11. Классификация задач принятия решений. Структура системы принятия решений.
Под принятием решения понимается выбор одного или нескольких вариантов решения проблемы из некоторого исходного множества вариантов (альтернатив), Это множество будем называть множеством альтернатив X, а любое решение из него — альтернативой х: х € Х. Поэтому часто говорят о задаче выбора. Последствием принятия решения назовем событие (исход), на возможность появления которого влияет данное решение. Система предпочтений— совокупность правил, устанавливающих приоритеты при выборе из множества альтернатив. Решение — подмножество множества альтернатив, образованное на основе системы предпочтений. Лицо, принимающее решение (ЛПР) — субъект, задающий приоритеты, в интересах которого принимается решение. Как правило, ЛПР стремится получить наилучшее (оптимальное, удовлетворительное) с его точки зрения решение. Выбор решения зависит от информации, имеющейся у ЛПР о данной предметной области, а также от того, как он устанавливает приоритеты, т.е. от его стиля мышления, стратегии поведения. Например, один любит рисковать, другой чрезмерно осторожничает, третий предпочитает "золотую середину" и т.п. Таким образом, ЛПР обладает некоторой свободой выбора. Однако, если он не будет учитывать особенности решаемой проблемы, то полученное решение может сильно расходиться с реальностью и привести к отрицательным последствиям.
Сановными неформальными элементами СПР являются: формирование множества альтернатив, оценивание альтернатив и выбор оптимальных (в определенном смысле) вариантов решения.
Задачи принятия решений могут различаться типом исхода, структурой предпочтений, количеством оценочных критериев, моделью оптимизации и т.п. В табл. 14 дана классификация задач принятия решений по ряду признаков.
Таблица 14 Классификация задач принятия решения
Классификационный признак | Разновидность задачи принятия решений |
Новизна задачи (алгоритм решения наличие аналога) | Задача имеется в базе знаний (есть алгоритм решения): задачи нет в базе знаний, но есть аналоги: задача не имеет аналогов |
Tип исхода (информационная среда задачи, уровень информации) | Детерминированный исход (в условиях определенности); случайный исход (в условиях риска, в условиях неопределенности); нечеткий исход (в условиях нечеткости) |
Вид проблемной ситуации | Необходимость решения новой задачи; изменение условий функционирования системы; появление новой информации; сбой в работе (отказ) системы или ее элементов |
Метод описания и представления информации | Декларативный; процедурный; комбинированный (сочетание нескольких методов) |
Метод поиска решений | Полный перебор; имплицитный перебор; эвристический поиск |
Число критериев | Однокритериальная: многокритериальная |
Тип критериальной оценки решения | Точечная; интервальная; нечеткая; статистическая |
Область применения решения | Управление; прогнозирование; измерение; контроль; диагностирование: проектирование; классификация |
- 1.Осн.Понятия и опр-я: инф-я, алгоритм, программа, команда, данные, технические устройства.
- 14. Програм-е для операционной системы windows.
- 3. Сс. Перевод чисел из одной сс в другую.
- 5. Повп. Алгоритм Фон-Неймана.
- 6. Принцип организац выч процесса. Гарвардская архитектура эвм.
- 12. Циклический вычислительный процесс
- 8.Адресация оперативной памяти. Сегментные регистры.
- 9. Система команд процессора i32. Способы адресации.
- 10. Скп i32. Машобработка. Байт способа адресации.
- 5. Усилители электрических сигналов.
- 11. Разветвляющий вычислительный процесс.
- 13. Рекурсивный вычислительный процесс.
- 1.Трансформаторы.
- 2. Машины постоянного тока.
- 3. Асинхронные и синхронные машины.
- 4. Элементная база современных электронных устройств
- 6. Основы цифровой электроники.
- 3. Типы адресации и система команд.
- 4. Структура процессора.
- 15. Модули последовательного ввода/вывода
- 11. Базовый функциональный блок микроконтроллера включает:
- 1.Принципы технического регулирования.
- 2. Технические регламенты.
- 3. Стандартизация.
- 5. Гос.Контроль за соблюд-ем треб-ий тех. Регламентов.
- 6.Метрология. Прямые и косвенные измерения.
- 1. Типы данных
- 1.Упрощение логических выражений
- 2.Функциональные схемы (лог.Диаграммы)
- 3. Искусственные нейронные сети.
- 4. Статистические методы принятия решений.
- 1.Задачи, решаемые методами искусственного интеллекта.
- 2.Модульное прогр-ие.
- 5. Програм-е в .Net Framework.
- 6. Унифицированный язык прогр-я uml.Назначение.
- 9. Этапы построения алгоритмов
- 13. C#.Полиморфизм.Перегрузка операций и методов.
- 14. C#.Наследование.Ограничения при наследовании.
- 1.Осн.Принципы сист.Подхода.
- 2. Система и моделирование. Классификация признаков.
- 3.Постановка задачи принятия решений.
- 5. Этапы системного подхода решения проблем.
- 6. Постановка задач оптимизации. Их классификация.
- 13. Нечеткие множества и их использование для принятия решений.
- 7. Условная оптимизация. Линейное программирование. Пример постановки задачи оптимизации.
- 1. Пример постановки задачи оптимизации.
- 9. Нелинейное программирование. Постановка задачи нелинейного программирования.
- 8. Методы решения задач линейного программирования. Геометрическая интерпретация.
- 10. Выбор альтернатив в многокритериальных задачах.
- 11. Классификация задач принятия решений. Структура системы принятия решений.
- Структура процесса принятия решений
- 2 Классификация моделей.
- 3 Свойства модели.
- 4 Жизненный цикл моделируемой системы:
- 5.Классификация математических моделей
- 6. Требования, предъявляемые к мат. Моделям
- 7. Модели и моделирование.
- 10. Алгоритм декомпозиции
- 8.Математические модели технических систем.
- 9. Декомпозиция систем.
- 1. Датчики измерения перемещений
- 5. Гироскопы.
- 4 Манометрические приборы
- 6. Преобразование измерительных сигналов.
- 7 Методы измерений
- 9.Системы технического зрения
- 10. Структура измерительных систем
- 11. Измерительные сигналы, виды, типы, модели сигналов. Классификация детерминированных сигналов.
- 12. Теория информации