31.Согласование групповых решений по Парето.
Процесс согласования группового решения в группе может осуществляться различными способами, выбор которого зависит от сути решаемой проблемы, установленных формальностей, поведения участников, последовательности высказывания мнений участниками, эмоционального состояния участников и др. Поэтому в общем случае процесс согласования решений является трудной теоретической проблемой.
Задача группового выбора формулируется следующим образом. Имеется проблемная ситуация, для решения которой известно несколько вариантов решения. Группа, принимающая решение, состоит из участников. Каждый участник группы может выбирать варианты решения из множества в соответствии со своими предпочтениями. Для принятия решения группе необходимо найти способ образования, единого группового предпочтения путем согласования индивидуальных предпочтений и выбора варианта, устраивающего всех участников решения. Среди групп участников решения могут быть подгруппы с совпадающими целями - предпочтениями, которые можно назвать коалициями. В них может входить от 1 участника до группы из всех участников. Каждая коалиция может иметь свое предпочтение.
Выбор принципа согласования производится на основе характера отношений между ними. Основными типами отношений между коалициями могут быть отношения статус-кво, конфронтация, рациональность. При отношении статус-кво коалиции стараются сохранить существующее положение. Это отношение определяется взаимодействиями слабосвязанных участников и характерно для «экономических структур и организаций. Сильные взаимодействия определяют отношения конфронтации и рациональности.
В случае конфронтации коалиции действуют так, чтобы принести ущерб друг другу.
При рациональных отношениях коалиции действуют в собственных интересах для получения максимального результата, что не обязательно приносит ущерб другим коалициям. Одна коалиция в силу предположения о рациональном поведении другой коалиции может предсказать поведение другой коалиции. В практике существуют несколько принципов согласования вариантов решений в группе.
Метод Парето
Он широко используется при ранжировании вариантов решений, объектов и т.п. Состояние А (множество параметров) называется Парето-оптимальным, если не существует другого состояния В (множества других параметров) доминирующего состояние А относительно целевой функции. Состояние А доминирует состояние В, если хотя бы по одному параметру А лучше В, а по остальным не хуже.
Применительно к задаче переговоров этот принцип утверждает что, если для ситуации В существует такая ситуация А, что выигрыш каждого из участников переговоров при реализации ситуации А не меньше, чем при реализации ситуации В и, по крайней мере, один переговорщик получит выигрыш строго больший, то они предпочтут ситуацию А ситуации В.
Рассмотрим на плоскости (U, V) множество ω. Каждая его точка обладает одним из следующих свойств: либо все точки, ближайшие к ней, принадлежат множеству ω (такая точка называется внутренней точкой множества ω), либо сколь угодно близко от нее расположены как точки множества, так и точки, множеству не принадлежащие (такие точки называются граничными точками множества). Множество всех граничных точек множества называется его границей. Граничная точка может как принадлежать множеству, так и не принадлежать. Здесь рассмотрим только такие множества, которым принадлежат все точки границы.
Точки множества со можно разбить на три класса:
1 класс - точки, которые, оставаясь во множестве со, можно сдвинуть так, чтобы одновременно увеличились обе координаты (в этот класс попадают все внутренние точки множества ω и часть его граничных точек) (на рис. 6.1 это точкиMl, М2 и МЗ);
2 класс — точки, перемещением которых по множеству со можно увеличить только одну из координат при сохранении значения второй (вертикальный отрезок АВ и горизонтальный отрезокPQна границе множества ω);
3 класс - точки, перемещение которых по множеству со способно лишь уменьшить либо одну из координат, либо обе(дугаBQграницы множества ω).
Множество точек третьего класса называется множеством Парето или границей Парето данного множества ω .
- 1. Теория принятия решений: задача принятия решений, цель, проблема, проблемная ситуация.
- 2.Измерения при формировании решений: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка, виды неопределенностей и их измерение.
- 3.Виды экспертиз.
- 4.Метод Дельфы
- 5. Дерево целей и решений.
- 6.Определение усредненного мнения экспертов (среднее арифметическое, среднее геометрическое, мода, медиана Кемени
- 7.Определение согласованности мнений экспертов (коэффициент конкордации).
- 8.Виды критериев оптимальности и их содержание.
- 9. Критериальный анализ ситуации: метод базовых шкал, ранжирование и выбор критериев.
- 10.Нечеткие множества и основные операции над ними.
- 11.Экспертные методы определения функций принадлежности.
- 12. Аналитический и оптимизационный методы определения функций принадлежности.
- 13. Нечеткая задача оптимизации выбора вариантов проектов.
- 14. Модели стохастического математического программирования
- 15. Генерация альтернатив решений: понятие генетического алгоритма.
- 16. Генерация альтернатив решений: Дерево решений
- 17. Многокритериальная оптимизация. Проблемы многокритериальной оптимизации
- 18. Многокритериальная оптимизация. Множество Парето.
- 19. Многокритериальная оптимизация. Метод идеальной точки.
- 20. Принятие решений по многим критериям: Метод последовательных уступок
- 21. Принятие решений по многим критериям: Парето оптимальное решение
- 23.Принятие решений по многим критериям: Гарантированные достоинства и недостатки.
- 24.Принятие решений по многим критериям: Правило Борда.
- 25.Принятие решений по многим критериям: Принцип Беллмана-Заде
- 26. Принятие решений по многим критериям: Турнирная таблица
- 30.Согласование групповых решений: принцип большинства голосов, принцип диктатора, принцип вето, идеальной точки, консенсус.
- 31.Согласование групповых решений по Парето.
- 32. Согласование групповых решений: Метод идеальной точки
- 33. Марковская модель согласования решений.
- 34. Согласования групповых решений. (принципы Курно, Парето, Эджворта).
- 35. Теория игр: платежная матрица, чистые и смешанные стратегии, решение игры.
- 36. Решение игры в чистых стратегиях. Игры с седловой точкой.
- 37.Решение игры в смешанных стратегиях. Теорема фон Неймана.
- 38.Решение матричных игр МхN (сведение к задаче линейного программирования).
- 39.Игры с природой (теория статистических решений). Особенности платежной матрицы.
- 40.Байесовские стратегии в играх с природой (частичная неопределенность).
- 41. Критерии принятия решений в играх с природой (полная неопределенность).
- 42.Марковские процессы с дискретным временем: основные понятия и определения.
- 43.Игры с природой: оценка риска