Дескриптивные модели процессов управления и принятия решений. Концепция ограниченной рациональности

Дескриптивные модели применяются для описания свойств и параметров процесса принятия решений в целях прогнозирования его хода в будущем.

Успех применения дескриптивных моделей в значительной степени зависит от точности описания законов и закономерностей функционирования объекта управления.

 

Ограниченная рациональность

Некоторые модели человеческого поведения в общественных науках предполагают, что поведение людей может быть адекватно описано в предположении, что люди ведут себя как «рациональные» существа (смотри, например, теорию рационального выбора). Во многих экономических моделях полагается, что люди никогда не делают чего бы то ни было, что противоречит их интересам.

Вкратце, суть теории Саймона заключается в том, что положение о рациональности поведения человека, которое вошло в основу многих экономических теорий, в реальности ошибочно, т.к. человек не может быть полностью рационален.

Саймон описывает некоторое количество направлений, в которых классическая модель рациональности может быть дополнена и приведена в большее соответствие с реальностью, оставаясь в рамках строгого формализма:

· ограничение по тому, какого рода могут быть функции полезности.

· учет стоимости сбора и обработки информации

· возможность существования векторной функции полезности.

Начиная с конца 40-х гг. Гербертом Саймоном в научный оборот введено понятие о, так называемой, «ограниченной рациональности». Под понятием «ограниченной рациональности» понимаются целенаправленные действия политического или экономического субъекта, проводимые им в условиях, когда принятие наиболее эффективных решений затруднено в связи с отсутствием времени, информации, а также недостаточностью ресурсного обеспечения.

Экспертные системы.

Экспертные системы - это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области.

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания «бывалых» специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях.

Искусственный интеллект (лат. Intellectus — разум, рассудок) —Искусственная система, имитирующая решения человеком сложных задач в процессе его жизнедеятельности.

Классификация ЭС по связи с реальным временем

• Статические ЭС - это ЭС, решающиие задачи в условиях не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.
• Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
• Динамические ЭС - это ЭС, решающие задачи в условиях изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Этапы разработки ЭС

• Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
• Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
• Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
• Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
• Реализация ЭС — создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.
• Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Наиболее известные/распространённые ЭС

• CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)
• OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов
• WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»
• MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.
• HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.