«Принятие решений в системах защиты информации» (стр. 16 )

,

где - весовой коэффициент при - учитывает минимальные доходы агентов.

Принятие решений в среде интеллектуальных объектов имеет свою специфику. В среде противодействующих систем в состав вектора входят данные маскируемые, целенаправленно изменяемые данные, призванные изменить решения в сторону меньших выигрышей.

Хороший вариант последовательного поиска в стабильной ситуации дает направление «непрерывного улучшения без ущерба для каждого активного участника». Это оптимальность по Парето — такое состояние системы, при котором значение каждого частного критерия, описывающего состояние системы, не может быть улучшено без ухудшения положения других элементов. В экономике по Парето: «Всякое изменение, которое не приносит убытков, а которое некоторым людям приносит пользу (по их собственной оценке), является улучшением». Множество состояний системы, оптимальных по Парето, называют «множеством Парето.

По Парето выгода от последовательности решений достигает максимума, а распределение ресурсов становится оптимальным, если любое изменение этого распределения ухудшает благосостояние хотя бы одного участника.

4.8.  Внедрение методов принятия решения в практику

В заключении рассмотрим сомнения возникающие перед специалистами при привлечении инструментариев поддержки принятия решений.

так оценивает мифы и реальности использования научных методов принятия решений.

Миф 1. "Руководители и управленческий аппарат и так выбирают наилучшие варианты из всех возможных в каждой ситуации".

Голландские ученые провели в 1984 году изучение 235 внешнеполитических решений, принятых правительством Нидерландов в период с 1900 по 1955 год. Они имели достаточную базу, так как по закону Нидерландов все материалы - протоколы заседаний кабинета министров, служебные записки и т. д. становятся открытыми через 25 лет. Оказалось, что для большинства решений характерен упрощающий подход, ведущий к исключению части важных факторов, не учитывающий неопределенность и т. д. Можно сказать, что анализ показал стремление руководителей резко упрощать сложные ситуации и принимать решения, пользуясь простыми правилами. И именно в этот период имели место существенные неудачи во внешней политике Нидерландов. Докладывая свои результаты на международной конференции, голландские ученые подчеркнули, что подобное исследование в других странах дало бы похожие результаты.

Миф 2. "Принятие важных экономических или политических решений осуществляется совершенно по иному, чем решения другого уровня".

Исследования, проведенные психологами, показали удивительно одинаковые черты человеческого поведения в самых разных задачах. При принятии важных решений разного типа - деловых (судьи, брокеры, врачи и т. д.) или личных (игра в казино, игра на ипподроме, картежная игра) - люди бывают непоследовательны, противоречивы, что и приводит к ошибкам. Одинаковость поведения определяется наличием единой для всех людей системы переработки информации. В частности, имеет значение ограниченность кратковременной (или рабочей) памяти человека, в которой осуществляется принятие решений, что вынуждает людей группировать информацию, обобщать факты, учитывать ограниченное количество факторов, использовать специальные приемы, которые получили название эвристик. Все это накладывает существенный отпечаток на любой процесс принятия решений.

Миф 3. "В принятии решений самое главное - удача. Научный анализ вряд ли добавит что-то существенное".

В принятие решений всегда будет нести в себе субъективный элемент. Но оно должно опираться на определенную стратегию, на продуманный и выверенный план действий. А создание такой стратегии сводится к большой, трудной и постоянной работе, где объективное сплетается с субъективным и роль систематического анализа становится весьма существенной.

Миф 4. "Систематический сбор и анализ ситуации требует больших усилий, средств, но мало что дает".

Одним из самых трудных этапов подготовки и принятия решений является правильное понимание проблемы. Для этой цели собирается и анализируется большой относящаяся к делу информация. Трудоемкость этой операции очевидна, но чем лучше она автоматизирована, тем правильнее она выполняется. Проведение ее облегчается непрерывным ростом компьютерной грамотности специалистов. Постоянный анализ поступающей информации способен многое уточнить в принятых и принимаемых решениях. Многие явления настолько сложны и взаимосвязаны, что крайне редко встречаются эксперты, понимающие их в целом.

Миф 5. "Компьютеры нужны лишь для сбора информации. Они не могут помочь руководителю при принятии решений".

Современные средства анализа вариантов и подготовки решений нацелены на то, чтобы сделать интуицию специалиста обоснованной. Это меняет многое и, главное, исключает грубые ошибки. Естественно, компьютер способен подсказать, при каких условиях возможны нежелательные последствия.

Следует подчеркнуть, что программы ППР стремятся, не только обеспечивают общение с компьютером на привычном языке, но и создают подлинный диалог с квалифицированным пользователем.

Литература по сравнению вариантов решений и выбору наилучшего обширна, написаны монографии. Проводятся международные и национальные конференции, работают различные научные школы. Современные методы принятия решений должны быть психологически и математически обоснованы, понятны и удобны для пользователя.

Методы принятия решений являются лишь одной из составляющих системы поддержки принятия решений. В нее входят также структурированная информация о проблеме, описания позиций отдельных групп, их критерии, набор известных вариантов решений с оценками, результаты работ по сценариям.

Миф 6. "Для современного руководителя самое главное - создать аналитические группы. Они подготовят и подадут ему наилучшие варианты решений".

Позиция "подготовьте решение и принесите его мне" - чаще всего приводит к печальным последствиям: к утрате контроля за событиями, к совокупности частных, противоречивых решений, не связанных общей стратегией. Принятие решений всегда связано с преодолением неопределенности, всегда имеет субъективный характер. Иначе говоря, можно оценить последствия принимаемых решений, но точно предугадать будущее невозможно.

Миф 7. "Варианты решения проблемы чаще всего очевидны. Надо лишь выбрать один из них".

Довольно редко один из очевидных вариантов становится лучшим способом решения проблемы. Чаще всего каждый имеет свои недостатки и трудно ожидать согласия основных активных групп по поводу какого-либо из них.

Компьютер не может изобрести новый вариант решения проблемы, но он может помочь найти хорошую идею, а это уже немало.

Миф 8. "Принятию решений невозможно научиться. Общеобразовательные курсы лекций ничего не дают".

Чтобы успешно принимать сложные решения, специалист должен обладать многими знаниями. Обучение на своих ошибках в наше время становится непозволительной роскошью. Следовательно, специалисты должны учиться, должны проходить специальную подготовку.

Прикладной анализ рассматривает принятие решения как выбор наилучшей из возможных альтернатив. Более широко можно трактовать процесс принятия решений как упорядочение альтернатив с точки зрения их предпочтительности.

Перечисленные мифы и их опровержение рассчитаны на решение задач в управлении в экономике. Инженерные задачи тесно связаны с системами автоматического управления, которые объединены с обновляемыми базами данных. Это повышает исходный уровень решения задач.

Литература

1.  Городецкий системы. Вероятностные модели и статистические решения. Учеб. пособие. СПб: Изд-во СПбГПУ, 20c.

2.  Кузин кибернетики. Т.1. Математические основы кибернетики. Учеб. пособие для вузов. М. Энергия, 1973, 504 с.

3.  , Скороход в теорию случайных процессов. - 2-е изд, М. Наука, 1977, 568 с.

4.  Ширяев . Учеб. пособие для вузов. М. - 2-е изд, М. Наука, 1989. – 640 с.

5.  Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. – М.: ИД “Вильямс”, 2006.

6.  Принципы искусственного интеллекта. М. Мир. 19с.

7.  Методы принятия технических решений.: Пер. с нем. – М.: Мир, 1990.

8.  Шестаков принятия решений и распознавание образов: Курс лекций / – Мн.: БГУ 2005.

9.  Шестаков практикум по специальному курсу “Теория принятия решений и распознавание образов”/ – Мн.: БГУ, 2002.

10.  , Бобко практикум по курсу “Промышленная электроника” / – Мн.: БГУ. 19с.

11.  Максимов полезности и принятия решений: Обзор. – Мн.: РИВШ БГУ, 1997. – 32 с.

12.  , Чеушев метод анализа и оптимизации в системах поддержки принятия решений. – Мн.: ИТК НАН, 1999. _200 с.

13.  , Батин и системы принятия решений. В двух частях. Часть 1. – Мн. БГУИР. 2000 – 96 с. Часть 2. – Мн. БГУИР. 2001. – 80 с.

14.  , Батин анализа и принятия решений в слабоструктурированных задачах. – Мн. БГУИР. 2002 – 116 с.

15.  Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах: Монография / , , и др.; Под ред. . – Мн.: БГУИР, 2001.

16.  Шампандер Алекс. Дж. Искусственный интеллект в компьютерных играх: Как обучать виртуальные персонажи реагировать на внешнее возбуждение Пер. с англ. – М.: . Д. Вильямс», 2007.

17.  Коорперативное принятие решений: Аксиомы и модели. – М.: Мир, 1988.

18.  , , Фомина и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / Под ред. , . – М.: Физматлит, 2004.

19.  Волкова систем: Учебное пособие / , . М.: Высш. Шк. 2006.

20.  , Лабковский неопределенности в задачах принятия решений.; Отв. Ред. АН УССР. – Киев: Наук. Думка, 1990.

21.  , Ногин -оптимальные решения многокритериальных задач. М. Наука, 1982.

22.  Р. Штойер. Многокритериальная оптимизация: теория, вычисления и приложения. - М.: Радио и связь, 1992.

23.  Нечеткое моделирование и управление. Пер. с англ. _ М. БИНОМ, лаборатория знаний. 2009. – 798с.

24.  Крапивенко мультимедиа и восприятие ощущений: учебное пособие МАИ – БИНОМ Лаборатория знаний 2009, 221 с.

25.  Себестиан принятия решений при распознавании образов. Пер. с англ. Под ред. . К Техника. 1965.

26.  Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 19с.

27.  Обработка нечеткой информации в системах принятия решений./ и др. – М.: Радио и связь, 1989. – 304 с.

28.  , , Федоров решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. – Рига.: Зинатне, 1990. – 184 с.

29.  , Лабковский неопределенности в задачах принятия решений.; Отв. Ред. АН УССР. – Киев: Наук. Думка, 1990. – 136 с.

30.  Носибов обработки нечеткой информации в задачах принятия решений. – Баку: Элм, 2000.

31.  Ларичев методы принятия решений. – М.: Наука Физматлит, 1996. – 208 с.

32.  Ларичев и методы принятия решений, а так же Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. – М.: Логос, 2000. – 296 с.

33.  Принятие решений. Метод анализа иерархий. Пер. с англ. – М Радио и связьЮ 1993. – 320 с.

34.  Осипов знаний интеллектуальными системами. Основы теории и технологии. – М.: Наука, 1997.

35.  , Еременко базовые принципы построения интеллектуальных систем поддержки принятия решений в реальном времени. Изв. АН. Теория и системы управления. 2001,№6, с. 114-123.

36.  Вилкас в играх и решениях. – М.: 1990. – 256 с.

37.  Теория выбора и принятия решений. – Учебное пособие. – М.: Наука. 1982. – 328 с.

38.  В. А., , Кононенко конфликтных ситуаций в системах управления. – М.: Радио и связь, 1991. – 288 с.

39.  Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели. М. Мир, 19с.

40.  , Ногин -оптимальные решения многокритериальных задач. М. Наука. 19с.

41.  Основы теории статистических выводов: Пер. с англ. – М.: Мир, 1986. – 104 с.

42.  , , Математические методы принятия решений: Учеб. пособие. Тамбов: Изд-во Тамб. гос. тех. ун-та, 20с.

43.  Методы принятия решений. М.: Аудит, ЮНИТИ, 19с.

44.  , , Семина игр. М.: Высшая школа, 19с.

45.  Юдин методы теории принятия решений. М.: Наука, 19с.

46.  , Шуйкова и методы принятия решений в условиях неопределенности. - Липецк: ЛЭГИ, 2001. – 138 с.

47.  , Шуйкова в математические методы принятия решений. - Липецк: ЛЭГИ, 1999. – 120 с.

48.  Александров и адаптивные системы: Учеб. Пособие для вузов по спец. “Автоматика и управление в технических системах”. М Высш. шк. 19с.

49.  Современные методы идентификации систем. Под. ред. Эйкхофа. Пер. с англ. М. Мир. 19с.

50.  Математическая теория связи //Работы по теории информации и кибернетике. М.: ИЛ, 1963

51.  Принятие решений в расплывчатых условиях // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

52.  Акобир Шахиди, Иван Андреев. Деревья решений. http://www. *****/library/analysis/tree/description/ 1.03.2011 г.

СОДЕРЖАНИЕ

	Введение	3
1.	Истоки курса	4
1.1.	Примеры систем принятия решений	4
1.2.	Системы поддержки принятия решения	10
1.3.	Краткий анализ литературных источников	15
1.4.	Модели и переменные в описании ситуаций и процедур	15
1.5.	Оценка параметров и функций в анализе ситуаций	23
2.	Теория полезности, риск	28
2.1.	Риск и его описание	28
2.2.	Управление рисками	34
3.	Поддержка принятия решений. Математика и структуры	41
3.1.	Математические методы поддержки принятия решений	41
3.2.	Классификация СППР	54
3.3.	Некритериальное структурирование множества альтернатив	59
3.4.	Принятие решений с анализом данных в трех измерениях	67
3.5.	Структуры систем поддержки принятия решений	71
3.6.	Методы теории игр в принятии решений	91
3.7.	Анализ ситуаций в системах защиты информации. Деревья принятия решений	98
4.	Выбор решения в различных внешних условиях	139
4.1.	Общие положения	141
4.2.	Классические критерии принятия решений	150
4.2.1.	Минимаксный критерий принятия решения	150
4.2.2.	Критерий Байеса - Лапласа	152
4.2.3.	Критерий азартного игрока или предельного оптимизма	155
4.2.4.	Критерий Сэвиджа	158
4.2.5.	Критерий произведений	159
4.2.6.	Расширенный минимаксный критерий	162
4.3.	Производные критерии принятия решений	163
4.3.1.	Критерий Гурвица	163
4.3.2.	Критерий Ходжа – Лемана	164
4.3.3.	Критерий Геймейера	165
4.3.4.	BL(MM) критерий	165
4.4.	Гибкий критерий принятия решения	167
4.5.	Адаптивный критерий Кофлера-Менга	170
4.6.	Принятие решений по нескольким критериям	171
4.7.	Принятие последовательности решений	176
4.8.	Внедрение методов принятия решения в практику	179
	Литература	182
	Содержание	185

Учебное издание

Шестаков Константин Михайлович

КУРС ЛЕКЦИЙ Электронная версия

по специальному курсу

«Принятие решений в системах защиты информации»

Учебное пособие для студентов

факультета радиофизики и компьютерных технологий

Ответственный за выпуск

Редактор _________________

Корректор ___________________

Подписано в печать_______. Формат _60×84/16. Бумага офсетная.

Печать офсетная. Усл. печ. л._____. Уч. – изд. л. ______. Тираж 100 экз. Зак. 486.

Белорусский государственный университет.

Лицензия ЛВ № 000 от 14.07.98.

Минск, пр. Независимости, 4.

Отпечатано в Издательском центре БГУ.

Минск, .