- •А.В.Стрикунов л.И.Стрикунова
- •Методы прогнозирования и
- •Планирования как инструменты управления (практикум)
- •Учебно-методическое пособие
- •Планирования
- •Оптимизации
- •Результаты экспертной оценки
- •Тема 2 Методы экспертных оценок в задачах теории нечётких множеств
- •Прогнозная цена 1 погонного Прогнозная цена 1 килограмма
- •Тема 3. Методы экстраполяции (аппроксимация динамического ряда аналитическими функциями)
- •Объём продаж автомобилей фирмой «Шумахер»
- •Предварительные расчеты эмпирических коэффициентов
- •Расчет эмпирических коэффициентов
- •Тема 4. Экономико-статистическое моделирование
- •Тема 5. Оптимизационные модели
- •Тема 6. Нормативный метод планирования
- •Затраты электроэнергии на выпуск продукции
- •Тема 7. Балансовый метод планирования
- •Информационная модель межотраслевого баланса в стоимостном выражении
- •Информационная модель межотраслевого баланса в натуральном выражении
- •Баланс экономики страны в натуральном выражении, усл. Единицы
- •8. Графический метод планирования
- •Тема 9. Планирование материального обеспечения производственного процесса
- •Тема 10. Планирование трудоёмкости выполнения работ, численности персонала и оплаты труда
- •Тема 11. Прогнозирование численности населения
- •Часть 2. Варианты контрольной работы Вариант 1
- •Результаты экспертной оценки
- •Прогнозная цена 1кг Прогнозная цена 1 кг
- •Вариант 2
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 3
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 4
- •Результаты экспертной оценки
- •Прогноз затрат времени на Прогноз затрат времени на
- •Вариант 5
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 6
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 7
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 8
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 9
- •Результаты экспертной оценки
- •Вариант 10
- •Результаты экспертной оценки
- •Методы прогнозирования и планирования как инструменты управления (практикум)
Тема 2 Методы экспертных оценок в задачах теории нечётких множеств
Аппарат теории нечётких множеств позволяет записать экспертные прогнозы параметров в виде нечётких чисел и в дальнейшем провести с ними необходимые вычисления.
При проведении экспертного опроса с целью представления результата прогноза в виде нечёткого числа экспертам предлагается выполнить следующие действия:
-
Указать диапазон, в который значение прогнозируемого параметра попадает с уверенностью 100 %.
-
Выбрать наиболее вероятный интервал значений прогнозируемого параметра и указать степень уверенности (от 50 до 100 %) попадания значения параметра в данный интервал.
Нечёткое число в общем случае имеет трапециевидную функцию принадлежности (рис. 2.1) и в соответствии с определением задаётся набором из пяти чисел: .
Рис. 2.1. Трапециевидная функция принадлежности.
В частных случаях форма функций принадлежности может иметь вид, представленный на рис. 2.2.
Рис. 2.2. Виды функции принадлежности в частных случаях.
Если имеются два нечётких числа:
и ,
с трапециевидными функциями принадлежности, то их сумма будет представлять собой нечёткое число также с трапециевидной функцией принадлежности, параметры которой можно определить по формулам:
,
где ; ;
; ; .
Если нечёткое число представлено в виде двух объединенных нечётких чисел , то сумма нечетких чисел и будет равна:
.
Пример. Предприятию необходимо определить сумму возможных затрат на материалы при изготовлении изделия М через год. Нормы затрат материалов на изготовление изделия приведены в таблице 2.1. Прогнозные цены записывались в виде нечётких чисел и определялись по результатам экспертного опроса.
Результаты экспертного опроса (прогнозные значения цен на материалы) представлены на рис. 2.3. Прогнозная цена 1 кг латуни экспертами описана дискретным нечётким числом, т.е. с вероятностью 60 % - 150 рублей; с вероятностью 40 % - 200 рублей.
Таблица 2.1
Нормы затрат материалов
Наименование материала |
Единица измерения |
Норма затрат |
Сталь 40Х |
кг |
2 |
Латунь Л80 |
кг |
1,5 |
Пруток 30 мм |
м.пог |
0,5 |
Пластмасса |
кг |
3 |
Прогнозная цена 1 погонного Прогнозная цена 1 килограмма
метра прутка стали 40Х
0,8 0,9
120 140 руб. 80 90 110 руб.
Прогнозная цена 1 килограмма Прогнозная цена 1 килограмма
пластмассы латуни
0,7 0,6
0,4
15 20 30 40 руб. 150 200 руб.
Рис. 2.3. Прогнозные значения цен на материалы.
Решение:
Обозначим нечеткие числа, описывающие прогнозные цены на материалы следующим образом: – цена стали; – латуни; – прутка; – пластмассы. Тогда:
=(90;90;10;20;0,9); =(150;150;0;0;0,6)(200;200;0;0;0,4); =(120;140;0;0;0,8); =(20;30;5;10;0,7).
Затраты на материалы с учётом их норм расхода:
=(180;180;20;40;0,9); =(225;225;0;0;0,6)(300;300;0;0;0,4);
=(60;70;0;0;0,8); =(60;90;15;30;0,7).
Прогнозная сумма материальных затрат будет представлена нечётким числом:
.
Вычислим :
;
; ;
;
.
Таким образом, .
Аналогично вычислим :
;
;
;
;
;
.
Для прогнозной суммы затрат получаем следующее выражение:
Функция принадлежности числа представлена на рис. 2.4.
0,6
0,4
490 516,19 582,61 675,08 710 руб.
Рис. 2.4. Функция принадлежности прогнозного значения
суммы затрат на материалы.