Решение задачи методом аддитивной свертки
Важность критериев была задана нечеткими числами с функциями принадлежности следующего вида:
ВАЖНЫЙ (В)— mB ={0,4; 1/0,7; 0/1};
ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ (OB) — mOB ={0/0,7; 1/1};
НЕ ОЧЕНЬ ВАЖНЫЙ (НОВ) — mHOB = {0/0,1; 1/0,4; 0/7}.
Для оценки альтернатив использовались лингвистические значения:
Альтернативы получили следующие оценки по критериям:
Взвешенные оценки альтернатив Ri имеют следующие функции принадлежности:
Оценки предпочтительности альтернатив равны: m(a1) = 0,90, m(a2) = 0,62, m(a3) = 1,0. Лучшей альтернативой является a3, a худшей – а2.
Решение задачи методом анализа иерархий
На заданном наборе критериев была построена трехуровневая иерархия, на верхнем уровне которой определена цель выбора (сG). На втором уровне находятся обобщенные критерии: прибыль (сP) к и риск (сR). На третьем уровне иерархии расположены перечисленные выше критерии с1, ..., с5. При этом критерии c1, с2, с3, входят в группу критерия cP, а критерии с4, с5 — в группу критерия cR. Экспертные предпочтения и полученные приоритеты приведены в матрицах попарных сравнений:
В результате иерархического синтеза получены векторы приоритетов альтернатив:
Альтернативой с наименьшим риском является а1, а наибольшую прибыль обеспечивает а3. Эта же альтернативаимеет максимальный приоритет относительно цели выбора.
Сравнение полученных результатов
На рис. 4.9 приведены результаты решения задачи выбора рационального инвестиционного проекта, полученные различными методами.
|
|
|
Несмотря на то, что исходная информация во всех рассмотренных примерах является последовательной и непротиворечивой, полученные результаты заметно отличаются. Кроме описанных выше нечетких методов принятия решений, для сравнения использовался метод анализа иерархий, который обычно дает результаты, хорошо согласующиеся с интуитивными представлениями экспертов при рациональном подходе к принятию решений.
Несовпадение результатов, полученных разными методами, объясняется, с одной стороны, разными способами представления экспертной информации, а с другой стороны — различием подходов к принятию решений. Так, в основу метода анализа иерархий и метода отношений предпочтения заложен рационально-взвешенный подход, основанный на попарных сравнениях объектов и нормированных весовых коэффициентах. Максиминная свертка и лингвистическая векторная оценка являются реализациями пессимистического подхода, игнорирующего хорошие стороны альтернатив, когда лучшей считается альтернатива, имеющая минимальные недостатки по всем критериям. Аддитивная свертка предполагает оптимистический подход, когда низкие оценки по критериям имеют одинаковый статус по сравнению с высокими. Нечеткий вывод на правилах реализует эвристический подход.
|
|
|
Анализ приведенных результатов позволяет сделать следующие выводы:
1. Методы принятия решений на нечетких моделях позволяют удобно и достаточно объективно производить оценку альтернатив по отдельным критериям. В отличие от других методов добавление новых альтернатив не изменяет порядок ранее ранжированных наборов. При оценке альтернатив по критериям возможна как лингвистическая оценка, так и оценка на основе точечных оценок с использованием функций принадлежности критериев.
2. Основной проблемой многокритериального выбора с применением нечетких моделей является представление информации о взаимоотношениях между критериями и способы вычисления интегральных оценок. Методы, базирующиеся на разных подходах, дают различные результаты. Каждый подход имеет свои ограничения и особенности, и пользователь должен получить о них представление, прежде чем применять тот или иной метод принятия решений. Наиболее широкие возможности для представления информации дает эвристический подход.
|
|
|
3. Большинство нечетких методов принятия решений показывает слабую устойчивость результатов относительно исходных данных. Исследование рассмотренных методов показало, что наибольшей устойчивостью обладает метод, основанный на правилах.
Анализ нечетких методов принятия решений позволяет сформулировать требования к дальнейшим разработкам в этой области. Это развитие теоретических подходов к описанию сложных взаимоотношений между критериями, более широкое применение интеллектуальных методов на основе нечеткой логики, а также развитие комбинированных методов принятия решений с использованием нечетких представлений.
Основные понятия
1. Нечеткие множества.
2. Нечеткие числа.
3. Лингвистические переменные.
4. Лингвистический критерий.
5. Лингвистическая оценка.
6. Нечеткие операции и отношения.
7. Нечеткие отношения предпочтения.
8. Максиминная свертка нечетких множеств.
9. Нечеткий логический вывод.
10. Композиционное правило вывода.
11. Методология применения методов теориинечетких множеств.
12. Сравнительный анализ методов.
13. Практические результаты применения методовпринятия решений.
Контрольные вопросы и задания
1. Перечислите и дайте определения основным элементам теории нечетких множеств.
|
|
|
2. Дайте определение нечетким операциям, отношениям и свойствам отношений.
3. Охарактеризуйте постановку задачи многокритериального выбора альтернатив на основе пересечения нечетких множеств.
4. Составьте алгоритмы и программы многокритериального выбора альтернатив методом максиминной свертки.
5. Постановка задачи выбора альтернатив на основе нечеткого отношения предпочтения.
6. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи многокритериального принятия решений на основе нечеткого отношения предпочтения.
7. Постановка задачи выбора альтернатив с аддитивным критерием.
8. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи многокритериального принятия решений на основе аддитивной свертки предпочтений, заданных нечеткими числами.
9. Постановка задачи принятия решений на основе лингвистической векторной оценки.
10. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи многокритериального выбора с использованием метода лингвистического векторного критерия.
11. Постановка задачи многокритериального выбора с использованием правила нечеткого вывода.
12. Разработайте алгоритмы и программы для решения задачи выбора рациональной альтернативы на основе математического аппарата нечеткого логического вывода.
13. Рассмотрите применение принципов пересечения нечетких множеств в экономических и управленческих задачах принятия решений.
14. Разработайте методику применения метода нечеткого отношения предпочтения для проектирования и выбора конкурентоспособных экономических, технических и управленческих решений.
15. Поставьте задачи из области экономики, наилучшим образом формализуемые математическим аппаратом нечеткого логического вывода.
16. Решите одну задачу различными методами принятия решений, основанными на теории нечетких множеств. Проведите сравнительный анализ полученных результатов. Сделайте вывод о том, какой из методов дает наиболее адекватные результаты в сравнении с вашими представлениями.
Литература
1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: Пер. с англ. — М.: Мир, 1976. — 165 с.
2. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения: Пер. с англ. — М.: Радио и связь, 1986. — 408 с.
3. Борисов А. П., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятиерешенийна основе нечетких моделей. — Рига: Зинатне, 1990. — 184 с.
4. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/Под ред. Д. А. Поспелова. — М.: Наука, 1986. — 312 с.
Глава 5.
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 2580; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!