3 курс Разработка управленческих решений (лабы) / ЛР1 / лаб1

Федеральное агентство по образованию

Государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

Уфимский государственный авиационный технический университет

Лабораторная работа №1

СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ СТОХАСТИЧЕСКОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ

Выполнил: ст. гр. П-302

Бабаджанов А.Р.

Проверила:

Г. Уфа, 2013

Цель работы

Овладеть навыками применения информационных технологий и инструментальных средств разработки и принятия управленческих решений в условиях стохастической неопределенности, включая решение плохо структурированных (формализованных) задач на основе сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей, позволяющих преобразовывать сходную информацию о факторах неопределенности в информацию о вероятностях отдельных условий реализации проектных решений и в соответствующие показатели ожидаемой эффективности.

Задание

1. Изучить описание СППР «ПроТОТИП».

2. Смоделировать сценарий принятия проектного решения для следующих исходных данных:

– оцениваются два возможных варианта решения;

– для повышения достоверности принимаемых решений можно провести три эксперимента, для каждого из которых возможно два результата;

– на оценку возможных вариантов решения оказывают влияние четыре случайных фактора, которые характеризуются априорными вероятностями, приведенными в табл. 1.1

Таблица 1.1

Априорные вероятности случайных факторов

Случайный фактор	1	2	3	4
Априорная вероятность (%)	5	15	45	35

– суждения проектировщика о возможных оценках эффективности рассматриваемых вариантов в различных ситуациях, характерных для данного сценария принятия проектного решения

– суждения проектировщика об априорных вероятностях возможных исходов данного сценария принятия проектного решения

3. Оценить влияние на результат выбора величины априорных вероятностей случайных факторов

4. Последовательно снижая значения оценочных функций для оптимального варианта на 10% от их исходной величины (округляя, при необходимости, до целого числа), определить величину порога качественной информации, т.е. такие значения оценочных функций, при которых происходит изменение оптимального решения.

5. Подготовить отчет в соответствии с требованиями, содержащимися в данном учебном пособии.

1. Какие элементы математического описания системы поддержки принятия решений формируются на этапе прогнозирования?

Этап прогнозирования представляет собой исследовательский процесс, в результате которого формируются основные элементы математического описания, общие для всех этапов процедуры композиционного проектирования.

Множество заданий представляет собой совокупность требований, определяющих функциональное предназначение проектируемого изделия и многообразие условий его применения.

Множество опорных вариантов построения изделия представляет собой совокупность детализированных до определенного уровня технических решений, которые удовлетворяют заданным ограничениям и рассматриваются как возможные способы выполнения заданий.

Критерием назовем такую оценочную функцию или определенную их совокупность, которая признается проектировщиком важной в отношении выполнения заданий изделия.

Множество проектных параметров – это совокупность технических характеристик, однозначно описывающих данный опорный вариант построения изделия.

Множество тактических параметров – это совокупность внешних по отношению к проектируемому элементу условий, непосредственно определяющих эффективность выполнения изделием поставленных заданий.

Введем также множество экспериментов , направленных на устранение неопределенности в оценках опорных вариантов, и множество возможных результатов проведенных экспериментов.

2. В чем заключается математическая обработка априорных характеристик на этапе оценки в алгоритме поддержки принятия решений?

Этап оценки включает в себя математическую обработку априорных характеристик с целью получения апостериорных зависимостей и . Далее определяются ожидаемые значения оценочных функций применительно ко всем выявленным вариантам построения изделия

,

на основе которых формируется приоритетное множество опорных вариантов

,

и вычисляются его оценки

.

Полученные значения оценочных функций используются для выбора оптимального эксперимента, обеспечивающего наилучшую ожидаемую величину этого критерия

по всем .

Этап принятия решения – завершающая стадия операции выбора, на которой осуществляется найденный оптимальный эксперимент и фиксируется его результат . С учетом осуществления оптимального эксперимента определяется опорный вариант построения разрабатываемого устройства, для которого ожидаемое значение критерия будет максимальным

.

3. Перечислите основные элементы графа обобщенной операции выбора при решении задачи проектирования.

Алгоритмическое обеспечение базируется на байесовой теории решений и теории полезности Неймана-Моргенштерна.

Опишем основные элементы данного графа. Первый блок реализует процесс декомпозиции множества заданий, выполнение которых возлагается на проектируемое изделие, в некоторую совокупность оценочных функций , свойственных -ой операции выбора (и, следовательно, -му уровню детализации схемы изделия). Логическая функция & означает, что для оценки исследуемых вариантов построения данного изделия существенными оказываются все элементы этого множества.

Второй блок с логической операцией "или" продолжает процедуру декомпозиции, генерируя множество выявленных опорных вариантов построения изделия. Далее декомпозиция развивается в направлении подробного анализа всех возможных экспериментов, что осуществляется с помощью логических блоков "или" под номером три, и их результатов (логические блоки "или" с номерами четыре).

Следом за описанными операциями декомпозиции осуществляются операции композиции. Эти операции реализуются в блоках двух видов:

– в блоках экстремизации "extr" – выбора наилучшего варианта из множества предложенных альтернатив;

– в блоках объединения "".

Так в блоках номер пять осуществляется выбор наилучшего опорного варианта для фиксированной пары "эксперимент–результат", в блоках номер шесть производится интеграция наилучших опорных вариантов применительно ко всей совокупности возможных результатов. Наконец, в блоке номер семь определяется оптимальный из возможных экспериментов

4. В чем заключаются основные отличия графа декомпозиции и оптимальной композиции операции выбора от традиционного "дерева целей"?

Существенное отличие данного графа от традиционного "дерева целей" заключается в логической увязке процедуры декомпозиции задачи проектирования с композицией – синтезом оптимального опорного варианта построения изделия.

5. Как меняются структура и содержание операций выбора в процессе формирования облика изделия?

Представленная на рис. 1.1 унифицированная структура является общей для всех операций выбора, осуществляемых в процессе формирования облика изделия. Однако, начальные операции выбора могут качественно отличаться от завершающих операций. Рассмотрим, в чем заключается указанное отличие и каким образом оно учитывается в данном алгоритме.

6. Для чего в системах поддержки принятия решений, помимо выбора оптимального решения, приходится решать задачу поиска оптимальных экспериментов?

7. Почему в алгоритме поддержки принятия решений оценка вариантов производится по среднему ожидаемому значению оценочной функции, а не по ее максимальному значению?

8. Нарисуйте блок-схему алгоритма выбора оптимального варианта разрабатываемого устройства применительно к дискретной шкале оценочных функций.

9. Опишите назначение кнопок панели инструментов СППР "Прототип".

10. Какие данные необходимо ввести в СППР "Прототип" для выбора оптимального варианта?

Позиция Расчёт позволяет запустить процесс вычислений для выбранного типа шкалы и введённых данных. Эта позиция становится доступной только при вводе всех исходных данных. После завершения вычислений в отчёт добавляются строки, в которых указывается оптимальный эксперимент и список оптимальных вариантов для каждого результата этого эксперимента.