Системы принятия решения и оптимизации в Excel, конструирование баз данных в Access

Министерство  образования Российской Федерации

Северо-Западный заочный государственный  технический университет 
 

Кафедра информатики  и вычислительной математики 
 
 

К У Р С О В А Я   Р А Б О Т А

по

информатике 

Тема: Системы принятия решения и оптимизации в Excel, конструирование баз данных в Access 
 
 

Выполнила студентка: Умрихина А.С.

Факультет: Управления производственными и

инновационными программами

Курс: 1

Специальность: 080502.65.01

Шифр: 9702120054 

Проверил преподаватель: Шалыгина И.В.

Оценка:

Подпись преподавателя:

Дата: 
 

Кингисепп

2010г.

Задание 1. 

    Разработать  систему принятия решения о  целесообразности для фирмы продажи  акций.

    Правила вывода:

    Если суммарный весовой фактор меньше 120, то принято решение «Нет смысла в продаже».

    Если суммарный весовой фактор выше 120, но меньше 170, то решение «Не торопитесь с продажей».

    Если  суммарный весовой фактор выше 170, то «Продавать». 

Задание 2. 

    Фирме  необходимо организовать перевозку  продукции с трёх складов в  пять магазинов. Сведенья о  наличии продукции на складах,  о потребности в этой продукции  у магазинов и о стоимости  перевозки единицы продукции  с каждого склада во все магазины приведены в таблице.

 
 

Задание 3. 

    Разработать  базу данных СТУДЕНТ для хранения следующей информации:

    - номер зачётной книжки;

    - фамилия;

    - имя;

    - дата рождения;

    - группа;

    - специальность;

    - оценки по различным дисциплинам  за несколько семестров.

Задание 1. 

    В  настоящее время широкое распространение получили системы искусственного интеллекта. Чтобы воспроизвести на компьютере процесс принятия решения человеком, нужно предварительно отобрать все факты, характеризующие исследуемую человеком область, и сформулировать правила решения в зависимости от совокупности фактов в момент принятия решения.

    Факты  и правила для системы принятия  решений должны быть разработаны  экспертом соответствующей области.  Они хранятся в компьютере  в специально организованной  области памяти, называемой базой  знаний. Информация, которая предъявляется системе для анализа сочетания фактов в данный момент, хранится в компьютере в специально организованной области памяти, называемой базой данных.

1.1. Построение базы данных для задачи.

    Построим базу данных согласно базе знаний. Для этого сформулируем текстовые вопросы по фактам, приведённым в таблице. Например, для факта «Курс акций в данный момент» сформулируем вопросы «Высокий?», «Средний?», «Низкий?» и т.д. В базе данных предусмотрим поле (столбец) для ввода ответов. Если ответ на вопрос положительный (да), то весовой фактор соответствующего атрибута сохраняется. Если ответ отрицательный (нет), весовой фактор берётся равным нулю. 

База  данных 

 

    Суммарный  весовой фактор для тестового  заполнения БД равен S=ВФ1+ВФ2+ВФ3=40+60+100=200. Очевидно, что согласно правилам вывода (сформулированным в задании), следует принять решение: «Продавать» (т.к. S>170).

    Разрабатываемая система принятия решения должна использоваться многократно для анализа различных вариантов и предусматривать возможность многократного обновления БД.

    При  проектировании экспертных систем  предварительно составим алгоритм  принятия решения. Обычно его  называют деревом решения.

    1.2. Построение дерева решения.

    Дерево  решения имеет свои вершины и ветви. Вершины обозначим эллипсами (проверка условий) и прямоугольниками (факты утверждения). Ветви соединяют вершины и указывают направление пути решения (сверху вниз).

    Составляем  дерево решения для нашего  примера. Пусть БД заполнена ответами. Проведены расчёты общих весовых факторов. Теперь нужно проанализировать их значения. Дерево решения имеет вид 

    Дерево  решения строится по «правилам  вывода».

    1.3. Реализация системы принятия  решения в ЭТ.

    Для реализации электронной таблицы выполним следующие действия:

    - создадим базу знаний;

    - создадим базу данных;

    - обработаем ответы;

    - вычислим общие весовые факторы;

    - примем решение.

    В строку 1 (ячейка A1:D1) вносим заголовок: «Курс акций», в ячейку B2 – «Курс акций в данный момент», в ячейку C2 – «Вероятность снижения курса», в ячейку D2 – «Потребность фирмы в деньгах».

    В  строку 4 (ячейки A4:D4) вводим заголовок «База знаний», в ячейках A6:A8 размещаем характеристики атрибутов. В ячейки B6:D8 вносим весовые факторы атрибутов, согласно заданной базе знаний.

    В строку 10 вводим заголовок «База данных», в ячейку A11 – комментарий «Вопросы», в ячейки B11:D11 – комментарий «Ответы». В строку 12 введём подсказку, как следует отвечать на вопросы: «Если отвечаете «Да» - ввод 1, иначе – ввод 0». В ячейки A13:A15 запишем вопросы:

    ячейка  A13 – «Высокий?»

    ячейка A14 – «Средний?»

    ячейка A15 – «Низкий?»

    В строку 16 вводим комментарий «Обработка ответов». В ячейку B17 вводим формулу =B6*B13. Скопируем эту формулу в ячейки B17:D19.

    Введем  в строку 20 комментарий «Вычисление  суммарного фактора». Для расчета  суммарного весового фактора  вводим в ячейку B21 формулу =СУММ(B17:D19).

    Чтобы  принять решение нужно провести  сравнение суммарного весового фактора с правилами вывода, сформулированными в задании. Введем в B23 формулу =ЕСЛИ(B21<120;”нет смысла”;ЕСЛИ(B21<170;”не торопиться”:ЕСЛИ(B21>170;"продавать”))).

    В  режиме вычисления таблица имеет  вид