- •03.06.06 Г., протокол № 10.
- •Содержание
- •Введение
- •Лабораторная работа 1 Модели представления знаний (2 часа)
- •Лабораторная работа 2 Метод Экспертных оценок (14 часов)
- •1. Метод экспертных оценок
- •1.1. Проверка гипотезы о согласованности мнений специалистов
- •1.2. Анализ гистограммы ранжирования факторов
- •1. 3. Пример априорного ранжирования факторов
- •1.3.1. Результаты ранжирования факторов
- •1.4. Определение коэффициентов веса параметров
- •1.4.1. Непосредственное назначение коэффициентов веса.
- •1.4.2. Оценка важности параметров в баллах
- •1.4.3. Метод парных сравнений.
- •2. Порядок выполнения работы
- •3. Содержание отчета
- •4. Контрольные вопросы
- •5. Значение критерия
- •6. Варианты заданий.
- •Лабораторная работа 3 Операции с нечеткими знаниями. (2 часа)
- •Библиографический список
1.4. Определение коэффициентов веса параметров
При решении задач многоцелевой оптимизации часто приходится сравнивать альтернативные варианты по степени их предпочтительности, или, как говорят, осуществлять ранжирование альтернатив. Здесь находит применение экспертное оценивание [22—25].
В первоначальном варианте задача расстановки приоритетов известна как «задача о лидере» [26], в которой рассматривается проблема определения результатов некоторого спортивного турнира. Тот порядок определения победителя (лидера) и распределения мест среди других участников турнира, который принят в настоящее время и суть которого в простом суммировании очков каждого игрока или команды, не всегда может быть признан безупречным. В данном случае место игрока в турнирной таблице определяет сумма очков, полученная без учета силы соперников, у которых выиграл данный игрок.
Рассмотрим иной подход к решению «задачи о лидере» [22],
Представим результаты турнира п игроков в виде некоторого ориентированного графа. Каждому из n участников соответствует вершина графа. Если игрок выиграл у игрока , то на графе имеется дуга . Ничейному исходу соответствуют дуги ij и ji. Пример такого графа представлен на рис. 10.
Рис. 10. Граф результата состязаний
Метод решения задачи заключается в следующем. Строится матрица
При этом
где
- означает выигрыш i-го игрока у j-ог;
— проигрыш i-го игрока j-му;
— ничейный исход.
Вводится понятие итерированной «силы» порядка k игрока . Итерированная «сила» первого порядка игрока обозначается и находится как сумма очков данного игрока. При этом не учитывается «сила» соперников:
Распределение очков среди игроков задается вектором
.
На второй итерации за «силу» игрока принимается итерированная сила первого порядка.
Итерированная «сила» второго порядка рассчитывается, с учетом «сил» соперников:
В конечном счете она представляется вектором
.
Дальнейшие итерации производятся аналогично:
,
Процесс расчета заключается в последовательном применении преобразования, задаваемого матрицей А, к начальному вектору Р(0).
Обозначим через нормированную итерированную силу k-го порядку i-го игрока: ,
очевидно, .
В общем виде процесс расчета нормированной итерированной «силы» игроков можно охарактеризовать следующими соотношением:
,
где — сумма компонент вектора .
Если матрица А неразложима, то рассмотренная процедура, согласно теореме Перрона—Фробениуса {26], приводит в пределе к максимальному собственному числу матрицы А с соответствующим собственным вектором
Следовательно, процесс вычисления нормированной итерированной «силы» игроков сходится.
В отличие от простого подсчета очков описанная процедура позволяет учесть косвенные преимущества игроков.
Рассмотрим пример расчета нормированной итерированной «силы» пяти игроков. Результат турнира представлен следующей системой сравнений:
Принимая, что
составляем квадратную матрицу смежности, приведенную в табл. 9.
Расчет по 1-й итерации показан в табл. 9.
Таблица 9
Квадратная матрица смежности
j i
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 0 0 1 0 |
2 1 0 0 0 |
2 2 1 2 2 |
1 2 0 1 0 |
2 2 0 2 1 |
8 7 1 6 3
|
0.32 0.28 0.04 0.24 0.12
|
36 27 1 22 5 |
0.395 0.297 0.011 0.242 0.055 |
|
|
|
|
|
|
|
1.00 |
91 |
1,000 |
Расчет по 2-й итерации:
и т.д.
С каждой последующей итерацией значения уточняются.
На первый взгляд, трудно установить сходство задач, возникающих, и решаемых в игровой турнирной ситуации, и задач экспертного оценивания. Однако при ближайшем рассмотрении можно обнаружить аналогию и, следовательно, использовать рассмотренный метод в области принятия решений. при многоцелевой оптимизации.
В процессе оценивания альтернативные варианты конкурируют между собой, и результат оценивания эксперт может представить в форме результата «турнира» этих вариантов, то есть в виде системы парных сравнении, как это было показано выше.
Рассмотренный метод получения экспертных оценок [22] назван методом расстановки приоритетов.
Важным элементом при исследовании любого процесса является назначение коэффициентов веса каждого оптимизируемого параметра. Распространенный метод — определение коэффициентов веса с помощью экспертов, который представляет собой, по существу, обычное обсуждение, с той лишь разницей, что свое мнение эксперты выражают не словами, а цифрами.
Для определения влияния коэффициентов веса на результат решения задачи можно решать ее при различных значениях этих коэффициентов.
Методы экспертных оценок широко распространены в спорте, например, в фигурном катании, гимнастике. Нет основания считать неприемлемым коллективное мнение специалистов и при принятии (оптимальных) решений. Предложено достаточно много методов определения экспертных оценок. Рассмотрим три из них.