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

Текст из файла (страница 2)

Множество Р_к имеет структуру шкалы.

По этим условиям можно сравнить объекты относительно одного критерия на основе сравнения их состояний, т.е. оценок, соответствующих этому критерию.

Отношение α^к_{i ›} α^к _j будет означать, что по критерию К объект е_i более предпочтителен, чем е_j

Возможность сравнения объектов относительно одного критерия служит основой для выявления принципов сравнения их многомерных состояний. Каждому объекту множества Е может быть поставлена в соответствие последовательность К состояний, оценок, взятых соответственно в

Р₁,Р_{2 …} Р_к..

Требуется обосновать сравнение между объектами и выбрать наилучший из них.

Следует отметить, что перечень К критериев (признаков эффективности), множества возможных состояний объектов по каждому критерию Р_к и их количественные оценки могут быть, в частности, при реализации процедуры многомерной экспертизы. Соответственно, каждому i-ому объекту можно поставить в соответствие вектор оценок по всем К критериям (α¹_i, α²_i, …. α ^к_i,)

Принципы многомерного сравнения объектов.

Рассмотрим два объекта е_i и е_j и оценим принципы, которые позволят обоснованно утверждать, что один из них предпочтительнее другого.

Очевидно, что если существует такой объект е_i, для которого оценка α^К_i для любого критерия К больше либо равна соответствующей оценке α^К_j объекта е_j , то тогда безусловно можно утверждать, что е_i предпочтительнее е_j.

Если же оценки объектов по разным критериям противоречивы, то для осуществления процедуры сравнения таких объектов можно предложить процедуру, которая базируется на особых принципах. Согласно этой процедуре необходимо всё множество критериев К разделить на два подмножества: С_ij – множество критериев, согласно которым е_i по крайней мере не хуже, чем е_j; Д_ij - множество критериев, для которых это утверждение не выполняется.

Для оценки степени соответствия различных критериев нашей гипотезе, вводится показатель соответствия с_ij

Показатель соответствия рассчитывается по формуле:

с_ij =

Этот показатель обладает свойствами:

1. 0 ≤ с_ij ≤1

2. с_ij = 1 если α^К_i ≥ α^К_j для всех К.

Показатель соответствия рассчитывается для каждой пары объектов е_i и е_j.

Результаты таких расчётов могут быть представлены в таблице n х n, каждый элемент которой с_ij есть показатель соответствия предположению, что объект е_i предпочтительнее е_j..

Для осуществления процедуры сравнения необходимо учесть и критерии, противоречащие введённому предложению, что объект е_i по крайней мере не хуже объекта е_j. С этой целью рассчитывается так называемый показатель несоответствия d_ij(s). Для его получения необходимо:

1. вычислить разности между оценками объектов α^К_i и α^К_j для к из множества Д_ij и упорядочить полученные отклонения в невозрастающую последовательность;

2. определить показатель несоответствия d_ij (s), как –ый элемент построенной последовательности.

Очевидно, что такое определение показателя несоответствия, например, для s = 2 эквивалентно исключению из рассмотрения критерия с самым большим несоответствием, для s = 3 – исключению двух критериев с наибольшими несоответствиями и т.д.

Значения показателей Д_ij несоответствия для всех пар (е_i,е_j) могут быть представлены в таблице n х n Д_ij(s).

Принцип сравнения объектов по нескольким критериям

Зафиксируем значение параметра s, затем задаём два числа с – порог соответствия и d – порог несоответствия и говорим, что согласно К критериев и порогов с и d объект е_i предпочтительнее е_j, если и только если пара (е_i,е_j) приводит к показателю соответствия с_ij ≥ с и показателю несоответствия d_ij (s) ≤ d.

Предпочтение, определённое таким образом удобно представить в виде графа, вершинами которого являются элементы множества Ε ={ е_i}, а дуги выражают отношения предпочтения своим направлением от е_i к е_j, если е_i предпочтительнее е_j.

Т.е G (c, d, s) = [Ε, U(c, d, s)]

где Ε – множество вершин графа, соответствующее множеству рассматриваемых объектов; U(c, d, s) – множество дуг графа:

дуга (е_i,е_j) U(c, d, s) с_ij ≥ с, d_ij (s) ≤ d.

Очевидно, что чем меньше требования к значениям с и d, тем богаче дугами соответствующий граф. Однако, сравнение и выбор, проводимые на основе очень слабых требований к с и d могут не отразить реальную ситуацию выбора. Поэтому необходимо последовательно и постепенно ослаблять требования к параметрам c, d, s и анализировать возникающие связи.

Таким образом, для каждой тройки (c, d, s) можно построить U(c, d, s), при этом множество вершин графа Ε может быть разделено на два непересекающихся подмножества Ĕ и (Ε – Ĕ).

Подмножество Ĕ таково, что всякий элемент, не включенный в Ĕ будет превзойдён, по крайней мере, одним элементом, принадлежащим Ĕ. Это свойство называется свойством внешней устойчивости подмножества Ĕ. Другое свойство этого подмножества Ĕ заключается в том, что никакой элемент Ĕ не превосходит другого элемента Ĕ, т.е. элементы Ĕ несравнимы между собой при заданных (c, d, s).

Подмножество вершин графа, которое обладает этими двумя свойствами, называется ядром графа. Подмножество Ĕ может иметь различное число элементов. Если для заданных параметров (c, d, s) ядро включает очень много элементов – это означает, что антагонизм критериев таков, что это не позволяет сравнивать объекты при этих параметрах. Уменьшение требовательности к порогам c, d сократит число элементов Ĕ и обратное – усиление требований к ним влечёт за собой обогащение Ĕ.

В результате исследования поведения графов и их ядер в зависимости от параметров(c, d, s) можно проанализировать небольшое число объектов, среди которых находится и самый хороший объект.

Кроме того, исследование поведения ядер показало, что можно упорядочить объекты множества Ε в некоторую последовательность, благодаря которой каждый объект может быть сравним с другим по своей позиции в этой последовательности. Исследование таблиц С_ij и Д_ij(s) помогут определить, какие из сравниваемых объектов являются «близкими», можно выделить из них почти эквивалентные, образующие циклы и т.д. Таким образом, метод позволяет формализовать выбор одного объекта среди многих.

Пример

На предприятии производится отбор платьев из коллекции для массового пошива. При этом каждое платье оценивают по шести показателям:

Эти показатели получили оценки десяти специалистов – экспертов по десятибалльной шкале. Экспертные оценки представлены в таблице 1.1.

Таблица 1.1. Оценки показателей каждым из опрошенных экспертов

Задача состоит в выборе наиболее значимого элемента е_i или группы этих элементов при разных предположениях относительно требований к точности совпадения мнений всех экспертов.

E={ е_i } i=1,6

К=К₁ К₂…..К₁₀

Оценки рассматриваемых показателей каждым из опрашиваемых экспертов

α^К_j, i = 1,2…6 К = 1,2….10 совпадают с данными таблицы 1.1.

Теперь построим матрицу соответствия.

С этой целью для каждой пары объектов (е_i,е_j) определим коэффициенты соответствия с_ij, исходя из предположения, что объект е_i предпочтительнее е_j..

Результаты расчётов представлены следующей матрицей С

Расчет к-та С₁₂

Выдвигаем гипотезу, что е₁ предпочтительнее е_2. Это предположение разделяют экспертов. Множество критериев, соответствующих этому предположению, С₁₂ имеют номера: К = 2,3,4,5,6,9. Следовательно

С₁₂ =

Аналогично рассчитываются значения остальных элементов матрицы С.

После построения матрицы соответствия С нужно рассчитать значение элементов матрицы несоответствия Д.

Элемент матрицы несоответствия Д учитывает те критерии, по которым существует противоречие вынесенной гипотезе, что объект е₁ предпочтительнее объекта е_2. Для расчёта необходимо:

Характеристики

Список файлов книги