рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Раздел Информатика
/
Концептуальная модель принятия решений

Реферат Курсовая Конспект

Выберите учебное заведение

Концептуальная модель принятия решений

Концептуальная модель принятия решений - раздел Информатика, РАЗДЕЛ 1.МЕСТО И РОЛЬ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЩЕЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ (СОТС Анализ Многочисленных Публикаций По Различным Аспектам Пробле...

Анализ многочисленных публикаций по различным аспектам проблемы выбора показывает, что в настоящее время наметилась прогрессивная тенденция к интеграции различных научных направлений, связанных с проблематикой рационального или оптимального выбора, оптимизацией систем и процессов управления ими. Данная тенденция обусловлена глубокой общностью содержательной стороны проблемы выбора, которая по сути обобщает постановку многочисленных классов частных задач подготовки и принятия решений в сложных условиях обстановки.

Интегрированный подход к использованию достижений, полученных в рамках различных научных направлений по исследованию проблемы выбора, предполагает, прежде всего, рассмотрение всех вопросов выбора на основе введения заданной системы наиболее общих понятий и определений, сформировавшихся в рамках указанных научных направлений и прошедших проверку временем. К таким понятиям можно, например, отнести: отношения предпочтения, множества допустимых альтернатив выбора и функций выбора (ситуационных функций выбора).

Отношение предпочтения следует считать центральным понятием теории выбора. Широкое привлечение аксиоматики бинарных отношений и развитие на этой основе теории полезности, рассмотрение функций полезности в экономико-прикладных исследованиях, целевых функций в задачах исследования операций и функционалов качества в задачах управления динамическими системами как частных способов задания отношений предпочтения - вот далеко не полный перечень возможностей обобщения на основе концепции предпочтения.

Однако следует подчеркнуть, что необходимость указанного выше подхода к обобщению нельзя было бы считать столь острой, если ограничиться рассмотрением задач выбора с одним отношением предпочтения (выбор с унипредпочтением). Требование достижения адекватного математического описания проблем выбора (проблем принятия решений) в сложной обстановке выдвигает на передний план рассмотрение задач выбора с многими отношениями предпочтения (выбор с мультипредпочтением) в условиях неопределённости воздействий на соответствующие системы внешней среды.

На практике все большее значение приобретают постановки задач многокритериальнойили векторной оптимизации, являющихся одним из классов задач выбора с мультипредпочтением.

Важное место в современной теории выбора принадлежит и другим классам задач, которые по самой своей сущности являются также задачами выбора с мультипредпочтением. Среди них следует прежде всего выделить задачи группового выбора, каскадного (иерархического) выбора, игрового выбора и некоторые другие классы задач.

В групповом выборе участвует группа лиц, каждое из которых имеет своё индивидуальное отношение предпочтения или вектор индивидуальных предпочтений. Теория группового выбора является научной основой развития метода экспертных оценок, который, в свою очередь, нашёл широкое применение при оценивании и выборе решений на различных этапах жизненного цикла сложных технико-экономических систем.

Для каскадного (иерархического) выбора характерен упорядоченный выбор элементов сложной (составной) альтернативы. Частными случаями каскадного выбора являются многоэтапный выбор с иерархией критериальных функций. Первый из этих случаев обычно связан с расчленением задачи выбора во времени, а второй - можно отождествлять с определённым пространственным расчленением решения задачи выбора. В последние годы в связи с исследованиями сложных технико-экономических систем большой интерес стал проявляться к задачам координационного выбора. При этом задачи координационного выбора с одной стороны могут рассматриваться как подкласс задач каскадного выбора, а с другой стороны - как подкласс задач игрового выбора. Последнее рассмотрение стало возможным в связи с развитием теории игр с непротивоположными интересами. В свою очередь, указанная теория является обобщением классической теории игр.

Говоря в целом о процессах подготовки и принятия решений, следует подчеркнуть, что они представляют собой последовательность специфических мероприятий и процедур, направленных на выработку вариантов решений применительно к конкретным задачам или классам задач. Наиболее важными факторами, характеризующими и сам процесс и ситуацию выбора, являются следующие элементы, составляющие концептуальную модель принятия решений

S – субъект, принимающий решение и ответственный за последствия принятого решения. Субъектом может быть как отдельный человек, лицо, принимающее решение (ЛПР), так и группа лиц, или коллективный орган принятия решений. В соответствии с этим и задачи принятия решений принято подразделять на индивидуальные и групповые (коллективные).

D - множество допустимых решений (или по-другому множество допустимых альтернатив). Именно из этого множества ЛПР должен выбрать наилучшее в определённом смысле решение, согласованное с целями, мотивами, собственными предпочтениями. Множество допустимых альтернатив может быть конечным и бесконечным (счётным, концептуальным и т.п.), детерминированным, случайным, нечётким, задаваться в явном и неявном виде с помощью системы линейных и нелинейных ограничений.

R – множество отношений предпочтения, заданных либо непосредственно в виде отношений, либо в виде функций, функционалов, операторов в неявном виде (например, через имитационную модель).

F – множество решающих правил (правил согласования), представляющих из себя, в общем случае, операторы, позволяющие формировать на множестве отношений предпочтений ЛПР результирующее отношение предпочтения (результирующую функцию выбора).

Перечисленные элементы концептуальной модели принятия решений можно записать в виде следующего кортежа <S, D, R, F>.

Рис.1.2.1.

Исходные данные	Искомые переменные	Зависимости	Классы задач
Детермини-рованные	Непрерывные	Линейные	Линейного программирования
Детермини-рованные	Целочисленные	Линейные	Целочисленного программирования
Детермини-рованные	Непрерывные, целочисленные	Нелинейные	Нелинейного программирования
Случайные	Непрерывные	Линейные	Стохастического программирования
Нечеткие	Непрерывные и целочисленные	Комбинированные	Нечеткого программирования
Комбинированные	Комбинированные	Комбинированные	Комплексное моделирование

Рис.1.2.2.

Развернуть

Открыть в широком формате

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

РАЗДЕЛ 1.МЕСТО И РОЛЬ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЩЕЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ (СОТС

РАЗДЕЛ МЕСТО И РОЛЬ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЩЕЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОРГАНИЗАЦИОННО ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ... Gt...

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Концептуальная модель принятия решений

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Общая характеристика задач подготовки и принятия решений в СОТС.
Важнейшая особенность современной научно-технической революции состоит в том, что по мере её развития всё большее значение приобретает учёт факторов сложности технико-эконом

Обобщенная структура современных интегрированных систем поддержки принятия решений
Рис.1.3.1. Функциональная схема интегрированной системы поддержки принятия решений по управлению структурн

Постановка задачи линейного программирования
Значительная часть задач принятия решения – это задачи распределения ресурсовмежду объектами. Пусть имеется т видов ресурсов, каждый i

Экономическая интерпретация задачи линейного программирования
Пример 2.1. Пусть требуется определить план выпуска четырёх видов продукции П1, П2, П3, П4, для изготовления которы

Анализ существования решений в задаче линейного программирования
Рассмотрим неравенство ах £ b. Если от неравенства мы хотим перейти к уравнению, то введём дополнительную переменную у и запишем

Графический метод решения задач линейного программирования
Вспомним построение линейных зависимостей. Начнём с уравнений. Линейное уравнение с двумя

Двойственные задачи линейного программирования
Каждой задаче ЛП можно некоторым образом сопоставить другую задачу ЛП, называемую двойственной по отношению к исходной (прямой): Прямая задача (ПЗ)

Анализ решений задач линейного программирования.
Рассмотрим следующую задачу ЛП: (1)

Обобщенный алгоритм решения задач НЛП
Эффективное решение различных задач нелинейного программирования может быть осуществлено на основе учета конкретных особенностей этих задач. При этом под эффективностью того или иного алгоритма, ка

Аналитические методы решения задач НЛП
В некоторых случаях задачи НЛП удается решить аналитически. Это, в частности, удается в том случае, если ЦФ и ОДА являются выпуклыми. Обобщенный алгоритм решения задачи НЛП включает в себя следующи

Численные методы решения задач НЛП
В качестве r(xk) используется направление, в котором наиболее сильно возрастает целевая функция. Это направление задается градиентом функции ÑF(xk). Суть метода состоит

Постоянный шаг.
Задается hk = h = const, при этом должно выполняться условие F(xk+1) = F(xk + hkÑF(xk)) > F(xk). Пусть

Наискорейший подъем.
Если подставить в выражение для F(x) значение x=xk+1 в соответствии с (1), то получим выражение F(xk+hkÑF(xk)), как функцию от величины шага. След

Функции Лагранжа
Исторически первым способом сведения задачи с ограничениями к задаче безусловной оптимизации явилось использование функции Лагранжа L(x,m) L(x, m) = f(x) + mт(b - j(x)) = f(x) +

Штрафные функции
Исходная задача условной оптимизации сводится к последовательности задач безусловной оптимизации функций Fk(x, m) = f(x) - Sk(x, mk), k = 1,2,3,....

Методы прямой условной оптимизации
Методы прямой условной оптимизации предназначены для непосредственного решения задачи выпуклого программирования в условиях ограничений, описывающих множество допустимых решений D. Итак, п

Метод условного градиента
Существо метода условного градиента состоит в том, что, если известна некоторая точка xkÎD, то направление возрастания целевой функции может задаваться некоторой внутренней или кра

Постановка задачи целочисленного программирования
Первые упоминания о линейных уравнениях возникли ещё за несколько веков до нашей эры. В Древней Греции Диофант (II-III в.) формулирует уравнения, в которых искомые переменн

Основные этапы решения задачи целочисленного программирования (ЗЦП) методом ветвей и границ
Шаг 1. Исходная ЗЦП решается как задача линейного программирования (ЗЛП) (снимаем ограничения вида (г)). При этом за «рекорд» в ЗЦП принимают значение целевой функц

Постановка задачи бивалентного (булева) программирования
Перейдем теперь к частному случаю задач целочисленного программирования. В этом частном случае искомая переменная

Эвристический метод решения задачи булева программирования.
Существует два метода решения задач с булевыми переменными. Во-первых, их можно решать как обычные задачи целочисленного программирования, т. е. методом ветвей и границ. Пр

Характерные особенности задач многокритериального выбора
Реальные задачи выбора, возникающие на практике, чрезвычайно разнообразны, но всех их объединяет общая схема поиска решения, суть которой состоит в формировании совокупности операци

Уточненное описание структуры выбора с многими отношениями предпочтения. Общая постановка задач векторной оптимизации
Обобщенная структура выбора с мультипредпочтением, описывающая задачи векторной оптимизации, имеет следующий вид:

Принцип В.Парето в задачах многокритериального выбора
В п. 4.1 было установлено, что для корректного решения задач многокритериального выбора необходимо в исходную постановку задачи (4.1)‑(4.2) привнести дополнительную информацию

Основные свойства множества Парето
Рассмотрим основные свойства множества Парето (множества и соответственно

Методы построения множества Парето
Приведенные в п.4.2.2 свойства множества Парето могут быть использованы для построения (исследования) данного множества (либо его подмножеств) или определения его характеристик в ко

Методы покомпонентного построения результирующих отношений предпочтения
Основное содержание данных методов сводится к формированию сужающейся последовательности множеств (ядер):

Методы построения результирующих отношений предпочтения на основе свертки показателей
Сущность данных методов многокритериальной оптимизации состоит в построении такого результирующего отношения предпочтения

Характеристика задач принятия решений в условиях неопределенности среды
Процессы анализа сложных экономических систем и принятия решений в них связаны с выделением изучаемой системы из некоторой системы большего масштаба (метасистемы), т.е. разделения этой метасистемы

Принятие решений в условиях стохастической среды
Постановка задач принятия решений в условиях стохастической среды имеет вид (D(w), f(w)), wÎW, где D(w) - множество допустимых альтернатив, f(w) - целевая функция.

Методы детерминизации.
При решении конкретных задач выбора на вероятностных структурах часто вводится предположение о том, что задание целевой функции f(w) и ограничивающих отношений ri(w), i=1,...,m, определя

Методы имитационной оптимизации.
В методах имитационной оптимизации (прямых методах стохастического выбора) не производится преобразование задачи к ее детерминированному эквиваленту. Суть данных методов заключается в том, что гене

Принятие решений в условиях целенаправленной среды
Принятие решений в условиях целенаправленной среды связано с тем, что известна цель среды, в соответствии с которой она выбирает свои состояния и которую преследует в своих действиях. Эти действия

Постановка задач игрового выбора.
Рассмотрим формализованное представление задачи принятия решений в условиях целенаправленной среды. Обобщенную задачу принятия решения в условиях неопределенности можно записать в виде (D

Матричные игры. Чистые и смешанные стратегии.
Простейшим вариантом игры является антагонистическая игра, в которой противодействуют две оперирующих стороны (2 игрока), при этом множества различных альтернатив из которых они выбирают решения ко

Методы нахождения оптимальных смешанных стратегий.
Процедура нахождения оптимальных чистых или смешанных стратегий соответствует выявлению рациональной линии поведения противников в конфликтной ситуации, описываемой игровой моделью. Поэтому такую п

Принятие решений в условиях неизвестной среды
В случае неизвестной среды нет достаточных оснований для предположений о том, какие значения будут принимать параметры, характеризующие состояние среды на рассматриваемом временном интервале. При э