Моделирование - процесс - принятие - решение
Cтраница 1
Моделирование процесса принятия решений позволяет сделать существенный шаг в сторону количественных оценок и количественного анализа результатов принимаемых решений. Профессиональное использование моделей процесса принятия решений позволяет заведующему кафедрой, с одной стороны; контролировать интуитивные соображения при принятии решений, с другой - более полно реализовать интуицию, опыт и знания. [1]
На моделирование процессов принятия решений этими методами было потрачено много усилий. [2]
Такие задачи возникают при моделировании процессов принятия решений, в к-рых входная информация ( или по крайней мере ее часть) носит вероятностный характер. [3]
В теории пока основное внимание уделяется моделированию процесса принятия решений однократных сложных малоструктурированных управленческих задач на высших уровнях управления. Это объясняется следующими обстоятельствами. [4]
Мы можем считать, что любой такой механизм является моделированием процесса принятия решения субъектом, в котором уравнения и другие ограничения, входящие в формализованное описание процесса принятия решения, соответствуют предпосылкам решений, включая ролевые предписания. [5]
Хотя при разработке системы ОРМ предполагалось использовать ее как инструмент моделирования процесса принятия решений человеком, у нее есть несомненные достоинства и с точки зрения системной организации. Возможность интегрировать управляющие знания в однородную среду знаний открывает довольно интересные перспективы для реализации метауровневой архитектуры. [6]
Сегодня предметом кибернетики являются принципы построения и функционирования систем автоматического управления, а основными задачами - методы моделирования процесса принятия решений техническими средствами, связь Между психологией человека и математической логикой, связь между информационным процессом отдельного индивидуума и информационными процессами в обществе, разработка принципов и методов искусственного интеллекта. На практике кибернетика во многих случаях опирается на те же программные и аппаратные средства вычислительной техники, что и информатика, а информатика, в свою очередь, заимствует у кибернетики математическую и логическую базу для развития этих средств. [7]
 |
Переклассификация областей по размеру. Агрегирование ячеек растра для выделения полигонов площадью 25 га или более. [8] |
Мы подходим к последней части рассматриваемого определения. Наши действия с исходными и промежуточными данными направлены на моделирование процесса принятия решения о том, содержит ли рассматриваемое покрытие достаточно большие пастбища в собственности государства. Отрицательный ответ ведет к новым поискам, положительный - к процедуре получения разрешения на выпас скота. [9]
Специалист высокого качества ( профессионал) - это тот, кто обеспечивает среднестатистический высокий результат труда в любых условиях. У такого специалиста в одинаковой степени развиты аналитическое и креативное мышление: аналитическое опирается в основном на знания, креативное - на навыки и возможность быстрого моделирования процесса принятия решения в нестандартных ситуациях. Традиционное обучение доносит до будущих специалистов в основном информацию ( знания), формируя их только наполовину, если не на треть. Активные методы - обучение действием - позволяют развить у будущих специалистов первичные навыки. [10]
Проблема представления знаний включает в себя разработку языковых средств для описания различных объектов проблемной области, понятий, ситуаций, их иерархии и связей между ними. Известно, что трудоемкость представления знаний на таких языках программирования, как БЕЙСИК, ФОРТРАН, ЛИСП, ПАСКАЛЬ, существенно различна. Правильный выбор языка представления знаний может существенно облегчить моделирование процессов принятия решений. Языки представления знаний по своим возможностям должны быть достаточно богатыми, чтобы полно и точно описывать предметные области. [11]
В первой главе даются основы моделирования процесса решения управленческих задач, разработанных в теории принятия решений. Эта теория трудами многих авторов достаточно высоко развита. Отличительной чертой изложения проблем моделирования процесса принятия решений в данной работе является то, что автор последовательно исходит из цели углубления и обеспечения комплексности характеристики роли анализа. [12]
Ранее автором был предложен новый класс моделей со свойством ассоциативной памяти для изучения явлений в больших социальных системах. Модели имеют структуру, сходную со структурой нейросетевых моделей Хопфилдов-ского класса. Учет в предложенной концепции интеллектуальных свойств, присущих субъектам общественных процессов, позволил в последнее время значительно расширить круг явлений, моделирование которых становится возможным. В частности, учет возможности субъектов строить прогнозы ситуаций и принимать решения, основанные на этих прогнозах, приводят к совершенно новым свойствам решений, основным из которых является возможность появления многозначных решений. На уровне большой общественной системы это приводит к появлению целого множества способов поведения такой системы, т.е. сценариев развития событий. Обсуждаются следствия такого поведения для моделирования процесса принятия решений, а также некоторые аналогии с поведением квантово-механических систем. [13]
Страницы: 1