34.Кількість інформації як міра відповідності випадкових процесів

Фундаментальним результатом теорії інформації є твердження про те, що у визначених, вельми широких умовах можна нехтувати якісними особливостями інформації і виразити її кількість числом, яким (і лише ним) визначаються можливості передачі інформації по каналах зв'язку і її зберігання в пристроях, що запам'ятовують. У основі інформаційної теорії лежить запропонований Шенноном спосіб виміру кількості інформації, що міститься в одному випадковому об'єкті події, величині, функції тощо відносно іншого випадкового об'єкту. Цей спосіб приводить до вираження кількості інформації числом. У простому варіанті дані випадкові об'єкти є випадковими величинами, що приймають лише кінцеве число значень. Хай ξ і η — випадкові величини, приймаючі n і m різних значень з вірогідністю p1…pnі g1…gn відповідно. Тоді кількість інформації, що міститься в випадкові величині ξ відносно випадкової величини η визначається числом I(ξ,η) = ∑ pijlog2(pij / piqj),i, j де pij вірогідність перетину подій ξ набуває i-е значення" і η набуває j-е значення. Інакше під інформацією розуміють повідомлення, яке усуває невизначеність системи, якої воно стосується. Академік В. Глушков дає наступне визначення інформації — це міра неоднорідності розподілу матерії й енергії у просторі й у часі, показник змін, якими супроводжуються всі здійснювані у світі процеси. За одиницю виміру інформації переважно приймають один біт.

35.Ранжування критеріїв по їх важливості методом Перстоуна.

У методі Терстоуна для чисельних оцінок ранжування критеріїв по їх важливості використовуються парні порівняння. Через sij позначимо частоту вибору альтернативи ai в якості більш кращою при порівнянні з альтернативою aj. Передбачається, що оцінка кожної з розглянутих альтернатив є випадковою величиною і кожну її реалізацію може оцінити експерт. Ця випадкова величина передбачається розподіленої за нормальним законом з математичним очікуванням Mi, І дисперсією . Різниця випадкових величин f (аi) і f (aj) також розподілена по нормальному закону розподілу з математичним очікуванням Mi = Mi-Mj і дисперсією де rij - коефіцієнт кореляції між величин f (аi) і f (aj). Завданням є визначення величин Mi, i належить {1 ..... n). Так як число альтернатив і оцінок обмежена, то ми маємо дискретний розподіл. Математичне очікування буде обчислюється за формулою: , де - частота появи значення хi випадкової величини Х (оцінки експерта), N-кількість експертів, mi - число появ хi.

36.Метод комплексної оцінки структур

Метод комплексної оцінки це розвиток методу інтегральної оцінки. За основу прийнята кваліметрична формула інтегральної оцінки якості об’єкта: де Куi – інтегральна якість об'єкта або i-го проекту; Псi – сукупність споживчих властивостей і-го проекту; Суi – сукупна вартість i-ого проекту. Метод комплексної оцінки структур формально об'єднав ряд принципів кількісної оцінки якості об'єкта, а саме: «дерево властивостей» (ієрархічність властивостей); «теоретичний еталон» (для того, щоб порівнювати різнорозмірні показники властивостей, їх потрібно привести до безрозмірності); «експертну оцінку» (для визначення бальности властивостей). Метод розроблений до повної реалізації – «Оцінка проектних вирішень конкурсних проектів серії житлових будинків для перспективного будівництва». Він вимагає серйозної підготовки з розробки показників, нормативної бази, спеціального програмного забезпечення обробки матеріалів на ЕОМ. Використовується для вирішення крупних завдань загальнодержавного рівня. Недоліками методу є: комплексний підхід, який потребує необхідність урахування всіх факторів, що впливають на якість рішення, приводить до простого переліку складових архітектурних елементів. Навіть зведення їх в групи, урахування їх взаємної важливості не може створити цілісної системи. Для цього потрібно встановити чіткий взаємозв'язок. Тому закономірним є перехід від загального комплексного підходу до системної оцінки, де здійснюватиметься урахування лише основних факторів, які вирішальним чином визначають поведінку системи.