рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Характеристика задач принятия решений в условиях неопределенности среды

Характеристика задач принятия решений в условиях неопределенности среды - раздел Информатика, РАЗДЕЛ 1.МЕСТО И РОЛЬ ПРОЦЕССОВ ПОДГОТОВКИ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОБЩЕЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ СЛОЖНЫМИ ОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ (СОТС Процессы Анализа Сложных Экономических Систем И Принятия Решений В Них Связан...

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 на исследуемую систему и с р е д у, в условиях которой и при взаимодействии с которой функционирует экономическая система. Такое своеобразное разделение (декомпозиция) определяется, прежде всего, целями исследования и возможностями формализованного описания систем, при этом решение задач выбора в реальных системах всегда связано с необходимостью учета факторов н е о п р е д е л е н н о с т и, в знании среды, которая влияет на формализованное описание системы (модель) и на способы принятия решений.

В зависимости от степени имеющихся знаний о среде используется та или иная форма ее описания, при этом различают следующие варианты:

- д е т е р м и н и р о в а н н а я среда, действие которой на систему полностью определено;

- с т о х а с т и ч е с к а я среда, действие которой подчиняется известным (или неизвестным) вероятностным законам;

- ц е л е н а п р а в л е н н а я среда, действие которой подчинено определенным целям;

- н е и з в е с т н а я среда - среда, о которой в той или иной степени отсутствует информация.

Последние три формы используются для описания среды с неопределенностью.

Принятие решений в условиях с т о х а с т и ч е с к о й среды основывается на том, что объективно существующая неопределенность достаточно точно описывается вероятностными законами (функциями распределения). Последнее позволяет в ряде случаев "снять неопределенность" на основе замены случайных функций соответствующими математическими ожиданиями или вероятностями превышения случайной функцией заданного порога.

Выбор в условиях ц е л е н а п р а в л е н н о г о воздействия среды связан с ситуациями, в которых сталкиваются интересы нескольких оперирующих сторон, преследующих различные цели (как правило, известные). На основе формального описания таких ситуаций, которое включает состав оперирующих сторон, задание множеств разнообразных контролируемых ими параметров, формулирование правил, по которым производится выбор параметров и оценивается эффективность действий сторон, вырабатываются рекомендации по рациональному поведению в условиях целенаправленной среды. Особое место здесь занимает понятие конфликта или конфликтной ситуации, которая может возникнуть, например, когда на один и тот же объект (процесс) воздействует группа лиц, интересы которых не совпадают между собой. В конфликтных ситуациях поиск оптимального (рационального) варианта решения осуществляется на основе методов, развитых в теории игр.

Н е и з в е с т н а я среда характеризуется индифферентным поведением по отношению к системе. Это означает, что нет оснований говорить о том, что у среды имеется цель, например, действовать максимально во вред рассматриваемой оперирующей стороне, и в тоже время нет достаточных оснований предполагать, какие значения будут принимать параметры, характеризующие состояние среды на рассматриваемом временном интервале. В ряде случаев последняя информация может быть получена на основе наблюдения того, как изменяется среда во времени, и прогнозирования изменений этих состояний для принятия решения. Можно различать следующие пути организации процесса принятия решения в случае неизвестной среды: а) ввод гипотез о направленности воздействия внешней среды на экономическую систему и, соответственно, на основе взаимодействия с лицом, принимающим решение, введение аксиом поведения (аксиом пессимизма, оптимизма, минимума риска и др.); б) использование экспертных знаний о возможных состояниях среды и формализация их в той или иной форме в моделях принятия решений.

Следует отметить, что в реальных ситуациях принятия решений в сложных экономических системах необходимо проводить комплексное использование отмеченных форм описания неопределенности. Так, в частности, может возникнуть необходимость использования такого описания, как - целенаправленная среда с элементами стохастики или неизвестности и др.

Проблема принятия решений в условиях неопределенности последние десятилетия привлекает внимание многих ученых как в нашей стране, так и за рубежом. Ю.Б.Гермейер, Р.Беллман, Л.Заде - наиболее известные ученые, которые внесли новые, нетрадиционные идеи в теорию и практику принятия решений. Рассматриваемая проблема достаточно сложна и имеет многочисленные аспекты исследования, этим вопросам посвящена обширная литература.

Обобщая используемые в практике управления экономическими системами способы, можно выделить ряд направлений совершенствования методов принятия решений в условиях неопределенности.

Для снятия неопределенности в моделях принятия решений широко используются д е к о м п о з и ц и я и а г р е г и р о в а н и е, которые являются одними из основных принципов исследования в системном анализе. При этом строится система вложенных моделей различной степени детальности (уровня агрегации), соответствующих различным временным интервалам и аспектам исследования сложных систем, в частности, выделяется несколько взаимосвязанных управленческих задач. Прежде всего это задачи п е р с п е к т и в н о г о планирования (ПП), в которых рассматриваются перспективы развития хозяйственных систем на длительных временных интервалах времени. Задача д о л г о с р о ч н о г о планирования - ДП базируется на результатах перспективного планирования и состоит в нахождении конкретного состава средств и ресурсов, которые могут использоваться экономической системой. При решении задач о п е р а - т и в н о г о планирования определяются конкретные варианты действий, связанных с хозяйственной деятельностью экономической системы. На рис. 5.1 представлена взаимосвязь указанных задач

 

 
 


ПП × × × × × × ×

 

ДП × × × × × ×

 

ОП × × × × × × ×

 

t

Рис. 5.1

 

Развиваются многошаговые методы принятия решений для снятия неопределенности за счет сокращения интервала управления и, следовательно, сокращения времени поступления возмущений. Действительно, использование предварительно найденного решения (плана управления системой) на длительных временных интервалах приводит к тому, что принятое заранее решение в следствие накапливающихся возмущений среды становится менее эффективным и не вполне соответствует реальной действительности.

В соответствии с технологией управления принятие решения (на этапе планирования) осуществляется на основе информации, полученной на момент времени tа, с другой стороны реализуется это решение на интервале управления (tо,tf]. Тогда при управлении системой в моменты t`(tо,tf] необходимо учитывать возмущения, воздействующие на нее на интервале времени (tа,t]. Сокращая интервал времени (tа,tо] и интервал (tо,tf], можно сократить количество возмущений, воздействующих на оперативный план. Другой путь повышения устойчивости управления заключается в компенсации возмущений за счет дополнения задач планирования задачами коррекции (К) планов. Тогда схема технологического цикла управления имеет вид

 

 

Сбор инф-и А П ВР Д . . . К . . . Реализация

───────────────────────────────────────────>

tс tа tп tр tд tх tк tо tf t

Рис. 5.2

 

Здесь tк - время начала решения задач коррекции плана по результатам анализа информации, полученной на интервале времени (tа,tк].

В условиях неопределенности воздействия внешней среды математическая структура принятия решений может быть записана в виде

(D(w), f(w)), wÎW, (5.1)

здесь D(w) - множество допустимых альтернатив; D(w) Í D ´ W ,

где D - собственно множество альтернатив; W - множество состояний среды.

f(w) - целевая функция, характеризующая качество решения в условиях воздействия w Î W , f : D ´ W ® R1.

По существу принятие решения заключается в выборе альтернативы x Î D в предположениях о том, какое состояние wÎW может принять среда.

 

 

– 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: Характеристика задач принятия решений в условиях неопределенности среды

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

Концептуальная модель принятия решений
  Анализ многочисленных публикаций по различным аспектам проблемы выбора показывает, что в настоящее время наметилась прогрессивная тенденция к интеграции различных научных направлени

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

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

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги