Рефераты
 

Методы формирования нейросетей. Сущность электронного документооборота

p align="left">Достижение целей возможно различными путями - альтернативами. Для их оценки может быть использована теория полезности. Выведена формула для расчета среднего результата, который будет получен после принятия решения. Если имеется две альтернативы, то формула имеет вид:

,

где R - математическое ожидание результата принятия решения, P - вероятность появления результата X; 1-p - вероятность появления результата y; x, y- альтернативы принятия решения.

Если среди показателей выбрать тот, который, по мнению ЛПР, в наибольшей степени характеризует соответствие объекта управления заданному целевому назначению, то он и будет играть роль критерия оценки вариантов решений. Критерий - это показатель привлекательности вариантов решений. Формулировать критерий следует так, чтобы наиболее предпочтительная оценка состояния, объекта или процесса указывала на его желаемое значение.

На втором этапе формирования решений происходит поиск их различных вариантов - альтернатив. Варианты могут отыскиваться в различных формах (действия, состояния, маршруты, стоимости и т.д.). Задаются они, как правило, либо перечислением, если таковых не очень много, либо описанием их свойств. Генерация вариантов решений в большинстве случаев выполняется либо с помощью различного рода аналитических моделей, либо с помощью баз знаний экспертных систем.

Альтернативы могут быть зависимыми и независимыми. Если действие над какой-либо альтернативой не влияет на качество других, то такая альтернатива является независимой. При зависимых альтернативах оценки одних из них оказывают влияние на качество других.

На третьем этапе, согласно сформулированному на первом этапе критерию выбора, происходит сопоставление, оценка и выбор решения на основании ранжирования результатов, которые могут быть получены.

Формирование решений средствами таблиц

Простейшим методом оценки последствий принятия решений является оценка с помощью таблицы "Стоимость - эффективность". Критерием выбора в данном случае выступает максимальный доход на единицу затрат. Метод требует расчета общих затрат и общих доходов по каждому из вариантов.

Таблица "Стоимость - эффективность" может быть использована лишь в том случае, если каждый из вариантов оценивается на основе одного критерия. Если же применяется больше одного критерия, то создается таблица "Стоимость - критерий". В ней представляются варианты решений, оцениваемые с различных точек зрения. Допустим, четыре варианта капитальных вложений необходимо оценить с позиций трех критериев: близость расположения к железной дороге (транспортные затраты), близость расположения к водоемам (затраты на транспортировку воды), наличие в данной местности работоспособного населения (затраты на перевозку людей).

Элементами таблицы могут быть как абсолютные величины, указывающие на затраты или доходы, так и относительные, например ранг варианта, вычисленный на основе таблицы "Стоимость - эффективность". В последней строке таблицы указываются коэффициенты значимости каждого из критериев оценки. Это та качественная информация, которая собственно и отличает систему формирования решений от формальных оптимизационных методов. Здесь, лицо, принимающее решение вносит свой опыт и знание в процесс оценки вариантов. Сумма коэффициентов значимости всех критериев должна быть равна единице: 0,6 + 0,3 + 0,1 = 1.

Общая оценка каждого из вариантов рассчитывается по формуле:

,

где - общая оценка i-го варианта решения; - вес j- го критерия; -результат, который может быть получен при i-м варианте; согласно j-го критерия. Средствами электронной таблицы Excel можно решить две задачи: Что будет, если? и Как сделать, чтобы? Первая задача решается достаточно просто: пользователь, изменяя исходные данные, может получить различные варианты решения.

Вторая задача - "Как сделать, чтобы?" состоит в определении таких исходных данных, которые обеспечат необходимый результат. Для ее решения в среде MS Excel следует указать показатель, используемый в качестве цели, и показатель, который следует вычислить, чтобы добиться ее достижения.

Формирование решений в условиях определенности

Понятие определенности является относительным. Под определенностью будем понимать ситуацию, когда каждой альтернативе решения соответствует известный набор последствий. Это значит, что:

задача хорошо формализована (существует модель решения);

существует критерий оценки качества решения;

последствия решения известны.

В иерархии управления формулируются цели, соответствующие определенному уровню управления. На самом высоком уровне находятся цели, носящие директивный характер. Эти цели называют также траекторными.

Директивные цели всегда детализируются. Процесс детализации носит иерархический характер. В результате получают дерево целей. Нижний уровень дерева целей превращается в мероприятия, которые следует выполнить для достижения директивной цели.

Если можно сформулировать цель решения задачи, декомпозировать ее на подцели, а затем, указать формулы для расчета уровня достижения каждой подцели, то процесс принятия решений можно представить с помощью дерева целей, на котором выполняются два вида расчетов: прямые и обратные.

Решения с помощью деревьев целей формируют в два этапа:

Выполняют прямые расчеты, для того, чтобы определить фактическое состояние предприятия (каков фактический уровень достижения главной цели).

Выполняют обратные вычисления, для того, чтобы узнать какие меры следует предпринять, чтобы достичь желаемый уровень главной цели.

Для выполнения обратных вычислений необходимо указать следующее:

Ограничения на терминальные узлы дерева целей (ограничения на ресурсы).

Приоритеты в достижении целей.

Направления в изменении уровня достижения целей (знак плюс или минус).

Решением задачи является множество значений терминальных узлов дерева целей, которые служат управляющими воздействиями для конкретных структурных подразделений.

Формирование решений в условиях неопределенности

Существует измеримая неопределенность, то есть риск, и неизмеримая - собственно неопределенность. Риск вычисляется на основе статистических данных, а неопределенность не вычисляется. Ее величина устанавливается на основе субъективных знаний человека. Источниками неопределенности служат либо неполнота знаний о фактах или событиях, либо свойство объекта, которое принципиально невозможно измерить.

Допустим, перед руководством предприятия возникла проблема принятия решения о вложении средств в акции другого предприятия. Сформулируем гипотезу: Акции данного предприятия являются перспективными. Тогда задача состоит в расчете коэффициента определенности данной гипотезы в диапазоне от 0 до 1. Фрагмент дерева вывода, представленный на рис. 8.9, содержит три правила.

Современные экспертные системы, используемые для формирования решений, в большинстве случаев базируются на базах знаний. Как правило, в основе такого рода систем лежат различные деревья выводов. Экспертные системы являются одним из результатов исследований в области искусственного интеллекта и рассматриваются в качестве программного средства, которое позволяет представить знания специалистов высокой квалификации о предметной области. Экспертные системы воспроизводят осознанные мыслительные усилия человека.

Центральным элементом экспертной системы является база знаний, которая отражает знания специалиста-эксперта в соответствии с какой-либо моделью (деревья вывода, деревья целей, семантические сети и т.д.).

Блок логического вывода, необходимый, для обработки базы знаний с целью получения новых знаний.

Блок объяснений, который служит для воспроизведения хода получения новых знаний в случае, если этого потребует пользователь.

Блок приобретения знаний, необходимый для периодической замены устаревших знаний и ввода новых.

Как правило, экспертные системы содержат еще и базы данных, содержащих информацию о фактическом состоянии объекта управления.

В экономике экспертные системы используются для консультаций по выработке инвестиционных решений, выбору стратегии маркетинга, кредитованию юридических лиц и т. д.

Формирование решений в условиях риска

В условиях риска можно использовать деревья решений, если альтернативы, отражающие варианты решения, находятся в отношениях соподчиненности. Как правило, условия появления альтернатив носят качественный характер и определяются вероятными величинами.

Иерархические отношения удобно представлять в виде дерева: дуги дерева отражают альтернативы частичных решений, а узлы - результаты. Таким образом, получают дерево решений, с помощью которого можно представлять вероятностные (частотные) характеристики условий.

Рассмотрим пример. Допустим лицу, принимающему решение, известно два варианта повышения уровня рентабельности:

Произвести продукцию А в количестве 100 ед. и продать ее по цене 10 ед. за штуку. Себестоимость единицы продукции составляет 8 ед.

Произвести продукцию В в количестве 50 ед. и продать ее по цене 20 ед. за штуку. Себестоимость единицы продукции составляет 18 ед.

Для упрощения задачи будем считать, что в случае неблагоприятного рынка для какой либо продукции предприятие терпит убытки по ее себестоимости. Тогда в случае благоприятного рынка предприятие получит от продажи продукции следующий доход:

От продукции А: d1=100 10=1000 ед.

От продукции В: d2= 50 20= 1000 ед.

При неблагоприятном рынке оно будет убыточным:

От продукции А: d1=-100 8= -800 ед.

От продукции В: d2= - 50 18= -900 ед.

Построим дерево решений, на котором отразим последовательность событий от корня к листьям, а затем выполним расчет доходов (убытков) в обратном направлении.

1. На дереве решений представлены альтернативные варианты, при которых предприятие ожидают доходы или убытки. Так как отсутствует информация о рынке, будем считать, что он одинаково благоприятен или неблагоприятен для обоих видов продукции.

Вывод: целесообразным будет вариант 1, т. е. производство продукции А.

Можно пойти на некоторые затраты с целью получения информации о конъюнктуре рынка, что позволит уточнить насколько рынок будет благоприятен для того или иного товара.

В данном случае выгоднее выбрать вариант 2, т. е. производство продукции В.

Формирование решений с помощью нейросетей

Нейросетевые технологии, в отличие от экспертных систем, предназначены для воспроизведения неосознанных мыслительных усилий человека (например, человек плохо знает, как он узнает цвет предмета). Такого рода технологии используются для распознавания каких-либо событий или предметов. С их помощью можно воспроизвести многочисленные связи между множеством объектов. Принципиальное отличие искусственных нейросетей от обычных программных систем, например экспертных, состоит в том, что они не требуют программирования. Они сами настраиваются, т. е. обучаются тому, что требуется пользователю.

Известны следующие основные сферы применения нейросетей:

1.Экономика и бизнес: предсказание поведения рынков, предсказание банкротств, оценка стоимости недвижимости, автоматическое рейтингование, оценка кредитоспособности, прогнозирование курса валют.

2.Интернет: ассоциативный поиск информации.

3.Автоматизация производства: оптимизация режимов производственного процесса, диагностика качества продукции, предупреждение аварийной ситуации.

Искусственные нейросети состоят из искусственных нейронов. Искусственный нейрон представляет собой математическую модель естественного нейрона, имеющего несколько входов (вектор входных сигналов) и один выход. Этот выход направлен либо к другому нейрону, либо к выходу из нейронной системы. Вектор входных сигналов преобразуется нейроном в выходной сигнал с использование сумматора и специального нелинейного преобразователя.

Связь между нейронами характеризуется интенсивностью (силой возбуждения), называемой также синаптическим весом.

Применение нейросетей предполагает выполнение следующих этапов:

1.Постановка задачи: формирование цели применения нейросети (например, прогнозирование курса ценных бумаг).

2.Обучение нейросети: подготовка обучающих примеров, которые представляют собой уже известные результаты решения задачи без нейросети и предъявление их ей.

3.Эксплуатация сети: сети предъявляется некоторая ситуация, которая либо распознается, либо нет.

Известно два вида обучения: с учителем и без такового.

Преимущества нейросетей.

1.Способность обучаться на примерах без программирования, что позволяет отказаться от поиска каких-либо аналитических зависимостей между входными данными и результатами.

2.Нейросети могут обучаться на неполной, противоречивой и искаженной информации.Для использования нейросетей не требуются профессионалы-математики.

3.Не требуется выполнение условия отсутствия взаимосвязи между входными факторами, как это требуется в регрессионном анализе.

Нейронные сети реализуются либо аппаратным, либо программным способом. Аппаратная реализация возможна в виде нейрокомпьютеров, нейроплат и нейроБИС (больших интегральных схем).

Аппаратная реализация используется там, где необходима высокая скорость обработки межнейронных соединений. При этом их стоимость достаточно высока. Если высокая скорость не требуется, то используется программный аналог нейросети. В оперативной памяти строится модель нейросети, которая может обучаться на примерах.

Формирование решений с помощью нечетных множеств

Формирование решений на основе нечетких множеств проводится в три этапа:

Построение функций принадлежности, которые соответствуют понятиям критериев оценки.

Определяются значения функций принадлежности по критериям оценки.

Производится свертка информации для выявления лучшей альтернативы на основе операции пересечения нечетких множеств.

Рассмотрим условный пример. Пусть к банку за кредитом обратилось два предприятия, кредитоспособность которых будет оцениваться по трем критериям: коэффициент текущей ликвидности, коэффициент финансирования и рентабельность собственных средств.

Каждый из коэффициентов может рассматриваться в качестве критерия оценки кредитоспособности предприятия. Но понятия «хороший» или «плохой» тот или иной коэффициент нечеткие, поэтому необходимо указать их функции принадлежности. Они равны:

Например, число 0,98 получено следующим образом: фактическое значение для

предприятия равно 1,52. Ближайшее теоретическое значение функции принадлежности равно 1 при значении данного коэффициента, равном 1,5. Поэтому фактическое и теоретическое значение данного коэффициента будем считать равными, что позволяет использовать значение функции принадлежности, равное 1. Для второго предприятия фактическое значение равно 2,07. Ближайшее значение функции принадлежности к данному числу равно 0,5. Поэтому, используя его, определяем значения функции принадлежности.

Наличие значений функций принадлежности позволяет выполнить процедуру свертки для выявления наилучшего претендента на выдачу кредита. Для этого вначале выполняется операция пересечения множеств, то есть выбирается минимальное значение функции принадлежности среди значений, отражающих приемлемость коэффициентов по каждому критерию для каждого предприятия в отдельности.

Результирующий вектор, позволяющий выявить претендента на кредитование, получают за счет выполнения операции объединения результатов предыдущей операции, то есть:

Таким образом, выбирается второе предприятие, для которого значение функции принадлежности максимальное и равняется 0,4.

Виды угроз информационной безопасности

Подразделяются на внешние и внутренние. Их перечень обширен и для каждого предприятия индивидуален. Общими для всех являются угрозы стихийных бедствий, техногенных катастроф и деятельность людей - непреднамеренные ошибки персонала (нарушители) или преднамеренные действия (злоумышленники), приводящие к нарушениям безопасности. В Доктрине информационной безопасности России приводится следующий перечень угроз информационным системам:

Противоправный сбор и использование информации;

Нарушения технологии обработки информации;

Внедрение аппаратных и программных закладок, нарушающих нормальное функционирование ИС; Создание и распространение вредоносных программ

Уничтожение и повреждение ИС и каналов связи; Компрометация ключей и средств криптографической защиты; Утечка информации по техническим каналам; Внедрение устройств для перехвата информации; Хищение, повреждение, уничтожение носителей информации; Несанкционированный доступ в ИС, базы и банки данных.

Методы и средства реализации угроз информационной безопасности

Люди как носители информации с точки зрения её защиты занимают особое место -- как активные элементы, имеющие волевое начало, не только владеющие, но и обобщающие различные сведения. Поэтому необходим тщательный подбор персонала и анализ окружения..

Документы. Документ (документированная информация) - это информация, зафиксированная на материальном носителе с реквизитами, позволяющими ее идентифицировать. К документированной относится информация не только на бумажных, но и на электронных носителях, в том числе и хранящаяся на жестком диске и в оперативной памяти ЭВМ. Для защиты документов организуется регламентируемое и контролируемое их движение.

Публикации. Например: "Коммерсант DAILY", "Деловой мир", "Финансовая Россия", "Деньги", "Финансовые известия", "Экономическая газета", "Обозреватель -- Observer" и др. За рубежом: "Business Week", "Financial Times", "Wall Street Journal", Dun's Review", "Commerce & Business Daily", "Business Horizons" и др. По заключению западных специалистов более 60% секретной военной и 90% экономической информации можно получить из открытых источников. Поэтому обязательным подразделением службы безопасности предприятия является информационно-аналитический отдел, обрабатывающий открытую информацию.

Производственные и промышленные отходы. По мнению специалистов в области защиты информации "В мусорной корзине можно найти 1000$ банкнот." Поэтому при обработке конфиденциальной информации предъявляются особые требования к уничтожению документов, принтерных распечаток, копировальных лент и очистка оперативной памяти компьютеров и магнитных носителей. Поэтому в обеспечении безопасности деятельности предприятия и эксплуатации ИС важно учитывать все угрозы, которые могут возникнуть со стороны источников информации.

Виды информации по условиям защиты. Статья 21 Закона РФ "Об информации, информатизации и защите информации" определяет, что защите подлежит любая документированная информация, неправомерное обращение с которой может нанести ущерб её собственнику, владельцу и иному лицу. Закон подразделяет информацию по уровню доступа на следующие категории: общедоступная, открытая информация, информация о гражданах (персональные данные) и конфиденциальная информация. Конфиденциальная информация -- документированная информация, доступ к которой ограничивается в соответствии с законодательством РФ. В свою очередь, документированная информация с ограниченным доступом по условиям её защиты подразделяется на информацию отнесённую к государственной тайне и конфиденциальную. К конфиденциальной информации относятся сведения, определяемые общим понятием -- тайна. В законах встречается 32 вида тайн. Однако, обобщённый перечень сведений, отнесённых к разряду конфиденциальных, приводится в Указе Президента РФ №188 от 6.03.97 г.

1.Сведения о фактах, событиях и обстоятельствах частной жизни гражданина, позволяющие идентифицировать его личность (персональные данные), за исключением сведений, подлежащих распространению в средствах массовой информации в установленных федеральными законами случаях.

Сведения, составляющие тайну следствия и судопроизводства.

Служебные сведения, доступ к которым ограничен органами государственной власти в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации и федеральными законами (служебная тайна).

Сведения, связанные с профессиональной деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Конституцией Российской Федерации и федеральными законами (врачебная, нотариальная, адвокатская тайна, тайна переписки, телефонных переговоров, почтовых отправлений, телеграфных или иных сообщений и так далее).

Сведения, связанные с коммерческой деятельностью, доступ к которым ограничен в соответствии с Гражданским Кодексом Российской Федерации и федеральными законами (коммерческая тайна).

Сведения о сущности изобретения, полезной модели или промышленного образца до официальной публикации информации о них.

Следует отметить, что согласно ст. 139 Гражданского Кодекса РФ к коммерческой тайне относятся сведения, представляющие потенциальную ценность для её обладателя в силу неизвестности третьим лицам. Здесь же определено, что обладатель коммерческой тайны должен сам предпринимать меры к её сохранности. Поэтому, с точки зрения обладателя коммерческой тайны, необходимо обеспечить защиту как документированной, так и недокументированной информации.

Методы и средства защиты информационных систем

На каждом предприятии, независимо от его размеров, вида собственности и направления деятельности применяются однотипные методы и способы защиты, реализующие модель системы защиты. Блок методов защиты - это препятствия, регламентация, разграничение доступа, маскировка, побуждение и принуждение. Перечисленные методы реализуются применением следующих способов защиты. Препятствия -- установка ограждений вокруг предприятий, ограничения доступа в здание и помещения, установка сигнализации, охрана. Разграничение доступа осуществляется физическим способом и программно -- техническим. Маскировка предусматривает использование криптографических программных средств. Побуждение -- соблюдение пользователями этических норм при обработке и использовании информации. Регламентация подразумевает наличие инструкций и регламентов по обработке информации, а запрещение предполагает наличие правовых норм, закрепленных в нормативных документах и определяющих юридическую ответственность в случае их нарушения.

Согласно руководящим документам Государственной технической комиссии при президенте РФ, органу, который определяет порядок защиты информации и контролирует применение программно-технических средств защиты, перечисленные выше методы и способы защиты, объединяются в четыре подсистемы, которые устанавливаются в информационных системах:

Подсистема разграничения доступа -- осуществляет защиту входа в информационную систему с помощью программных (пароли) и программно-технических средств (электронные ключи, ключевые дискеты, устройства распознавания пользователей по биометрическим признакам и др.).

Подсистема регистрации и учета -- осуществляет регистрацию в специальном электронном журнале пользователей и программ, получивших доступ в систему, к файлам, программам или базам данных, время входа и выхода из системы и другие операции, выполняемые пользователями.

Криптографическая подсистема -- набор специальных программ, осуществляющих шифрование и расшифрование информации. Наличие криптографической подсистемы особенно необходимо в информационных системах, используемых для электронного бизнеса.

Подсистема обеспечения целостности (неизменности) информации включает в себя наличие физической охраны средств вычислительной техники и носителей, наличие средств тестирования программ и данных, использование сертифицированных средств защиты.

Информационное моделирование экономических процессов

Информационные модели отражают информационные потоки между различными объектами, отношения между ними. Цель информационного моделирования состоит в отражении в наглядной форме процесса формирования и движения управленческих документов, потоков внешней и внутренней информации на машинных носителях. Частным случаем информационных моделей являются модели баз данных - реляционные, сетевые, иерархические и т.д., и модели баз знаний - деревья вывода, семантические сети, деревья целей, фреймы и т.д.

Для построения диаграммы потоков данных используется всего четыре элемента: объекты, потоки данных, процессы и накопители данных.

Объекты - это источники и преемники данных (информационных сообщений: заказчики, поставщики, персонал, склад, цех, бухгалтерия и т.д.). Поток данных изображается стрелкой (горизонтальной или вертикальной). Направление стрелки указывает направление потока. Если поток идет в двух направлениях, то используется двойная стрелка. Процессы воспроизводятся в виде прямоугольника с закругленными углами, в котором указываются: идентификатор процесса, его имя и место реализации. Накопители данных - это центры возникновения и хранения данных, каждый из которых идентифицируется буквой D. Реальные экономические процессы сложны и поэтому их воспроизведение осуществляется поэтапно.

Накопители данных в ДПД приобретают различные формы. Если организована оперативная обработка данных, то такой формой служит база данных, если аналитическая, то хранилища данных.

Под графом понимается множество точек, над которыми заданы отношения. Отношения могут задаваться графически с помощью связывающих точки линий или матриц смежности. Точки называют узлами или вершинами, а линии - дугами. Дуги могут быть ориентированными, или нет. В информационных графовых моделях, как правило, используются ориентированные дуги (стрелки), отражающие либо направление расчетов, либо направление движения информационного потока, либо исходную и результирующую информацию. Одним из вариантов информационной модели, наглядно отображающей взаимосвязь между входной и результирующей информацией, служит схема, в верхней части которой находятся входные документы, а в нижней - результирующие. Стрелки указывают направление информационных потоков.

Методы компьютерного решения экономических расчетных задач

В повседневной практике управления современным предприятием используется огромное количество методов, на основании которых решаются экономические задачи: оптимизационные, имитационные, статистические, сетевые и т.д. Значительная часть задач экономической ориентации сводится либо к прямому счету (прямая задача), либо к обратному (обратные вычисления).

Прямые задачи - это констатирующие задачи, что означает следующее: заданы значения исходных показателей, на основании которых рассчитываются результирующие, что можно представить как

,

где - результирующий показатель; - исходные показатели.

Примером прямой задачи может служить рентабельность, рассчитываемая на основании таких исходных показателей как: прибыль, основные и оборотные средства.

Задачи данного класса известны как транзакционные (OLTP - On-line Transaction Processing), то есть те, что предназначены для оперативной обработки данных. Обратные вычисления, в отличие от задач прямого счета, предназначены для поиска тех значений исходных показателей, которые обеспечат желаемое значение результирующего. Искомыми величинами будут приросты (положительные или отрицательные) исходных показателей, то есть:

,

где - желаемый прирост результирующего показателя;

- искомые приросты исходных показателей, которые могут быть как с положительными, так и с отрицательными знаками.

Примером обратной задачи может служить следующая постановка: известен уровень рентабельности предприятия в процентах, каковы должны быть прибыль, основные и оборотные средства, обеспечивающие повышение рентабельности на n%.

В практике управления задачи такого рода еще называют аналитическими (OLAP - On-line Analytical Processing). Они предназначены для подготовки информации в процессе формирования решений.

Цели решения прямых и обратных задач разные: прямые решаются для того, чтобы определить фактическое состояние предприятия, зависящее от его уже происшедших производственно-хозяйственных и финансовых операций), а аналитические (Как сделать чтобы?) - для того, чтобы сформировать управленческое решение.

Этапы компьютерного решения экономических расчетных задач

Если речь идет лишь об одной задаче, то разработка ее компьютерного решения осуществляется в следующей последовательности:

Домашинная фаза решения задачи

Маркетинговые исследования. Поиск и обоснование пути компьютерного решения задачи.

Выбор метода решения задачи

Выполнение постановки задачи.

Разработка контрольного примера и инструктивно-методической документации.

Машинная фаза решения задачи

Составление программы решения задачи.

Отладка программы.

Опытная эксплуатация и промышленная эксплуатация.

Домашинная фаза решения задачи

Первый этап предназначен для экономического обоснования целесообразности применения компьютера для автоматизации некоторых расчетов. Второй этап предназначен для выбора метода решения задачи и осуществления её постановки. Если выбран первый путь в реализации задачи, то есть, сделана ориентация на готовый программный продукт. Если же выбран второй, либо третий путь реализации задачи, то в этих случаях необходимо указать или разработать метод ее решения: для расчетной (транзакционной) задачи, указывается метод прямого счета, а для аналитической задачи указывается метод обратных вычислений. Если задача оптимизационная, статистическая, имитационная, логическая, нечеткая и прочая, то в любом случае пользователь должен осуществить ее постановку. Третий этап. Типовая постановка экономической задачи содержит описание её организационно-экономической сущности, стандартное описание входной результирующей и условно-постоянной информации, описание алгоритма решения. Для несложных расчетов, в которых фигурируют экономические показатели, для написания формул можно воспользоваться следующими рекомендациями:

все показатели разделить на входные и результирующие.

во входном показателе выделить реквизиты-признаки и реквизит-основание. Реквизиты-признаки в дальнейшем будут служить индексами для выполнения логических операций (группировка, сортировка, поиск). Их можно кодировать малыми латинскими буквами (i, j, k,…). Реквизит-основание, используется для выполнения арифметических операций. Его можно закодировать большими буквами (S, П, А,…).

Четвертый этап. На данном этапе осуществляется разработка контрольного примера, предназначенного для проверки правильности созданного алгоритма. Контрольный пример - это ограниченная совокупность реальных данных, на которых проверяется корректность алгоритма, а впоследствии проверяется работоспособность программы.

Машинная фаза решения задачи (пятый, шестой и седьмой этапы) предназначена для создания собственно программы, проведению опытной, а за тем ее промышленная эксплуатация.

Постановка задачи - это описание хода решения задачи по определенным правилам, дающее представление о сущности автоматизируемого процесса и логике преобразования исходных данных для получения результата.

Постановка аналитической задачи и ее компьютерное решение

В отличие от постановок задач оперативной обработки данных, аналитические задачи не требуют разработки алгоритмов, так как они являются достаточно сложными для конечного пользователя. Используемые методы и алгоритмы уже существуют в соответствующем программном обеспечении, которое поддерживает аналитическую обработку данных. Не входит в функции аналитика также и поддержка информационного куба с помощью процедур ввода данных. Рассмотрим, каким образом осуществляется постановка задачи и ее решение средствами OLАP-технологий в среде MS Navision.

Часть 1. Постановка задачи

Постановка для аналитических задач не содержит процедур ввода исходной информации, так как это не входит в обязанности аналитика. Отсутствует здесь также и условно-постоянная информация. Вместо этого должна быть описана существующая модель хранилища данных с помощью измерений, используемых в процессе решения аналитической задачи.

OLAP - технология основывается на использовании многомерных хранилищ данных, которые позволяют анализировать информацию в разрезе трех различных измерений из множества возможных измерений. Множество измерений зависит от числа объектов. В качестве объектов могут выступать: товар, время (период), регион, исполнитель, финансовый счет и др. На пересечении осей измерений находятся различные экономические показатели: выручка (объемы продаж), затраты, прибыль, себестоимость.

Если студент выбрал OLАP-технологию, то постановка задачи должна содержать следующие разделы:

1.Организационно-экономическая сущность задачи

1.1.Наименование задачи (В названии задачи указывается цель ее решения, например, “Анализ ритмичности поставок” или “Анализ объемов продаж по регионам и товарным группам”).

1.2. Для кого предназначены результаты решения (приводится название отдела или лицо, принимающее решение, для которого решается задача).

1.3.Общая характеристика предметной области и проблемы (“Общая характеристика предметной области и проблемы” указывается сфера интересов лица, принимающего решение. Такими сферами могут быть: продажи, закупки, цены, склады, бюджет и т.д. В каждой сфере имеются различные стороны.)

1.4.Цель решения задачи (“Цель решения задачи” сформулированная в п. 1.3 проблема должна быть перефразирована в цель, достижение которой позволит ликвидировать проблему, например, “Составить отчет и график продаж, отражающие тенденции продаж по товарным группам” или “Cоставить аналитический отчет по транспортным затратам и регионам“.)

2.Описание входной информации

В данном разделе описываются все измерения объекта или процесса, согласно которым строится хранилище данных и реализуется OLAP- технология. Для определения измерений предварительно необходимо сформулировать анализируемый показатель, зависящий от измерений.

Описание результирующей информации

В данном разделе выполняется табличное описание результирующей информации, если составляется отчет в виде таблицы. Если кроме таблицы выдается диаграмма или график, то указывается их тип согласно нотации MS Word.

Объективность процесса информатизации, направления ее развития

Процесс интенсификации производства и внедрения информации и знаний во все сферы человеческой деятельности называется информатизацией. Цель информатизации заключается в максимальном удовлетворении информационных потребностей отдельных граждан, их групп, предприятий, организаций и т. д. за счет повсеместного внедрения компьютеров и средств коммуникаций.

Объективность информатизации следует из закона “необходимого разнообразия”, сформулированного У. Р. Эшби1: эффективное управление сложными системами невозможно с помощью более “простых” средств, которые не превосходят по сложности эти системы.

Применительно к любым системам управления, закон необходимого разнообразия формулируется следующим образом: сложность методов и механизмов управления, например обществом, предприятием, банком, фирмой, цехом, станком, должна быть больше (или равна) сложности (разнообразия) управляемого объекта.

Желаемое увеличение “разнообразия” системы управления может достигаться различными способами: а) увеличением численности аппарата управления, б) повышением его квалификации, в) оснащением дополнительными средствами, г) повышением его интеллектуальных возможностей за счет средств автоматизации умственного труда, применения экспертных систем и других компьютерных технологий. Именно последний способ в настоящее время является единственно возможным, так как два остальных себя уже исчерпали. Компьютеры, усиливая интеллектуальные возможности человека, который является частью большинства систем управления, создает то необходимое разнообразие механизмов и методов управления, которое и обеспечивает дальнейшее развитие общества.

Развитие процесса информатизации сдерживается многими нерешенными проблемами, которые можно разбить на два блока: социальные и научные.

Социальные проблемы заключаются в:

-ограниченности количества компьютеров у населения, в офисах и производстве, сдерживающего массовое внедрение средств информационного обслуживания в различных сферах деятельности;

-отсутствии развитой инфраструктуры информатизации;

-недостаточной компьютерной грамотности населения.

Научные проблемы делятся на теоретико-методологические и практические. Среди теоретико-методологических проблем, решение которых позволит существенно повысить эффективность информатизации, можно выделить следующие:

-поиск закономерностей, согласно которым происходит информатизация общества;

-адекватность отражения в памяти компьютера отчужденных индивидуальных знаний и их обобщения в форме коллективного разума (в форме искусственного интеллекта);

-интеграция систем, воспроизводящих осознанные и неосознанные умственные усилия человека с помощью интеллектуальных технологий.

Практические проблемы связаны с внедрением новейших программных продуктов в практику управления в различных сферах деятельности человека

Страницы: 1, 2, 3


© 2010 BANKS OF РЕФЕРАТ