Системи підтримки прийняття рішень в економіці
Комп’ютерні інформаційні системи СППР (системи підтримки прийняття рішень). Призначення, переваги, компоненти, архітектура. Приклади використовуваних СППР, їх основні види і опис. Нейронні мережі та СППР. Чинники, які сприяють сприйняттю і поширенню СППР.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | курсовая работа |
| Язык | украинский |
| Дата добавления | 28.12.2010 |
| Размер файла | 323,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Системою можуть користуватися й представники фірм, які не входять до клубу РIМS. Будь-який користувач за певну плату може підключитися до бази даних РIМS за допомогою віддаленого терміналу через телефонну лінію.
Сеанс інтерактивної роботи з РIМS, як правило, розпочинається оглядом стану ринку певного продукту і триває у вигляді діалогу типу "Що, якщо". Запитання можуть стосуватися практично будь-якої частини моделі планування і формулюватися в такому, наприклад, вигляді: "Який має бути рівень конкретного виду продукції, що випускається фірмою, і як він повинен змінюватися щороку, коли потрібно дістати прибуток за перший рік у сумі менш як 700 000 доларів, а наступний приріст прибутку має становити не менш як 15 % за рік".
Використовуючи засоби обробки запитів типу "Що, якщо", керівник має змогу звертатися й до бази даних, і до бази моделей мовою фінансового планування і фактично конструювати свої власні моделі, відтворюючи на них уявні ситуації в інтерактивному режимі.
Запитання типу "Що відбудеться, коли внести певні зміни до даних або моделі?" потребує залучення математичних моделей (ідеться про статистичні моделі, імітаційне моделювання, методи математичного програмування, аналіз дерев розв'язків тощо).
Cистема ISDS (Investment Strategy Decision System) призначена для керівників, які відповідають за формування "портфеля замовлень" на наукові дослідження, розробки, випробовування й оцінювання дослідних зразків у великих організаціях. Головною особливістю цієї задачі є високий ступінь невизначеності кінцевих результатів планування, через що в довгострокових планах доводиться щорічно змінювати майже половину показників.
Система забезпечує виконання таких процедур:
§ попередній добір пропозицій щодо досліджень, розробок і випробувань;
§ порівняльна оцінка нових пропозицій між собою і з уже розпочатими роботами;
§ об'єднання дібраних пропозицій і виконуваних робіт в інвестиційні групи, кожна з яких формується згідно з програмними цілями, політикою й бюджетними обмеженнями;
§ порівняльний аналіз розподілу довгострокових капіталовкладень;
§ подання підсумкових даних з різних трендів зміни капіталовкладень;
§ видача статистичної інформації, необхідної для звітності.
Поряд з основними підсистемами, орієнтованими на дані та моделі, до складу ISDS введено підсистему "історичних аналогій", в якій накопичується досвід практичного використання системи. Підсистема допомагає керівникові враховувати колишні успіхи і невдачі при формуванні варіантів планів довгострокових капітальних вкладень, дозволяє перевіряти правильність рішень в історичній перспективі, порівнюючи їх з аналогічними ситуаціями в минулому.
Система IFPS (Interactіve Financial Planning System) підтримує процеси розв'язування проблем, будуючи зрозумілі ділові ситуації. Основні моделі IFPS, завдяки яким система стала корисним інструментом для керівників, містять мову моделювання і структуру команд, які дають змогу описувати проблеми звичною для людини мовою і діставати результативні рішення (розв'язки) в табличному вигляді. IFPS здатна виражати співвідношення між клітками таблиці, інтерпретація значень яких цілком перебуває в розпорядженні користувачів.
Робота із системою починається з описування потрібної моделі мовою моделювання, яке супроводжується вводом послідовності положень, що визначають джерела даних для рядків і стовпців, а також співвідношень для обчислення значень розв'язків. При цьому користувач може викликати різні програми, вносити коментарі, визначати логічні умови, обмеження та сфери використання даних, виконувати процедури, пов'язані з аналізом ризику, і ряд інших функцій. Система дає змогу розв'язувати досить широкий спектр задач: добір балансових підсумків, розподіл прибутку за статтями доходів, передбачення змін валютних курсів, прогнозування, аналіз ризику розробки стратегії збуту продукції, збір науково-дослідних проектів, стратегічне планування, планування прибутку і бюджету, вибір між стратегіями закупівлі або виготовлення власними силами продукції тощо.
Система індивідуального призначення MAUD (Multi Attribute Utility Decomposition) поширена у Великобританії в "центрах зайнятості" для надання допомоги у виборі можливого місця роботи на підставі особистих уявлень клієнтів про бажаний характер майбутньої (можливої) діяльності. Підтримка щодо прийняття рішень у цій специфічній ситуації (ситуація індивідуального вибору) забезпечена завдяки інтерактивності та гнучкості СППР: система працює разом з користувачем, розвиваючи і змінюючи його уявлення про проблему, структура і зміст якої мають бути описані в термінах багатокритеріальної оцінки альтернативних варіантів.
Робота із системою розпочинається з короткого опису альтернатив (об'єктів), між якими провадитиметься вибір. Користувачеві засобами звичної йому мови пропонується дати багатокритеріальну оцінку кожного з розглядуваних варіантів. Далі система перевіряє узгодженість інформації, поданої людиною, виявляє суперечності і визначає цінність інформації, що надходить. Після цього інформація вводиться до системи, і на основі концепції багатокритеріальної теорії корисності видаються пріоритети користувача, що дає змогу ранжирувати об'єкти вибору. Упорядкований таким чином список варіантів супроводжується даними про важливість кожного з критеріїв оцінки. Під час роботи із системою можна вносити корективи, включати і виключати об'єкти і критерії, змінювати власні оцінки та пріоритети. Якщо система виявить суперечності в дії користувача, то вона відсилає його до тієї процедури, де ця суперечність виникла. Важливою характерною особливістю системи МАUD є те, що вона дає змогу переривати роботу із системою в будь-якому місці, причому подальше поновлення перерваної роботи можливе в зручний для користувача час без проведення додаткового настроювання.
Комп'ютерні системи підтримки прийняття рішень індивідуального призначення набувають розповсюдження в Україні, зокрема в службах зайнятості і при державних адміністраціях.
4.2 Нейронні мережі та СППР
При сучасному рівні розвитку техніки, коли навіть побутова техніка обладнується мікропроцесорними пристроями, виникнула потреба в інтелектуальних адаптивних системах керування, спроможних пристосовуватися до дуже широкого діапазону зовнішніх умов. Більш того, виникнула потреба в універсальній технології створення таких систем. Науковий досвід людства свідчить про те, що в природі можна знайти безліч цінних ідей для науки і техніки. Людський мозок є самим надзвичайним і загадковим створенням природи. Спроможність живих організмів, наділених вищою нервовою системою, пристосовуватися до навколишнього середовища може служити призовом до імітації природі або імітації при створенні технічних систем.
Серед імітаційних підходів виділяється клас нейромережевих методів. Нейронні мережі (НМ) знайшли широке застосування в галузях штучного інтелекту, в основному пов'язаних із розпізнаванням образів і з теорією керування. Одним з основних принципів нейромережевого підходу є принцип конективизма. Суть його виражається в тому, що розглядаються дуже прості однотипні об'єкти, сполучені у велику і складну мережу. Таким чином, НМ є в першу чергу графом, із яких можна зв'язати сукупність образів, поданих як чисельні значення, асоційовані з вершинами графа, алгоритм для перетворення цих чисельних значень за допомогою передачі даних між сусідніми вершинами і простими операціями над ними. Сучасний рівень розвитку мікроелектроніки дозволяє створювати нейрочіпи, що складаються з дуже великого числа простих елементів, спроможних виконувати тільки арифметичні операції. Таким чином, нейромережеві методи підтримується апаратно.
Математично НМ можна розглядати як клас методів статистичного моделювання, що у свою чергу можна розділити на три класи: оцінка щільності ймовірності, класифікація і регресія.
Передбачається, що система підтримки та прийняття рішень (СППР) може бути цілком реалізована на нейронній мережі. У відмінності від традиційного використання НМ для рішення тільки задач розпізнавання і формування образів, у СППР узгоджено вирішуються задачі
розпізнавання і формування образів
одержання і збереження знань (емпірично знайдених закономірних зв'язків образів і впливів на об'єкт керування)
оцінки якісних характеристик образів
прийняття рішень (вибору впливів).
Особливостями СППР на базі НМ є:
Надмірність нейронів у мережі, необхідна для адаптації системи керування (СК) до умов існування, що змінюються, об'єкта керування (ОК). Внаслідок цього для практичної реалізації СК необхідно створення великих НМ (для порівняння людський мозок містить ~1011 нейронів).
НМ складається зі специфічних нейронів, що є більш близькими аналогами біологічного нейрона і пристосованими для рішення задач ППР.
Нейрони в мережі з'єднуються спеціальною образом, також для рішення задач ППР.
Особливості сучасних СППР роблять непридатними або малопридатними існуючі системи САПР і системи моделювання традиційних НМ (наприклад, BrainMaker) для створення прототипів СК ППР. Через цю обставину основні питання, що розглядаються в статті це:
Розробка інструмента системи побудови та дослідження нейронних мереж (СПДНМ) для моделювання і дослідження нейромережевих реалізацій прототипів СК ППР.
Розробка загальної схеми нейромережевої реалізації прототипів СК ППР.
Розглянемо основні сторони створення СППР на базі нейронних мереж. Будемо називати керуючою системою (КС) систему керування, що імітує нервову систему відповідно до методології ППР. Під об'єктом керування (ОК) будемо розуміти організм, що несе в собі нервову систему, іншими словами, ОК - це об'єкт, що повинний управлятися за допомогою КС, розташованої усередині ОК і взаємодіючої зі своїм оточенням за допомогою блока датчиків (БД) і виконавчих органів (ВО).
Рис.5. "Система НМ"
На рис.5 подана система, під якою будемо розуміти середовище, у яке вкладений ОК, що містить у свою чергу КС. Як бачимо з малюнку, можна стверджувати, що КС управляє не тільки ОК, але й всією системою. Під середовищем у системі можна розуміти різні об'єднання об'єктів. Будемо називати середовищем W сукупність об'єктів, що лежать поза КС; середовищем S - сукупність об'єктів, що лежать поза ОК; середовищем U - всю систему. Щедріна О.І. «Алгоритмізація і програмування процедур обробки інформації».Навч. посіб. -- К.: КНЕУ, 2001.
Блок датчиків поставляє КС вхідну інформацію у вигляді двійкового вектора. Цей блок необхідний у реальних системах для сполучення середовища і КС, тому при моделюванні КС на ЕОМ не використовувався і ми не акцентуємо увагу.
Роботу блоку формування і розпізнавання образів (ФРО) можна уявити таким чином. У блоці ФРО на підставі апріорної інформації про можливі функціональні властивості середовища задані деякі об'єкти, назвемо їхніми нейронами, на які відображаються деякі класи просторово-тимчасових явищ, що потенційно можуть існувати в системі. Відображення задається топологією мережі.
У класі, відображуваному на нейрон, виділяється підклас, що може сприйматися даним нейроном. Кожний нейрон може статистично аналізувати сприйманий їм підклас. Накопичуючи статистичну інформацію про сприйманий підклас, нейрон може прийняти рішення, чи є цей підклас випадковим або невипадковим явищем у системі. Якщо якийсь нейрон приймає рішення, що відображуваний на нього підклас є невипадковою подією, то він переходить у деякий відмінний від вихідного навчений стан. Якщо нейрон навчений, то будемо говорити також, що сформований образ, цей образ ідентифікується номером даного нейрону. Підклас явищ, що сприйнятий нейроном, і який викликав його навчання, тобто просторово-тимчасові явища, статистично вірогідно існуючі в системі, називається прообразом даного образу. Сформований образ може бути розпізнаний блоком ФРО, коли прообраз даного образу спостерігається БД. Блок ФРО вказує, які з сформованих образів розпізнані в сучасний момент. Одночасно з цим розпізнані образи беруть участь у формуванні образів більш високих порядків, тобто має місце агрегування та абстрагування образів.
Блок формування бази знань (БЗ) призначений для автоматичного уявлення емпірично знайдених КС знань про функціональні властивості системи.
Блок оцінки стану (БОС) виробляє інтегральну оцінку якості стану ОК St.
Блок вибору дії або, надалі, блок прийняття рішень (БПР) реалізує процедуру ухвалення рішення, засновану на аналізі поточної ситуації, цільових функцій, змісту БЗ, а також оцінки поточного значення оцінки St.
Блок визначення часу ухвалення рішення визначає глибину перегляду БЗ у залежності від поточної оцінки St. Чим вище значення St, тим більше образів (у порядку спадання модулю їхньої ваги) може врахувати КС при ухваленні рішення, тим менше темп прийняття рішень.
У КС можуть бути засоби для апріорного аналізу наслідків альтернативних дій, що вибираються на декілька кроків вперед.
Такий у самих загальних рисах алгоритм керування, реалізований КС у СППР. Основні властивості процесу керування складаються в тому, що КС автоматично накопичує емпіричні знання про властивості пред'явленого їй об'єкта керування і приймає рішення, спираючись на накопичені знання. Якість керування росте в міру збільшення обсягу накопичених знань. Зауважимо також, що керування складається не в тому, що КС реагує на вхідну інформацію, а в тому, що КС постійно активно шукає можливий у поточних умовах засіб поліпшити стан ОК. Тим самим КС СППР має внутрішню активність.
При створенні додатків може бути доцільним використання КС СППР для керування тільки в тих областях простору ознак, у котрих раніше використовувані методи були неефективними. Іншими словами, корисно розділити ознаковий простір на дві області: на область, для якої є апріорна інформація про властивості ОК, і в який можна застосувати систему керування, і на область, у котрої немає інформації про властивості ОК, де потрібно адаптація в реальному часі керування.
Підсумовуючи інформацію, щодо побудови системи на базі нейронних мереж ми бачимо, що використання нейромережевих технологій є перспективним напрямком розвитку систем підтримки та прийняття рішень. Необмежені можливості використання подібних систем в економіці. Вже зараз створені системи підтримки прийняття рішень на базі нейронних мереж, які застосовуються фінансовими менеджерами компаній для зменшення ризику при плануванні фінансової діяльності компаній. На жаль на вітчизняному ринку ці системи поки що не знайшли широкого застосування.
Насамперед це пов'язано з недосконалістю фінансового ринку. Але це не означає, що подібні системи не знайдуть місця в Україні. По мірі розвитку фінансового ринку постає питання про створення СППР на базі нейронних мереж на Україні.
5. Висновки
По проведеній роботі можна зробити наступні висновки щодо призначення і ефективності використання СППР в світі економічних та управлінських проблем.
Керівникам підприємств та організацій і керівникам держав постійно доводиться приймати конкретні рішення. Природньо, що чим вище рівень управління, тим більш вагомими та значущим є відповідне рішення. Проте і кількість факторів, які необхідно враховувати, в процесі прийняття рішень, значно більша. В зв'язку з цим виникає нагальна потреба в спеціалізованих засобах підтримки прийняття рішень. Насамперед мова йде про комп'ютерну підтримку діяльності керівників різного рівня. Вирішувати це завдання покликані комп'ютерні системи підтримки прийняття рішень (СППР, в англомовному варіанті - Decision Support System (DSS)).
СППР по суті являють собою системи, розроблені для підтримки процесів прийняття рішень менеджерами різних рівнів в складних ситуаціях, пов'язаних з розробкою та прийняттям управлінських рішень. На розвиток СППР суттєвий вплив справили вражаючі досягнення в галузі інформаційних технологій, зокрема, телекомунікацій мережі, персональні комп'ютери, динамічні електронні таблиці, експертні системи, пізніше INTERNET та пов'язані з ним технології. Термін СППР (Decision Support System) належать американським вченим Горрі та Мортону, хоча перше покоління СППР мало чим відрізнялось від традиційних управлінських інформаційних систем, і тому замість СППР часто використовувався термін "система управлінських рішень".
Що ж таке СППР?
СППР - це інтерактивні автоматизовані інформаційні системи, які допомагають особам, що приймають рішення (ОПР), використовувати дані та моделі для того, щоб вирішувати неструктуровані та слабоструктуровані проблеми (задачі).
СППР включають в свій склад набір універсальних елементів, які утворюють базову модель: підсистему інтерфейса користувача, підсистему управління базою даних та підсистему управління базою моделей.
Аналіз еволюції систем підтримки прийняття рішень дає змогу вирізнити два покоління СППР: перше покоління розроблялося в період з 1970 до 1980 р., друге - з початку 1980 р. і досі (розробка триває).
Перше покоління СППР майже повністю повторювало функції звичайних управлінських систем щодо надання комп'ютеризованої допомоги в прийнятті рішень. Основні компоненти СППР мали такі ознаки:
§ управління даними - велика кількість інформації, внутрішні і зовнішні банки даних, обробка й оцінювання даних;
§ управління обчисленнями (моделювання) - моделі, розроблені спеціалістами в галузі інформатики для спеціальних проблем;
§ користувацький інтерфейс (мова спілкування) - мови програмування, створені для великих ЕОМ, які використовуються виключно програмістами.
СППР другого покоління уже мають принципово нові ознаки:
Ш управління даними - необхідна і достатня кількість інформації про факти згідно зі сприйняттям ОПР, що охоплює приховані припущення, інтереси та якісні оцінки;
Ш управління обчисленням і моделюванням - гнучкі моделі, які відтворюють спосіб мислення ОПР у процесі прийняття рішень;
Ш користувацький інтерфейс - програмні засоби, "дружні" користувачеві, звичайна мова, безпосередня робота кінцевого користувача.
Мету і призначення СППР другого покоління можна визначити так:
§ допомога в розумінні розв'язуваної проблеми. Сюди належать структуризація проблеми, генерування постановок задач, виявлення переваг, формування критеріїв:
§ допомога в розв'язуванні задачі: генерування і вибір моделей та методів, збір і підготовка даних, виконання обчислень, оформлення і видача результатів;
§ допомога аналізу розв'язків, тобто проведення аналізу типу "Що. коли.?" і т.ін., пояснення ходу розв'язування, пошук і видача аналогічних рішень у минулому та їх наслідків.
Для сучасних комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень характерна наявність таких характеристик.
1. СППР надає керівникові допомогу в процесі прийняття рішень і забезпечує підтримку в усьому діапазоні контекстів структурованих, напівструктурованих і неструктурованих задач. Розум людини та інформація, що генерується комп'ютером, становлять одне ціле для прийняття рішень.
2. СППР підтримує і посилює (але не замінює і не відмінює) міркування та оцінки керівника. Контроль лишається за людиною. Користувач "почуває себе комфортно" і "як удома" у системі, а не зазнає "залякування" з боку системи.
3. СППР підвищує ефективність прийняття рішень (а не лише продуктивність). На відміну від адміністративних систем, в яких акцент робиться на максимальній продуктивності аналітичного процесу, у СППР значно вагомішою є ефективність процесу прийняття рішень.
4. СППР виконує інтеграцію моделей та аналітичних методів зі стандартним доступом до даних і вибіркою даних. Для надання допомоги при прийнятті рішення активізуються одна чи кілька моделей (математичних, статистичних, імітаційних, кількісних, якісних і комбінованих). Зміст БД охоплює історію поточних і попередніх операцій (сильна сторона типової АIС), а також інформацію зовнішнього характеру та інформацію про середовище.
5. СППР проста в роботі для осіб, які набули значного досвіду роботи з ЕОМ. Системи є дружніми для користувачів, не потребують практично жодних глибоких знань з обчислювальної техніки і забезпечують просте пересування по системі, діалогову документацію, умонтовані засоби навчання та інші атрибути програмних інтерфейсних систем.
6. СППР побудована за принципом інтерактивного розв'язування задач. Користувач має змогу підтримувати діалог із СППР в безперервному режимі, а не обмежуватися видаванням окремих команд з наступним очікуванням результатів.
7. СППР зорієнтована на гнучкість та адаптивність для пристосування до змін середовища чи підходів до розв'язування задач, що їх обирає користувач. Керівник має пристосуватися до змінюваних умов сам і відповідно підготувати систему. Еволюція та адаптація системи мають бути поєднані з її життєвим циклом.
8. СППР не повинна нав'язувати користувачеві певного процесу прийняття рішень. Користувач повинен мати набір можливостей, щоб обирати їх у формі та послідовності, які відповідають стилю його пізнавальної діяльності - стилю "уявлюваних моделей".
В СППР використовуються останні досягнення в галузі інформаційних технологій, такі як:
а) OLAP-технології;
б) сховища даних;
в) вітрини даних;
г) добування знань (Data Mining);
д) генетичні алгоритми;
е) нейромережі;
є) Інтернет-технології тощо.
Спектр використання СППР в сучасних умовах досить широкий - вони використовуються для підтримки прийняття рішень і в медицині, і в освіті, і в управлінні соціальними процесами, і в урядовій діяльності. Проте найчастіше СППР використовують для підтримки прийняття рішень в економічній сфері:
SIMPLAN - для підтримки корпоративного планування;
PIMS - для підтримки прийняття рішень в маркетингу;
IFPS - для інтерактивного фінансового планування;
PMS - для підтримки рішень при управлінні цінними паперами;
Precision Tree Prime Decision - для підтримки прийняття рішень в економіці на основі дерев рішень;
Decision Grid - для підтримки прийняття багатокрітеріальних рішень в економіці;
Marketing Expert - для підтримки прийняття стратегічних рішень в маркетингу.
Слід зазначити, що в останні роки, з'явились і нові класи комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень:
o виконавчі інформаційні системи (Executive Information System) - переважно орієнтовані на підтримку діяльності перших керівників підприємств та організацій (інформація в них видає головним чином, у вигляді діаграм та графіків; при цьому використовуються спеціалізовані засоби, такі як діаграми впливу (діаграма ІШИКАВА);
o групові системи підтримки прийняття рішень (ГСППР) - для підтримки колективного вироблення рішень (приклади: PLEXSYS, Decision Explorer та ін.);
o систему підтримки прийняття рішень, побудовані на знаннях (наприклад. GURU).
Усі типи СППР допомагають менеджерам знаходити відповіді на питання, пов'язані з необхідністю прийняття рішень. Питання можуть бути різними. Наприклад, менеджер може звернутися до бази даних із запитом про розмір щорічного продажу певного товару протягом останніх п'яти років; про товари, яких не було в наявності на складі в період більше п'яти днів протягом місяця; про клієнтів з найбільшим обсягом замовлень у певному році. Менеджерів також може цікавити чи прибутковим є підприємство; чи досягаються цілі і обсяги продажу. Спеціалізовані СППР можуть підтримувати процеси прийняття рішень, що стосуються тільки поточної діяльності компанії, або розв'язання стратегічних проблем. СППР оперують широким діапазоном даних, що відносяться до різних періодів, засобами для аналізу інформації, надаючи користувачам можливість визначення важливих питань і допомагаючи їм оперувати відповідною інформацією щодо цих питань.
Проте користувачі СППР мусять знати певні застереження щодо таких систем. Те, що ми можемо отримати від системи, не завжди є тим, що нам необхідно, а те, що нам необхідно, не завжди буде отримане або досягнуте. Досить часто перебільшують можливості СППР за її впровадження, а менеджери чекають багато чого від нової СППР. Необхідно враховувати, що навіть найкраща СППР не зможе виявити "погані" рішення. Деякі менеджери будуть продовжувати ставити неправильні запитання і формулювати неправильні висновки на підставі отриманої ними інформації. Отже, слід пам'ятати, що корпоративні СППР можуть ускладнити проблему і посилити шкоду, що завдається помилками у прийнятті рішень.
Однак, незважаючи на такі застереження, завдяки широкому діапазону охоплюючої інформації і високій окупності витрат широкомасштабні СППР користуються великою популярністю серед користувачів.
Розроблювачі, проектувальники і користувачі СППР мають бути "критичними" споживачами СППР. Навіть у найкращому разі у СППР немає необхідності "виконувати всі функції і витягувати з усього користь". Це тільки самі ОПР можуть іноді отримати вигоду з швидко знайденого невеликого факту, чи можуть відшукати користь із проведеного найпростішого аналізу даних, чи з перегляду даних у вигляді заздалегідь підготовленої доповіді або зображеної на "екранах" елементарної виконавчої інформаційної системи.
6. Список використаної літератури
1. Вітлінський В.В. "Моделювання економіки". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2003.
2. Ситник В.Ф. та ін. "Системи підтримки прийняття рішень". - Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2004.
3. Ситник В.Ф. та ін. "Основи інформаційних систем". Навч. посіб. - Вид.2-ге, перероб. і доп. - К.: КНЕУ, 2001.
4. Ситник Н.В. "Проектування баз і сховищ даних". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2004.
5. Ситник В.Ф., Орленко Н.С. "Імітаційне моделювання". Навч.-метод. посіб. для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 1999.
6. Лазарєва С.Ф. "Економіка та організація інформаційного бізнесу". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2000.
7. Вітлінський В.В., Верченко П.І. "Аналіз, моделювання та управління економічним ризиком". Навч. - метод. посіб. для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 2000.
8. Галіцин В.К., Левченко Ф.А. "Багатокористувацькі обчислювальні системи та мережі". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 1997.
9. Береза А.М. "Основи створення інформаційних систем". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2001.
10. Щедріна О.І. "Алгоритмізація і програмування процедур обробки інформації". Навч. посіб. - К.: КНЕУ, 2001.
11. Шарапов О.Д., Дербенцев В.Д., Семенов Д. Є. "Системний аналіз". Навч. - метод. посіб. для самост. вивч. дисц. - К.: КНЕУ, 2003.
12. Гужва В.М. "Інформаційні системи і технології на підприємствах": Навч. посібник. - К.: КНЕУ, 2001.
13. Вовчак І.С. "Інформаційні системи та комп'ютерні технології в менеджменті". Навч. посібник. - Тернопіль: 2001.
14.Василенко В.А. "Теорія і практика розробки управлінських рішень": Навчальний посібник. - Київ: ЦУЛ, 2002.
Подобные документы
Знайомство з системами підтримки прийняття рішень (СППР) та їх використання для підтримки прийняття рішень при створенні підприємства по торгівлі біжутерією з Азії. Вибір приміщення для розташування торговельного залу в пакеті "Prime Decisions".
лабораторная работа [4,2 M], добавлен 08.07.2011Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016Розробка системи підтримки прийняття рішень для проектування комп’ютерної мережі. Матричний алгоритм пошуку найменших шляхів. Програма роботи алгоритму в MS Excel. Розробка програми навчання нейронної мережі на основі таблиць маршрутизації в пакеті Excel.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 12.12.2013Розподіл коштів між підприємствами таким чином, щоб досягнути виробництва 20 або більше товарів за мінімальними коштами фонду. Складання таблиці даних в середовищі системи Exel. Заповнення вікна "Пошук рішення". Заповнення вікна-запиту, звіт результатів.
контрольная работа [1,2 M], добавлен 19.06.2014Поняття комп’ютерної мережі та її призначення. Організація корпоративної комп’ютерної мережі. Характеристика інформаційної системи Верховної Ради України. Основні типові функціональні підсистеми інформаційної системи державної судової адміністрації.
контрольная работа [97,1 K], добавлен 20.07.2011Що таке інформаційна система. Для чого вона призначена. Що таке економічна інформація. Класифікація ІС по різних ознаках. Характеристика проектного способу дослідження діяльності підприємства. Визначення системи підтримки прийняття рішення.
контрольная работа [86,8 K], добавлен 06.07.2007Проблеми при розробленні автоматизованих систем управління в банку. Сутність, загальні риси та відмінності серії стандартів MRP та MRPII. Види технологічного процесу автоматизованої обробки економічної інформації. Системи підтримки прийняття рішень.
контрольная работа [32,8 K], добавлен 26.07.2009Огляд і архітектура обчислювальних мереж, переваги їх використання та обґрунтування вибору. Пошук несправностей в мережах на базі операційної системи Windows, виявлення причин. Особливості методів захисту від несанкціонованого доступу в мережі TCP/IP.
курсовая работа [2,8 M], добавлен 28.01.2011Роль інформаційних систем і комп’ютерних технологій в удосконаленні управління. Особливості вхідної, вихідної та довідкової інформації. Основи організації машинної інформаційної бази. Інтелектуальні інформаційні системи в економіці. Поняття бази знань.
курс лекций [1,9 M], добавлен 16.04.2014Інформаційні системи: характеристика, види і властивості. Інформаційно-правова система: поняття та основні елементи. Інформаційні системи цивільної оборони: призначення, вимоги, технічні засоби. Вимоги до збереження інформації при надзвичайних ситуаціях.
контрольная работа [54,5 K], добавлен 29.12.2010
