Описание системы поддержки принятия решений Analytica 2.0
Контрольная работа - Компьютеры, программирование
Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование
?ицированную проекцию ситуации, требующей принятия решения, с использованием которой аналитик строит детализированную количественную модель.
По сути дела, диаграммы влипния - это модели, представляющие собой процесс появления отдельных предпосылок и развития их в причинную цепь происшествия в виде соответствующих диаграмм причинно-следственных связей. Диаграммы влияния дают нам формальное представление моделируемых категорий (объектов, процессов, целей, свойств) в виде множества графических символов (узлов, вершин) и отношений - предполагаемых или реальных связей между ними.
Основными компонентами диаграммы влияния служат узлы (вершины) и связи (отношения). В качестве узлов обычно подразумеваются простейшие элементы моделируемых категорий (события, состояния, свойства), а в качестве связей - действия, ресурсы и т.п.
Каждые два соединенных между собой узла образуют ветвь диаграммы. Отношения или связи между переменными или константами в узлах диаграммы представляются в виде дуг или ребер.
Узлы диаграммы характеризуются наборами данных (фреймами данных), т.е. множеством выходов (значений, принимаемых переменными). Если диаграмма стохастическая, то дугам или ребрам приписываются вероятности (или распределения вероятностей) появления этих значений. В некоторых случаях вместо условных распределений допускается использование в диаграммах отдельных значений, принимаемых переменными.
Таблица 3.1. Формы елементов диаграммы влияния
Решение - это переменная, которую лицо, принимающее решение, может контролировать. Предполагаемая переменная, связанная с неопределенностью, которую ЛПР не может контролировать непосредственно.Целевая переменная - количественный критерий, который стараються максимизировать (или минимизировать). Общая переменная - функция, которая определяется другими количественными переменными, от которых она зависит. Стрелка означает влияние. А влияет на Б означает, что если мы знаем величину А, то это будет напрямую влиять на наши ожидания относительно значения Б. Влияние выражает знания об отношении. Это не обязательно означает случайное отношение или поток материалов, данных или денег.
Как сравнить диаграммы влияния с деревом решений? Дерево решений представляет из себя некий графический инструмент, который помогает производить действия, такие, как: описание возможных стратегий игрока, описание неопределенных исходов (неизвестные стратегии второй стороны) и их вероятностей, вычисление EMV по стратегиям первого игрока, выбор стратегии с максимальным значением EMV. Деревья решений являються иным общим способом изображения проблемы, требующей решения. Они показывают множество альтернатив для каждого решения и случайные переменные как ветви, исходящие из каждого узла.
Диаграмма влияния и дерево решений отражают различные виды информации (рис. 3.3). Диаграмма влияния отражает зависимость между переменными очевиднее, чем дерево решений. Дерево решений подробнее показывает возможные маршруты или сценарии, как последовательность ветвей слева направо. Но эта детализированность требует большей цены: во-первых, необходимо рассматривать все переменные как дискретные (что уменьшает количество альтернатив, даже если они в действительности непрерывные).Во-вторых, количество вершин в дереве решения растет экспоненциально с ростом количества решений и случайных переменных. Нужна была бы 121 вершина для того, чтобы показать дерево решения, которое отвечает простой диаграмме влияния анализа рынка. Диаграмма влияния намного компактнее изображением.
Рис. 3.3. Analytica 2.0: диаграмма влияния и соответствующее дерево решений.
С помощью программного обеспечения Analytica 2.0 можно создать диаграмму влияния, просто выбирая новые узлы, размещая их и стрелки между ними. Analytica расширяет стандартную систему обозначений диаграммы влияния дополнительными типами узлов для обеспечения большей мощности и гибкости и для того, чтобы решать болем сложные реальные проблемы, чем те, которые могут быть обработаны традиционными инструментальными средствами.
Иерархические диаграммы. Можно построить сложную модель как иерархию модулей, каждый из которых содержит собственную диаграмму влияния (рис. 3.4). Иерархические диаграммы в программе Analytica помогают:
реорганизовать сложную модель в иерархию понятных и простых модулей;
построить большую модель, как комбинацию модулей, разрабатываемых разными людьми;
показывать иерархию в виде раскрывающейся схемы.
Массивы бизнес-информации (Intelligent Arrays). В отличие от стандартных электронных таблиц, Analytica позволяет легко создавать и изменять многомерные модели. Для этого нужно выбрать наиболее значимых проекции в таблицах (рис. 3.5) или их соответствующие графики с помощью изменения размещения строк, столбцов и других измерений. Можно написать простые выражения над многомерными значениями, например, добавление, увеличивая их элемент за элементом, или подытоживая по заданным единицами измерения размерности. При необходимости можно просмотреть величину и количество измерений, расширяя или упрощая их, чтобы найти наилучший урівень детализации.
Анализ риска и неопределенности. Бороться с неопределенностью можно путем сведения ее к принятию решений в условиях риска, используя вероятности событий. Analytica помогает:
выражать неопределенность относительно любой переменной, выбрав ее распределение вероятностей, используя графич