4. Alegerea proprie a strategiei de luare a deciziilor pe baza proiecțiilor model ale consecințelor alegerii aceleiași strategii pentru rezolvarea problemei date. 5. Implementarea strategiei alese în practică și eventual identificarea următoarelor probleme decizionale cauzate de rezolvarea problemei date. Fiecare dintre aceste faze ale rezolvării problemei decizionale poate fi foarte laborioasă în practică, iar stăpânirea acesteia poate forța participarea personalului decizional.
Pe măsură ce crește complexitatea înțelegerii problemei, crește și complexitatea problemelor de luare a deciziilor sau a diferitelor teorii decizionale.
Ce este un sistem expert/sistem de cunoștințe?
Un sistem expert (ES) este un sistem care oferă sfaturi privind selecția optimă, poate diagnostica o problemă și face recomandări pentru rezolvarea unei probleme. În principiu, CE folosește cunoștințele umane pentru a rezolva o problemă reală, care ar necesita în mod normal inteligența umană, sau un specialist - un expert.
Programele clasice rezolvă sarcini folosind logica deciziei, care (folosește) nu are cunoștințe sau foarte puține cunoștințe despre problemă, în afară de algoritmul normal necesar pentru rezolvarea sarcinii plus condițiile limită necesare. Aceste cunoștințe fac parte din codul sursă, așa că, dacă cunoștințele se schimbă, trebuie să schimb întregul program. Sistemele de cunoaștere stochează experiența umană (cunoștințe) în baza de cunoștințe (BZ) și este utilizată pentru a rezolva o problemă folosind doar cunoștințele care aparțin problemei. Aici nu mai este necesar să schimb programul dacă vreau să folosesc acest sistem pentru a rezolva o altă sarcină folosind aceeași bază de cunoștințe. Un alt avantaj al acestor sisteme în comparație cu cele clasice este capacitatea de a afișa procesul de derivare și de a face față unui anumit grad de incertitudine.