СОДЕРЖАНИЕ
1. Введение в системный анализ
2.3. Модульное строение системы и информация
2.5. Целенаправленные системы и управление
3. Принципы и процедуры системного анализа
3.1. Принципы системного подхода
3.2. Основные процедуры системного анализа
4. Модели и моделирование в системном анализе
4.2. Экономико–математические модели
5. Типичные классы задач системного анализа
5.1. Задачи управления запасами
5.1.1. Однопродуктовая модель простейшего типа
5.1.2. Модели с равномерным наполнением запаса
5.3.2. Теоретические основы СПУ
5.3.3. Основные элементы сетевого графика
5.3.4. Порядок и правила построения сетевых графиков
5.3.5. Временные параметры сетевых графиков и их нахождение
5.3.6. Анализ и оптимизация сетевого графика
6. Некоторые принципы принятия решений в задачах системного анализа
6.2. Принятие решений в условиях определенности
6.3. Принятие решений в условиях риска
6.4. Принятие решений в условиях неопределенности
7. Принятие решений в условиях конфликтных ситуаций или противодействия
7.2. Игра двух лиц с нулевой суммой
7.3. Игра 2–х лиц без седловой точки. Смешанные стратегии
7.3.1. Графическое решение игр вида (2×n) и (m×2)
7.3.2. Решение игр “m×n” симплекс–методом
8. Проблема оптимизации при принятии решения. Понятие об имитационном моделировании.
9. Методы получения и обработки экспертной информации при подготовке и принятии решений
10. Системное описание экономического анализа
10.2. Модель межотраслевого баланса
10.3. Коллективный или групповой выбор
11.1. Общие принципы управления
11.2. Управление в социально – экономических системах
13. Устойчивость экономических систем
13.1. Общие положения. Равновесие систем
13.2. Понятие запаса устойчивости и быстродействия систем
13.3. Устойчивое развитие и экономический потенциал
14.1. Оценка уровней качества систем с управлением
14.2. Показатели и критерии оценки эффективности систем
14.3. Методы качественного оценивания систем.
14.4. Методы количественного оценивания систем. Общие положения
14.5. Оценка сложных систем в условиях определенности
14.6. Оценка сложных систем на основе теории полезности
14.6.2. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
14.7. Оценка сложных систем в условиях неопределенности
14.8. Оценка систем на основе модели ситуационного управления
1. оптимальное решение не должно меняться с перестановкой строк и столбцов матрицы эффективности;
2. оптимальное решение не должно меняться при добавлении тождественной строки или столбца к матрице эффективности;
3. оптимальное решение не должно меняться от добавления постоянного числа к значению каждого элемента матрицы эффективности;
4. оптимальное решение не должно становиться неоптимальным и, наоборот, в случае добавления новых систем, среди которых нет ни одной более эффективной системы;
5.
если система
и
оптимальны, то вероятностная смесь этих
систем тоже должна быть оптимальна.
В зависимости от характера предпочтений ЛПР наиболее часто в неопределенных операциях используются критерии:
а) среднего выигрыша;
б) Лапласа;
в) осторожного наблюдателя (Вальда);
г) максимакса;
д) пессимизма–оптимизма (Гурвица);
е) минимального риска.
Пример:
Необходимо оценить один из трех
разрабатываемых программных продуктов
для
борьбы с одним из четырех типов программных
воздействий
.
Пусть дана матрица эффективности (рис. 14.2)
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1 |
0,5 |
0,1 |
0,2 |
|
|
0,2 |
0,3 |
0,2 |
0,4 |
|
|
0,1 |
0,4 |
0,4 |
0,3 |
Рис. 14.2
Здесь
–
программный
продукт
–
оценка эффективности применения
программного
продукта при
программном
воздействии
.
а) критерий среднего выигрыша.
Данный
критерий предполагает задание вероятностей
состояний обстановки
.
Эффективность систем оценивается как
т.е.
Оптимальной системы будет соответствовать эффективность
Пусть
в нашем случае
.
Тогда получим следующие оценки систем:
Оптимальное
решение – система
.
б) критерий Лапласа.
В основе критерия лежит предположение: поскольку о состоянии обстановки ничего не известно, то их можно считать равновероятностными. Исходя из этого:
В нашем случае
Оптимальное решение – система a3. Критерий Лапласа представляет собой частный случай критерия среднего выигрыша.
в) критерий осторожного наблюдателя (Вальда) – это максиминный критерий, он гарантирует определенный выигрыш при наихудших условиях.
Оптимальной считается система из строки с максимальным значением эффективности:
В нашем случае
Оптимальное
решение – система
.
Максиминный критерий ориентирует на решение, не содержащее элементов риска; в этом его недостаток, другой – он не удовлетворяет условию 3.
г) критерий максимакса.
Критерий максимакса – самый оптимистический критерий. Те, кто предпочитают им пользоваться, всегда надеются на лучшее состояние обстановки, и естественно, в большей степени рискуют.
В нашем случае
Оптимальное
решение – система
.
д) критерий пессимизма – оптимизма (Гурвица).
Это
критерий обобщенного максимина. Для
этого вводится коэффициент оптимизма
,
характеризующий отношение к риску лица,
принимающего решение. Эффективность
систем находится как взвешенная с
помощью коэффициента
сумма
максимальной и минимальной оценок:
Условие оптимальности записывается в виде
Пусть
и рассчитаем эффективность систем для
рассматриваемого примера:
Оптимальное
системой будет
.
При
критерий Гурвица сводится к критерию
максимина, при
– к критерию максимакса. На практике
пользуются значениями коэффициента
в
пределах 0,3–0,7. В критерии Гурвица не
выполняются требования 4 и 5.
е) критерий минимального риска (Сэвиджа).
Этот критерий минимизирует потери при наихудших условиях.
Преобразуем матрицу эффективности в матрицу потерь (риска), в которой элементы определяются соотношением:
И используем критерий минимакса:
Обратимся опять к рассматриваемому примеру. В нем матрице эффективности будет соответствовать матрица потерь:
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
0,1 |
0 |
0,3 |
0,2 |
|
|
0 |
0,2 |
0,2 |
0 |
|
|
0,1 |
0,1 |
0 |
0,1 |
Тогда
![]()
О критерии Сэвиджа можно сказать, что в нем по сравнению с критерием Вальда придается несколько большее значение выигрышу, чем проигрышу. Основной недостаток критерия – не выполняется требование 4.
Таким образом, эффективность систем в неопределенных операциях может оцениваться по целому ряду критериев. На выбор того или иного критерия оказывает влияние ряд факторов:
а) природа конкретной операции и ее цель (в одних операциях допустим риск, в других – важен гарантированный результат);
б) причины неопределенности (одно дело, когда неопределенность является случайным результатом действия объективных законов природы, и другое, когда она вызывается действиями разумного противника, стремящегося помешать в достижении цели);
в) характер лица, принимающего решения (одни люди склонны к риску, в надежде добиться большего успеха, другие предпочитают действовать всегда осторожно).
Теория ситуационного управления является наиболее стройной концепцией в области формализации систем предпочтений ЛПР. В ней система предпочтений ЛПР формализуется в виде набора логических правил в определенном языке, по которым может быть осуществлен выбор альтернатив. При этом понятие векторного критерия заменяется на понятие решающего правила.
В основе метода ситуационного управления лежат два главных предположения:
1) все сведения о системе, целях и критериях ее функционирования, множестве возможных решений и критериях их выбора могут быть сообщены управляющей системе в виде набора фраз естественного языка;
2) модель управления принципиально открыта, и процесс ее обучения (формирования) никогда не завершается созданием окончательной формализованной модели.
Решение задач оценки и управления ситуационным методом предполагает построение ситуационных моделей (имитирующих процессы, протекающие в объекте управления и управляющей системе) на базе следующих основных принципов:
создание моделей среды, объекта управления и управляющей системы в памяти ЭВМ;
построение моделей объекта управления и управляющей системы, а также описания объекта в классе семиотических моделей;
формирование иерархической системы обобщенных описаний состояния объекта управления;
классификация состояний для вывода возможных решений;
прогнозирование последствий принимаемых решений;
обучение и самообучение.
Семиотической моделью называется такая модель управления, которая представлена с помощью элементов языка, используемого ЛПР при описании соответствующего процесса управления, и отображает закономерности процесса управления.
Основные этапы оценки системы на основе ситуационных моделей включают:
описание текущей ситуации, имеющейся на анализируемом объекте управления;
пополнение микроописания ситуации;
классификацию ситуации и выявление классов возможных решений по оценке систем (при этом движение осуществляется от микро – к макроописанию);
вывод допустимых оценок (при этом происходит обратное движение по иерархическим уровням представления знаний ситуационной модели);
прогнозирование последствий принятия допустимых решений в качестве окончательных оценок;
принятие решений по оценке.
Библиографический список
Анфилатов В.С. Системный анализ в управлении, 2003 г.
Антонов А.В. Системный анализ, М. Высшая школа, 2004 г.
Губанов В.А. и др. Введение в системный анализ. Изд-во ЛГУ, 1988 г.
Захарченко Н.Н., Минеева Н.В. Основы системного анализа: Часть I. – СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского университета экономики и финансов, 1992. – 78 с.
Зайченко Ю.П. Исследование операций. Киев: «Вища школа», 1975. – 320 с.
Исследование операций в экономике: Учеб. пособие для вузов по экон. специальностям / Под ред. Н.Ш. Кремера. – М.: Банки и биржи, 1999. – 407 с.
Перегудов Ф.П., Тарасенко Ф.П. Основы системного анализа. Томск: Изд-во НТЛ, 1997. – 396 с.
Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. М.: Наука, 1986. – 496 с.