Презентация на тему Практические занятия по дисциплине

знания теоретических вопросов, получить практические навыки решения задач



Выполнение семестровой

работы. (10-15стр.)
Для выполнения семестровой работы необходимо получить задание и изучить соответствующую тему курса.

задания: описание критериев варианта, графическое изображение критериев.
в) Описание решения

задачи, с выделением шагов алгоритма.
г) Блок - схема автоматизированной программы на основе приведенных алгоритмов.

Материалы реферата готовятся в редакторе

MS Word 6.0 и выше. Требования к параметрам страницы:
-Ориентация страниц книжная, формат А4;
-Поля: верхнее 1,0 см; нижнее 2,0 см; левое 3; правое 1 см;
-Стиль: обычный;
-Формат абзаца: первая строка отступ 1,25; межстрочный интервал 1,0;
-Формат шрифта: гарнитура «Times New Roman», размер шрифта 12, начертание «обычный», межсимвольный интервал «обычный», автоматическая расстановка переносов;
-Формат формул: MS Equation;
-Формат рисунков: выполненные средствами MS Word, должны быть сгруппированы. Рисунки, выполненные в других редакторах, должны быть импортированы в текст в формате JPG, GIF, EMF.
-Страницы документа должны иметь порядковый номер. Нумерацию страниц внутри документа необходимо выполнять сквозной, начиная с титульного листа. Номер страницы на титульном листе не проставляется.
-

образования
ВОЛГОГРАДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ
(ВолгГТУ)
Кафедра САПРиПК




Реферат
по дисциплине
Теория принятия решений






Выполнил: студент

гр.ИВТ-3.1
Сидоров А. В.
Проверила: доцент каф. САПР и ПК
Шкурина Г.Л.






Волгоград, 2013г.

и моделей, для обоснования решений, принимаемых на этапах анализа,

разработки и эксплуатации сложных систем разной природы: информационных, технических, производственных, организационно-экономических.

человеческой деятельности, ориентируемой на установление наилучшего варианта действий.

Этот

процесс можно описать как выбор.

Выбор методов зависит от класса исследуемой проблемы, которые можно разделить на структурированные и слабоструктурированные.

множества рассматриваемых вариантов: E i € E.
Изучается множество

E1 .E 2 … Ei … E m.

Каждый вариант однозначно определяется результатом ei
Эти результаты должны допускать количественную оценку. Оценка будет отождествляться с результатом и о
обозначается одинаково ei

Ищем вариант с наибольшим результатом, т.е. цель выбора
max e I

принимающего решение (ЛПР).
Показатели – это признаки, факторы, атрибуты,

критерии.
Будем считать, что оценки характеризуют прибыль, выигрыш, надежность, привлекательность.
Противоположная ситуация с оценкой затрат, потерь.
Выбор оптимального варианта производится с помощью критерия:
E o = { E io │ E io € E Ʌ eio = max e i }

не является однозначным. Лучший вариант max ei достигается многократно.
Критерий

оценки альтернатив F – показатели их привлекательности (не) для участников процесса выбора.

Ситуации с одним критерием.
В сложных структурах каждому Ei
в следствие различных внешних условий могут соответствовать различные внешние условия (состояния) F и результаты ее ei решений.

представляющей собой количественную оценку e ij вариантов Ei в разных

условиях воздействия Fj

при многокритериальном выборе вводят оценочные (целевые) функции Z

При этом

матрица решений сводиться к одному столбцу.
Каждому варианту Ei приписывается результат ei
как последствие этого решения.

с использованием одного критерия (однокритериальный выбор), или нескольких критериев

(многокритериальный выбор).

критерий (ММ) использует оценочную функцию (1), соответствующую позиции крайней

осторожности.

Z MM = max e ir (1),
e ir = min e ij

E o = { E io │ E io € E Ʌ eio = max min e ij }

где Z MM -оценочная функция ММ- критерия

Методы ПР с использованием классических критериев

в соответствии с ММ-критерием можно интерпретировать следующим образом:
Матрица

решений │ eij │ дополняется столбцом из наименьших результатов e ir каждой строки. Выбрать нужно те варианты E io , в строках которых стоят наибольшие значения e ir этого столбца.

при выборе учитывает каждое из возможных следствий (2). Пусть

q j - вероятность появления внешнего состояния Fj тогда для BL- критерия
ZBL = max e ir
e ir = Σ e ij q j

E o = { E io │ E io € E Ʌ eio = max Σ e ij q j Ʌ q j =1}
где Z BL -оценочная функция BL- критерия

Методы выбора с использованием классических критериев

BL -критерием можно интерпретировать следующим образом:
Матрица решений │

eij │ дополняется столбцом, содержащим математическое ожидание значений каждой из строки. Выбирают варианты E io , в строках которых стоят наибольшие значения e ir этого столбца.

результатов тех состояний, которые, вследствие выбора соответствующего распределения вероятностей,

оказывают одинаковое влияние на решение (3). При
Z S = min e ir
e ir = max a ij = max (max e ij - e ij )
a ij = max e ij - e ij
Z S = min e ir = min e ir [max (max e ij - e ij )]

E o = { E io │ E io € E Ʌ eio = min e ir }

Методы выбора с использованием классических критериев

S-критерием можно интерпретировать следующим образом:
Каждый элемент матрицы решений

│ eij │ вычитается из наибольшего результата max e ij соответствующего столбца.
Разности a ij образуют матрицу остатков │a ij │. Эта матрица пополняется столбцом наибольших разностей e ir. Выбирают те варианты E io , в строках которых стоит наименьшее для этого столбца значение.

лучшей альтернативы занимает наиболее уравновешенную позицию (4). Оценочная функция

метода:
Z HW = max e ir (4)
e ir = c min e ij + (1- c) max e ij
 
E o = { E io │E io € E Ʌ eio =
= max e ir [c min e ij + (1- c) max e ij ] Ʌ 0≤ c ≤1 },

где c- весовой множитель.

Методы выбора с использованием производных критериев

HW-критерием можно интерпретировать следующим образом:
Матрица решений │ eij

│ дополняется столбцом, содержащим средние взвешенные значения наименьшего и наибольшего результатов для каждой строки.
Выбираются те варианты E io , в строках которых стоит наибольшие элементы e ir этого столбца.

с помощью параметра ν, выражаемого степень доверия к используемому

распределению вероятности (5) . Оценочная функция:
Z HL = max e ir (5)
e ir = ν Σ e ij q j + (1- ν) min e ij , 0≤ ν ≤ 1
  E o = { E io │E io € E Ʌ eio =
= max e ir [ν Σ e ij q j + (1- ν) min e ij] Ʌ 0 ≤ ν ≤ 1 },

Методы выбора с использованием производных критериев

5. Метод Ходжа-Лемона

с HL-критерием формулируется следующим образом:
Матрица решений │ eij

│ дополняется столбцом, составленным из средних взвешенных (с постоянными весами) математического ожидания и наименьшего результата каждой строки. Выбираются те варианты E io , в строках которых стоит наибольшие элементы e ir этого столбца.

ориентирован на величины потерь, т.е. на отрицательные значения e

ij. Метод (6) позволяет выбрать эффективный вариант с помощью оценочной функции.
Z G = max e ir (6)
e ir = min e ij q j
 
E o = { E io │E io € E Ʌ eio = max min e ij q j Ʌ eio < 0

Методы выбора с использованием производных критериев

6. Метод Гермейера

значения. можно перейти к отрицательным с помощью преобразования eij

– a, при подобранном a > 0.
Правило выбора решения в соответствии с G-критерием можно интерпретировать следующим образом:
Матрица решений │ eij │ дополняется столбцом, содержащим в каждой строке наименьшее произведение имеющегося в ней результата на вероятность соответствующего состояния Fj. Выбираются те варианты E io , в строках которых находится наибольшее значение e ir этого столбца.
.

т.е. на положительные значения e ij . Оценочная функция:

Z Р = max e ir (7)
e ir = П e ij j
 
E o = { E io │E io € E Ʌ eio = max П e ij j Ʌ eio > 0.

Методы выбора с использованием производных критериев

7. Метод выбора с использованием критерия Произведения

формулируется следующим образом:
Матрица решений │ eij │ дополняется столбцом,

содержащим произведения всех результатов каждой строки. Выбираются те варианты E io , в строках которых находится наибольшее значение e ir этого столбца.
.

двух шагов и сведены в таблицу:
.