Информационные технологии стандартизации и сертификации. Стукач О.В. - 39 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТПУ | Томск

Составители: 

Рубрика: 

4.6. Будущее СППР
Множество новых инструментов и технологий способно расширить
возможности СППР-ЭСП и изменить формы развития СППР. Сюда
входят новые разработки в области технического обеспечения и мате-
матических методов, используемых при создании программного обес-
печения, методы искусственного интеллекта, хранилища данных и мно-
гомерные базы данных (ММБД), системы интеллектуального анализа
данных и оперативная аналитическая обработка.
1. Однопользовательские СППР
Постоянно растущая производительность современных компьюте-
ров позволяет решать крупномасштабные оптимизационные задачи за
доли секунды. Размер задач, с которыми справляются коммерческие
программы, практически не ограничен. Кроме того, некоторые системы
поиска решения встроены непосредственно в электронные таблицы, на-
пример в Microsoft Excel или Borland Quattro-Pro, в которых также
обеспечивается возможность подсоединения к базам данных и исполь-
зование графического пользовательского интерфейса.
По мере развития национальных и глобальных коммуникационных
сетей однопользовательские СППР становятся частью распределенных
систем принятия решений (РСПР). РСПР состоит из нескольких одно-
пользовательских СППР, работающих совместно и независимо друг от
друга в целях получения последовательности решений, например, выра-
ботки совместных решений по производству и маркетингу. РСПР пред-
ставляют собой механизм, который позволяет объединить несколько
СППР одной организации, поддерживает взаимодействие между СППР
в распределенном окружении и обеспечивает специфические требова-
ния группового планирования и принятия групповых решений.
Существенное влияние на развитие СППР окажут также такие раз-
работки, как хранилища данных, системы интеллектуального анализа
данных и интеллектуальные агенты. Хранилище данных представляет
собой предметно-ориентированную, интегрированную, поддерживаю-
щую хронологию, неизменную (доступную только для чтения) совокуп-
ность ММБД, являющихся основой поддержки принятия решений. В
ММБД данные организованы в виде n-мерного куба, так что пользова-
тель имеет дело с «сечениями» данных, например по продуктам, рай-
онам, продажам, по времени и т.д. При этом сокращается время выпол-
нения запросов. Интеллектуальный анализ данных связан с получением
полезной информации, шаблонов и трендов из хранилища данных,
имеющих отношение к исследуемым вопросам, в тех случаях, когда за-

Страницы