Диссертация (1090873), страница 18

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 18)

Задачапостроения µ(х) для некоторого числа (согласно [10] ) сводися к отысканию а иb, что бы затем можно было определить β(х), с помощью β(х) – α и, используяα, построить µ(Х). Для определения множества вида число, приблизительноравное (х), необходимо описать как эксперты представляют себе границыклассов таких чисел. Для этого проводились статистические исследования.Опрашиваемым предлагали назвать такие а(х) и b(х), которые по их мнению,отделяют числа, приблизительно равные заданному (х), от чисел, таковыми неявляющихся.Полученные результаты после некоторой обработки представленыв таблице 3 [10].108Таблица 3Расстояния между точками переходахβ(х)1,2,3,4,6,7,8,90,46*х10,20,30,40,60,80,90(0,357-0,00163х)х35,45,55,65,75,85,95(0,218-0,00067х)х52,8156,48256,755024Прочие двузначные числа1   х х   *10  5     х    *10  2     10 10 Рассмотрим натуральное число х.

Пусть его младшая значащая цифраимеет порядок q. Разобъем возможные значения q на классы вычетов помодулю 3 и введем переменную d, значения которой будут являтьсяпредставителями данных классов {0,1,2}. Получим классы эквивалентности:Мd {d=0,1,2}, d=qmod(3).Введем целочисленную переменную Х, изменяющуюся в пределах от 1до 99, и будем считать, что для каждого ее значения известны параметры d(x) иb(x), а следовательно, иβ(х).

На основании результатов опросов [10]выяснилось, что значения β(х) в зависимости от Х можно находить так, какпоказано в таблице 3. ([…]-целая часть числа). Значение β(х)зависит так же оттого, к какому классу Мd принадлежит число Х.Обозначив через rq, цифру, стоящую в q-м разряде числа Х. Тогда:1. При Х М0 (например 300, 300000, 5*103 и т.д) β(х) зависит только отмладшей значащей цифры числа Х, т.е. от rq:Х= rq*10; β(х)= β(х)*10q-2 , где β(х)находится из таблицы 3.2. При Х М1 (например 101, 202000, 5*103 и т.д.) возможны дваварианта:109а. rq+1 =0, тогда β(Х) зависит только от rq: х= rq; β(Х)= β(х)*10q-1;б.

rq+1 ≠0, тогда β(Х) зависит от двух последних значащих цифр числа Х:х=rq+1*10+ rq; β(Х)= β(х)*10q-1;3. При Х М2 (например 2140, 20 и т.д.) также возможны два варианта:а. rq+1 =0, тогда х= rq*10; β(Х)= β(х)*10q-2;б. rq+1 ≠0, тогда х=rq+1*10+ rq; β(Х)= β(х)*10q-1.После того как для числа Х найдено значение β(Х), строится функцияпринадлежности, величина интервалов определяется по формулам:аХbХ  (Х )2 (Х )2При решении задач многокритериальной оценки и оптимизациинеобходимо учитывать неравнозначность частных критериев. В случаебольшого числа критериев задача непосредственного определения ранговкритериев оказывается весьма трудной.

При этом в случае сравнения двухальтернатив эксперт обычно способен адекватно определить. У какой из нихрассматриваемый признак (важность) выражен сильнее, а также качественно(вербально) оценить, насколько велика разница между наблюдаемыми у двухальтернатив признаками.Задачу определения значимости рангов частных критериев решаем наоснове их попарного сравнения. Попарное сравнение всех частных критериевпроводим с помощью шкалы лингвистических оценок. В соответствии сшироко распространенным подходом [28] лингвистическая шкала оценокстроится из девяти градаций оценок относительной важности.110Таблица 4Лингвистическая шкала оценокКачественная оценкаКоличественная оценка аijСтрого эквивалентны (одинаково значимы)1Слабо предпочтительнее3Несколько предпочтительнее5Значительно предпочтительнее7Строго предпочтительнее9Промежуточное значение важности2,4,6,8Оценка сравнения элемента j с элементом i(aji) имеет обратное значение aijТакая шкала отражает особенности человека, как субъекта принятиярешений и обработки информации.

Человек плохо воспринимает излишнедетализированные шкалы значений признаков. Психофизические данныесвидетельствуют о том, что человек уверенно различает не более7+2 градацийна шкале некоторого признака (параметра). Если же шкала содержит большеечисло градаций, то соседние уровни начинают сливаться, и уже не могут бытьс уверенностью разграничены [28]. На практике часто используются толькопять основных нечетких оценок шкалы и этого оказывается достаточно присравнении двух альтернатив или критериев.

Сделанным лингвистиченскимсуждениямэкспертоввсоответствиистаблицей4присваиваютсясоответствующие численные оценки от 1 до 9. В таблице 4 черезобозначена оценка значимости критерия i по отношению к критерию j. Наоснове всех определенных попарных оценоксравнений А={строится матрица парных}.Так, пусть исследуемая система характеризуется тремя критериями х1, х2,х3. Между ними существуют отношения: х2 почти эквивалентен х1 и строгопредпочтительнее х3 , а х3 несколько предпочтительнее х1. Тогда в111соответствии с таблицей 4 матрица парных сравнений А{} частныхкритериев исследуемой системы будет выглядеть следующим образом:х1х2х3х111/31/5х2319х351/91Найдем собственный вектор матрицы w, для которого выполняетсяусловие Аw=αw, где α – собственное значение матрицы.Выбираем максимальное значение собственного значения матрицы.Введем условие нормировки: w1+w2+w3=1.

В результате решения системыполучим собственный вектор матрицы.3.2. Расчетэффективностивнедренияинновационнойсистемыподдержки принятия решений и контроля ГОЗ, как подсистемы АСУ ВСРФРассмотрим пример расчета эффективности от внедрения системы АСУВП для информационной поддержки контроля ГОЗ системой ВП МО РФ.Для использования соотношения NPV (3.1) найдем интервальныезначения(ожидаемости/возможности)всехсоставляющихданногосоотношения. Определим функцию принадлежности размера инвестиций. Прианализе выполненния аналогичных работ в ОАО «Всероссийский научноисследовательский институт автоматизации в непромышленной сфере имениВ.В.

Соломатина», (такие работы как: ОКР «Резина», ОКР «Секундант», ОКР«СПЕКТР-М»),«I»приблизительноравно35(млн.руб.).Согласновышеприведенной методике расчета, определим границы интервальной оценкиразмера инвестиций:аХ bХ  (Х )2 (Х )2 35 6,634 31,682 35 6,634 38,322Функция принадлежности размера инвестиций будет иметь следующий112вид (рис. 18).Рис 18 Функция принадлежности размера инвестицийПри определении ставки дисконтирования экспертами было предложенотри варианта интервальных оценок ri. Для выбора интервала ставкидисконтирования использовался метод попарного сравнения с помощью шкалылингвистических оценок, приведенной выше.х1х2х3х111/71/3х2715х331/51При отыскании рангов критериев на основе матрицы парных сравнений,используем широкоприменяемый метод, предложенный Т.Саати [28].Определим αmax:11 1  a73 641 a5   a 3  3a 2 0 71051 31  a 5 1  0,032  0,44i 2  0,032  0,44i 3  3,065113Следовательно, αmax = 3,065.Найдем собственный вектор:11   2,065 w73   1  2,0655  *  w2   0 71  3 2,065   w3 5Решив систему получаем собственный вектор.При w1+w2+w3=1w1=0,09; w2=0,73; w3=0,18.Ставку дисконтирования выбираем в пределах от 18-30 %.Функция принадлежности ставки дисконтирования представлена нарис.

19.Рис. 19 Функция принадлежности ставки дисконтированияНайдем индекс согласованности на основе оценки максимальнойвеличины собственного значения матрицы αmax. Индекс согласованностирасчитывался по формуле:ИС  max  nn 1,где n – размерность матрицы парных сравнений.На основе индекса согласованности рассчитаем показатель отношениясогласованности (ОС). ОС=ИС/СС, где СС – значение согласованности,случайной матрицы того же порядка, обоснованной в работе [10]. Размер114матрицы n = 3, СС = 0,58. ИС = 0,0325, ОС = 5,6%. Так как ОС менее 10%, топарные сравнения можно считать согласованными.Функция принадлежности оборотного сальдо поступлений и платежей∆V, а применительно к нашей системе социально-экономического эффекта отвнедренияАС УВП по результатам опроса экспертов и определения пометодике описанной в [48], а именно:Эвн  Э1t  Э2t  Э3t ,где, Э1t – экономия на услугах сторонних организаций, по доставке служебныхотправлений;Э2t – экономия от снижения затрат на командировки;Э3t – экономия на денежное содержание офицерского состава (расчетпотерь рабочего времени), имеет вид, представленный на рис.

20.Рис. 20 Функция принадлежности оборотного сальдоПроведем расчет по условиям:n=5, время жизни(минимальной эксплуатации)проекта;I = [28.3; 35,0; 41,7], размер инвестиций;r = [0.18; 0,24; 0,30], ставка дисконтирования;V = [0; 62; 124], оборотное сальдо.По каждому нечеткому числу получаем интервал достоверности[I1, I2], [ri1, ri2], [∆Vi1,∆Vi2], [C1,C2]. И тогда, для заданного уровня, путемподстановки соответствующих границ интервалов в формулу 3.1, получаем115NPV1 , NPV2   [ I 2  iN1РезультатыVi1(1  ri 2 )расчетовN 1(1  rC1N 1, 2)N 1,  I 1  i 1NэффективностиVi 2(1  ri1 )проектаiC2(1  rN 1,1с)N 1шагом,уровняпринадлежности 0,25, представлены в таблице 5.Таблица 5Результаты расчетов эффективности проектаr∆VINPV1[0.24; 0,24][62; 62][35; 35][135,2; 135,2]0,75[0.225; 0,225][46,5; 77,5][33,3; 36,7][87,1; 186,3]0,5[0.21; 0,21][31; 93][31,7; 38,3][41,8; 240,5]0,25[0.195; 0,285][15,5; 108,5][30; 40][-1,14; 298,1]0[0.18; 0,3][0; 124][28,3; 41,7][-41,7; 359,5]На основании данных, представленных в таблице 5, построим функциюпринадлежности NPV – рисунок 21.Рис 21 Функция принадлежности NPVПерейдем к оценке риска инвестиций.

Характеристики

Список файлов диссертации