Метод логического ранжирования

Качественные модели

Существует множество примеров, когда природа процессов принятия ре-

шений или функционирования объекта не может быть описана в виде математических соотношений в виду наличия нечетких определений и лингвистических операций или ограничений на технологические параметры и т.д.Решением этой проблемы является использование качественных моде-

лей, которые наиболее часто представляются в терминах нечетких множеств.

13).Множество Парето (множество компромиссов, переговорное множество).

Это множество не улучшаемых в смысле векторного критерия решений, (в рассматриваемом случае opt = min). Существенно, что решение задачи оптимизации по векторному критерию носит принципиально множественный характер и для выбора наилучшего варианта нужен супер критерий, который устанавливает приоритеты между показателями. Приоритеты, в конечном счете,устанавливает человек – лицо, принимающее решение.

ЛЕК 4

14). Задачи нахождения наиболее оптимального варианта среди

множества,выбора оптимальной последовательности выполнения процессов, а также многие другие позволяют решить математические методы системного анализа. При управлении сложными системами возникает задача рационального планирования и координации большого комплекса различных работ (операций,действий).Характерным для сложных комплексов связанных между собой работ является то, что отдельные работы не могут быть выполнены независимо друг от друга, выполнение ряда работ не может быть начато раньше, чем завершены

другие.

Метод используется для задач составления расписаний.

Назначение метода: упорядочивание этапов выполнения некоторых работ. Предположим, что имеется набор работ (этапов выполнения работ), причем некоторые виды работ не могут быть начаты до того, как будут окончены другие работы. Для принятия решений нужно выработать критерий, по которому будет происходить оптимизация. В качестве критерия возьмем вес работы. Он чем больше, тем раньше работу необходимо выполнить. Для решения задачи составляется матрица весов.

16). Метод Анализа Иерархий (МАИ) — математический метод системного подхода к сложным проблемам принятия решений. МАИ не предписывает лицу, принимающему решение (ЛПР), какого-либо «правильного» решения, а позволяет ему в интерактивном режиме найти такой вариант (альтернативу), который наилучшим образом согласуется с его пониманием сути проблемы и требованиями к ее решению.

Метод Анализа Иерархий используется во всем мире для принятия

решений в разнообразных ситуациях: от управления на межгосударственном уровне до решения отраслевых и частных проблем

в бизнесе, промышленности, здравоохранении и образовании.

Анализ проблемы принятия решений в МАИ начинается с построения иерархической структуры, которая включает цель, критерии, альтернативы и другие рассматриваемые факторы, влияющие

на выбор.

На заключительном этапе анализа выполняется синтез (линейная свертка) приоритетов на иерархии, в результате которой вычисляются приоритеты альтернативных решений относительно главной цели. Лучшей считается альтернатива с максимальным значением приоритета.

17). Рассмотрим поэтапное описание метода анализа иерархий:

Дата добавления: 2014-01-14