автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Использование моделей искусственного интеллекта и интерактивных методов обработки информации в целях повышения эффективности управления торговлей и услугами промышленных предприятий

Сокращения и обозначения.

ВВЕДЕНИЕ.

1. Исследование системы управления торговлей и услугами промышленных предприятий города Твери и постановка задачи научных исследований.

1.1. Современное состояние сферы услуг в мире и России.

1.2. Методы воздействия на сферу обслуживания и торговлю со стороны органов власти.

1.3. Управление рынком торговли и услуг промышленных предприятий со стороны администрации города Твери.

2. Разработка методики прогнозирования состояния рынка торговли

1 '.„- ,',''*'" I 4 ' ^ ** ' ' и услуг промышленных преДрриятй^:.'.

2.1. Прогнозирование в торговле и сфере обслуживания промышленных предприятий.

2.2. Интерактивная процедура построения тренда для экономических показателей.

2.3. Алгоритм нахождения оптимума функции предпочтений.

2.4. Пример построения прогнозной модели функционирования рынка услуг промышленных предприятий.

2.5. Прогнозирование на основе нейронной сети.

2.6. Методика нумеризации качественных показателей.

2.7. Пример построения прогноза с помощью нейронной сети.

3. Разработка методики подготовки рекомендаций по управляющему воздействию на рынок торговли и услуг промышленных предпприятий города.

3.1. Современное состояние экспертных систем.

3.2. Методика разработки экспертной системы.

3.3. Пример работы экспертной системы.

4. Разработка методики построения автоматизированной системы управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий города Твери и анализ результатов эксплуатации системы.

4.1. Постановка задачи автоматизированного управления качеством торговли и услуг промышленных предприятий на городском уровне

4.2. Информационная база автоматизированной системы управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий

4.3. Структурная схема системы.

4.4. Преобразование входной информации.

4.4.1. Серверная часть.

4.4.2. Блок обработки информации.

4.4.3. Экспертная система.

4.4.4. Интерфейсный блок.

4.5. Реализация аппаратно-программного комплекса.

4.5.1. Серверная часть.

4.5.2. Клиентская часть.

4.6. Исследование эффективности автоматизированной системы.

За последние три десятилетия сфера торговли и услуг в России превратилась в самостоятельный сектор экономики.

Отрасли сферы услуг обеспечивают условия жизнедеятельности людей за пределами той части сферы материального производства, в которой создаются вещественные элементы национального дохода [1, 2, 5, 9].

Происходящая в нашей стране смена экономического курса, появление более совершенных технологий в области вычислительных средств и методов, борьба за снижение себестоимости продукции и услуг, необходимость демонополизации рынка промышленных предприятий в целом и его ниш сделали целесообразным автоматизацию обработки данных в сфере услуг и торговли промышленных предприятий на разных уровнях: от районного до государственного. В некоторых источниках [2], например, указывается, что доля платных услуг в денежных расходах населения России продолжает оставаться стабильной (около 10%), что в несколько раз ниже, чем в других развитых странах. Но по оценкам специалистов, вследствие недостаточной эффективности учета услуг промышленных предприятий в нашей стране, эта цифра является неточной. Разработка системы учета услуг промышленных предприятий, интегрированная в общегородскую информационную систему, позволит решить эту проблему в масштабах города.

Важную роль в рыночной экономике играет государство. Оно берет на себя ответственность за создание относительно равных условий для взаимного соперничества предприятий, для эффективной конкуренции, за ограничение монополизации рынка. Кроме того, государство направляет ресурсы на удовлетворение коллективных потребностей людей, создает производство общественных товаров и услуг. Так как рыночная экономика не гарантирует право на труд, то государство регулирует рынок труда, принимает меры по снижению уровня безработицы. Таким образом, государственные органы управляют рынком, а также несут ответственность за ситуацию на нем.

Для повышения эффективности управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий, необходимо максимально использовать опыт людей имеющих глубокие знания о данном рынке. Это целесообразно делать с помощью системы поддержки принятия решений основанной на методах искусственного интеллекта (ИИ).

Разработки программных систем в этой области уже появились, но выполнены они с помощью устаревших технологий и систем управления базами данных (СУБД) [59-67]. Например, в [3] указаны 8, а в [4] — 1 зарегистрированные базы данных (БД), включающие в себя информацию, относящуюся к сфере услуг. Все они регионального масштаба и выполнены на диалектах языка xbase для операционной системы (ОС) DOS и являются технологически устаревшими, по крайней мере, на 10-15 лет. В основном, эти системы разрабатывались только для хранения информации.

Вышеизложенные факты подвели к необходимости создания системы автоматизированного хранения, обработки информации и поддержки принятия решения по управляющему воздействию на рынок торговли и услуг промышленных предприятий уровня города со стороны государственных органов, что является целью данной работы.

В связи с этим научной задачей данной работы является разработка методики автоматизированного хранения, обработки информации и поддержки принятия решения по управляющему воздействию на рынок торговли и услуг промышленных предприятий уровня города со стороны государственных органов с целью повышения эффективности управления данным рынком.

В ходе решения научной задачи в диссертации решаются следующие научные вопросы:

1) анализ современного состояния системы хранения, учета информации и возможных методов воздействия государственных органов на сферу обслуживания и торговлю;

2) разработка методики прогнозирования на основе интерактивного построения модели с помощью функции предпочтения, метода скользящего допуска и метода деформируемого многогранника;

3) разработка методики прогнозирования на основе нейронной сети;

4) разработка методики нумеризации качественных показателей;

5) разработка методики построения экспертной системы осуществляющей выработку рекомендаций по управляющему воздействию на рынок торговли и услуг промышленных предприятий города Твери;

6) обоснование комплекса технических средств (КТС) и разработка программного обеспечения (ПО) для системы автоматизированного управления сферой обслуживания и торговлей промышленных предприятий.

Решив все эти вопросы, мы получим готовую для внедрения в соответствующие подразделения городской администрации автоматизированную систему.

Для решения указанных научных вопросов в работе исследуются:

- прогнозирование временных рядов на основе интерактивного построения тренда экономических показателей;

- прогнозирование на основе нейронной сети;

- нумеризация качественных показателей;

- применение байесовского подхода в экспертных системах;

- поддержка принятия управляющих решений в экономической сфере;

- разработка автоматизированных систем обработки информации и управления по технологи «клиент-сервер»;

- оценка совокупной стоимости владения (ТСО) вычислительной техникой.

Получены следующие новые результаты:

- разработана методика построения нейронной сети осуществляющей прогнозирование на основе количественных и качественных показателей и факторов;

- разработана методика использования байесовского подхода при создании экспертной системы, осуществляющей поддержку принятия решения по управлению рынком услуг и торговли промышленных предприятий;

- разработана методика интерактивного построения прогнозной модели экономических показателей на основе функции предпочтений, метода скользящего допуска и метода деформируемого многогранника;

- разработана методика нумеризации качественных показателей на основе использования функции предпочтений;

- разработана методика построения автоматизированной системы управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий;

- разработана и внедрена в администрации города Твери автоматизированная система «Услуги», которая использует упомянутые выше методы.

В первом разделе диссертационной работы дается определение понятия «услуга», классификация, описывается состояние сферы услуг в России по сравнению с другими развитыми странами. Там же содержится перечень главных экономических условий и рычагов регулирования рыночного хозяйства. Завершает раздел анализ системы управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий со стороны администрации города Твери.

Второй раздел включает в себя разработку развернутой методики прогнозирования экономических показателей в условиях различного учета качественных и количественных показателей и факторов. Здесь же описывается методика нумеризации качественных показателей на основе использования функции предпочтений.

В третьем разделе дается обзор современного состояния экспертных систем и описывается методика разработки экспертной системы основанной на байесовском подходе, а также приводится контрольный пример ЭС.

Четвертый раздел включает в себя постановку задачи автоматизированного управления качеством торговли и услуг промышленных предприятий на городском уровне. В постановке описывается методика разработки и основные требования к системе автоматизированной системы управления рынком торговли и услуг промышленных предприятий уровня города. Здесь же описываются все данные, необходимые для работы автоматизированной системы, приводится общая схема взаимодействия АС и объекта управления, функциональная схема АРМ и ее развернутое описание. В конце данного раздела проводится анализ эффективности автоматизированной системы управления на основе расчета совокупной стоимости владения.

Основные результаты и выводы

1. Разработана методика автоматизированного хранения и обработки экономической информации, касающейся рынка торговли и услуг промышленных предприятий города.

2. Разработана методика интерактивного построения прогнозной модели на основе использования функции предпочтений, метода скользящего допуска, метода деформируемого многогранника Нелдера-Мида. Данная методика применима при отсутствии возможности экспертом четко определить факторы действующие на рынок торговли и услуг промышленных предприятий.

3. Разработана методика прогнозирования на основе нейронной сети. Методика применима при возможности экспертом четко определить как сами факторы влияющие на рынок торговли и услуг промышленных предприятий, так и их взаимосвязи.

4. Разработана методика создания ПО экспертной системы, основывающейся на теореме Байеса, осуществляющей поддержку принятия управляющего решения для рынка услуг и торговли промышленных предприятий. Данная методика может быть применена и в других областях управления как экономическими процессами, так и для поддержки принятия решения в других отраслях народного хозяйства;

5. Разработана методика нумеризации качественных показателей и факторов действующих на рынок торговли и услуг промышленных предприятий на основе функции предпочтений.

6. Разработана и внедрена в администрации города Твери автоматизированная система «Услуги», которая использует представленные выше методы и позволяет автоматизировать хранение, обработку информации касающейся рынка торговли и услуг промышленных предприятий, а также осуществляет поддержку принятия решения об управляющем воздействии на данный сектор рынка со стороны органов власти.

1. Сфера услуг: новая концепция развития. — М.: Экономика, 1990. -159 с.

2. Пациорковский В.В. Платные услуги населению: состояние и перспективы. — М.: Наука, 1991. — 112 с.

3. Базы данных России: каталог. — М.: Научн.-техн. центр "Информрегистр", 1993. — 265 с.

4. Базы данных России: каталог. — М.: Научн.-техн. центр "Информрегистр", 1996. — 307 с.

5. Сфера услуг в США: новые явления и структурные сдвиги. М.: Наука, 1985. — 303 с.

6. Модели и методы управления организационными системами / В.Н. Бурков, В.А. Ириков. — М.: Наука, 1994. — 270 с.

7. Эванс Дж., Берман Б. Маркетинг. — М.: Экономика, 1990. — 350с.

8. Сафонов В.О. Экспертные системы — интеллектуальные помощники специалистов. — СПб.: Знание, 1992. — 32 с.

9. Услуги в системе мировой торговли: научно-аналитический обзор. — М.: ИНИОН, 1990. — 63 с.

10. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. — М.: Финансы и статистика, 1994. — 256 с.

11. И. Попов Э.В. Экспертные системы: решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. — М.: Наука, 1987.

12. Труханов Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности .— М.: Наука, 1981.

13. Льюис К.Ф. Методы прогнозирования экономических показателей: Пер. с англ. — М.: Финансы и статистика, 1986.

14. Базара М., Шетти К. Нелинейное программирование. Теория и алгоритмы. — М.: Мир, 1982.

15. Калянов Г. Номенклатура CASE-средств и виды проектной деятельности // СУБД. — 1997. — №2.

16. Холмс-Кинселла Д., Брюзгин А. Разработка эффективных приложений для СУБД Oracle с помощью SQLWindows фирмы Gupta // Технология клиент-сервер. — 1996. — №1,2. — С. 49-53 .

17. Никитин В.М. Системный подход и методы прогнозирования в торговле. —М.: Знание, 1974.

18. Сфера обслуживания при социализме. — М.: Мысль, 1968. — 262 с.

19. Сфера бытового обслуживания населения: региональные проблемы. — Киев: Наукова думка, 1980. — 423 с.

20. Казакевич Д.М. Экономические методы в управлении. — Новосибирск: Наука, 1992.

21. Толковый словарь по вычислительным системам / Под ред. В. Иллингуорта и др. — М.: Машиностроение, 1990. — 560 с.

22. Куликовский Л.Ф., Мотов В.В. Теоретические основы информационных процессов. — М.: Высшая школа, 1987. — 248 с.

23. Прогностика. Терминология, Вып. 92. — М.: Наука, 1978. —32с.

24. Экспертные системы. Принципы работы и примеры / Под ред. Р. Форсайта. — М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.

25. Давенпорт Т. Эпитафия экспертным системам // Компьютеруик. —1995.—№27 .

26. Баженова И.Ю. SQLWindows. SAL — язык приложений баз данных с архитектурой клиент/сервер. — М.: Диалог—МИФИ, 1996. — 286 с.

27. Хей Дж. Введение в методы байесовского статистического вывода. — М.: Финансы и статистика, 1987. — 335 с.

28. Савчук В.П. Байесовские методы статистического оценивания: Надежность технических объектов. — М.: Наука Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989, — 328 с.

29. Loofbourrow Т. Экспертные системы еще живы // Компьютеруик.— №36 1995.

30. Сахаров А. СУБД и программные продукты фирмы Oracle // Компьютерра. — 1995. —№39. — С. 17-20.

31. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Статистический анализ данных на компьютере. — М.: ИНФРА-М, 1998. — 528 с.

32. Статические и динамические экспертные системы. — М.: Финансы и статистика, 1996. — 320 с.

33. Фрид Э., Пастор И., Ревес П., Ружа И. Малая математическая энциклопедия. Будапешт: Издательство академии наук Венгрии, 1976. — 694 с.

34. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. —Новосибирск: Наука, 1996. — 276 с.

35. Ленат Д. Искусственный интеллект // Современный компьютер. — М.: Мир, 1986. — С. 174-186.

36. Гришин С. SQLWindows — первое знакомство // Компьютерра №№26-27 1995. —С. 14-16.

37. Раскин Л.Г. Анализ сложных систем и элементы теории оптимального управления. — М.: Советское радио, 1976. — 343 с.

38. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере. — М.: ИНФРА-М, 1994.

39. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. — М.: Мир, 1974. Вып. 1. — 288 с.

40. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. — М.: Мир, 1974. Вып. 2. — 197 с.

41. Кендэлл М. Временные ряды. — М.: Финансы и статистика, 1981, — 199 с.

42. Андерсен Т. Статистический анализ временных рядов. — М.: Мир, 1976. —756 с.

43. Бриллинджер Д. Временные ряды. — М.: Мир, 1980. — 536с.

44. Каратыгин С., Тихонов А., Долголаптев В. Базы данных: В 2-х т. — M.:ABF, 1995. — Т. 2. — 352 с.

45. Кинг Д. Создание эффективного программного обеспечения. — М.: Мир, 1991. —288 с.

46. Карлин С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. — М.: Мир, 1964. — 838 с.

47. Химмельблау Д Прикладное нелинейное программирование. — М.: Мир, 1975, —536 с.

48. Справочник по прикладной статистике: В 2-х т. под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана, Ю.Н. Тюрина. — М.: Финансы и статистика, 1989, 1990.

49. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Т. 1. — М.: Мир, 1980. — 610 с.

50. Джонсон Н., Лион Ф. Статистика и планирование эксперимента в технике и науке. Т. 2. — М.: Мир, 1981. — 520 с.

51. Хан Г., Шапиро С. Статистические модели в инженерных задачах. — М.: Статистика, 1980. 444 с.

52. Бендат Дж., Пирсол А. Применение корреляционного и спектрального анализа. М,: Мир, 1979. — 311 с.

53. Афифи А., Эзен С. Статистический анализ. Подход с использованием ЭВМ. — М.: Мир, 1982. — 488 с.

54. Бикел П., Доксум К. Математическая статистика. Вып. 1. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 280 с.

55. Бикел П., Доксум К. Математическая статистика. Вып. 2. — М.: Финансы и статистика, 1983. — 254 с.

56. Технологии электронных коммуникаций. Т. 30: Распределенные информационные системы на базе СУБД ORACLE. — М.: ЭКОТРЕНДЗ, 1992. — 107 с.

57. Технологии электронных коммуникаций. Т. 37: СУБД ORACLE и ее сетевые применения. — М.: ЭКОТРЕНДЗ, 1993. — 67 с.

58. Бобровски С. Oracle 7 и вычисления клиент / сервер. — М.: Лори, 1995. — 651 с.

59. Капггелян И.И. АСУ торговлей города. (Опыт работы АСУ торговлей Ленинграда). — М.: Экономика, 1980. — 48 с.

60. Прохоров A.M. Совершенствование методов управления торговлей с помощью ЭВМ. — Киев: «Знание» УССР, 1978.

61. Злобин А.П. Опыт развития сферы обслуживания. — М.: Знание, 1987.

62. Эффективность внедрения достижений науки и техники в управлении городом. — М.: НПО АСУ «Москва», 1986.

63. Проблемы создания автоматизированных рабочих мест в городском хозяйстве. — М.: НПО АСУ «Москва», 1988.

64. Баринов В.Т. Региональные проблемы управления и планирования сферы обслуживания населения. — М.: Наука, 1989.

65. Дмитриев В.И. Основы изучения и прогнозирования спроса на бытовые услуги. — М.: Легпромбытиздат, 1986.

66. Бреславцева H.A. Услуги населению: прибыль и рентабельность.

67. М.: Финансы и статистика, 1989.

68. Бытовое обслуживание населения в одиннадцатой пятилетке: (Сборник). — М.: Знание, 1982. — 64 с.

69. Системный анализ и исследование операций. Кн. 1. Оценочные модели и методы. — Тверь: ТГТУ, 1996. — 152 с.

70. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. — М.: Наука, 1978.

71. Kapp Ч., Хоув Ч. Количественные методы принятия решений в управлении и экономике. — М.: Мир, 1966. — 463 с.

72. Основы теории оптимального управления. — М.: Высшая школа, 1990.—430 с.

73. Пугачев B.C. Теория вероятности и математическая статистика.1. М.: Наука, 1979.

74. Саати Т. JL Принятие решений: метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993. — 315 с.

75. Белкин А.Р., Левин М.Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. — М.: Наука, 1990. — 160 с.

76. Бытовое обслуживание населения: Опыт работы. Сб. ст. — М.: Профиздат, 1986. — 95 с.

77. Проблемы создания и использования баз и банков данных. — М.: Научно-технический центр, 1993. — 104 с.

78. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. — М.: Наука, 1994. — 191 с.

79. Брандт 3. Статистические методы анализа наблюдений. — М.: Мир, 1975.

80. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Наука, 1969.

81. Каган Б.М., Мкртумян И.Б. Основы эксплуатации ЭВМ. — 2-е изд. — М.: Энергоатомиздат, 1988. — 432 с.

82. Липаев Б.В., Потапов А.И. Оценка затрат на разработку программных средств. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 221 с.

83. Ванагс И.Я., Гобеджишвили З.Р., Гутцайт Е.М. Эффективное использование вычислительной техники. — М: Финансы и статистика, 1982. — 143 с.

84. Игнатова М. Новые Чародеи: Россия восстанавливает рынок потребительских услуг // Известия. — 1999. — 9 декабря.

85. Управление экономическим и социальным развитием области: В 2-х т. — Киев: Наукова думка, 1987.

86. Экспертные системы для персональных компьютеров: Методы, средства, реализации. —Минск.: Вэшейш. школа, 1990. — 190 с.

87. Бурков В.Н. Теория активных систем и совершенствование хозяйственного механизма. — М.: Наука, 1984. — 272 с.

88. Прогнозирование капиталистической экономики. Проблемы методологии. — М.: Мысль, 1970. — 448 с.

89. Прогнозирование социально-экономического развития региона: Вопросы теории и методика. — М.: Наука, 1981. — 178 с.

90. Малышев Н.Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. — М: Энергоиздат, 1991.

91. Мотышина М.С. Методы социально-экономического прогнозирования. — С.-Петербург: Изд-во С.-Петербург, ун-та экономики и финансов, 1994. — 114 с.

92. Статистические модели и многокритериальные задачи принятия решений. — М.: Статистика, 1979. — 184 с.

93. Статистическое моделирование и прогнозирование. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 382 с.

94. Нейрокомпьютер как основа мыслящих ЭВМ. — М.: Наука, 1993, —239 с.

95. Poggio Т. and Girosio F. Networks for approximation and learning // Proceeding of the ШЕЕ V. 78, №79, 1990. P. 1481-1497.

96. Jain A., Mao J., Mohiuddin K. Artifical Neural Networks: A Tutorial // Computer. №3 1996. P. 31-44.

97. Hill T. On goods & services // Rev. of income & wealth. W., 1977.

98. Ser. 23, N4, — P. 315-338.

99. Kakabadse M. International trade in services: Prospects for liberalization in the 1990s. — L.: Croom Helm, 1987. — 90 p.

100. Inman R. Managing the service economy: Prospects a. problems. — Cambridge: Cambridge univ. Press, 1985. — 126 p.

101. Sapir A., Lutz E. Trade in services: Econ. Determinants. — L., 1981.93 p. (Staff papers / World bank; № 480).

102. Riddle D. Service led growth. — N.Y.: Praeger, 1986. — 118 p.

103. Nayyar D. Some reflections on the Uruguay round and trade in services // J. of world trade. — Geneva, 1988. — Vol. 22. № 5. — P. 35-47.

104. Krugman P. Strategic trade policy and the new international economics. Cambridge: MIT Press, 1986. — 318 p.

105. McCulloch R. International competition in services. Washington: Gov. print, off., 1987. — 94 p. (Working paper / Nat. bureau of econ. research № 2235).

106. Lipsey R., Dobson W. Shaping comparative advantage. — Toronto: C.D. Howe inst., 1987. — 247 p.

107. Harmon P. The Market for intelligent Software Products Intelligent Software Strategies, 1992. — V.8 '2. -P. 5-12.