- •Описание лабораторных работ
- •Лабораторная работа №1
- •Тема: задача целочисленного линейного программирования.
- •Метод гомори
- •Лабораторная работа №2
- •Метод построения медианы Кемени
- •Постановка задачи
- •Метод Борда
- •Пример построения итогового ранжирования с помощью метода Борда
- •Метод поиска медианы Кемени
- •Эвристический алгоритм поиска медианы Кемени
- •Пример построения итогового ранжирования с помощью метода поиска медианы Кемени
- •Варианты заданий
- •Лабораторная работа №3 Тема: Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения
- •Построение аддитивной функции ценности
- •Правомерность использования аддитивной функции ценности.
- •Построение компонент функции ценности.
- •Нахождение значений шкалирующих коэффициентов.
- •Лабораторная работа №4 Тема: Метод анализа иерархий Саати
- •Постановка задачи
- •Описание маи Саати
- •Пример построения рейтинга компьютерных фирм на основе маи Саати
- •Задание
- •Лабораторная работа №5 Тема: Принятие решений на фондовом рынке в среде Metastock7
- •Постановка задачи
Правомерность использования аддитивной функции ценности.
Предположим теперь, что Вы как лицо, принимающее решение, считаете, что любая пара критериев не зависит по предпочтению от остальных критериев. Так, например, предположим, что замещения для критериев Х2 и Х3 при фиксированных уровнях критериев Х1 и X4 не зависят от конкретных значений этих фиксированных уровней, и так для каждой пары критериев. Тогда Ваши предпочтения, если они должны быть полно и четко выражены в соответствии с указанными выше предположениями о независимости по предпочтению, могут быть охарактеризованы функцией ценности вида
,
где
vj (для худшего значения хj)=0, vj, (для лучшего значения xj) = 1, j=1, ..., 4;
0<λj<1, j=1,…,4;
.
Мы можем считать функцию vj, выражающую нашу оценку xj, j-й компонентой функции ценности, a λj — весом, приписанным критерию Xj. В нашем иллюстративном примере, представленном табл. 1, мы видим, что худшая оценка х1 равна 2,0 и лучшая 9,0. Позднее мы увидим, что определение весов λj тесно связано с интервалами шкал.
Стоящая сейчас перед Вами задача — определение подходящих функций vj и весов λj. Решая ее, Вы тем самым должны будете четко выразить свою скрытую структуру предпочтений для профилей х.
Построение компонент функции ценности.
Проиллюстрируем в сжатой форме, как мы можем построить v1.
Вначале мы нормализуем v1, полагая v1(2,0)=0 и v1(9,0)=1 Затем ищем точку, субъективно среднюю по ценности (обозначим ее m0,5) в интервале от 2,0 до 9,0. Иначе говоря, мы хотим найти значение m0,5, для которого v1(m0,5) =0,5, т. е. выяснить, какова та точка разреза, для которой интервалы (2,0; m0,5) и (m0,5; 0,9) эквивалентны по разности ценности. Значение m0,5 таково, что если
(2,0; b; c; d) ~ (m0,5; b’; c’; d’),
то
(m0,5; b; c; d) ~ (9,0; b’; c’; d’).
Е
сли
мы уступаем некоторое количество единиц
по критериям Х2,
Х3
и Х4
например, переходя от (b,
с, d)
к (b',
с', d')
для того, чтобы перейти от 2,0 к m0,5,
то мы должны быть согласны уступить
ровно столько же единиц за переход от
m0,5
к
9,0. Предположим, что точка, средняя по
ценности между 2,0 и 9,0, есть 4,0. Затем мы
осуществляем ту же самую процедуру для
определения точки, средней по ценности
в интервале от 2,0 до 4,0. Пусть это будет
2,8, так что v1
(2,8) =0,25. Аналогично, пусть точкой,
средней по ценности в интервале от 4,0
до 9,0, будет 5,7, так что v1(5,7)
=0,75. Теперь эти точки можно нанести на
график (рис. 2) и через эти пять точек
провести кривую. Можно было бы, прежде
чем проводить кривую, построить
большее число средних по ценности точек.
Это зависит от того, какая нужна точность.
Мы повторяем положение, которое отмечали
раньше: может оказаться желательным
проверить согласованность (т. е.
найти точку, среднюю по ценности
между 2,8 и 5,7) и исправить несогласованность
так, чтобы добиться согласованных
ответов. В дополнение к этому мы могли
бы вначале, перед тем как назначать
конкретные числа, проверить качественным
путем, является ли функция v1
вогнутой, выпуклой или же имеет более
сложную форму.
