ЛЕКЦИИ 8-9. Курс: Проектирование систем: Структурный подход Каф. Коммуникационные сети и системы, Факультет радиотехники и кибернетики Московский физико-технический. - презентация

1 ЛЕКЦИИ 8-9. Курс: Проектирование систем: Структурный подход Каф. Коммуникационные сети и системы, Факультет радиотехники и кибернетики Московский физико-технический институт (университет) / Марк Ш. ЛЕВИН Институт проблем передачи информации, РАН Сент. 18, 2004 ПЛАН: 1.Принципы системного анализа. 2.Парадигма принятия решений. 3.Основные задачи принятия решений. 4.Типы шкал. 5.Парето-эффективные решения 6.Оценивание систем 7.Иерархия требований / критериев 8.Роли в процессе принятия решений. Пример.

2 Схема системы СИСТЕМА Часть AЧасть BЧасть C Соседняя система(ы) Система(ы) более высокого иерархического уровня ВНЕШНЯЯ СРЕДА

3 Основные принципы системного анализа 1.Исследование жизненного цикла (т.е., проектирование, производство, тестирование, маркетинг, использование & техобслуживание, утилизация) 2.Исследование эволюции / развития систем (т.е., динамические аспекты) 3.Исследование связей с средой (природа, общество, другие системы) 4.Исследование связей внутри системы между частями / компонентами (физические части, функции, информация, энергия и др.) 5.Анализ системных изменений (близко к принципу 2) 6.Выявление и исследование главных системных параметров 7.Интеграция различных методов (декомпозиция, иерархия, композиция и др.) 8.Исследование главных системных противоречий (технических, экономических, экологических, политических и др.) 9.Интеграция различных моделей и алгоритмов (физические эксперименты, математическое моделирование, эвристики, экспертные процедуры) 10.Взаимодействие между специалистами из различных профессиональных областей и иерархических уровней (техника, компьютерные науки, математика, управление, социальные науки и др.)

4 Парадигма принятия решений (стадии) по Герберту А. Саймону 1.Анализ прикладной проблемы (понять проблему: главные противоречия и др.) 2.Структуризация проблемы: 2.1.Генерация альтернатив 2.2.Проектирование критериев 2.3.Проектирование шкал для оценивания альтернатив по критериям 3.Оценивание альтернатив по критериям 4.Выбор лучшей альтернативы (или нескольких лучших) 5.Анализ результатов

5 4 основные задачи принятия решений Множество альтернатив Выбор Линейное ранжирование Групповое ранжирование Кластеризация, классификация Лучшая альтернатива Лучшая альтернатива Группа лучших альтернатив

6 Классификация проблем по Г.А. Саймону I.СТАНДАРТНЫЕ ПРОБЛЕМЫ II.ФОРМУЛИЗУЕМЫЕ ПРОБЛЕМЫ (математические модели как уравнения, оптимизация и др.) III.СЛАБО-СТРУКТУРИЗУМЫЕ ПРОБЛЕМЫ *человеческие факторы, информация от экспертов & лицо принимающее решение *неопределенность IV.ПРОГНОЗИРОВАНИЕ (решения для будущего) Проблемы принятия решений

7 Прикладные проблемы принятия решений 1.УРОВЕНЬ ГОСУДАРСТВА: *выбор исследовательских проектов *инвестиции в инфраструктуру (транспорт, коммуникации, образование) *выбор политических решений 2.УРОВЕНЬ КОМПАНИИ: *выбор продукта *выбор рынка *выбор персонала *выбор партнеров *выбор места для нового завода 3.УРОВЕНЬ ЧАСТНОЙ ЖИЗНИ: *выбор квартиры *выбор университета *выбор автомобиля *выбор программы в банке *выбор места отдыха

8 Типы шкал 0 1. Количество: количественная шкала 2.Качество: качественная шкала (уровень, порядок, класс) 2a.Порядковая шкала Оценка 2.5Примеры: *вес *температура b.Номинальная шкала (для классов, кластеров) Исходное множество элементов 2c.Шкала как частичный порядок (обобщение)

9 Описание проблемы принятия решений Альтернативы A=(A 1, …, A i, …, A n ) и критерии C=(C 1, …, C j, …, C k ), A i вектор оценок z i = ( z i1, …, z ij, … z ik ) z 11, …, z 1j, …, z 1k z i1, …, z ij, …, z ik z 11, …, z 1j, …, z 1k z n1, …, z nj, …, z nk z 11, …, z 1j, …, z 1k … … Z = Матрица оценок: Наша цель заключается в получении приоритета для каждой альтернативы: P(A i ) Оценивание P(A i ) может быть основано на следующем: 1.Количественная шкала 2.Порядковая шкала 3.Шкала как частичный порядок P(A i ) P(A n ) P(A 1 )

10 Парето-эффективные (Парето-оптимальные) решения C1C1 0 ПРАВИЛО ПАРЕТО: Альтернатива X=(x 1, …, x j, …, x k ) и альтернатива Y=(y 1, …, y j, …, y k ), X лучше чем Y если j x j y j и i (1 i k) такой что x i > y i C2C2 Идеальное решение A1A1 A2A2 A3A3 A4A4 A5A5 AoAo A 1 лучше A 2 A 3 лучше A 5 A 4 лучше A 5 A 1 лучше A 5 A 1, A 3, A 4 несравнимы и не имеют доминирующих элементов (только A o ) A 1, A 3, A 4 являются Парето-эффективными решениями для множества {A 1, A 2, A 3, A 4, A 5 }

11 Частичный порядок на альтернативах C1C1 0 C2C2 Идеальное решение A1A1 A2A2 A3A3 A4A4 A5A5 AoAo A 1 лучше A 2 A 3 лучше A 5 A 4 лучше A 5 A 1 лучше A 5 A 1, A 3, A 4 несравнимы и не имеют доминирующих элементов (только A o ) A 1, A 3, A 4 являются Парето-эффективными решениями на множестве {A 1, A 2, A 3, A 4, A 5 }

12 Оценивание систем Оценивание сложных систем может быть основано на следующем: 1.Количественна шкала 2.Порядковая шкала 3.Шкала как частичный порядок (включая специальные дискретные пространства)

13 Иерархия требований / критериев 1.Экология, политика 2.Экономика, рынок 3.Технология (т.е., вопросы производства, вопросы техобслуживания) 4.Непосредственно инженерное проектирование

14 Главные роля в процессе принятия решений 1.ЛИЦО ПРИНИМАЮЩЕЕ РЕШЕНИЕ (ЛПР) (выбрать окончательное решение, оценить альтернативы и др.) 2.СПЕЦИАЛИСТ – ОРГАНИЗАТОР ПРОЦЕДУРЫ (организовать процедуру принятия решений включая поддержку всех стадий) 3.ЭКСПЕРТ(Ы) (оценивать альтернативы)

15 Фазы процесса принятия решений: Пример выбора лучшей компании (P. Humphreys) Фаза 1. Анализ исходных заявок (т.е., альтернатив) & исключение наихудших материалов примерно 1/3 всех заявок) Исходные альтернативы (примерно 300) Фаза 2. Проектирование специального метода для много- критериального выбора, оценивание альтернатив по критериям, выбор группы лучших альтернатив (примерно 20…30) (участие группы экспертов) Фаза 3. Выбор лучшей альтернативы (или нескольких): special procedure of expert judgment (групп) Исходные альтернативы (примерно 300) Исходные альтернативы (примерно 300)