Subsistema de Gestão de Modelos

1. Subsistema de Gestão de Modelos Sistemas de Apoio à Decisão

2. Subsistema de gestão de modelos “A good scientist is like a good cartoonist” --- J. Holland • Um bom modelo é aquele que exagera as características principais e ignora grande parte dos detalhes. • … é como o trabalho de um caricaturista. Em meia dúzia de traços salienta-se o principal; os detalhes ignoram-se. Sistemas de Apoio à Decisão

3. Subsistema de gestão de modelos • Os modelos dos SADs são normalmente quantitativos. • Os SADs podem conter vários modelos: • construidos directamente no software de desenvolvimento do SAD; • construidos separadamente e propositadamente; • acedidos pelo SAD quando necessário. Sistemas de Apoio à Decisão

4. Subsistema de gestão de modelos • Diagramas de influência • É uma representação gráfica do modelo, usada para guiar o desenho e desenvolvimento do modelo (similar aos diagramas de fluxos de dados para o desenvolvimento de software). • variáveis de decisão • variáveis não controláveis ou intermédias - parâmetros • resultados intermédios ou finais Sistemas de Apoio à Decisão

5. Preço Vendas Procura Vendas Nº de encomendas Quantidade produzida Subsistema de gestão de modelos Diagramas de influência As variáveis estão ligadas por setas que indicam a direcção da influência (relação). O tipo da seta também indica o tipo de relação. • Certeza • Incerteza • Variáveis de risco ~ Sistemas de Apoio à Decisão

6. Subsistema de gestão de modelos Diagramas de influência Exemplo: Lucro = Rendimento - Despesas Rendimento = Nº de unidades vendidas * Preço por unidade Nº de unidades vendidas = 0,5 * Total gasto em publicidade Despesas = custo de cada unidade * nº de unidades vendidas + custos fixos Sistemas de Apoio à Decisão

7. Subsistema de gestão de modelos Diagramas de influência Exemplo: Custos fixos Despesas Custo de cada unidade Lucro ~ Nº de unidades vendidas Total gasto em publicidade Rendimento Preço por unidade Sistemas de Apoio à Decisão

8. Subsistema de gestão de modelos Os modelos podem ser desenvolvidos e implementados numa grande variedade de linguagens de programação e sistemas (ferramentas de CASE e outras com geração automática de código). Modelos em folhas de cálculo Cada vez mais surgem "add-ins" para estruturar e resolver classes especiais de modelos no ambiente das folhas de cálculo. Exemplos: Solver (Excel) programação linear e outros problemas de optimização, @Risk (Palisade) que corre sobre o Excel e permite executar simulações e análise de risco. Sistemas de Apoio à Decisão

9. Subsistema de gestão de modelos Análise de decisão com um número finito e pequeno de alternativas possíveis As situações de decisão que envolvem um número finito e, geralmente, não muito grande de alternativas possíveis são modeladas utilizando as chamadas técnicas de análise de decisão, em que as alternativas são enumeradas juntamente com a sua prevista contribuição para o objectivo e a probabilidade de essa contribuição se verificar. Sistemas de Apoio à Decisão

10. Alternativas Estados de natureza Sólido crescimento Estagnação Inflação Obrigações 12% 6% 3% Acções 15 3 -2 Depósito bancário 6,5 6,5 6,5 Subsistema de gestão de modelos Incerteza Incerteza - não sabemos a probabilidade de ocorrência de cada estado de natureza. Deve sempre tentar-se obter informação suficiente para que o problema possa ser tratado numa situação de certeza ou risco. Ex: maximínimo, maximáximo, minimax e realismo. Sistemas de Apoio à Decisão

11. Estados de natureza Alternativas Sólido crescimento 0,5% Estagnação 0,3% Inflação 0,2% Obrigações 12% 6% 3% Acções 15 3 -2 Depósito bancário 6,5 6,5 6,5 Subsistema de gestão de modelos Risco Risco - sabemos a probabilidade de ocorrência de cada estado de natureza. Critério do valor esperado de Bayes Obrigações - 12*0,5 + 6*0,3 + 3*0,2 = 8,4 Acções - 15*0,5 + 3*0,3 - 2*0,2 = 8 Depósito bancário - 6,5*0,5 + 6,5*0,3 + 6,5*0,2 = 6,5 Sistemas de Apoio à Decisão

12. Subsistema de gestão de modelos Risco Este critério é perigoso, porque quando o pior caso resulta numa perda catastrófica mesmo que com uma probabilidade de ocorrência infima, o valor esperado pode ser razoável. Exemplo: Um investimento de 1000 contos com probabilidade de 0.9999 duplicar num dia e com a probabilidade de 0,0001 haver uma perca de 500 000 contos. Valor esperado = 0,9999(2000-1000) + 0,0001(-500000-1000) = 949,8 O valor esperado é razoável, mas o pior caso é mesmo muito mau. Outros ex: máxima verosimilhança, razão insuficiente, árvores de decisão, simulação, fuzzy logic. Sistemas de Apoio à Decisão

13. Subsistema de gestão de modelos Decisão com múltiplos critérios Acontece, frequentemente, não termos apenas um objectivo a cumprir, mas sim vários objectivos simultâneos a alcançar, que podem não ser compatíveis. Há que definir prioridades entre os vários objectivos. Estas prioridades podem variar com o tempo e podem ser diferentes para cada decisor. Sistemas de Apoio à Decisão

14. Alternativas Rendimento Segurança Liquidez Obrigações 8,4% Elevada Elevada Acções 8 Baixa Elevada Depósito bancário 6,5 Muito elevada Elevada Subsistema de gestão de modelos Decisão com múltiplos critérios • Podemos ter modelos de decisão: • Não compensatórios - comparação atributo a atributo • Ex: Maximin, Maximax, Restrições conjuntivas, Restrições disjuntivas, lexicográfico. • Compensatórios - permite compensações entre atributos • Ex: Ponderação aditiva, Análise de concordância (Método Electre), Método de Análise Hierárquica (Método de Saaty). Sistemas de Apoio à Decisão

15. Subsistema de gestão de modelos Optimização Os modelos de optimização são frequentemente incluidos em SADs. A técnica de optimização mais conhecida é a programação linear, (muito usada em SADs) que faz parte da família de técnicas de programação matemática. Sistemas de Apoio à Decisão

16. Subsistema de gestão de modelos Fuzzy logic Esta técnica simula o processo de raciocínio humano, permitindo ao computador comportar-se de forma menos precisa e lógica que convencionalmente. A noção tradicional de lógica, em que algo ou é verdadeiro ou é falso é extendida de modo a permitir a definição de diversos “graus de verdade”. Deixa de ser uma questão de preto ou branco, sim ou não e passamos a considerar zonas cinzentas e o termo “talvez”. Exemplo: Lógica tradicional – um carro derrapa ou não derrapa ... no entanto pode ser reconhecido um grau de derrapagem de acordo com o qual o sistema deva reagir de modo a controlar o movimento do carro. Sistemas de Apoio à Decisão

17. Subsistema de gestão de modelos • Fuzzy logic • Vantagens: • Flexibilidade; • Criatividade; • Permite lidar com problemas de decisão que não sejam facilmente descritos por modelos matemáticos; • Fácil manutensão; • Menor custo dos erros. De acordo com Barron (1993) a produtividade dos decisores pode aumentar cerca de 30% com o apoio das técnicas de fuzzy logic. Sistemas de Apoio à Decisão

18. Subsistema de gestão de modelos Fuzzy logic Exemplo: O seguinte fuzzy set descreve uma pessoa alta: Supondo que um indivíduo mede 1,75 m, pela teoria da probabilidade podemos dizer que ele tem 75% de probabilidade de ser considerado alto. Sistemas de Apoio à Decisão

19. Subsistema de gestão de modelos Fuzzy logic Exemplo (continuação): Em fuzzy logic dizemos que o indivíduo tem um grau de participação no conjunto das pessoas altas de 0,75. Probabilisticamente, o indivíduo pode ser considerado alto ou não e nós não estamos completamente certos de que ele seja alto. Em fuzzy logic concordamos que ele é mais ou menos alto. Então, podemos ter uma função de participação que indica a relação entre o indivíduo e o conjunto de pessoas altas: < Indivíduo, 0,75 = Alto> Sistemas de Apoio à Decisão

20. Subsistema de gestão de modelos Fuzzy logic As técnicas de fuzzy logic são dificeis de aplicar quando a avaliação dos dados é feita por pessoas (expressões vagas, subjectividade, dificuldade em fornecer as definições necessárias). Estas técnicas são muito usadas em produtos de consumo em que o input é fornecido por sensores, por exemplo ar condicionado, microondas, ABS, máquina de lavar. Outras aplicações: • Manter os veículos espaciais em órbitas estáveis; • Auto-focus das câmeras; • Controlo do movimento dos comboios; • Desenvolvimento de sistemas de controlo ambiental. Sistemas de Apoio à Decisão

21. Subsistema de gestão de modelos Programação heurística Muitas vezes a determinação de uma solução óptima para um problema complexo pode acarretar custos, quer em termos monetários quer em termos de tempo, que não são suportáveis. Nestes casos é possível chegar a uma solução satisfatória, mais rapidamente e com menos custos. Usam-se heurísticas. A programação heurística consiste em usar heurísticas para encontrar soluções suficientemente boas (correspondentes a 90-99,9% do valor do objectivo de uma solução óptima) para problemas complexos. As heurísticas são usadas principalmente na resolução de problemas não estruturados, mas podem também contribuir para encontrar soluções satisfatórias para problemas complexos estruturados mais rápida e economicamente que os algoritmos de optimização. Sistemas de Apoio à Decisão

22. Subsistema de gestão de modelos • Programação heurística • Devem usar-se heurísticas quando: • os dados de entrada não são exactos; • a realidade é muito complexa para se poder usar modelos de optimização; • não existe nenhum algoritmo apropriado; • o tempo de simulação é excessivo; • é possível melhorar a eficiência do processo de optimização, usando heurísticas para gerar boas soluções iniciais; • apenas é necessário processamento simbólico (como nos SP). Sistemas de Apoio à Decisão

23. Subsistema de gestão de modelos • Programação heurística • Vantagens: • São mais rápidas, permitindo decisões mais rápidas, • Produzem múltiplas soluções aceitáveis; • Podem incorporar conhecimento que guia a busca de soluções; • Permitem, muitas vezes, indicar a qualidade da solução obtida (distância à solução óptima); • É possível aplicar heurísticas a modelos que possam ser resolvidos por programação matemática. • ...., mas não garantem uma solução óptima. Sistemas de Apoio à Decisão

24. Subsistema de gestão de modelos Simulação É uma técnica que permite conduzir experiências em modelos digitais da realidade. A simulação é uma das ferramentas mais usadas nos SADs, pois permite descrever situações complexas. O processo de simulação consiste na repetição de uma experiência de modo a obter uma estimativa do efeito produzido por certas acções. A simulação é um processo descritivo. Não há uma busca da solução óptima para o problema. A simulação descreve ou prevê as características de um dado sistema em diversas circunstâncias. Uma vez calculadas essas características, a melhor entre várias alternativas pode ser escolhida. Sistemas de Apoio à Decisão

25. Subsistema de gestão de modelos Simulação Modelos representam a realidade Simulação imita a realidade Obtém-se uma simulação correndo um modelo. Sistemas de Apoio à Decisão

26. Subsistema de gestão de modelos • Simulação • Vantagens: • É um processo descritivo - permite análise "what-if"; • Compressão do tempo; • Especificidade - o modelo de simulação é normalmente construido para a resolução de um problema específico (maior pormenor, precisão, mas menor reutilização); • É aplicável a uma grande variedade de problemas (inventariação, planeamento a longo prazo); • Permite a execução de experiências com diferentes variáveis, para determinar quais são mais importantes e com diferentes alternativas, para determinar qual é a melhor. Sistemas de Apoio à Decisão

27. Subsistema de gestão de modelos • Simulação • Limitações: • Não garante uma solução óptima; • A construção do modelo de simulação pode ser um processo demorado e caro; • As soluções e inferências fornecidas por um modelo de simulação não podem ser generalizadas para outros problemas (não reutilização); • A simulação convencional apenas fornece dados estatísticos após a execução de várias experiências que poderão ser contraditórios à intuição do utilizador; os decisores não são parte integrante da simulação e a sua experiência e os seus julgamentos não são directamente incorporados no processo. Sistemas de Apoio à Decisão

28. Subsistema de gestão de modelos Simulação Metodologia A simulação envolve a construção de um modelo do sistema real que serve depois para a execução repetida de experiências. • Definição do problema - o sistema real é examinado e classificado. Determina-se a necessidade do processo de simulação. • Construção do modelo de simulação - obtenção dos dados necessários. Determinação das variáveis e das relações entre elas. O algoritmo é implementado. • Teste e validação do modelo - permite assegurar a correcção do modelo (se a representação da realidade é fiel, pode ser feita utilizando dados reais). Sistemas de Apoio à Decisão

29. Subsistema de gestão de modelos Simulação Metodologia (continuação) • Desenho (definição) das experiências - Decidir quanto deve correr a simulação. Temos 2 objectivos em conflito: correcção ou precisão e custo. É importante determinar os cenários dos melhores e piores casos e também dos casos típicos. Isto permite estabelecer os intervalos de variação das variáveis de decisão. • Condução das experiências - Envolve desde a geração de números aleatórios à apresentação dos resultados. • Avaliações dos resultados - Interpretação dos resultados. Pode ser usada análise de sensibilidade. • Implementação - O gestor está mais envolvido no processo de simulação do que em outros modelos. Sistemas de Apoio à Decisão

30. Problema real Definição do problema Construção do modelo de simulação Teste e validação do modelo Desenho das experiências de simulação Execução das experiências Avaliação dos resultados Implementação dos resultados Subsistema de gestão de modelos O processo de simulação Sistemas de Apoio à Decisão

31. Subsistema de gestão de modelos Simulação visual O utilizador pode construir graficamente um modelo, tendo à disposição uma série de funções (matemáticas, financeiras e lógicas). Uma vez seleccionada uma função é inserida num script que posteriormente irá regular a execução do modelo. Em vez de células (tabelas) são usados elementos simbólicos. Ex: as variáveis são representadas por círculos e as constantes por quadrados. Sistemas de Apoio à Decisão

32. Subsistema de gestão de modelos Soluções comerciais Alguns SADs podem facilmente estabelecer a interface com aplicações independentes standards. Existem modelos quantitativos pre-programados que podem ser usados para acelerar e facilitar o processo de construção (programação) de um SAD. Alguns destes programas constituem blocos de construção de outros modelos quantitativos (ex: um modelo de regressão pode ser uma parte de um modelo de previsão que suporta um modelo de planeamento financeiro). Sistemas de Apoio à Decisão

33. Subsistema de gestão de modelos • Soluções comerciais • Pacotes estatísticos • Exemplo: SPSS executa análise de regressão, SAS.  • Pacotes de gestão • Existem várias centenas de pacotes de software no mercado para modelos desde controlo de inventários até gestão de projectos. Alguns sistemas para construção de SADs incluem facilidades de optimização e simulação. • Exemplo: Optimização: QBS+, IBM´s Optimization System Library (OSL), CPLEX; Simulação: GPSS, ProModel, SLAM, SIMAN e SIMSCRIPT. Sistemas de Apoio à Decisão

34. Subsistema de gestão de modelos • Soluções comerciais • Pacotes financeiros • Muitos SADs e folhas de cálculo incluem funções financeiras. Existem sistemas independentes de modelação financeira embebidos em sistemas de desenvolvimento de SADs e SIEs.  • Outros • @Risk (simulação para o Excel, Palisade Corp.), • Solver (Frontline Systems Inc.), • @Brain (redes neuronais para o Lotus 1-2-3, Talon Developmente, Co.), • Evolver (algoritmos genéticos para o Excel, Palisade Corp.). Sistemas de Apoio à Decisão

35. Subsistema de gestão de modelos Um sistema eficiente de gestão de modelos faz com que os aspectos estruturais e algorítmicos da organização de modelos e do processamento de dados a eles associados se torne invisivel para o utilizador (ex: a especificação das relações explícitas entre os modelos e a determinação de que resultados de um modelo são as entradas de outro modelo devem ser feitas pelo sistema e não pelo utilizador). Um SGBM deverá possuir capacidades similares aos SGBD. Sistemas de Apoio à Decisão

36. Subsistema de gestão de modelos • No entanto, não existem no mercado nenhuns SGBM, isto porque: • Cada organização usa os seus modelos algo diferentes; • Não existe um conjunto definido de classes de modelos tal como existem as diferentes estruturas de base de dados (relacionais, hierárquicas, de redes e orientados por objectos); • Algumas das capacidades necessárias a um SGBM (tais como seleccionar o modelo a utilizar ou decidir os valores a inserir) requerem conhecimento e raciocínio. O desenvolvimento de SGBM representa uma potencial área de aplicação de técnicas de IA e SP. Sistemas de Apoio à Decisão

37. Subsistema de gestão de modelos • Capacidades que um SGBM deve ter: • Controlo - o sistema deve permitir a selecção automática e manual dos modelos mais adequados à resolução de cada situação. Deve permitir a introdução de informação subjectiva pelo utilizador; • Flexibilidade - O utilizador deve poder usar modelos diferentes para conceber diferentes partes da solução do problema; • Feedback - O SGBM deve fornecer, a qualquer momento, ao utilizador informação sobre o estado do processo de decisão; Sistemas de Apoio à Decisão

38. Subsistema de gestão de modelos • Capacidades que um SGBM deve ter (continuação): • Interface - o utilizador deve sentir-se confortável com a interface com os modelos; • Redução de redundância - uso compartilhado de modelos; • Aumento da consistência - através da utilização dos mesmos modelos por vários decisores; • Comunicação - estabelecer os meios de comunicação entre modelos e a trocas de dados entre modelos combinados. Sistemas de Apoio à Decisão

39. Subsistema de gestão de modelos • Um SGBM deve permitir ao utilizador: • Aceder a modelos existentes; • Executar e manipular os modelos existentes, instanciação, selecção e sintese de modelos; • Armazenar modelos existentes; • Fazer a manutensão dos modelos existentes de acordo com as necessidades (alteração das condições); • Construir novos modelos com um esforço relativo, muitas vezes usando blocos construtivos. Sistemas de Apoio à Decisão

40. Subsistema de Gestão de Conhecimento Sistemas de Apoio à Decisão

41. Subsistema de gestão de conhecimento O subsistema de conhecimento pode melhorar e ampliar as capacidades do SAD, quer fornecendo sabedoria acerca do assunto em estudo, quer fornecendo conhecimento acerca da gestão e modelação de dados. Sistemas de Apoio à Decisão

42. Subsistema de gestão de conhecimento • Inteligência Artificial versus Natural • IA é permanente - as pessoas podem esquecer-se da informação ou mudar de emprego; • IA é fácil de duplicar e disseminar - a transferência de conhecimento entre os seres humanos é demorado e nunca é total; • IA pode ser mais barata; • IA pode ser documentada - através de um tracking das actividades do sistema. • IA pode executar algumas tarefas muito mais rapidamente -podem armazenar e processar grandes quantidades de informação. Sistemas de Apoio à Decisão

43. Subsistema de gestão de conhecimento • Inteligência Artificial versus Natural (continuação) • IN é criativa; • IN permite a incorporação directa de dados adquiridos por experiência sensorial, ao passo que a IA tem que trabalhar com representações simbólicas e abstractas. • EX: uma fotografia de jornal são apenas pontos numa escala de cinzentos, mas nós facilmente identificamos os padrões que revelam caras e outros objectos. • IN é mais globalizante - o ser humano pode usar toda a sua sabedoria (inclusive a adquirida noutros campos) para resolver um determinado problema. Os sistemas de IA são desenvolvidos para resolver problemas específicos e por isso são especializados numa área mais restrita de conhecimento. Sistemas de Apoio à Decisão

44. Subsistema de gestão de conhecimento Embora não possa adquirir experiência e conhecimentos como um ser humano, o computador pode usar o conhecimento fornecido por um perito humano. Este conhecimento consiste em factos, conceitos, teorias, métodos heurísticos e procedimentos. Todo o conhecimento relacionado com um determinado problema que é usado num sistema de IA é organizado numa base de conhecimento. Uma vez construída a base de conhecimento, as técnicas de IA são usadas para dar ao computador capacidade de inferência baseada nos factos e relações da base de conhecimento. Sistemas de Apoio à Decisão

45. Subsistema de gestão de conhecimento Processamento convencional É baseado em algoritmos claramente definidos que descrevem passo-a-passo o procedimento a seguir para resolver um problema. Pode ser uma fórmula matemática ou um procedimento sequencial. O algoritmo é convertido num programa (lista sequencial de instruções) que indica ao computador exactamente o que ele tem que fazer. Sistemas de Apoio à Decisão

46. Subsistema de gestão de conhecimento • Tipo de processamento: • Cálculo - execução de operações matemáticas, resolução de fórmulas; • Operações lógicas - execução de operações lógicas ; • Armazenamento - guardar factos em ficheiros; • Obtenção - aceder a dados guardados em ficheiros ; • Conversão - converter dados de um formato para outro; • Ordenação - análise e colocação dos dados em determinada ordem; • Edição - alteração, adição ou eliminação de dados; • Controlo - controloda operação de aparelhos externos; • Monitorização. Sistemas de Apoio à Decisão

47. Subsistema de gestão de conhecimento Inteligência artificial Baseada na representação e manipulação simbólica. Símbolos : letra, palavra, número usados para representar objectos, processos e suas relações. Objectos : pessoas, coisas, ideias, conceitos, eventos ou factos. Usando símbolos é possível contruir uma base de conhecimento que determina factos, conceitos e as suas relações. As técnicas básicas para manipular os símbolos e gerar conselhos para a resolução dos problemas são a busca e a comparação de padrões (pattern-matching). Sistemas de Apoio à Decisão

48. Subsistema de gestão de conhecimento Inteligência artificial É multidisciplinar, baseando-se em diversos campos da ciência, tais como a psicologia, linguística, matemática, estatística e gestão. Fornece o fundamento científico para o desenvolvimento de várias tecnologias comerciais. EX: Sistemas periciais, linguagem natural, reconhecimento de voz, fuzzy logic, robótica, sistemas sensoriais. Sistemas de Apoio à Decisão

49. Subsistema de gestão de conhecimento Inteligência artificial Turban E. And Aronson J., 1998 Sistemas de Apoio à Decisão

50. Subsistema de gestão de conhecimento Sistemas periciais Apareceram em meados dos anos 60. São sistemas computorizados que tentam imitar o processo de conhecimento e de raciocínio dos peritos, fornecendo conselhos para a resolução de problemas específicos. Usam o conhecimento humano armazenado num computador para resolver problemas que normalmente requerem a sabedoria humana. Representam o maior uso das técnicas de IA. São ferramentas importantes para o apoio a decisões estratégicas. Sistemas de Apoio à Decisão