Поддержка принятия управленческих решений на основе ситуационного анализа и управления

• Автор: Борзенкова, Светлана Юрьевна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 1999
• Место защиты: Тула
• Количество страниц: 174 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
-ВЕДЕНИЕ
. ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ
ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
1.1.Модели организационных механизмов
управления и анализ их эффективности
1.2. Анализ организационной структуры
системы регионального управления
1.3. Современные информационные технологии
регионального управления
ВЫВОДЫ
. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ '*
УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ РЕГИОНА
2.1. Постановка и решение задачи управления
2.2. Анализ методов оценки предпочтительности альтернативных вариантов управления
2.3. Методика оценки состояния региона
2.4. Принципы построения автоматизированной системы поддержки принятия
управленческих решений
ВЫВОДЫ
УПРАВЛЕНИЕ РЕСУРСАМИ РЕГИОНА НА ОСНОВЕ
СИТУАЦИОННОГО АНАЛИЗА
3.1. Принципы ситуационного анализа
и управления
3.2. Математическое описание процедур ситуационного анализа при
формировании стратегий управления
3.3. Алгоритм формирования альтернативных управленческих решений
ВЫВОДЫ

РАЗРАБОТКА СРЕДСТВ АВТОМАТИЗАЦИИ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ

ЕВ ОДЫ
. Организация программного обеспечения
системы поддержки принятия управленческих решений
. Разработка программных средств системы поддержки принятия управленческих решений на основе ситуационного анализа
. Реализация системы поддержки принятия управленческих решений на модели взаимодействия «исполнитель-заказчик».

ВКЛЮЧЕНИЕ
1ТЕРАТУРА
3ИЛОЖЕНИЯ

ВВЕДЕНИЕ
Интенсивное внедрение вычислительных машин и сетей ЭВМ в практику управления регионом позволило автоматизировать решение задач учетного и статистического плана. Этому способствовала активная разработка и внедрение в управленческий процесс баз данных, обеспечивающих руководителей различных уровней разноплановой учетно-статистической информацией.
Однако разработка программно-методических
средств автоматизации процедур принятия управленческих решений отстает от темпа разработки информационных систем. Созданные и внедренные в практику управления информационные системы снабжают руководителей огромным объемом учетно-статистической информации. Поэтому эффективное использование ее в процедурах анализа и принятия решений стало актуальной задачей, решение которой способствует комплексной автоматизации процесса управления. Эффективно управлять сегодня можно только с помощью оперативно действующего аналитического аппарата, благодаря которому обеспечивается замкнутый цикл подготовки аналитических материалов: от процедуры определения показателей, сбора информации, ее классификации, автоматизированной обработки и до ее анализа и разработки практических рекомендаций.
В цепочке процедур сбора данных, их анализа, принятия решений в настоящее время в достаточной степени автоматизированы только процедуры сбора данных, благодаря внедрению хорошо разработанных и автоматизированных СУБД. На их основе разработано множество информационно-поисковых систем.
В настоящее время созданы предпосылки для следующего этапа автоматизации, связанного с разработкой

При решении задач оперативного управления специалисты сталкиваются с такими проблемами как:
необходимость обработки значительного объема информации;
- длительность процесса принятия решений при жестких временных ограничениях
Следует отметить высокую степень ответственности за последствия принимаемых решений. Отсюда вытекает ряд специфических требований к уровню подготовки аналитиков и к их технической оснащенности.
В течение последних лет наиболее общий подход к деятельности управления -экспертная оценка состояния конкретной структуры на "уровне формирования портфелей и выработка рекомендаций по оптимальному управлению ресурсами. Практически решение данной задачи можно свести к созданию экспертных систем различных типов и уровней сложности. Наиболее общие черты таких систем таковы [8]:
1) Формирование баз данных. Существует достаточное количество разработанных баз данных самых разных масштабов и возможностей. Но здесь сталкиваются с проблемой «нестандартных» данных. Существуют разные подходы к решению этой пробзге'мы - от осреднения «не-стандартных» данных к некоторому среднестатистическому уровню до простого выбрасывания их из базы.
При определенном увеличении количества информации проблемой становится не только анализ данных, но и сама возможность поиска некоторых интересующих данных. Отчасти эта проблема решается методами кластерного анализа - «группировки» значений. Специализированные продукты, например IDIS фирмы Information