Тема 6. Экспертные оценки в управлении 196

Лекция 8. Использование информационных технологий при математической обработке экспертиз 196

Понятие об экспертизах 196

Экспертное оценивание важности объектов 201

А. Усреднение экспертных оценок 201

Б. Попарное сравнение объектов 208

В. Сложные экспертизы. Метод дерева целей 215

Г. Метод анализа иерархий (МАИ) 221

Контрольные вопросы к теме №6 225

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ 226

Введение

Структура и элементы процесса принятия оптимальных решений:

1. Среда, в которой принимаются решения;

2. Локализация проблемной ситуации (ПС), ограничивающая принимаемые решения;

3. Построение модели многоальтернативной вероятностной сети вариантов решений;

4. Анализ отношений между множеством альтернатив ПС (неопределенность, толерантность-эквивалентность, - частичный порядок, - квазипорядок, - нестрогий порядок, - совершенный строгий порядок) и свойств отношений (симметричность, рефлексивность, транзитивность, антисимметричность и др.);

5. Анализ наблюдаемости, управляемости и устойчивости процесса принятия решений;

6. Оценка реакции среды на выбранные решения;

7. Анализ ресурсов для преодоления реакции в процессе исполнения решений;

8. Блокирование решений при отсутствии ресурсов или принятие решений при наличии ресурсов;

9. Выбор способа принятия решений (устранение неопределенности, компенсация риска, максимальное использование определенной информации);

10. Выбор метода оптимального моделирования вариантов решений (детерминированные равномерно оптимальные модели, вероятностные статистические оптимальные модели, эвристические экспертные модели, диалоговые игровые и коалиционные модели, модели управления временем и ресурсами, модели оптимального программирования и др.);

11. Оптимизация экономических решений (оптимальное управление запасами, управление производителем и потребителем, управление частным, общим экономическим равновесием, неравновесным и равновесным экономическим ростом и др.);

12. Оптимизация вычислений в процессе принятия решений, в том числе: тип критерия оптимизации (скалярные, векторные решения), алгоритмы вычислений (дихотомии, золотого сечения, Рунге-Кутты), способ агрегирования алгоритмов в пакетах программ вычислительной математики (MathCad, Matlab, Mathematica);

13. Инструментальные средства информационных технологий поддержки оптимальных решений (семантическое моделирование – Word, структурное моделирование – Access, параметрическое моделирование – Excel), технологии реляционной алгебры в системном анализе решений – OLAP, Oracle, технологии интеллектуальных экспертных систем;

14. Информационные технологии поддержки оптимальных решений (ИТ параллельного анализа вариантов решений в электронных таблицах, технологии последовательного решения – Поиск решения, ИТ библиотек типовых решений);

15. ИТ взаимодействия лица, принимающего решения, со средой принятия решения (ИТ полного разрешения ПС, ИТ компенсации остаточного риска принятых решений, ИТ мониторинга за развитием ПС).