ПОИСК Статьи Чертежи Таблицы Учет взаимного влиячния операций (действий) при определении функции предпочтения ЛПР из "Компьютерная поддержка принятия решений " Пример В. Влияние предпочтений ЛПР на оценку решения по очистке воды в табл. 3.2S и 3.29 показан пример двухмерного базового пространства. Еще раз подчеркнем - двумерным оно взято только для наглядности. В общем виде оно т-мерное. [c.193] В табл. 3.28 и 3.29 проставлены веса каждого линейного подпространства. Расчет ведется по упрощенной формуле (3.16), когда каждая Kj= onst. [c.194] Заметим, что балльная оценка расходов в нашем примере должна быть инверсной очень большие -1, большие -2, средние -3, небольшие -4, нет -5. Балльная оценка очистки прямая чистая -5 и т.д. [c.194] Оценка возможных решений... [c.195] Чем выше степень очистки воды и меньше затраты, тем лучше. Еще раз подчеркнем, что оценку затрат оцениваем инверсной функцией нет затрат - 5, небольшие затраты - 4 и т.д. [c.195] Теперь в нашем иллюстративном примере вернемся к множествам 5 и /) и покажем как выбор множества 5 влияет на решение ЛПР. Если ЛПР считает, что загрязненность воды не имеет большого значения, лишь бы затраты были небольшие, он может определить область 5 как подпространства 7 и 12 табл. 3.28, считая решение 2 наилучшим. Текущее состояние на табл. 3.28 обозначено тек , эту точку можно рассматривать как точку ЛПР может предложить сократить расходы по очистке и вода из очень загрязненной станет чрезвычайно загрязненной . [c.196] Если ЛПР считает чрезвычайно важной чистоту воды и готов для ее очистки нести расходы, он может выбрать в качестве области 8, например, подпространства 9 и 14 табл. 3.29, и если координаты текущей точки те же, что и на табл. 3.28, то не пожалеть расходов на перевод ее в подпространство 14 табл. 3.29 (в подпространство 9 она уже попасть не может, т.к. при средних расходах улучшить очистку воды видимо нельзя). [c.196] Наконец, о подпространствах в левом верхнем углу табл. 3.28 и 3.29. Это идеальные подпространства, но они практически не достижимы. Нельзя бесплатно или почти бесплатно получать чистую воду в загрязненном районе. Столбец нет затрат из табл. 3.28 и 3.29 фактически следовало бы убрать. [c.196] Пример С. Оценка вариантов решений борьбы с сепаратизмом. [c.196] Оценка возможных решений... [c.197] Теперь определим значения функции предпочтения ЛПР по каждому из шести возможных сценариев (решений). Для этого с помощью системы поддержки принятия решений ЛПР строит на экране дисплея базовые шкалы. Они показаны на рис.3.13. В табл. 3.30 показаны также значения 5 , Но(I). [c.198] После построения базовых шкал ЛПР определяет физические параметры (значения) каждого сценария (решения) по каждому критерию. Эти значения могут быть взяты из базы данных или непосредственно указаны ЛПР. [c.198] Система поддержки принятия решений на основе построения базовых шкал и указанных значений физических параметров представляет ЛПР данные, показанные на рис. 3.13 (вид и графика представления данных не обсуждаются). [c.199] Теперь система поддержки принятия решений имеет все необходимые данные и находит сначала значения /Г,, / = 1,3. [c.199] Заметим, что по второму критерию производится инверсное преобразование лингвистических переменных в баллы (отлично - 1, хорошо - 2 и т.д.). [c.199] Лучшим по оценке ЛПР оказался вариант 2 - смена администрации области, стремящейся к отделению от государства. Мы еще вернемся к этому примеру в разд. 3.5.5. [c.200] При более сложных оценках важности критериев значение его будет только увеличиваться. Отсюда ясно, что ненужное для ЛПР (фактически фиктивное) увеличение точности отнюдь не безобидно. [c.200] Оценка возможных решений... [c.201] Вернуться к основной статье