СРЕДСТВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ - Студенческий научный форум

IV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2012

СРЕДСТВА ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
 

Большое количество задач управления экономическими системами носит плохо структурированный характер, и плохо поддаются алгоритмизации. Тем не менее, актуальность проблемы автоматизации корпоративного менеджмента, когда предприятия превращаются в сложные динамические системы, порождает многочисленные подходы к решению этих задач. Быстрая эволюция программного обеспечения от экспертных систем до хранилищ данных (Data Warehouse) с оперативной аналитической обработкой (OLAP) является тому подтверждением. Однако концепция хранилищ данных является основой для построения аналитических систем, но ее нельзя рассматривать как концепцию использования этих систем.

Моделирование экономических систем становится первостепенным значением при анализе многовариантных походов к разработке стратегических решений управления. Эта проблема охватывает большой круг вопросов от построения структурной схемы бизнес-процессов, их взаимосвязей, оптимизации структуры до прогнозирования результатов принятых решений. Как и в большинстве задач искусственного интеллекта в этой области существует две основные проблемы: формализация известных знаний и разработка механизма получения новых знаний из существующих знаний. Для решения первой задачи используются формальные языки и модельные построения, описывающие взаимосвязи объектов реального мира.  Для описания экономических систем наибольшую популярность получило семейство методологий IDEF, лежащее в основе большинства CASE-систем.  

Решение множества задач моделирования сложных экономических систем может быть построено на основе функционального моделирования IDEF0 с интеллектуальной надстройкой, основанной на построении классов, имеющих фиксированную семантику прикладной области, а также внутриклассовых и межклассовых соотношениях, характерных для данных экономических систем.  

Главным минусом этих подходов является отсутствие естественной семантической нагрузки в используемых описательных элементах, что является основной причиной невозможности использования методов искусственного интеллекта на их базе в изначальном виде. Более перспективным направлением могут быть методы объектно-ориентированного проектирования (методология IDEF4). Однако наборы специализированных классов, объектов, методов и событий лишь приближают к решению задачи, но не являются ее решением.

Наиболее существенным отличием предлагаемого подхода является присваивание семантических значений объектам и функциям, участвующих в модели. Это, как правило, понятия реальной прикладной области, такие как сырье и материалы, прямые и косвенные затраты, налоговые платежи, производственный процесс и т.д. Такие понятия могут иметь собственную структуру, которая легко декомпозируется в диаграммах IDEF0.

Отсюда следует, что сочетание графических возможностей методологии IDEF0 с семантической надстройкой позволяет не только существенно упростить моделирование экономических систем, но и прогнозировать результаты хозяйственной деятельности.

 

Просмотров работы: 1