SZDT-01 p. 1/27 Számítógépes döntéstámogatás Bevezetés és tematika Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
Előadás SZDT-01 p. 2/27
SZDT-01 p. 3/27 Tematika A döntési folyamat számítógépes támogatása Döntési modellek és technikák; Döntési táblák Portfolió analízis; Statisztikai elemzések Intelligens technikák a döntéstámogatásban; Gépi tanulás alapmódszerei; Induktív rendszerek; Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás Döntési fák és azok alkalmazásai a számítógépes döntéstámogatásban Fuzzy szakértői rendszerek; Döntések fuzzy környezetben; FLT MATLAB Genetikus algoritmusok; GE MATLAB Folyamatbányászat; ProM Gyakorlat: Bioinformatika orvosi és egészségügyi területen
SZDT-01 p. 4/27 Segédletek és követelmények Előadó: Starkné dr. Werner Ágnes egyetemi docens Honlap: Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék http://virt.uni-pannon.hu»tantárgyak»számítógépes döntéstámogatás Számonkérés Az aláírás feltétele az előadások legalább 50%-án történő részvétel és a félév végi dolgozat sikeres megírása. A félév végén a gyakorlati anyagból dolgozat kérdések és feladatok megoldásával. Az eredményes dolgozat (legalább 2-es osztályzat) feltétele a legalább 50%-os eredmény elérése. A vizsga írásbeli. A vizsgajegybe a 2 írásbeli dolgozat eredménye beleszámít (év végi dolgozat: 35%; vizsga dolgozat: 65%).
SZDT-01 p. 5/27 Döntéshozatal A hétköznapi életben - és a gazdasági életben is - lépten-nyomon döntenünk kell. E döntések sokszor könnyűek, alig igénylik a döntési környezet vizsgálatát. A komolyabbak, mint pl. az életkörülményeket, életvitelt, gazdasági nyereséget befolyásoló döntések alapos körültekintést igényelnek, és akár különböző módszerek felhasználását is igénylik. A döntéshozatal egy többlépéses folyamat, melyet számos kutató vizsgálata alapján 5-6 főbb fázisra bonthatunk, pl.: A döntési probléma meghatározása, adatgyűjtés, Kiértékelési kritériumok (célok) azonosítása, Döntési alternatívák generálása, Megoldás keresése és értékelés, Választás az alternatívákból, Megvalósítás.
SZDT-01 p. 6/27 Döntéshozás A döntéshozatal fázisait szoftverekkel támogathatjuk. Minden fázisra kiterjedő szoftver nincs, de a teljes döntéshozatalt lehet módszerekkel támogatni. Az egyes fázisokra, főleg a 3. és 4. fázisra már sokféle döntéstámogató szoftvert / rendszert találunk. E döntéstámogató rendszerek (DSS=Decision Support System) a probléma, valamint a döntéshozók jellemzőihez igazodva többfélekép épülhetnek fel, ill. más-más módszerekkel támogathatják a döntéshozatalt.
SZDT-01 p. 7/27 Egy DSS különböző csoportokba sorolható a probléma ill. a döntéshozók jellemzőitől függően: 1. A problémát leíró adatok lehetnek éles, biztos adatok vagy lehetnek bizonytalanok. 2. A döntési problémát egy-több kritérium (cél) figyelembe vételével kell megoldani. 3. A döntéshozók száma alapján is különböző DSS-ről beszélhetünk.
SZDT-01 p. 8/27 DSS szoftverek különböző típusba sorolhatók aszerint, hogy mi a szoftver alapvető koncepciója, mi a feldolgozás, működés alapja 1. Modell-alapú DSS 2. Adat-alapú DSS 3. Dokumentum-alapú DSS 4. Tudás-alapú DSS 5. Kommunikáció-alapú DSS 6. Táblázat-alapú DSS 7. Web-alapú DSS
SZDT-01 p. 9/27 Vállalati vezetők döntéstámogatása A vállalat vezetői különböző hierarchia szinteken tevékenykednek: felső, közép és alsó szintű vezetők. Az egyes szinteken eltérő jellegű feladatokat kell megoldaniuk: A felsőszintű vezetők stratégiai feladatokat oldanak meg. A középszintű vezetők taktikai feladatokat oldanak meg. Az alsó szintű vezetők operatív feladatokat látnak el.
SZDT-01 p. 10/27 A vezetői szintekhez kapcsolódó DDS változatok A vállalati vezetők operatív és taktikai döntéseit alapvetően kétféle rendszer támogatja: a DSS és az analitikai alkalmazások
SZDT-01 p. 11/27 A vezetői szintekhez kapcsolódó DDS változatok A stratégiai döntéseket a felsővezetői IR támogatja
SZDT-01 p. 12/27 Mesterséges intelligencia alkalmazása A tudás-alapú DSS a mesterséges intelligencia (MI) módszereit alkalmazza. Az intelligens megoldások közül szakértői rendszer, fuzzy rendszer, neurális háló, evolúciós algoritmus, adatbányászat stb. használatos.
SZDT-01 p. 13/27 Döntéstámogató rendszerek Minden vezetői tevékenység a döntéshozatal körül forog Egy menedzser elsődlegesen döntéshozó ezt a munkát informatikai ezközökkel szükséges támogatni A döntéstámogató rendszerek használatának célja az, hogy a lehető legalkalmasabb adatok összeválogatásával, azok alapos elemzésével, rejtett összefüggések felfedésével és megjelenítésével segítsék a döntéshozó munkáját.
A döntéshozatalt befolyásoló tényezők SZDT-01 p. 14/27
SZDT-01 p. 15/27 További eszközök A vezetők döntési munkáját a döntéstámogató rendszerek mellett speciális hardver- és szoftvertechnológiák segítik: Rácshálózatos (grid) technológia; Vezeték nélküli, mobil technológia (wireless); Modellvezérelt architektúrák; Egyre bővülő internet-szolgáltatások; Barátságos felhasználói felületek; Ágens-technológia; Specifikus algoritmusok, heurisztikák számítógépes megvalósításai.
SZDT-01 p. 16/27 A döntési folyamat fázisai 1. Előkészítés problémameghatározás, adatgyűjtés 2. Tervezés alternatívák (jósági mérték) 3. Választás megoldás 4. Megvalósítás implementált megoldás (validálás) A döntési folyamat I. fázisa adatokat, információkat kap a környezettől. A többi fázis információkat nyújt a következő fázisok, valamint a környezet felé. Minden fázis visszacsatolhat a megelőzők bármelyikére.
A döntéstámogató rendszerek jellemző komponensei SZDT-01 p. 17/27
SZDT-01 p. 18/27 Csoportos döntéstámogató rendszer A Groupsystems for Windows: GroupSystems Meeting Room LAN-verzió GroupSystems OnLine weben elérhető
Gyakorlat SZDT-01 p. 19/27
Kísérlet, esemény, valószínűség SZDT-01 p. 20/27
Fogalmak Kísérlet: minden olyan tevékenység, amit valamilyen cél érdekében hajtunk végre és amely azonos körülmények mellett tetszőlegesen sokszor megismételhető, de az ismétlésekben az eredmény más lehet pl. otthoni vérnyomás-ellenőrzés reggelente és este Kísérlet: jelenségek megfigyelése pl. megfigyeljük az 50 éven felüli dohányzók körében egy adott időszak alatt a tüdőrákos megbetegedések számát Elemi esemény: egy kísérlet lehetséges kimenetelei pl. a mért vérnyomásérték normális vagy magas Ha két esemény, A és B olyan kapcsolatban van egymással, hogy A csak akkor következhet be, ha B is bekövetkezik, akkor az A esemény maga után vonja a B eseményt: A B pl. a HIV-fertőzés (B esemény) maga után vonja az AIDS-betegség (A esemény) kifejlődését Minden egység kiküldi a kimeneti értékét az összes többi egységnek, amelyekkel kimenő kapcsolatban vannak. Eseménytér: egy kísérlet összes elemi eseményének halmaza: Ω lehetetlen esemény: O biztos esemény: I ellentett (komplementer) esemény: A SZDT-01 p. 21/27
SZDT-01 p. 22/27 Eseményalgebra Összeadás: A=egy baleset során az egyik kéz elvesztése, B=az egyik láb elvesztése, C=munkaképesség csökkenése A + B = C (C akkor következik be, ha A vagy B bekövetkezik) Kivonás: A esemény teljesül, de B nem: A B = F = AB Szorzás: A és B események szorzata az az esemény, amely csak akkor következik be, ha A és B is bekövetkezik: C = AB Összetett esemény: A esemény öszetett vagy felbontható, ha legalább két különböző esemény összegeként egyértelműen előállítható: D = A + B + C Teljes eseményrendszer: A 1,...A n teljes eseményrendszert képeznek, ha igazak az alábbi feltételek: A 1 + A 2 +... + A n = I A i A j =, ha i j i = 1,...,n és j = 1,...,n
SZDT-01 p. 23/27 A valószínűség fogalma 1. 0 P(A) 1 2. P(0) = 0 lehetetlen esemény 3. P(I) = 1 biztos esemény 4. Ha az A és B események, akkor az A és B eseményekre igaz: P(A + B) = P(A) + P(B) 5. Ha az A 1,A 2,...,A n események páronként kizárják egymást, akkor igaz. P(A 1 + A 2 +... + A n ) = P(A 1 ) + P(A 2 ) +... + P(A n ) Feltételes valószínűség: A és B két esemény és P(B) 0: P(A B) = P(AB) P(B)
SZDT-01 p. 24/27 Feladatokhoz: Megfigyelési eredmények nemek szerinti bontásban tüdőrákra vonatkozóan Nem alakult ki Kialakult Összes Férfi 13262 454 13716 Nő 16692 153 16845 Összes 29954 607 30561
SZDT-01 p. 25/27 Feladatokhoz: Megfigyelési eredmények dohányzási szokás szerint tüdőrákra vonatkozóan Dohányzási szokás Nem alakult ki Kialakult Összes Nem 14802 65 14867 Mérsékelt 4347 47 4394 Erős 10805 495 11300 Összes 29954 607 30561
SZDT-01 p. 26/27 A teljes valószínűség tétele Ha a B 1,B 2,...,B n események teljes eseményrendszert alkotnak és P(B i ) 0, akkor tetszőleges A esemény valószínűségére igaz: P(A) = n i=1 P(A B i) P(B i ) az A esemény valószínűsége a B i események feltétele mellett meghatározható. Feladat: Egy gyógyszertári aszisztens megfigyelte, hogy a leszállított lázmérők között hibásak is vannak. Megfigyelése szerint egy csomagban 0-tól 3-ig fordul elő sérült lázmérő. Véletlenül kiválasztva egy csomagot a 25 lázmérőből kivesz 3 darabot. Mi a valószínűsége annak, hogy a kiválasztott lázmérők nem sérültek?
SZDT-01 p. 27/27 Bayes-tétel Ha a B 1,B 2,...,B n események teljes eseményrendszert alkotnak és P(B i ) 0 és egy tetszőleges A eseményre P(A) 0, akkor a B i eseményekre igaz: P(B i A) = P(A B i ) P(B i ) n k=1 P(A B k) P(B k ) a B i események valószínűsége az A esemény bekövetkezése esetén mint feltétel mellett a formula segítségével meghatározható. Feladat: Egy nehéz fémeket feldolgozó ipari környezetben a férfiak és nők száma azonos. Egy tüdőgyógyász szerint 100 férfi közül 15 és minden 100 nő közül 7 légzési panaszokkal kűzd. Mi a valószínűsége annak, hogy közülük kiválasztva egy személyt nő lesz?