- •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
2.3Методы свертки показателей эффективности
С точки зрения формализованного анализа и применения математических методов решения наиболее «просто» устроены модели проблем, которые имеют единственный показатель эффективности. Поэтому при исследовании многокритериальных систем используют специальные методы преобразования совокупности показателей в один, интегрированный оптимизируемый показатель. Такая операция называется сверткой критериев.
2.3.1.1Экономический способ формирования критериев
Суммирование или «экономический» способ соединения, когда целевой установкой объявляется максимизация суммарного критерия типа (действие 1):
= .
Вектор , участвующий в свертке, характеризует весовые коэффициенты каждого частного критерия, степень его важности в достижении общей целевой установки. Определение вектора весовых коэффициентов проводят эксперты по соответствующей проблеме. Неотрицательность вектора априори не предполагается, хотя в реальных практических задачах она явно фигурирует. По такому принципу, например, образован критерий в модели Гросса [3]; все координаты вектора в этой модели равны 1, а под частными критериями можно понимать операции средств нападения на отдельных пунктах расположения средств защиты. Принципы, заложенные в такой модели можно использовать для моделирования систем ликвидации чрезвычайных ситуаций в пожароопасных районах, считая возникновение очагов поражения действиями противника.
«Экономический» способ свертывания приводит к целевым установкам второго (количественного) типа, если даже для частных операций были целевые установки первого типа, т.е. .
2.3.1.2Критические состояния объекта
Критические состояния объекта, которые выделяют эксперты по анализируемой проблеме, требуют соблюдения условий его функционирования в виде множества Ô — условно допустимых состояний, которые часто задаются в виде предельно допустимых значений параметров (ограничения) модели при всех . Для свертки таких критериев используют способ перехода к целевым установкам первого типа путем разбиения векторов {Wj} на удовлетворительные и неудовлетворительные. Удовлетворительными объявляются только те векторы { }, для которых выполнены условия:
при всех .
При этом новый критерий эффективности имеет вид (действие 2):
=1 при выполнении неравенств
=0 в остальных случаях.
Этот вариант применяется даже в случае , что означает замену критерия «увеличение » на критерий «достижение неравенства ».
2.3.1.3Последовательное достижение частных целей
Здесь оценка выполнения последующей целевой установки начинается оперирующей стороной только тогда, когда достигнуты уже абсолютные максимумы критериев эффективности предыдущих частных целевых установок. Если , то суммарный результат при этом принимается равным сумме достигнутых результатов в учитываемых ранее оценках эффективности. Формально этот способ свертки (при W j0) можно записать в виде (действие 3):
= W j + sup ,
когда j удовлетворяет условиям
W i = sup W p при p j — 1, W j < sup W j,
где sup W j означает верхнюю границу возможных значений критерия W j.
2.3.1.4Логическое объединение критериев
Пусть частные критерии — критерии первого типа и принимают значения 0 и 1. Тогда используют элементарные операции над критериями (действие 4):
а) целевой установкой, противоположной данной j-й целевой установке, называется стремление к невыполнению j-й целевой установки:
W j н = 1 — W j ;
б) суммарная целевая установка состоит в выполнении всех частных целевых установок (конъюнкция)
= П S j=1 W j.
в) суммарная целевая установка состоит в выполнении хоть одной из частных целевых установок (дизъюнкция)
= 1 — П S j=1 (1 — W j).
Эти действия, обычные для математической логики, составляют, как известно, полную систему булевых операций. Это означает, что любая связь = F({W j}), где и W j принимают только булевские значения, может быть записана в виде конечного числа последовательных повторений действий а), б) и в). Этим тем самым полностью описаны возможные связи между суммарным критерием и частными критериями, если как частные, так и суммарные операции принадлежат к первому типу, т.е. имеют качественный характер.