Теория экономического анализа. Бородулин А.Н - 100 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ТвГТУ | Тверь

Составители: 

Рубрика: 

100
4.4. Человеко-машинные методы анализа и оптимизации
на множестве согласованных решений
Описание человеко-машинных процессов анализа и оптимизации
приводит к необходимости учета целенаправленных действий человека по
анализу количественных решений на основе информации обратной связи и
информации о внешней среде. Множество этих действий упорядочено и
охватывает каждый уровень, элемент, период, этап и т. д. Кроме того,
человеко-машинный процесс анализа и оптимизации представляет
дискретный процесс во времени, являющийся результатом совокупности
волевых действий лиц, аналитиков, исследователей, пользователей,
решающих задачи анализа и оптимизации с применением ЭВМ.
Следовательно, описание человеко-машинных процессов оптими-
зации следует расширять в направлении учета активности пользователей и
ограниченных возможностей человека по обработке информации, учета
структуры и содержания волевых действий по принятию количественных
решений. Следует отметить, что описание должно ориентироваться на
существующие и потенциальные возможности человеко-машинных систем
управления, которые в первую очередь будут касаться взаимодействия
человека и ЭВМ. В соответствии с этим рассмотрено описание человеко-
машинных процессов анализа и оптимизации на основе использования
алгоритмических методов оптимизации, применяемых при моделировании
процессов адаптации и обучения, позволяющих получить априорные
оценки скорости сходимости. Эти оценки позволяют не только сравнивать
между собой человеко-машинные процедуры, но и получить выражения
критериев и показателей эффективности процессов управления. Учет
возможностей человека по принятию количественных решений
осуществляется в соответствии с подходом, примененным О. И.
Ларичевым. Структуризация и алгоритмическое описание человеко-
машинных процессов проводятся для процессов адаптации. Это
обусловлено тем, что используемые на практике процедуры оптимизации
обладают потенциальной эффективностью благодаря адаптации и
самообучению на реальном материале задач.
Рассмотрим задачу многокритериальной оптимизации с функцией
полезности:
A),(Xx,Z)x(zmax,)]x(z[f
,X
∈
ω
ω
∈
∈
⎯
⎯
→
⎯
ω
, (5)
где f – целевая функция, представляющая собой неизвестную функцию
полезности пользователя или агента, анализирующего решение, и
описывающая эффективность финансово-хозяйственной деятельности в их
представлении;
{}
Ll,zz
1
∈
=
– экономические показатели или финансовые
критерии, представляющие собой функции, заданные в явном виде;

Страницы