Magyar (HU)English (United Kingdom)

Online döntéstámogató rendszerek tervezése

 

Az emberek naponta találkoznak olyan univerzális, következésképpen hétköznapi élethelyzetekkel, amelyekben segítségre szorulnak döntéseik kapcsán. Ilyenkor olyan "tipikus" kérdéseket teszik fel maguknak:

  • Igaz-e, hogy "olcsó húsnak híg a leve"? – azaz mely termék vagy szolgáltatás éri meg leginkább az árát? (vö. ár/teljesítmény optimum, azaz /köz/beszerzés);
  • Igaz-e, hogy túl drágán épültek a magyar autópályák? Túl magas és hosszú a GYED/GYES? Túl sok a munkanélküli? Túl alacsony az aktivitási ráta? Túl gyenge a forint…? (vö. egyensúly-vesztés gyanújának megfogalmazódása);
  • Igaz-e, hogy holnap esni fog, földrengés lesz, csökken a BUX, a kupadöntőben az első játékrész döntetlennel zárul…? (vö. előrejelzések minden mennyiségben);
  • Milyen iskola, mely oktató, milyen tanterv/módszer illik leginkább gyermekem egyéniségéhez, illetve milyen környezeti hatások várhatók, ha ilyen vagy olyan közlekedési, energetikai, mezőgazdasági stb. rendszert vezetünk be? (vö. szimuláció, hatástanulmányok);
  • Mennyi az ember potenciális élettartama, illetve mi egy-egy növény/állat genetikai potenciálja? (vö. elméleti *, azaz elméleti fizika vs. elméleti biológia, ökológia);
  • Milyen szavak, ragok, mondatszerkezetek milyen aránya szavatolja a magasabb politikusi népszerűséget a konkurensekkel szemben, illetve milyen csapatösszeállítástól várható nagyobb siker? (vö. nyelvészeti, kommunikációs, emergens optimumok);
  • Mely fajok, kultúrák, attitűdök, … milyen arányú keveréke racionális a rendszerek stabilitása szempontjából (vö. matematikai rasszizmus, avagy attól még kihalhatnak létformák, hogy nem akarunk nyíltan beszélni róla);
  • Mely partner, munkatárs, elítélt milyen rendkívüli esemény (szuicid viselkedés, szökés, kémkedés, korrupció, biztosítási/adócsalás…) potenciálját hordozza magában? (gyanúgenerálás);
  • Mi lenne az arányos és egyszerűen kezelhető közteherviselési modell? (vö. fenntarthatóság);
  • Milyen mutatószámok mely országok, térségek, emberek, vállalkozások, … tekintetében térnek el az egyensúlyi állapottól? (erő-tér-képezés).

 

MI IS AZ A HASONLÓSÁGELEMZÉS?

 

A fenti kérdéslista szinte korlátlanul bővíthető, s mind kezelhető (sőt már kezelésre is került) hasonlóságelemzéssel! A hasonlóságelemzés ebből a szempontból az eddig (fel)ismert matematikai apparátusok együttesének szűrlete: egyszerre matematikai statisztika (pl. regresszió-számítás), operációkutatás (pl. nLP), mesterséges neurális hálózat, döntési fa, szakértői rendszer.

 

Bár a hasonlóságelemzés nem ad egzakt választ semmire és számos alternatív megoldást feltételez, mégis egyfajta optimalizáció. Fuzzy logika, de nem úgy, ahogy eddig ismertük… Tetszőlegesen hibridizálható, illetve a részmegoldásokat képes ellentmondás-mentesített, azaz konzisztens állapot felé terelni, de éppen ezért ismeri a „nem tudom” választ is.

 

A hasonlóságelemzés az emberi esetalapú következtetési logikák gépi változata, valamint az intuíció automatizálásának lehetséges eszköze. A hasonlóságelemzés az asimovi Sheldon terv matematika alapja, az egyensúly automatikus figyelésének eszköze, amely egyben objektiv is.

 

A hasonlóságelemzés egy fél-tucat táblázat kalkulációs paranccsal, programkód nélkül is munkára fogható, online, bárki számára testre szabható keretrendszer. Összefoglalva a hasonlóságelemzés nem más, mint esetek (előzmények és következményeik), illetve ezekből álló esetgyűjtemények alapján egy eddig soha nem tapasztalt (pl. éppen adott) előzmény-kombináció várható következményének levezetése összefüggések (modellek) alapján (vö. CBR, case-based reasoning, eset-alapú következtetés).

 

Minden szakértői rendszer egyidejűleg egy hasonlóságelemzés is, hiszen a szakértői rendszer lehetséges bemeneti jelvariációi egyben az el- és felismert típushelyzeteket jelentik, amelyhez már érdemes volt típusonként egységes következményeket rendelni.

 

A hasonlóságelemzés speciális, de igen jelentős esete az ár-teljesítmény viszony elemzése (általánosabb megfogalmazásban maga a benchmarking): az ár-teljesítmény viszony kapcsán megválaszolandó kérdés: ér-e annyit egy adott objektum (pl. áru, szolgáltatás, munkaerő) az adott tulajdonságai/kompetenciái alapján, mint amennyit kérnek érte? Benchmarking szemléletű kérdésfelvetés: Mit kell másként csinálnom ahhoz, hogy jobban hasonlítsak a legjövedelmezőbb vállalkozásokhoz (vagyis hogy, én is egy nagyon jövedelmező vállalkozással rendelkezzem)?

 

Következésképpen a hasonlóságelemzés adatigényes, de jól tolerálja az adathiányt. A hiányzó adatot pl. a legrosszabb hatásmechanizmussal helyettesítve (mely az esetek jó részében nulla kölcsönhatást jelent), akkor is képes a hasonlóságelemzésre alapozó tanulási folyamat modellt alkotni, ha csak jelképes mennyiségű tényadatot használhat.

 

Az adathiány kezelése felveti az optimista és a pesszimista modell-alkotói attitűdök (f)elismerését is: ha pl. egy gyógyszer esetén egy-egy mellékhatás nem mindenhol kerül említésre, noha ilyen mellékhatás más, hasonló terápiás hatású készítménynél megfigyelhetők, ezt a hiányt lehet tekinteni rosszindulatúan (nem említik, pedig volt), vagy jóindulatúan (amiről nem beszélnek, az nincs is). A hasonlóságelemzés keretében feltárható az, hogy a kísérletileg nem kezelhető jelenségek között (lásd. Mi lett volna, ha…?) milyen típusú kölcsönhatásforma a logikus (egyenes vagy fordított arány, illetve optimum vagy ennél bonyolultabb szezonális jelleg, esetleg polinom)?

 

A hasonlóságelemzés lehet teljesen objektív, de kiegészíthető racionális (pl. fix felárak egy ár-teljesítmény viszony elemzésekor a számítógépek bővítése kapcsán), illetve szubjektív elemekkel is (milyen tulajdonság, milyen mértékben határozhatja meg egy másik tulajdonság alakulását a többihez képest). A hasonlóságelemzés keretében vizsgálhatók egészen „bizarr” kérdések is: pl. levezethető-e a tér és az idő a mérhető jelenségek alapján? Ez egyben felveti a fenntarthatóság fogalmának matematikai kezelhetőségének gyanúját is: fenntartható minden olyan állapot, amely logikus részkapcsolatok alapján levezethető környezetének adataiból, s módosítandó minden olyan állapot, amely hasonló esetek és stabil modellek alapján becslési hibákhoz vezet. Egészen extrém felvetésnek tűnhet, de a hasonlóságelemzés lehetne pl. a kódtörés, s végső soron a GPS (vagyis a general problem solving) eszköze.

 

A hasonlóságelemzés abban különbözik a játékelméleti megfontolásoktól, hogy az utóbbi egy végtelen esetszámú játék kapcsán ígér potenciális „győzelmet” (veszteség-minimalizálást), míg a hasonlóságelemzés itt és most igyekszik levezetni a követező logikus lépést. A hasonlóságelemzés keretében üzleti szimulációs modellek is építhetők, melyek konkurens objektumok paraméterei alapján keresik a várható jövőt, s így képesek a versengő objektumok kölcsönhatásait leképezni, s végül emergens rendszereket szimulálni.



HASONLÓSÁGELEMZÉS A GYAKORLATI ÉLETBEN

 

Az állami szervek – akár fegyveres testületek, akár önkormányzatok – állami feladatot látnak el, természetesen korlátozott költségvetési erőforrásokra támaszkodva. Ennek keretében kell megoldani feladatait minél magasabb szinten, minél kevesebb rendkívüli esemény mellett. Az állami intézmények középpontjában az ember áll: egyrészt a személyzet, másrészt az állampolgárok szempontjából. Az ember-ember interakciók jelentik e szervezetek hatékonyságának a zálogát. Az ember-ember interakciók száma úgy térben és időben, mint költségoldalról korlátozott, ennek kapcsán merül fel tehát a kérdés: Létezik-e olyan újszerű tudományos és technikai megközelítés, amely jól használható a hatékonyság növelésének és a költségek minimalizálásának érdekében?

 

A válasz: Igen, a már ma is meglévő, esetlegesen továbbfejleszthető adatvagyon adekvát matematikai módszerekkel (vö. hasonlóságelemzés, esetalapú következtetés), s a munkafolyamatokhoz illeszkedő (online) IT-megoldásokkal kiegészítheti a jelenlegi ember-ember interakciók kezelését.

 

A hasonlóságelemzés a meglévő adatbázisok adatvagyonára épülve igen jól alkalmazható az alábbi területeken:

  • egyes népességi (lakossági) csoportok szociális helyzetének és a támogatási eszközök hatékonyságának monitorozására;
  • az előzőekkel összefüggésben szociális problématérképek megrajzolására;
  • egyes támogatásokkal való visszaélések beazonosítására;
  • a törvényben előírt önkormányzati feladatok eredményességének javítására;
  • az egyes elérni kívánt céloknak legmegfelelőbb hatósági intézkedési eszközök kiválasztására;
  • közbeszerzési pályázatokon indulók ajánlatainak összehasonlítására, a legjobbajánlatok kiválasztására , valamint költség-optima­lizá­lás­ra.

HASONLÓSÁGELEMZÉS ELMÉLETI MEGALAPOZÁSA

 

A módszer előnye, hogy ha az általunk vizsgált változók többsége nem, vagy csak igen nehezen számszerűsíthető, a módszer segítségével az objektumokat egymáshoz lehet viszonyítani, így nincs szükség azok abszolút értékére. Ily módon elkészült a rangsorral ellátott mátrix is.

 

Egy a közpénzekből gazdálkodó költségvetési szervnek (illetve döntéshozójának), minden beszerzés előtt bonyolult döntési problémákkal kell szembenéznie. A lehetőség szerint legolcsóbb, de ugyanakkor a legjobb, legmegbízhatóbb megoldást szeretné megtalálni (ár/teljesítmény arány optimuma).

 

A választ vagy az ember vagy egy objektív módszer adhatja. Ha az ember hozza meg a döntést, akkor elmondhatjuk, hogy a maga szempontjából minden szakértőnek igaza van, de összességében kinek is van igaza? Tudjuk, hogy sok, nehezen vagy szinte sehogy sem számszerűsíthető, de relatíve jól értékelhető változót kell figyelembe venni, gyors és szakértői szinten megalapozott, a szubjektumot minimális szinten tartó döntésre van szükség, lévén közbeszerzési ajánlattevőkről szó.

 

A COCO módszer célja: az OAM (Objektum-Attribútum Mátrix) elemzésének automatizálása annak érdekében, hogy az elemzésre szánt idő minimális, a kijövő eredmény „hibátlan”, s ebből következően a maximálisan elvárható objektivitást biztosító legyen.

 

Természetesen a szubjektivitás teljes kizárása nem lehetséges, esetünkben az OAM összeállítása nem (de értékelése már igen) nélkülözi a szubjektív elemeket. A mátrix összeállításakor definiálásra kerülnek az objektumok és az attribútumok. A COCO módszer akkor alkalmazható, ha már rögzítettünk egy objektum-attribútum mátrixot, és ebből a rangsor-mátrixot fel tudjuk állítani.

 

Ki kell tudnunk szűrni a zavarokat (pl. hiányzó érték/attribútum, látszatkorreláció) és ezek után meg kell tudnunk határozni a futtatás típusát, valamint a lépcsőket konkretizálni kell.

 

A COCO módszer előnyei: Objektivitás növelése, költséghatékonyság, minimális az infrastruktúra szükséglete, egyszerűség, széleskörű felhasználhatóság.

 

A COCO módszer hátrányai: korlátozott méretű mátrixok engedélyezése a Solver esetén, szubjektív beavatkozási pontok (mátrix összeállítása, a futtatás típusának kiválasztása: vö. irányok optimalizálása!).

http://e-light-security.jp
フェチ ポルノ - un-mei.info
xn--48jm9l298kilg8rghvi.com/
facebook google linkedin rss tandera

Google PageRank
Protected by Copyscape Original Content Checker