Experience in the DITTY project tau

Experience in the DITTY project taught us that both points of strength of the proposed DSS framework are effective in practice.

The main limitation of the proposed DSS framework is the discrete approach with respect to the control options and the external factors. When control options and external factors vary in continuous sets, gridding of these sets suffers from a number of drawbacks. First of all, there is no guarantee that the final decision is the truly optimal one, since evaluation of points outside the considered grid could in principle change the outcome of the decision process. This problem could be alleviated by increasing the density of the grid, but this solution is not always possible in practice, especially when model simulations are very time consuming. In this respect, another opportunity offered by the proposed DSS structure is to exploit the feedback branch for the refinement of the solution. One could start from a sparse grid of the set of control options, and then refine iteratively the solution in the most promising zone. Another limitation of the proposed DSS framework is that it heavily relies on the availability of models of the cause–effect relations in the system under study. If models with these characteristics are not available or cannot be developed, the DSS structure of Fig. 1 is not applicable. In this respect, another limitation is that the DITTY-DSS structure was not conceived for model development. Moreover, the accuracy of the DSS outcomes is strictly dependent on the accuracy of the models. Although model uncertainty is considered and presented in the DSS outcomes, inaccurate models produce a high level of uncertainty, thus hindering decision makers from trusting the DSS results. Finally, another limitation could be that the mechanism underlying the DSS structure of Fig. 1 is not completely automatic, rather it requires user's participation and supervision. Although participation of decision makers in the decision process is a prerequisite for developing effective DSSs, we experienced that their involvement in highly technical parts, such as guiding the refinement of the solutions or providing the AHP pairwise comparisons, could repulse them from using the tool.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประสบการณ์ใน DITTY โครงการสอนเราว่า ทั้งสองจุดของความแข็งแรงของกรอบงาน DSS เสนอมีประสิทธิภาพในทางปฏิบัติข้อจำกัดหลักของกรอบงาน DSS เสนอวิธีแยกกันกับตัวควบคุมและปัจจัยภายนอกได้ เมื่อควบคุมตัวเลือก และปัจจัยภายนอกที่แตกต่างกันในชุดต่อเนื่อง gridding ชุดนี้ suffers จากข้อเสีย ประการแรก ไม่รับประกันว่า การตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นดีที่สุดอย่างแท้จริง เนื่องจากประเมินคะแนนนอกตารางพิจารณาได้ในหลักเปลี่ยนผลลัพธ์ของกระบวนการตัดสินใจ ปัญหานี้อาจจะ alleviated โดยการเพิ่มความหนาแน่นของเส้นตาราง แต่นี้ไม่เสมอไปได้ในทางปฏิบัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแบบจำลองมากใช้เวลานาน ประการนี้ โอกาสอื่นที่นำเสนอ โดยโครงสร้าง DSS เสนอจะใช้สาขาผลป้อนกลับสำหรับละเอียดลออของโซลูชัน หนึ่งอาจเริ่มต้นจากตารางห่างของชุดของตัวเลือกการควบคุม และคัดสรรซ้ำ ๆ แล้ว การแก้ปัญหาในเขตพื้นที่ว่า ข้อจำกัดอื่นของกรอบงาน DSS เสนอคือ ว่า มันหนักอาศัยความพร้อมของแบบจำลองความสัมพันธ์ของสาเหตุผลในระบบภายใต้การศึกษา ถ้าแบบจำลอง มีลักษณะเหล่านี้ไม่มี หรือไม่ได้รับการพัฒนา โครงสร้าง DSS 1 Fig. ไม่สามารถใช้ ประการนี้ ข้อจำกัดอื่นได้ว่า โครงสร้าง DITTY DSS ที่รู้สึกไม่พัฒนารูปแบบ นอกจากนี้ ความถูกต้องของผล DSS เป็นอย่างเคร่งครัดขึ้นอยู่กับความถูกต้องของแบบจำลอง แม้ว่าแบบจำลองความไม่แน่นอนพิจารณา และแสดงผล DSS รุ่นที่ไม่ผลิตระดับสูงของความไม่แน่นอน จึง ขัดขวางผู้ตัดสินใจจากความเชื่อถือผล DSS ในที่สุด ข้อจำกัดอื่นอาจจะว่า ไม่สมบูรณ์อัตโนมัติกลไกต้นแบบโครงสร้าง DSS 1 Fig. แทนที่จะ ต้องดูแลและมีส่วนร่วมของผู้ใช้ แม้ว่าการมีส่วนร่วมของผู้ตัดสินใจในกระบวนการตัดสินใจเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการพัฒนามีประสิทธิภาพ DSSs เราพบว่าการมีส่วนร่วมในส่วนเทคนิคสูง เช่นละเอียดลออของโซลูชั่นแนะนำ หรือให้เปรียบแพร์ไวส์ AHP สามารถ repulse พวกเขาจากการใช้เครื่องมือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

มีประสบการณ์ในโครงการเพลงสั้น ๆ สอนเราว่าทั้งสองจุดของความแข็งแรงของกรอบ DSS เสนอที่มีประสิทธิภาพในการปฏิบัติ. ข้อ จำกัด หลักของกรอบ DSS ที่นำเสนอเป็นวิธีการที่ไม่ต่อเนื่องที่เกี่ยวกับตัวเลือกการควบคุมและปัจจัยภายนอก เมื่อตัวเลือกการควบคุมและปัจจัยภายนอกที่แตกต่างกันในชุดต่อเนื่อง gridding ชุดนี้ได้รับความทุกข์จากจำนวนของเสีย ครั้งแรกของทั้งหมดไม่มีการรับประกันว่าการตัดสินใจขั้นสุดท้ายเป็นคนที่ดีที่สุดอย่างแท้จริงตั้งแต่การประเมินผลของจุดที่อยู่นอกตารางการพิจารณาในหลักการสามารถเปลี่ยนแปลงผลของกระบวนการตัดสินใจ ปัญหานี้อาจจะบรรเทาได้โดยการเพิ่มความหนาแน่นของตาราง แต่วิธีนี้ไม่เสมอไปได้ในทางปฏิบัติโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการจำลองรูปแบบการใช้เวลานานมาก ในแง่นี้โอกาสที่นำเสนอโดยเสนอโครงสร้าง DSS คือการใช้ประโยชน์จากข้อเสนอแนะสาขาสำหรับการปรับแต่งของการแก้ปัญหา หนึ่งสามารถเริ่มต้นจากตารางเบาบางชุดของตัวเลือกการควบคุมและปรับแต่งแล้วซ้ำการแก้ปัญหาในพื้นที่ที่มีแนวโน้มมากที่สุด ข้อ จำกัด ของการเสนอกรอบ DSS ก็คือว่ามันหนักขึ้นอยู่กับความพร้อมของรูปแบบของความสัมพันธ์ที่ทำให้เกิดผลกระทบในระบบการศึกษา ถ้ารุ่นที่มีลักษณะเหล่านี้จะไม่สามารถใช้ได้หรือไม่สามารถที่จะพัฒนาโครงสร้าง DSS ของรูป 1 ไม่สามารถใช้ได้ ในแง่นี้ข้อ จำกัด อีกประการหนึ่งคือว่าโครงสร้างเพลงสั้น ๆ -DSS ไม่ได้รู้สึกสำหรับการพัฒนารูปแบบ นอกจากนี้ความถูกต้องของผล DSS เป็นอย่างเคร่งครัดขึ้นอยู่กับความถูกต้องของแบบจำลองที่ แม้ว่าจะมีความไม่แน่นอนมีการพิจารณารูปแบบและแสดงผล DSS รุ่นที่ไม่ถูกต้องในการผลิตระดับสูงของความไม่แน่นอนจึงขัดขวางผู้มีอำนาจตัดสินใจจากความไว้วางใจผล DSS ในที่สุดข้อ จำกัด อื่นอาจเป็นไปได้ว่ากลไกพื้นฐานโครงสร้างของ DSS รูป 1 ไม่ได้โดยอัตโนมัติอย่างสมบูรณ์ค่อนข้างจะต้องมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการกำกับดูแล แม้ว่าจะมีส่วนร่วมของผู้มีอำนาจตัดสินใจในกระบวนการตัดสินใจเป็นสิ่งที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาที่มีประสิทธิภาพ DSSs เรามีประสบการณ์ที่มีส่วนร่วมในส่วนเทคนิคสูงเช่นแนวทางการปรับแต่งของการแก้ปัญหาหรือให้เปรียบเทียบ AHP คู่สามารถขับไล่พวกเขาจากการใช้เครื่องมือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ประสบการณ์ในโครงการดีตตี้สอนเราว่า ทั้งสองจุดของความแข็งแรงของ DSS เสนอกรอบมีประสิทธิภาพในการปฏิบัติ

ข้อจำกัดหลักของการเสนอกรอบแนวทางใจไม่ต่อเนื่องกับการเคารพ ควบคุมตัวเลือกและปัจจัยภายนอก เมื่อตัวเลือกการควบคุมและปัจจัยภายนอกแตกต่างกันในชุดอย่างต่อเนื่อง gridding ของชุดเหล่านี้ได้รับความทุกข์จากจำนวนของข้อเสียครั้งแรกของทั้งหมด ไม่มีหลักประกันว่า การตัดสินใจสุดท้ายอยู่ที่เหมาะสมอย่างแท้จริง เนื่องจากคะแนนการประเมินภายนอกพิจารณาตารางสามารถในหลักการเปลี่ยนแปลงผลของกระบวนการการตัดสินใจ ปัญหานี้สามารถ alleviated โดยการเพิ่มความหนาแน่นของตาราง แต่วิธีนี้ไม่ได้เป็นไปได้เสมอในการปฏิบัติ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแบบจำลองเชิงจะใช้เวลานานมากในส่วนนี้ อีกโอกาสหนึ่งที่เสนอ โดยนำเสนอระบบโครงสร้างคือการใช้ประโยชน์จากสาขาข้อเสนอแนะสำหรับการปรับแต่งของสารละลาย หนึ่งสามารถเริ่มต้นจากตารางที่ขึ้นของการตั้งค่าของตัวเลือกการควบคุมและจากนั้นปรับแต่งซ้ำแก้ไขโซน มีแนวโน้มมากที่สุดอีกข้อ จำกัด ของการเสนอระบบสนับสนุนการตัดสินใจกรอบนั้น ต้องอาศัยความพร้อมของรุ่นของสาเหตุและผลสัมพันธ์ในระบบศึกษา ถ้าเป็นรุ่นที่มีลักษณะเหล่านี้จะไม่สามารถใช้ได้หรือไม่สามารถพัฒนา ระบบโครงสร้างของรูปที่ 1 จะไม่ใช้บังคับ ในการนี้ มีข้อจำกัดอีกคือว่า โครงสร้าง ditty-dss ไม่คิดพัฒนารูปแบบ