Задания для самостоятельного выполнения
В условиях предыдущей лабораторной работы провести настройку сценария для конкретного пользователя, установив:
пороговые значения для количественных критериев;
значение отсечения для одного или нескольких критериев.
Провести последовательные эксперименты, изменяя пороговые значения и устанавливая значения отсечения для различных критериев.
Отчет должен содержать:
постановку задачи;
описание проводимых экспериментов с пороговыми значениями и отсечением;
выводы об изменении решений при использовании пороговых значений и отсечения.
Лабораторная работа № 3 оценка альтернатив при наличии неопределенности
В ряде случаев решение связано с неопределенностью значений критериев в силу возможных изменений во внешней среде решения или нестабильности самих альтернатив. Например, в задаче о покупке автомобиля стоимость эксплуатации может варьироваться в некоторых пределах в зависимости от условий использования автомобиля, изменений цены бензина и других расходных материалов. Decision Grid позволяет провести дополнительный анализ альтернатив с учетом неопределенности и проверить качество решений.
Ввод неопределенной оценки
Если Вы не уверены в оценке некоторой альтернативы по количественному или качественному критерию, Вы можете ввести диапазон значений. Независимо от порядка в котором Вы вводите значения, Decision Grid всегда отображает их от наихудшего к наилучшему.
Ввод неопределенной оценки отличается от неопределенности, связанной с критерием. Неопределенность, связанная с критерием, относится ко всем оценкам по данному критерию, то есть, ко всем альтернативам, что существенно отличается от неопределенной оценки, которая влияет только на одну альтернативу.
Вы можете также не задавать никакой оценки, если Вы не знаете ее величину для данной альтернативы. Неизвестные оценки указываются знаком вопроса (?) в таблице сравнения. Decision Grid рассматривает неизвестную оценку как диапазон всех возможных значений по шкале, определенной для этого критерия, от наихудшего до наилучшего. Другими словами, неизвестная оценка обрабатывается так, как если она может принимать любые значения.
Чтобы ввести неопределенную оценку непосредственно в таблицу (что возможно только для количественных критериев) необходимо
1) выбрать ячейку, в которой Вы хотите ввести неопределенную оценку;
2) ввести две количественных величины, представляющих диапазон, разделенные дефисом и нажать ВВОД.
Чтобы ввести неопределенную оценку с помощью диалогового окна (особенно для качественных критериев):
выберите ячейку, в которой Вы хотите ввести неопределенную оценку;
в меню Format (Формат), выберите Evaluation (Оценка), и затем Range (Диапазон). Появляется диалоговое окно ввода диапазона значений (рис. 13);
Рис. 13. Окно ввода диапазона значений (неопределенной оценки).
в выпадающим списке поля Worst (Наихудшее значение), выберите значение, которое Вы рассматриваете как наихудшее возможное значение этой оценки;
в выпадающем списке поля Best (Лучшее значение), выберите значение, которое Вы считаете наилучшим;
щелкните OK.
Чтобы определять оценку как "неизвестную" сделайте одно из следующих действий: оставьте ячейку пустой (заполненное только "?"), удалите существующую оценку, в случае качественных критериев, выберите "?" в выпадающем списке.
Неопределенность, связанная с критерием
Decision Grid позволяет, определять показатель неопределенности для каждого количественного критерия. Этот показатель неопределенности представляет возможное изменение, которое приложимо ко всем оценкам по данному критерию. Например, предположим, что у вас есть критерий со шкалой от 0 до 100 и оценка альтернативы по этому критерию равна 50. Если Вы вводите показатель неопределенности 10, Decision Grid рассматривает эту оценку как диапазон от 40 до 60 (+10 или -10) при проведении сравнения. Если ваша оценка уже является диапазоном значений, например 45-55, то неопределенность обрабатывается таким же образом. Decision Grid посчитает эту оценку как диапазон от 35 до 65 (-10 или + 10) при выполнении сравнения. Диапазон неопределенности не может превышать шкалу критерия. Например, если при использовании шкалы от 0 до 100 Вы вводите показатель неопределенности 30 для критерия по шкале от 0 до 100, и у вас есть оценка 75, то Decision Grid рассматривает оценку как диапазон от 45 до 100 (вместо 105). Применение показателя неопределенности для одного или несколько критериев может произвести к появлению неоднозначности в оценках и ранжировке альтернатив. Связать неопределенность с количественным критерием можно непосредственно в таблице, введя нужное значение в клетку таблицы, или с использованием специального инструмента:
в меню Tools (Инструментальные средства), выберите Unsecrtainty (Неопределенность), появляется диалоговое окно установки неопределенности (рис. 14);
для каждого критерия, для которого Вы хотите добавить неопределенность, проделайте одну из операций:
в поле Unsertainty (Неопределенность), введите значение, которое Вы хотите использовать;
используйте перемещающийся движок справа от поля Unsertainty;
щелкните OK.
Р
ис.
14. Окно указания неопределенности для
критерия.
Анализ чувствительности
Выполнение анализа чувствительности по оценкам в таблице позволяет Вам определить, какие оценки являются критическими и, проверить устойчивость общей ранжировки. Decision Greed к каждой оценке индивидуально применяет определенное пользователем изменение, и пересчитывает общую ранжировку. Если ранжировка меняется из-за данного изменения, то Decision Greed рассматривает данную оценку как чувствительную. Вариация чувствительности задается процентом от шкалы значений критериев. Например, Вы определили для таблицы сравнения чувствительность 20% . Если шкала значений первого критерия имеет величину 50 (например, от 0 до 50), то Decision Greed применит изменение плюс или минус 10 (20% от 50) для каждой оценки по этому критерию. Если шкала значений следующего критерия имеет величину 100 (например, от 0 до 100), то Decision Greed применит вариацию плюс или минус 20 (20% от 100) для каждой оценки по этому критерию, и так далее.
Decision Greed отображает оценки, которые влияют на изменение ранжировки контрастным цветом. По умолчанию применяется желтый цвет для переднего плана (то есть символов) и красный для фона.
Чтобы просмотреть ранжировку, учитывающую вариацию значений, необходимо выбрать ячейку с чувствительной оценкой. Ранжировка на основе анализа чувствительности появляется внизу таблицы.
Примечание. Анализ чувствительности может применяться только к количественным критериям. Если таблица сравнения содержит только качественные критерии, анализ чувствительности блокируется.
Чтобы выполнять анализ чувствительности следует
в меню Tools (Инструментальные средства), выберите Sensitivity (Чувствительность);
в поле Percentage of change (Процент изменений) введите желаемый (или предполагаемый) процент изменения (рис. 15);
если нужно, выберите цвет переднего плана и фона для показа чувствительных оценок;
щелкните OK.
Оценки, которые являются чувствительными отображаются в таблице. Чтобы просмотреть ранжировку с учетом чувствительности щелкните ячейку, содержащую чувствительную оценку, для которой Вы хотите просмотреть новую ранжировку. Строка ранжировки с учетом чувствительности включается в конец таблицы и отображает результирующую ранжировку альтернатив. Процент изменения появляется в круглых скобках (рис. 16).
Рис. 15. Окно параметров чувствительности модели.
Р
ис.
16. Результаты анализа чувствительности
модели.