- •1. Что такое управленческие решения, кто такие лпр, как подобрать экспертов?
- •2. Что входит в задачи принятия решения, его этапы?
- •3. Какие требования предъявляются при формулировке решения, что такое обратная связь?
- •4. Приведите пример характеристик и допустимые области решения.
- •5. Методы сравнения характеристик различной размерности.
- •6. Принятие решений по качественным характеристикам.
- •7. Традиционные и логические требования к решению.
- •8. Оценка понятий «очень», «не очень», «лучше», «хуже» с помощью нечётких переменных.
- •9. Методы оценки функций принадлежности, приведите пример.
- •Способ одного эксперта.
- •Метод количественной экспертизы.
- •10. Приоритеты и методы оценки приоритетов.
- •Способы определения приоритетов:
- •Способ одного эксперта;
- •Групповая экспертиза;
- •Использование функций приоритетов;
- •Метод парного сравнения.
- •11. Выбор вариантов решения, приведите пример (бизнес-центр, ответственный: аспирант, доцент, профессор, менеджер).
- •12. Методы согласования вариантов среди участников решения.
- •13. Определение множества не доминированных вариантов для покупателя и продавца (метод Парето).
- •14. Оптимальный вариант и условия определения оптимальных вариантов.
- •15. Правила главных характеристик и гарантированный уровень решения.
- •16. Правила квасе-паритета, взвешенных суммы и произведения характеристик.
- •17. Функция желательности.
- •18. Правило близости к идеалу и гарантированного результата.
- •19. Правила последовательных уступок, гарантированных достоинств и недостатков, правило стабильной оптимальности.
- •20. Общая модель принятия решений, требования к общей модели, приведите пример.
- •21. Приём и согласование решений.
- •22. Решения в условиях риска и вероятности.
- •23. Принятие решений по экспериментальным данным на примере оценке прибыли турфирмы.
- •24. 7 Методов количественного расчёта.
- •1 Метод. Экстраполяция
- •2 Метод. Конечные разности
- •3 Метод Временный ряд
- •4 Метод огибающих кривых
- •5 Метод Дисперсионный анализ
- •25. Метод крутого восхождения и симплекс планирования.
- •26. Методы экспертного прогнозирования, метод сценариев.
- •28. Приёмы разрешения конфликтов.
- •29. Карта конфликта и генератор вариантов.
7. Традиционные и логические требования к решению.
Требования к решению можно представить следующим образом:
В виде неравенства для количественных значений характеристики;
В виде интервала значений количественных значений;
В виде словесных значений количественных характеристик;
В виде перечня словесных значений.
Логическая функция требований будет принимать только два значения, 0 и 1. 0 – значение данной функции, отражающей логику данного требования, соответствует неприемлемому значению, а 1 – значение функции соответствует приемлемому значению.
Традиционное требование – Требования к характеристикам решения, которым соответствует функция, принимающая только значение 0 или 1
Подобные требования слишком жесткие и на практике, конечно, приходится пользоваться более гибкими и мягкими требованиями. Более мягкое требование, чем требование в виде неравенства можно задать, если логическая функция будет принимать не только значение 0 или 1, а любые значения в интервале от 0 до 1.
Чем больше величина логической функции, тем более приемлемым является вариант решения. То есть 0 - значениям логической функции соответствуют неприемлемые варианты, а 1 – значениям – полностью приемлемые варианты.
Таким образом, формулировка требований с помощью логической функции, заданной в интервале от 0 до 1, будет соответствовать более реалистическому процессу принятий решений.
Логическая функция может быть:
Левосторонней;
Правосторонней;
Двусторонней – позволяют гибко оценивать вариант в двустороннем диапазоне значений характеристик;
Линейной;
Нелинейной.
8. Оценка понятий «очень», «не очень», «лучше», «хуже» с помощью нечётких переменных.
Понятия нечеткой и лингвистической переменных позволяют при необходимости также формализовать такие слова как «очень», «не очень» и «лучше», «хуже».
Эти слова связаны с качественными характеристиками решения и в некоторых случаях позволяют упростить и уточнить процедуру принятия решений.
Сравнение нечетких переменных осуществляется путем сложения разниц значений их функций принадлежности и эталонного значения в фиксированных точках на оси характеристик.
Эталон (идеал) – несуществующий вариант решения, составленный из наилучших значений характеристик.
Возможны случаи суммарных потерь по отношению к эталонному варианту решения. В этом случае, надо сложить потери для каждого варианта решения и получить величины суммарных по обеим характеристикам потерь. Тот вариант, который имеет меньшую сумму потерь, и можно рекомендовать как лучший.
Функции принадлежности, определяющие степень нечеткости, размытости множеств значений можно построить следующими способами:
Способ одного эксперта.
Эксперт, обычно им является ЛПР, выбирает подходящую количественную шкалу для оценки нечеткой переменной и на основе своего представления о характере нечеткой переменной, опыта и интуиции задает значения функции принадлежности от 0 до 1 на количественной шкале характеристики.
Метод коллективной экспертизы.
Подбирается группа экспертов, обычно от 2 до 7 человек. Для рассматриваемой качественной характеристики решения устанавливается количественная шкала, на которой выделяется от 3 до 7 опорных точек. Каждая опорная точка по порядку возрастания количественной шкалы предъявляется экспертам. Каждый из экспертов должен ответить только да или нет на вопрос: принадлежит ли указанное значение количественной шкалы рассматриваемому качественному понятию. Путем деления числа экспертов, ответивших «да», на число экспертов ответивших «нет», определяются значения функции принадлежности в соответствующих опорных точках.