17. Содержательная и формальная постановка задачи принятия решений (зпр) на основе теории ожидаемой полезности. 3 основных класса зпр.

ЗПР имеет важнейшее значения для человеческой деятельности в любой сфере. ЗПР – вечная задача в науке и технике. Содержательно ЗПР представляет собой выбор из конечного числа альтернативных решений одну наилучшую альтернативу в силу заданного принципа оптимальности с учётом состояния среды (природы). Таким образом, считают, что любую ЗПР можно характеризовать тремя факторами:

– возможными альтернативными решениями

– состояниями природы

– некоторыми последствиями Y выбора альтернативы.

Теперь можно представить ЗПР в общем формальном виде. Заметим, что для ЛПР, для решения ЗПР необходимо знать способ оценивания «полезности» каждой из альтернатив. Полезность должна отражать индивидуальные предпочтения ЛПР.

Таким образом, задан набор альтернатив . Известны состояния природы , тогда последовательность выбора полезной альтернативы можно характеризовать вектором

Тогда последствия от принятия альтернатив можно характеризовать матрицей , которая представляет формальную ЗПР в общем виде, где каждый элемент матрицы характеризует последствия выборй i-й альтернативы при j-ом состоянии природы.

Классы ЗПР

1)Принятие решений в условиях определённости. Под определённостью понимается ситуация, когда одной альтернативе соответствует только один набор последствий, т.е. состояние природы одно и известно.

2) Принятие решений в условиях риска, которые предполагают, что ЛПР известно несколько состояний природы, которые могут наступить с различной вероятностью. Причём эта вероятность доступна ЛПР для оценивания и каждому состоянию природы соответствует свой набор последствий.

3) Принятие решений в условиях неопределённости. ЛПР знает о наличии нескольких состояний природы, а также о возможных последствиях, но не может указать вероятность их наступления. Иными словами состояние природы для ЛПР неизвестно.

18. Инженерия знаний для принятия решений в экономике и бизнесе. (лр Бизнес логика и лр КвантБ)

Инженерия знаний представляет собой совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний. Знания – это информация с ограниченной семантикой, однако с позиции прикладных аспектов необходимо, чтобы знания имели такую форму, которой была бы в определенной степени свойственна свобода достижения поставленной цели. В какой именно степени допустима эта свобода, или каким условиям должны отвечать знания, включая и их описательные возможности, зависит от области их приложения. В сфере технического применения и в экономике используется самая разнообразная среда представления, и помимо языкового описания она включает рисунки, математические формулы и т.п.

Конечной целью инженерии знаний является удобное структурирование знаний и манипулирование ими с помощью ЭВМ. Главный образом манипулирование состоит в реализации индуктивного построения базы знаний и дедуктивного (от общего к частному) вывода принимаемых решений , опираясь на БЗ.

По аналогии к СУБД строится СУБЗ, которая отличается специфическими конструкциями представления знаний на основе данных.

Существуют различные модели и языки представления знаний (логические, продукционные, фреймовые, семантических сетей, квантовые структуры).

Таким образом, инженерия знаний – теория, методология и технология знание-ориентированных ИС, включающих методы добычи, анализа и выражения в аналитических правилах всевозможных знаний профессиональных экспертов. Коммерческие варинты продуктов инженерии знаний это современные экспертные системы.