Министерство экономического развития и торговли
Российской Федерации
Государственный университет-
Высшая школа экономики
Факультет бизнес-информатики
Программа дисциплины
«Экспертные системы и системы
поддержки принятия решений»
для направления 080700.68 Бизнес-информатика
подготовки магистра
Кравченко,
Рекомендовано секцией УМС Одобрена на заседании
Секция «Бизнес-информатика» кафедры бизнес-аналитики
Председатель Зав. кафедрой
_________________ _____________
“___” ________________ 2005 г. “___” ______________ 2005 г.
Утверждено УС факультета
Бизнес-информатики
Ученый секретарь
__________________
“___” _________________ 2005 г.
Москва – 2005
1.I. Тематический план учебной дисциплины
№ п/п | Наименования тем | Всего часов | Аудиторные часы | Самостоятельная работа | ||
Лекции | Практические занятия | Всего аудиторных | ||||
1. | Тема 1. Назначение и области применения интеллектуальных информационных систем (ИИС) | 10 | 2 | - | 2 | 8 |
2. | Тема 2. Функциональные возможности экспертных систем | 12 | 2 | 2 | 4 | 8 |
3. | Тема 3. Архитектура экспертной системы | 12 | 2 | 2 | 4 | 8 |
4. | Тема 4. Методы принятия решения на основе применения статических и динамических экспертных систем | 14 | 2 | 4 | 6 | 8 |
5. | Тема 5. Самообучающиеся ИИС | 12 | 2 | 2 | 4 | 8 |
6. | Тема 6. Экспертная система принятия решений | 12 | 4 | 4 | 8 | |
7. | Тема 7. Методы принятия решений в условиях частичной определенности | 18 | 4 | 6 | 10 | 8 |
8. | Тема 8. Методы принятия решений в условиях полной неопределенности | 18 | 4 | 6 | 10 | 8 |
Итого | 108 | 22 | 22 | 44 | 64 |
I.II. Формы рубежного контроля и структура итоговой оценки
Текущий контроль: домашнее задание;
Итоговый контроль знаний: зачет.
III. Базовый учебник
1. Тельнов информационные системы в экономике (Допущено Министерством образования РФ в качестве учебного пособия). 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 20с.
2. , «Информационная технология процесса принятия экономических решений», М.: ГУ-ВШЭ, 2005.
III.IV. Содержание дисциплины
Тема 1. Назначение и области применения интеллектуальных информационных систем.
Эволюция информационных систем. Проблемы управления знаниями предприятия. Применение искусственного интеллекта в разработке новых информационных технологий. Понятие интеллектуальной информационной системы (ИИС), основные свойства. Признаки интеллектуальности ИС. Классификация ИИС.
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике. 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 2002. 7 –17 с.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 2. Функциональные возможности экспертных систем.
Понятие экспертной системы. Характерные особенности. Области использования: консультирование, ассистирование, обучение, интеграция знаний, принятие решений. Проблемные области: анализ, диагностика, прогнозирование, проектирование, планирование, мониторинг, управление. Применение в практике: оценка шансов и рисков, определение рейтингов, качественная интерпретация количественных данных, многовариантность рассуждений и выводов на сети возможных действий. Статические и динамические экспертные системы.
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике. 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 2002. 19–21 с., 29-32 с.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 3. Архитектура экспертной системы.
Составные части экспертной системы: база знаний, механизмы вывода, приобретения, объяснения знаний, интеллектуальный интерфейс. Инструментальные средства экспертных систем: оболочки, генераторы, языки представления знаний.
Функции инженера по знаниям, эксперта и пользователя в процессе создания и эксплуатации экспертной системы. Этапы создания экспертной системы: идентификация, концептуализация, формализация, реализация, тестирование. Прототипная разработка экспертных систем. Технология приобретения знаний.
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике. 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 2002. 21–28 с, 67-74 с.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 4. Методы принятия решения на основе применения статических и динамических экспертных систем.
Построение деревьев целей и анализ иерархий. Логический дедуктивный вывод на сети альтернативных вариантов решений. Нечеткий вывод - качественная интерпретация количественных данных, построение оценочных шкал, расчет рейтингов. Вывод в условиях неполноты и недостоверности данных - оценка шансов и рисков в ситуационном анализе, обработка условных вероятностей. Планирование и мониторинг действий в реальном масштабе времени в условиях динамичности среды.
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике. 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 2002. 74–97 с.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 5. Самообучающиеся ИИС.
Индуктивный вывод - обобщение примеров управленческой практики, классификация ситуаций, выработка правил принятия решений. Архитектура нейронных сетей. Интеллектуальный анализ данных на основе информационных хранилищ.
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике. 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 2002. 32–43 с.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 6. Экспертная система принятия решений.
Назначение Экспертной системы принятия решений. Принципы создания экспертной системы. Управляющая головная программа, осуществляющая поиск метода принятия решения в соответствии с проблемной ситуацией.
Основная литература
1. , «Информационная технология процесса принятия экономических решений», М.: ГУ-ВШЭ, 2005. 4 гл.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 7. Методы принятия решений в условиях частичной определенности.
Методы принятия решений с использованием принципа Большинства.
Характеристика методов принятия решений, основанных на принципе Байеса без эксперимента с матрицей предпочтений, заданной в количественной и порядковой шкале.
Модель Байеса с единичным неидеальным экспериментом.
Основная литература
1. , «Информационная технология процесса принятия экономических решений», М.: ГУ-ВШЭ, 2005. 4, 5 гл.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
Тема 8. Методы принятия решений в условиях полной неопределенности.
Методы, основанные на принципе пессимизма с использованием количественной и порядковой шкалы предпочтений.
Методы, базирующиеся на принципе оптимизма с использованием количественной и порядковой шкалы предпочтений.
Методы взвешенной оценки между пессимизмом и оптимизмом с предпочтением, выраженными в различных шкалах.
Метод решения антагонистической игры в смешанных стратегиях алгоритмом Брауна.
Основная литература
1. , «Информационная технология процесса принятия экономических решений», М.: ГУ-ВШЭ, 2005. 4, 5 гл.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
V. Литература
Основная литература
1. Тельнов информационные системы в экономике (Допущено Министерством образования РФ в качестве учебного пособия). 3‑е изд. М.: СИНТЕГ, 20с.
2. , «Информационная технология процесса принятия экономических решений», М.: ГУ-ВШЭ, 2005.
Дополнительная литература
1. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональной ЭВМ /Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 19с.
2. Экспертные системы: принципы и примеры /Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1987.
3. Руководство по экспертным системам /Пер. с англ.; под. ред. М.: Мир, 19с.
VI. Тематика эссе
1. Классификация интеллектуальных систем.
2. Понятие экспертной системы.
3. Назначение экспертной системы.
4. Особенности применения экспертной системы.
5. Классы решаемых задач в экспертной системе.
6. Задачи анализа и синтеза решений.
7. Классификация экспертных систем.
8. Архитектура экспертной системы.
9. Понятие и организация базы знаний.
10. Назначение программных средств экспертной системы.
11. Этапы создания экспертной системы.
12. Состав участников процесса создания экспертной системы.
13. Роли инженера по знаниям, эксперта и пользователя экспертной системы.
14. Прототипная разработка экспертных систем.
15. Применение статических экспертных систем в бизнесе.
16. Построение деревьев целей.
17. Структура правил статической экспертной системы.
18. Методы логического вывода в статических экспертных системах.
19. Понятие неопределенности знаний.
20. Методы нечеткого вывода знаний.
21. Лингвистическая переменная и функция принадлежности.
22. Применение динамических экспертных систем.
23. Построение модели поведения объектов.
24. Структура правил динамических экспертных систем.
25. Структура классов объектов.
26. Методы логического вывода в динамических экспертных системах.
27. Самообучающиеся системы.
28. Индуктивный вывод знаний.
29. Построение деревьев решений на основе примеров.
30. Нейронные сети.
31. Интеллектуальный анализ данных.
32. Экспертные системы в финансовом анализе.
33. Экспертные системы в инвестициях.
34. Экспертные системы в инновационном менеджменте.
35. Экспертные системы в процессах динамического планирования и управления.
36. Экспертные системы в управлении отношениями с клиентами.
37. Архитектура систем управления знаниями.
38. Системы управления знаниями в корпорациях.
39. Системы управления знаниями в консалтинге.
40. Системы управления знаниями в образовании.
41. Многоагентные интеллектуальные системы в электронном бизнесе.
42. Многоагентные интеллектуальные системы в ИНТЕРНЕТЕ.
43. Многоагентные интеллектуальные системы в образовании.
44. Роль и место онтологий в системах управления знаниями.
45. Обзор инструментальных средств создания экспертных систем.
46. Классы решаемых задач в экспертной системе.
47. Задачи анализа и синтеза решений.
48. Классификация экспертных систем.
49. Архитектура экспертной системы.
50. Понятие и организация базы знаний.
VII. Тематика реферата
Тематика реферата связана с постановкой конкретной задачи принятия решений с применением экспертной системы принятия решений.
Варианты проблемной области.
1. Оценка кредитоспособности предприятия.
2. Планирование финансовых ресурсов предприятия.
3. Формирование портфеля инвестиций.
4. Страхование коммерческих рисков.
5. Выбор коммерческого банка.
6. Выбор стратегии производства.
7. Оценка конкурентоспособности продукции.
8. Выбор стратегии ценообразования.
9. Выбор поставщика продукции.
10. Подбор кадров.
VIII. Вопросы для оценки качества освоения дисциплины
1. Классификация интеллектуальных систем.
2. Понятие экспертной системы.
3. Назначение экспертной системы.
4. Особенности применения экспертной системы.
5. Классы решаемых задач в экспертной системе.
6. Задачи анализа и синтеза решений.
7. Классификация экспертных систем.
8. Архитектура экспертной системы.
9. Понятие и организация базы знаний.
10. Назначение программных средств экспертной системы.
11. Этапы создания экспертной системы.
12. Состав участников процесса создания экспертной системы.
13. Роли инженера по знаниям, эксперта и пользователя экспертной системы.
14. Прототипная разработка экспертных систем.
15. Применение статических экспертных систем в бизнесе.
16. Построение деревьев целей.
17. Структура правил статической экспертной системы.
18. Методы логического вывода в статических экспертных системах.
19. Понятие неопределенности знаний.
20. Методы нечеткого вывода знаний.
21. Лингвистическая переменная и функция принадлежности.
22. Применение динамических экспертных систем.
23. Построение модели поведения объектов.
24. Структура правил динамических экспертных систем.
25. Структура классов объектов.
26. Методы логического вывода в динамических экспертных системах.
27. Самообучающиеся системы.
28. Индуктивный вывод знаний.
29. Построение деревьев решений на основе примеров.
30. Нейронные сети.
31. Интеллектуальный анализ данных.
32. Экспертные системы в финансовом анализе.
33. Экспертные системы в инвестициях.
34. Экспертные системы в инновационном менеджменте.
35. Экспертные системы в процессах динамического планирования и управления.
36. Экспертные системы в управлении отношениями с клиентами.
37. Архитектура систем управления знаниями.
38. Системы управления знаниями в корпорациях.
39. Системы управления знаниями в консалтинге.
40. Системы управления знаниями в образовании.
41. Многоагентные интеллектуальные системы в электронном бизнесе.
42. Многоагентные интеллектуальные системы в ИНТЕРНЕТЕ.
43. Многоагентные интеллектуальные системы в образовании.
44. Роль и место онтологий в системах управления знаниями.
45. Обзор инструментальных средств создания экспертных систем.
46. Классы решаемых задач в экспертной системе.
47. Задачи анализа и синтеза решений.
48. Классификация экспертных систем.
49. Архитектура экспертной системы.
50. Понятие и организация базы знаний.
51. В чем проявляется неопределенность при принятии экономических решений?
52. Какие методы модели Байеса Вы знаете? Охарактеризуйте их.
53. Какие методы принятия решений в условиях полной неопределенности Вы знаете?
54. Какие принципы заложены в основу построения ЭСПР?
55. Какие схемы достижения компромисса в задачах векторной оптимизации Вы знаете?
56. Какие этапы можно выделит в ППР?
57. Каково назначение ЭСПР?
58. Каковы отличия ЭСПР от традиционных систем ППР?
59. Определите Decision support systems (DSS).
60. Определите понятие ЛПР?
61. Определите понятие ППР.
62. Охарактеризуйте задачи векторной оптимизации.
63. Охарактеризуйте метод оптимизма с количественной шкалой измерения предпочтений.
64. Охарактеризуйте метод оптимизма с порядковой шкалой измерения предпочтений.
65. Охарактеризуйте метод Брауна решения антагонистической итерационной игры.
66. Охарактеризуйте метод Вальда с количественной шкалой измерения предпочтений.
67. Охарактеризуйте метод Вальда с порядковой шкалой измерения предпочтений.
68. Охарактеризуйте метод Гурвица с количественной шкалой измерения предпочтений.
69. Охарактеризуйте метод Гурвица с порядковой шкалой измерения предпочтений.
70. Охарактеризуйте метод Лапласса с количественной шкалой измерений.
71. Охарактеризуйте метод Лапласса с порядковой шкалой измерений.
72. Охарактеризуйте метод Сэвиджа с порядковой шкалой измерения предпочтений.
73. Охарактеризуйте область применения методов, основанных на принципе большинства.
74. Охарактеризуйте особенности извлечения данных для ППР.
75. Охарактеризуйте принцип большинства при работе в количественной шкале измерений.
76. Охарактеризуйте принцип большинства при работе в порядковой шкале измерений.
77. Охарактеризуйте принцип Парето при работе в количественной шкале измерений.
78. Охарактеризуйте принцип Парето при работе в порядковой шкале измерений.
79. Охарактеризуйте различия в традиционных способах хранения данных и данных для принятия решений.
80. Охарактеризуйте функциональную модель ППР – таблицу решений.
81. Перечислите задачи, при которых обычно используют СППР.
82. Почему способы хранения данных в DSS отличаются от обычных способов хранения в реляционных БД?
83. Почему традиционные базы данных затруднительно использовать в ППР?
84. Поясните область применения и алгоритм в модели Байеса без экспериментов с количественной шкалой предпочтений.
85. Поясните область применения и алгоритм в модели Байеса с единичным неидеальным экспериментом.
86. Поясните область применения и алгоритм в модели Байеса с количественной шкалой предпочтений и с вероятностями ситуаций, заданных в порядковой шкале.
87. Поясните область применения и алгоритм в модели Байеса с порядковой шкалой предпочтений.
88. Поясните область применения и алгоритм в модели Байеса с порядковой шкалой предпочтений и с вероятностями ситуаций, заданных в порядковой шкале.
89. Что понимается под проблемной ситуацией?
90. Что понимается под сценарием?
