TRANSFORMATION OF THE DECISION SUPPORT SYSTEM MODEL FOR STANDARD SITUATIONS USING INTELLECTUAL AND ANALYTICAL METHODS

V. V. Antonov, K. A. Konev, G. G. Kulikov

Abstract


The article discusses the issues of improving the efficiency of decision support activities on
a relatively large amount of information. The research relevance is associated with the increasing complexity of control objects, which leads to a decrease in the efficiency of decision-making based on the personal experience of decision-makers, up to complete impossibility. The purpose of the article is to analyze the problems faced by decision-makers and the creation of methods to improve
the effectiveness of decision-making in typical situations. The article examines the main components of the intelligent subsystem of the decision support system, which require the use of analytical tools, and also forms the methods interaction structure necessary for the effective formation of scenarios
of information support for decision making. To achieve the goals, a decision support method based on an intelligent component was used, which is aimed at creating an effective infrastructure to support decision-making; methods of identification and categorization, designed to implement the most accurate and correct comparison of the characteristics (state) of the observed situation and the characteristics of a typical situation stored in the knowledge base; correlation methods aimed at finding dependencies
between the characteristics of situations and scenarios to solve problems associated with these situations; a method for constructing subject qualimetry, used to form a predictive model to assess the degree of compliance of the selected scenario for solving the current situation. As a result, it was determined that an important aspect of decision-making in typical situations is the most accurate identification of the state of the situation, the choice of the best scenario for implementing the solution for this situation and the analysis of the consequences of the selected set of measures. To solve these problems, a method for identifying a situation, a method for finding solution scenarios and a qualimetric method for predicting the effectiveness of the selected scenario have been formed. The article concludes that decision-making activities based on the accumulated experience can be improved by using the proposed methods and implementing a decision support system with an intelligent component.


Keywords


decision making, intelligent subsystem of the decision support system, identification of the situation, search for scenarios, qualimetric model

References


Азгальдов, Г.Г. Квалиметрия для всех: учеб. пособие / Г.Г. Азгальдов, А.В. Костин,

В.В. Садовов. – М.: ИнформЗнание, 2012. – 165 с.

Антонов, В.В. Интеллектуальный метод поддержки принятия решений в типовой ситуации / В.В. Антонов, К.А. Конев // Онтология проектирования. – 2021. – Т. 11, № 1 (39). –

С. 126–136. DOI: 10.18287/2223-9537-2021-11-1-126-136

ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288–2005. Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем. – М.: Стандартинформ, 2006. – 57 с.

Интеллектуальное ядро системы поддержки принятия решений / В.П. Осипов и др. // Препринты ИПМ им. М.В. Келдыша. – 2018. – № 205. – 23 с.

Квалиметрия в машиностроении: учеб. / Р.М. Хвастунов [и др.]. – М.: Экзамен, 2009. – 285 c.

Ковалёв, С.П. Методы теории категорий в модельно-ориентированной системной инженерии / С.П. Ковалёв // Информатика и ее применения. – 2017. – Т. 11, № 3. – С. 42–50.

Конев, К.А. Принятие решений на основе онтологической модели учебной дисциплины / К.А. Конев // Информатизация образования и науки. – 2020. – № 4 (48). – С. 124–134.

Кошелева, Н.Н. Корреляционный анализ и его применение для подсчета ранговой корреляции Спирмена / Н.Н. Кошелева // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2012. – № 5. – С. 23–26.

Методология проектирования системных моделей рабочих процессов с применением предметно-ориентированных метаязыков / Г.Г. Куликов, А.Ю. Сапожников, А.А. Кузнецов,

А.С. Маврина // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2020. – Т. 20, № 2. – С. 45–55. DOI: 10.14529/ctcr200205

Минчичова, В. Россия в Индустрии 4.0 / В. Минчичова // Молодой учёный. – 2020. –

№ 24 (314). – С. 196–198.

Орлов, А.И. Прикладная статистика: учеб. / А.И. Орлов. – М.: Экзамен, 2004. – 656 с.

Подход к применению концепции цифровых двойников для трансформации корпоративной информационной системы под требования INDUSTRY 4.0 (на примере создания единого информационного пространства «вуз – предприятие») / Г.Г. Куликов, А.Ю. Сапожников, А.А. Кузнецов и др. // Вестник УГАТУ. – 2019. – Т. 23, № 4 (86). – С. 154–160.

Разработка формальной модели производственного процесса для организации проектного и производственного менеджмента с применением интеллектуальной КИС / А.В. Речкалов, Г.Г. Куликов, В.В. Антонов, А.В. Артюхов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2014. – № 11. – С. 34–54.

Сандермоен, Ш. Организационная структура / Ш. Сандермоен. – М.: Альпина Диджитал, 2019. – 123 с.

Ситуационно-онтологическая методология принятия решений на примере бизнес-процессов авиаприборостроительного предприятия / В.В. Антонов, К.А. Конев, В.А. Суворова, Г.Г. Куликов // Вестник ЮУрГУ. Серия «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2021. – Т. 21, № 1. – С. 102–115. DOI: 10.14529/ctcr210110

Скворцов, А.К. У истоков систематики. К 300-летию Карла Линнея / А.К. Скворцов // Природа: журн. – 2007. – № 4. – С. 3–10.

Соколов, Г.А. Введение в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов в экономике / Г.А. Соколов. – М.: ИНФРА-М, 2017. – 109 c.

Черняк, В.З. Методы принятия управленческих решений: учеб. / В.З. Черняк. – М.: Academia, 2019. – 296 c.

Abramsky, S. Introduction to Categories and Categorical Logic / S. Abramsky, N. Tzevelekos // New Structures for Physics. Part of the Lecture Notes in Physics Book Series (LNP, vol. 813). – 2011. – P. 3–94.

Brockmann, E.N. Tacit knowledge and strategic decision making / E.N. Brockmann, W.P. Anthony // Group & Organization Management. – 2016. – Vol. 27 (4). – P. 436–455.

Duan, Y. Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challen¬ges and research agenda / Y. Duan, J.S. Edwards, Y.K. Dwivedi // International Journal of Information Management. – 2019. – Vol. 48. – P. 63–71.

Tariq, A. Intelligent Decision Support Systems – A Framework / A. Tariq, Kh. Rafi // Information and Knowledge Management (Online). – 2012. – Vol. 2, no. 6. – Р. 12–19.




DOI: http://dx.doi.org/10.14529/ctcr210302

Refbacks

  • There are currently no refbacks.