценок альтернатив по отдельным признакам Отсутствует
9. Возможность согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях
9.1 Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях в условиях неопределенности Принципы Парето; пессимизма; оптимизма; Гурвица; антагонистического игрока; Сэвиджа; Лапласа
9.2 Принципы согласования оценок альтернатив в различных проблемных ситуациях с учетом вероятности их появления Принципы большинства; Байеса
10. Организация работы с экспертами
10.1 Возможность привлечения экспертов Работа с экспертами реализована во всех методах принятия групповых решений
10.2 Учет коэффициентов компетентности экспертов Коэффициенты компетентности экспертов вводятся по 10- или 100-балльной шкале
10.3 Принципы согласования оценок экспертов Принципы большинства и Парето. Возможно решение задачи в два этапа. На первом этапе для согласования оценок альтернатив с позиций различных экспертов применяется принцип Парето, на втором этапе - принцип большинства
10.4 Оценка согласованности мнений экспертов Отсутствует
5. Заключение
В статье предпринята попытка выделения признаков, с позиции которых можно описывать и классифицировать СППР. Данные признаки сформированы на основе аналитического обзора наиболее часто цитируемых в литературе систем.
Для иллюстрации теоретических выводов проведен сравнительный анализ ряда систем по признаку «Организация работы с экспертами».
Характеристика СППР по всем выделенным признакам произведена на примере экспертной системы поддержки принятия решений.
В результате дальнейших исследований предполагается дать определение системы поддержки принятия решений, отвечающее современному уровню развития теории принятия решений, теории экспертных оценок, информационных систем и информационных технологий.
Литература
1. Горский П. Уточнение понятия «система поддержки принятия решений» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.devbusiness.ru/development/dms/dmss_terms.htm.
2. Корнеев С. В. Системы поддержки принятия решений в бизнесе, 2005. № 6 [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.management.com.ua/ims/ims096.html.
3. Кравченко Т. К. и др. Информатизация принятия экономических решений // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов, 2008. № 9. C. 46-55.
4. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных странах. - М.: Логос, 2002.
5. Обзор СППР [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://market-pages.ru/infteh/46.html.
6. www.expertchoice.com.
7. http://www.superdecisions.com.
8. http://www.decisionlens.com.
9. http://82.179.249.12/edss.
10. www.imaginatik.com.
11. http://www.lamsade.dauphine.fr/english/software.html.
12. http://www.lamsade.dauphine.fr/english/software.html.
13. http://www.lamsade.dauphine.fr/english/software.html.
14. http://www.lamsade.dauphine.fr/english/software.html.
15. http://www4.fe.uc.pt/lmcdias/iris.htm.
16. http://www.softsklad.ru/businesses/complexs/6234prog.html.
17. http ://market-pages.ru/infteh/46.html.
18. http://www.tomakechoice.com/optimum.html.
19. http://www.ciritas.ru/product.php?id=10.
20. http://www.tomakechoice.com/mpriority.html.
21. http://www.teleform.ru/pages/0002/0006/0001/0002.html.
22. Саати Т. Л. Принятие решений - Метод Анализа Иерархий. - М.: Радио и связь, 1993.
23. Миркин Б. Г. Проблема группового выбора. - М.: Наука, 1974.
24. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях. Аналитические сети. - М.: ЛКИ, 2008.
* * *
