Разработка и исследование метода компараторной идентификации модели многофакторного оценивания
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
СППР- Системы поддержки принятия решений
АСУ- Автоматизированные системы управления
ЛПР- Лицо, принимающее решение
ГА- Генетические алгоритмы
ПО- Программное обеспечение
ПС- Программное средство
ЗВМ- Электронная вычислительная машина
ВВЕДЕНИЕ
Процесс принятия решений представляет собой целенаправленную умственную деятельность человека, в результате которой выбирается наилучшая альтернатива из множества возможных. Принятие решений человеком происходит на основании полученного опыта, знаний и интуиции. В подавляющем большинстве случаев такие решения являются не оптимальными, а иногда и ошибочными. Сложность в выборе альтернатив составляет, в основном, наличие нескольких критериев выбора, их противоречивость и неустойчивость внешней среды, что не позволяет точно определить последствия принимаемых решений.
При рассмотрении таких задач, как планирование деятельности корпораций, конструирования сложных технических систем, выбора вариантов эксплуатации дорогостоящего оборудования и пр. становится очевидным, что при принятии неверного решения могут быть потрачены колоссальные средства. Обеспечением оптимальности принимаемых решений и учетом различных видов неопределенностей занимается теория принятия решений, которая занимается разработкой методов принятия решений, внедряемых в системы поддержки принятия решений (СППР).
В условиях широкого развития вычислительной техники и внедрения автоматизированных систем управления (АСУ) актуальным вопросом является формализация процедуры принятия решения, которая во многом определяет степень интеллектуальности СППР и АСУ.
Процесс принятия решений включает в себя следующие этапы: формирование и анализ цели; выделение множества допустимых решений, обеспечивающих ее достижение; определение критериев, по которым сравниваются альтернативные решения по их эффективности; выбор экстремального в заданной метрике решения. Одним из самых сложных, с точки зрения формализации, является этап оценивания эффективности альтернативных решений. Это связано с тем, что каждое решение должно обеспечивать условие полноты, т.е. учитывать множество факторов, описывающих частные аспекты эффективности решения. В формальном плане это приводит к учету множества противоречивых критериев, имеющих различную степень важности, размерность и измеренных в разных шкалах. Эта проблема известна как проблема многофакторного оценивания.
Основной задачей многофакторного оценивания является синтез и структурно-параметрическая идентификация так называемой функции полезности - обобщенная скалярная оценка эффективности решения, представленная функцией частных характеристик (критериев). При этом оценивание является персонифицированной интеллектуальной процедурой и единственным методом получения исходной информации для идентификации модели оценивания является экспертное оценивание. Что приводит к невозможности формализации этапа оценивания.
В данной магистерской работе исследован метод компараторной идентификации, который позволяет решить проблему формальной структурно-параметрической идентификации и повысить эффективность решения задач принятия решений в условиях многокритериальности.
Решена задача ординальной классификации. Разработанная модель учитывает основные критерии оценки знаний учащихся. Данная модель является инвариантной к области применения.
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Одной их важнейших теоретических и практических проблем современного этапа развития прикладного системного анализа и искусственного интеллекта является конструктивная формализация процедуры принятия решений. Важность проблемы обусловлена тем, что принятие решений является обязательным и неотъемлемым этапом интеллектуальной человеческой деятельности. В условиях широкого и интенсивного внедрения вычислительной техники как инструмента автоматизации интеллектуальной деятельности человека, решение указанной проблемы во многом определяет перспективы развития автоматизированных информационных управляющих систем и степень их интеллектуализации.
Актуальность проблемы подтверждается тем, что в настоящее время в рамках теории систем сложилось и интенсивно развивается научное направление синтеза систем поддержки принятия решений (СППР).
В силу общности проблемы и ее специфики, исследования в этом направлении по необходимости носят междиiиплинарный характер и базируются на теориях системного анализа, математического программирования, искусственного (вычислительного) интеллекта и смежных научных направлений. Во всех направлениях ведутся интенсивные научные исследования, но в целом проблема далека от исчерпывающего решения. Это обусловлено тем, что в настоящее время получены впечатляющие результаты в теории математического программирования, изучающей методы и численные инструментальные средства условной и безусловной оптимизации. В настоящее время можно утверждать, что специалисты испытывают затруднения скорее от изобилия, чем от недостатка вычислительных методов. Но эти методы ориентированы на однокритериальную скалярную оптимизацию в детерминированных условиях. Такие допущения являются сильно упрощающими и не соответствуют реальной действительности, когда решения принимаются в условиях многокритериальности при неполной, неточной информации.