4.Сравнение альтернатив при…….
Сравнение альтернатив при однокритериальных экспертных оценках
Пусть gi(xj) - оценка "i"-ой альтернативы "j"-ым экспертом. Оценки g1(xj), g2(xj), …, gm(xj) можно рассматривать как "измерение", искомой "истинной характеристики" g(xj) (индекс эксперта отсутствует), считая gi(xj) - g(xj) случайными величинами. В качестве приближения можно рассматривать некоторую статистику
ĝ(xj) = ĝ(g1(xj), g2(xj), ..., gm(xj)),
обычно это выборочное среднее:
где m - число экспертов, n - число альтернатив
Сравнение альтернатив при многокритериальных экспертных оценках
Если альтернативы оцениваются несколькими k = 1,r критериями (признаками) g1j, g2j, ..., gmj, а также известна степень важности каждого критерия по мнению каждого эксперта λij , то
Ситуация может быть представлена в виде следующей схемы (рис.5)
Величины λ(H)ik рассматриваются как нормализованные, т.е.
,
где λik - исходные субъективные оценки степени важности критериев, каждый из которых в определенной степени характеризует проблему.
Сравнение альтернатив при многокритериальных неоднородных экспертных оценках
Если придать различные веса αj мнениям экспертов, имеющим разную квалификацию, то оценки альтернативы будут иметь вид
где коэффициент компетентности эксперта αj назначается вышестоящим лицом, либо оценивается самими же экспертами
αij – исходные оценки экспертов самих себя.
В результате оценки значимости альтернатив получаем набор значений комплексного показателя типа (1), (2), (3), позволяющих достаточно полно (порядок и значимость) судить о каждой альтернативе, например:
x1 : ĝ(x1) = 0,111; II
x2 : ĝ(x2) = 0,53; III
x3 : ĝ(x3) = 0,175. I
В тех случаях, когда эксперты лишь упорядочивают (так ставится задача) альтернативы, т.е. используют только порядковую шкалу, возможность подобных арифметических операций (типа 1,2,3 ) отпадает.
В этом случае переходят к обработке относительных частот предпочтений одной альтернативы перед другой либо рангов; иногда используют "медианную" альтернативу или расстояния между ранжированиями.
В этом случае переходят к обработке относительных частот предпочтений одной альтернативы перед другой либо рангов; иногда используют "медианную" альтернативу или расстояния между ранжированиями.
5. Задачи компьютерных систем поддержки принятия решений
Термин "система поддержки принятия решений" появился в начале 70-х годов. За это время дано много определений СППР, характеризующие функции СППР по аналогии с процессом принятия решения человеком. Если исходить из необходимости осуществления компьютерной поддержки на всех этапах принятия решения человеком, то СППР можно определить как человеко-машинную систему, позволяющую руководителям использовать свои знания, опыт и интересы, объективные и субъективные модели, оценки и данные для реализации компьютерных методов выработки решений, которая выполняет следующие функции:
1) производит анализ обстановки (ситуации);
2) генерирует возможные управленческие решения (сценарии действий);
3) осуществляет оценку сгенерированных сценариев (действий, решений) и выбирает лучший;
4) обеспечивает постоянный обмен информацией об обстановке принимаемых решений и помогает согласовать групповые решения;
5) моделирует принимаемые решения (в тех случаях, когда это возможно);
6) осуществляет компьютерный анализ возможных последствий принимаемых решений;
7) производит сбор данных о результатах реализации принятых решений и осуществляет оценку результатов.
Многочисленные психологические исследования показывают, что сами руководители без дополнительной аналитической поддержки вынуждены использовать упрощенные, а иногда и противоречивые решающие правила [II]. Поэтому даже если СППР выполняет не все перечисленные выше функции, а только часть их, то это все равно полезно, и такая система может называться (и называется) компьютерной системой поддержки принятия решений.