Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Башкирский Государственный Аграрный Университет

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

Приложения теории принятия решений. Учет сценариев поведения макро- и микросреды при построении оптимальных альтернатив бизнес-поведения. Учебное посо

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

07.09.2026

Размер:

2 Мб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 / 1612 13 14 15 16 > Следующая >>>

Недостаток самооценивания – ошибка переоценки своих возможностей. При взаимном оценивании кандидаты составляют оценочные списки, критерий включения в группу экспертов

– частота попадания. Оценка

полезности эксперта в конкретной экспертной группе на основе анкетных данных неадекватна.

Апостериорные методы оценки основаны на сравнении отклонений данных индивидов от результативной групповой оценки. Для этого используется коэффициент отклонения суждений:

KD (6.13)

max

где

– коэффициент отклонения суждений i-го эксперта;

– от-

клонение индивидуальной оценки i-го эксперта от итоговой оценки;

D – максимально возможное отклонение оценки эксперта от итоговой

max

оценки.

Критерий (6.13) дает ранговое место эксперта в группе, но не порог, начиная с которого его мнение надо исключить. Если в группе есть хоть

один плохой специалист, то характеристика

D будет большой и дру-

max

гие участники опроса станут компетентными, а это может быть не так, поэтому экстремальные оценки экспертов необходимо исключать.

Для проведения тестов требуется соблюдать следующие правила:



тест составляют под конкретные объекты экспертного оценивания; истинные значения оцениваемых параметров известны лишь



только аналитической группе, проводящей испытание, но не эксперту;



строят шкалу определения точности оценок, даваемых экспертом; вероятность случайного угадывания истинных оценок очень мала.



Результаты тестирования – это фильтр для формирования экспертной группы из прошедших его специалистов. Разработка тестов требует времени и привлечения квалифицированных специалистов разного профиля, что оправданно при решении проблем особой важности и планах многократного применения КМ.

Далее проверяют воспроизводимость оценок эксперта, говорящую об устойчивости

его убеждений. Нужны повторные тесты через некоторое время, чтобы эксперт забыл результаты прошлого теста. Качество эксперта оценивается по разбросу его ответов.

111

Важный критерий качества работы эксперта – индекс согласованности

(ИС), отражающий нарушения численной и порядковой согласованности в матрице парных сравнений с величинами 1/

aa вместо –

iij

aa .

iij

Когда отклонения от согласованности выше некоторых пределов,

нужно проверить матрицу, а отклонения отражает формула ИС вида



ИС ,

где λ

– собственное число матрицы; n – число сравниваемых элементов



(6.14)

1nn



(влияющих факторов).

ИС сравнивает экспертов только между собой, удобней универсальный критерий (отношение ИС к случайному выбору в обратносимметричной матрице из шкалы

/9, 1/8, ... , 1,..., 9) – средние согласован-

ности (табл. 6.13).

Таблица 6.13

Средние согласованности (СС) случайных матриц разного порядка

N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

СС 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49

Для матрицы того же порядка отношение согласованности (ОС):

ИС

ОС 100 %



(6.15)

СС

должна быть ~ 10…20 %. Если ОС выходит из этих пределов, то результаты работы таких экспертов исключаются из рассмотрения.

Возможна ситуация, когда ОС находится в нужных пределах, а веса имеют обратный характер – наиболее значимым факторам, по мнению основной группы, один или больше экспертов дали наименьший вес. Значит, имеет место «обратная логика»,

приводящая к поляризации мнений. Если таких суждений мало, то их исключают из рассмотрения, но если они сопоставимы, то пересматривают условия задачи.

Обычно перед проведением анкетирования экспертам предлагают высказать свою точку зрения на формализацию исследуемой проблемы, чтобы уточнить некоторые параметры модели. Часто общие по происхождению и назначению факторы объединяют в

112

группы, например, эко-

логические, экономические и т. д. Тогда веса факторов находятся внутри групп, рассматриваемых как новые объекты, к которым вновь применим метод анализа иерархий. В качестве средних оценок весов отдельных экспертов берут медиану, как наиболее устойчивую оценку математического ожидания. Если сумма весов всех факторов < 1, то этот дефицит разбрасывают – равномерно или по

какому-либо закону, между всеми факто-

рами.

Для надежности веса факторов целесообразно рассчитывать методом анализа иерархий. Работу экспертов нужно оценивать проверкой согласованности их суждений методами, независимыми от работы других экспертов.

Этот подход применялся для выбора оптимального расположения объектов нефтяной и транспортной инфраструктуры в Арктике.

ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА АНАЛИЗА СХЕМ СЭС

Электроэнергия, идущая на выпуск продукции, может влиять и на ее качество. Значит, необходим анализ систем электроснабжения – СЭС. Каждый потребитель энергии может оптимально работать только при определенных параметрах электрической энергии: номинальном напряжении, номинальной частоте и др. Опыт эксплуатации сетей показывает, что со временем меняются их основные технико-экономические показатели – при

этом желательна их оптимальность на всех этапах функциони-

рования СЭС.

Причины этих изменений – постоянные колебания нагрузки потребления энергии. Как только они выше запроектированных, ухудшается качество электроэнергии, для обеспечения которого по напряжению:



применяют средства регулирования напряжения;



используют компенсацию реактивной мощности.

Выбор лучших из них осуществляют на основании расчетов, для чего разрабатывают и реализуют программные продукты, позволяющие:



проводить имитационное моделирование;



определять электрическую нагрузку на необходимых участках;



вычислять технико-экономические показатели и параметры СЭС.

Такие программные комплексы разрабатываются как экспертные системы (ЭС) для оценки качества функционирования СЭС, использующие теорию принятия решений. Этот подход целесообразен в случаях, когда исходная информация носит неопределенный характер и ре-

113

шение задачи сводится к вероятностному подходу или привлечению знаний экспертов.

Программные комплексы называют экспертными системами, так как включают кроме базы данных (БД) еще и базу знаний (БЗ). В БЗ вводят знания и опыт специалистов в конкретных областях и применяют их для решения конкретных поставленных задач. Ряд задач, решаемых с помощью

ЭС в энергетике, включает:

проведение технико-экономических расчетов для ВЛ и ТП;



получение значений величин W, выбор различных вариантов развития СЭС;



получение и обработку экспертных данных;



проведение имитационного моделирования;



анализ эффективности работы СЭС на основе данных в БЗ.

нед

, и др.;

Как правило, ЛПР в своих рассуждениях применяет правила вида:



вопрос → заключение;



условие → действие;



состояние → применяемое решение.

Правила, используемые при создании ЭС, имеют следующий вид:

ЕСЛИ отклонение напряжения выходят за границу ± 5 % → «плохо»,

И потери напряжения в сети 10 кВ > 7 % → «плохо»,

И неодинаковость напряжения вышла за пределы норм → «плохо»,

ТО → качество электрической энергии «плохое».

Здесь запрос (посылка) есть условие применения правила, а

вывод –

результат применения правила.

Правило «посылка → вывод», где оператор ЕСЛИ представляет условие, а оператор ТО → результат, называется продукционным. Такие правила даются ЛПР – экспертом и вносятся в БЗ ЭС. Выбор продукционных правил обусловлен тем, что это естественное средство представления знаний, они имеют следующие свойства:



каждое правило «ЕСЛИ → ТО» описывает небольшой, но неза-

висимый фрагмент знаний;



правила в БЗ могут дополняться при сохранении их независи-

мости;



старые правила можно заменить на новые не изменяя других;



применение правил позволяет объяснить принятые решения и

получение результатов.

БЗ – это база данных, включающая информацию о параметрах СЭС. В БЗ вводятся как детерминированные, так и интервальные данные.

114

По каждому введенному параметру можно внести пять интервалов или значений, соответствующих пяти терминам лингвистической переменной:

очень хорошо;



хорошо;



удовлетворительно;



плохо; очень плохо.



Программой к каждому из терминов лингвистической переменной присваивается значение нечеткой переменной в интервале [1;0]:

очень хорошая – «1»;



хорошая – «0,75»;



удовлетворительная – «0,5»; плохая – «0,25»;



очень плохая – «0».



Информация о текущем состоянии определенной СЭС хранится в структуре, называемой «контекстным деревом». В это дерево включены все параметры СЭС, используемые в цепочке рассуждений, реализуемых программой. БЗ для варианта расчета запрашивает значения, соответствующее трем блокам: блоку надежности, блоку качества, блоку затрат.

После анализа параметров и соотнесения расчетных значений со

зна-

чениями (интервалами) лингвистической переменной, определяется:



лингвистическая характеристика параметра; его значение нечеткой переменной.



Далее производится определение математического ожидания нечеткой переменной вывода для каждого из блоков. Алгоритм поиска решения осуществляется обработкой дерева решений путем перебора различных вариантов ответов в БЗ.

Анализ блоков осуществляется с использованием интервалов:

очень хорошая – [1…0,8];



хорошая – [0,79…0,6];



удовлетворительная – [0,59…0,4]; плохая – [0,39…0,2];



очень плохая – [0,19…0].



При реализации ЭС часто число интервалов и соответственно вариантов ответов сокращается следующим образом:

очень хорошая – хорошая – [1…0,6];



удовлетворительная – [0,59…0,4];



плохая – очень плохая – [0,39…0].

115

Комплексная оценка всех блоков производится аналогично.

В итоге поиска ответа ЭС выдает пользователю ряд решений для разных сочетаний оценок, представленных для анализа блоков. Экспертные решения в БЗ могут быть представлены в виде следующего сочетания оценок блоков:



первая буква – оценка блока надежности;



вторая буква – оценка качества электрической энергии;



третья буква – оценка затрат.

Имеется три экстремальных варианта решений по оценке типовой СЭС.

1. Очень хорошая (хорошая) оценка (ххх):



все параметры электроснабжения оцениваемой типовой СЭС

находятся в допустимых границах;



электроснабжение потребителей достаточно надежно;



качество электроэнергии у потребителей оптимальное;



рассматриваемая СЭС в реконструкции не нуждается.

2. Удовлетворительная оценка (ууу):



показатели надежности СЭС удовлетворительные;



качество энергии у потребителей удовлетворительное;



потери энергии и затраты удовлетворяют установленным нор-

мам.

При росте потребителей и нагрузки надежность электроснабжения и качество энергии выйдут за пределы установленных границ.

После необходимо улучшить СЭС принятием следующих мер:



замена сечения проводов ВЛ либо перегруженных трансформа-

торов на подстанциях;



установка на трансформаторных подстанциях вольтодобавочных

трансформаторов или блоков конденсаторных батарей;



перевод СЭС на более высокое номинальное напряжение;



установка дополнительных секционных выключателей и пунктов

АВР.

3. Плохая (очень плохая). (ппп) – СЭС в крайне плохом состоянии:



показатели надежности СЭС сильно выходят за пределы норм;



показатели качества энергии неоптимальны (отклонение напря-

жения у потребителей выходят за границы ± 5 %);



потери энергии выходят за оптимальные границы, большие из-

держки на передачу энергии.

116

Для оптимальной работы СЭС нужна реконструкция, а именно осуществление одной или нескольких из ниже перечисленных мероприятий:



разукрупнение фидера либо замена сечения проводов ВЛ СЭС;



меры из предыдущего случая.

ЭС, работающая таким образом, поможет:

энергопредприятиям в оценке качества энергии у потребителей;



в принятии наилучшего решения при выборе стратегии опти-

мального развития СЭС в условиях неопределенности.

ВОПРОСЫ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЯ

1.  Проблемы фирм-производителей при выходе на новые товарные рынки; факторы, изучаемые при принятия решения о выпуске новой продукции, главные сил конкуренции по Портеру, их влияние на оценку сбыта новых товаров, и определение ими условий, в которых функционирует рынок и его единицы, схема их взаимодействия; оценка силы коллективного

воздействия пяти сил на конкурентную борьбу, критерии, для

этого используемые.

2.  Необходимость сведения нескольких критериев к одному критерию; объединение критериев пропорционально их важности; метод свертки критериев; веса критериев; скалярный критерий; формула и обозначения; случай некорректности простого суммирования критериев; размерность аддитивного критерия; этапы экспертной оценки рыночных перспектив товарных позиций как

возможных стратегий товаропроизводителей на основе оценки конкурентной борьбы; схема взаимодействия этих этапов с указанием экономико-математических методов.

3.  Описание этапов оценки конкурентной борьбы – анализ динамики роста / падения рынок, применение для этого аппарата оценивания принадлежности ЖЦТ; исследование стадии ЖТЦ; таблица их общего описания с экономической интерпретацией, формулами и видами графиков; алгоритм поиска доминирующего мнения в группе экспертов по важности критериев и преобладающих оценок для каждой характеристики рынка: установление средней оценки, расчет отклонений экспертных оценок от нее, установление значений индексов весомости оценок экспертов на их основе, расчет обобщенной экспертной оценки; расчет коэффициентов конкордации и вариации; расчет интегральной оценки

остроты

конкурентной борьбы.

4.  Шкала качественного позиционирования товарных рынков; характеристика товарных рынков бытовых товаров, их специфические особен-

117

ности; 100-балльные оценки каждому критерию от группы экспертов для набора показателей-критериев; получение преобладающих групповых экспертных оценок важности критериев; методы определения качества оценок экспертов.

5.  Исследования рынков с точки зрения определения стадий жизненного цикла анализируемых товаров, временной ряд их темпов роста; выявление типов функций, отражающие динамику продаж; преимущества угрозы

каждой из стадий развития товарного рынка, рейтинговые баллы,

им присваиваемые; экономическое обоснования этих балльных оценок.

6.  Методология выставления экспертных оценок в табличном виде каждому критерию анализа рыночных позиций для выбранных товарных рынков; получение преобладающих мнений экспертов по оценкам критериев рыночных позиций выбранных товаров методом индексной группировки; оценка качества / согласованности

этих оценок; интегральная обобщающая оценка остроты конкурентной борьбы на исследуемых товарных рынках; характеристика и ранжирование относительно других каждого товарного рыка по его интегральной обобщенной оценке; подробная экономическая интерпретация, объясняющая соответствие полученной оценки характерным особенностям рынка.

7.  Согласованность оценок экспертов из анализа собственных чисел

матрицы парных сравнений стратегий по

выбранным критериям, число которых определяет ее размерность; пример в разрезе задействования четырех резерва снижения себестоимости – стратегии, структура базового множества; организация экспертного опроса на базе понятия «высокая доступность»; результаты вид двух матриц попарного сравнения для двух выбранных товаров, их максимальные собственные числа и коэффициенты нетранзитивности; выводы, ответы какого именно эксперта

и для какого товара нуждаются в проверке на основе анализа коэффициентов нетранзитивности.

8.  Факторы снижения себестоимости, дополнительно рассматриваемые для уточняющей проверки результатов группового экспертного оценивания, в частности степени согласованности мнений экспертов – сходство и различия характеристик факторов в матрицах попарного сравнения для двух товаров; причины, обусловливающие различия

указанных двух матриц и различия в коэффициентах нетранзитивности; выводы, которые можно сделать из анализа характеристик данных матриц.

9.  Увеличение числа факторов снижения себестоимости, результаты анализа матриц попарного сравнения для большего набора товаров посредством матриц попарного сравнения; групповая экспертная оценка

118

четырех численных значений производительности рабочих; матрицы парных сравнений; нарушение порядковой транзитивности как ошибка оценивания, ее содержательный смысл в виде противоречия в определении факта предпочтения; обнаружение наличия ошибки на основе обыденной логики с опорой на здравый смысл.

10.  Применение экспертных мнений для поиска количественных связей компонентов исследуемых систем и

разработка классификационных моделей; факторы социально-экологического районирования территории, единицы их измерения; основная проблема сравнения таких факторов, ее решение посредством современных классификационных моделей (КМ), их состав, поиск весовых коэффициентов для них; прямая расстановка и произведение ранжирования как два основных и один дополнительный способ их поиска.

11.  Правильный подбор экспертов и способ их

работы при построении и использовании классификационных моделей (КМ); организация экспертного опроса и создание подходящей его атмосферы; характерные особенности групповых обсуждений; влияние лидера группы экспертов на решение группы экспертов; недостатки коллективного обсуждения и индивидуального опроса; достоинства анонимной формы экспертизы; влияние и необходимое число повторных опросов в его рамках.

12.  Необходимые меры

обеспечения максимального приближения к реальности весов факторов; метод анализа иерархий как один из них; суть метода матриц попарного сравнения факторов по специальной оценочной шкале; способ числового кодирования каждого экспертного суждения; способы расчета весов факторов – вычисление максимального собственного числа матрицы парных сравнений и его анализ как первый способ

; анализ качества / согласованности работы группы экспертов как с их точки зрения как субъектов оценки весов экспертов, так и по субъективному мнению руководителей проведения опроса.

13.  Методы внутренних / внешних оценок качества экспертов, полученных на базе суждений экспертов / заказчиков экспертизы при построении классификационных моделей (КМ) – априорные с точки зрения ин

формации об участии в ранних экспертизах: самооценивание, взаимное оценивание, анкетирование, недостатки этих трех видов оценок; апостериорные методы оценки с точки зрения отклонений данных индивидов от результативной групповой оценки, применение для этого коэффициента отклонения суждений, его смысл и значение при наличии в экспертной группе хотя одного плохого специалиста; правила необходимые

для прове-

дения тестов, тестирование как фильтр формирования экспертной группы.

119

14.  Проверка воспроизводимости оценок эксперта на устойчивость

его убеждений при построении классификационных моделей (КМ); оценка качества эксперта по разбросу его ответов; индекс согласованности (ИС), его формула, принцип, по которому ИС сравнивает экспертов, отношение ИС к случайному выбору в обратносимметричной матрице по шкале средних согласованностей; отношение согласованности (ОС), формула, ее

предел, при котором работы таких экспертов исключаются из рассмотрения, случаи возникновения «обратной логики», приводящей к поляризации мнений; действия экспертов перед проведением анкетирования; объединение факторов в группы, поиск их весов, обеспечение надежности расчетов весов факторов, практическое применение.

15.  Экспертная система анализа схем СЭС – необходимость и особен-

ности анализа систем электроснабжения (СЭС

); стратегии компенсации последствий постоянные колебания нагрузки как факторы экспертной оценки; использование и функции программных продуктов для расчетов характеристик указанных стратегий, их статус как экспертных систем (ЭС) для оценки качества функционирования СЭС, их состав; задачи, решаемые с помощью ЭС в энергетике; вид правил, применяемых ЛПР в своих рассуждениях; правила, используемые

при создании ЭС, опреде-

ления запрос и вывода.

16.  Экспертная система анализа схем СЭС – продукционные правила там используемые, их задание и внесение в базу знаний (БЗ) ЭС, их свойства, характеристика БЗ, данные ею используемые, пять их типов значений, соответствующих пяти терминам лингвистической переменной, значения нечетких переменных, им присваиваемых

; «контекстное дерево», его содержание, значения, получаемые оттуда, соответствующее блокам надежности, качества, и затрат; алгоритм поиска решения посредством дерева решений на основе математического ожидания нечеткой переменной вывода для каждого из блоков.

17.  Экспертная система анализа схем СЭС – анализ блоков значений лингвистических переменных, интервалы их значений; виды сочетаний оценок блоков, в рамках

которых могут быть представлены экспертные решения в БЗ; три экстремальных варианта решений по оценке типовой СЭС, их описание (параметры электроснабжения, надежность электроснабжение потребителей, качество электроэнергии, потери энергии и затраты, необходимость СЭС в реконструкции); сферы, в которых может оказать помощь такая ЭС для энергопредприятий в отношении потребителей, а

также для сетевых предприятий для в принятия наилучших ин-

фраструктурных решений.

120

<<< < Предыдущая 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1112 / 1612 13 14 15 16 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]