Постановка задачи. Основные понятия

1.1. Постановка задачи. Основные понятия.

При постановке задачи критериального анализа предполагается, что у ЛПР есть несколько вариантов выбора, несколько альтернатив u U, где U - множество всевозможных альтернатив, включающее не меннее двух элементов. В зависимости от характера задачи множество U может быть как непрерывным, так и дискретным. Если решается задача стратегического плана, то под u обычно понимается стратегия, то есть набор правил, определяющих состав и порядок действий в любой из возможных ситуаций, а множество U - в этом случае дискретно и конечно.

При решении задач тактического плана, например, выбора варианта какого-либо проекта, распределения средств между обьектами, определения состава различных видов городского транспорта множество U может быть как непрерывным, так и дискретным.

В нашем курсе будем полагать, что U дискретно и счетно, а u - эмпирический обьект, задаваемый "своим именем" ( например, названия банков ).

Выбор из множества альтернатив происходит на основании заранее заданной системы или функции предпочтений Р(р). В критериальном анализе предпочтения р задаются в виде некоторого набора характеристик, которые обозначаются k и называются критериями.

В общем виде: k - функция от альтернативы u: k(u)

U = ( u₁ ,u₂ ,...u_n ), n - число альтернатив

K(u) = ( k₁ (u), k₂(u),...k_m(u)), где m - число частных критериев k_i(u)

1.Если m = 1 - однокритериальная задача, то есть задача линейного программирования.

2.Если m > 1, но k(u) P k(v) - тривиальный вариант, так как u всегда лучше v.

3.Если по одним критериям вариант u предпочтительнее варианта v, а по другим - наоборот, то это задача критериального анализа, способы решения которой будут расмотрены в этом курсе.

Введем обозначения: K (u) P K (v) - вариант u предпочтительнее, K (u) I K (v) - одинаковы по предпочтени,K(u) N K(v) - несравнимы.

1.2. Формирование критериальной системы.

Для формулировки задачи критериального анализа необходимо:

1. Четко сформулировать цель, задачу и требуемый результат

2. Классифицировать характеристики вариантов

3. Беспристрастно выбрать критерии

Требования к критериальной системе:

1. Соответствие критериев цели и задаче.

2. Критичность. Критерий должен быть "чувствительным" к изменению варианта выбора.

3. Вычислимость критериев.

4. Полнота и минимальность. С одной стороны, критериальная система должна как можно полнее описывать варианты выбора, но чем векторный критерий меньше, тем проще решается задача. Полнота критериальной системы формально означает, что введение дополнительного частного критерия не изменит вариант выбора, все частные критерии должны быть учтены.

5. Декомпозируемость. Векторный критерий должен допускать упрощение задачи путем перехода к рассмотрению отдельных частных критериев вне зависимости от других. Это требование сводится к вопросу о независимости частных критериев по предпочтению.

В каждом конкретной задаче необходимо проводить проверку критериев на независимость, которая сводится к следующему:

Если есть U = ( u,v,s,t ) - множество альтернатив и варианты u и v такие, что для "j ¹ i верно k_j (u) = k_j (v), а k_i (u) ¹ k_i (v), причем К(u) P К(v); варианты s и t такие, что для "j ¹ i верно k_j (s) = k_j (t) ¹ k_j (u), при k _i (s) = k _i (u) , k_i (t) = k_i (v) . Если отсюда следует, что К (s) Р К(t), то говорят, что i-тый векторный критерий независим по предпочтению от всех частных критериев. В противном случае методически удобнее при решении таких задач перейти к новой постановке, где предпочтительным было бы изменение всех частных критериев, например в сторону увеличения. При этом, если в исходной постановке задачи для части критериев предпочтительнее меньшее значение, то в новой постановке значения таких критериев рассматриваются с противоположным знаком.

Независимость по предпочтению частных критериев дает возможность перейти от задачи сравнения векторных с m частными критериями к решению m однокретериальных задач сравнения частных критериев между собой. В реальных задачах допущение о независимости частных критериев по предпочтению зависит от характера решаемого вопроса. Например, если в качестве частных критериев используют затраты, надежность, прибыль, льготы, то для них всегда наиболее предпочтительным будет экстремальное значение ( min или max ) вне зависимости от других частных критериев.

Если частные критерии определяют структуру сравниваемых обьектов, то например, рост и вес человека, количество наземного и подземного транспорта в городе, количество тепловых, атомных и гидроэлектростанций, то они обычно зависимы по предпочтению.

Необходимо отметить, что переход от независимых частных критериев к зависимым иногда связан с более "тонким" анализом самих предпочтений.

Похожие работы

Теория принятия решений: математические методы для выбора специалиста на должность администратора сети

Скачать

16587

14

0

митационной модели , проведение экспериментов на этих моделях Обработка результатов экспериментов с целью выбора наилучшего варианта модернизации или реорганизации сети Проведение работы по модернизации и реорганизации сети Требования к специалисту на должность администратора сети Приведем некоторые примеры требований: Работодатель №1: Опыт построения и сопровождения программных/аппаратных ...

Математические методы в теории принятия решений

Скачать

22330

8

1

... максимизирующий выделенный критерий на множестве исходов, оценки которых по остальным критериям не ниже назначенных. Всякие задачи принятия решения является: Альтернативы (варианты, планы, допустимые альтернативы) Исходы (Результаты) Оптимальные решения (Наилучшие решения) Математическая модель ЗПР включает в себя формальное описание этих компонентов. X - множество допустимых альтернатив A ...

Теория принятия решений

Скачать

83422

1

0

... условиях определенности математическое программирование дает точное решение поставленной задачи. Поэтому необходимости выбирать из нескольких вариантов попросту нет. Таким образом, в условиях определенности "Теория принятия решений" не используется, такими задачами занимается математическое программирование. 2)  ЛПР знает вероятность реакции окружающей среды на выбор им той или иной альтернативы. ...

Измерительные шкалы в математическом моделировании. Теория принятия решений

Скачать

13429

2

0

... , среднее распределение процентных отношений, дисперсия, стандартные отклонения, коэффициенты вариации Коэффициенты – j, c2, Чупрова, Спирмена, коэффициент корреляции Пирсона 2. Теория принятия решений Выбор любого управленческого решения всегда ограничен. Это объясняется необходимостью следовать определённым нормам поведения, которые и ориентируют руководителя. В зависимости от ...