Стратегическое адаптивное планирование 26 Реализация маи в Excel 32 Реализация маи в MathCad 38 icon

Стратегическое адаптивное планирование 26 Реализация маи в Excel 32 Реализация маи в MathCad 38


Смотрите также:
В. М. Абашев; маи (Гос техн ун-т). М. Маи-принт, 2008. 84 с ил. Библиогр.: с. 82-83 (19 назв.)...
Бюллетень новых поступлений 11-12 февраля 2009 г...
Программа работы научно-практической конференции студентов и молодых ученых маи «Инновации в...
Программа работы научно-практической конференции студентов и молодых ученых маи «Инновации в...
Программы вступительных испытаний...
Методические указания по курсовому и дипломному проектированию по специальности "Конструирование...
Использование Mathcad и Excel при изучении школьного курса физики...
Программа конференции Регистрация участников конференции...
Доклад независимого эксперта по вопросу о положении в области прав человека в Демократической...
Тарь Отделения информационной культуры Международной Академии Информатизации, академик маи...
Статья Предмет регулирования настоящего Федерального закона...
Прогнозирование и стратегическое планирование. Прогнозирование и его методы...



страницы: 1   2   3   4   5   6   7
вернуться в начало
^

Реализация МАИ в MathCad


Рассмотрим следующий пример.

Студенту необходимо выбрать место работы из 3-х предлагаемых. Он решил использовать МАИ для осуществления выбора.

Имеем следующую иерархию:



Рис.9 Иерархия проблемы выбора

  1. Удовлетворение работой

  2. Исследовательская работа

  3. Рост

  4. Доходы

  5. Местонахождения




6. Коллеги

7. Репутация

8. А

9. Б

10. В







Решим задачу «Определение важности критерия при выборе работы»

Понятие удовлетворение работой включает в себя все остальные факторы с точки зрения их вклада в это понятие. То есть задавался вопрос: который их пары критериев вносит больший вклад в понятие «удовлетворение работой?». Студент имеет 6 векторов со сравнительными критериями важности при приеме на работу: «На сколько фактор i важнее, чем j».

m1-m6 - критерии.



Составим матрицу парных сравнений по критерии:



Для определения наиболее важного критерия необходимо найти собственные числа и собственный вектор, соответствующий максимальному собственному числу.

Произведем центрирование признаков:




Вычислим собственные вектора:

При этом необходимо, чтобы векторы были не коррелированны, для того чтобы выяснить наибольший вклад в дисперсию.



На диагонали этой матрицы располагаются собственные числа векторов.

Выполним поворот матрицы на е собственный вектор:



Найдем собственные числа:



Наибольшее собственное число имеет m6=2.195

Расположим собственные вектора по убыванию собственных чисел.



Выполним обратный поворот матрицы и проанализируем значения:



Соответственно, главным, определяющим важность критерия при выборе места работы будет 6 столбец матрицы С.

Индекс согласованности равен :



Отсюда можно сделать вывод, что наибольшую важность имеет 3 строка, а следовательно, критерий «Доход».

Заключение


В рамках метода анализа иерархий нет общих правил для формирования структуры модели принятия решения. Это является отражением реальной ситуации принятия решения, поскольку всегда для одной и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод позволяет учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения. Это одно из важных достоинств данного метода перед другими методами принятия решений.

Формирование структуры модели принятия решения в методе анализа иерархий достаточно трудоемкий процесс. Однако в итоге удается получить детальное представление о том, как именно взаимодействуют факторы, влияющие на приоритеты альтернативных решений, и сами решения. Как именно формируются рейтинги возможных решений и рейтинги, отражающие важность факторов. Процедуры расчетов рейтингов в методе анализа иерархий достаточно просты (он не похож на «черный ящик»), что выгодно отличает данный метод от других методов принятия решений.

Сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется главным образом с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми. (Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных). При этом возникает необходимость пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими. Однако в итоге лицо, принимающее решение, приобретает уверенность, что использующиеся данные являются вполне осмысленными.

В рамках метода анализа иерархий нет средств для проверки достоверности данных. Это важный недостаток, ограничивающий отчасти возможности применения метода. Однако метод применяется главным образом в тех случаях, когда в принципе не может быть объективных данных, а ведущими мотивами для принятия решения являются предпочтения людей. При этом процедура парных сравнений для сбора данных практически не имеет достойных альтернатив. Если сбор данных проведен с помощью опытных экспертов и в данных нет существенных противоречий, то качество таких данных признается удовлетворительным.

Схема применения метода совершенно не зависит от сферы деятельности, в которой принимается решение. Поэтому метод является универсальным, его применение позволяет организовать систему поддержки принятия решений.

Работа по подготовке принятия решений часто является слишком трудоемкой для одного человека. Модель, составленная с помощью метода анализа иерархий, всегда имеет кластерную структуру. Применение метода позволяет разбить большую задачу, на ряд малых самостоятельных задач. Благодаря этому для подготовки принятия решения можно привлечь экспертов, работающих независимо друг от друга над локальными задачами. Эксперты могут не знать ничего о характере принимаемого решения, что отчасти способствует сохранению. В частности, благодаря этому удается сохранить в тайне информацию о подготовке решения.

Метод дает только способ ранжирования альтернатив, но не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов. Т.е. считается, что человек, принимающий решение, зная рейтинг возможных решений, должен в зависимости от ситуации сам сделать вывод. Это следует признать недостатком метода.

Данный метод может служить надстройкой для других методов, призванных решать плохо формализованные задачи, где более адекватно подходят человеческие опыт и интуиция, нежели сложные математические расчеты. Метод дает удобные средства учета экспертной информации для решения различных задач.
^

Список литературы


  1. Е.В Шишкин ,Ф.Г. Чхартишвили , Математические методы и модели в управлении «Дело» 2000

  2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.Радио и связь. 1993

  3. В.Г. Синюк, А.В. Шевырев Использование информационно-аналитических технологий при принятии управленческих решений. 2003

  4. http://asu.iate.obninsk.org/catalog.php

Гулина О.М. Электронный учебник «Теория принятия решений»

  1. http://www.allmath.ru/appliedmath/operations/operations10/operations.htm

«Введение в математические методы принятия решений» Блюмин С.Л., Шуйкова

  1. http://www.citforum.ru/consulting/BI/resolution/

«Технологии принятия решений: метод анализа иерархий» 2004г.






www.inf-man.ru




оставить комментарий
страница7/7
Дата13.10.2011
Размер0,65 Mb.
ТипЛекция, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы: 1   2   3   4   5   6   7
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2014
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх