Файл: учебное пособие.doc

Добавлен: 12.02.2019

Просмотров: 3582

Скачиваний: 19

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

СОДЕРЖАНИЕ

1. Введение в системный анализ

2. Введение в теорию систем

2.1. Основные определения

2.2. Структуры и иерархия

2.3. Модульное строение системы и информация

2.4. Процессы в системе

2.5. Целенаправленные системы и управление

3. Принципы и процедуры системного анализа

3.1. Принципы системного подхода

3.2. Основные процедуры системного анализа

4. Модели и моделирование в системном анализе

4.1. Основные понятия

4.2. Экономико–математические модели

5. Типичные классы задач системного анализа

5.1. Задачи управления запасами

5.1.1. Однопродуктовая модель простейшего типа

5.1.2. Модели с равномерным наполнением запаса

5.2. Задачи упорядочения

5.3. Сетевые модели

5.3.1. Основные положения

5.3.2. Теоретические основы СПУ

5.3.3. Основные элементы сетевого графика

5.3.4. Порядок и правила построения сетевых графиков

5.3.5. Временные параметры сетевых графиков и их нахождение

5.3.6. Анализ и оптимизация сетевого графика

6. Некоторые принципы принятия решений в задачах системного анализа

6.1. Общие положения

6.2. Принятие решений в условиях определенности

6.3. Принятие решений в условиях риска

6.4. Принятие решений в условиях неопределенности

7. Принятие решений в условиях конфликтных ситуаций или противодействия

7.1. Общие положения

7.2. Игра двух лиц с нулевой суммой

7.3. Игра 2–х лиц без седловой точки. Смешанные стратегии

7.3.1. Графическое решение игр вида (2×n) и (m×2)

7.3.2. Решение игр “m×n” симплекс–методом

8. Проблема оптимизации при принятии решения. Понятие об имитационном моделировании.

9. Методы получения и обработки экспертной информации при подготовке и принятии решений

9.1. Общие положения

9.2. Метод Дельфи

10. Системное описание экономического анализа

10.1. Общие положения

10.2. Модель межотраслевого баланса

10.3. Коллективный или групповой выбор

11. Управление в системах

11.1. Общие принципы управления

11.2. Управление в социально – экономических системах

12. Устойчивость систем

13. Устойчивость экономических систем

13.1. Общие положения. Равновесие систем

13.2. Понятие запаса устойчивости и быстродействия систем

13.3. Устойчивое развитие и экономический потенциал

14. Критерии оценки систем

14.1. Оценка уровней качества систем с управлением

14.2. Показатели и критерии оценки эффективности систем

14.3. Методы качественного оценивания систем.

14.4. Методы количественного оценивания систем. Общие положения

14.5. Оценка сложных систем в условиях определенности

14.6. Оценка сложных систем на основе теории полезности

14.6.1. Функция полезности

14.6.2. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности

14.7. Оценка сложных систем в условиях неопределенности

14.8. Оценка систем на основе модели ситуационного управления

«Сожаление» – это величина, равная изменению полезности результата при данном состоянии среды относительно наилучшего возможного состояния.

В этом случае критерий для выбора оптимальной стратегии имеет следующий вид:

(6.10)

где

Выбор критерия принятия решения является наиболее сложным и ответственным этапом в системном анализе. При этом не существует каких–либо общих рекомендаций или советов. Выбор критерия должен производить заказчик на самом высоком уровне и в максимальной степени согласовывать этот выбор с конкретной спецификой задачи, а также со своими целями.

В частности, если даже минимальный риск недопустим, то используют критерий Вальда. Если, наоборот, определенный риск вполне приемлем и заказчик готов вложить в некоторое предприятие столько средств, чтобы он потом не сожалел, что вложено мало, то выбирают критерий Сэвиджа.



7. Принятие решений в условиях конфликтных ситуаций или противодействия

7.1. Общие положения

В отличие от рассмотренных выше задач принятия решений, в которых внешняя среда (природа) предполагалась пассивной, конфликтные ситуации предполагают наличие, по крайней мере, двух противодействующих сторон, интересы которых противоположны. Эти задачи составляют проблематику теории игр.

Целью теории игр является выработка рекомендаций по рациональному образу действия участников многократного повторяющегося конфликта.

Нашла применение в экономике, в ходе военных действий, анализе надежности и т.п. Характерным примером является довольно распространенная ситуация, когда несколько фирм добиваются права у заказчика на получение выгодного заказа или конфликтуют из–за овладения новыми рынками сбыта.

Игра – это модель конфликтной ситуации. Ведется по определенным правилам, которые определяют возможные варианты действий участников игры, объем информации об этих действиях, а также результат игры.

Игроки – это стороны, участвующие в конфликте.

Выигрыш (проигрыш, платеж) – результат конфликта.

Игры бывают парные и множественные.

Ходом в теории игр называется выбор одного из предложенных правилами игры действий и его осуществление.

Сами действия называются стратегиями. Число стратегий каждого игрока конечно или бесконечно.

Игры бывают одноходовые и многоходовые. Ходы могут быть личные и случайные. Игры, которые содержат только случайные ходы, теорией игр не изучаются. Игры бывают также с полной информацией и неполной информацией.

7.2. Игра двух лиц с нулевой суммой


Методы теории игр наиболее развиты для конечной одноходовой игры двух лиц с нулевой суммой (т.е. сумма выигрышей игроков равна 0). Такие игры еще называют антагонистическими.

Пусть и – участники игры. Саму игру опишем с помощью так называемой платежной матрицы (матрицы игры) порядка . Строки этой матрицы – это чистые стратегии игрока , а столбцы – чистые стратегии игрока /


Предполагается, что каждому игроку известны все элементы платежной матрицы.

Элемент определяет результат игры, а именно выигрыш игрока при выборе игроками и стратегий и соответственно.

В этом случае достаточно исследовать только платежную матрицу игрока .

В данной игре игрок стремится выбрать такую строку матрицы, чтобы максимизировать свой выигрыш, а игрок – такой столбец матрицы, чтобы минимизировать свой проигрыш.


Bj

Ai

B1

B2

B3

Bn

A1

α11

α12

α13

α1n

A2

α21

α12

α13

α2n

Am

αm1

αm2

αm3

αmn

Рис. 7.1

Пример:


Игра полковника Блотто

Две армии ведут борьбу за два исходных пункта. Армия полковника Блотто (игрок А) состоит из 4–х формирований, армия противника (игрок В) – из 3–х. Правила игры: армия посылает больше формирований, занимает его и уничтожает посланные туда формирования противника. В случае равенства сил противник очков не получает. Общий выигрыш определяется как сумма выигрышей в 2–х пунктах. Платежная матрица представлена на рис. 7.2.




Bj

Ai

3,0

0,3

2,1

1,2


4,0

4

0

2

1

0

0,4

0

4

1

2

0

3,1

1

1

3

0

1

1,3

1

1

0

3

1

2,2

2

2

2

2

2


4

4

3

3

3\0

Рис. 7.2


Задачей теории игр является нахождение решения игры, т.е. определение для каждого игрока его оптимальной стратегии и цены игры.

Оптимальной называется стратегия, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш (или максимально возможный средний проигрыш) независимо от поведения противника.

Ценой игры называется выигрыш (проигрыш), соответствующий оптимальным стратегиям игроков.

В теории игр наилучшим принято считать поведение игроков, при котором каждый игрок предполагает, что его противник не глупее (принцип разумности).

Если игрок А выбрал стратегию i, то его выигрыш составит

Отсюда максимальный гарантированный выигрыш

.

Стратегия, соответствующая называется максиминной стратегией, а – нижней ценой игры или максимином.

Игрок В, рассуждая аналогично, может среди всех своих стратегий выбрать ту, которая обеспечит ему минимальный гарантированный проигрыш.

Стратегия, соответствующая называется минимаксной стратегией, а величина верхней ценой игры или минимаксом.

Если игрок А будет придерживаться максиминной стратегии, то он получает выигрыш не меньше максиминного значения, т.е.


Если игрок В придерживается минимаксной стратегии, то его проигрыш будет не больше минимального значения, т.е.


В общем случае отношения между нижней и верхней ценой игры устанавливаются неравенством

Существуют игры, для которых . Элемент платежной матрицы, отвечающей этим стратегиям, называется Седловой точкой. Ей отвечает цена игры :

Если , то игра выгодна игроку А.

При игра выгодна игроку В.

Если , то игра выгодна обоим игрокам и называется безобидной или справедливой.


7.3. Игра 2–х лиц без седловой точки. Смешанные стратегии


Одна из возможностей расширения стратегий игроков – разнообразить способ выбора своей стратегии, например, «случайно».

Как мы уже отмечали, в отсутствии Седловой точки, игрок А, применяя свою максиминную стратегию, выиграет не менее , а игрок В, применяя свою минимаксную стратегию, проигрывает не более , где . Применение чистых стратегий в каждой партии такой игры не дает возможность игрокам увеличить выигрыш , чем уменьшить проигрыш . Для того, чтобы это было возможным необходимо применять не одну, а несколько чистых стратегий, чередуя их случайным образом с какими–то частотами. Такая стратегия получила название смешанной (ее элементами являются чистые стратегии).

Смешанная стратегия имеет смысл при условии, что игра состоит более чем из одной партии.

Обозначим смешанные стратегии игроков А и В через

и , где

вероятность (частота) применения игроком А чистой стратегии , – вероятность (частота) принятия игроком В чистой стратегии .

Причем и .

Чистые стратегии игроков А и В, для которых вероятности и отличны от 0, называются активными.

Теорема (основная теорема теории игр) (теорема минимакса).

Любая конечная игра двух лиц с нулевой суммой имеет, по крайней мере, одно решение (т.е. пару оптимальных стратегий, в общем случае смешанных) и соответствующую цену.

Решение игры, не имеющей Седловой точки, может осуществляться различными методами. Рассмотрим наиболее важные из них.


7.3.1. Графическое решение игр вида (2×n) и (m×2)


Этот метод применим только к играм, в которых хотя бы один игрок имеет только две стратегии.

Рассмотрим следующую игру (без Седловой точки)

Ожидаемые выигрыши игрока А, соответствующие чистым стратегиям игрока В, представлены в таблице


В

А


Отсюда видно, что ожидаемый выигрыш игрока А линейно зависит от . В соответствии с критерием минимакса игрок А должен выбирать так:


Чистые стратегии

игрока В

Ожидаемые выигрыши игрока А

1

2

N



Пример:

Вj

Аi

В1

В2

В3


А1 доминирующая

одинаковые

В4

А1

2

4

8

6

А2

1

4

6

4

А3

2

4

8

6

А4

8

6

2

1



Замечания: Стратегии, для которых есть доминирующие и дублирующие стратегии можно отбрасывать.


Вj

Аi

В1

В2

В3

В4

А1

2

4

8

6

А4

8

6

2

1

В3 доминирующая




Вj

Аi

В1

В2

В4


А1

2

4

6

2

А4

8

6

1

1


8

6

6

2

6







Чистая стратегия Игрок В

Ожидаемый выигрыш игрока А


цена игры

1

1 + 8


2

1 + 6


3

5х1 + 1

















Чистая стратегия

Игрока А


Ожидаемый выигрыш Игрока В

1

1+6

2

1+1
















7.3.2. Решение игр “m×n” симплекс–методом


Допустим, что все элементы платежной матрицы положительны. Этого можно добиться, добавив ко всем членам матрицы достаточно большое число М. Это приведет к увеличению цены игры на М, а оптимальное решение и не изменится.

B

A

q1

q2

qn

p1

α11

α12

α1n

p2

α21

α12

α2n

pm

αm1

αm2

αmn


Найдем сначала . На основе принципа целесообразности.

или

где

Очевидно:

Таким образом, решение игры свелось к следующей задаче


(1) – это задача линейного программирования

Оптимальная стратегия игрока В находится аналогично. Она является решением задачи.


(2)


Нетрудно видеть, что задачи (1) и (2) – пара двойственных задач. Следовательно, .




8. Проблема оптимизации при принятии решения. Понятие об имитационном моделировании.


Идея оптимальности является центральной идеей кибернетики. Понятие оптимальности вышло в практику проектирования и эксплуатации сложных технических систем, получило строгое и точное определение в математических теориях, широко используется в административной практике. Данное понятие сыграло важную роль в формировании системных представлений. Осознавая роль (ведущую) оптимизационного подхода при решении задач выбора, следует остановиться на ряде ограничений, которые необходимо осознавать при применении данного периода.

1. Оптимальное решение часто оказывается чувствительным к незначительным изменениям в условиях задачи. В связи с этим в теории оптимальности развивается такое направление исследований как исследование устойчивости решения, а также анализ результатов решения на чувствительность к изменению входных параметров, условий и предположений.

2. При решении задач оптимизации следует учитывать, что анализируемая система имеет взаимосвязи с другими системами, а зачастую она является подсистемой основной системы. Тогда задача сводится к задаче локальной оптимизации и необходимо увязывать критерии анализируемой системы с критериями другой системы, в частности, с глобальным критерием оптимизации основной системы.

3. При использовании оптимизационного подхода не следует отождествлять цели системы и критерии, с помощью которых решается задача выбора. Критерий и цели относятся друг к другу как модель и оригинал. Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать. Количественный критерий является лишь приближением цели. Критерий характеризует цель лишь косвенно, иногда лучше, иногда хуже, но всегда приближенно.

4. В постановке задачи оптимизации наряду с критериями важную роль играют ограничения. Даже небольшие изменения ограничений существенно сказываются на результате решения.

При исследовании социотехнических систем, когда необходимо помимо чисто технических вопросов решать организационные и социальные проблемы ситуация значительно усложняется. Учет подобных вопросов не поддается полной формализации. Ввиду этого оптимизация в системных исследованиях не конечная цель, а промежуточный этап. Чем сложнее система, тем осторожнее следует относиться к ее оптимизации. При исследовании сложных систем неизбежно возникают проблемы, выходящие за пределы формальных математических постановок и задач. В ряде случаев, по мере необходимости обращаются к услугам экспертов, т.е. лиц, чьи суждения, опыт и интуиция могут помочь в решении проблемной ситуации.

Экономико–математические методы в определенной степени универсальны и используются для решения различных экономических задач. Однако не любая задача укладывается в рамки модели, для которой уже разработаны эффективные аналитические или численные методы решения. В этом случае пользуются другими, в частности, имитационными методами исследования систем.