Смекни!
smekni.com

Системный анализ в сервисе (стр. 2 из 3)

3. Показатель несоответствия d12 (1) =

вычисляется как отношение первого члена последовательности из п.2 к масштабу шкалы.

Матрица Д (1)имеет вид

е1 е2 е3 е4 е5 е6
е1
d12 (1) = 0,4 0,6 0,5 0,8 0,6
е2

0,4

0,4

0,3

0,4

0,2

е3

0,7

0,5

0,6

0

1

е4

0,5

0,5

0,5

0,5

0,8

е5

0,2

0,7

0,7

0,8

0,4

е6

0,8

0,6

0,5

0,2

0,6

Данные матриц С и Д (s) позволяют построить графы сравнения объектов при различных требованиях к порогам соответствия и несоответствия и выделить ядро соответствующего графа.

Рассмотрим, как изменяются графы в зависимости от значения параметров (c, d, s).

Пусть s = 1, С = 0,7, d = 0,3. Тогда можно провести сравнение только для двух объектов — е3 и е1.

Ядро графа включает пять элементов íе1 е2 е4 е5 е6ý.

Другими словами, эти объекты при указанных требованиях к совпадению мнений экспертов не сравнимы между собой. При этом объект е1 признаётся более значимым, чем объект (показатель) е3.

Снижение требований к порогу соответствия С = 0,6 приводит к дополнительной возможности сравнения показателей е2 и е1. (рис б). Следовательно, ядро этого графа содержит теперь элементы íе2 е4 е5 е6ý..

При s = 2 и тех же порогах соответствия и несоответствия (С = 0,8, d = 0,3) граф содержит единственный элемент (показатель), превосходящий все остальные. Таким образом, показатель е5 может быть принят в качестве основного при решении данной проблемы с указанной степенью риска, отраженной набором оценок степени согласованности мнений экспертов. Точно так же введение более строгих требований к порогу несоответствия (уменьшение значения d с 0,3 до 0,2) приводит к введению в ядро графа элемента е6. Исследование изменений ядер графов в зависимости от изменения требований к параметрам согласования различных критериев (различных мнений экспертов) позволяет упорядочить рассматриваемые объекты.

ЗАДАНИЕ 5. Оценка сложных систем в условиях
риска и неопределенности

В ресторане решено делать бизнес-ланч.

Процесс производства позволяет изготавливать 70, 120 или 150 бизнес-ланчей. Число посетителей колеблется от 60 до 160. Необходимо определить число изготавливаемых бизнес-ланчей аi, если число посетителей kj.

Матрица эффективности имеет вид (руб).

Матрица эффективности

а/к к1 = 60 к2= 95 к3= 125 к4= 160
а1= 70 -1600 2300 2300 2300
а2= 120 -4000 5300 7800 7800
а3= 150 -6200 -1750 10000 9500

1. Критерий среднего выигрыша. Предполагает задание вероятностей состояния обстановки Рi. Эффективность систем оценивается как среднее ожидание (мат. ожидание) оценок эффективности по всем состояниям обстановки.

Оптимальной системе будет соответствовать максимальная оценка.

К = ∑ Рi ∙ к ij

Определим частоту каждого кi:

Р1 = 0,14; Р2 = 0,22; Р3 = 0,28; Р4 = 0,36.

Определим оценку:

К(а1) = 0,14 ∙ (-1600) + 0,22 ∙ 2300 + 0,28 ∙ 2300 + 0,36 ∙ 2300 = 1768,18.

К(а2) = 0,14 ∙ (-4000) + 0,22 ∙ 5300 + 0,28 ∙ 7800 + 0,36 ∙ 7800 = 5651,14.

К(а3) = 0,14 ∙ (-6200) + 0,22 ∙ (-1750) + 0,28 ∙ 10000 + 0,36 ∙ 9500 = 5072,16.

Оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а2 = 120.

2. Критерий Лапласа (достаточного основания)

Предполагается, что состояние обстановки равновероятно, так как нет достаточных оснований предполагать иное.

К = 1/к∑Кij, для каждого i, а оптимальное значение указывает максимальную сумму К.

К(а1) = 0,333 ∙ (-1600 + 2300 + 2300 + 2300) = 1325,0.

К(а2) = 0,333 ∙ (-4000 + 5300 + 7800 + 7800) = 4225,0.

К(а3) = 0,333 ∙ (-6200 + (-1750) + 10000 + 9500) = 2887,5.

Оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а2 = 120.

3. Критерий осторожного наблюдателя (критерий Вальда). Это максимальный критерий (максимальные доходы, минимальные потери). Он гарантирует определенный выигрыш при худших условиях. Критерий использует то, что при неизвестной обстановке нужно поступать самым осторожным образом, ориентируясь на минимальное значение эффекта каждой системы.

Для этого в каждой строке матрицы находится минимальная из оценок систем

К(аi) min Кij.

j

Оптимальной считается система из строки с максимальным значением эффективности

Копт=max (minKij) для всех ij

i j

К(а1) = min(-1600; 2300; 2300; 2300) = −1600.

К(а2) = min(-4000; 5300; 7800; 7800) = −4000.

К(а3) = min(-6200; −1750; 10000; 9500) = −6200.

Оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а1 = 70.

В любом состоянии обстановки выбранная система покажет результат не хуже найденного максимина. Однако такая осторожность является в ряде случаев недостатком критерия.

4. Критерий пессимизма-оптимизма (критерий Гурвица). Критерий обобщенного максимина. Согласно данному критерию при оценке и выборе систем не разумно проявлять как осторожность, так и азарт. Следует принимать во внимание самое высокое и самое низкое значение эффективности и занимать промежуточную позицию. Эффективность находится как взвешенная с помощью коэффициента α сумма максимальных и минимальных оценок.

К(ai) = α max Kij+(1- α)*min Kij

j j

0 ≤ α ≤ 1

Копт = max { α max Kij+(1+ α)*min Kij}

i j j

d = 0,6

К(а1) = 0,6 ∙ 2300 + (1−0,6) ∙ (-1600) = 740.

К(а2) = 0,6 ∙ 7800 + (1−0,6) ∙ (-4000) = 3080.

К(а3) = 0,6 ∙ 10000 + (1−0,6) ∙ (-6200) = 3520.

Оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а3 = 150.

При α = 0 критерий Гурвица сводится к критерию максимина. На практике используются значения α из интервала (0,3÷0,7).

5. Критерий минимального риска (критерий Севиджа)

Минимизирует потери эффективности при наихудших условиях. В этом случае матрица эффективности должна быть преобразована в матрицу потерь. Каждый элемент определяется как разность между максимальным и текущим значениями оценок эффективности в столбце.

∆ Кij = maxKij - Kij

После преобразования матрицы используется критерий минимакса, т.е. оптимального решения критерия.

K(ai)=max∆ Кij

j

Kопт=min (max∆ Кij)

i j

Матрица потерь

а/к к1 = 60 к2= 95 к3= 125 к4= 160 ∑к
а1= 70 0 3000 7700 7200 17900
а2= 120 2400 0 2200 1700 6300
а3= 150 4600 7050 0 0 11650

Оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а2 = 120.

Комментарий: критерий отражает сожаления по поводу того, что выбранная система не оказалась лучшей при определении состава обстановки. Например, если выбрать число бизнес-ланчей а1, а угрозу n3 , то сожаление, что не выбрано лучшее число бизнес-ланчей а2 составит 7700.

Таким образом, эффективность систем в неопределенных операциях может оцениваться по ряду критериев. На выбор каждого из них может влиять ряд факторов:

а) природа конкретных операций и ее цель — в одном случае допустим риск — в другом — гарантированный результат

б) причина неопределенности — закон природы — разумные действия противника

в) характер лица, принимающего решение: — склонность добиться большего, идя на риск — всегда осторожные действия

Результаты всех расчётов записываются в одну табл. 9.

Результаты

а\к к1 к2 к3 к4 Ср. выигр Лапласа Вальда Гурвица Севиджа
а1 -1600 2300 2300 2300 1768,18 1325,0 1600 740 17900
а2 -4000 5300 7800 7800 5651,14 4225,0 4000 3080 6300
а3 -6200 -1750 10000 9500 5072,16 2887,5 6200 3520 11650

Тип критерия для выбора рационального варианта выбирается на аналитической стадии рассмотрения сложных систем. Очевидно, что по большинству критериев оптимальное решение — число бизнес-ланчей — а2 = 120, следующий по значимости вариант — число бизнес-ланчей — а3 = 150.

ЗАДАНИЕ 6. Постановка задачи математического
программирования