Диссертация (1152227), страница 53

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

Текст из файла (страница 53)

На множестве альтернатив A={a1; a2;…;an} на основе обсужденийэкспертов металлургического холдинга сформулированы высказывания d1,d2,…,dq по переменной Y - «удовлетворительность» на основе критериев C={c1; c2;…;cm} по типу «если cj=bj, то Y=Sk».2. Строятся функции принадлежности для переменной Y, характеризующей удовлетворительность той или иной альтернативы и заданной на множестве I={0;0,1;0,2;…;1}, например, как: S1 = «удовлетворяет» определено как S ( x)  x, x  I ;1 S2=«более чем удовлетворяет» определено как S ( x)  x , x  I ;21, если _ x  1;0, если _ x  1, x  I S3= «безупречный» определено как S ( x)  33143.S4 = «очень удовлетворяет» определено как S 4 ( x)  x 2 , x  I ;S5 = «не удовлетворяет» определено как S ( x)  1  x, x  I .5На основе сформированных функций принадлежности по крите-риям cj рассчитываются точечные оценки значений функций принадl jn  l j1 l j 2;;...;  , где l ji  [0;1] .an  a1 a 2лежности: B j  4.С учетом введенных обозначений правила d1,d2,…,dq ( t  1, q ) пе-репишем в виде d t :" Если _ X  B j , то _ Y  S k " .5.Вычислим функции принадлежности для левых частей высказы ht1 ht 2h ; ;...; tn  , где hti  [0;1] .an  a1 a2ваний d t :  M t  min(  B j (a)) , M t  6.С учетом введенных обозначений правила d1,d2,…,dq ( t  1, q ) пе-репишем в виде d t :" Если _ X  M t , то _ Y  S k " .7.Используя импликацию Лукасевича:D (a, j )  min (1,1  M (a)  Y ( j )) ,(5.26)получим нечеткие отношения Dt.8.В результате пересечения отношений Dt получим общее функ-циональное решение D.9.Для вычисления удовлетворительности каждой из альтернативиспользуем правило композиционного вывода в нечеткой среде:Ei  Gi * D , где E i - степень удовлетворения альтернативы i, G i - отображение альтернативы i в виде нечеткого подмножества на A.

Тогда: E (i)  max (min(  G (a),  D (a)) ,aAki(5.27)если a=ai, то  G (a)  1 ,iесли a≠ai, то  G (a)  0 , тоi E (i)   D (a i , i) ,kт.е. E i – это i-я строка в матрице D.315(5.28)10. Выполним расчет точечных оценок в единичном интервале дляполучения наилучшего решения для каждой из альтернатив:F ( Ei ) 1 max max M ( E  )d .i(5.29)011. В качестве лучшей выбираем альтернативу, имеющую наибольшую точеную оценку F ( Ei ) .При проведении многокритериального ранжирования интеграционныхпроектов на основе метода нечеткологического вывода были использованыкритерии риска, коэффициенты относительной важности которых больше 4,т.е.  j  4 : страновой риск ( 46  7,0895 ), риск неисполнения обязательств( 50  7,0648 ), риск снижения цен на продукцию организации (  49  6,0752 ),риск снижения покупательского спроса (  48  5,2405 ), риск повышения ценна сырье (  47  4,8875 ).Максимальное значение функции принадлежности должно соответствовать наилучшей альтернативе, вследствие этого значения функции принадлежности были преобразованы, при этом новые функции принадлежности характеризуют значения безрисковости (X1 – «безрисковость» по страновому риску; X2 – «безрисковость» по риску неисполнения обязательств; X3– «безрисковость» по риску снижения цен на продукцию организации, X4 –«безрисковость» по риску снижения покупательского спроса; X5 – «безрисковость» по риску повышения цен на сырье; Y – удовлетворительность проекта слияния и поглощения для реализации, которая задана на множестве I).Обсуждение среди членов руководства компании дало следующий результат:d1: «Если X1,2,4 = подходящее, то Y = удовлетворяет»;d2: «Если X1,2,3,4 = подходящее, то Y = более, чем удовлетворяет»;d3: «Если X1,2,3,4,5 = подходящее, то Y = безупречный»;d4: «Если X1,2,4,5 = подходящее, то Y = очень удовлетворяет»;d5: «Если X1,2,4 = подходящее, а X5 = не подходящее, то Y = удовлетворяет»;316d6: «Если X1,2 = не подходящее, то Y = не удовлетворяет».Оценки альтернативных интеграционных проектов металлургическогохолдинга заданы следующими нечеткими множествами, представленными вприложении 15.Перепишем высказывания d1 – d6 в виде:d1: «Если X1,2,4 = подходящее, то Y = S1»;d2: «Если X1,2,3,4 = подходящее, то Y = S2»;d3: «Если X1,2,3,4,5 = подходящее, то Y = S3»;d4: «Если X1,2,4,5 = подходящее, то Y = S4»;d5: «Если X1,2,4 = подходящее, а X5 = не подходящее, то Y = S1»;d6: «Если X1,2 = не подходящее, то Y = S5».Функции принадлежности µMj для левых частей приведенных правилпредставлены в приложении 16.

Перепишем высказывания d1 – d6 в виде:d1: «Если X=M1, то Y = S1»;d2: «Если X=M2, то Y = S2»;d3: «Если X=M3, то Y = S3»;d4: «Если X=M4, то Y = S4»;d5: «Если X=M5, то Y = S1»;d6: «Если X=M6, то Y = S5».Используя импликацию Лукасевича (5.43), получим нечеткие множества D1-D6. В результате пересечения отношений D1-D6 получаем общеефункциональное решение D (рисунок 5.14).Рисунок 5.14 – Общее функциональное решение317Для вычисления удовлетворенности каждого из проектов слияний ипоглощений воспользуемся правилом композиционного вывода в нечеткойсреде. Далее выполним расчет точечных оценок в единичном интервале длякаждого из альтернативных проектов.Для первого проекта (металлургический завод в Турции): 0.08 0.18 0.28 0.38 0.48 0.58 0.68 0.78 0.88 0.98 1.00 E1  ;;;;;;;;;; 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.

0    0.08 , d 1   1  0.08E11  0;0.1;0.2;0.3;0.4;0.5;0.6;0.7;0.8;0.9;1M ( E11 ) 0  0.1  0.2  ...  1 0.50 ;112. 0.08    0.18 , d 2   2  0.10E1 2  0.1;0.2;0.3;0.4;0.5;0.6;0.7;0.8;0.9;1M ( E1 2 ) 0.1  0.2  ...  1 0.55 ;103. 0.18    0.28 , d3  3  0.10E1 3  0.2;0.3;0.4;0.5;0.6;0.7;0.8;0.9;1M ( E1 3 ) 0.2  0.3  ...  1 0.60 ;94. 0.28    0.38 , d 4   4  0.10E1 4  0.3;0.4;0.5;0.6;0.7;0.8;0.9;1M ( E1 4 ) 0.3  0.4  ...  1 0.65 ;8…11.

0.98    1.00 , d11  11  0.02E111  1.00M ( E111 )  1.00 .Тогда318F ( E1 ) 1 max max1M ( E1 )d   M ( E1 )d  M ( E11 )d 1  ...  M ( E111 )d 11 00. 0.50 * 0.08  0.55 * 0.10  0.60 * 0.10  ...  1 * 0.02  0.7355Аналогично рассчитываем точечные значения F ( Ei ) 1 max max M ( E  )di0для остальных 19 альтернативных интеграционных проектов.

Результатыпредставлены в таблице 5.13.Таблица 5.13 – Результаты многокритериального ранжирования M&Aпроектов на основе метода нечеткологического вывода№Интеграционный проектп/п1 Проект 1_Металлургический завод в ТурцииПроект 2_Производитель угля и продуктов его пе2345678Оценка «безрисковости»0,7355Место по «безрисковости»70,755220,740060,67200,66610,7669121310,746750,716980,748740,753730,6873100,6273200,6390160,650114Белгородской области0,639017Проект 16_Первоуральский новотрубный заводПроект 17_Металлургический завод в ГерманииПроект 18_Башкирский металлотрейдерПроект 19_Морской порт в АстраханиПроект 20_Металлургический завод в Канаде0,63900,67830,64400,62960,7162181115199реработки в СибириПроект 3_Компания по изготовлению, модернизации и ремонту штамповой оснастки в СанктПетербургеПроект 4_Металлургический завод в ПакистанеПроект 5_Металлургический завод в ГурьевскеПроект 6_Производитель товарного чугуна в ТулеПроект 7_Приоскольское железорудное месторождениеПроект 8_Производитель железорудного концен-трата в ЖелезногорскеПроект 9_Металлургический завод по выпуску91011121314151617181920прецизионных сплавов на УралеПроект 10_Металлургический завод по производ-ству трубной и колесопрокатной продукцииПроект 11_Производитель железорудного концентрата в Белгородской областиПроект 12_Металлургический завод по производству бесшовных и прямошовных труб в ВолжскеПроект 13_Металлургический завод по производству стальных труб в ТаганрогеПроект 14_Металлургический завод по производству стальных труб в ЧелябинскеПроект 15_Электрометаллургический комбинат в319По результатам, полученным на основе метода нечеткологическоговывода, можно сделать вывод, что в отличие от многокритериального ранжирования на основе максиминной свертки, аддитивной свертки и методанечеткого отношения предпочтения наибольшим риском для металлургического холдинга характеризуются проекты «Морской порт в Астрахани» и«Металлургический завод по производству бесшовных и прямошовных трубв Волжске», так как для данных проектов наименьшие показатели «безрисковости»: 0,6296 и 0,6273 соответственно.5.

Многокритериальный выбор альтернатив на основе матричнойсхемы агрегирования с помощью стандартного трехуровнего нечеткогоклассификатора.Матричная схема агрегирования базируется на k-уровневом классификаторе, где k – произвольное целое число [16]. Введем лингвистическую переменную «Уровень фактора», например, с терм-множеством «Низкий,средний, высокий». Для описания подмножеств терм-множества вводитсясистема из k соответствующих функций принадлежности трапециидальноговида.В качестве носителя x лингвистической переменной выступает отрезок[0;1], который носит универсальный характер и называется 01-носителем.

Вэтом случае лингвистическая переменная «Уровень фактора», определеннаяна 01-носителе, в совокупности с набором узловых точек называется стандартным нечетким 01-классификатором. Если узловые точки неравномерноотстоят друг от друга на 01-носителе и/или несимметричны относительноузла 0,5, то мы получаем нестандартный 01-классификатор.

Характеристики

Список файлов диссертации