Интеллектуальная система поддержки принятия решений - Википедия - Intelligent decision support system

An интеллектуальная система поддержки принятия решений (IDSS) - это система поддержки принятия решений который широко использует искусственный интеллект (AI) техники. Использование методов ИИ в Информационные системы управления имеет долгую историю - действительно, такие термины, как "Системы, основанные на знаниях «(KBS) и« интеллектуальные системы »использовались с начала 1980-х годов для описания компонентов систем управления, но считается, что термин« интеллектуальная система поддержки принятия решений »произошел от Клайда Холсэппла и Эндрю Уинстон[1][2] в конце 1970-х гг. Примеры специализированных интеллектуальных систем поддержки принятия решений включают: Гибкие производственные системы (ФМС),[3] интеллектуальные системы поддержки маркетинговых решений[4] и системы медицинской диагностики.[5]

В идеале интеллектуальная система поддержки принятия решений должна вести себя как человек-консультант: поддержка лиц, принимающих решения путем сбора и анализа доказательств, выявления и диагностики проблем, предложения возможных вариантов действий и оценки таких предлагаемых действий. Целью методов искусственного интеллекта, встроенных в интеллектуальную систему поддержки принятия решений, является обеспечение возможности выполнения этих задач компьютером, максимально имитируя возможности человека.

Многие реализации IDSS основаны на экспертные системы,[6] хорошо зарекомендовавший себя тип KBS, который кодирует знания и имитирует когнитивное поведение экспертов-людей с использованием правил логики предикатов, и было показано, что в некоторых обстоятельствах он работает лучше, чем оригинальные эксперты-люди.[7][8] Экспертные системы появились как практические приложения в 1980-х годах[9] на основе исследований в области искусственного интеллекта, проведенных в конце 1960-х - начале 1970-х годов.[10] Обычно они сочетают в себе знания о конкретной области приложения с вывод возможность дать системе возможность предлагать решения или ставить диагноз. Точность и согласованность могут быть сопоставимы (или даже превосходить) с таковыми у экспертов-людей, когда параметры решения хорошо известны (например, если диагностируется обычное заболевание), но производительность может быть низкой при возникновении новых или неопределенных обстоятельств.

Исследования в области ИИ, направленные на то, чтобы позволить системам более гибко реагировать на новизну и неопределенность, начинают использоваться в IDSS. Например, интеллектуальные агенты[11][12] которые выполняют сложные познавательные задачи без необходимости вмешательства человека использовались в ряде приложений поддержки принятия решений.[13] Возможности этих интеллектуальных агентов включают: Обмен знаниями, машинное обучение, сбор данных, и автоматизированный вывод. Ряд методов ИИ, таких как аргументация по делу, грубые наборы[14] и нечеткая логика также использовались, чтобы позволить системам поддержки принятия решений работать лучше в неопределенных условиях.

Рекомендации

  1. ^ Holsapple C .: Структура обобщенной интеллектуальной системы поддержки принятия решений (1977), докторская диссертация, Университет Пердью
  2. ^ Холсэппл К. и Уинстон А.: Деловые экспертные системы (1987) McGraw-Hill
  3. ^ Чанг, Цзян и Тан: Разработка интеллектуальных инструментов поддержки принятия решений для помощи в проектировании гибких производственных систем (2000). Международный журнал экономики производства, 65, 73-84
  4. ^ Matsatsinis and Siskos (2002), Интеллектуальные системы поддержки для принятия маркетинговых решений, Kluwer Academic Publishers
  5. ^ Уокер Д.: Определение сходства и поиск случаев в интеллектуальной системе поддержки принятия решений для управления диабетом, диссертация MSCS, Университет Огайо, информатика (инженерия), 2007
  6. ^ Matsatsinis, N.F., Y. Siskos (1999), MARKEX: интеллектуальная система поддержки принятия решений при разработке продуктов, European Journal of Operational Research, vol. 113, нет. 2. С. 336-354.
  7. ^ Барон Дж .: Думая и решая (1998) Cambridge University Press
  8. ^ Тюрбан Э., Волонио Л., МакЛин Э. и Уэтербе Дж .: Информационные технологии для управления (2009) Wiley
  9. ^ Джексон П.: Введение в экспертные системы (1986) Аддисон-Уэсли
  10. ^ Пауэр, Д.Дж. Краткая история систем поддержки принятия решений, DSSResources.COM, World Wide Web, версия 4.0, 10 марта 2007 г.
  11. ^ Сугумаран В.: Применение агентов и интеллектуальных информационных технологий (2007) IGI Publishing
  12. ^ Мацацинис, Н.Ф., П. Мораштис, В. Псоматакис, Н. Спанудакис (2003), Агентная система для выбора стратегии проникновения продуктов, Прикладной искусственный интеллект: Международный журнал, т. 17, нет. 10. С. 901-925.
  13. ^ Тунг Буи, Джинтэ Ли, основанная на агентах структура для построения систем поддержки принятия решений, Системы поддержки принятия решений, том 25, выпуск 3, апрель 1999 г., страницы 225-237, ISSN 0167-9236, Дои:10.1016 / S0167-9236 (99) 00008-1.ссылка на Elsevier
  14. ^ Лаборатория интеллектуальных систем поддержки принятия решений, Познань

дальнейшее чтение

  • Тюрбан, Э., Аронсон Дж. И Лян Т .: Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы (2004) Пирсон

внешняя ссылка