Исследование валидности правил в системе поддержки принятия решений при управлении сбытом

• Date: 2009
• Main Authors: Сильнова, С.В., Пузырникова, Е.А.
• Format: Article
• Language: Russian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
• Subjects: Интеллектуальные системы автоматизации научных исследований, проектирования и управления
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/8185
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Исследование валидности правил в системе поддержки принятия решений при управлении сбытом / С.В. Сильнова, Е.А. Пузырникова // Штучний інтелект. — 2009. — № 4. — С. 302-310. — Бібліогр.: 5 назв. — рос.

В статье рассматриваются вопросы создания системы поддержки принятия решений при управлении сбытом продукции в конкурентных условиях рынка. Основное внимание посвящено исследованию валидности базы правил для подтверждения адекватности алгоритмов поддержки принятия решений. Проведенные исследования показали валидность правил и позволили проанализировать рекомендуемые управленческие решения. Приведен пример использования системы поддержки принятия решений на основе реальных данных предприятия. У статті розглядаються питання створення системи підтримки прийняття рішень при управлінні збутом продукції у конкурентних умовах ринку. Основну увагу присвячено дослідженню валідності бази правил для підтвердження адекватності алгоритмів підтримки прийняття рішень. Проведені дослідження показали валідність правил і дозволили проаналізувати рішення управління, що рекомендуються. Наведений приклад використання системи підтримки прийняття рішень на основі реальних даних підприємства. Questions of a decision support system forming are considered, which is used for sales management in competitive conditions of the market. The main attention is devoted validation research of rules for confirmation of decision support algorithms adequacy. The researches have shown rules validation and have allowed to analyze system recommended decisions. The example of decision support system usage based on the real enterprise data is proposed.