Лекция СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

46. Метод Черчмена-Акоффа.

1). Одно из основных предположений, на которых основан метод Черчмена-Акоффа: каждой альтернативе ставится в соответствие вещественное число , которое неограниченно по знаку.

2). Если и оценки альтернатив и , то не соответствует совместному осуществлению альтернатив и .

3). Согласно методу Черчмена-Акоффа альтернативы не ранжируются по предпочтительности, так как эксперт осуществляет сравнение оценки каждой из альтернатив с суммой оценок остальных.

4). Метод Черчмена-Акоффа применяется при оценке альтернатив. В нем предполагается последовательная корректировка оценок, указанных экспертами.

5). Несмотря на трудоемкость метода Черчмена-Акоффа с ростом , групповое сравнение альтернатив здесь не допускается.

47. Метод фон Неймана-Моргенштерна.

1). Метод фон Неймана-Моргенштерна заключается в получении численных оценок альтернатив с помощью детерминированных линейных комбинаций.

2). Метод фон Неймана-Моргенштерна естественным образом приводит к понятию функции полезности, как линейной комбинации численных оценок альтернатив системы.

3). В основе метода лежит предположение, согласно которому эксперт для любой альтернативы , менее предпочтительной, чем , но более предпочтительной, чем , может указать число , такое, что альтернатива эквивалентна смешанной альтернативе: .

4). Смешанная альтернатива предпочтительнее альтернативы , если ее функция полезности принимает меньшее значение.

5). Функция полезности в методе фон Неймана-Моргенштерна должна обладать свойством монотонности, поэтому в качестве такой функции может быть использована любое алгебраическое выражение числовых оценок альтернатив .

48. Метод типа Дельфи.

1). В процедуре метода Дельфи организуется последовательность циклов «мозговой атаки».

2). Метод Дельфи не предполагает полный отказ от коллективных обсуждений.

3). В процедуре метода Дельфи все эксперты считаются равными и использование весовых коэффициентов для их оценок не осуществляется ни на одном из шагов процедуры.

4). Метод Дельфи лишен необходимости многократного пересмотра экспертом своих ответов, вызывающих у него отрицательную реакцию, сказывающуюся на результатах экспертизы.

5). Метод Дельфи не производит повторного оценивания одних и тех же объектов.

49. Морфологические методы.

1). Морфологический ящик, широко применяемый для анализа и прогнозов в технике, можно построить и для систем управления (и других организационных систем).

2). Основная идея морфологических методов систематически находить все мыслимые варианты решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или их признаков.

3). Метод отрицания и конструирования, как метод морфологических исследований, заключается в том, что на пути конструктивного прогресса стоят компромиссные ограничения, которые не отрицаются и следовательно не заменяются на альтернативные, а используются при проведении анализа.

4). Морфологические исследования производятся в шкалах порядков.

5). Морфологические методы являются частными случаями Метода Делфи.

ПП 10. 6.Методы количественного оценивания систем.

50. Количественные оценки.

1). Изначально задача количественного оценивания систем формулируется в терминах критерия превосходства в форме:

.

Такая постановка задачи является корректной.

2). Наличие неоднородных связей между отдельными показателями сложных систем не приводит к проблеме корректности критерия превосходства.

3). Для решения проблемы корректности критерия превосходства разработаны методы количественной оценки систем: методы теории полезности, методы векторной оптимизации, методы ситуационного управления (инженерии знаний).

4). Методы теории полезности на использовании отношения предпочтения множества векторных оценок систем и аксиоматически не предопределяются.

5). Методы векторной оптимизации основаны на построении семиотических моделей оценки систем.

51. Количественные оценки.

1). Всегда существует система оптимальная для всех целей и воздействий внешней среды. Проблема исследователя ее найти.

2). Методы исследования операций (линейное, нелинейное, динамическое программирование и др.) удовлетворяют требованиям, предъявляемым к задачам оценивания сложных систем.

3). Подходы в оценивании сложных систем не обнаруживают общности, так как оценка по критериям осуществляется в шакалах различных типов.

4). Считается. Что не существует системы, наилучшей в независящем от ЛПР смысле. Всегда система может быть наилучшей лишь для данного ЛПР. Другое ЛПР в аналогичных условиях может предпочесть альтернативную систему.

5). Как правило, при оценке сложных систем целевая функция либо задана аналитически, либо ее вид строго предопределен.

52. Оценка сложных систем на основе теории полезности.

1). В теории полезности отказываются оттого, что критерий эффективности предназначен только для выявления порядка предпочтений на альтернативах (исходах операций). Это позволяет обеспечить обоснованный выбор решения.

2). В системах оценок выявить формально отношение предпочтения или безразличия не составляет труда, так как показатели исходов операции однозначны, имеют одинаковый физический смысл и измеряются в одинаковых шкалах.

3). При аксиоматическом подходе к оценке систем на основе теории полезности используется метод свертывания векторного критерия в скалярный.

4). В практике количественного оценивания сложных систем существует универсальная мера оценивания, обладающая физическим смыслом и позволяющая соизмерить исходы операций по неравномерной шкале – это деньги.

5). Полезность исхода операции – это натуральное число, приписываемое исходу операции и характеризующее его предпочтительность по сравнению с другими альтернативами относительно цен.

53. Основные аксиомы теории полезности.

1). Аксиома сравнимости: Исключается одинаковая предпочтительность двух различных исходов и , при этом, либо , либо .

2). Аксиома измеримости: Каждому альтернативному исходу может быть поставлено в соответствие неотрицательное вещественное число , рассматриваемое как мера относительной полезности исхода , .

3). Аксиома сравнимости не основана на допущении существования отношения слабого предпочтения на множестве альтернатив.

4). Аксиома транзитивности: Если исход более предпочтителен, чем исход , а исход более предпочтителен, чем исход , то это вовсе не значит, что предпочтительнее, чем .

5). Аксиома независимости: Если исход более предпочтителен, чем исход и существует исход , который не оценивается относительно исходов и , то это вовсе не значит, что смесь и более предпочтительна, чем смесь и .

54. Функция полезности.

1). Значения оценок альтернатив изменяются, если к функции полезности применить линейное преобразование.

2). Функция полезности не зависит от типа показателей исходов и всегда непрерывна.

3). Функция полезности характеризует лишь относительную, а не абсолютную предпочтительность альтернатив.

4). Функция полезности не зависит от типа показателей исходов и всегда дискретная.

5). Согласно теории полезности при выполнении в реальной задаче оценки системы всех пяти аксиом теории полезности функция полезности не может быть определена однозначно (единственным образом).

55. Определение функции полезности с использованием методов экспертных оценок.

1). Функция полезности в силу эвристичности предпочтений экспертов не может быть построена на основе аппроксимации.

2). При построении функции полезности на основе методов аппроксимации не используются представления имеющие точки разрыва первого рода.

3). В качестве аппроксимантов, при построении функции полезности, используются тригонометрические функции, а также В-сплайны различных порядков.

4). При построении функции полезности на основе методов экспертных оценок предполагается, что практический опыт и знания людей трудно заменить дедуктивными построениями формального характера.

5). Одноступенчатые представления функции полезности (типа функции Хевисайда) не может быть приемлемым для операций, в которых показателем исхода является срок выполнения работ.

ПП 10. 7.Оценка сложных систем в условиях определенности.

56. Оценивание системы в условиях определенности.

1). Оценивание систем в условиях определенности производится с использованием методов векторной оптимизации с помощью шкал порядков.

2). Общая задача векторной оптимизации может быть сформулирована следующим образом:

,

Где Оператор оптимизации, определяющий семантику оптимизации, Векторная оценка альтернативы .

3). Решением задачи векторной оптимизации является множество:

,

Которое всегда пусто.

4). Ни на одном из этапов оценки сложных систем не используется скаляризация критериев устранения многокритериальности.

5). Задача векторной оптимизации не может иметь решений на множествах типа Парето.

57. Принцип Парето.

1). Множество Парето задается свойством его элементов:

.

2). Множество Парето включает альтернативы, которые никогда не были более предпочтительны по сравнению с любой альтернативой из множества .

3). Любые две альтернативы из множества Парето всегда могут быть сравнены по предпочтительности.

4). Среди всех альтернатив множества Парето всегда присутствуют как сравнимые, так и несравнимые альтернативы.

5). Постановка задачи оптимизации как поиск решения по критерию превосходства, хотя и признана некорректной, но помогла сформулировать понятие множества Парето как подмножества множества альтернатив .

58. Методы решения задач векторной оптимизации.

• < Назад
• Вперёд >