- •Исследование операций
- •Учебный план
- •Тематические планы лекций Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок развития сложных системах
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций
- •Лекция № 4. Элементы выпуклого анализа
- •Лекция № 5. Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •Лекция № 6. Линейное программирование
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •Лекция № 8. Моделирование операций на основе марковских случайных процессов
- •Лекция № 9. Элементы теории массового обслуживания
- •Список источников и литературы
- •2. Дополнительная литература
- •Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •1.1Цели и задачи курса «Исследование операций»
- •1.2Системный подход в решении проблем управления
- •1.2.1Формальное определение системы и примеры систем
- •1.2.2Основные понятия целевого подхода в управлении
- •1.2.3Концептуальная постановка проблемы
- •1.2.4Понятие структуризации проблемы
- •1.2.5Основные понятия объектно-субъектного подхода в управлении
- •1.2.6Формализация системы и фаз процесса принятия решений
- •1.2.6.1Выявление проблемы — анализ ее существования
- •1.2.6.2Постановка проблемы
- •1.2.6.3Поиск решения проблемы
- •1.2.6.4Принятие решения
- •1.2.6.5Исполнение решения
- •1.2.6.6Оценка выполненного решения
- •1.3Формализм теории исследования операций (модель операции)
- •1.4Оценка эффективности стратегии
- •1.4.1Оценка неопределенности стратегии
- •1.4.2Функциональная оптимизация стратегий
- •1.4.3Смешанные стратегии
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок в сложных системах (2 ч.)
- •2.1Классификация целей систем
- •2.2Графы целей и способы их построения
- •2.3Методы свертки показателей эффективности
- •2.3.1.1Экономический способ формирования критериев
- •2.3.1.2Критические состояния объекта
- •2.3.1.3Последовательное достижение частных целей
- •2.3.1.4Логическое объединение критериев
- •2.3.1.5Обобщенное логическое объединение
- •2.3.1.6Случайное и неопределенное объединение
- •2.3.1.7Единицы измерения целей
- •2.3.1.8Полнота системы элементарных действий над критериями
- •2.4Экспертная оценка эффективности
- •2.5Критерии эффективности организационного управления
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций (2 ч.)
- •3.1Модель анализа технологических процессов
- •3.2Аппроксимация функций полиномами
- •3.3Модель численного поиска экстремума
- •3.4Модель действий нападения против защиты в военных операциях
- •3.5Модель производства продукции в условиях конкуренции
- •3.6Модель оценки надежности неремонтируемых систем
- •3.6.1Параллельное дублирование системы в целом
- •3.6.2«Холодное резервирование» системы в целом
- •3.6.3Параллельное дублирование агрегатов системы
- •3.6.4«Холодное резервирование» агрегатов
- •3.7Модель для выбора дальности стрельбы в дуэльной ситуации
- •3.8Линейная обработка измерений (фильтрация) координат движущихся объектов
- •3.8.1Случайное блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.2Зависимое блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.3Ограниченное блуждание координат движущегося объекта
- •Лекция № 4.Элементы выпуклого анализа
- •4.1Вспомним основные понятия высшей алгебры
- •4.2Определение и примеры выпуклых множеств.
- •-Мерный куб с центром в точке и ребром :
- •-Мерный шар радиуса с центром в точке :
- •4.3Проекция точки на множество. Свойства.
- •4.4Теоремы отделимости выпуклых множеств.
- •4.5Крайние точки выпуклых множеств.
- •4.6Альтернативы Фредгольма.
- •4.7Выпуклые функции и их свойства.
- •4.8Связь между выпуклыми функциями и выпуклыми множествами
- •4.9Свойства выпуклых функций.
- •4.9.1Дифференцируемость скалярной выпуклой функции.
- •4.9.2Дифференцируемость по направлению.
- •4.9.3Непрерывность.
- •4.10Выпуклые дифференцируемые функции и их экстремальные свойства
- •4.11Критерии оптимальности
- •Лекция № 5.Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •5.1Основная задача выпуклого программирования
- •5.2Формальная постановка задачи выпуклого программирования
- •5.3 Классические способы отыскания решения экстремальных задач
- •5.4Условие регулярности
- •5.5Функция Лагранжа. Условия оптимальности
- •5.6Теорема (Куна-Таккера).
- •5.7Дифференциальные условия Куна-Таккера
- •5.8Общая схема решения задачи выпуклого программирования
- •Лекция № 6.Линейное программирование
- •6.1Примеры моделей операций, приводящих к злп
- •6.1.1Задача о диете
- •6.1.2Общая задача планирования выпуска продукции (распределительная задача)
- •6.1.2.1Общая задача планирования выпуска продукции
- •6.1.2.2Выпуск комплектной продукции
- •6.1.3Транспортная задача
- •6.1.3.1Классическая транспортная задача
- •6.1.3.2Транспортная задача с фиксированными доплатами
- •6.2Различные виды злп и их эквивалентность
- •6.2.1Стандартная задача линейного программирования
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •7.1Теория игр как теория обоснования решений в условиях конфликта интересов
- •7.2Конфликт и его формальная модель
- •7.3Формализация принятия решения в условиях конфликта
- •7.4Оптимальность в конфликтной ситуации
1.4.2Функциональная оптимизация стратегий
После этапа учета неопределенности для выбора условного решения следует оценить варианты и условия применения УК-факторов, или стратегий-констант.
Произвольный функционал : будем называть способом функциональной оптимизации УК-фактора . Множество всех рассматриваемых отображений обозначим .
Оценкой эффективности стратегии при способе учета неопределенности и способе функциональной оптимизации называется величина
= .
Таким образом, оценка эффективности стратегии зависит от выбранных
квазиинформационной гипотезы ;
стратегии формирования сценария , в том числе
УК-факторов ,
неопределенных факторов ,
случайных факторов ;
функционала ;
способа учета неопределенности ;
способа функциональной оптимизации .
Предельно эффективная оценка
Наиболее часто используют оценку эффективности, основанную на предельном (максимальном) значении функционала.
Предельно эффективной оценкой стратегии при способе учета неопределенности называется величина
= .
Стратегии , имеющие предельно эффективную оценку (37) естественно называть предельно эффективными стратегиями.
Другой крайней оценкой является величина
= .
Таким образом, для любых , и
. .
–оптимальные стратегии
Использование оценки (37) для определения стратегии может приводить к отсутствию предельно эффективных стратегий. В таком случае оперируют понятием « –оптимальные стратегии», что приводит к способу оптимизации, при котором все стратегии с оценкой не менее = , считаются –оптимальными, т.е. получают одну и ту же оценку. Таким образом, множество возможных к реализации оптимальных стратегий расширяется.
Зафиксируем некоторый способ учета неопределенности . Для каждого числа и выбранного положим
={ };
Числа характеризуют меру «свободы управления» после проведения функциональной оптимизации способом в рамках применяемого способа учета неопределенности , или «сколько осталось УК-факторов после учета неопределенности и применения функциональной оптимизации». Максимальную и минимальную свободу описывают множества и .
-мерой реалистичности реализации управления при способе учета неопределенности условного решения и способе функциональной оптимизации называется величина
= .
-мера (38) характеризует величину реалистичности реализации управления относительно множества предельно эффективных стратегий . Она выражена в -мере множества УК-факторов, определяемых способом учета неопределенности , и нормирована относительно -меры максимально широкого множества УК-факторов, допустимых КИГ . Являясь обобщенной характеристикой применяемых способов учета неопределенности и функциональной оптимизации, (38) дает возможность сравнивать удаленность различных предположений ЛПР по реалистичности реализации управления.
1.4.3Смешанные стратегии
Выбор стратегии, состоящий в многократном повторении одной и той же стратегии на последовательно заданных временных шагах, является важным частным случаем интегрального выбора стратегий. Однако по сравнению с однократным выбором он имеет свою специфику, заключающуюся в понятии повторения.
Несмотря на слово «повторение», должно допускаться какое-то варьирование выбора действий и их результатов. Будем считать, что на каждом временном шаге постоянными являются номенклатура и законы распределения неопределенных факторов, области их изменения, целевые установки, ограничения и ресурсы, а также наборы возможных стратегий. В свою очередь, возможности ЛПР также предполагаются единообразными, т.е. одинаковы КИГ на заданных временных шагах. Отметим, что так как стратегия трактуется как функция от неуправляемых факторов, то единообразие стратегий при повторении означает единообразие выбираемых функций, а не равенство значений этих функций.
Рассмотрим, как изменится оценка эффективности стратегий при повторении выбора. Остановимся на простом случае, когда ЛПР применяет стратегии-константы и , не рассчитывая на знание неуправляемого фактора , постоянного во всех повторениях.
Тогда если в случаях из повторений применяется , а в остальных случаях — , то оценка эффективности будет
.
Считая при неизменных во время повторения выбора величинах , целесообразно использовать обе сравниваемые стратегии с частотой и так, чтобы осуществить
.
При такой организации повторения операций объектом выбора становятся собственно уже не стратегииконстанты, а частота их применения.
Смешанной стратегией формирования сценария называется функция распределения на множестве .
Смешанные стратегии целесообразно использовать на временных шагах со стандартными неуправляемыми факторами, в частности при природных неопределенностях, если ясно, что обстановка не может меняться быстро, хотя она и не определена полностью. Отметим ряд достаточно общих условий применения смешанных стратегий:
а) неуправляемые факторы и принимают значения независимо от реализации случайной величины ;
б) если неуправляемый фактор описывает поведение активного противника, например конкурента, то последний не должен быть информирован о конкретной реализации случайной величины ;
в) оперирующая сторона допускает осреднение критерия эффективности, т.е.
.