- •Оглавление
- •1.Предпосылки возникновения, история и развитие системного подхода. Системный подход как научная категория (онтология, эпистимология, гносеология и когнитология).
- •2.Основные понятия системного подхода: предметная область, позиция исследователя, система, окружение, цель, эффективность, операция, системный эффект (эмердженость, синергия).
- •3. Схема операции, основные элементы сложной технической системы и окружения.
- •4. Эффективность, схема исходов: влияние элементов системы и окружения на эффективность сложной технической системы.
- •11. Трансформационные и трансакционные действия в производственно-транспортно-логистических системах.
- •12. Эффективность, схема исходов операции: влияние элементов системы и окружения на эффективность сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •13. Дополнительные аспекты системного подхода при формализации описания сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •14. Системная трактовка маркетинга, менеджмента, управления персоналом, нормативно-правового поля при формализации описания сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •15) Технические, технологические, организационные, информационные,коммерческие и экономические решения в сложной производственно-транспортнологистической системе.
- •17. Системный анализ, структурно-параметрический синтез систем (системное проектирование) и неопределенность (риски) в системном подходе.
- •18. Объекты, цели и задачи системного анализа в логистике.
- •19. Декомпозиция – основной инструмент системного анализа, основные этапы системного анализа.
- •20. Определение проблемы, исходное и желаемое состояние системы, решение, назначение целей.
- •21. Понятие цели (ценности), иерархичность целей, целенаправленная деятельность, хозяйственная деятельность.
- •22. Затраты при реализации системы, понятие ресурсов (материальных и нематериальных).
- •23. Показатели и критерии и их место в системном анализе.
- •24. Формирование модели, постановка и решения проблем проектирования элементов сложных систем.
- •25. Формализованные и неформализованные факторы и параметры в при моделировании сложной системы.
- •26. Показатели эффективности и показатели качества моделируемой системы, функция «полезности».
- •27. Постановка задачи структурно-параметрического синтеза системы (системного проектирования), оптимизация параметров системы.
- •28. Постановка задачи математического программирования (вектор-решение, целевая функция, ограничения) при оптимизации параметров системы.
- •29. Методы решения задачи поиска условного экстремума функции нескольких независимых переменных при оптимизации параметров системы.
- •32. Графическое представление задачи оптимизации параметров сложной системы (изокванты значений показателя эффективности).
- •33. Классификация факторов проявления многокритериальности системы.
- •34. Проблемы многокритериальной оптимизации параметров системы при наличии «нехудших» вариантов возможных решений (принцип Парето).
- •35. Проблемы многокритериальной оптимизации параметров системы при наличии «нехудших» вариантов возможных решений (принцип Парето).
- •36. Ограничения в задаче оптимизации параметров системы альтернативные варианты решений.
- •37. Факторы непосредственные при оценке эффективности сложной системы, понятие риска в сложной производственно-транспортно-логистической систем
- •38. Описание параметров при оценке эффективности сложной системы в условиях неопределенности
- •40. Ситуация определенности при оценке эффеткивности сложной системы в логистике ( примеры )
- •41,42.Стохастичность и нелинейность систем
- •43Ситуация неопределенности значений параметра и неосведомленности при оценке эффективности сложной системы.
- •44. Классические,производные и составные критерии выбора
- •45. Подготовка рекомендаций по результатам системного исследования.
- •46.Многоцелевые системы, выбор решения при многокритериальной оценке системы.
- •47. Трехуровневое (иерархическое) представление моделей операций для устранения неопределенности
- •48. Применения информационных технологий в системном анализе.
- •53. Метод Дельфи при формировании вариантов решений
- •54. Причинно-следственная диаграмма Ишикавы при формировании вариантов решений.
- •55.Метод «дерева» целей (решений)
- •Раздел 6 включается в описание игры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.
- •56.Методы ранжирования и парного сравнения вариантов решений.
- •57.Множество и принципы Парето при формировании вариантов решений
- •58. Метод «сценариев» при формировании вариантов решений
- •59.Морфологические методы при формировании вариантов решений
- •60.Системные особенности swot-анализа для выбора стратегии.
Раздел 6 включается в описание игры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.
Раздел 7 может отсутствовать, если известными математическими средствами провести анализ модели или невозможно или слишком громоздко. Может отсутствовать и раздел 9, если нет опыта проведения деловой игры. Каждая деловая игра состоит из нескольких партий. Одна партия большинства деловых игр состоит из трех этапов.
• I этап — сбор информации, т.е. сообщение элементами в вышестоящий орган (центр) запрашиваемой информации;
• II этап — обработка полученной информации и выработка соответствующих решений;
• III этап — реализация полученных решений, подсчет значений целевых функций.
Количество партий, как правило, не ограничивается заранее, хотя возможны варианты, когда количество партий фиксировано.135 По завершении игры проводится подведение итогов, анализ
игры.
56.Методы ранжирования и парного сравнения вариантов решений.
Метод простой ранжировки заключается в том, что каждого эксперта просят расположить признаки в порядке предпочтения. Цифрой один обозначается наиболее важный признак, цифрой два – следующий за ним по важности и т.д. полученные данные сводятся в
следующую таблицу

αi-- порядок предпочтения данного признака перед другими. Затем с помощью методов математической статистики получают обобщенное мнение экспертов. Определяется средний ранг, среднее статистическое значение Sj j-го признака:
,
(2.1)
где mkj - количество экспертов, оценивающих j-й признак (mk≤ m);
i - номер эксперта; i = 1,…,m;
j - номер признака, j = 1,2,…,n.
Определяется средний ранг каждого признака. Чем меньше величина Sj, тем больше важность этого признака. Для того чтобы можно было сказать, случайно ли распределение рангов или имеется согласованность в мнениях экспертов, производится вычисление коэффициента конкордации k, введенного М. Кендаллом.
Определяется средний ранг совокупности признаков:
,(2.2)
Вычисляется отклонение dj среднего ранга j-го признака от
среднего ранга совокупности :
,(2.3)
Определяется число одинаковых рангов, назначенных экспертами j-му признаку – tq.
Определяется количество групп одинаковых рангов – Q. Определяется коэффициент конкордации по формуле:

Коэффициент Kможет принимать значения в пределах от 0 до 1. При полной согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации равен единице при полном разногласии – нулю. Наиболее реальным является случай частичной согласованности мнений экспертов. По мере увеличения согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации возрастает и в пределе стремится к единице. Однако даже если он равен или близок к нулю, не всегда имеет место полное разногласие. Среди экспертов могут быть группы с хорошо согласованными мнениями, но мнения эти – противоположны и в общей массе нейтрализуют друг друга. В таком случае следует проделать кластерный или комбинированный анализ для выявления этих групп.
Достоинства метода простой ранжировки:
1) сравнительная простота процедуры получения оценок;
2) меньшее число экспертов по сравнению с другими методами при оценке одного и того же набора признаков.
Недостаток же его в том, что:
1) заведомо считают распределение оценок равномерным;
2) уменьшение важности признаков предполагается также равномерным, в то время как на практике этого не бывает
Метод парных сравнений
Согласно ему все признаки попарно сравниваются между собой. На основании парных сравнений путем дальнейшей обработки находятся затем оценки каждого признака.
Чтобы эксперту было удобнее проводить сравнения, признаки (A,B,C,…N) заносятся в таблицу и по горизонтали и по вертикали.

Эксперт заполняет клетки такой таблицы. Сравнение признака самого с собой дает единицу. В первой клетке эксперт пишет единицу, во второй – результат сравнения первого признака со вторым, в третьей – результат сравнения первого признака с третьим и т.д. Переходя ко второй строке, эксперт записывает в первой клетке результат сравнения второго признака с первым, во втором – единицу, в третьей – сравнение второго признака с третьим и т.д. Половина таблицы, расположенная выше диагонали, служит отражением нижней половины. Чтобы не вносить путаницу, не провоцировать эксперта вычислять одну половину таблицы по другой, чтобы уменьшить число операций, целесообразно заполнять только одну половину таблицы (выше или ниже диагонали). Таким образом, ответы экспертов будут представлены в виде следующей матрицы:

После ряда математических преобразований мы получаем оценки каждого признака А1, А2,, … ,Аn с точки зрения данного эксперта. Суммарные оценки признаков получаются путем идентичной обработки суммарной матрицы, каждый элемент которой есть сумма
сравнений
признаков, данных всеми экспертами.
Суммарная матрица имеет вид

m – число экспертов, оценивающих данный набор признаков;
--
оценки соответственно 1, 2, …, j, …, m
экспертов;
--
суммарные оценки, данные всеми экспертами.
Определяя дисперсию суммарной матрицы
и сравнивая её с максимально возможной
дисперсией матрицы с таким же числом
элементов, можно определить согласованность
мнений экспертов.
Чем ближе дисперсия суммарной матрицы к максимально возможной дисперсии, тем выше согласованность мнений. Таким образом, метод парных сравнений позволяет провести строгий, статистически обоснованный анализ согласованности мнений экспертов, выявить, случайны или нет полученные оценки. Несомненно, процедура метода парных сравнений сложнее метода простой ранжировки, но проще метода последовательных сравнений. Число экспертов, требуемое для оценки определенной
совокупности признаков методом парных сравнений, в два раза больше, чем при использовании метода простой ранжировки, и в два раза меньше, чем при методе последовательных сравнений. В настоящее время во многих методах проведения экспертных оценок предлагается в качестве показателя компетентности эксперта
коэффициент:

Где Kн-- коэффициент компетентности эксперта;
Кзн- коэффициент степени знакомства эксперта с обсуждаемой проблемой;
Ка- коэффициент аргументированности. Коэффициент степени знакомства с направлением исследований определяется путем самооценки эксперта по десятибалльной шкале. Значения баллов для самооценки следующие: 0 - эксперт не знаком с вопросом;
1,2,3 - эксперт плохо знаком с вопросом, но вопрос входит в сферу его интересов;
4,5,6 - эксперт удовлетворительно знаком с вопросом, не принимает непосредственного участия в практическом решении вопроса; 7,8,9 – эксперт хорошо знаком с вопросом, участвует в практическом решении вопроса; 10 – вопрос входит в круг узкой специализации эксперта. Эксперту предлагается самому оценить степень своего знакомства с вопросом и подчеркнуть соответствующий балл. Затем этот балл умножается на 0,1, и получаем коэффициент . Коэффициент аргументированности учитывает структуру аргументов, послуживших эксперту основанием для определенной оценки. Коэффициент аргументированности предлагается определить в соответствии с таблицей 2. путем суммирования значений, отмеченных экспертом в клетках этой таблицы. Определив коэффициент компетентности, умножают на него значение оценок экспертов.
Таблица 2. Значения коэффициента аргументированности

