русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Методика структурного анализа с использованием функций полезности


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 456; Нарушение авторских прав


Методика сравнительной оценки 2-х структур по степени доминирования

Методика служит для выбора рациональной структуры из 2-х конкурирующих структур на основе матрицы векторных оценок [Kji]. Методика сравнительной оценки 2-х структур включает следующие операции:

1. Конкурирующие структуры получают условное название: базовое и новое.

2. Методом экспертных оценок определяются веса частных критериев.

3. По каждому частному критерию Kj определяется степень доминирования новой структуры над базовой.

4. Полученные оценки корректируются с учетом весов.

5. Вычисляется обобщенная оценка степени доминирования новой структуры над базовой.

6. Исходя из обобщенной оценки выбирается рациональная структура.

Дадим иллюстрацию методики на конкретном примере многокритериального выбора.

{Kj} Направление экстремума Единицы измерения {Si}
S1 (базовая структура) S2 (новая структура)
K1 — масса min кг
K2 — объем min м3 0,04 0,08
K3 — стоимость min тыс. руб.
K4 — память max Кбайт
K5 — гибкость (возможность изменения) max лингвистические оценки по шкале Харингтона ОТЛ (0,9) переводим качественнные оценки в количественные УДОВЛ (0,5)
K6 — комфортность max лингвистические оценки УДОВЛ (0,5) ОТЛ (0,9)

Таких критериев может быть 20, 30, 50 и т.д. Т.е. мы видим 2 близких структуры. Все решение «упаковываем» в таблицу:

Множество критериев {Kj} Веса σj Степень доминирования S2 над S1 (↑ — лучше, ↓ — хуже) Корректировка оценок с учетом σj (↑ — лучше, ↓ — хуже)
K1 2↑ 22
K2 0,08:0,04 = в 2 раза хуже, т.е. 2↓ 22
K3 2↓ 21
K4 1,3↑ 1,33
K5 1,8↓ 1,83
K6 1,8↑ 1,84
Обобщенная оценка степени доминирования S2 над S1 22⋅1,33⋅1,84/(22⋅21⋅1,83) ≈ 2

В числителе — то, что лучше. В знаменателе — то, что хуже. Т.е. в 2 раза новая лучше, чем базовая.



Осуществим структурную многокритериальную оптимизацию локальной ИВС, базируясь на методике структурного анализа с использованием функций полезности.

Рис. 20.2 — Структурный анализ

1. Множество конкурирующих структур {Si}:

S1 — структура с одним процессором

S2 — структура с двумя процессорами

S3 — структура с тремя процессорами

2. Множество частных критериев {Kj}. Пусть будет 4 частных критерия: K1, K2, K3, K4

K1 — время реакции системы

K2 — коэффициент загрузки процессора

K3 — пропускная способность системы

K4 — стоимость процессорных устройств

3. Множество вариантов условий:

M = 1, т.е. N = 14 — пессимистическая оценка с весом 1

M = 2, т.е. N = 17 — наиболее вероятная оценка с весом 4

M = 3, т.е. N = 20 — оптимистическая оценка с весом 1

т.е. вероятность этого возникновения варианта условий (1)

P1 = 0,17

P2 = 0,66

P3 = 0,17

4. Матрица критериальных ограничений

{Kj} Единицы измерения Напр. экстр. Худшее значение критерия Лучшее значение критерия
K1 сек min
K2 % max
K3 задачи/сек max
K4 тыс. руб. min

5. Должны построить функции полезности

Функции полезности частных критериев, которые используются при приведении векторных оценок к безразмерному виду.

При этом худшее значение критерия соответствует полезности 0.

Лучшее значение — полезности 1, а промежуточные значения подвергаются линейной апроксимации.

Предполагается, что полезность сверх худших значениях критерия много меньше нуля. Полезность сверх лучших значений = 1.

Графики......

6. Матрица бинарных предпочтений и соответствующие веса частных критериев

{Kj} K1 K2 K3 K4 σ1j веса
K1   0,5 0,25
K2   0,5 0,08
K3 0,5 0,5   0,17
K4   0,5

7. Т.е. (∑ по строке)/(∑Cj)

8. Cj = 1,5 + 0,5 + 1 + 3 = 2

9. K1 д.б. > K3 (иначе не выполняется условие тр-ти).

10. В реальной экспертизе получилась такая матрица. В ней есть ошибки эксперта, так как эксперт, который оаботает, может быть не последовательным. Есть правило проверки на транзированность. Если оно нарушается, следовательно эксперт допустил ошибку (а>b, b>c, следовательно a>c) (> — лучше).

11. Модели для оценки частных критериев. Для критериев K1, K2, K3 используется аналитическая модель локальной ИВС. Для критерия K4 необходимые оценки определяются расчетным путем.

12. Матрица векторных оценок для M = 1 и соответствующие веса частных критериев (т.е. к системе подключаются 14 терминов).

{Kj} Единицы измерения S1 S2 S3 σ1j — вес критерия, полученный расчетным путем
K1 сек 3,44 2,35 2,26 0,23
K2 % 74,39 40,5 27,19 0,47
K3 задачи/сек 1,04 1,13 1,14 0,05
K4 тыс. руб. 0,25

13. Матрица векторных оценок для M = 2 и соответствующие веса частных критериев

{Kj} Единицы измерения S1 S2 S3 σ1j — вес критерия, полученный расчетным путем
K1 сек 4,3 2,59 2,46 0,29
K2 % 84,94 48,21 32,49 0,47
K3 задачи/сек 1,19 1,35 1,36 0,07
K4 тыс. руб. 0,23

14. Матрица векторных оценок для M = 3 и соответствующие веса частных критериев

{Kj} Единицы измерения S1 S2 S3 σ1j — вес критерия, полученный расчетным путем
K1 сек 5,46 2,89 2,71 0,34
K2 % 92,42 55,4 34,48 0,35
K3 задачи/сек 1,29 1,55 1,57 0,09
K4 тыс. руб. 0,22

15. Вес расчитывается в результате нормировки по всем критериям

16. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 1

{Kj}/{Si} S1 S2 S3 ωj
K1 0,19 0,55 0,58 0,24
K2 0,89 0,21 -0,6 0,27
K3 0,04 0,13 0,14 0,11
K4 0,77 0,52 0,27 0,38
qiμ = 1 = ∑ωj⋅qji 0,58 0,4 0,1  

17. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 2

{Kj}/{Si} S1 S2 S3 ωj
K1 -1 0,47 0,51 0,21
K2 0,36 0,05 0,24
K3 0,19 0,35 0,36 0,12
K4 0,77 0,52 0,27 0,37
qiμ = 1 = ∑ωj⋅qji 0,28 0,45 0,29  

18. Оценка полезности конкурирующих структур для M = 3

{Kj}/{Si} S1 S2 S3 ωj
K1 -4,9 0,37 0,43 0,29
K2 0,51 0,15 0,22
K3 0,29 0,55 0,57 0,13
K4 0,77 0,52 0,27 0,36
qiμ = 1 = ∑ωj⋅qji 0,89 0,48 0,33  

19. Оценка полезности конкурирующих структур в диапазоне условий

{Si} {μ} E = ∑qi(μ)⋅Pμ
S1 S2 S3
S1 0,58 0,28 -0,89 0,13
S2 0,4 0,45 0,48 0,45
S3 0,1 0,29 0,33 0,26

Вывод: в заданных условиях рациональной является структура S2.



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Сущность задач системного проектирования и природа многоканальности. | Интерактивная процедура идентификации предпочтений ЛПР на множестве частных критериев


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Полезен материал? Поделись:

Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.005 сек.