Принципи вирішення добре структурованих проблем

Класифікація проблем за рівнем їх структуризації.

Саймон Ньюелл запропонував. Все розділити на 3 класи за ступенем їх структуризації.

1. Добре структуровані - добре формаліз., кільк.опис.

2. Слабо структуровані – кільк. І кач. опис.

3. Неструктуровані - неформаліз., кач. опис.

У кожній проблемі можна виділити:

2. Альтернативи AL

4. Моделі для оцінки AL

5. Критерії вибору кращі. AL

Мета – бажаний стан динаміки процесу.

AL – способи досягнення мети.

Критерій – ознака чи правило порівняння AL та вибір найкращий.

1.2 – Класифікація завдань та мет. ВВ

ІО: реш-ся проблеми з добре структурир. реш. слід. завдання:

1. План постачання підприємств

2. Планування впроваджено. у пр-во

3. Продаж ізонних товарів

Операція – керуємо. заходів. Досяг. Визна. Цілі.

Всі ці зад. Їм. Загальне:

1. Усі зад. Розгорнуті у часі

2. Усі умови. реш. діл-ся на гр: залежні від нас і незалежні

3. Необх. Прийняти оптим. Рішення

Принципи формалізації евристичної інформації

Отриману від експертів евристичну інформацію необхідно подати в якісній формі, яка зручна для обробки та аналізу. При цьому для формалізації евристичної інформації є такі типи шкал:

1. шкала класифікацій, що дозволяє вивчати досліджувані об'єкти за допомогою тих чи інших чисел;2. шкала порядку, що дозволяє впорядкувати досліджувані об'єкти за якоюсь ознакою;3. шкала інтервалів, що дозволяє приписати об'єктам, що досліджуються, відносні числові значення;4. шкала відносин, що дозволяє приписати досліджуваним об'єктам абсолютні числові значення;

Наведемо приклад шкал для формалізації евристичної інформації:

Лінгвістичні оцінки Бальні оцінки Шкала Харрінгтона

Задовільно 3 0,37-0,63

Дуже погано 1 0-0,2

Шкала Харрінгтона має аналітичний опис у вигляді функції корисності: y = exp[-exp(-x)], 0≤y≤1, де х - досліджувана величина в діапазоні [-6;6]. За допомогою шкали Харрінгтона можна навести векторні оцінки з різним розміром до безрозмірного вигляду.

Принципи вирішення добре структурованих проблем

Для вирішення проблем цього класу широко використовуються математичні методи І.О. В операційному дослідженні можна виділити основні етапи:

1. Визначення конкуруючих стратегій досягнення мети.2. Побудова математичної моделі операції.3. Оцінка ефективності конкуруючих стратегій.4. Вибір оптимальної стратегії досягнення мети. Математична модель операції є функціонал E = f(x∈x^, , )⇒ extz

Е – критерій ефективності операцій; x - стратегія оперуючої сторони;

a - множина умов проведення операцій; b - безліч умов довкілля. Модель дозволяє оцінити ефективність конкуруючих стратегій і вибрати з-поміж них оптимальну стратегію.

проблем
проблем

Мал. 22.1 - Вибір оптимальної Мал. 22.2 - Вимоги до критерію

стратегії досягнення цілей ефективності дослідження операцій

1. сталість проблеми 2. Обмеження 3. критерій ефективності операцій 4. математична модель операції 5. параметри моделі, але частина параметрів, як правило, не відома, тому (6) 6. прогнозування інформації (тобто потрібно передбачити низку параметрів) 7. конкуруючі стратегії 8. аналіз та стратегії 9. оптимальна стратегія 10. затверджена стратегія(простіша, але яка задовольняє ще ряду критеріїв) 11. реалізація рішення 12. коригування моделі

Критерій ефективності операції повинен задовольняти низку вимог:

1. Представницькість, тобто. критерій повинен відбивати основну, а чи не другорядну мету операції.

2. Критичність - тобто. критерій повинен змінюватись при зміні параметрів операцій.

3. Єдиність, тому що тільки в цьому випадку можна визначити суворе математичне рішення задачі оптимізації.

4. Облік стохастичності, яка пов'язана зазвичай із випадковим характером деяких параметрів операцій.

5. Облік невизначеностей, яка пов'язана з відсутністю будь-якої інформації щодо деяких параметрів операцій.

6. Облік протидії, що викликає часто свідомий противник, керуючий повними параметрами операцій.

7. Проста, т.к. Найпростіший критерій дозволяє спростити математичні викладки при пошуку opt. рішення.

Наведемо схему, що ілюструє основні вимоги критерію ефективності дослідження операцій.

1. постановка проблеми (випливають 2 та 4 (обмеження));

2. критерій ефективності;

3. завдання верхнього рівня

4. обмеження (ми організуємо вкладеність моделей);

5. зв'язок із моделями верхнього рівня;

9. облік стохастичності;

10. облік невизначеності;

11. облік протидії (теорія ігор);

13. обов'язкові обмеження;

14. додаткові обмеження;

15. штучні обмеження;

16. вибір головного критерію;

17. переклад обмежень;

18. побудова узагальненого критерію;

19. оцінка математичного ожид-я;

20. побудова довірчих інтервалів:

21. аналіз можливих варіантів(є система; ми точно не знаємо, яка інтенсивність вх. потоку; ми можемо тільки з певною ймовірністю припустити ту чи іншу інтенсивність; потім зважуємо вихідні варіанти).