Разработка и исследование метода компараторной идентификации модели многофакторного оценивания
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
В°ктеристиках оператора F.
-априорная информация о структуре F полностью отсутствует (задача о "черном ящике");
- -вид (структура) оператора F априорно известен и решается только задача его параметрической идентификации.
Между этими крайностями лежит спектр задач о "сером ящике", прозрачность которого определяется степенью априорной информированности исследователя о характере взаимосвязи X и У, т. е. виде F.
- В ходе структурной идентификации оператора F выдвигается гипотеза о его виде и затем эта гипотеза проверяется на основе информации о X и Y. При этом возможны два подхода. Если исследователь располагает достаточной априорной информацией о моделируемом объекте, то целесообразно стремиться как можно более точно и полно математически описать весь процесс его функционирования. Это направление известно в теории моделирования как принцип прямой аналогии. В противном случае используется принцип непрямой аналогии, основанный на стремлении описать реальный процесс некоторым полиномом (рядом), обладающим хорошими аппроксимирующими свойствами с учетом конкретного характера последовательностей X и Y. В этом случае модель обеспечивает совпадения только конечных результатов реакции системы без описания промежуточных процессов. При этом в ходе более глубокого исследования объекта происходит постепенный эволюционный переход от второго подхода к первому.
- В настоящее время в области поддержки принятия решений распространена характерная ситуация, которая состоит в том, что полная формализация нахождения наилучшего (в определенном смысле) решения возможна только для хорошо изученных, относительно простых задач. На практике же чаще встречаются слабоструктурированные или неструктурированные задачи, для которых полностью формализованные процедуры отсутствуют и их необходимо идентифицировать. В этих случаях, наряду с традиционными трудностями решения задач идентификации моделей сложных систем, связанных с качеством исходной экспериментальной информации о входных и выходных сигналах, которое обусловлено ошибками измерений, ограниченностью ее объема и т. п., количественное измерение выхода Y часто вообще невозможно. Можно только зарегистрировать принятое индивидуумом решение, т. е. конечный результат выбора решения из множества альтернатив. Это делает принципиально невозможным использование хорошо зарекомендовавших себя методов идентификации моделей сложных систем. В связи с чем возникла проблема разработки новых, проблемно-ориентированных методов идентификации.
- В настоящее время сложилось несколько подходов к преодолению указанных затруднений.
- Учитывая, что опытные, компетентные специалисты в большинстве случаев принимают решения, которые оказываются достаточно эффективными, в настоящее время одной из основных тенденций практики принятия решений является реализация систем, сочетающих способности человека решать неформализованные задачи с использованием разработанных формальных методов и компьютерного моделирования. К таким системам можно отнести:
- диалоговые системы поддержки принятия решений;
- адаптивные человеко-машинные автоматизированные системы управления;
- экспертные системы.
Для этого подхода характерно стремление реализовать с помощью ЭВМ рутинные, "обеспечивающие" процессы сбора, хранения, преобразования форм представления, обработки информации необходимой для выбора оптимального решения, а функцию принятия окончательного решения оставить человеку без каких-либо попыток ее формализации.
Для рассматриваемого класса задач синтеза модели при многофакторном оценивании альтернатив характерны следующие особенности.
. Отсутствие априорной информации, позволяющей выдвинуть аргументированную гипотезу о структуре модели, т. е. о виде оператора F.
В настоящее время отсутствуют инструментальные средства непосредственного количественного измерения значения полезности для ЛПР конкретной альтернативы хХ. Можно зарегистрировать только конечный результат выбора.
- В настоящее время невозможно построить модель формирования многофакторной оценки полезности альтернатив, основанную на принципах прямой аналогии, т. е. описать процессы формирования оценки экспертом.
Метод экспертного оценивания независимо от его различных модификаций основан на побуждении экспертов к осознанию, структурированию и оценке (количественной или качественной) некоторого интеллектуального процесса, т. е. структуры и параметров модели. Этот метод соответствует активным экспериментам с объектом с получением субъективных результатов. Инструментарием этого подхода являются опросы, интервьюирование экспертов и т. п. Хотя полученные таким образом оценки являются субъективными, но предполагается, что их "усреднение" по множеству мнений дает оценки, близкие к объективным. Хорошо известны недостатки методов экспертного оценивания, которые заключаются в необходимости специальной подготовки опрашиваемых, возможности сознательного или бессознательного искажения информации, коррелированности результатов с методом и процедурой опроса, влиянии исследователя на результаты.
Несмотря на указанные недостатки, метод экспертного оценивания достаточно плодотворен и его использование позволило создать конструктивные проблемно-ориентированные процедуры.
Перечисленные выше недостатки связ