Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Понятие теории принятия решений. Схема процесса принятия решений. Классификация задач принятия решений.



Понятие теории принятия решений. Схема процесса принятия решений. Классификация задач принятия решений.

Решение – это выбор определённого сочетания цели, действий, направленных на достижение этой цели, и способов использования имеющихся ресурсов.

Процесс принятия решений может быть укрупненно подразделен на 2 операции: выработка рекомендаций специалистами по выбору лучшего варианта и принятие окончательного варианта непосредственно лицом, принимающим решение.

Задачи принятия решений отличаются большим многообрази­ем, классифицировать их можно по различным признакам, харак­теризующим количество и качество доступной информации. В общем случае задачи принятия решений можно представить сле­дующим набором информации:

Х={А, K, S, I}

А – множество альтернатив;

K – множество критериев оценки альтернатив;

S – метод поиска решения:

I – уровень информации

 

Задачи принятия решений в условиях определенности. К этому классу относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная количественная информация. В этом случае с успехом применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта.

Основные условия применимости методов математического программирования следующие:

1. имеется адекватная математическая модель реального объекта.

2. Существует некоторая единственная целевая функция позволяющая судить о качестве рассматриваемых альтернативных вариантов.

3. Имеется возможность количественной оценки значений це­левой функции.

4. Задача имеет определенные степени свободы.

Задачи в условиях риска. В тех случаях, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, получаем задачи принятия решений в условиях риска. Для построения распределения вероятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привле­кать знания экспертов. Обычно для решения задач этого типа при­меняются методы теории одномерной или многомерной полезно­сти. Эти задачи занимают место на границе между задачами при­нятия решений в условиях определенности и неопределенности. Для решения этих задач привлекается вся доступная информация (количественная и качественная).

Задачи в условиях неопределенности. Эти задачи имеют ме­сто тогда, когда информация, необходимая для принятия решений, является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы либо слишком сложны, либо отсут­ствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекают­ся знания экспертов. В отличие от подхода, принятого в эксперт­ных системах, для решения ЗПР знания экспертов обычно выра­жены в виде некоторых количественных данных, называемых пред­почтениями.

 

 

Шкала отношений, типы шкал.

 

Операция парного сравнения: два объекта, находящихся на одном уровне сравниваются по своей относительной значимости для одного объекта высшего уровня. Если критерий имеет определенную числовую меру, например, масса, производительность, цена, то в качестве результата оценки удобно взять отношения соответствующих характеристик в некоторой шкале отношений. Если критерий не имеет принятой меры, то сравнение в МАИ проводится с использованием специальной «шкалы относительной важности. Эта шкала имеет 9 степеней предпочтения, выбранные с учетом психофизиологических особенностей человека, выполняющего сравнение

Числа из этой шкалы используются, чтобы показать, во сколько раз элемент с большей оценкой предпочтительности доминирует элемент с меньшей оценкой относительно общего для них критерия или свойства. В МАИ и МАС доминирование одного объекта над другим бывает а) по предпочтению; б) по важности; в) по вероятности.

При операции парного сравнения используют значения обратных оценок предпочтения: если преимущество i-той альтернативы по сравнению с j-той имеет одно из приведенных выше значений, то оценка предпочтения i-той альтернативы над j-той будет иметь обратное значение. То есть в МАИ все матрицы парных сравнений (МПС) являются обратно симметричными.

Алгоритм экспертизы

В процессе принятия решений эксперты выполняют информационную и аналитическую работу по формированию и оценке решений. Все многообразие решаемых ими задач сводится к трем типам: формирование объектов, оценка характеристик, формирование и оценка характеристик объектов.

Алгоритм проведения экспертизы

В общем случае проведение экспертизы включает следующие этапы:

1) предварительный этап – задачи, состав лиц, программа проведения;



2) формирование рабочей группы – подбор экспертов;

3) формирование экспертной группы - необходимо установить границы численности для экспертных групп;

4) оценка компетентности экспертов;

5) подготовка и проведение опроса экспертов;

6) обработка и анализ результатов опроса экспертов;

7) определение согласованности экспертов.

 

Вопрос 14, Метод Делфи

Делфи метод – метод быстрого поиска решений, основанный на генерации этих решений специалистами, и отбора лучшего из них, исходя из экспертных оценок. Данный метод используется для экспертного прогнозирования путем организации системы сбора и математической обработки экспертных оценок.

Сущность Делфи метода заключается в том, что в результате серии действий независимых экспертов, формируется некое обобщенное мнение, являющиеся более правильным, чем мнение каждого эксперта в отдельности.

Одно из главных особенностей Делфи метода является независимость экспертов друг от друга, что позволяет предотвратить такие негативные моменты, как давление авторитетов, внутренние споры, стремление примкнуть к большинству.

Таким образом, метод Дельфи является формирование наилучшего мнения среди всех экспертов.

 

Понятие теории принятия решений. Схема процесса принятия решений. Классификация задач принятия решений.

Решение – это выбор определённого сочетания цели, действий, направленных на достижение этой цели, и способов использования имеющихся ресурсов.

Процесс принятия решений может быть укрупненно подразделен на 2 операции: выработка рекомендаций специалистами по выбору лучшего варианта и принятие окончательного варианта непосредственно лицом, принимающим решение.

Задачи принятия решений отличаются большим многообрази­ем, классифицировать их можно по различным признакам, харак­теризующим количество и качество доступной информации. В общем случае задачи принятия решений можно представить сле­дующим набором информации:

Х={А, K, S, I}

А – множество альтернатив;

K – множество критериев оценки альтернатив;

S – метод поиска решения:

I – уровень информации

 

Задачи принятия решений в условиях определенности. К этому классу относятся задачи, для решения которых имеется достаточная и достоверная количественная информация. В этом случае с успехом применяются методы математического программирования, суть которых состоит в нахождении оптимальных решений на базе математической модели реального объекта.

Основные условия применимости методов математического программирования следующие:

1. имеется адекватная математическая модель реального объекта.

2. Существует некоторая единственная целевая функция позволяющая судить о качестве рассматриваемых альтернативных вариантов.

3. Имеется возможность количественной оценки значений це­левой функции.

4. Задача имеет определенные степени свободы.

Задачи в условиях риска. В тех случаях, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения, получаем задачи принятия решений в условиях риска. Для построения распределения вероятностей необходимо либо иметь в распоряжении статистические данные, либо привле­кать знания экспертов. Обычно для решения задач этого типа при­меняются методы теории одномерной или многомерной полезно­сти. Эти задачи занимают место на границе между задачами при­нятия решений в условиях определенности и неопределенности. Для решения этих задач привлекается вся доступная информация (количественная и качественная).

Задачи в условиях неопределенности. Эти задачи имеют ме­сто тогда, когда информация, необходимая для принятия решений, является неточной, неполной, неколичественной, а формальные модели исследуемой системы либо слишком сложны, либо отсут­ствуют. В таких случаях для решения задачи обычно привлекают­ся знания экспертов. В отличие от подхода, принятого в эксперт­ных системах, для решения ЗПР знания экспертов обычно выра­жены в виде некоторых количественных данных, называемых пред­почтениями.

 

 







Последнее изменение этой страницы: 2019-04-01; Просмотров: 174; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2022 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.011 с.) Главная | Обратная связь