Принятие проектных решений. Балыбин В.М - 33 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТГТУ | Тамбов

Составители: 

Рубрика: 

Для m , равном от 3 до 6, и n , равном от 2 до 8, построены специальные таблицы, в которых даны
вероятности Р того, что величина S будет достигнута или превышена при случайной ранжировке для
3=m (табл. 14).
14 Число экспертов m = 3
3=n 4
=
n 5
=
n
S
P
S
P
S
P
3 1 6 1 10 1
5 0,578 8 0,822 12 0,944
7 0,156 10 0,466 14 0,756
9 0,016 12 0,169 16 0,474
– – 14 0,038 18 0,224
– – 16 0,0046 20 0,078
– – – – 22 0,020
– – – – 24 0,0035
В нашем примере 3=m , 4=n , 10=S , для этих данных при случайной ранжировке величина S мо-
жет иметь место или превышена с вероятностью 466,0
=
P или 534,0
=
α
(табл. 14), поэтому коэффициент
п
W значимым признать нельзя. Для %5100 =α необходимо 14≥S .
4 принятие решений в УСЛОВИЯХ
неопределенности и частичной
неопределенности
При выполнении работ на фазах планирования и проектирования (разработки) жизненного цик-
ла проекта могут использоваться различные методы принятия решений в условиях неопределенности.
Принимаемое решение часто зависит от применяемого метода и во многих случаях далеко неочевидно,
какой метод следует применять.
Если вероятности возможных ситуаций, в которых будут реализовываться результаты проекта,
неизвестны и исходными данными для принятия решения служит матрица эффективностей
kn
ij
e
;
=Ε
(здесь
ij
e – эффективность варианта
i
υ , ni ,1= в ситуации
j
s , kj ,1= ), то широкое применение получили
методы равной вероятности, Гурвица (Гурвича) и Шанявского [12]. Эти методы отличаются простотой,
их удобно использовать, если допускается риск от неправильно выбранного варианта.
В методе равной вероятности оптимальным считается вариант, для которого среднее значение
эффективности по возможным ситуациям максимально, т.е.
()
==υ=υ
∑
=
nie
k
e
k
j
iji
i
,1,
1
maxarg*
1
. (30)
Таким образом, здесь в качестве критерия оптимальности варианта выступает значение

Страницы