ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
0
1
o
=+−=
λ∂
∂
∑
=
m
i
ii
Aya
L
; (4.24)
miah
y
DK
y
L
ii
i
ii
i
,1,0
2
1
2
o
o
==λ−+−=
∂
∂
. (4.25)
Решая
уравнение
(4.25),
получаем
ii
ii
i
ah
DK
y
∗
∗
λ−
=
2
2
o
. (4.26)
Из
формулы
(4.26)
видно
,
что
последовательно
уменьшая
множитель
λ
до
тех
пор
,
пока
не
будет
выполняться
ограни
-
чение
(4.20),
легко
определить
miy
i
,1,
o
=
∗
.
Таким
образом
,
задача
с
m
неизвестными
и
ограничением
решается
поиском
зна
-
чения
одной
переменной
λ
.
В
динамических
задачах
управления
запасами
срок
на
материалы
меняется
во
времени
.
Эти
задачи
иногда
называются
задачами
планирования
потребностей
ресурсов
,
для
их
решения
обычно
используется
метод
динамического
программирова
-
ния
.
В
вероятностных
моделях
управления
запасами
значение
спроса
рассматривается
как
случайная
величина
с
известным
законом
распределения
.
В
большинстве
случаев
этот
закон
считается
нормальным
.
Функция
суммарных
затрат
здесь
зависит
от
плотности
распределения
спроса
в
течение
срока
выполнения
заказа
и
уровня
запаса
R
,
при
котором
размещается
запас
.
Для
определения
оптимальных
значений
∗
o
y
и
∗
R
в
данных
задачах
приходится
решать
системы
нелинейных
уравнений
.
4.4.
МОДЕЛИ
ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ
Применение
современных
пакетов
,
систем
и
технологий
,
например
, ERP, e-CRM, SCM, XML
и
других
,
не
снимает
пол
-
ной
неопределенности
для
лица
,
принимающего
окончательное
решение
,
от
которого
может
зависеть
успех
фирмы
или
про
-
екта
.
Во
многих
случаях
процедура
выработки
управляющего
решения
включает
следующие
этапы
:
получение
информации
о
состоянии
ПС
и
внешних
условиях
;
идентификация
проблемы
(
задачи
)
и
формулирование
цели
;
формирование
множества
альтернативных
вариантов
решения
;
анализ
вариантов
с
помощью
модели
выработки
решения
;
определение
оптимального
(
предпочтительного
)
варианта
решения
;
оценка
обоснованности
полученного
решения
и
степени
соответствия
его
постав
-
ленной
цели
.
4.4.1. Модель принятия решений с использованием
байесовского подхода и экспертных оценок
При
оперативном
решении
ответственных
управленческих
задач
для
снижения
вероятности
ошибок
может
использо
-
ваться
модель
,
представляющая
собой
комбинацию
метода
экспертных
оценок
и
байесовского
подхода
и
метода
экспертных
оценок
.
Пусть
требуется
из
множества
{
}
n
V υυυ= ...,,,
21
вариантов
решений
,
показатели
эффективности
которых
примерно
одинаковы
,
выбрать
наиболее
целесообразный
∗
υ
для
реализации
.
Обработка
результатов
работы
«
узкой
»
группы
экспертов
показала
,
что
их
мнения
не
могут
быть
признаны
согласованными
(
коэффициент
конкордации
низок
)
и
среди
рассматривае
-
мых
вариантов
нет
выделяющегося
«
лидера
».
Идея
алгоритма
,
реализующего
данную
модель
принятия
решений
,
заключается
в
последовательном
привлечении
до
-
полнительных
экспертов
и
подсчете
для
каждого
варианта
решения
V
∈
υ
средней
апостериорной
вероятности
того
,
что
это
решение
является
оптимальным
.
Работа
продолжается
до
тех
пор
,
пока
средняя
апостериорная
вероятность
одного
из
проек
-
тов
a
υ
множества
V
не
будет
существенно
выше
,
чем
для
остальных
альтернативных
вариантов
.
При
соблюдении
некото
-
рых
условий
на
возможные
исходы
последующих
экспертиз
данный
вариант
решения
a
υ
считается
оптимальным
.
Результат
работы
каждого
дополнительно
привлекаемого
эксперта
рассматривается
как
исход
проведенного
опыта
,
и
расчет
апостериорной
вероятности
производится
по
формуле
Байеса
,
т
.
е
.
( )
(
)
( )
,,1,
)(/
)(/
/
1
)(
)(
)(
ni
HPHAP
HPHAP
AHP
n
i
iij
iij
ji
==
∑
=
(4.27)
где
i
H
–
предположение
(
гипотеза
)
о
том
,
что
вариант
i
υ
является
оптимальным
;
)( j
A
–
результат
экспертизы
(
событие
)
об
оптимальности
варианта
j
υ
;
n
–
число
рассматриваемых
вариантов
(
мощность
множества
V
);
(
)
)(
/),(
jii
AHPHP
–
апри
-
орная
и
апостериорная
вероятности
гипотезы
i
H
соответственно
;
(
)
ij
HAP /
)(
–
вероятность
события
)( j
A
,
если
имеет
место
гипотеза
i
H
(
правдоподобие
).
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 134
- 135
- 136
- 137
- 138
- …
- следующая ›
- последняя »
