ВУЗ:
Составители:
37
100), p
6
(Философия, лекция, 543, 60)}.
P
2
= {p
2
(Информатика, л/з, 544-1, 10), 100), p
4
(Программирование, л/з, 664-2а, 15)}.
P
3
= {p
5
(История отечества, практика, 423-1, 25)}.
Отношение R
Q
ассоциируется с признаком y
2
«тип аудитории», является отношением
«принадлежать одному типу аудиторий» и разбивает множество Q на следующие классы
эквивалентностей:
Q
1
= {q
1
(100,лекционная,50), q
2
(117, лекционная, 100), q
3
(125, лекционная, 120)}.
Q
2
= {q
4
(106, д/к, 16), q
5
(107, д/к,20)}.
Q
3
= { q
6
(113,семинарская, 30), q
7
(114,семинарская, 30)}.
Генерация альтернатив осуществляется по формуле (2.18) и в результате сформируется
следующее множество альтернатив А (для краткости не будем записывать кортежи
элементов множеств):
A
1
={(p
1
,q
1
),(p
1
,q
2
),(p
1
,q
3
),(p
3
,q
1
),(p
3
,q
2
),(p
3
,q
3
),(p
6
,q
1
),(p
6
,q
2
),(p
6
,q
3
)}
A
2
={(p
2
,q
4
),(p
2
,q
5
), (p
4
,q
4
),(p
4
,q
5
)}
A
3
={(p
5
,q
6
),(p
5
,q
7
)}
A=A
1
∪A
2
∪A
3
={(p
1
,q
1
),(p
1
,q
2
),(p
1
,q
3
),(p
3
,q
1
),(p
3
,q
2
),(p
3
,q
3
),(p
6
,q
1
),(p
6
,q
2
),(p
6
,q
3
),
(p
2
,q
4
),(p
2
,q
5
), (p
4
,q
4
),(p
4
,q
5
), (p
5
,q
6
),(p
5
,q
7
)}.
При решении реальной задачи распределения учебных занятий по аудиториям
мощность множеств P и Q будет намного больше рассмотренных в примере, и поэтому будет
сгенерировано множество альтернатив очень большой мощности. Поэтому для оценки и
выбора лучших альтернатив множества А невозможно применять методы экспертной оценки
альтернатив. Проверку ограничений на генерируемое распределение будем осуществлять на
этапе оценки и выбора наилучших альтернатив методами нечеткого регулирования.
Таким образом, в работе предлагается генерировать множество распределений как
множество альтернативных решений, которые впоследствии должны быть оценены,
перераспределены при необходимости, и после этого должен быть осуществлен логический
вывод лучшего решения. Последние два этапа будем осуществлять методами нечеткого
регулирования.
Следует отметить, что множество альтернатив большой мощности, генерируемых в
задачах управления учебным процессом, получаются в основном при решении подзадач
распределения. Поэтому данный метод крайне необходим для автоматизации данных задач.
2.3 Методы экспертной оценки и ранжирования альтернатив
Сгенерированное множество альтернатив подлежит оценке и выбору лучшего
решения. Согласно обобщенной модели системы поддержки принятия решений к оценке и
выбору лучшего решения относятся две подсистемы: первая – экспертная оценка и
ранжирование альтернатив, вторая – оценка альтернатив и вывод единственного решения.
Вторая подсистема используется при больших мощностях множеств альтернатив и будет
рассмотрена в разделе 2.4. Первая подсистема предназначена для оценки множеств
альтернатив небольшой мощности, сгенерированных посредством экспертного опроса, и
включает в себя три компонента: экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений,
ранжирование альтернатив на основе метода ЗАПРОС и экспертная оценка альтернатив на
основе метода анкетирования. Экспертные оценки используются в том случае, когда
альтернатива характеризуется качественными показателями, которые не пригодны для
численной обработки. Для получения количественной информации обращаются к методам
экспертных оценок. На рисунке 2.3 приведена модель подсистемы экспертной оценки и
ранжирования альтернатив.
Компонент «Экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений»
предназначен для оценки пар альтернатив группой экспертов в тех случаях, когда трудно
строго определить разницу между двумя альтернативами. В связи с этим вводится
100), p6(Философия, лекция, 543, 60)}.
P2 = {p2(Информатика, л/з, 544-1, 10), 100), p4(Программирование, л/з, 664-2а, 15)}.
P3 = {p5(История отечества, практика, 423-1, 25)}.
Отношение RQ ассоциируется с признаком y2 «тип аудитории», является отношением
«принадлежать одному типу аудиторий» и разбивает множество Q на следующие классы
эквивалентностей:
Q1 = {q1(100,лекционная,50), q2(117, лекционная, 100), q3(125, лекционная, 120)}.
Q2 = {q4(106, д/к, 16), q5(107, д/к,20)}.
Q3 = { q6(113,семинарская, 30), q7(114,семинарская, 30)}.
Генерация альтернатив осуществляется по формуле (2.18) и в результате сформируется
следующее множество альтернатив А (для краткости не будем записывать кортежи
элементов множеств):
A1={(p1,q1),(p1,q2),(p1,q3),(p3,q1),(p3,q2),(p3,q3),(p6,q1),(p6,q2),(p6,q3)}
A2={(p2,q4),(p2,q5), (p4,q4),(p4,q5)}
A3={(p5,q6),(p5,q7)}
A=A1∪A2∪A3={(p1,q1),(p1,q2),(p1,q3),(p3,q1),(p3,q2),(p3,q3),(p6,q1),(p6,q2),(p6,q3),
(p2,q4),(p2,q5), (p4,q4),(p4,q5), (p5,q6),(p5,q7)}.
При решении реальной задачи распределения учебных занятий по аудиториям
мощность множеств P и Q будет намного больше рассмотренных в примере, и поэтому будет
сгенерировано множество альтернатив очень большой мощности. Поэтому для оценки и
выбора лучших альтернатив множества А невозможно применять методы экспертной оценки
альтернатив. Проверку ограничений на генерируемое распределение будем осуществлять на
этапе оценки и выбора наилучших альтернатив методами нечеткого регулирования.
Таким образом, в работе предлагается генерировать множество распределений как
множество альтернативных решений, которые впоследствии должны быть оценены,
перераспределены при необходимости, и после этого должен быть осуществлен логический
вывод лучшего решения. Последние два этапа будем осуществлять методами нечеткого
регулирования.
Следует отметить, что множество альтернатив большой мощности, генерируемых в
задачах управления учебным процессом, получаются в основном при решении подзадач
распределения. Поэтому данный метод крайне необходим для автоматизации данных задач.
2.3 Методы экспертной оценки и ранжирования альтернатив
Сгенерированное множество альтернатив подлежит оценке и выбору лучшего
решения. Согласно обобщенной модели системы поддержки принятия решений к оценке и
выбору лучшего решения относятся две подсистемы: первая – экспертная оценка и
ранжирование альтернатив, вторая – оценка альтернатив и вывод единственного решения.
Вторая подсистема используется при больших мощностях множеств альтернатив и будет
рассмотрена в разделе 2.4. Первая подсистема предназначена для оценки множеств
альтернатив небольшой мощности, сгенерированных посредством экспертного опроса, и
включает в себя три компонента: экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений,
ранжирование альтернатив на основе метода ЗАПРОС и экспертная оценка альтернатив на
основе метода анкетирования. Экспертные оценки используются в том случае, когда
альтернатива характеризуется качественными показателями, которые не пригодны для
численной обработки. Для получения количественной информации обращаются к методам
экспертных оценок. На рисунке 2.3 приведена модель подсистемы экспертной оценки и
ранжирования альтернатив.
Компонент «Экспертная оценка альтернатив методом парных сравнений»
предназначен для оценки пар альтернатив группой экспертов в тех случаях, когда трудно
строго определить разницу между двумя альтернативами. В связи с этим вводится
37
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 35
- 36
- 37
- 38
- 39
- …
- следующая ›
- последняя »
