
- •Глава I.
- •§ 1. Общие сведения
- •§ 2. Этапы операционного исследования
- •Глава II.
- •§ 3. Виды математических моделей, описываемых уравнениямл регрессии
- •§ 4. Дискриминация математических моделей, описываемых с помощью уравнений регрессии
- •§ 5. Проверка математической модели на адекватность
- •§ 6. Определение оптимальных решений на основе полученных уравнений регрессии
- •Глава III.
- •§7. Общие сведения
- •§ 8. Принятие решения в условиях полной определенности
- •§9. Принятие решения в условиях стохастической неопределенности, когда внешние условия задаются своими вероятностями
- •§10. Принятие решения в условиях полной неопределенности, когда вероятности внешних условий неизвестны
- •Глава IV.
- •§11. Общие сведения
- •§12. Закон распределения случайной функции. Характеристики случайной функции
- •Глава V.
- •§15. Общие сведения
- •§16. Определение вероятностей состояний системы, описываемой случайным марковским процессом с дискретными состояниями и дискретным временем
- •Глава VI.
- •§17. Общие сведения
- •§18. Одноканальная система с отказами
- •§ 20. Многоканальная система массового обслуживания с ожиданием в очереди при ограничении длины очереди
- •§ 21. Замкнутые системы массового обслуживания
- •§22. Теоретические основы метода
- •§ 23. Алгоритм для моделирования случайных величин, распределенных по показательному закону
- •§24. Решение задачи теории массового обслуживания методом статистического моделирования
- •Глава VIII.
- •§25. Общие сведения
- •§26. Решение задач линейного программирования графическим способом
- •§27. Математическая формулировка задачи линейного программирования
- •§ 28. Разрешимость системы ограничений в задачах линейного программирования
- •§29. Решение экономических задач методом линейного программирования
- •§30. Терминология, применяемая при решении задач линейного программирования
- •§ 37. Идея симплекс—метода
- •§38. Табличный симплексный метод
- •Глава IX.
- •§40. Общие сведения
- •§ 41. Проверка согласованности показаний двух экспертов
- •§42. Проверка согласованности показаний группы экспертов с помощью коэффициента конкордации Кендела
- •§ 43. Оценка компетентности экспертов
- •§ 44. Определение весов частных показателей эффективности
Глава IX.
ПРИМЕНЕНИЕ ЭКСПЕРТНОГО МЕТОДА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВЕСОВ ЧАСТНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ АВТОМОБИЛЬНО-ДОРОЖНЫХ СРЕДСТВ И СИСТЕМ
§40. Общие сведения
При исследовании различных процессов с задачей определения оптимальных решений часто возникают такие ситуации, когда сбор информации о состоянии исследуемых объектов затруднен или невозможен. В этом случае приходится полагаться на субъективные мнения экспертов. Экспертный метод применяется в настоящее время в экономике, технике, в военном деле, в медицине и в других областях человеческой деятельности. Работа экспертов может рассматриваться как процесс создания на основе имеющейся неполной информации предполагаемой (эвристической) модели причинно—следственных связей анализируемого явления или процесса и выработки рекомендаций для принятия оптимального решения.
С точки зрения теории вероятностей и математической статистики показания (оценки), выдаваемые каждым из экспертов, могут рассматриваться как варианты некоторой выборки из генеральной совокупности. Следовательно, коллективное мнение (коллективная оценка) представляет собой среднее арифметическое по каждому из факторов
Оценки, выдаваемые экспертами, могут выражаться в виде рангов, приписываемых каждому из факторов, или в виде баллов, например, в двухбалльной, трехбалльной, пятибалльной и tjt. системах.
Под рангом прнимают место фактора в ранжировочном ряду. Так, например, если данному фактору приписан ранг, равный единице, то это значит,что он является более весомым, по сравнению с другими факторами, которым приписаны ранги 2,3 и т.д.
При оценке факторов в баллах фактор, получивший наибольший балл, считается доминирующим.
При обработке оценок, выданных экспертами в рангах, должна соблюдаться нормировка рангов, т.е. сумма рангов должна быть равна сумме членов натурального ряда, т.е.
Проиллюстрируем порядок определения коллективного мнения группы экспертов
на примере.
Пример 21. Предположим, что четырьмя экспертами была произведена оценка зна-чимости шести факторов (критериев),применяемых для оценки качества дорожностроительных машин в рангах (табл. 22).
Табли ца 22. Матрица оценок, составленная на основе показаний четырех экспертов в рангах
Номер |
Факторы |
Сумма |
|||||
экспер- |
Ф1 |
Ф2 |
Ф3 |
Ф4 |
*5 |
ф6 |
рангов |
та |
Производительность |
Энергоемкость |
Надежность |
Ремонтопригодность |
Цена изделия |
Технологичность |
|
1 2 3 4 |
1 3 6 6 |
2 1 3 6 |
3 2 1 ■5' |
2 4 2 1 |
5 5 4 2 |
4 6 5 4 |
17 21 21 24 |
Решение
1. Проверяем матрицу оценок на условие нормировки.
Рассматривая табл. 22 видим, что у первого эксперта имеется повторение рангов: второй и четвертый факторы делят второе и третье места. Это значит, что у первого эксперта нарушено условие нормировки. Для исправления этого положения производим нормировку рангов. Значения рангов для второго и четвертого фактора вычисляем по формуле
2 + 3 =2,5 (см. табл.23).
Из табл. 22 видно также, что у четвертого эксперта первый и второй факторы поделили пятое и шестое места. Поэтому ранг для первого и второго факторов составляет
5+6 = 5,5 (см. табл.23).
Таблица 23. Нормированная матрица оценок, составленная на основе показаний четырех экспертов
№ |
—— Эксперты |
|
Факторы |
|
|
Сумма |
||
п,/п |
|
Ф] |
Ф2 |
Ф3 |
Ф4 |
ф5 |
Фб |
рангов |
1 2 3 4 |
Первый эксперт Второй эксперт Третий эксперт Четвертый эксперт |
1 3 6 5,5 |
2,5 1 3 5,5 |
4 2 1 4 |
2,5 4 2 1 |
6 5 4 2 |
5 6 5 3 |
21 21 21 21 |
5 |
Среднее арифметическое, т.е. коллективное мнение группы экспертов |
3,875 |
3 |
2,75 |
2,375 |
4,25 |
4,75 |
21 |
6 |
Место фактора в ран— жировочном ряду |
4 |
3 |
2 |
1 |
5 |
6 |
21 |
Примечание.. Оценки 2,5 и 5,5 называются связанными.
Ранжировочный ряд не устанавливает величину разности между значимостью факторов, а устанавливает лишь их последовательность.