В статье описывается общая концепция построения коллаборативных систем поддержки принятия решений, в которых коллективы, осуществляющие поддержку принятия решений, а) формируются гибко в соответствии с задачей и б) состоят как из людей-экспертов, так и из интеллектуальных агентов, реализующих те или иные методы искусственного интеллекта. Проводится анализ ключевых проблем создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основанных на взаимодействии человека и искусственного интеллекта. В частности, выделены следующие проблемы: обеспечение интероперабельности (взаимопонимания) между разнородными участниками коллектива, согласование различающихся позиций участников, обеспечение доверия между участниками, обеспечение эффективности планирования совместных действий и соблюдение баланса между предопределенными потоками работ и самоорганизацией. Сформированы принципы построения подобных систем, предлагающие решения выделенных проблем. В частности, предлагается онтолого-ориентированное представление информации о проблеме (в частности, применение мультиаспектных онтологий), набор методов для мониторинга деятельности команды, схема репутации, элементы объяснимого искусственного интеллекта, а также применение механизма ограниченной самоорганизации. Предложенная концепция положена в основу программной платформы для создания коллаборативных систем поддержки принятия решений, основные архитектурные положения которой также представлены в статье. Применение платформы иллюстрируется на примере из области рационального управления дорожной инфраструктурой и создания коллаборативной системы поддержки принятия решений для разработки мероприятий по снижению аварийности.
Разрабатывается контекстно-управляемый подход к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователей. Рассматриваются вопросы использования концепции жизни человека в цифровой среде при интеллектуальной поддержке принятия решений. Исследуются цели обращения к цифровым следам человека в различных проблемных областях и выявляются подходы к моделированию жизни человека в цифровой среде. Предлагается подход к интеллектуальной поддержке принятия решений, в котором цифровые следы служат источником информации для выявления предпочтений пользователей и их поведения при принятии решений. Развиваются взгляды на поддержку принятия решений на основе учета следов пользователей в цифровой среде. Результатами исследования являются спецификация требований к интеллектуальной поддержке принятия решений на основе цифровых следов пользователя, принципы, концептуальная и информационная модели такой поддержки.
В статье рассматриваются проблемы поддержки принятия решений при конфигурировании гибких сетевых организаций. Показано, что одним из наиболее перспективных форм поддержки принятия решений в данной области являются групповые рекомендующие системы. Такие системы предлагают некоторые решения (связанные с изделиями, услугами, технологиями, инструментами, материалами и бизнес-моделями) на основе требований групп пользователей, их предпочтений, и желании идти на компромисс и предлагать свои идеи. Рассмотрены особенности групповых рекомендующих систем и основные проблемы, которые необходимо решить для повышения эффективности работы таких систем. Предложены подходы для решения вышеуказанных проблем.
Статья отражает результаты очередного этапа исследований, посвященных подходам к оценке интенсивности рискованного поведения. Статья содержит описание способов формирования указанной оценки интенсивности на основе максимального и минимального интервала, а также интервала-медианы между эпизодами поведения. Решение рассматриваемой задачи основывается на формировании и анализе формул для функции распределения (и совместного распределения) соответствующих порядковых статистики, плотности распределения, а также на выборе значений его параметров. Предложены подходы к анализу качества полученных оценок.
1 - 4 из 4 результатов