Диссертация (1173085), страница 21
Текст из файла (страница 21)
Среда не помогает при принятии решения, но и не препятствуетему в процессе принятия решения. Поэтому, принятие решения, основанногона принципе «минимакса», в данных ситуациях может оказаться не самымэффективным.Во-втором случае, а именно он характеризует состояния ТСКв ТЛС взадачах организации функционирования ТСК, главная задача управлениязаключается в разработке метода реализации управляющих воздействий, которыев условиях многочисленного и разнообразного потока внешних и внутреннихвозмущений, воздействующих на систему, способны обеспечить динамическое125равновесие при ее функционировании и развитии.Считается, что наиболееэффективным способом решения подобных проблем является использованиеметодов теории игр с «природой», основанные на теории экспертных оценок,применения субъективных критериев, методов районирования и т.д.В данной информационной ситуации незнание, допустим по причинеотсутствия статистических данных, закона распределения вероятностей состояниясреды, не только не исключает, но и обязывает использовать современныетехнологическиевозможностиучитывать любые сведения овозможныхсостояниях среды, а именно применение методов получения «он-лайн»информации.
Традиционно получение информации о состоянии среды на основеобработки статистических данных за предшествующие периоды служило основойдля планирования и организации процессов товародвижения в ТЛС. В настоящеевремя, произошёл принципиальный переход в возможностях сбора и применяяинформации о состоянии процессов в динамике их развития на новый техническийуровень.
Широко внедряются средства автоматической идентификации грузов –штрихового кодирования и, в частности радиочастотной идентификации (RFID),позволяющих передавать и получать информацию в «он-лайн» режиме [46,47].Данная практика даёт возможность для качественного изменения процессовопределения информационного состояния ТСК , и должна быть учтена при выбореметодов снятия неопределённости ТЛС в исследуемой ТЛС.2.4 Выбор и обоснование методов снятия неопределённости в дискретныхсостояниях транспортно-логистических системыВ данном исследовании значительный вес в решении практической задачиоптимизации процессов в ТЛС приобретает выбор метода, позволяющегорационально использовать материальные и вычислительные ресурсы приорганизации транспортных потоков, как в отдельных ТЛС, так и на всей126территории РФ и её субъектов.
Применяемые в современных условиях методыматематического моделирования автотранспортных задач должны позволять приналичии минимальных сведений о состояниях объекта исследования строитьалгоритмы, обеспечивающие получение рациональных решений на базе цифровыхтехнологий в ЦООМУ и при реализации прикладных задач развития ТЛС иметьширокуюобластьприменения.Рассмотримосновныеинаиболеераспространённые методы снятия неопределённости, применяемые как припрогнозировании отдельных состояний, так и результатов работы сложныхтехнических систем. Состояние системы определяется через совокупностьсостояний всех ее элементов (в нашем случае состояниями ТСК). Элементысистемы бывают двух типов: с конечным и бесконечным числом возможныхсостояний.
Подсистемы первого типа называют также подсистемами сдискретными состояниями, второго типа — с непрерывными состояниями. ТЛСявляется системой с дискретными состояниями в ТСК, определяемымипараметрами ГАП и ТСО. Если система состоит исключительно из элементов сдискретными состояниями, то и сама она может находиться лишь в конечном числесостояний, т.е. является системой с дискретными состояниями. Как правило, длярешения той или иной задачи и исходя из условий проведения исследованиярассматриваемые процессы подразделяют на три большие группы: процессы,описываемыефункциональнымизависимостями;случайныепроцессы(вероятностные, стохастические); процессы в неопределённых условиях средыисследования.Рассмотрим методологию поиска метода решения многокритериальныхзадач в зависимости от состояния параметров (природы факторов) исследуемойсредыфункционированияТЛСисучётомнеобходимостиснятиянеопределённости [160]. Представим декомпозицию структуры методов решениямногокритериальных задач в условиях неопределённого состояния средыфункционирования ТЛС на рисунке 2.7.127Методы решения многокритериальных задач вусловиях неопределённого состояния внешней средыМетоды, основанные на субъективныхкритериях и оценкахПолучениеаприорногоранжированияфакторов (методы,основанные наэкспертных оценках)Методы анализаиерархий,рандомизированныхсводных показателейи др.Получениеаприорногораспределениявероятностей:МетодырайонированияОбеспечениегарантированныхуровнейэффективностирешенийкритерий Лапласа,оценки Фишберна и др.Критерий Вальда,критерий Сэвиджа.Производныекритерии: Гурвица идр.Принципдоминированиявозможныхвариантов споследующимвыборомоптимальногоПринципсоблюденияиерархическогосоотношениявероятностейвозможныхсостоянийвнешней средыРисунок 2.7 - Структура методов решения многокритериальных задач в условияхнеопределённого состояния среды транспорно-логистической системыТаким образом, когда определены условия поставленной задачи и группыметодов, позволяющих получить аналитическое решение, определимое какаприорное Баейсово действие, для решения задачи определения отдельногодискретного состояния ТЛС при известных параметрах ТСО и ГАП по отдельнымкритериям( , , , )сводитсякопределениюкоэффициентовотносительной важности (КОВ).
Распределение КОВ можно представить в видематрицы их значений:1121‖ ‖ = ( …11222……2…12… )(2.34)1282.4.1 Применение методов решения транспортных задач, основанных натеории экспертных оценокАнализ природы факторов «внешней среды» показал, что условияорганизации работы ТСК в ТЛС соответствуют состоянию не антагонистическогопротиводействия среды функционирования. Поэтому целесообразно рассмотретьметоды решения задач, определяемых этим условием. Наиболее распространённыйи часто применяемый в данной ситуации методы, основанные на априорномранжировании факторов (методы экспертной оценки). Сущность данного подходазаключается в ранжировании факторов по определённой системе, соответственноожидаемой степени влияния на параметр рационализации, и исключении послеэтого части факторов с наихудшими рангами из первой серии экспериментов. Прииспользованииэтогометода,преждевсего,отбираютсяэксперты,иразрабатывается анкета, в которой формулируются вопросы к ним.
В специальнойлитературе даются необходимые рекомендации по отбору экспериментов исоставлению анкет. Заполняя анкету, эксперт определяет место факторов вранжируемом ряду, то есть присваивает каждому фактору свой ранг. Первое место(первый ранг) присваивается самому сильному фактору, далее по мере снижения(по мнению экспертов) значимости факторов увеличивается номер ранга. Каждомуэксперту также условно присваивается номер. Результаты заполнения анкетподвергаются математической обработке. Главная цель этой обработки выявитьфакторы, которые можно исключить из последующего эксперимента илиустановить их при эксперименте в качестве контролируемых (то есть призакреплённых, постоянных значениях).
Кроме того, задачами обязательнойматематической обработки материалов анкет является: оценка согласованностимнений специалистов; оценка неслучайного характера совпадения мненийспециалистов (значимости коэффициентов конкордации); построение диаграммырангов факторов.129Суммируются анкетные данные по столбцам, определяют сумму рангов покаждому столбцу матрицы эффективностей (∑=1 ), то есть его весомость, затемрассчитывается средняя сумма рангов по формуле:Т=∑=1 ∑=1 ,(2.35)где k – количество факторов, m – количество экспертов.Подсчитывается разность Δi между суммой рангов i-го фактора и среднейсуммой рангов Т по формуле:∆ = ∑=1 – .(2.36)Рассчитывается сумма квадратов указанных разностей: = ∑=1(∆)2 .(2.37)Коэффициент конкордации рассчитывается по зависимости:=122 ( 3 −).(2.38)Нередко при решении автотранспортных задач применяют и более простыеметоды определения весовых коэффициентов с участием экспертов, как правило,они применяются для выбора автомобиля для заданных условий эксплуатации и сучётом несопоставимых по своим показателям критериев.
А именно, группа из nэкспертов формулирует свое мнение по m частным случаям. Наиболее важномупоказателю m присваивается ранг m = 1. Следующий по значимости показатель (m -1) т.д. Коэффициенты относительной важности определяются по формуле = ∑=1 , = 1,2 … ,(2.39)130Единственнымпреимуществомданныхподходовявляетсяпростотавычислительных процедур, а основным недостатком значительный субъективизмпринятого решения в случае недостаточной компетенции экспертов в областиисследования.Аналогичным по сути методом является метод приписывания баллов [116].Разница заключается в том, что здесь эксперты могут присваивать баллы от «0» до«10», при этом можно присваивать баллы, являющиеся дробными величинами.Также разрешается присваивать разным показателям одинаковую значимостьвесовых коэффициентов.
Далее определяется значение веса каждого показателя поформулеℎ = ∑=1 ℎ,(2.40)где – вес j-го показателя, присвоенных i-м экспертом; – балл i-го эксперта,присвоенный j-му показателю; m – количество показателей, n – количествоэкспертов.Окончательно коэффициенты важности показателей определяются как:∑=1 = ∑=1 ∑=1 (2.41)Расчётные процедуры в этом случае несколько усложняются, но основнойнедостаток – субъективизм мнений экспертов остаются.Снижение значимости этого недостатка возможно при применении методаанализа иерархий (МАИ) [148,149,150], регулярно используемого для решениямногокритериальных транспортных задач.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
