при фиксированных значениях остальных показателей качества.
При формировании множества AD допустимых вариан-
тов системы с последующим нахождением множества Парето - оптимальных вариантов иногда оказывается полезным анализировать послойную структуру множества AD . В частности, первый слой Парето включает Парето - оптимальные варианты системы opt(1)F AD , найденные на множестве AD , второй слой Парето - это Парето - оптимальные варианты на подмножестве
A′ |
, где |
A′ |
= A |
\ opt (1) |
A и т. д. На практике целесообразно |
D |
|
D |
D |
F |
D |
формировать варианты системы, близкие в смысле расстояния (3.12) к первым слоям Парето.
После задания указанным способом множества допустимых вариантов системы, определяемых вполне конкретной структурой (набором компонентов системы и связей между ними), целесообразно с помощью экспертных методов оценить значения показателей качества и конкурентоспособности (ПКК) и одним из известных способов выделить множество Парето - оптимальных вариантов, а также в последующем выполнить сужение множества до единственного наиболее предпочтительного варианта системы.
Алгоритм, реализующий морфологический подход к формированию и выбору вариантов БСС включает следующие основные шаги:
Шаг 1. Проводится формирование исходной цели или проблемы, отражающей основные требования к проектируемой системе.
Шаг 2. Осуществляется построение морфологической таблицы и заполнение её альтернативами.
Шаг 3. Описываются свойства альтернатив морфологической таблицы. Свойства альтернатив могут характеризоваться в шкале наименований классификационными функциональными и конструктивными признаками или в числовой шкале, отражающей качество альтернатив по различным критериям.
126
Шаг 4. Формируется формализованное поисковое задание и выбирается вид целевой функции.
Шаг 5. Реализуется та или иная процедура поиска вариантов решения задачи.
Под поиском в данном случае понимается последовательность операций выбора из морфологического множества вариантов описания функциональной системы и операций оценивания эффективности и совместимости подсистем, образующих целостный вариант. Здесь же определяется соответствие варианта требованиям к искомой функциональной системе, которая может лежать в пределах от понятия «подходящее решение» до понятия «оптимальное или рациональное решение». Главным недостатком традиционного морфологического метода является игнорирование множества связей, существующих между компонентами любой сложной системы, в частности БСС, и аддитивном подходе к оценке ее свойств. В результате в морфологическом множестве может оказаться большое число нежизнеспособных вариантов БСС вследствие функциональной несовместимости включаемых в таблицу элементов. В отличие от классического морфологического подхода в работе используется модифицированный алгоритм генерации вариантов [16] и применение процедуры удаления несовместимых вариантов существенно снижают мощность морфологического множества возможных вариантов БСС. Однако и после этого множество вариантов может оказаться достаточно большим.
Для оценки эффективности БСС должны быть формализованы ПКК, наиболее полно характеризующие систему с точки зрения ЛПР (проектировщика и заказчика). Необходимо отметить, что какой - либо единой номенклатуры показателей качества различных типов БСС нет и, по - видимому, быть не может. В каждом конкретном случае ЛПР приходиться формировать номенклатуру ПКК рассматриваемых объектов с учетом целей оценки, этапа жизненного цикла и специфики объекта, наличия достоверных данных и др. Выбранная номенклатура ПКК для оценки эффективности однотипных БСС
127
должна быть одинаковой. Необходимо отметить, что с увеличением количества принятых для оценки показателей трудоемкость работ возрастает, а объективность оценки при превышении некоторого порога практически не повышается, поэтому в состав оценочных показателей целесообразно включать только те показатели, которые наиболее значимы для оценки эффективности конкретной БСС. Вместе с тем, если показателей для оценки эффективности окажется недостаточно, то при увеличении числа этих показателей интегральная оценка может измениться. Таким образом, в каждом конкретном случае необходимо определить, сколько и какие показатели использовать для достоверной интегральной оценки качества БСС.
В качестве пути решения проблемы выбора состава ПКК можно использовать двухэтапную методику расчета вектора приоритетов. На первом этапе определяется относительная важность групп критериев, а на втором относительная важность каждого критерия, выделенного из выбранных групп, и глобального вектора приоритетов, количественно характеризующих сравниваемые варианты и определяющие наилучший вариант БСС как вариант с максимальным значением глобального вектора приоритетов.
Анализ опыта оценки качества различных БСС показывает, что на практике найти количественные значения некоторых показателей качества их компонентов очень затруднительно. Ситуация усложняется, когда информация о системе носит конфиденциальный характер. В связи с этим на практике при оценке эффективности систем принимают весьма скромную номенклатуру показателей, что очень часто является причиной неправильного выбора варианта БСС. Выбранные ПКК целесообразно иерархически структурировать, что позволяет, во - первых, сравнивать системы по отдельным групповым признакам, во - вторых, облегчается процедура определения коэффициентов весомости показателей. Группировка показателей качества по каким - либо признакам способствует получению более достоверных результатов интегральной оценки объекта. Таким образом, множество
128
показателей качества целесообразно разбить на несколько групп. В общем случае все множество ПКК включает несколько десятков критериев, сгруппированных по видовым группам: конструктивные, функциональные, эксплутационные, экономические и специальные.
В наиболее распространенном случае частные критерии (ПКК) qi ( X ) принимают количественные значения. Однако
количественные характеристики могут иметь технические системы двух видов. С одной стороны, это системы, доведенные до стадий рабочего проекта и экспериментальных образцов, а с другой - системы, проработанные на концептуальном уровне, но имеющие очень близкие функциональные и конструктивные аналоги, для которых ранее экспериментально определены количественные параметры частных критериев качества.
В общем случае частные критерии qi ( X ) могут быть
количественными, качественными и интервальными. Качественные и интервальные частные критерии наиболее информативны при решении задач выбора наиболее оригинальных (экзотических) вариантов систем, обладающих свойством существенной новизны и конкурентоспособности, а также при решении изобретательских задач. Следовательно, использование наряду с количественными критериями качественных и интервальных критериев способствует решению задачи выбора на уровне инноваций и изобретений.
Множество возможных вариантов взаимозаменяемых компонент может быть заранее известно, если выбор варианта осуществляется среди имеющихся на рынке вариантов компонент. Однако на практике такой выбор очень часто усложняется из-за невозможности получить достоверную информацию о показателях качества компонентов, например, либо из-за нежелания производителей оценивать свою продукцию по предлагаемым показателям качества, либо из-за сокрытия или умышленного искажения реальных показателей с целью введения в заблуждение конкурентов. В этом случае задачу мно-
129
гокритериального выбора (МКВ) вариантов БСС приходиться решать в условиях неопределенности.
Решение данной задачи возможно с помощью следующих алгоритмов: на основе модифицированного МАИ для решения задачи t1 [16]; на основе теории нечетких множеств
(НМ) для решения задачи большой размерности t1 [17]; на ос-
нове модифицированного метода упорядочения предпочтений через сходство с идеальным решением (ММУП) для решения задачи t 2 [18, 19]; на основе оценок необходимого и возмож-
ного уровней соответствия (ОНВУС) вариантов заданным требованиям для решения задачи t3 [20] и др.
Алгоритм на основе модифицированного МАИ, состоит из следующих основных шагов:
Шаг 1. Генерация множества альтернативных вариан-
тов;
Шаг 2. Формирование множества критериев для оценки альтернативных вариантов и представление его в виде иерархии;
Шаг 3. Выявление предпочтений экспертов на множестве альтернатив по различным критериям;
Шаг 4. Установление относительной важности влияния критериев на цель выбора и другие критерии;
Шаг 5. Получение ранжированных наборов альтернатив по всем критериям и целям.
Алгоритм решения задачи МКВ вариантов построения БСС на основе теории НМ включает следующие основные шаги:
Шаг 1. Представление критериев как нечётких множеств, заданных на универсальных множествах вариантов с помощью функций принадлежности.
Шаг 2. Определение функций принадлежности нечётких множеств на основе экспертной информации о парных сравнениях вариантов с помощью 9-бальной шкалы Т. Саати.
130