Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Одношаговые методы.




В методе обобщенного критерия частные компоненты вектора W сворачи­ваются в скаляр с помощью некоторой агрегирующей функции, которая затем максимизируется с целью отыскания оптимальной альтернативы. Вид функ­ции агрегирования для метода обобщенного критерия устанавливается на осно­ве анализа допустимой компенсации - увеличения значений одних критериев за счет уменьшения значений других.

Наиболее распространенными являются следующие обобщенные показатели:

 

В некоторых случаях, когда одни частные критерии желательно увеличивать, а другие уменьшать, может быть использована функция агрегирования в виде отношения одних критериев к другим. При этом первая группа критериев ото­ждествляется с целевым эффектам, вторая - с затратами на его достижение. Результатом агрегирования в этом случае выступает удельная эффективность, то есть используют агрегирующую функцию вида

Если частные критерии w, имеют смысл "расстояния" до некоторой идеаль­ной точки wи, то метод обобщенного критерия часто называют методом целе­вого программирования. В последнем случае наилучшая стратегия отыски­вается путем минимизации обобщенного расстояния f(w, wи) до точки wи

Метод главного критерия в отличие от метода обобщенного критерия не требует построения функции агрегирования на частных критериях. Здесь агре­гирование сводится к назначению одного из критериев, например wj, главным, то есть принимают F(w) = wj и требуют, чтобы значения всех остальных крите­риев wi, i ≠ j, удовлетворяли дополнительным ограничениям.

Многошаговые методы. Их возникновение было обусловлено весьма существенным недостатком одношаговых методов, а именно слабой обусловленностью самого главного этапа, когда исходная многокритериальная задача заменяется скалярным аналогом. Поэтому для исключения негативных последствий такой операции задачу обычно реша­ют не за один, а за несколько шагов.

 

14. Тех­нология реализации базовых методов решения многокритериальных задач.

 

Технология реализации базовых методов решения многокритериальных задач. Рассмотрим базовые методы решения задачи выбора, получившие широкое распространение в практике принятия решений. Наиболее известными и широко применяемыми из них являются:

·лексикографический метод и его модификации;

·метод последовательных уступок;

·метод главного критерия;

·метод агрегированного критерия («обобщенного показателя»).

Все эти методы объединяет общий прием поиска наилучшего решения: векторный критерий тем или иным способом превращается в скалярную целевую функцию, а затем решается задача оптимизации.

Лексикографические задачи, пусть ситуация обоснования решений характеризуется сведениями об абсолютном превосходстве в важности одних частных критериев над другими.

ЛПР делает свой выбор вне зависимости от того, какие у этой альтернативы значения оценок по остальным критериям.

Если же значения самого важного частного критерия у некоторых альтернатив оказались одинаковы, ЛПР обращает внимание на значения другого (также вполне определенного) частного критерия, который является следующим по важности в абсолютно упорядоченном ряду частных критериев, и т.д.

Метод последовательных уступок. В его основе лежит идея понижения размерности исходной задачи путем назначения главного критерия в специально формируемых двухмерных подзадачах условной оптимизации. Для этого в ходе вербального анализа исходов операции все частные критерии ранжируют и нумеруют в порядке убывания важности. Затем максимизируют первый, самый важный критерий и находят его наибольшее значение. Далее, исходя из практических соображений, лицом, принимающим решения, назначается некоторая уступка от достигнутого значения. Величина уступки - это своеобразная плата за возможность повысить значения очередного по важности критерия от его достигнутого к данному шагу уровня для альтернативы, обеспечивающей величину max.

Именно ранжирование критериев по важности позволяет ЛПР ограничиваться назначением величины уступки для предыдущего критерия только с учетом поведения последующего.

Наряду с рассмотренными методами используются модифицированный лексикографический метод, метод главного критерия, метод агрегированного критерия («метод обобщенного показателя»), метод семантического структурно-компенсационного исследования. С целью смягчения недостатков, присущих методам последовательных уступок, главного и агрегированного критерия, а также сокращения затрат времени на поиск наилучшего решения и повышения убедительности выводов и рекомендаций в 1993 г. разработан специальный эвристический метод исследования проблемной ситуаций и решения задач построения функции выбора в условиях определенности. Основу метода составляет процесс построения двух специальных графов, названных иерархическая семантическая структура (ИСС) и иерархическая компенсационная структура (ИКС) соответственно. Кроме того, в этом методе предложен специальный алгоритм преобразования натуральных шкал частных критериев в однородную шкалу и эвристический подход к определению коэффициентов важности этих критериев в интерактивно формируемой функции агрегирования. Углубленный семантический анализ разнообразных практических целей и задач позволил выявить как характерные в предпочтениях ЛПР следующие особенности:

·«нижние» и (или) «верхние» уровни притязаний;

·«зоны нечувствительности» на отдельных фрагментах натуральной шкалы частного критерия;

·точки натуральной шкалы частного критерия, к которым явно устремлено предпочтение ЛПР или которые являются нормативно заданными (квалификационными) значениями.

Анализ, основанный на нескольких критериях, дает возможность оценивать работу предприятия и принимать управленческие решения. Но анализ результатов функционирования экономической системы по нескольким показателям затруднителен, и поэтому очевидно, что применение агрегированного критерия оценки состояния экономической системы имеет высокую практическую ценность. Агрегированным критерием, который может комплексно характеризовать состояние экономической системы, может быть динамический норматив, предложенный в работах, который позволяет привести множество показателей к единственному значению.

Метод состоит в сворачивании достаточно большого количества показателей, характеризующих, в основном, функционирование экономической системы. Метод основан на ранжировании показателей развития экономической системы по их темпам роста. На основе сопоставления фактических рангов с эталонными, которые установлены лицом, принимающим решение (ЛПР), определяется степень связи между рангами. Для этого применяется коэффициент ранговой корреляции. Если этот коэффициент больше заданного порога, то экономическая система развивается в правильном направлении. В противном случае необходимо принять меры, позволяющие достигнуть заданного порога для агрегированного критерия или превысить его.

Агрегированный критерий рассчитывается из всех имеющихся показателей, поэтому допускается некоторая ошибка. Введение упомянутого порога позволяет учесть влияние ошибки на суждение о состоянии экономической системы.

Многокритериальная задача управления экономической системой сводится к последовательному применению двух однокритериальных задач. Отбор показателей осуществляет ЛПР.

 

15. Задачи обоснования управленческих решений в условиях неопределенности. Состав­ляющие и источники рисков в управлении.

 

Условиями неопределённости считается ситуация, когда результаты принимаемых решений неизвестны. Неопределённость 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 неопределённости всех типов, кроме априорной, сводится к сужению исходного множества альтернатив на основе информации, которой располагает лицо, принимающее решение (ЛПР). Качество рекомендаций для принятия решений в условиях стохастической неопределённости повышается при учёте таких характеристик личности ЛПР, как отношение к своим выигрышам и проигрышам, склонность к риску. Обоснование решений в условиях априорной неопределённости возможно построением алгоритмов адаптивного управления[1]






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных