Дипломные, курсовые и контрольные работы

+375 29 773 33 93

+375 29 607 64 27

Системы интеллектуального принятия решений на примере ОАО "Парфюмбытхим"

Номер: 2364
Цена: 20 руб.

Содержание:

ВВЕДЕНИЕ

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

   1.1 Понятие, сущность и классификация систем поддержки принятия решений

   1.2 Интеллектуальный анализ данных в системах поддержки принятия решений

   1.3 Проблемы управления интеллектуальной системой поддержки принятия решений

2 АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ПРИМЕРЕ СООО «ПАРФЮМБЫТХИМ»

   2.1 Организационно-экономическая характеристика предприятия

   2.2 Оценка систем поддержки принятия решений на предприятии

3 ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

   3.1 Разработка предложений по внедрению интеллектуальных систем поддержки принятия решений

   3.2 Расчет экономического эффекта от предлагаемых мероприятий

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Ввведение:

Принятие решения в большинстве случаев заключается в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы.

Неопределенность является неотъемлемой частью процессов принятия решений. Эти неопределенности принято разделять на три класса: неопределенности, связанные с неполнотой наших знаний о проблеме, по которой принимается решение; неопределенность, связанная с невозможностью точного учета реакции окружающей среды на наши действия, и, наконец, неточное понимание своих целей лицом, принимающим решения (ЛПР). Свести задачи с подобными неопределенностями к точно поставленным целям нельзя в принципе. Для этого надо "снять" неопределенности. Одним из таких способов снятия является субъективная оценка специалиста (эксперта, конструктора, руководителя), определяющая его предпочтения.

Конструктор или ЛПР вынуждены исходить из своих субъективных представлений об эффективности возможных альтернатив и важности различных критериев. Эта субъективная оценка оказалась в настоящее время единственно возможной основой объединения разнородных физических параметров решаемой проблемы в единую модель, позволяющую оценивать варианты решений. В этой субъективности нет ничего плохого. Опытные руководители и конструкторы хорошо осознают сколько личного и субъективного они вносят в принимаемые решения. С другой стороны, об успехах и неудачах большинства человеческих решений люди могут судить исходя только из своих субъективных предпочтений и представлений.

Признанием фактора субъективности ЛПР или конструктора в принятии решения нарушен фундаментальный принцип методологии исследования операций: поиск объективно оптимального решения. Признание права на субъективность решения - есть признак появления новой парадигмы, характерной для другого научного направления - принятия решений при многих критериях.

Однако при принятии решений по многим критериям существует и объективная составляющая. Обычно эта составляющая включает в себя ограничения, накладываемые внешней средой на возможные решения (наличие ресурсов, временные ограничения, экологические требования, социальная обстановка и т. п.). Многочисленные психологические исследования показывают, что сами конструкторы или ЛПР без дополнительной аналитической поддержки используют упрощенные, а иногда и противоречивые решающие правила.

Компьютерная поддержка процесса принятия решений так или иначе основана на формализации методов получения исходных и промежуточных оценок, даваемых конструктором, и алгоритмизации самого процесса выработки решения.

Формализация методов генерации решений, их оценки и согласования является чрезвычайно сложной задачей, которая стала интенсивно решаться с возникновением вычислительной техники. Решение этой задачи в различных приложениях сильно зависело и зависит от характеристик доступных аппаратных и программных средств, степени понимания проблем, по которым принимаются решения, и методов формализации.

Одна из сложностей, возникающая здесь, заключается в том, что очень многие ЛПР, в том числе и конструкторы, не привыкли к количественным оценкам в процессе принятия решений, не привыкли оценивать свои решения на основе математических методов с помощью каких-либо функций, с трудом анализируя последствия принимаемых решений. Это, конечно, не относится к конструкторам, использующим математические модели, например, при определении геометрии летательных аппаратов, параметров систем управления и т. п.

Сегодня это безусловно является серьезным психологическим барьером для внедрения в практику методов компьютерной поддержки принятия решений. Однако, если вспомнить, как еще совсем недавно преодолевались близкие по своей природе трудности в освоении компьютеров специалистами из других областей, то может появиться "осторожный оптимизм" в оценке использования формализованных методов принятия решения.

Проектирование систем управления играет важную роль в современных технологических системах. Выгоды от её совершенствования систем управления в промышленности могут быть огромны. Они включают улучшение качества изделия, уменьшение потребления энергии, минимизацию максимальных затрат, повышение уровней безопасности и сокращение загрязнения окружающей среды. Трудность здесь состоит в том, что ряд наиболее передовых идей имеет сложный математический аппарат. Возможно, математическая теория систем – одно из наиболее существенных достижений науки ХХ века, но её практическая ценность определяется выгодами, которые она может приносить. Проектирование и функционирование автоматического процесса, предназначенного для обеспечения технических характеристик, таких, например, как прибыльность, качество, безопасность и воздействие на окружающую среду, требуют тесного воздействия специалистов различных дисциплин.

Актуальность данной темы состоит в том, сто мощные компьютерные системы, хранящие и управляющие огромными базами данных, стали неотъемлемым атрибутом жизнедеятельности как крупных корпораций, так и даже небольших компаний. Тем не менее, наличие данных само по себе еще недостаточно для улучшения показателей работы. Нужно уметь трансформировать сырые данные в полезную для принятия решений информацию. В этом и состоит основное предназначение технологий Data Mining. 

Предмет исследования – исследование систем интеллектуального принятия решений.

Объект исследования – СООО «Парфюмбытхим». 

Цель курсовой работы – на основе изучения теоретических основ систем интеллектуального принятия решений предложить на предприятии внедрение данной системы.

Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

- рассмотреть теоретические основы систем интеллектуального принятия решений;

- изучить развитие систем интеллектуального принятия решений на предприятии;

- предложить внедрение системы интеллектуального принятия решений на предприятии.

В курсовой работе использованы методы сравнительного анализа, системного анализа, методы обобщения и синтеза.

Теоретической и методологической базой исследования явились труды ведущих отечественных и зарубежных ученых-экономистов, посвященные вопросам развития бюджета.

Дополнительная информация:

Количество страниц:51
Количество использованных источников: 15
Количество таблиц: 16
Количество рисунков: 6
Количество приложений: 3

Купить работу

Почему у нас выгодно заказывать?

  • Мы оказываем свои услуги официально зарегистрированным юридическим лицом.
  • Наш штат состоит из высококвалифицированных и опытных специалистов по всем дисциплинам
  • Мы сопровождаем и консультируем студента до самой защиты
  • Мы выполняем даже самые "горящие" работы в предельно сжатые сроки
  • На все виды работ есть своя система скидок: Скидка 5% при: заказе нескольких работ, при повторном заказе, приведение друга. Скидка 10%: за каждую 10-ую работу, для группы от 10 человек
Работы на заказ

Наши авторы используют только самую современную и актуальную научную и учебную литературу для написания работ. Подробнее

Готовые работы

Мы предлагаем готовые работы рефераты, эссе, задачи, выполненные командой наших специалистов и защищенные на хорошие и отличные оценки. Подробнее

+375 29 773 33 93

+375 29 607 64 27

kursachi+375296076427