Метод линейной свертки частных критериев
Линейная свертка ч-критериев получается как х сумма с некоторыми весовыми коэффициентами r:
где
Меняя порядок суммирования и вводя обозначения cj и c0, окончательно получим:
Коэффициенты веса обычно получаются путем опроса экспертов из соответствующей предметной области. Поскольку вектор = (r) – суть вектор-градиент ЦФ L(x), то предполагается, что он указывает направление к экстремуму неизвестной функции полезности. Положительная сторона такого подхода – несложность, не всегда компенсирует его серьезный недостаток – потерю физического смысла линейной свертки разнородных ч-критериев. Это затрудняет интерпретацию результатов, поэтому полученное таким путем решение, следует рассматривать только как возможный (альтернативный) вариант решения ЛПР. Для его сравнительного анализа следует привлекать любые другие варианты и, конечно, значения ч-критериев, получаемые при этом. Иногда при получении свертки ч-критериев предварительно нормируются каким-нибудь способом.
Наиболее приемлемой линейная свертка ч-критериев может оказаться в том случае, когда ч-критерии однородны и имеют единый эквивалент, согласующий их наиболее естественным образом.
На содержательном уровне данная МЗЛП состоит в необходимости принятия такого компромиссного решения (плана выпуска продукции) xk Dx, которое обеспечит, по возможности, наибольшую суммарную выручку L1(x) от реализации произведенной продукции; наименьший расход ресурсов i-го вида Lpl (x) (i = 1; m); минимальные налоговые отчисления от прибыли LH(x) (или общей выручки).
Указанные цели носят противоречивый характер, и фактически мы имеем МЗЛП с m+2 –мя ч-критериями (m – количество видов потребляемых ресурсов). ОДР обусловлена ресурсными ограничениями и условиями неотрицательных переменных:
где aij – расход ресурса i-го вида для выпуска 1 единицы продукции j-го вида (j=1,n);
bi – запас ресурса i-го вида;
i – остаток ресурса i-го вида при плане выпуска x = (xj)n. Ч-критерии однородны, если они могут быть сведены к единой мере измерения. В качестве такой меры можно взять денежный эквивалент. Тогда m+2 ч-критерия могут быть с помощью линейной свертки сведены к трем:
общая выручка (руб.):
общая экономия ресурсов (руб.):
налоговые отчисления (руб.):
где cj – выручка от реализации 1 ед. продукции j-го вида (цена); si – стоимость (цена) 1 ед. ресурса i-го вида (i = 1;m); Пj – прибыль от реализации 1 ед. продукции j-го вида (j = 1;n); aj – доля (процент налоговых отчислений от прибыли (выручки).
В заключение заметим, что коэффициенты r не обязательно должны удовлетворять условию (10), но обязательно должны быть положительными, если все ч-критерии максимизируются.
?.Метод анализа иерархий (метод Саати)
При утверждении управленческих решений и прогнозировании вероятных итогов лицо, принимающее решение, как правило, сталкивается со сложной организацией взаимозависимых элементов, которую нужно разобрать. На сегодняшний день есть масса технологий, позволяющих максимально облегчить существование и помочь в решении проблем, сплоченных с процессами принятия решений. «Метод анализа иерархий, разработан Т. Саати. Сегодня его используют повсеместно: от риэлтеров, при оценке недвижимости, до кадровиков, при замещении вакантных должностей».1 Данный метод разрешает группе людей, взаимодействовать по интересующей их задаче, видоизменять свои мнения и в итоге соединить групповые мнения в соответствии с главным критерием: при проведении попарных сопоставлений объектов по касательству к некоторой характеристике, или характеристик по отношению к высшей цели, полярные отношения обеспечивают ключ к объединению групповых суждений целесообразным образом.
Метод анализа иерархий Т. Саати проводится по следующей схеме:
структурирование проблемы выбора в виде иерархии или сети;
установка приоритетов критериев и оценка каждой из альтернатив по критериям;
вычисляются коэффициенты важности для элементов каждого уровня. При этом проверяется согласованность суждений;
подсчитывается комбинированный весовой коэффициент и определяется наилучшая альтернатива.
Ключевой задачей в методе анализа иерархий Т. Саати является оценка высших уровней исходя из взаимодействия разных уровней иерархии, а не из прямой зависимости от элементов на этих уровнях. Точные технологии построения систем в виде иерархий понемногу появляются в естественных и общественных науках, и в особенности в задачах общей теории систем, объединенных с планированием и построением социальных систем. Концептуально, наиболее примитивная иерархия - линейная, восходящая от одного уровня элементов к последующему.
Например, в процессе производства имеется уровень рабочих, подчиняющийся уровню мастеров, который в свою очередь подчиняется уровнем управляющих и т. д., до вице-президентов и президента. В нелинейной иерархии верхний уровень может быть как в подчиняющем, так и в подчиненном положении. В математической теории иерархий разрабатывается технология оценки влияния уровня на соседний уровень посредством композиции надлежащего вклада компонентов нижнего уровня по отношению к компоненту верхнего уровня. Эта система может распространяться вверх по иерархии.
В наиболее примитивном виде иерархия основывается с вершины, через промежуточные критерии к самому нижнему уровню – комплекту альтернатив.
После иерархического отображения вопроса учреждаются приоритеты критериев и оценивается каждая из альтернатив по заданным параметрам.
Каждый предмет можно оценивать по многим показателям качества.
Эксперт может сопоставить два предмета и дать им оценки, например, упорядочить несколько предметов по привлекательности. Ответы эксперта обычно измерены в порядковой шкале, являются ранжировками, итогами парных сравнений.
Метод анализа иерархий Т. Саати предполагает следующие этапы:
нахождение проблемы.
построение иерархии - разложение проблемы на элементарные составляющие: от проблемы через промежуточные составляющие к самому нижнему уровню - перечню простых альтернатив.
оценка важности альтернатив с помощью метода парных сравнений.
оценка локальных приоритетов сравниваемых элементов.
испытание согласованности локальных приоритетов.
иерархический синтез решения проблемы.
Для того, чтобы формализовать оценки экспертов, в методе анализа иерархии вводится специальная шкала оценок – шкала относительной важности. Согласно этой шкале, для расчета показателей важности на первом этапе производится постановка и формализация задачи. Для этого на основе рассмотрения имеющейся системы мониторинга процессов, требований нормативной документации и соображений экспертов, складывается множество показателей и точек их проверки.
Следующим действием первого этапа является нахождение набора критериев и технологии их оценивания. Ранжирование представляет собой расположение критериев в порядке возрастания степени их важности.
Например, подходу, который наихудшим образом соответствует выбранному критерию, присваивается ранг 1, следующему - ранг 2, наилучшему – ранг 3. Если, по мнению оценщика, ранги двух или трех элементов сравнения равны, то они осредняются. Например, наихудшему подходу присваивается ранг 1, двум другим – ранги: (2 + 3) / 2 = 2,5.2
В качестве количественной характеристики может быть избрано стандартное отклонение. В данном случае авторитет подхода обусловливается, по аналогии с неравноточными измерениями, величиной обратно пропорциональной значимости квадрата стандартного отклонения.
Для проведения субъективных парных сравнений Т. Саати была разработана шкала относительной важности.
Метод анализа иерархий - действенный, элементарный и доступный метод. Он употреблялся при решении многих задач, среди которых:
профессиональный отбор,
планирование эффективного обучения,
распределение кадров,
аттестация специалистов
продвижение персонала по службе.
- 1. Постановка задачи принятия решений, ее структура.
- 2. Классификация задач принятия решений.
- 3. Понятие экономико-математической модели. Этапы экономико-математического моделирования.
- 4. Задача о составлении производственной программы и ее экономическая модель.
- 8. Графический метод решения двухмерной задачи линейного программирования.
- 9. Основы постоптимизационного анализа: определение статуса ресурсов, пределов изменения запасов ресурсов.
- 9 Основная теорема линейного программирования. Построение первого опорного плана, его содержательный смысл. Алгоритм симплекс метода.
- 10. Формулировка транспортной задачи и ее математическая модель. Условия разрешимости транспортной задачи.
- 11.Решение транспортной задачи методом потенциалов.
- Метод линейной свертки частных критериев
- 12.Понятие игры с природой. Принятие решений в условиях неопределенности.
- 16.Понятние экономического риска. Меры риска.
- 19.Постановка задачи управления рисками.Основные приемы снижения экономического риска.