- •Модели многокритериального оценивания и анализа качества программного обеспечения и методы его оценивания
- •Содержание
- •4.1. Структура выбора со многими отношениями предпочтения
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.1. Характерные особенности задач многокритериального выбора
- •4.1.2. Уточненное описание структуры выбора с многими отношениями предпочтения. Общая постановка задач векторной
- •4.1.2. Уточненное описание структуры выбора с многими отношениями предпочтения. Общая постановка задач векторной
- •4.1.2. Уточненное описание структуры выбора с многими отношениями предпочтения. Общая постановка задач векторной
- •4.2. Множество эффективных альтернатив и его основные свойства
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.1. Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.2. Основные свойства множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.2.3. Методы построения множества Парето
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •Требования к выбору методов многокритериального
- •Технология разрешения критериальной неопределенности
- •4.3. Классификация современных методов решения задач многокритериального выбора
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.4. Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •Методы скаляризации (свертки показателей)
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •4.5. Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
- •Основные недостатки скаляризации
- •Метод анализа иерархий (метод Томаса Саати)
- •Обобщенная иерархия
- •Этапы МАИ
- •Этапы МАИ
- •шкала словесных определений уровня важности
- •общее удовлетворение школой
- •матрицы локальных приоритетов
- •Этапы МАИ
- •Этапы МАИ
- •Постановка задачи
- •Модель модернизации ИС кафедры
- •Графическое представление путей модернизации
- •Характерные сценарии модернизации ИС кафедры
- •Алгоритм решения задачи
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Результаты решения машинного
- •Методика сопоставления пакетов математических подпрограмм
- •Алгоритм построения интегрального показателя
- •Технология разрешения критериальной неопределенности. Ортогональный план экспертного опроса
- •Построение ортогонального плана экспертного опроса
- •Иллюстративные примеры. Пример 2
- •Результаты вычисления
- •Программные комплексы для управления проектами
- •Сложность сравнения
- •Требования к методике сопоставления
- •Показатели
- •Методика многокритериального выбора
- •Шкалы и ортогональный план
- •Результирующий показатель
- •Алгоритм методики
- •Результат сравнительного анализа
- •Публикации
- •Публикации
- •Публикации
- •Публикации
- •Проведение экспертного опроса
- •Построение ортогонального плана экспертного опроса
- •Построение результирующего показателя
- •выбор школы
- •оценки
- •общее удовлетворение школой
- •матрицы локальных приоритетов
- •оценки школ
Методика многокритериального выбора
F = { F1 , F2 , … Fm} (Показатели качества)
F2 = «Универсальность ПК» (Лингвистическая переменная)
T(F2 ) = {«низкая», «ниже среднего», |
(Терм) |
|
«средняя», «выше среднего», «высокая»} |
|
|
T(Fрез ) = {«плохая», «ниже среднего», |
(Результирующи |
|
«средняя», «выше среднего», |
|
й показатель) |
«хорошая»}
Продукционная модель вида:
Pj = «IF F1 = A1j and F2 = A2j , and…and Fm = Amj ,
THEN Fрез = Ajрез»
Aij T (Fi ), Ajres T (Fres )
Шкалы и ортогональный план
Термы лингвистической |
Шкала результирующего |
переменной в шкале |
показателя |
[-1,0,+1] |
|
bad |
|
below average |
average |
above average |
good |
1 |
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
0 |
A1res |
A2res |
A3res |
A4res |
A5res 1 |
Пример ортогонального плана экспертного опроса для 3
Результирующий показатель
Коэффициент результирующего (обобщённого) показателя
m |
m |
m |
Fres 0 i Fi ij Fi Fj ... 12...m F1F2 ...Fm |
||
i 1 |
i 1 |
j 1 |
|
|
j i |
|
|
Усредненные скалярные произведения |
|
A1res A2res A1res A3res A2res A4res A3res A5res |
|
2 |
|
8 |
|
Алгоритм методики
1. Формирование множества лингвистических шкал для каждого из частных показателей и результирующего показателя качества сопоставимых ПМП. Перевод частных
показателей в шкалу [-1, +1].
2. Построение ортогонального плана опроса экспертов и проведение экспертного опроса
3. Построение результирующего показателя качества сопоставимых ПК
Результат сравнительного анализа
ПОКАЗАТЕЛИ |
PROJECT |
PRIMAVERA |
SPIDER |
Потребительские |
1,25 |
1,23 |
0,99 |
|
характеристики |
||||
|
|
|
Функции |
0,91 |
0,69 |
1,08 |
|
менеджмента |
||||
|
|
|
ИТОГО |
2,14 |
1,95 |
2,08 |
Публикации
Юсупов Р.М., Заболотский В.П. Концептуальные и научно- методологические основы информатизации. – СПб.: Наука, 2009. — 542 с., 80 ил.
Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. – М.: Наука, 2006, 410 с.
Sokolov B. V., Yusupov R .M. Influence of Computer Science and Information Technologies on Progress in Theory and Control Systems for Complex Plants // Keynote Papers of the 13th IFAC Symposium on Information Control Problems in Manufacturing, Moscow, Russia, June 3–5, 2009. P. 54–69.
Sokolov BV, Yusupov RM (2004) Conceptual foundations of quality estimation and analysis for models and multiple-model systems. J Comput Syst Sci Int 6:5–16
Ivanov D, Sokolov B, Kaeschel J (2009a) A multi-structural framework for adaptive supply chain planning and operations control with structure dynamics considerations. Eur J Oper Res. doi:10.1016/j.ejor.2009.01.002
Ivanov D, Sokolov B (2010) Adaptive Supply Chain Management, Springer, 295 p.
#106
Публикации
Плотников А.М., Рыжиков Ю.И. Первая всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2003. Итоги и перспективы // Вестник технологии судостроения. – 2004. – № 12. – C. 69–73.
Рыжиков Ю.И., Плотников А.М. Вторая всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2005. // Вестник технологии судостроения. – 2006. –
№14. – C. 67–73.
Рыжиков Ю.И., Плотников А.М. Третья всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2007. // Вестник технологии судостроения. – 2008. –
№16. – C. 108-114.
Материалы 1-й, 2-й, 3-ей, 4-ой Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика», т.т. 1-2 – СПб.: ФГУП «ЦНИИ», 2003, 2005, 2007, 2009.
Труды 5-й Всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика», т.т. 1-2 – СПб.: ОАО «ЦТСС», 2011 г.
Аврамчук Е.Ф., Вавилов А.А., Емельянов С.В. и др. Технология системного моделирования / Под общ. ред. С.В.Емельянова. И.: Машиностроение, 1988.
Власов С.А., Девятков В.В. Имитационное моделирование в России: прошлое, настоящее, будущее //Автоматизация в промышленности, 2005, №5. стр. 63- 65.
Захаров И.Г. Обоснование выбора. Теория практики.- СПб.: Судостроение, 2006.-328 с., ил.
Краснощёков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. – М.: Фазис, 2000. – 400 с.
#107
Публикации
Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М.: Мир, 1978.
Бусленко Н.П. «Моделирование сложных систем», М., «Наука», 1968.
Т. Нейлор «Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем». М.: Мир, 1975. – 500 стр.
Р. Шеннон «Имитационное моделирование систем – искусство и наука». М.: Мир, 1978. – 418 стр.
Карпов Ю. Имитационное моделирование систем. Введение в моделирование с AnyLogic. СПб.:, БХВ-Петербург, 2005.
Ростовцев Ю.Г., Юсупов Р.М. Проблема обеспечения адекватности субъектно-объектного моделирования// Известия ВУЗов. Приборостроение. - № 7, 1991. – С.7-14.
Рыжиков Ю.И., Плотников А.М., Четвертая всероссийская научно-практическая конференция ИММОД-2009. Репринт. СПб.
Савин Г.И. Системное моделирование сложных процессов. М.: Фазис, 2000.
#108
Публикации
Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. – М.: Физматлит, 2001. – 320 с.
Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Концептуальные основы оценивания и анализа качества моделей и полимодельных комплексов // Теория систем и управления, 2004, № 6. С. 5–16.
Шеннон Р. Имитационное моделирование – искусство и наука. – М.: Мир, 1978. – 418 с.
Юсупов Р.М. Элементы теории испытаний и контроля технических систем: / Под ред. Р.М. Юсупова. – М.: Энергия, 1977. – 189 с.
Юсупов Р.М., Иванищев В.В., Костельцев В.И., Суворов А.И. Принципы квалиметрии моделей // IV СПб Международная конференция «Региональная информатика-95», тезисы докладов. – СПб, 1995. – С.90-91.
21st European Conference on Modelling and Simulation, June 4–6, Prague, Grech Republic, Proceedings, 2007, Prague 826 pp.
http://www.wintersim.org
http://www.scs.org
http://www.liophant.org/scsc
#109
Проведение экспертного опроса
Правило |
Результаты опроса эксперта на простые правила |
|
||
F1 |
F2 |
F3 |
Fинт |
|
1 |
Низкий |
Низкий |
Низкий |
0 |
2 |
Высокий |
Низкий |
Низкий |
0,2 |
3 |
Низкий |
Высокий |
Низкий |
0,6 |
4 |
Высокий |
Высокий |
Низкий |
? |
5 |
Низкий |
Низкий |
Высокий |
0,4 |
6 |
Высокий |
Низкий |
Высокий |
? |
7 |
Низкий |
Высокий |
Высокий |
? |
8 |
Высокий |
Высокий |
Высокий |
1 |
Для определения оценок результирующего показателя в сложных опорных ситуациях с учетом мнений эксперта в простых опорных
ситуациях произведем вычисление параметра * нечеткой меры Сугено, решив уравнение
(1 0.2 )(1 0.6 )(1 0.4 ) 1 1 0.048 2 +0.44 +0.2 = 0.
Корни уравнения равны соответственно 1* 0.48, 2* 8.69 .
Второе решение не удовлетворяет условию |
1 , следовательно, |
||||||||||||||||||
* 0.48 . |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
Тогда экспертная оценка |
результирующего |
показателя |
в 4 |
|||||||||||||||
опорной ситуации будет равна G |
* (P ) |
(1 0.2 * )(1 0.6 * ) 1 |
0.742 |
||||||||||||||||
|
|
* |
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, |
в |
6 |
|
опорной |
|
ситуации |
|
будет |
|
равна |
|||||||||
G |
* (P ) |
(1 0.2 |
* )(1 0.4 |
* ) 1 |
0.5616 , в 7 опорной ситуации будет |
||||||||||||||
|
|
|
* |
|
|
|
|||||||||||||
|
6 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
равна G * |
(P ) |
(1 0.6 * )(1 0.4 * ) 1 |
0.8848 . |
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
* |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
7 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|