- •Варжапетян а.Г. Квалиметрия
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение в1. Глоссарий
- •В2. Общее представление о квалиметрии
- •1. Уточнение социально-экономической информации
- •2. Повышение эффективности управленческих решений
- •3. Повышение эффективности работы
- •Глава 1 Измерение характеристик качества
- •1.1 Свойства и потребности
- •В3. Классификация квалиметрий
- •1.2 Измерение характеристик качества.
- •1.3. Статистические измерительные шкалы.
- •В). Шкала дистанций - шд
- •Г). Шкала отношений - шо.
- •1.4 Ряды предпочтительных чисел
- •Глава 2 Комплексная оценка показателей
- •2.1 Предпосылки к проведению квалиметрических оценок
- •2.2 Комплексная квалиметрическая оценка
- •2.3. Порядок проведения квалиметрической оценки.
- •Глава 3 Квалиметрия технической продукции
- •3.1 Показатели технической продукции
- •3.2 Принципы принятия решений при оценивании.
- •А. Факторы, влияющие на принимаемое решение.
- •В. Оценка рисков при принятии решения
- •3.3 Методы принятия решений при учете неопределенности информации и нечеткости условий
- •В. Принятие решений по нечеткой качественной информации
- •Глава 4 Экспертное оценивание
- •4.1 Экспертные оценки в квалиметрии
- •4.2 Недостатки и возможные ошибки экспертного оценивания
- •4.3. Обработка данных экспертизы.
- •В. Метод строгого ранжирования
- •4.4 Выбор эталона при экспертном оценивании
- •Глава 5 Интеллектуальные экспертные системы в квалиметрии
- •5.1 Понятие интеллектуальной системы
- •5.2. Классификация интеллектуальных систем.
- •5.2.1. Экспертные системы – эс.
- •5.2.2. Системы поддержки принятия решений - сппр
- •5.2.3. Автоматизированные системы экспертного оценивания асэо.
- •Глава 6 Имитационное моделирование в задачах квалиметрии
- •6.1 Общие представления об имитационном моделировании
- •6.2 Пути снижения дисперсии квалиметрической оценки
- •6.3 Выбор наилучшей альтернативы в Парето‑оптимальном множестве.
- •А. Сравнение двух альтернатив с некоррелированными t- парами.
- •Б. Сравнение двух альтернатив с коррелированными t- парами
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Приложения п1. Единицы международной системы си
- •П2. Основные понятия математической статистики а. Понятие о функции распределения
- •Б. Статистические критерии
- •1.Статистическая надежность
- •2.Распознавание статистических гипотез
- •3.Односторонние и двусторонние критерии
- •П3. Определение неизвестной функции распределения
- •А. Первичная обработка исходной статистики
- •Б. Графическое изображение статистических данных
- •В. Выравнивание статистических графиков
- •Г. Определение критерия согласия
- •П4. Определение неизвестной случайной величины
- •А. Наилучшая статистическая оценка
- •П.5. Пример построения модельного файла для примера 6.1 главы 6. Пример 6 .1 Выбор лучшего варианта из 4-х возможных (модель фабрики (л.7))
- •1. Постановка задачи.
- •2. Допущение, сделанные в модели.
- •3. Таблица определений
- •4. Модельный файл
- •5. Итоговый отчёт
- •6.Обсуждение
- •Литература
5.2.2. Системы поддержки принятия решений - сппр
Если объект ПР четко структурирован, процесс функционирования описан моделью, имеется четкий критерий качества целевого функционирования, то такой объект оценивается методами теории исследования операций и нами не рассматривается.
Задачи управления качеством и, следовательно, квалиметрии относятся к области слабоструктурированных проблем, решаемых в условиях неопределенности. Поэтому практически невозможно отыскать единственное объективно наилучшее решение. Поэтому для ЛПР должен быть предложен инструментарий, использующий систему предпочтений и анализ альтернатив. СППР шаг к созданию новых информационных управленческих технологий. В частности фирма Локхид уже более, пятнадцати лет использует СППР для высшего руководства. Существует много определений СППР, дадим некое синтезированное определение:
СППР – универсальная ЭС на базе РС, предназначенная для информационной поддержки ЛПР в процессе принятия решения.
Существует естественная парадигма принятия решений:
а) определяется список всех возможных альтернативных вариантов действий;
б) проводится оценка последствий каждого действия, путем установления вероятности тех или иных последствий и определением степени привлекательности для ЛПР;
в) рассчитывается ожидаемая ценность действия, как сумма ожидаемых ценностей всех его последствий;
г) в качестве решения выбирается действие, обеспечивающее наибольшую ожидаемую ценность.
В связи с тем, что оценка ценности или полезности носит субъективный характер, то общая форма реализации этой парадигмы носит название субъективной ожидаемой полезности – СОП. Проблемы, возникающие при использовании СОП типичны для различных задач, рассмотрим их коротко.
Процесс принятия решений при использовании СОП идет по пути «как люди должны принимать решение», а не как они принимают решения на самом деле. Однако, опыт применения СОП показывает, что в большинстве случаев она приводит к удаче.
Необходимо для конкретного ЛПР настраивать оценочную модель, отражающую систему предпочтений ЛПР (то есть, используя ретроспективу его прошлых решений). Такая процедура получила название bootstaping (натягивание сапога). На основе анализа определяется набор факторов характеризующих степень привлекательности действий ЛПР и весомость факторов.
Анализ ситуации должен рассматривать все наиболее важные аспекты проблемы.
а) полнота и достоверность информации;
б) содержание элементов прогнозирования (определение динамики, изменение показателей, сценарий развития ситуации);
в) реализация принципа непрерывности, обеспечивающего мониторинг изменения ситуации;
г) своевременность принятия решения;
д) определение степени риска.
Одним из главных направлений развития СППР является уменьшение неопределенности при принятии решений, путем структуризации, характеризации и оптимизации.
а) структуризация – определение элементов, взаимосвязей, иерархии подцелей, элементов, последовательность решения подзадач. В результате определяются исходные данные для подзадач и проблемы в целом, при этом могут корректироваться этапы структуризации;
б) характеризация – объект характеризуется рядом свойств и признаков, каждое из которых может представляться в своей шкале. Проводится описание возможных состояний с характеристикой сочетаний признаков. Каждый признак можно упорядочить по его характерности для того или иного свойства;
в) оптимизация – предмет многочисленных исследований. Анализируя многие подходы можно определить последовательность человеко-машинных процедур формирования оптимизационных моделей принятия решений.
Выделение существенных ограничений, позволяющих представить допустимые решения.
Построение области вариации параметров, характерных для принятия решений при системной оптимизации.
Формирование и выбор критериев оптимизации, с помощью которых определяются оптимальные значения параметров.
Чаще всего процесс принятия решений распадается на ряд подпроблем, описываемых частными оптимизационными моделями, то есть приходится иметь дело с упорядоченной последовательностью частных задач оптимизации.
Задача принятия решения усложняется, когда активно взаимодействуют несколько ЛПР, каждый из которых стремится к достижению своих целей. Здесь возникают проблемы компромисса и устойчивости. Здесь могут помочь диалоговые распределенные системы (локальные или сети более высокого уровня), позволяющие приходить к компромиссу за счет нескольких итераций (ТЭК, транспортные системы).
Распределенные системы принятия решений, находят все большее применение в самых различных областях управленческой деятельности. Отличие СППР от ЭС состоит в том, что в СППР значительную роль играет ЛПР.
Примеры СППР: СИАМА – определение сравнительной предпочтительности вариантов решения. ГРЕТА – работает с таблицами условий и действий. Pilot – наиболее продвинутая СППР, работающая с критериями различной природы и иерархией показателей.
