
- •1. Теория принятия решений: задача принятия решений, цель, проблема, проблемная ситуация.
- •2. Концепция компьютерной поддержки принятия решений.
- •4. Этапы формирования и принятия решений
- •5. Методы формирования целей управления предприятием
- •6. Стратегии в принятии решений и управлении
- •7. Формирование дерева целей и дерева решений
- •8. Виды критериев оптимальности и их содержание
- •9. Структура компьютерной системы поддержки принятия решений
- •10 Место ксппр с асу
- •Вопрос 11: Объективные и субъективные измерения.
- •Вопрос 12: Измерения при формировании решений: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка.
- •Вопрос 13: Виды неопределенностей в принятии решений и их измерение.
- •3. Использование многокритериальных функций предпочтения руководителя.
- •Вопрос 14: Виды экспертиз.
- •Вопрос 15: Определение усредненного мнения экспертов.
- •Вопрос 16: Определение согласованности мнений экспертов.
- •17. Элементы байесовских моделей
- •18, 19. Модели стохастического математического программирования: м-задача и р-задача
- •20. Нечеткие множества и основные операции над ними.
- •21. Экспертные методы определения функций принадлежности.
- •22. Аналитический и оптимизационный методы определения функций принадлежности.
- •23. Нечеткая задача оптимизации выбора вариантов проектов.
- •24. Нечеткие числа: виды нечетких чисел; операции над нечеткими числами.
- •25. Модели нечеткого математического программирования: оптимизация с нечеткими отношениями.
- •26. Модели нечеткого математического программирования: использование нечетких lr-чисел.
- •27. Генерация альтернатив решений: понятие генетического алгоритма.
- •28. Множество Парето.
- •29. Схемы компромисса.
- •30. Метод идеальной точки.
- •31. Метод последовательных уступок.
- •32. Алгоритм построения Парето оптимального решения.
- •33. Многокритериальная оптимизация. Принцип Беллмана-Заде.
- •34. Правило Борда (процедура Борда).
- •35. Метод анализа иерархий.
- •36. Правило гарантированных достоинств и недостатков.
- •37. Принципы согласования решений. (принципы Курно, Парето, Эджворта).
- •38. Простейшие алгоритмы согласования решений (согласование в среднем, согласование по Парето, метод идеальной точки).
- •39. Марковская модель согласования решений.
- •40. Цепи Маркова – основные положения
- •41. Дискретные цепи Маркова с дискретным временем
- •42. Дискретные цепи Маркова с непрерывным временем
- •43. Основные положения статистических решений (игры с природой)
- •44. Риски и критерии принятия решений (Вальда, Севиджа, Гурвица)
- •45. Риски и их виды и особенности в нефтегазовой отрасли
- •46. Расчет рисков в игре с природой
Вопрос 11: Объективные и субъективные измерения.
В процессе принятия решений ЛПР и эксперты формируют ситуации, цели, ограничения, варианты решений и производят измерение их характеристик. Эти измерения могут носить качественный или количественный характер и могут быть объективными или субъективными. Объективные качественные или количественные измерения производятся измерительными приборами, действие которых основано на использовании физических законов. Измерение определяется как процедура сравнения объектов по определенным показателям (признакам). В это определение включены три понятия: объекты, показатели и процедура сравнения. Объектами могут быть предметы, явления, события, решения и т.п. В качестве показателей сравнения объектов используются пространственные, временные, физические, физиологические, социологические, психологические и другие свойства и характеристики объектов. Процедура сравнения включает определение отношений между объектами и способ их сравнения. Введение конкретных показателей сравнения позволяет установить отношения между объектами: “больше”, “меньше”, “равны”, “хуже”, “предпочтительнее”. Отношение является самой общей формой описания связей между объектами. Частным случаем отношения является функция. Бинарное отношение связывает 2 объекта. Если все объекты из множества X сравнимы между собой по этому отношению, то отношение R называется полным (совершенным, линейным). Если не все объекты сравнимы по отношению R, то оно называется неполным (несовершенным, нелинейным, частичным). Частным случаем отношения является функция. Различают следующие типы отношений: эквивалентности, строгого порядка и нестрогого порядка (квазипорядка). Отношение эквивалентности содержательно интерпретируется как взаимозаменяемость, одинаковость объектов. Отношение строгого порядка может интерпретироваться как предпочтительность одного объекта по сравнению с другим объектом. Отношение нестрогого порядка есть объединение отношений строгого порядка и эквивалентности.
Числовая система используется для унификации процесса измерения. Измерение заключается в отображении объектов эмпирической системы на множество чисел в числовой системе таким образом, чтобы отношения между числами, отображающими объекты, сохраняли отношения между самими объектами. Представление эмпирической системы с помощью числовой системы осуществляется с использованием различных шкал: наименований; порядковая; интервалов; отношений; разностей; абсолютная.
Вопрос 12: Измерения при формировании решений: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка.
При формировании ситуаций, целей, ограничений и вариантов решений лиц принимающих решения и эксперты производят объективные и субъективные измерения характеристик достоверности, важности и предпочтительности. Для осуществления субъективных измерений применяются различные методы, наиболее употребительными из которых являются: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка и последовательное сравнение.
При описании методов предположим, что имеется конечное число измеряемых объектов X=(x1,…,xm) и сформулирован один или несколько признаков сравнения, по которым осуществляется сравнение свойств объектов. Следовательно, методы измерения будут различаться лишь процедурой сравнения объектов. Эта процедура включает построение отношений между объектами эмпирической системы, выбор отображающей функции f и определение типа шкалы измерений.
Ранжирование.На основе знаний и опыта ЛПР или эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения, и приписывает им соответствующие числовые представления. Эти числовые представления могут быть любыми, но должны удовлетворять единственному условию - их последовательность должна быть монотонна. В практике ранжирования чаще всего в качестве числового представления последовательности упорядоченных объектов используется натуральный ряд чисел, называемых рангами и обозначаемых буквой r. При этом наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а по мере убывания предпочтения значение ранга возрастает. Эквивалентным объектам присваиваются одинаковые ранги. Если объекты неразличимы, то вводится понятие связного ранга – среднее арифметическое между соседними рангами. Связные ранги могут быть дробными.
При проведении группового ранжирования для mобъектов с участиемdэкспертов получаем матрицу (таблицу) размеромm*d. Аналогичный вид таблица имеет при проведении ранжирования 1 экспертом дляmобъектов на основании данныхdкритериев.
Достоинством ранжирования как метода субъективного измерения является простота осуществления процедур, не требующая какого-либо трудоемкого обучения экспертов. Недостатком ранжирования является практическая невозможность упорядочения большого числа объектов.
Попарное сравнение.Парное сравнение представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Если объект предпочтительнее другого, то 1, в противном случае 0. Результаты сравнения всех пар объектов удобно представлять в виде матрицы. Если сравнение пар объектов производится отдельно по различным показателям или сравнение осуществляет группа экспертов, то по каждому показателю или эксперту составляется своя таблица результатов парных сравнений. Ранжирование объектов можно провести следующим способом: Производят суммирование элементов матрицы парных сравнений в пределах каждой строки. В результате получают значения сумм по каждой строке матрицы. Полученные суммы располагают в порядке убывания их значений, что соответствует расположению объектов по убыванию их предпочтительности.
Для проведения попарного сравнения может использоваться 9-бальная шкала:
1- объекты неразличимы, одинаковая значимость.
3 - слабое преобладание.
5 – существенное преобладание.
7 – очевидное преобладание.
9 – абсолютное преобладание. 2,4,6,8 – промежуточные значения преобладания.
Если приоритет объекта 1 над объектом 2 составляет величину b, то приоритет объекта 2 над 1 – 1/b. Теорема: матрица попарного сравнения непротиворечива тогда и только тогда, когдаλmax=n, гдеn– число сравниваемых объектов, λmax – максимальное значение нормированного собственного вектора матрицы.
Индекс согласованности: ИС = (λmax-n)/(n-1), если ИС = 0.1 – 0.2, то матрица попарного сравнения согласована.
Непосредственная оценка (метод базовых шкал). Непосредственная оценка представляет собой процедуру приписывания объектам числовых значений в шкале интервалов. ЛПР или эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом эквивалентным объектам приписываются одинаковые числа.
Переход от размерного показателя к балльной оценке осуществим по формуле:
А – значение размерного показателя;
Min и Max – границы интервала размерного показателя;
x– балльная оценка показателя.
Применяются 5-, 10- и 100-балльные шкалы.