6) Таблица «График запланированных проверок» (таблица 2.7) позволяет планировать проверки точек добычи соответственно периоду выполнения.

Таблица 2.7

Таблица «График запланированных проверок»

Схема данных. На данном этапе создается база данных, к ней добавляются все созданные ранее таблицы, выносятся на схему данных, где между ними устанавливаются все необходимые связи (рис. 2.6).

Рис. 2.6 - Схема данных реализуемого проекта

2.6 Проектирование базы знаний

Под базами знаний понимает совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и обучающемуся. Основу такой базы составляют следующие знания: закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие обучающимся ставить и решать задачи в данной области, ключевым признаком является структурированность используемых данных (или данных, или метаданных). Данные - это отдельные факты, полученные эмпирическим путём, которые характеризуют объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. При обработке на ЭВМ данные трансформируются.

Можно выделить следующие этапы:

1) данные как результат измерений и наблюдений;

2) данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочник, энциклопедии)

3) модели (структуры) данных, представленных в виде диаграмм, функций, графиков;

4) данные в компьютере на языке описания данных;

5) базы данных на машинных носителях информации.

При обработке на компьютере знания преобразуются аналогично данным:

1) знания в памяти человека как результат мышления;

2) материальные носители информации (энциклопедии, словари, учебники, учебные пособия);

3) поле знаний - условное описание основных объектов данной предметной области, их атрибутов и закономерностей, их объединяющих;

4) знания, представленные на языках описания знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы);

5) база знаний на машинных носителях информации.

Знания можно классифицировать двумя способами:

1) поверхностные - это знания об определённых взаимосвязях между событиями и фактами в данной предметной области; глубинные - это абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов (глубинные знания можно использовать для прогнозирования процессов, протекающих в данной предметной области);

2) процедурные - знания, определённые с помощью алгоритмов; декларативные - структурирование знаний с помощью таблиц, списков, абстрактных понятий.

Для определения понятий чаще всего используется способ, основанный на идее интенсионала. Интенсионал понятия определяется через соотнесение его с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Другим способом является определение через понятия с помощью понятий более низкого уровня абстракции или перечислением фактов, которые можно отнести к определяемому объекту.

Модели представления знаний можно классифицировать следующим образом:

1) продукционные модели;

2) семантические сети;

3) фреймы;

4) формальные логические модели.

Под продукционной моделью понимается способ представления знаний в виде предложений типа "Если (условие), то (действие). Характерными признаками продукционной модели является наглядность, высокая модульность, лёгкость внесения дополнений и изменений в базу знаний.

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершинами которого являются понятия, а дугами обозначаются отношения между ними. Характерным признаком семантических сетей является наличие трёх типов отношений:

- класс - элемент класса;

- свойство - значение;

- пример элемента класса.

В классификации семантических сетей можно выделить следующие:

1. по количеству типов отношений:

- однородные (с единственным типом отношений);

- неоднородные (с различными типами отношений);

2. по типам отношений:

- бинарные (в них отношения связывают два объекта);

- N -арные (отношения в них связывают более двух понятий).

Чаще всего в семантических сетях применяют следующие отношения:

- связи типа "часть - целое" ("класс - подкласс");

- функциональные связи;

- количественные (больше, меньше, равно);

- пространственные (далеко от, близко от, под, над :);

- временные (в течение, позже:);

- логические (и, или, не);

- атрибутивные иметь свойство, иметь значение);

- лингвистические.

Под фреймом понимается абстрактный образ для представления стереотипа восприятия, служит для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Основным преимуществом фреймов в качестве модели представления знаний является особенность отражать концептуальную основу организации памяти человека, её гибкость, наглядность.

В типологии фреймов различают:

- фреймы - образцы или прототипы, находящиеся в базе знаний;

- фреймы - экземпляры, создаваемые для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных.

В моделях фреймов можно отобразить знания с помощью следующих вариантов:

- фреймы - структуры, которые применяются для обозначения объектов и понятий;

- фреймы - роли;

- фреймы - сценарии;

- фреймы - ситуации.

Ключевым свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей - наследование свойств. По определённому виду связей, указывающих на фрейм более высокого уровня иерархии, с которого переносятся значения аналогичных свойств.

Формальные логические модели представления знаний основаны на описании предметной области в виде совокупности аксиом.

В бакалаврской работе для создания ИИС поддержки принятия решений будет использована продукционная модель представления знаний.

Правила опишем в таблице 2.10.

Таблица 2.10

Правила вывода решений для определения сотрудников в бригаду на объект

Рассмотренные правила приведены в качестве примера для качественного решения по формированию бригады.

2.7 Создание пользовательского интерфейса

Для создания пользовательского графического интерфейса системы воспользуемся компонентами, встроенными непосредственно в FoxPro, которые позволяют приспособить эти компоненты к имеющейся задаче, чтобы они работали именно так, как требуется создаваемому приложению. Также здесь имеются предварительно определенные визуальные и не визуальные объекты, включая кнопки, объекты с данными, меню и уже построенные диалоговые панели. С помощью данных объектов можно обеспечить ввод данных просто несколькими нажатиями мыши, не используя программирование.

Кнопочная форма создается следующим образом. Сначала в пустую форму надо добавить нужное количество компонентов Command Button и один компонент Image, установить значения их свойств (рис. 2.7).

Рис. 2.7 - Создание основной формы

Для кнопок нужно указать выполняемые действия. Так при нажатии на кнопку «Персональные данные» откроется форма, содержащая в себе все данные о сотрудниках компании.

Выбрав кнопку «точка добычи», откроется окно, в котором содержится вся информация об объектах добычи. «Данные об объекте» список всех объектов, которые есть у компании. «График работы сотрудников» учитывает всю посещаемость сотрудников, а так же позволяет выяснить причину отсутствия, например, болеет сотрудник или выходной. В «Графике отпусков» говорится о том, когда и в какое время сотрудник планирует отдыхать. При нажатии на кнопку «График запланированных проверок» мы получим информацию о запланированных проверках. Если нажать кнопку «Формирование рабочих групп на объект», то система нам сформирует необходимые данные об объекте, дате ремонтных работ, наименовании работ, а так же сотрудниках, которые будут эти работы проводить (рис. 2.9).

Рис. 2.8 - Формирование рабочих групп на объект

3. Экспериментальная часть

3.1 Программное обеспечение функционирования интеллектуальной информационной системы

3.1.1 Алгоритм работы программы

Рис. 3.1 - Алгоритм работы

3.1.2 Экранные формы

На рисунке 3.2 представлен основной интерфейс разрабатываемой интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений.

Рис. 3.2 - Главное меню

На рисунке 3.3 изображено окно приветствия пользователя. После запуска система предлагает начать работу.

На рис. 3.3 - Окно приветствия

На рисунке 3.4 определяется количество специалистов и их вид, что бы отправить на объект.

Рис. 3.4 - Начало работы, подсчет нужных специалистов

На рисунке 3.5 пользователь выбирает тип объекта в зависимости от того, в каком направлении бригада будет осуществлять работу и количество рабочих в бригаду, для равнозначного распределения трудовых ресурсов.

Рис. 3.5 - Выбор объектов

На рисунке 3.6 показано окно интеллектуальной инфомационной системы поддержки приняит решений, в котором видно соотношение типов и колличества специалистов, направляемых на объекты на которых им предстоит работать.

Рис. 3.6 - Подсчет количества специалистов на объекты

На рисунке 3.7система предлагает пользователю готовые данные, где указывает на недостаток специалистов и их избыток.

Рис. 3.7 - Подсчет количества недостающих специалистов

На рисунке 3.8 осуществляется подбор внештатных сотрудников, в случае нехватки штатных рабочих.

Рис. 3.8 - Привлечение внештатных сотрудников

На рисунке 3.9 вводим данные о колличестве нужных специалистов.

Рис. 3.9 - Процесс подсчета нужного количества специалистов

На рисунке 3.10 изобрежен финальный подсчет сотрудников на объекты после процесса привлечения внештатных сотрудников.

Рис. 3.10 - Подсчет специалистов после привлечения внештатных сотрудников

На рисунке 3.11 программа выводит результат, что она под руководством пользователя устраняет недостаток специалистов.

Рис. 3.11 - Вывод о достаточности специалистов после привлечения внештатных сотрудников

Рис. 3.12 - Вывод об окончании процесса формирования

3.2 Тестирование ИИС поддержки принятия решений

Данные контрольного примера приведены в таблице 3.1

Таблица 3.1

Исходные данные

Анализ полученных результатов экспертизы (Рис.3.13 - 3.19)

Рис. 3.13 - Выбор типа объекта

Рис. 3.14 - Подсчет количества специалистов

Рис. 3.15 - Вывод о достаточности специалистов

Рис. 3.16 - Привлечение внештатных сотрудников

Рис. 3.17 - Процесс подсчета нужного количества специалистов

Рис. 3.18 - Подсчет специалистов после привлечения внештатных сотрудников

Рис. 3.19 - Вывод о достаточности специалистов после привлечения внештатных сотрудников

По данным контрольного примера были получены следующие результаты:

1) Устранен дефицит специалистов типа 1 на объект 2

2) Устранен дефицит специалистов типа 5 на объект 1

3.3 Обоснование экономической эффективности разработки

Определим себестоимость разработки системы, результаты представим в виде следующей таблицы 3.2.

Таблица 3.2

Себестоимость разработки системы

Таким образом, капитальные затраты на разработку программы составят 132872,67 рублей.

ИИС поддержки принятия решений используется в среднем 19 дней в месяце.

Расчет годовых расходов на электроэнергию при решении задачи с применением ИИС поддержки принятия решений представлен в табл. 3.3

Таблица 3.3

Расчет годовых расходов на электроэнергию при решении задачи с применением ИИС поддержки принятия решений

Перейдем к рассмотрению другой статьи затрат - амортизационные отчисления.

Расчет амортизационных отчислений при решении задачи с применением ИИС поддержки принятия решений представлен в табл. 3.4.

Таблица 3.4

Расчет амортизационных отчислений при решении задачи с применением ИИС поддержки принятия решений

Расчёт годовых эксплуатационных расходов при решении задач с применением советующей ИС представлен в таблице 3.5.

Таблица 3.5

Годовые эксплуатационные расходы при решении задач с применением ИИС поддержки принятия решений

Трудоемкость решения задачи без использования советующей ИС приведена в таблице 3.6

Таблица 3.6

Трудоемкость решения задач специалистом по кадрам без применения ИИС поддержки принятия решений

Амортизационные отчисления при решении задачи без применения советующей ИС будут такими же, как и с её применением.

Годовые затраты на электроэнергию при решении задачи без применения ИИС поддержки принятия решений представлены в табл. 3.7.

Таблица 3.7

Расчет годовых расходов на электроэнергию при решении задачи без применения ИИС поддержки принятия решений

Расчет годовых эксплуатационных расходов при решении задачи без ИИС поддержки принятия решений представлен в таблице 3.8

Таблица 3.8

Годовые эксплуатационные расходы при решении задачи без применения ИИС поддержки принятия решений

Ежегодная экономия текущих затрат (доходы от использования системы) составят: Д = Э2 - Э1 = 337112,43 - 206835,27 = 130277,16 рублей.

Составим таблицу движения денежных средств (таблица 3.9).

Таблица 3.9

Таблица движения денежных средств

Таким образом, так как сальдо от всех видов деятельности положительное, то данный проект реализуем. Следует отметить, что с экономической точки зрения выгоднее внедрить разработанную ИИС СППР т.к. она выигрывает у своих конкурентов не только по функциональным показателям, но и по стоимостным. Окупаемость проекта с момента вложения средств составляет один год и 2 месяца. Исходя из высоких экономических показателей программных средств, их разработка и использование являются целесообразными.

Заключение

В данной бакалаврской работе была разработана интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений. Интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений позволяет: осуществлять ведение сведений о персонале предприятия необходимых для учета; получать информацию о запланированных отпусках и прочих неявках персонала; распределять персонал на объектах с указанием даты начала и окончания работ; планировать распределение персонала на объектах; осуществлять расчёт нормативного состава специалистов для выполнения работ; осуществлять расчёт степени оптимизации распределения персонала на объектах.

В аналитической части бакалаврской работы были приведены технико-экономическая характеристика предприятия АО «Самараинвестнефть»; обоснование необходимости и цели созданная интеллектуальной информационной системы и использования вычислительной техники для решения данного комплекса задач; дано обоснование проектных решений по информационному обеспечению проектируемой системы.

Проектная часть бакалаврской работы включает информационное обеспечение системы, характеристику входной информации, характеристику результатной информации, схему взаимосвязи программных модулей и информационных файлов и ее описание, программную реализацию интеллектуальной информационной системы.

В третьей бакалаврской работы произведено тестирование работоспособности и проведен расчет показателей экономической эффективности разработанной интеллектуальной информационной системы. Оценка ресурсов, необходимых для разработки и внедрения программного средства, а также рассмотрение показателей экономической эффективности доказывают, что спроектированная система экономически целесообразна.

Размещено на Allbest.ru