ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Дальнейшее развитие идей, изложенных в работе, предполагает: •

создание высокоэффективного человеко-машинного интерфейса, который возможен лишь в том случае, если система обеспечивает пользователю свободу выбора наименований понятий, отражающих объекты из предметной области. Нам представляется, что пока не будут разработаны эффективные и мощные средства создания словарей-справочников данных, органически сочетающие в себе современные достижения в области диалоговых систем и автоматического распознавания семантико-синтаксических связей в конструкциях естественного языка, проблема построения дружественного интерфейса с компьютером полностью решена не будет; •

развитие структур элементарных базовых конструкций, способных обеспечить обратные вычисления для более широкого класса функций. Проблема обратных вычислений решена лишь частично, так как охватывает лишь арифметические зависимости экономических показателей. В то же время существуют логарифмические, показательные, трансцендентные и другие формы зависимостей, которые пока не рассматривались в известной нам литературе. Результаты такого рода исследований значительно расширят круг проблем, решаемых с помощью СФР. Предложенный в монографии алгебраический подход к конструированию обратных иерархических вычислений не охватывает вероятностные (частотные) зависимости между показателями. Между тем детерминированные зависимости, используемые в качестве иллюстрации обратных вычислений, не всегда известны, а единственным способом выявления связей являются уравнения регрессии; •

распространение предложенной методологии формирования решений на класс деревьев целей типа ИЛИ;

• совершенствование применения двух предложенных в монографии критериев оценки вариантов решений - «сосед справа» и «любой партнер». Известная в научной литературе теория штрафных функций на практике встречает серьезные сложности из-за требований, предъявляемых к разработке функции штрафов в явном виде.

Чрезвычайно важным является вовлечение в процесс информационной подцержки исполнения решений современных достижений в области разработки искусственного интеллекта. Пока отсутствуют систематические исследования по созданию хранилищ данных и средств их использования. В связи с этим весьма актуальным является создание методов интеллектуального анализа данных, способных выявлять в полносвязных естественно-языковых текстах функциональные зависимости. Однако существует много других типов зависимостей, извлечение которых требует разработки соответствующих инструментальных средств.

Сегодня мало у кого вызывает сомнение необходимость применения систем формирования решения. Это связано с изменением понятия «управленческой рутины» и возрастающей сложностью ситуаций, оцениваемых ЛПР, а также с необходимостью обработки неструктурированной информации (в частности, поступающей из Интернет). Следовательно, можно с уверенностью предсказать появление в ближайшее время результатов по исследованию названных выше проблем, что скажется на росте эффективности систем поддержки решений.