Розроблено методи й алгоритми побудови моделей процесів управління на основі ретроспективних даних, що описують хід даних процесів у минулому. Метою розробки таких методів є підвищення ефективності функціонування систем підтримки прийняття рішень (СППР) за рахунок введення підсистеми ретроспективного моделювання процесів управління, яка дозволить формалізувати емпіричні знання, накопичені в процесі функціонування СППР. Як механізм для класифікації даних за умов неповноти та неточності використано апарат теорії наближених множин. Визначено нову міру нерозрізненості об'єктів, яка базується на відношенні подібності елементів множини. Запропоновано нові визначення мір подібності окремих атрибутів і об'єктів у цілому. Наведено нові визначення показників розрідженості, відстані та якості кластеризації. Розроблено алгоритм кластеризації бази даних, який грунтується на використанні зазначених показників. Апробовано новий метод побудови графових моделей процесів управління, які відображають послідовність переходів у часі від однієї операції до іншої. На дугах графа визначено вагові коефіцієнти, що показують можливість такого переходу. Надано визначення функцій, що відображають залежність умов виконання операцій від стану навколишнього середовища. Проаналізовано програмну реалізацію підсистеми ретроспективного моделювання процесів. Оцінено ефективність роботи підсистеми моделювання процесів за допомогою спеціальної методики оцінки роботи систем підтримки прийняття рішень.

  Скачати повний текст