Методы принятия управленческих решений

Глава 5 210 В отличие от обычных аналитических и статистических моделей, ИС позволяют получить решение трудно формализуемых слабо структури- рованных задач. Возможность интеллектуальных систем работать со слабострукту- рированными данными подразумевает наличие следующих качеств: • решать задачи, описанные только в терминах «мягких» моделей, когда зависимости между основными показателями являются не вполне определенными или даже неизвестными в пределах не- которого класса; • способность к работе с неопределенными или динамичными дан- ными, изменяющимися в процессе обработки, позволяет исполь- зовать интеллектуальные системы в условиях, когда методы об- работки данных могут изменяться и уточняться по мере посту- пления новых данных; • способность к развитию системы и извлечению знаний из нако- пленного опыта конкретных ситуаций увеличивает мобильность и гибкость системы, позволяя ей быстро осваивать новые обла- сти применения. Отличия программирования систем искусственного интеллекта от обычных программных систем представлены в табл. 5.1. Та б л и ц а 5 . 1 . О т л и ч и я и н т е л л е к т у а л ь н ы х с и с т е м о т о б ы ч н ы х п р о г р а м м н ы х с и с т е м Характеристика Программирование в интеллектуальных системах Традиционное программирование Тип обработки Символьный Числовой Метод Эвристический поиск Точный алгоритм Задание шагов решения Неявное Явное Искомое решение Удовлетворительное Оптимальное Управление и данные Смешаны Разделены Знания Неточные Точные Модификация Частые Редкие Для интеллектуальных информационных систем, ориентирован- ных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки: • развитые коммуникативные способности; • умение решать сложные плохо формализуемые задачи; • способность к самообучению.