Системы поддержки принятия решений ИБМ6
Программа дисциплины Системы поддержки принятия решений кафедры ИУ5
Вопросы к зачету по курсу "СППР"
1. Компоненты теории принятия решения.
2. Постановка задачи принятия решения и формирование набора Парето-оптимальных альтернативных вариантов решений.
3. Формирование оценочной системы для сравнения альтернативных вариантов ре-шения.
4. Особенности принятия решения в условиях определенности.
5. Прямые методы решения многокритериальных задач принятия решения:
6. Косвенные методы решения многокритериальных задач принятия решения.
7. Методика принятия решения в условиях определенности.
8. Основные понятия условий неопределенности.
9. Принятие решения в условиях частичной неопределенности.
10. Принятие решения в условиях полной неопределенности.
11. Методика принятия решения в условиях неопределенности.
12. Особенности принятия решения на основе методов анализа иерархий.
13. Метод аналитической иерархии.
14. Упрощенный метод анализа иерархий.
15. Мультипликативный метод анализа иерархий.
16. Классификация задач, решаемых человеком.
17. Основные понятия и определения.
18. Знание как система. Свойства знаний.
19. Знание как знаковая система. Модель предметной области как знаковая система.
20. Процедура решения задачи.
21. Пространство состояний.
22. Метод полного перебора в ширину.
23. Метод полного перебора в глубину.
24. Эвристические методы поиска в пространстве состояний.
25. Классификация моделей представления знаний.
26. Формальные модели представления знаний.
27. Форма представления знаний.
28. Продукционная модель знаний.
29. Механизм вывода в продукционной системе знаний.
30. Стратегии управления выводом решения.
31. Эвристические принципы управления правилами.
32. Достоинства и недостатки продукционной модели.
33. Общие понятия и определения семантических сетей (СС). Роль отношений в СС.
34. Предикатные семантические сети.
35. Атрибутивные семантические сети.
36. Вывод на семантических сетях. Достоинства и недостатки семантических сетей.
37. Фрейм, его структура и свойства. Вывод на фреймах.
38. Достоинства и недостатки фреймового представления.
39. Гибридные модели представления знаний.
40. Архитектура ЭС. Эволюция ЭС.
41. Стадии разработки ЭС.
42. Фазы разработки ЭС.
Основная и дополнительная литература по курсу "СППР"
Основная
1. Постников В. М., Черненький В. М. Методы принятия решений в системах организационного управления //М.: Изд-во МГТУ им. НЭ Баумана. – 2014.
2. Болотова Л. С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник / ФГБОУ ВПО РГУИТП; ФГАУ ГНИИ ИТТ "Иформика". - М.: Финансы и статистика, 2012. - 663 с.
Дополнительная
3. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта //М.: Изд-во МГТУ им. НЭ Баумана. – 2001. – Т. 8.
4. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. – 2000.
5. Джексон П. Введение в экспертные системы //Вильямс, 2001. – Вильямс, 2001, 2015.
Требования к выполнению домашнего задания
1. Выбор любой предметной области.
2. Не меньше, чем 25 вопросов.
3. Обязательно поле, где вводятся некоторые значения (рост, вес, цена и т.п.).
4. В отчете по ДЗ должно быть приведены: цель работы, тип экспертной системы и метод представления знаний, граф вопросов-ответов, выводы.
5. Веселая подача и юмор приветствуются и помогают увеличить вероятность сдачи ДЗ с седьмого раза.
