Введение 3
1 Анализ предметной области 6
1.1 Базы знаний в экспертных системах 6
1.2 Характеристика компании ООО «Директ Лайн» 10
1.3 Описание процесса принятия решений 19
1.4 Моделирование процесса принятия решений 31
1.5 Обзор систем поддержки принятия решений 34
1.6 Требования к информационной системе 37
2. Проектирование базы знаний информационной системы поддержки
принятия решений 40
2.2 Архитектура и структура базы знаний 44
2.3 СУБД для реализации проекта 48
2.4 Язык программирования для реализации проекта базы знаний 51
2.5 Среда разработки базы знаний 55
2.6 Проектирование функционала и компонентов базы знаний 56
2.7 Проектирование базы данных 69
3. Реализация базы знаний информационной системы поддержки принятия
решений 72
3.1 Физическая модель базы данных 72
3.2 Реализация модуля базы знаний информационной системы поддержки
принятия решений 76
3.3 Тестирование созданного приложения 83
Заключение 88
Список используемой литературы 90
Приложения А Создание таблиц 96
Приложения Б Основной модуль программы 98
На сегодняшний день для решения задач повседневной управленческой деятельности применяются максимально адаптированные системы поддержки принятия решений. Они предназначены для помощи лицам, принимающим решения.
Задача принятия решений возникает, когда присутствует несколько вариантов действий (альтернатив) для достижения, заданного или желаемого результата, при этом требуется выбрать наилучшую в определенном смысле альтернативу. Помощь лицам, осуществляющим решения в трудных обстоятельствах для беспристрастного и полного анализа предметной деятельности - цель компьютерной автоматизированной системы поддержки принятия решений.
В общем виде — это совокупность эвристических и математических моделей и методов, связанных единой методикой выработки альтернатив управленческих решений в организационных системах, поиска результатов реализации любой альтернативы и подбор обоснованного максимально подходящего управленческого решения, или комплекс процедур обработки суждений и данных, для помощи начальнику в принятии решений [6, 9]. Интерактивные автоматизированные системы, помогающие людям принимать решения, применяют модели и данные, чтобы решить неструктурированные проблемы и как информационные компьютерные системы, применяемые для поддерживания всевозможных разновидностей деятельности во время принятия решений при моментах, в которых необходим контроль человека над процессом определения наилучшего решения, так определяются СППР в работах западных ученых [14, 16].
Высокий интерес, который возник к таким системам, обусловлен тем, что их использование снижает сложность в процессе принятии решений, дает точность в оценке различных альтернатив их влияние.
Системы поддержки принятия решений появились как естественное развитие и обобщение информационных систем управления и систем управления баз данных (СУБД) к их приспособленности и более подходящих для решения повседневных задач управленческой деятельности. В большинстве случаем интерактивные автоматизированные системы, помогающие пользователю применять модели и данные для поиска и решения проблем и принятия решений являются системами поддержки принятия решений. Работа системы должна осуществляться на простом для изучения языке для работы с запросами в интерактивном режиме
Основная задача при принятии решения - выбрать лучший вариант для достижения определенной цели или ранжировать набор возможных вариантов по степени их влияния на достижение этой цели. Следующие задачи по принятию решений - найти критерии для оценки альтернатив и преодоления множества критериев. Наконец, сама задача выбора и реализации решений. Помогают принимать решения экспертные системы, которые включают в свой состав базу знаний. База знаний занимает центральное место среди инструментов управления знаниями организации, поскольку позволяет сохранить весь спектр ценных знаний организации и использовать их в последующем.
Изучали вопросы строения и функционирования экспертных систем поддержки принятия решений и баз знаний множество отечественных и зарубежных ученых, среди которых: Т. К. Кравченко, И. Т. Давыденко, Н. С. Кузнецов, И. А. Идимечев.
Целью данной работы является разработка базы знаний системы поддержки принятия решений IT-компании ООО «Директ Лайн». В соответствии с поставленной целью были поставлены следующие задачи:
- провести анализ предметной области и проанализировать деятельность ООО «Директ Лайн»;
- разработать проект базы знаний информационной системы поддержки принятия решений;
- реализовать базу знаний для информационной системы поддержки принятия решений ООО «Директ Лайн»
- протестировать работу разработанной системы и оценить ее работоспособность для компании.
Объект работы: система поддержки принятия решений ООО «Директ Лайн».
Предмет работы: база знаний системы поддержки принятия решений ООО «Директ Лайн».
Для решения поставленных в диссертационной работе задач используются следующие методы исследования: абстрактно-логический метод; анализ научной и учебной литературы; классификация; метод обобщения; методы проектирования и разработки веб-приложений; моделирование; описательный метод; проектный метод; синтез; аналогия; дедукция; системный анализ и подход; сравнительный анализ; формализация; тестирование; эмпирический метод.
Основные положения, выносимые на защиту:
- База знаний обеспечивает пользователей (сотрудников организации) требуемыми данными о предметной области, что позволяет эффективно решать вопросы функционирования предприятия.
- Проект базы знаний системы поддержки принятия решений содержит программные компоненты, обеспечивающие управление данными предметной области, обеспечивает процесс добавления данных экспертами и процесс использования данных сотрудниками организации.
- База знаний системы поддержки принятия решений направлена на совершенствование функционирования предприятия за счет накопления знаний о предметной области.
Структура магистерской диссертации. Работа состоит из введения, 3 глав, заключения, содержит 29 рисунков, 3 таблиц, список использованной литературы, 2 приложений. Основной текст работы изложен на 105 страницах.
В результате выполнения работы достигнута поставленная цель - разработана база знаний системы поддержки принятия решений для IT- компании ООО «Директ Лайн». При достижении цели были решены следующие задачи:
- проведен анализ предметной области и проанализирована деятельность ООО «Директ Лайн»;
- разработан проект базы знаний информационной системы поддержки принятия решений;
- реализована база знаний для информационной системы поддержки принятия решений ООО «Директ Лайн».
Сочетание современных информационных технологий позволяет проводить разработку базу знаний информационной системы (подсистемы) поддержки принятия решений, основной целью которой является своевременное и качественное обеспечение процессов поиска информации о предметной области в процессах принятия решений в условиях IT-компании ООО «Директ Лайн».
Системы поддержки принятия решений появились как естественное развитие и обобщение информационных систем управления и систем управления базами данных (СУБД) в направлении их наибольшей пригодности и приспособленности к задачам управленческой деятельности. Как правило, системы поддержки принятия решений представляют собой интерактивную автоматизированную систему, помогающую пользователю применять данные и модели для того, чтобы определить и решить проблемы, а также принять соответствующие решения. Также системы поддержки принятия решений возможно использовать, осуществляя выбор решений некоторых неструктурированных и частично структурированных проблем, включая несколько критериев. Данный процесс выполняется менеджерами организации.
База знаний представляет собой набор знаний, которые относятся к определенной предметной области и формально представлены так, чтобы, используя ее, была возможность выполнять рассуждения. Это особого рода база данных, содержащая информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области и созданная для управления этими знаниями, их сбора, хранения, поиска и выдачи. Используются базы знаний в процессах поддержки принятия решений.
Применение простых баз знаний, как правило, направлено на разработку экспертных систем и хранения данных о предприятии, в частности: сведения о документах, о составе руководства, о статьях техобеспечения. Основной целью разработки подобных баз служит помощь в процессах принятия решений.
База знаний представляет собой свод правил анализа данных от пользователя по какой-либо определенной проблеме. База знаний экспертной системы включает в себя факты (данные статистического характера о предметной области) и свод правил - набор инструкций, при использовании которых к известным фактам возможно получение новых фактов. Ключевой целью базы знаний выступает сокращение времени и трудозатрат на решение задач, которые входят в компетенцию определенных специалистов, преимущественно выполняющих руководящую роль.
База знаний информационной системы поддержки принятия решений для ООО «Директ Лайн» реализована в виде веб-приложения в трехзвенной архитектуре с использованием языка программирования PHP и MySQL. Содержит база знаний информацию о предметной области сферы деятельности ООО «Директ Лайн» и включает вопросы, которые относятся к процессам разработки и продвижения веб-сайтов, а также других видов деятельности ООО «Директ Лайн». База знаний помогает осуществлять процесс принятия решений за счет сохранения и предоставлению пользователям информации о предметной сфере и видах деятельности ООО «Директ Лайн».
1. Агальцов В. П. Базы данных. В 2-х т. Т. 2. Распределенные и удаленные базы данных: Учебник / В. П. Агальцов. - М.: ИД ФОРУМ, НИЦ ИНФРА-М, 2013. - 272 с.
2. Аксенов К. А. Разработка и применение системы поддержки принятия решений в управлении строительным холдингом / К. А. Аксенов, А. С. Антонова, О. П. Аксенова, А. А. Липодаева // Научно-технические ведомости СПбГПУ 4' 2011 Информатика. Телекоммуникации. Управление - С. 53-61.
3. Алиева Л. B. Моделирование научный метод познания современных
реалий воспитания /Л.В. Алиева // Современные модели воспитания в условиях диверсификации образовательного пространства: Тезисы
участников и программа Летней научной школ. - Тверь, 2005. - 38 с.
4. Андреев А. А. Педагогическая модель компьютерной сети /Андреев, А.В. Барабанщиков // Педагогическая информатика. - 2005.- №2. - 97 с.
5. Андреев А. А. Средства новых информационных технологий в образовании: систематизация и тенденции развития /А.А. Андреев. - М.: ВУ, 1995. - 86 с.
6. Аникин А. В. Подходы к реализации узкоспециализированных
систем поддержки принятия решений с применением компьютерных языков программирования [Электронный ресурс] Режим доступа: http://elib.sfu-
kras.ru/bitstream/handle/2311/6140/
s2_31.pdf (Дата обращения: 15.01.2021).
7. Антошин М. К. Учимся работать на компьютере /М.К. Антошин - М.: Айрисс-пресс, 2008. - 114 с.
8. Ануфриева З. Д. Мотивационное управление педагогическим коллективом /З. Д. Ануфриева, Е.Ю. Кобаленова, Т.М. Трошкова // Управление дошкольным образовательным учреждением. - 2009. - №8. - 59 с.
9. Башмаков М. И. Информационная среда обучения /М.И.Башмаков, С. Н. Поздняков, Н. А. Резник. - СПб.: СВЕТ, 1997. - 400 с.
10. Белова С. К. Проектные основы бизнес-моделирования, классификации организации работы баров / С. К. Белова. - НАУКА - СЕРВИСУ. Материалы XXIII Международной научно-практической конференции. - 2018. - Т. 2. - С. 17-36.
11. Беспалько В. П. Образование и обучение с участием компьютеров (педагогика третьего тысячелетия) /В. П. Беспалько. - М.: НПО «Модэк», 2002. - 274 с.
12. Богомолова О. Б. Искусство презентации /О. Б. Богомолова. -М.: Педагогика, 2010. - 116 с.
13. Вольфсон Б. Гибкие методологии разработки. - М.: Эксмо, 2013. - 112 с.
14. Воронина Т. П. Философские проблемы образования в информационном обществе: автореф. дис. д-ра филос. Наук МГУ им. М. В. Ломоносова / Т. П. Воронина. - М.: Весна, 2005. - 20 с.
15. Гарнаев А. WEB-программирование на Java и JavaScript / Андрей Гарнаев , Сергей Гарнаев. - Москва: СПб. [и др.] : Питер, 2017. - 718 c.
16. Грин Д., Стеллман Э. Постигая Agile. Ценности, принципы, методологии. - Манн, Иванов и Фербер, 2018.- 448 с.
17. Гулякина Н. А. Методика проектирования семантической модели интеллектуальной справочной системы, основанная на семантических сетях / Н. А. Гулякина, И. Т. Давыденко, Д. В. Шункевич //
18. Давыдов В. В. Теория развивающего обучения /В.В. Давыдов. - М.: Рост, 1996. - 160 с.
19. Дамашке Г. PHP и MySQL; НТ Пресс - Москва, 2012. - 320 c. Дюбуа, Поль MySQL; М.: Вильямс; Издание 2-е - Москва, 2011. - 283 c. Кузнецов М., Симдянов И. MySQL на примерах; БХВ-Петербург - Москва, 2011. - 592 c.
20. Дахин А. Н. Педагогическое моделирование: сущность,
эффективность и непосредственность /А.Н. Дахин // Педагогика. - 2003. - №
4. - 95 с.
21. Дорохин А.В. Интернет как инновационная технология социального управления /А.В. Дорохин // Первая международная конференция «Социология инноватики: теория и практика». - М.: РГИИС, 2006. - 86 с.
22. Дробышев Ю. А. Возможности использования новых информационных технологий при обучении младших школьников решению логических задач /Ю. А. Дробышев, С.Н. Ерлыченко // Информационные технологии в образовании. - М.: МИФИ, 2008. - 105 с.
23. Дронов В. А. PHP, MySQL, HTML5 и CSS3. Разработка современных динамических Web-сайтов / В. А. Дронов. - Спб.: BHV, 2016. - 688 c.
24. Дунаев, В. Сценарии для Web-сайта. PHP и JavaScript / В. Дунаев. - М.: БХВ-Петербург, 2017. - 576 c.
25. Дюбуа П. MySQL. Сборник рецептов / Дюбуа П. // Пер. с англ. - СПб: Символ-Плюс, 2006. - 1056 с.
26. Емельянов В. В. RAO-STUDIO для разработки имитационных моделей / В. В. Емельянов, А. В. Урусов, П. А. Захаров, А. В. Барс. Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». - C. 157
27. Емельянов В. В. RAO-STUDIO для разработки имитационных моделей / В. В. Емельянов, А. В. Урусов, П. А. Захаров, А. В. Барс. Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». - C. 157
28. Жадаев Александр PHP для начинающих; Питер - М., 2016. - 768 c.
29. Зайцева Е. Л. Формирование концепции построения имитационных моделей исполняемых бизнес-процессов// ИММОД-2009. Москва. Институт проблем управления РАН. -2009. - Т.1. С.135-139.
30. Информационные системы в экономике// Под ред. проф. В. В. Дика. - М.: Финансы и статистика, 2002.- 387 с.
31. Кеннет Рубин. Основы Scrum: Практическое руководство по гибкой разработке ПО. - М.: «Вильямс», 2016. - 544 c.
32. Колисниченко Денис PHP и MySQL. Разработка Web-приложений; БХВ-Петербург - М., 2017. - 560 с.
33. Колосов Д. М. Сравнительный анализ систем имитационного моделирования RDO и BPsim2 / Д. М. Колосов, К. А. Аксенов // Стендовые доклады. - ИММОД-2007. - С. 271-275.
34. Королева Н. Л., Абрицова М.В. Применение зарубежного опыта для
использования информационных технологий в развитии детей 3-8 лет // Психолого-педагогический журнал Гаудеамус, №2 (22), 2013 URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-zarubezhnogo-opyta-dlya-ispolzovaniya-informatsionnyh-tehnologiy-v-razvitii-detey-3-8-let (дата
обращения: 19.03.2021).
35. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное
состояние и перспективы их развития [Электронный ресурс] / О. И. Ларичев, А. Б. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Москва: ВИНИТИ, 1987. — Т.21. — С. 131-164. — Режим доступа:
http://www.raai.org/library/papers/ Larichev/Larichev _Petrovsky_1987.pdf (дата обращения: 23.01.2021).
36. Ларичев О. И. Системы поддержки принятия решений. Современное
состояние и перспективы их развития [Электронный ресурс] / О. И. Ларичев, А. Б. Петровский // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Москва: ВИНИТИ, 1987. — Т.21. — С. 131-164. — Режим доступа:
http://www.raai.org/library/papers/Larichev/Larichev _Petrovsky_1987.pdf (Дата обращения: 15.03.2021).
37. Маклафлин Б. PHP и MySQL. Исчерпывающее руководство / Б. Маклафлин. - Спб.: Питер, 2014. - 544 с.
38. Методология научных исследований: учеб. пособие / А. Б. Пономарев, Э. А. Пикулева. - Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. поли-техн. ун-та, 2014. - 186 с.
39. Методы и средства научных исследований: учеб. пособие / Ю. Н. Колмогоров [и др.]. — Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2017. — 152 с.
40. Мустафаева Э. И. Использование СУБД MySQL для разработки информационно-справочной системы «Рекреационные ресурсы города Евпатории» [Электронный ресурс] / Э. И. Мустафаева, Ф. В. Шкарбан // Режим доступа: http://eztuir.ztu.edu.ua/123456789/1037(Дата обращения: 20.03.2021)
41. Прибыл Б. Oracle PL/SQL. Для профессионалов / Билл Прибыл. - М.: Питер, 2014. - 295 c.
42. Рон, Хардман Oracle Database PL/SQL. Рекомендации эксперта Хардман Рон. - М.: ЛОРИ, 2014. - 803 c.
43. Системы поддержки принятия решений [Электронный ресурс] URL:http://xreferat.com/37/22-1-sistemy-podderzhki-i-prinyatiya-resheniiy.htmlДата обращения: 15.03.2021
44. СППР Выбор [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.ciritas.ru/product.php?id=10#39 (дата обращения: 09.02.2021).
45. Терелянский П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования: монография / П. В. Терелянский. — Волгоград: ВолгГТУ. 2009. — 127 с.
46. Троелсен, Э. Язык программирования C# 5.0 и платформа .NET 4.5 / Эндрю Троелсен. - М.: Вильямс, 2015. - 486 c.
47. Хеффельфингер, Дэвид Разработка приложений Java EE 6 в NetBeans 7 / Дэвид Хеффельфингер. - М.: ДМК Пресс, 2013. - 213 c.
48. Шабанов Р. М., Микушин Н. А. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений. Молодой исследователь Дона №4(19) 2019
49. Шкрыль, А. PHP — это просто. Программируем для Web-сайта / А. Шкрыль. - М.: БХВ-Петербург, 2016. - 368 c.
50. Aksyonov K., Bykov E., Sysoletin E., Aksyonova O., Goncharova N. Perspectives of Modeling in Metallurgical Production // International Conference on Social Science, Management and Economics (SSME 2015) Guangzhou, China, May 09-10, 2015, P. 876-880.
51. Aksyonov K.A., Bykov E.A., Smoliy E.F., Aksyonova O.P., Wang Kai Planning and bottleneck analysis of construction enterprise project portfolio // 7th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management, and Control, MIM 2013; Saint Petersburg; Russian Federation; 19-21 June 2013. pp. 659-663.
52. Collier N. Repast for python scripting //Proceedings of the Agent 2004 Conference on Social Dynamics: Interaction, Reflexivity and Emergence, Chicago, IL. - 2004. - P. 231-237.
53. Power D. J. «What is a DSS?» // The On-Line Executive Journal for Data- Intensive Decision Support, 1997. — v. 1. — N3.
54. Scott Morton M. S. Management Decision Systems: Computer-based Support for Decision Making. — Boston: Harvard University, 1971.