21. Экспертные методы определения функций принадлежности.
Если эксперт или руководитель не знает объективные закономерности, ему ничего не остается, как, опираясь на свои знания и опыт, формулировать в явном или неявном виде свои субъективные представления. Одним из способов выражения таких представлений есть формирование функции µA(ui), а значит и задание самого нечеткого множества А. Однако, в любом случае задание µA(ui), носит экспертный характер. Это может касаться как выбора вида функцииµA(ui) и определения ее коэффициентов, так и проведения экспертиз специального вида для определенияµA(ui).
Можно, например, использовать следующую экспертную процедуру определения µA(ui), состоящую из следующих трех этапов:
- определение условий, обеспечивающих назначение функции принадлежности;
- оценка состояний системы экспертом;
- обработка результатов экспертизы.
Первый пункт этой процедуры определяется тем, что размытая (нечеткая) постановка задачи (любой) предполагает нечеткую принадлежность состояния системы u; к каждому из выделенных экспертом классов состояний системы с определенной функцией принадлежности. Тогда для любого состоянияu; необходимо назначить ряд функций принадлежности (по количеству классов), к которым может принадлежать это состояние. При этом должно выполняться два условия:
1. Система классов должна состоять из классов, представляющих противоположные события. И тогда сумма значений функций принадлежности элемента к системе таких классов будет равна единице.
Например, состояние механизма (нефтяного насоса и др.):
класс I - нормальное состояние (износ торцевого уплотнения в пределах нормы - не подтекает), класс II - ненормальное состояние (износ торцевого уплотнения вышел за пределы нормы - подтекает).
Здесь каждое состояние определяется нечетким множеством - степенью подтекания торцевого уплотнения нефтяного насоса.
2. Система взаимодополняющих классов должна быть полной.
Для нашего примера это означает что, в системе не существует (эксперт не рассматривает) других классов состояний, кроме I и II, которые бы описывали бы исправное и неисправное состояние нефтяного насоса. В этом смысле, понятие полной группы взаимодополняющих классов аналогично понятию противоположных событий в теории вероятностей.
Второй этап этой экспертной процедуры определяется тем, что при оценке состояний системы может быть два случая:
•функция принадлежности состояния классу (из известной системы классов) эквивалентна степени проявления класса в данном состоянии, выраженная в лингвистически (много, мало, и др.), баллах, процентах, например, эксперт заполняет таблицу типа табл. 6.5:
•функцию принадлежности невозможно определить, по первому способу, чаще всего это случай когда эксперт должен (или только может) отдать предпочтение лишь одному классу (мнение эксперта трудно оценить в процентах). В этом случае экспертами по каждому состояниюu; заполняется таблица типа табл. 6.6.
Третий этап рассматриваемой экспертизы - обработка ее результатов связан с точностью определения функций принадлежности посредством вычисления согласованности мнений экспертов. Традиционно она определяется с помощью коэффициента конкордации.
- 1. Теория принятия решений: задача принятия решений, цель, проблема, проблемная ситуация.
- 2. Концепция компьютерной поддержки принятия решений.
- 4. Этапы формирования и принятия решений
- 5. Методы формирования целей управления предприятием
- 6. Стратегии в принятии решений и управлении
- 7. Формирование дерева целей и дерева решений
- 8. Виды критериев оптимальности и их содержание
- 9. Структура компьютерной системы поддержки принятия решений
- 10 Место ксппр с асу
- Вопрос 11: Объективные и субъективные измерения.
- Вопрос 12: Измерения при формировании решений: ранжирование, парное сравнение, непосредственная оценка.
- Вопрос 13: Виды неопределенностей в принятии решений и их измерение.
- 3. Использование многокритериальных функций предпочтения руководителя.
- Вопрос 14: Виды экспертиз.
- Вопрос 15: Определение усредненного мнения экспертов.
- Вопрос 16: Определение согласованности мнений экспертов.
- 17. Элементы байесовских моделей
- 18, 19. Модели стохастического математического программирования: м-задача и р-задача
- 20. Нечеткие множества и основные операции над ними.
- 21. Экспертные методы определения функций принадлежности.
- 22. Аналитический и оптимизационный методы определения функций принадлежности.
- 23. Нечеткая задача оптимизации выбора вариантов проектов.
- 24. Нечеткие числа: виды нечетких чисел; операции над нечеткими числами.
- 25. Модели нечеткого математического программирования: оптимизация с нечеткими отношениями.
- 26. Модели нечеткого математического программирования: использование нечетких lr-чисел.
- 27. Генерация альтернатив решений: понятие генетического алгоритма.
- 28. Множество Парето.
- 29. Схемы компромисса.
- 30. Метод идеальной точки.
- 31. Метод последовательных уступок.
- 32. Алгоритм построения Парето оптимального решения.
- 33. Многокритериальная оптимизация. Принцип Беллмана-Заде.
- 34. Правило Борда (процедура Борда).
- 35. Метод анализа иерархий.
- 36. Правило гарантированных достоинств и недостатков.
- 37. Принципы согласования решений. (принципы Курно, Парето, Эджворта).
- 38. Простейшие алгоритмы согласования решений (согласование в среднем, согласование по Парето, метод идеальной точки).
- 39. Марковская модель согласования решений.
- 40. Цепи Маркова – основные положения
- 41. Дискретные цепи Маркова с дискретным временем
- 42. Дискретные цепи Маркова с непрерывным временем
- 43. Основные положения статистических решений (игры с природой)
- 44. Риски и критерии принятия решений (Вальда, Севиджа, Гурвица)
- 45. Риски и их виды и особенности в нефтегазовой отрасли
- 46. Расчет рисков в игре с природой