- •1. Введение в мпур. Понятия: решение, альтернатива, управленческое решение. Условия принятия управленческого решения, типы (парадигмы) решений.
- •2. Метод линейного программирования. Графический метод решения задач линейного программирования для случая двух переменных. Общая постановка задач линейного программирования.
- •3. Транспортная задача. Нахождение базового решения транспортной задачи методом минимального элемента. Нахождение базового решения транспортной задачи методом северо-западного угла.
- •Нахождение базового решения транспортной задачи методом Фогеля. Осложнения транспортной задачи. Классические задачи линейного программирования (задачи о назначениях, раскрое, рюкзаке и т.Д.)
- •5. Многокритериальный выбор. Требования к набору критериев. Метод оценочных баллов. Метод сворачивания многокритериального критерия – метод аддитивной оптимизации. Определение весов критериев.
- •6. Мпур в условиях неопределенности и риска. Принятие решений без использования численных значений вероятностей исходов. Принятие решений с использованием значений вероятностей исходов.
- •7. Принцип оптимальности Парето. Определение множества Парето.
- •8. Принцип Парето. Диаграмма Парето.
- •10. Анализ и решение задач с помощью «дерева решений»
- •11. Прогнозирование как мпур. Походы и методы прогнозирования.
- •12. Методы получения количественных экспертных оценок. Метод средней точки. Метод Чермена-Акоффа.
- •14. Методы условной оптимизации: метод скаляризации, метод главного критерия, метод последовательных уступок, метод идеальной точки.
14. Методы условной оптимизации: метод скаляризации, метод главного критерия, метод последовательных уступок, метод идеальной точки.
Метод усл.оптимизации: Если кол-во точек множества Паретто 2≥, то выбрать точку лучшую по всем критериям не удается. Метод основан на введении компромиссов между критериями.
Метод скаляризации (весовых коэффициентов): аналогичен методу аддитивной свертки ( Fi = ∑λjaij. В некоторых случаях веса могут быть отрицательными.
Метод гл.критерия: частные критерии ранжируют по важности f1>f2>f3…Критерии f1 называют собственным критерием, остальные критерии переводят в ограничения. Варианты, для которых ограничения не удовлит. – отбрасывают.
Метод уступок: критерии ранжируются по важности. Пусть fi – max. Находят f1max. Делают уступку дельта f1. Делают уступку дельта f2, ищут f3max.
f1max – дельта f1 ≤ f1 ≤ f1max; f2max – дельта f2 ≤ f2 ≤ f2max => успех метода зависит от того, на сколько «тупой» max.
Метод идеальной точки: задается идеальная точка, где все частные критерии принимают оптимальное значение.