Модели принятия решений

В настоящее время получили распространение интерактивные методы решения многокритериальных задач, когда информация о важности и предпочтениях приходит как от инженера-разработчика, так и от ЭВМ. Уточнение обобщенных критериев и упорядочивание критериев по важности производится на основе диалога конструктора с ЭВМ. Часто для определения наилучшего решения конструктору приходится решать задачи структурной и параметрической оптимизации. При этом модель принятия решения описывается как задача многокритериальной оптимизации, В этом случае используют интерактивный режим оптимизации или диалоговой оптимизации. Разработчик может изменить процесс решения задачи на любом этапе, параметры, метод решения, математическое описание задачи. Проблемами здесь являются разработка эффективных пакетов прикладных программ, сценариев диалога, эвристических и точных алгоритмов проектирования с учетом расплывчатости и неопределенности интеллектуальной деятельности инженера-разработчика. [c.35]

Практическое применение математических методов и моделей при выработке решений по развитию и при функционировании различных систем энергетики ограничивается многими причинами [74], в числе которых, однако, существенную роль играет недостаточное совершенство методов, алгоритмов и математических моделей принятия решений. [c.12]

МАТЕМАТИКО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ [c.105]

Проектирование — это деятельность с отсроченным обслуживанием (второй тип). Оно характеризуется развернутым по времени, сложным информационным поиском, когда процесс восприятия превращается в самостоятельную операцию, переходящую к формированию динамических оперативных моделей, принятию решения и только затем к реализации этого решения. Иными словами, в процессе проектирования информация перерабатывается достаточно долго. [c.113]

Основным объектом исследования в дайной монографии являются нечеткие многокритериальные модели принятия решений. Причем одной из задач, которую нам предстоит решить, это определение множества Парето для данного класса задач принятия решений. К сожалению, формулы (2), (3) не могут быть использованы для этой цели. Необходим другой подход. Поэтому сейчас мы изложим результаты, которые дальше понадобятся нам непосредственно для, определения множества Парето в нечетких многокритериальных задачах принятия решений. [c.13]

ЛЕКСИКОГРАФИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ НАЛИЧИИ ВЕКТОРНОГО НЕЧЕТКОГО ОТНОШЕНИЯ [c.38]

Это несколько утверждений позволили нам установить взаимосвязь между ц (х, у) и у). Кроме того, утверждение 8.4 приводит нас к следующему заключению. Если быть последовательным и, используя ii(x, у), формировать нечеткую многокритериальную модель принятия решений на основе Д (дс, у), [c.65]

МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ [c.29]

Выбор решения на основе композиционного правила вывода. Модель принятия решения на основе композиционного правила вывода [18, 21, 56, 57] является, по сути, определенным математическим оператором, переводящим все входные слова, соответствующие всевозможным значениям входных параметров, в выходные. %от оператор является нечеткой системой, характеризуемой в общем случае нечетким отношением R входа к выходу, которое переводит нечеткое входное слово в выходное по правилу максимальной композиции. [c.76]

В проблемах принятия решений, о которых идет речь далее, существует объективная составляющая в модели принятия решений. Эта составляющая представляет собой вспомогательную модель, аналогичную моделям исследования операций. Обычно такая вспомогательная модель описывает ограничения, накладываемые самой организацией и внешней средой на возможные решения. Аналитик должен построить эту вспомогательную модель. Данный этап работы в ка-кой-то мере сближает аналитика со специалистом по исследованию операций. Но их принципиально отличают исследования по выявлению предпочтений ЛПР, изучению его системы ценностей. Модель должна соответствовать конкретному ЛПР (или группе ЛПР) — без этого она никогда не будет принята и использована, она должна быть скроена по мерке . [c.18]

Существует и другая роль таких процедур —помощь ЛПР в понимании ограничений, накладываемых на решения объективной составляющей модели принятия решений. Естественное желание ЛПР обеспечить наилучшие значения по всем рассматриваемым критериям сталкивается с ограничениями, заключенными во вспомогательной модели. Поиск компромисса в условиях ограничений представляет собой основное содержание работы ЛПР в задачах принятия решений с объективной вспомогательной моделью. [c.19]

Метод иллюстрирован модельными примерами (Л/=2). Описанная ЧМ-процедура была использована также при разработке модели принятия решений при выборе промышленных строек по многим критериям [50]. [c.37]

Важной особенностью рассматриваемой задачи является наличие лица, принимающего решения (ЛПР). Однако его роль в данной задаче иная, чем в обычных задачах принятия индивидуальных решений. В типичных задачах принятия решений на основе предпочтений ЛПР понятие лучшей или худшей альтернативы определяется субъективной моделью принятия решений. В рассматриваемых задачах рациональный руководитель не может не учитывать возможности выполнения работ исполнителями, определяемые их характеристиками. [c.45]

Такая постановка предполагает некоторый отход (а не полное исключение) от жестко формализованных алгоритмов и моделей принятия решений, малоэффективных, как показывает практика, в условиях дефицита информации и неопределенности среды функционирования [39 — 41]. [c.42]

Во-вторых, мы получаем возможность обобщить применение моделей принятия решений (из гл. 3 и 4). Дело в том, что каждый этап ППР, в свою очередь, правомерно рассматривать как соответствующую задачу (соответственно наблюдения, поиска, фильтрации данных, оп-3 35 [c.35]

В данной монографии мы за основу взяли современную теорию многокритериальных задач принятия решений, в теоретическом плане достаточно полно и хорошо разработанную. Это позволило разработать более или менее обоснованную, логически непроткворечивую модель принятия решений при наличи-н векторного нечеткого отношения предпочтения, включающую в себя Парето-доминирование, множество Парето, понятия эффективных решений, сверток, решающих правил. Мы получили возможность также исследовать на эффективность наиболее распространенные свертки векторного нечеткого отношения предпочтения, а также введенные нами, например, лексикографическое отношение предпочтения. Таким образом, сформирована основа теории нечетких многокритериальных задач принятия решений. Именно, теории, поскольку в монографии представлены теоретически исследования в этой области. Из-за небольшого ее объема мы не включили в нее описаний соответствующих диалоговых процедур принятия решений и прикладных задач. Правда, все результаты и их доказательства в большей или в меньшей степени конструктивны, и любой заинтересованный пользователь может легко построить соответствующие алгоритмы для своих конкретных задач, в своей конкретной предметной области. Особенно это касается математического обеспечения очень популярных сейчас экспертных систем. Опять же из-за небольшого объема монографии в ней фактически нет обзора существующих публикаций по нечетким многокритериальным задачам принятия решений, хотя таких публикаций существует много, и их обзор был бы нужен и полезен. Первая попытка в этом направлении сделана в работе [41], в ней же представлена и неплохая библиография, включающая как зарубежные, так и отечественные источники. Цель предлагаемой небольшой монографии иная — в ней изложены результаты исследований в области нечетких многокритериальных задач принятия решений, проводимых в лаборатории Теории принятия решений Института кибернетики АН ГССР под руководством автора. В монографии [c.4]

Нечеткость в многокритериальные модели принятия решений разные авторы включают по-разному. Например, берут линейную свертку и размывают коэффициенты важности X/ [51]. После этого формируют и обосновывают алгоритмы выбора для этой новой ситуации. По-видимому для каких-то реальных задач такой подход оправдан—информацию для расчета коэффициентов обычно получают путем опроса экспертов и она носит нечеткий характер, как многие суждения и оценки людей, пусть даже компете нтных. Размывают частные критерии эфф ективности и затем применяют известный метод Беллмана, Заде [73], который фактически [c.20]

Еще одним существенным источником четкости в моделях прннятия решений при нечеткой исходной информации являегся ЭВМ, которая пока, к сожалению, не работает с нечеткими категориями. Все нечеткие модели принятия решений при реализации на ЭВМ описываются вполне четкими алгоритмами—вынужденная необходимость. И этот момент тоже необходимо учитывать. [c.30]

НЕЧЕТКИЕ МНОГОКРИТсРИАЛЬНЫЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ С ИНТЕРВАЛЬНЫМИ ОЦЕНКАМИ НА ПАРАХ [c.49]

Отметим также, что рассмотренная линейная свертка ВНОП с интервальными оценками на парах решений остается эффективной по мере поступления дополнительной информации. Когда Хп=Х о (полная информация), она становится обыкновенной линейной сверткой ВНОП, заданной формулой (26), оставаясь эффективной в смысле утверждения 4.1. Таким образом, представленная в данном разделе нечеткая многокритериальная модель принятия решений является расширением соответствующей модели, лрелставленной в разделе 3. Мы к этому и стремились. [c.55]

Таким образом, мы рассмотрели класс нечетких многокритериальных задач принятия решений с неполной информаш1ей. Неполнота информации формально описывается либо несвязными нечеткими отношениями предпочтения, либо интервальными оценками на парах решений вместо обычно используемых точечных оценок. Для этого класса задач принятия решений мы сформировали и изучили модель сравнения и выбора, которая является расширением нечетких многокритериальных моделей принятия решений при наличии точечных оценок (полной информации), представленной в разделе 3. Полученная структура вложенных одна в другую моделей принятия решений очень удобна и предназначена для диалоговых процедур принятия решений. Задача прннятия решений с интервальными оценками, например, специфична для проектирования систем (конкурс проектов), когда в начальной стадии задаются грубые (неточные) оценки будущей системы по характеризующим ее параметрам. А дальше в процессе прохождения проектов эти оценки постепенно уточняются. Собственно говоря, с одной такой задачи и была разработана структура вложенных моделей принятия решений, предложенная выше. [c.57]

Жуковин В. Е. Модели принятия решений с векторным нечетким отношением предпочтения. — В кн Модели выбора альтернатив в нечеткой среде. — Рига, РПИ, 1984. [c.67]

Приведены основные понятия теории нечетных множеств и описание нечетной экспертной информации в виде формальных систем нечетких высказываний. Предпожены нечеткие модели принятия решений на трудноформализуемых этапах проектирования, основанные на правилах дедуктивного и индуктивного выводов. Рассмотрены нечеткие неориентированные и ориентированные гиперграфы как формалы1ые модели нечетных систем принятия решений. [c.2]

При построении нечетких моделей принятия решений возникает задача представления знаний в виде, позволяющем компактно хранить и формально обрабатывать необходимую информацию, сохраняя при этом ее содержательный смысл и имеющиеся взаимосвязи. Хорошей моделью, подаерживающей объектно-предикатный взгляд на мир [67-70], являются неориентированные и ориентированные гиперграфы, представляющие собой существенное обобщение понятия графов с точки зрения представления ими совокупности /1-арных отношений при различном п [c.90]

Модель принятия решений при многих критериях принципиально отличается от традиционных моделей исследоваяия операций по способам ее построения. Важнейшей задачей аналитика (специалиста по проблемам принятия решений) является изучение системы предпочтений ЛПР и построение решающих правил, отражающих эти предпочтения. Конечно, аналитик не может обойтись без изучения объективных параметров модели, без изучения организации, к которой принадлежит ЛПР, внешней среды. [c.18]

Чрезвычайная сложность системы и связанные с этим трудности оперативного управления объясняют стремление перейти от интуитивных, основанных лишь на практическом опыте методов, к алгоритми -зации управления. Эта работа, главным образом, проводится в рамках исследований, направленных на создание автоматизированных систем. Некоторые результаты в области построения математических моделей объектов управления и моделей принятия решений приводятся ниже. [c.16]

Математические модели принятия решений, наряду с достижением основной цели оперативного управления нефтедобываляцим производством - поддержания заданной динашки накопленной добы ад, должны приводить к снижению себестоимости продукции за счет сокращения объема используемых ресурсов. Ддя этого в составе математического обеспечения должны быть предусмотрены математические модели оценки производственных возможностей системы для подготовки предложений вышестоящим органам планирования об изменении заданной динамики добычи нефти или объема выделяемых ресурсов. Эти модели также должны обеспечивать возможность поэтапной коррекции предварительных решений по результатам текущих наблвдений. [c.17]

Следуя совету Свифта не гоняться за модой, мы стремились обрести сравнительно устойчивую и достаточно универсальную исходную позицию в исследовании. Процесс принятия решения рассматривается нами прежде всего как процесс преобразования информации. Именно с этой точки зрения в необходимых случаях привлекаются социологические, психологические и другие аспекты анализа решений. Характером информации, которой располагает принимающая, решение система, определяются также классификация и модели принятия решений. Выбор такой исходной позиции представляется обоснованным по ряду причин. Любой процесс и этап принятия решений можно трактовать в терминах движения и переработки информации. Отметим, что социологический и психологический подходы подобной общностью не обладают. Логико-математический анализ в чистом виде предъявляет строгие требования к формализации процесса, что далеко не всегда и не для всех его этапов осуществимо. [c.5]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...