Дайте характеристику графическим методам

Графические методы позволяют наглядно отображать объект в виде образа системы, ее структуры и связей в обобщенном виде. Графические методы могут быть линейно-плоскостными и объемными. Наиболее употребляемые методы изображения системы в виде графики Ганта, диаграмм, гистограмм, рисунков и структурных схем. Графические представления наиболее наглядно позволяют описать ситуацию или процесс для принятия решения в динамично меняющихся условиях. Такие методы применяются для структурно-функционального анализа сложных систем и происходящих в них процессах, особенно при моделировании информационно-управляющих систем. В таких системах необходимо учитывать взаимодействие человека и структурных организаций, технических устройств. Графические методы широко применяются на практике для получения управляющих решений на основе сетевого планирования.

61. В чем сущность метода анализа иерархий?

МАИ (метод анализа иерархии) является методом кол-го оценивания си-м. С пом-ю экспертных оценок. МАИ-си-м-кая процедура для иерархич-го представления эл-тов опр-щих сущ-ть люб.проблемы.

Метод сост.в декомпоз-и проблемы, на все более простые составляющие части и дальнейшей обработки последоват-ти суждений. В рез-те выраж-ся относит-я степень взаимод-я эл-тов в иерархии. Эти сужд-я затем выраж-ся численно. МАИ вкл-ют процедуры синтеза множ-нных суждений получения приоритетности крит-ев и нахожд-я альтерн-х реш-й. Полученные т. о.значения явл-ся оценками в шкале отнош-й и соотв-ет, так назыв.жестким оценкам.

Этапы МАИ:

• очерчивается проблема и опр-ся, что необх-мо узнать.
• строится иерархия начиная с вершины цели ч/з промежут-е уровни (крит-и) к самому нижнему уровню (перечень альт-в).
• строится мн-во матриц парных сравнений по 1й матрице для кажд.эл-та примыкающего сверху уровня этот эл-т наз-ют направляемым по отнош-ю в эл-ту, находящ-ся на нижележ.уровне. Эл-ты люб.уровня сравн-ся др.с др. относ-но их воздействия на направляемый эл-т. Т. о.получ-ся квадр-я матрица суждений.
• провод-ся попарные сравнения, использ-ся термины доминиров-я 1го из эл-тов над др. Если эл-т, А домин-ет над эл-том В, то клетка соотв-щая строке, А и столбцу В заполн-ся целым числом (#4), а соотв-щая строке В и столб. А-обратным к нему числом (#¼). Если же эл-т В домин-ет над эл-том, А, то происх.обратное. Если счит-ся, что, А и В одинаковы, то в обе позиции став-ся 1.
• вычисл-ся мн-во собств-х векторов (векторы приор-тов) для кажд.матрицы.
• вычисл-ся макс.собств-е значение кажд.матр.
• расчит-ся индекс согласов-ти (ИС) и отнош-е согласов-ти (ОС) для кажд.матр.
• выявл-ся глобальные (обобщенные) приоритеты путем применения пр-па синтеза

62. В чем особенности модифицированного метода TOPSIS?
63. Какие Вы знаете критерии оценки сложных систем в условиях неопределенности?

Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны. Неопределенность подразделяется на стохастическую (имеется информация о распределении вероятности на множестве результатов), поведенческую (имеется информация о влиянии на результаты поведения участников), природную (имеется информация только о возможных результатах и отсутствует о связи между решениями и результатами) и априорную (нет информации и о возможных результатах).

Задача обоснования решений в условиях неопределенности всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает лицо, принимающее решения (ЛПР). Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределенности повышается при учете таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределенности возможно построением алгоритмов адаптивного управления.

Неопределенность характеризует условия, в которых принимается решение. Для принятия решений всегда требуются какие-либо сведения. Информация представляет собой исходный материал для принятия решения. В зависимости от обеспеченности информацией ЛПР может оказаться в разных условиях: в условиях определенности, в условиях риска, в условиях неопределенности.

Риск – мысленное решение задачи и претворение его в жизнь в особо трудной ситуации, когда нет твердой уверенности в положительном исходе, но есть некоторая надежда на успех. В условиях риска каждое решение а, следовательно, и действие, приводит к одному из целого множества возможных результатов. Каждому результату соответствует вероятность его появления и эти вероятности известны ЛПР. В этом случае отсутствует возможность оценить параметр эффективности на основе объективных данных и ЛПР основывается на своих собственных субъективных предпочтениях.

ЛПР может быть как один человек, так и группа, имеющая общий интерес. В соответствии с этим выделяются индивидуальные, групповые, смешанные и коллективные решения.

Хозяйственное решение может быть принято уполномоченным должностным лицом в пределах его компетенции. Такое решение будет индивидуальным.

Решение может быть выработано группой лиц совместно, при этом расширяются возможности углубленного анализа, уменьшаются возможности ошибки. Такое решение будет групповым.

Решение может быть принято одним лицом, но не самостоятельно, а с помощью коллективных совещательных органов (например, научно-технических советов). Такое решение будет смешанным.

Решение может быть принято коллегиально действующим органом. Такое решение будет коллективным.

В условиях неопределенности принцип выбора зависит от характера противодействия противной стороны (внешней среды). В тех случаях, когда среда «ведет себя» антагонистическим образом по отношению к решению, выбранному органом управления системы, имеет место ситуация, относящаяся к теорииигр. Еслисреда «пассивна» (например, это пассивная природа) и управляющему органу известно распределение вероятностей на множестве состояний среды, то имеет место «игра с природой» или «статистические решения». Эти два случая поведения среды можно считать в определенном смысле крайними. В общем случае возможна целая градация ситуаций, определяющих стратегию поведения среды.

Рассмотрим ситуацию, когда распределения вероятностей на элементах состояния среды, которые априори известны. Эта ситуация является одной из самых распространенных. На практике расчет априорного распределения вероятностей состояния среды производится либо путем обработки статистического материала, либо аналитическими методами на основании гипотез о поведении среды и записывается в виде матрицы.

Дата добавления: 2015-04-24