tipis

Прибыль фирмы "Русские автомобили"при выпуске автомобилей двух типов (млн. руб.)

Классификация видов решений

по степени формализации (полностью формализуемые, частично и неформализуемые);

по надежности исходной информации (на основе надежной информации, в условиях риска, на базе неполной и неточной информации);

по длительности последствий (долгосрочные, среднесрочные, краткосрочные);

по уровням планирования (стратегические, тактические

иоперативные);

по частоте или повторяемости (одноразовые или повторяющиеся, рутинные);

по степени охвата (общие для всего предприятия и узкоспециализированные);

по виду процесса принятия решения (комплекс решений

ивыполняемые последовательно);

по числу ЛПР (единоличные, индивидуальные или групповые, коллективные);

по организационному распределению (централизованные и децентрализованные);

по господствующему образу мышления (дискурсивные (рациональные, обдуманные) и интуитивные (спонтанные);

по учету изменения данных (жесткие и гибкие);

по степени их независимости друг от друга (автономные и дополняющие друг друга);

по сложности (простые и сложные) и т.д.

по уровню творчества (рутинные, творческие);

2. Языки описания выбора

Два важных этапа системного анализа:

порождение множества альтернатив, на котором предстоит осуществлять выбор;

определение целей, ради достижения которых производится выбор.

Критериальный язык описания выбора

Каждую отдельно взятую альтернативу можно оценить конкретным числом (значением критерия), и сравнение альтернатив сводится к сравнению соответствующих им чисел.

Пусть x — некоторая альтернатива из множества X. Считается, что для всех x может быть задана функция q(x), которая называется критерием (критерием качества, целевой функцией, функцией предпочтения, функцией полезности) и обладает тем свойством,

что если альтернатива x1 предпочтительнее x2 (x1>x2 ), то q(x1)>q(x2) и обратно.

x*=argmax{q(x)}

Пусть для оценивания альтернатив используется несколько критериев

qi(x); i = 1...p. Как же осуществлять выбор?

Рассмотрим наиболее употребительные способы решения многокритериальных задач.

1. Многокритериальная задача сводится к однокритериальной.

Это означает введение суперкритерия, т.е. скалярной функции векторного аргумента:

q0(x)= q0[q1(x), q2(x), ..., qp(x)].

Суперкритерий позволяет упорядочить альтернативы по величине q0, выделив тем самым наилучшую (в смысле этого критерия). Вид функции q0 определяется тем, как мы представляем себе вклад каждого критерия в суперкритерий.

при данном способе задача сводится к максимизации суперкритерия:

x* = argmax{q0[q1(x), ..., qp(x)]}

2. Условная максимизация

Использование того факта, что частные критерии обычно неравнозначны между собой.

Выделение основного, главного критерия и рассмотрении остальных как дополнительных, сопутствующих.

Такое различие критериев позволяет сформулировать задачу выбора как задачу нахождения условного экстремума основного критерия:

x* = arg{ max q1(x)|qi(x) = Ci, i=2,3,...p}

3. Поиск альтернативы с заданными свойствами

Относится к случаю, когда заранее могут быть указаны значения частных критериев (или их границы).

Задача состоит в том, чтобы найти альтернативу, удовлетворяющую этим требованиям, либо, установив, что такая альтернатива во множестве отсутствует, найти в альтернативу, которая подходит к поставленным целям ближе всего.