#Системный анализ в сервисе Вариант 8

#Системный_анализ_в_сервисе вариант 8. Все задания выполнены верно, сдана на 5.
Задание №1. Классификация систем.Провести классификацию объектов из приложения 1, согласно варианту, занести результаты в таблицы 1.1 – 1.3 (проставив номера объектов в соответствующие клетки).
Задание 2. Составление анкеты для получения экспертных оценок.
Группа маркетинга автомобильного завода проводит опрос об экспериментальном автомобиле.Составить образец опросного листа.
Задание 3. Построение дерева целей.
Руководитель фирмы по разработке компьютерных программ поставил задачу перед отделом маркетинга: Стимулировать сбыт продукции в краткосрочной перспективе. Составить дерево целей 5-6 уровней.
Задание №4. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости. Требуется обосновать сравнение между объек ...

Системный анализ в сервисе вариант 8. Все задания выполнены верно, сдана на 5.
Задание №1. Классификация систем.Провести классификацию объектов из приложения 1, согласно варианту, занести результаты в таблицы 1.1 – 1.3 (проставив номера объектов в соответствующие клетки).
Задание 2. Составление анкеты для получения экспертных оценок.
Группа маркетинга автомобильного завода проводит опрос об экспериментальном автомобиле.Составить образец опросного листа.
Задание 3. Построение дерева целей.
Руководитель фирмы по разработке компьютерных программ поставил задачу перед отделом маркетинга: Стимулировать сбыт продукции в краткосрочной перспективе. Составить дерево целей 5-6 уровней.
Задание №4. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости. Требуется обосновать сравнение между объектами и выбрать наилучший из них.
Задача состоит в выборе наиболее значимого элемента еi или группы этих элементов при разных предположениях относительно требований к точности совпадения мнений всех экспертов. Результаты расчётов представлены следующей матрицей С (табл. 4.2).
Задание №5. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости
Туристическая фирма планирует организовать маршрут по Карелии. Число туристов за сезон ожидается от 5 до 8 тысяч человек. Группы формируются по 20 чел. Необходимо определить число маршрутов аi, если число туристов kj. Матрица эффективности имеет вид (тыс. руб.):

Системный анализ в сервисе вариант 8. Все задания выполнены верно, сдана на 5.
Задание №1. Классификация систем.Провести классификацию объектов из приложения 1, согласно варианту, занести результаты в таблицы 1.1 – 1.3 (проставив номера объектов в соответствующие клетки).
Задание 2. Составление анкеты для получения экспертных оценок.
Группа маркетинга автомобильного завода проводит опрос об экспериментальном автомобиле.Составить образец опросного листа.
Задание 3. Построение дерева целей.
Руководитель фирмы по разработке компьютерных программ поставил задачу перед отделом маркетинга: Стимулировать сбыт продукции в краткосрочной перспективе. Составить дерево целей 5-6 уровней.
Задание №4. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости. Требуется обосновать сравнение между объект ами и выбрать наилучший из них.
Задача состоит в выборе наиболее значимого элемента еi или группы этих элементов при разных предположениях относительно требований к точности совпадения мнений всех экспертов. Результаты расчётов представлены следующей матрицей С (табл. 4.2).
Задание №5. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости
Туристическая фирма планирует организовать маршрут по Карелии. Число туристов за сезон ожидается от 5 до 8 тысяч человек. Группы формируются по 20 чел. Необходимо определить число маршрутов аi, если число туристов kj. Матрица эффективности имеет вид (тыс. руб.):

С12 = 0,6
0,6
0,7
0,6
0,4
е2
0,4
0,5
0,6
0,3
0,3
е3
0,4
0,5
0,8
0,5
0,4
е4
0,3
0,4
0,2
0,2
0,3
е5
0,4
0,7
0,5
0,8
0,7
е6
0,6
0,7
0,6
0,7
0,3
Расчет коэффициента С12.
Выдвигаем гипотезу, что е1 предпочтительнее е2. Это предположение разделяют экспертов. Множество критериев, соответствующих этому предположению, С12 имеют номера: К = 2, 3, 4, 5, 6, 8. 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 е2. Для расчёта необходимо:
Для пары объектов ( еi ,еj) показатель dij (1) рассчитывается следующим образом:
Выделяется множество экспертов, оценки которых противоречат выдвинутой гипотезе, что объект е1 предпочтительнее объекта е2. К = 1, 3, 5, 10.
Для этих критериев рассчитаем разность оценок объектов е1 и е2 — величину несоответствия.
[α12 - α1 1] = 3.
[α32 - α3 1] = 4.
[α52 - α5 1] = 3.
[α102 - α10 1] = 2.
Полученные величины упорядочиваются в порядке невозрастания: [4, 3, 3, 2]
3. Показатель несоответствия d12 (1) = вычисляется как отношение первого члена последовательности из п.2 к масштабу шкалы.
Матрица Д (1)имеет вид
е1
е2
е3
е4
е5
е6
е1
d12 (1) = 0,4
0,6
0,5
0,8
0,6
е2
0,4
0,4
0,3
0,4
0,2
е3
0,7
0,5
0,6
1
е4
0,5
0,5
0,5
0,5
0,8
е5
0,2
0,7
0,7
0,8
0,4
е6
0,8
0,6
0,5
0,2
0,6
Данные матриц С и Д (s) позволяют построить графы сравнения объектов при различных требованиях к порогам соответствия и несоответствия и выделить ядро соответствующего графа.
Рассмотрим, как изменяются графы в зависимости от значения параметров (c, d, s).
Пусть s = 1, С = 0,7, d = 0,3. Тогда можно провести сравнение только для двух объектов — е3 и е1.
Ядро графа включает пять элементов е1 е2 е4 е5 е6.
Другими словами, эти объекты при указанных требованиях к совпадению мнений экспертов не сравнимы между собой. При этом объект е1 признаётся более значимым, чем объект (показатель) е3.
Снижение требований к порогу соответствия С = 0,6 приводит к дополнительной возможности сравнения показателей е2 и е1. (рис б). Следовательно, ядро этого графа содержит теперь элементы е2 е4 е5 е6..
При s = 2 и тех же порогах соответствия и несоответствия (С = 0,8, d = 0,3) граф содержит единственный элемент (показатель), превосходящий все остальные. Таким образом, показатель е5 может быть принят в качестве основного при решении данной проблемы с указанной степенью риска, отраженной набором оценок степени согласованности мнений экспертов. Точно так же введение более строгих требований к порогу несоответствия (уменьшение значения d с 0,3 до 0,2) приводит к введению в ядро графа элемента е6. Исследование изменений ядер графов в зависимости от изменения требований к параметрам согласования различных критериев (различных мнений экспертов) позволяет упорядочить рассматриваемые объекты.
Задание №5. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределённости
Туристическая фирма планирует организовать маршрут по Карелии. Число туристов за сезон ожидается от 5 до 8 тысяч человек. Группы формируются по 20 чел. Необходимо определить число маршрутов аi, если число туристов kj. Матрица эффективности имеет вид (тыс. руб.):
а/к
к1 = 5000
к2= 6000
к3= 7000
к4= 8000
а1= 250
63
108
99
60
а2= 300
123
256
136
130
а3= 350
66
77
280
320
а4= 400
59
66
290
472
1. Критерий среднего выигрыша
Предположим, что вероятность применения противником программных воздействий Р1 = 0,4; Р2 = 0,3; Р3 = 0,2; Р4 = 0,1.
Дадим оценку каждому количеству маршрутов:
К (а1)= 0,4*63+0,3*108+0,2*99+0,1*60=83,4
К (а2)= 0,4*123+0,3*256+0,2*136+0,1*130=166,2
К (а3)= 0,4*66+0,3*77+0,2*280+0,1*320=137,5
К (а4)= 0,4*59+0,3*66+0,2*290+0,1*472=148,6
По данному критерию необходимо выбрать число туристов а2, т.к. он имеет максимальную оценку из оценок всех строк а2= 166,2.
2. Критерий достаточного основания (Лапласа)
Предполагается, что состояние обстановки равновероятно, так как нет достаточных оснований предполагать иное. Любое количество рабочих мест может иметь место с одинаковой вероятностью.
К=1/к∑Кij, для каждого i,
а оптимальное значение указывает максимальную сумму К, оптимальным будет то количество маршрутов, у которого будет максимальное значение эффективности.
Р1=0,25; Р2=0,25; Р3=0,25; Р4=0,25 (1/4=0,25)
К (а1)= 0,25*(63+108+99+60)=82,5
К (а2)= 0,25*(123+256+136+130)=161,25
К (а3)= 0,25*(66+77+280+320)=185,75
К (а4)= 0,25*(59+66+290+472)=221,75
В соответствии с этим критерием выбираем количество маршрутов а4, так как его оценка (221,75) является максимальной.
3. Критерий осторожного наблюдателя (критерий Вальда)
Это максимальный критерий (максимальные доходы, минимальные потери). Он гарантирует определенный выигрыш при худших условиях. Критерий использует то, что при неизвестной обстановке нужно поступать самым осторожным образом, ориентируясь на минимальное значение эффекта каждой системы.
Для этого в каждой строке матрицы находится минимальная из оценок систем
К(аi) min Кij.
j
Оптимальной считается система из строки с максимальным значением эффективности
Копт=max (minKij) для всех ij
i j
К (а1)= min (63;108;99;60)=60
К (а2)= min (123;256;136;130)=123
К (а3)= min (66;77;280;320)=66
К (а4)= min (59;66;290;472)=59
Копт = 123, следовательно а2 оптимальное количество туристов.
4. Критерий пессимизма-оптимизма (критерий Гурвица)
Критерий обобщенного максимина. Согласно данному критерию при оценке и выборе систем неразумно проявлять как осторожность, так и азарт. Следует принимать во внимание самое высокое и самое низкое значение эффективности и занимать промежуточную позицию. Эффективность находится как взвешенная с помощью коэффициента α сумма максимальных и минимальных оценок.
К(ai) = α max Kij+(1- α)*min Kij
j j
0≤ α ≤1 (от 0 до 1)
Копт = max { α max Kij+(1+ α)*min Kij}
i j j
α =0,6 (на практике от 0,3 до 0,6)
К(а1)=0,6*108+(1-0,6)*60=88,8
К(а2)=0,6*256+(1-0,6)*123=202,8
К(а3)=0,6*320+(1-0,6)*66=218,4
К(а4)= 0,6*472+(1-0,6)*59=306,8
Оптимальное решение – количество туристов а4 выбираем максимум.
При α = 0 критерий Гурвица сводится к критерию максимина.
5. Критерий минимального риска (критерий Севиджа)
Минимизирует потери эффективности при наихудших условиях. В этом случае матрица эффективности должна быть преобразована в матрицу потерь. Каждый элемент определяется как разность между максимальным и текущим значениями оценок эффективности в столбце.
∆ Кij = maxKij - Kij
После преобразования матрицы используется критерий минимакса, т.е. оптимального решения критерия.
K(ai)=max∆ Кij (выбирается максимальная оценка в матрице потерь по каждой строке)