 
        
        - •Фгбоу впо «Воронежский государственный технический университет»
- •Введение
- •1. Методологические основы моделирования управленческих, экономических и бизнес-процессов
- •1.1. Основные понятия теории моделирования
- •1.2. Классификация и назначение моделей
- •1.3. Этапы моделирования
- •1.4. Системный и процессный подходы в моделировании.
- •1.5. Моделирование при целеполагании. Метод анализа иерархий
- •2. Аналитические модели
- •2.1. Методы отбора существенных факторов в моделях производственных систем.
- •Матрица стандартизованных рангов
- •Преобразованная матрица стандартизованных рангов
- •2.2. Морфологический подход в моделировании.
- •2.3. Информационный подход в моделировании
- •2.4. Оценка надёжности производственных систем
- •3. Имитационное моделирование
- •3.1. Имитационное моделирование экономических, управленческих и бизнес-процессов
- •3.2. Метод Монте-Карло
- •3.3. Планирование экспериментов
- •3.4. Динамическое моделирование управленческих, экономических и бизнес-процессов
- •3.5. Моделирование производственных процессов с помощью сетей Петри
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Методические указания
- •Общие методические указания
- •Вопросы для подготовки к защите индивидуального задания
- •1. Моделирование структур производственных систем
- •2.Метод корреляционно-регрессионного анализа в прогнозировании
- •3. Решение оптимизационных задач
- •4. Определение надёжности производственных систем и процесов
- •Раздел 1. Методологические основы моделирования управленческих, экономических и бизнес-процессов.
- •Тема 1. Методы моделирования производственных систем, управленческих, экономических и бизнес-процессов.
- •Тема 2. Классификация и назначение моделей производственных систем, управленческих, экономических и бизнес-процессов
- •Тема 3. Системный подход к производству, как объекту моделирования.
- •Тема 4. Метод анализа иерархий.
- •Раздел 2. Аналитические модели
- •Тема 5. Моделирование структур производственных систем.
- •Тема 6. Методы отбора существенных факторов моделей производственных систем, управленческих, экономических и бизнес-процессов
- •Раздел 3. Имитационные модели
- •Тема 7. Имитационное моделирование как метод исследования и анализа производственно-экономических систем и процессов.
- •Тема 8. Моделирование производственно-экономических систем и процессов с помощью сетей Петри.
- •Оглавление
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
Матрица стандартизованных рангов
| Оцениваемые объекты | Эксперты | Ri | i | 
				 | i | |||||
| 1 | 2 | … | j | … | n | |||||
| 1 | r11 | r12 | … | r1j | … | r1n | R1 | 1 | 
				 | 1 | 
| 2 | r21 | r22 | … | r2j | … | r2n | R2 | 2 | 
				 | 2 | 
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | 
| i | ri1 | ri2 | … | rij | … | rin | Ri | i | 
 | i | 
| … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | … | 
| m | rm1 | rm2 | … | rmj | … | rmn | Rm | m | 
				 | m | 
| Тi | Т1 | Т2 | … | Тj | … | Тn | Ri | 
				 | S(2) | 
 | 
Задача построения обобщенной оценки объектов, если эксперты использовали количественную шкалу, заключается в определении среднего значения или медианы оценки. При измерении в порядковой шкале методом ранжирования и индивидуальных оценок экспертов обобщение оценок производится нахождением суммарного ранга и относительной значимости каждого объекта.
Оценки, полученные в результате обработок, являются случайными величинами, поэтому необходимо определение их достоверности.
Сумма рангов (абсолютная значимость) по каждому объекту
Ri
= 
 ,
,				
где rij – ранг (место) i–го объекта у j–го эксперта.
Средняя сумма рангов
 =
=
 или 
=
или 
= 
 .
.		
Сумма квадратов отклонений суммарных рангов от средней суммы рангов
S(2)
= 
 =
=
 ,
,		
 
где i – отклонение суммарных рангов от средней суммы рангов.
Показатель связанных рангов в j–й ранжировке
Tj
= 
 ,
,			
где Hj – число групп равных рангов в j–й ранжировке;
hk - число равных рангов в k–й группе связанных рангов при ранжировке j–м экспертом.
Если совпадающих рангов нет, то hk = 0 и Tj = 0.
Степень согласованности мнений экспертов при наличии совпадающих рангов определяется величиной коэффициента конкордации Кендалла.
W = 
 
		
  
где m – общее количество оцениваемых факторов; n – общее количество экспертов, участвующих в оценке значимости факторов.
Коэффициент конкордации изменяется от 0 до 1, причем, если W = 0, согласованность мнений экспертов отсутствует, а если W = 1, все эксперты придерживаются одинакового мнения.
Коэффициент конкордации позволяет определить, - существует ли неслучайная согласованность во мнениях экспертов. Чем ближе значение W к 1, тем выше будет степень неслучайной согласованности.
Значимость полученного коэффициента конкордации обычно оценивается по критерию χ2 – ХИ-квадрат.
χ2
= n 
(m -1) 
W = 
 .
.
Полученное расчетное
значение критерия χ2
сравнивается
с табличным. Если 
 >
> ,
то можно утверждать при уровне
доверительной вероятности p
= 1 – ,
что имеется неслучайно согласованность
мнений экспертов по ранжировке объектов
(например, факторов, существенных для
моделирования структур производственных
систем). Табличное значение критерия
χ2
определяется
по таблицам квантилей χ2
– распределения в столбце, соответствующем
уровню достоверности 
= 1 – p
(обычно 
 принимается
равным 1% или 5%), в строке, соответствующей
числу степеней свободы ν
= m
–1
(количество оцениваемых объектов без
одного).
,
то можно утверждать при уровне
доверительной вероятности p
= 1 – ,
что имеется неслучайно согласованность
мнений экспертов по ранжировке объектов
(например, факторов, существенных для
моделирования структур производственных
систем). Табличное значение критерия
χ2
определяется
по таблицам квантилей χ2
– распределения в столбце, соответствующем
уровню достоверности 
= 1 – p
(обычно 
 принимается
равным 1% или 5%), в строке, соответствующей
числу степеней свободы ν
= m
–1
(количество оцениваемых объектов без
одного).
Относительная значимость оцениваемых объектов
i =
 =
=
 .
.			
Диаграмма значимости оцениваемых объектов может быть построена по показателям абсолютной Ri или относительной i значимости. Диаграмма наглядно показывает важные объекты и те, которыми можно пренебречь.
Пусть для оценок качества продукции предлагается использовать следующие показатели: Х1 – уровень обработки изделия, Х2 – качество материалов, Х3 – прогрессивность модели, Х4 – стоимость изделия, Х5 – функциональность изделия, Х6 – выразительность фирменного знака и совершенство упаковки. С помощью опроса 10 экспертов необходимо выбрать три наиболее существенных показателя.
Экспертные оценки, преобразованная матрица рангов, все необходимые расчеты и графические построения представлены в табл. 3, табл. 4 и на рис. 1. Наиболее значимыми показателями являются 3-й, 1-й и 2-й.
При обработке экспертной информации может быть использован подход к определению коэффициентов компетентности экспертов, основанный на нормированных балльных оценках. Таблица нормированных балльных оценок для каждого эксперта строится путём деления каждого балла на суммарный балл для данного эксперта (табл. 8):
5/18=0,278; 4/18=0,222; 3/18=0,167; 2/18=0,111; 1/18=0,056;
(0,167+0,176+0,286+0,118+0,211+0,176+0,278+0,176+0,239+
+0,211)/10=0,203.
Таблица 8
Результаты опроса мнений экспертов
| Показатели | Специалисты | 
 | 2 |  | V | |||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | |||||
| 1 | 3 | 3 | 4 | 2 | 4 | 3 | 5 | 3 | 4 | 4 | 3,5 | 0,72 | 0,85 | 0,24 | 
| 2 | 4 | 3 | 2 | 4 | 2 | 3 | 3 | 4 | 3 | 4 | 3,2 | 0,68 | 0,82 | 0,26 | 
| 3 | 5 | 5 | 4 | 5 | 5 | 5 | 4 | 5 | 4 | 5 | 4,7 | 0,23 | 0,48 | 0,1 | 
| 4 | 1 | 3 | 1 | 2 | 2 | 3 | 1 | 2 | 2 | 3 | 2,0 | 0,67 | 0,82 | 0,41 | 
| 5 | 2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 2 | 3 | 1 | 2,1 | 0,99 | 0,99 | 0,47 | 
| 6 | 3 | 2 | 1 | 1 | 2 | 2 | 3 | 1 | 1 | 2 | 1,8 | 0,62 | 0,79 | 0,44 | 
|  | 18 | 17 | 14 | 17 | 19 | 17 | 18 | 17 | 17 | 19 | Суммарный балл | |||
Взвешенные суммы относительных балльных оценок определяются путём суммирования нормированных баллов для каждого эксперта, предварительно умноженных на средние баллы характеристик:
0,167٠0,203+0,222٠0,185+0,278٠0,272+0,056٠0,115+0,111٠0,122=0,188.
Таблица 9
Оценка компетентности экспертов
| Средние баллы характеристик | Нормированные балльные оценки для экспертов по оцениваемым характеристикам 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | |||||||||
| 0,203 | 0,167 | 0,176 | 0,286 | 0,118 | 0,211 | 0,176 | 0,278 | 0,176 | 0,235 | 0,211 | 
| 0,185 | 0,222 | 0,176 | 0,143 | 0,235 | 0,105 | 0,176 | 0,167 | 0,235 | 0,176 | 0,211 | 
| 0,272 | 0,278 | 0,294 | 0,286 | 0,294 | 0,263 | 0,294 | 0,222 | 0,294 | 0,235 | 0,263 | 
| 0,115 | 0,056 | 0,176 | 0,071 | 0,118 | 0,105 | 0,176 | 0,056 | 0,118 | 0,118 | 0,158 | 
| 0,122 | 0,111 | 0,059 | 0,143 | 0,176 | 0,211 | 0,059 | 0,111 | 0,118 | 0,176 | 0,053 | 
| Сумма взвешенных оценок | Взвешенные суммы относительных балльных оценок | |||||||||
| 1,883 | 0,188 | 0,188 | 0,195 | 0,189 | 0,182 | 0,188 | 0,185 | 0,193 | 0,186 | 0,189 | 
| 
 | Коэффициенты компетентности экспертов | |||||||||
| 
 | 0,1 | 0,1 | 0,104 | 0,1 | 0,097 | 0,1 | 0,098 | 0,103 | 0,099 | 0,1 | 
Коэффициенты компетентности экспертов определяются как отношения взвешенных сумм относительных балльных оценок к сумме взвешенных оценок:
0,188+0,188+0,195+0,189+0,182+0,188+0,185+0,193+
+0,186+0,189=1,883;
0,188 / 1,883 = 0,1 и т.д.
Таким образом, эксперт, у которого оценки ближе к среднегрупповым, полагается самым компетентным.
Матрица исходных экспертных оценок подвергается обработке и преобразуется в матрицу нормальной ранжировки так, чтобы сумма рангов в каждом столбце равнялась значению (m+1)•m/2, где m-число ранжируемых характеристик. Для этого расставим ранги (места), занимаемые оценками, в порядке их возрастания, причем ранжируемым параметрам, получившим одинаковые оценки, приписываются значения рангов, равные среднему арифметическому значению мест, которые они делят между собой. Например, для оценок "1", "2", "4" и "5" первого столбца значения мест составят 1, 2, 5 и 6 соответственно, а для оценок "3" этого же столбца среднеарифметическое значение мест будет равно (3+4)/2=3,5, поскольку таких оценок – две, и они делят между собой 3 и 4 места. Следовательно, этим оценкам будет соответствовать ранг 3,5.
Стандартизованные значения рангов вносятся на соответствующие места в матрицу (табл. 10).
Средняя сумма рангов:
 или
или
 
где m - число ранжируемых параметров; n - число экспертов;
rij - место ранга i-го параметра у j-го эксперта.
Показатель повторяемости для 2-го столбца рассчитывается следующим образом: число повторений оценок составит 3, 1, 1, 1, тогда T4 = (33 – 3 + 13 – 1 + 13 – 1+ 13 – 1)/12=2.
Определим степень согласованности мнений экспертов
W = 
 =
=
 .
.	
Таблица 10

 
 
 
 
