- •Конспект лекций по дисциплине «Математическое моделирование процессов в машиностроении»
- •1. Системотехника и системный анализ
- •2. Моделирование
- •2.1 Классификация моделей
- •2.2 Эвристическое моделирование
- •2.3 Аналитическое моделирование
- •2.4 Имитационное моделирование
- •Этапы моделирования
- •3. Теория массового обслуживания
- •3.1 Классификация систем массового обслуживания
- •3.2 Одноканальная смо с отказами
- •4. Теория принятия решений
- •4.1 Принятие решений в условиях риска
- •4.2 Критерий ожидаемого значения (о.З.)
- •4.3 Критерий ожидаемого значения и дисперсии
- •4.3 Критерий предельного уровня
- •4.4 Критерии предпочтения
- •4.5 Принятие решений в условиях неопределённости
- •5. Модели управления запасами
- •Обобщённая модель управления запасами
- •5.1 Типы моделей управления запасами
- •5.2 Детерминированная модель управления запасами
- •5.3 Система с фиксированным размером заказа
- •Страховой запас
- •Система с фиксированной периодичностью заказа
- •Страховой запас
- •Прочие системы управления запасами
4.3 Критерий предельного уровня
Критерий предельного уровня не имеет чётко выраженной математической формулировки и основан на интуиции и опыте ЛПР. При этом ЛПР на основании субъективных соображений определяет наиболее приемлемый способ действий из доступных вариантов.
Несмотря на отсутствие формализации, критерием предельного уровня пользуются довольно часто, задаваясь его значениями на основании экспертных или опытных данных.
4.4 Критерии предпочтения
Критерии предпочтения часто используются при сравнении изделий или производственных систем, параметры которых имеют различные масштаб и размерность.
Общая формула для расчёта критерия принятия решения
П=К1П1+К2П2+ .....+КiПi,
где П– параметры;
К– частные критерии предпочтения для каждого из параметров; при равновзвешенности оценокК1=К2= ...Кi.
Перед использованием выражения следует выполнить операцию приведения. Например, максимальное значение однородных параметров принимается за 1 (или за 100 %), а остальные сравниваются и приводятся к нему.
Если параметры имеют противоречивый характер (доходы – убытки), то для расчёта по формуле Ппараметры затратного типа («чем больше, тем хуже») необходимо учитывать со знаком «–».
Пример.
Параметры |
Изделие |
|
Изделие | ||||
A |
B |
C |
|
A |
B |
C | |
П1 |
5600 (max) |
4500 |
2200 |
Операция приведения
|
1 | ||
П2 |
60 |
80 (max) |
45 |
1 | |||
П3 |
6 |
7 |
8 (max) |
|
|
1 |
4.5 Принятие решений в условиях неопределённости
Можно сказать, что решение задач с учётом разного вида неопределённостей является общим случаем, а принятие решений без их учёта – частным. Из-за концептуальных и методических трудностей в настоящее время не существует единого методологического подхода к решению таких задач. Тем не менее, разработано достаточно много методов формализации постановки задачи и принятия решений с учётом неопределённостей. При использовании этих методов следует иметь в виду, что все они носят рекомендательный характер, и выбор окончательного решения всегда остаётся за человеком.
Принято различать три типа неопределённостей:
неопределённость целей;
неопределённость знаний об окружающей обстановке и действующих факторах;
неопределённость действий партнёра или противника.
Для принятия решений в условиях неопределённости наиболее часто используют критерий Лапласа и критерий максимина (минимакса).
Пусть имеется матрица с возможными доходами (убытками), в которой варианты выбора расположены по строкам.
Критерий максимина (критерий Вальда)означает, что наилучшим будет вариант с максимальным значением дохода из предварительно выбранных по строкам минимальных значений. Руководствуясь этим критерием, надо всегда ориентироваться на худшие условия, выбирать самые неэффективные технологии, зная наверняка, что «хуже этого не будет». Так что выбранное решение полностью исключает риск: невозможно получить худший результат, чем тот, на который мы ориентируемся.
Критерий Лапласаозначает, что наилучшим будет вариант с максимальным значением из предварительно рассчитанных для каждой строки среднеарифметических значений доходов:
,
где Wi– возможные варианты ожидаемых значений;
п– количество вариантов ожидаемых значений.
Для рассмотренного выше примера с доставкой товаров по городам:
Критерий Лапласа рассчитывается как среднеарифметическое. Например, для А1 получаем значение критерия.
Величина критерия максимин определяется как максимальное значение среди минимальных по строкам.
|
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
Критерий О.З. – КD |
Критерий Лапласа |
Критерий максимин |
A1 |
40 |
20 |
30 |
10 |
87,5 |
25.0 |
10 |
A2 |
20 |
35 |
20 |
20 |
91,9 |
23.8 |
20 |
A3 |
30 |
15 |
25 |
10 |
74,4 |
20.0 |
10 |