- •1. Этапы процесса принятия решений.
- •2) Постановка задачи принятия решения.
- •5) Анализ и интерпретация полученных результатов (выводов).
- •2. Классификация задач принятия решений.
- •1) По виду отображения f.
- •3) По типу системы предпочтения экспертов g
- •3. Основные принципы принятия решений.
- •4. Постановка задачи динамического программирования.
- •5.Обобщенная модель управления запасами.
- •6. Классическая статическая модель.
- •7. Задача экономичного размера заказа с разрывами цен.
- •8.Многопродуктовая статическая модель управления запасами с ограничением вместимости.
- •9. Динамическая модель управления запасами при отсутствии затрат на оформление.
- •10. Модель управления запасами с затратами на оформление заказа.
- •11. Понятие игры. Характеристика игр. Цена игры.
- •12. Классификация игр. Определение седловой точки.
- •13.Определение смешанной стратегии. Решение игры 2*2 в смешанных стратегиях.
- •14.Типы критериальных функций в играх с природой
- •15. Классические критерии принятия решений в играх с природой.
- •16 Производные критерии принятия решений в играх с природой.
- •17. Шкала. Определение. Виды.
- •18. Экспертные методы получения количественных оценок альтернатив.
- •19. Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.
- •Парные сравнения
- •Множественные сравнения
- •Ранжирование
- •Гиперупорядочивание
- •Вектора предпочтения
- •Классификация
- •20. Метод анализа иерархий. Этапы.
- •21. Метод анализа иерархий. Шкала.
- •22. Метод анализа иерархий (маи). Калибровки.
- •23.Метод анализа иерархий. Вектора приоритетов.
- •24.Метод анализа иерархий. Оценка согласованности.
- •Теория принятия решений
- •Этапы процесса принятия решений.
- •Классификация задач принятия решений.
19. Экспертные методы получения качественных оценок альтернатив.
Методы, используемые для получения экспертных оценок разнообразны. Целесообразность применения метода опр-ся хар-ром анализируемой инфо. Оценки, определяемые с помощью этих методов, могут касаться как значений вариантов (eij) так и весов хар-к вариантов.
Парные сравнения
Эксперту последовательно предъявляется пара альтернатив, в зависимости от целей экспертизы для каждой пары нужно узнать, какая из альтернатив более предпочтительна, или может ли эта пара альтернатив принадлежать одному классу. Если все предпочтения эксперта удовлетворяют отношению транзитивности и сравниваются все пары альтернатив, то получаем ранжирование. Если в части пар эксперт считает альтернативы несравнимыми, то получаем частичное упорядочивание альтернатив. Если при разбиении на классы выполняется свойство транзитивности, получаем классификацию альтернатив.
Множественные сравнения
В отличие от предыдущ., эксперту предлаг-ся не пары, а тройки, четверки, r-ки(r<n) альтернатив. Эксперт должен их упорядочить по важности или разбить на классы в зависимости от целей экспертизы. Множ.сравн. занимает промежут.положение м/у парн.сравн. и ранжир-ем.
Ранжирование
Эксперту предъявл-ся весь набор альтернатив, подлежащих оцениванию (до 20), и необходимо упорядочить их по предпочтениям. 2 способа:
а) сначала из всех необходимо выбрать ai1 наиб.предпочт.(не менее предпочт.), чем все остальные. Эта альтернатива исключается, ее ранг определен. Среди оставшихся выбирают ai2 – наиб.предпочт., определяя ее ранг. Этот процесс до тех пор, пока всем альтернативам не назначат ранг. б) Эксперту предъявляется часть альтернатив, их нужно упорядочить. Затем добавляется еще одна и нужно указать ее место среди проранжированных альтернатив. Так, пока все альтернативы не проранжируем.
Гиперупорядочивание
Позволяет получить больше информации, чем ранжир-е. В данн. методе рассматриваются разности оценок альтернатив и их ранжирование. Пример: а1, а2, а3, а4, а5 – альтернативы; f(а1)-оценка первой альтернативы. f(а1)>f(а2)>f(а3)>f(а4)>f(а5)
Если справедливо:
f(а1)-f(а2) < f(а2)-f(а3)< … < f(а4)-f(а5), то расположение оценок альтернатив на числовой прямой имеет вид:
Вектора предпочтения
Эксперту предъявл-ся множество альтернатив: а1, а2,…,аn , для кажд. из них эксперт выбирает число альтернатив, превосходящих данную, не указывая какие именно более предпочтительны. Либо кол-во альтернатив менее предпочтительных чем данная. Это число П. В итоге получаем вектор предпочтений П=П1…Пn.
Классификация
Цель обращения к эксперту - разбиение альтернатив на классы. Эксперту можно предъявить множество альтернатив и предложить непосредственно указать разбиение на классы. Либо предъявить подмножество альтернатив, он их разбивает на классы, затем добавляется еще одна и он должен ее отнести к тому, или иному классу, либо образовать новый класс. Процесс до тех пор, пока каждая из альтернатив не окажется в своем классе.
20. Метод анализа иерархий. Этапы.
Т. Саати AHP Analytical hierarchy process. Основан на построении и анализе неоднородных иерархий для обоснования выбора в ситуациях с различной степенью сложности. Решения принимаются поэтапно путем последовательного выявления приоритетов. Результаты одного этапа являются основой для последующего анализа. Весь процесс подвергается проверке и переосмыслению до тех пор, пока не будет уверенности, что процесс охватил все важные характеристики, необходимые для представления и решения проблемы.
Основные этапы метода
Этап 1. Определение проблемы и характера решений.
Этап 2. Построить иерархию, начиная от корня, который представляет собой цель, через промежуточные уровни (характеристики или свойства вариантов решений, от которых зависят последующие уровни) к самому нижнему уровню (который обычно является уровнем вариантов).
Этап 3. Построить множество матриц парных сравнений и проведение экспертизы, то есть заполнение этих матриц в соответствие со шкалой относительной важности. Количество матриц определяется количеством объектов на вышележащем уровне, а размер определяется количеством на текущем. Попарные сравнения проводятся в терминах доминирования одного из элементов над другим на заданном уровне. Если элемент А доминирует нал элементом Б, то клетка, соответствующая строке А и столбцу Б, заполняется целым числом, а клетка, соответствующая строке Б и столбцу А, заполняется обратным к нему числом (дробью). Если считается, что А и Б одинаковы, в обе позиции ставится единица. По диагонали всегда ставим 1-цы.
Этап 4.Вычисляются компоненты собственного вектора как средние геометрические по строке для каждой матрицы и нормируются значения собственного вектора по сумме значений.
Этап 5. Оценка согласованности и при необходимости уточнения матриц парных сравнений. Необходимо рассчитать -
(n-размерность матрицы, aij-элементы матрицы) приближенная оценка максимального собственного числа. Индекс согласованности:
. Оценка согласованности: ОС=ИС/СС, где СС-случайная согласованность, то есть индекс согласованности для матриц, заполненных случайным образом. Если ОС матриц не находятся в пределе допустимых границ (если не нарушена транзитивность матрицы и нет противоречия в оценках эксперта), то возвращаемся на экспертизу.
Этап 6. Вычисление результирующего вектора весов путем вычисления свертки (умножения) векторов (то есть необходимо матрицу векторов одного уровня умножить на матрицу векторов другого и т.д.) Получаем результирующий вектор приоритетов, в соответствие с которым проводим окончательный выбор.
Этап 7. Оценка согласованности всей иерархии и формир-е результирующего выбора.
Метод достаточно точно позволяет производить расчеты при числе уровней не более 9 и соответственно при числе объектов на каждом уровне не более 9.