- •Лекции по системному анализу
- •Глава I
- •Системы
- •1.2. Общая теория систем
- •Функции и аспекты системного подхода
- •Аспекты системного подхода:
- •1.4. Взаимодействие системного подхода с другими междисциплинарными системными направлениями
- •Глава II Системный анализ
- •2.1. Системный анализ и системотехника
- •2.2. Основные этапы системного анализа
- •2.3. Модели в системном анализе
- •2. 3. 1. Отношения
- •Т.О., множество r-(X) – это множество всех элементов y м, с которыми фиксированный элемент м находиться в отношении r.
- •Рассмотрим четыре отношения специального вида:
- •Операции над отношениями.
- •В графе g(r_) присутствуют только те дуги, которые отсутствуют в графе g(r).
- •Отношение толерантности
- •Отношение порядка
- •Размытые (нечеткие) множества
- •2.2.2. Классификация моделей
- •Взаимодействие со средой.
- •При описании системы в виде конечного автомата: ,
- •2.3.1. Трехместные и n-местные отношения
- •II.4.3. Понятие нечеткой и лингвистической переменной
- •Шкала наименований:
- •Этап 5. Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
- •IV.6. Этап 6. Принятие решения
- •3.1. Методы экспертного оценивания альтернатив
- •4.3.1. Методы получения качественных оценок
- •1. Метод парных сравнении
- •2. Метод множественных сравнений (мс)
- •3. Ранжирование
- •4. Метод векторов предпочтений
- •5. Задача классификации
- •4.1.2. Методы получения количественных оценок
- •2. Метод Черчмена – Акофа
- •3. Метод Терстоуна
- •Определение результирующих оценок ответов экспертов
- •1. Принцип Кондорсе
- •2. Принцип Борда
- •A Лекция №11
- •5.4.2 Меры близости на отношениях
- •Парадокс Эрроу.
- •4. 3.5. Медиана Кемени
- •Эвристический алгоритм
- •A Лекция №13
- •6.4 Показатели согласованности общественного мнения группы экспертов
- •6.4.1 Метод коэффициентов ассоциаций
- •VI.4.2 Коэффициенты ранговой корреляции
- •6.4.3 Коэффициент конкордации (от англ. Согласованность)
- •Эксперты дают одинаковые оценки разным альтернативам
- •Многокритериальные задачи принятия решения Классификация многокритериальных задач
- •1. Задачи оптимизации на множестве целей.
- •2. Задачи оптимизации на множестве объектов
- •3. Задача оптимизации на множестве условий функционирования
- •4. Задача оптимизации на множестве этапов функционирования
- •Предпочтения лпр
- •Наилучшие решения
- •Если множество maxpB не является внешне устойчивым, то для утверждения о том, что выбор следует ограничить рамками этого множества, нет основания (т.Е. Наилучший объект может этому множеству)
- •Т Лекция№16 у Слейтора все граничные точки включены в множество.
- •А Лекция №17 Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- •7.2.3. Принципы компромисса.
- •К Лекция № 19
- •IV. Методы порогов сравнимости.
- •1. Вводятся бинарные отношения.
- •2. Появился добавочный коэффициент.
- •Использование нечетких множеств в мкз
- •Методы прогнозирования Существуют 2 направления:
- •К Лекция №20
- •2. Эти методы опираются на методологию системного аналитика.
IV.6. Этап 6. Принятие решения
На этапе принятия решения человек (в дальнейшем будем его называть лицо, принимающее решение – ЛПР) сталкивается с необходимостью выбора наилучшего варианта. Основная трудность в процессе принятия решения определяется наличием значительного числа критериев, характеризующее принимаемое решение. Поэтому, ЛПР стремится выбрать такой вариант, который представляется ему наилучшим в соответствии с его системой предпочтения.
Однако система предпочтения ЛПР является слабоструктурированной, т.е. она не позволяет априорно полностью проанализировать все альтернативы, установить их существенность, сформулировать критерий выбора наилучшей альтернативы. Поэтому необходимо провести определенную структуризацию задачи принятия решений, позволяющую уточнить систему предпочтений лица, принимающего решение, а уже затем осуществлять выбор.
Для выявления и уточнения предпочтений ЛПР и выбора решения, согласованного с этим предпочтениями строится многокритериальная модель, позволяющая производить многокритериальный анализ. Эта модель должна удовлетворять следующим свойствам:
быть логически непротиворечивой;
содержать описание всех важнейших элементов задачи принятия решений
давать возможность использования реальной информации о задаче, получаемой от ЛПР
быть простой и удобной для анализа и использования лицом, принимающего решение
В общем виде модель задачи принятия решения м.б. представлена как: <Z, A, k, S, f, P, r>
Z - тип решаемой задачи (например найти наилучшее решение, найти множество рациональных решений), во многом влияет на метод решения;
A - список альтернатив;
К - множество критериев;
S - шкала, по которой измеряются критерии;
f - область рациональных (допустимых) решений (отображение альтернатив);
p - предпочтения на допустимой области;
r - решающее правило (каким правилом руководствуется ЛПР при принятии решения).
Каждое
решение приводит к выбору какого-либо
варианта, который оценивается по
совокупности критериев
,
которую можно представить в виде вектора:
K(x)=
=
.
Для
каждого из критериев
должна
быть задана или построена шкала
,
представляющая собой множество
упорядоченных оценок, шкалы
образующие множество S
могут быть различных типов.
Декартово
произведение
образует
множество векторных оценок, каждое
решение меняется по шкале
,
т.е. каждому решению х из Х ставится в
соответствие n-мерная
векторная оценка
,
где
–
некоторое значение i-го
критерия по шкале. Таким образом,
множеству допустимых решений Х ставится
в соответствие множество допустимых
векторных оценок
,
с помощью отображения
3.1. Методы экспертного оценивания альтернатив
Если оправданны лишь качественные оценки предпочтительности альтернатив, либо разбив их на классы по тем или иным качественным признакам, то мы вправе использовать парные множественные сравнения, непосредственное ранжирование, классификацию и т.д.
Если характер анализируемой информации таков, что целесообразно получать численные оценки сравнительной предпочтительности альтернатив, то используем тот или иной метод численной оценки, начиная от непосредственных численных оценок и кончая более тонкими методами Терстоуна и фон Неймана-Моргенштерна.
