- •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
1.4.1. Непосредственное назначение коэффициентов веса.
При непосредственном назначении коэффициентов веса i-тый эксперт оценивает сравнительную важность рассматриваемых параметров, которые будут входить в целевую функцию. В этом методе каждый i-ый эксперт для каждого k-ro параметра должен назначить коэффициент веса таким образом, чтобы сумма всех коэффициентов веса, назначенных одним экспертом для различных параметров, равнялась единице. Это требование можно записать так:
, где n — число экспертов.
1. Определить число параметров К, которые будут включены в целевую функцию.
2. Сделать таблицу по форме, которую мы будем называть базовой.
Эксперт |
Параметры |
Сумма |
||
|
A |
B |
C |
|
1 |
0.5 |
0.2 |
0.3 |
1.0 |
2 |
0.5 |
0.3 |
0.2 |
1.0 |
3 |
0.2 |
0.4 |
0.4 |
1.0 |
4 |
0.2 |
0.3 |
0.5 |
1.0 |
5 |
04 |
0.2 |
0.4 |
1.0 |
6 |
0.3 |
0.4 |
0.3 |
1.0 |
7 |
0.3 |
0.3 |
0.4 |
1.0 |
8 |
0.5 |
0.2 |
0.3 |
1.0 |
Среднее значение коэффициента веса |
0,363 |
0,288 |
0,35 |
|
Cреднее квадратичное отклонение |
0,119 |
0,049 |
0,06 |
|
Дисперсия |
0,015 |
0,006 |
0,008 |
|
Определения коэффициента вариабельности = Cреднее квадратичное отклонение / Среднее значение коэффициента веса . Значение коэффициента вариабельности показывает величину разброса экспертных оценок.
При v < 0,2 оценки экспертов можно считать согласованными.
В случае v > 0,2 целесообразно провести с экспертами содержательное обсуждение важности оцениваемых параметров, после чего повторить экспертизу. При сохранении величины разброса целесообразно учитывать вероятностный характер экспертных оценок по методам, приведенным ниже.
Как показывает опыт, удовлетворение экспертами требования
, где n — число экспертов при К > 3, вызывает затруднение.
Для того чтобы избежать выполнения этого требования, можно коэффициенты веса определять и другими методами, рассмотренными ниже.
1.4.2. Оценка важности параметров в баллах
При оценке важности параметров в баллах каждый эксперт оценивает параметры по десятибалльной системе. При этом оценка, назначаемая каждым экспертом каждому параметру не связана с оценками, которые он же назначает другим параметрам. Например, всем параметрам можно назначать одинаковую оценку. Определение экспертных оценок в баллах производится по следующему алгоритму.
1. Сформировать таблицу по форме, в которую вносятся оценки всех параметров в баллах, сделанные каждым экспертом.
Перейти от оценок параметров в баллах к значениям коэффициентов веса, сумма которых для всех параметров равна единице у каждого эксперта.
Эксперт |
Оценка в баллах |
Сумма |
|
|
Параметры |
||||||
Параметры |
Эксперт |
||||||||||
|
A |
Б |
В |
Г |
|
|
А |
Б |
В |
Г |
|
1 |
6 |
7 |
5 |
7 |
25 |
1 |
0.24 |
0.28 |
0.20 |
0.28 |
|
2 |
10 |
8 |
4 |
9 |
31 |
2 |
0.32 |
0.26 |
0.13 |
0.29 |
|
3 |
5 |
7 |
6 |
8 |
26 |
3 |
0.19 |
0.27 |
0.23 |
0.31 |
|
4 |
7 |
9 |
5 |
7 |
28 |
4 |
0.25 |
0.32 |
0.18 |
0.25 |
|
5 |
8 |
6 |
4 |
6 |
24 |
5 |
0.33 |
0.25 |
0.17 |
0.25 |
|
|
|
|
|
|
|
коэф.веса |
0.27 |
0.28 |
0.18 |
0.28 |