Файл: "Метод СТЭМ для задачи принятия решений".pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 28.06.2023

Просмотров: 33

Скачиваний: 2

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

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Теоретические основы применения метода СТЭМ при принятии управленческих решений

1.1. Назначение и характеристика метода СТЭМ

1.2. Этапы реализации метода «СТЭМ»

Глава 2. Практические аспекты применения метода СТЭМ для принятия решений в ООО «Газэнергострой»

2.1. Проблема многокритериального выбора оптимального проектного решения по технологической связи магистральных газопроводов в ООО «Газэнергострой»

ООО «Газэнергострой» - производственное предприятие, занимающееся проектированием и обслуживанием газопроводов.

Проектируемые линии связи должны передавать информацию не только от непосредственных локально сосредоточенных потребителей каналов связи, но и транзитный трафик технологической сети связи. Определение пропускной способности проектируемых линий связи выполняется на основе прогноза потребностей в каналах всех вторичных сетей связи с учетом перспективы развития.

Для направлений информационного обмена между технологическими объектами магистральных газопроводов (компрессорные станции, линейные производственные управления магистральных газопроводов, контролируемые пункты телемеханики) стандартами ОАО «Газпром» нормируются значения показателей надежности – коэффициентов готовности[27].

Вычисление коэффициентов готовности выполняется с использованием компьютерной программы, созданной в ООО «Газэнергострой» («Программа расчета коэффициентов готовности двухполюсных сетей», свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2013615115 от 28.05.2013 г.). Рассчитанные значения коэффициентов готовности (Кг) направлений связи сравниваются с нормативными значениями Кгнорм, которые в данном случае выступают в качестве ограничений по критерию коэффициента готовности при многокритериальном анализе различных альтернатив организации связи. Для каждой альтернативы необходимо определить, выполняются ли требования по надежности связи, и затем исключить из рассмотрения альтернативы, для которых неравенство: Кг  Кгнорм (4) не выполняется. Однако статистика отказов сетевых элементов с течением времени изменяется, в том числе она может и ухудшиться. Надежность сетевых структур, рассчитанная при прежней статистике, и удовлетворяющая нормативным требованиям, может оказаться ниже нормативного уровня.

Таким образом, представляет интерес определение пороговых значений статистических данных по отказам сети, по мере приближения к которым увеличивается риск снижения показателей надежности связи ниже нормативного уровня.

Для решения этой задачи рассмотрим передачу данных между удаленными узлами связи по разветвленной магистральной сети связи ОАО «Газпром» (направления Москва – Екатеринбург, Москва – Нижний Новгород, Москва – Томск) (рисунок 1).

2.2. Сравнение альтернатив по величинам капитальных и эксплуатационных затрат

2.3. Метод сравнения многокритериальных альтернатив

Заключение

ООО «Газэнергострой» - производственное предприятие, занимающееся проектированием и обслуживанием газопроводов.

Проектируемые линии связи должны передавать информацию не только от непосредственных локально сосредоточенных потребителей каналов связи, но и транзитный трафик технологической сети связи. Определение пропускной способности проектируемых линий связи выполняется на основе прогноза потребностей в каналах всех вторичных сетей связи с учетом перспективы развития.

Для направлений информационного обмена между технологическими объектами магистральных газопроводов стандартами ОАО «Газпром» нормируются значения показателей надежности – коэффициентов готовности. Рассчитанные значения коэффициентов готовности направлений связи сравниваются с нормативными значениями, которые выступают в качестве ограничений по критерию коэффициента готовности при многокритериальном анализе различных альтернатив организации связи. Для каждой альтернативы необходимо определить, выполняются ли требования по надежности связи, и затем исключить из рассмотрения альтернативы, для которых неравенство: Кг  Кгнорм не выполняется. Однако статистика отказов сетевых элементов с течением времени изменяется, в том числе она может и ухудшиться. Надежность сетевых структур, рассчитанная при прежней статистике, и удовлетворяющая нормативным требованиям, может оказаться ниже нормативного уровня.

Таким образом, представляет интерес определение пороговых значений статистических данных по отказам сети, по мере приближения к которым увеличивается риск снижения показателей надежности связи ниже нормативного уровня.

Для решения этой задачи рассмотрена передача данных между удаленными узлами связи по разветвленной магистральной сети связи ОАО «Газпром» (направления Москва – Екатеринбург, Москва – Нижний Новгород, Москва – Томск).

Список литературы

Введение

Актуальность. На сегодняшний день во многих отраслях и сферах деятельности отсутствуют формализованные методики выбора оптимального решения, которые должны учитывать совокупность основных технических и экономических показателей объекта. Сравнение альтернативных проектов зачастую выполняется только по критерию экономических затрат при условии. Эти обстоятельства затрудняют выбор оптимального проектного решения. Например, может существовать множество альтернатив, заметно различающихся по своим техническим характеристикам, но вместе с тем удовлетворяющих заданным техническим требованиям при незначительной разнице значений экономических показателей. Отсутствие формализованного процесса выбора оптимального многокритериального проектного решения приводит к появлению тенденций к поиску доминантных альтернатив или подразделение критериев на «существенные» и «несущественные».

Очевидным выходом из проблемы является использование на разных этапах интерактивной процедуры разных методов многокритериального принятия решения, называемое переключением методов. Важным фактором любой процедуры переключения методов является возможность передачи информации, предварительно полученной другими методами, в вычислительную среду, связанную с текущим методом. Разумеется, для ЛПР не исключена возможность вмешательства в процесс передачи информации и корректировки некоторых передаваемых данных.

Все существующие методы в соответствии с используемой техникой решения можно разбить на несколько групп. Известны методы, относящиеся к технике принятия решений типа базисной точки. Характерной особенностью этих методов является одновременное рассмотрение пространства переменных и пространства критериев задачи принятия решений. Одним из таких методов является метод «СТЭМ».

Цель работы – разработка рекомендаций по использованию метода СТЭМ при принятии управленческих решений.

Для достижения цели поставлены следующие задачи:

  • исследовать теоретические основы применения метода СТЭМ;
  • рассмотреть возможности применения метода «СТЭМ» для принятия управленческих решений в ООО «Газэнергострой».

Объект исследования - ООО «Газэнергострой».

Предмет исследования – методика применения метода СТЭМ для принятия управленческих решений.

Теоретической и методологической основой курсовой работы являются работы в области теории принятия управленческих решений, экономических методов в менеджменте.


При проведении исследований в курсовой работе применялись следующие методы: анализ, обобщение, сравнение, метод СТЭМ и другие методы.

Информационная основа выполнения курсовой работы – материалы ООО «Газэнергострой».

Глава 1. Теоретические основы применения метода СТЭМ при принятии управленческих решений

1.1. Назначение и характеристика метода СТЭМ

Метод СТЭМ был разработан в конце 60-х гг. XX века группой исследователей, которая включала будущего академика РАН О. И. Ларичева (1934-2003) и троих французских специалистов — Р. Бенайюна, Ж. Монгольфье и Ж. Терни[1]. Метод «СТЭМ» нашел многочисленных последователей, которые модифицировали его различным образом.

Идея метода «СТЭМ» состоит в том, чтобы задавать ЛПР как можно более простые вопросы относительно его предпочтений. Ответы на эти вопросы используются для модификации критериальных ограничений[2].

Рассмотрим этот метод с точки зрения четырех требований к итеративным методам[3].

1. Анализ сходимости невозможен, так как нет информации, определяющей выбор критерия, определяемого лицом, принимаемым решение. Более того, выбор критерия — неструктуризованный элемент метода. Эта величина может оказаться слишком большой, в результате чего наиболее предпочтительное решение будет отсечено.

2. Нет права на ошибку — отсеченное наиболее предпочтительное решение вернуть невозможно.

3. Вопросы типа классификации критериев, задаваемые ЛПР, просты. Это и есть основное достоинство метода, особенно учитывая то, что это был первый метод, в котором внимание уделялось именно простоте вопросов. В то же время, процедура содержит и сложные вопросы о назначении критерия[4].

Профессор Корнелльского университета (США) Д. И. Лаукс, известный
специалист в области поддержки принятия решений в сфере водного хозяйства, заметил, что постоянное сужение множества допустимых значений критериев — недостаток метода «СТЭМ», и предложил его модификацию, не имеющую этого недостатка[5]. В модифицированном методе на исходной итерации наряду с идеальной точкой определяется некоторое парето-эффективное решение и соответствующий недоминируемый критериальный вектор, который сравнивается ЛПР с идеальной точкой. Если лицо, принимающее решение, не удовлетворено решением, то от него требуется указать, значение какого критерия, можно идти на уступки.


Компьютер рассчитывает новое решение и новую недоминируемую по
Слейтеру критериальную точку, после чего ЛПР следует либо согласиться с таким изменением решения, либо отказаться от него. Далее ЛПР снова определяет наименее удовлетворительный критерий, возможные уступки[6]. Таким образом, исключается один из главных недостатков метода «СТЭМ» — отсутствие права на ошибку.

Поскольку в модифицированном методе назначаемые величины уступок
являются, по существу, пробными, не окончательными, это делает их назначение не столь ответственным и, следовательно, более простым шагом.
Таким образом, был разработан метод, относительно простой для ЛПР и применимый на практике. Этот метод можно также рассматривать как модификацию метода уступок[7].

Примером применения этого метода служит разработка водохозяйственной системы в одной из стран Африки, осуществленная Д. П. Лауксом еще
в 70-х гг. XX века. Лица, принимающие решение, находились в этой африканской стране, а суперкомпьютер, который мог решать соответствующую
задачу оптимизации — в Корнелльском университете[8]. Поскольку компьютерные сети в то время отсутствовали, передача данных, необходимых для
формулировки очередной задачи оптимизации, осуществлялась по обычному телефону. Лица, принимающие решения, получив от Д. П. Лаукса парето-эффективное решение и соответствующие значения критериев, анализировали их и формировали критериальные уступки, которые передавались в Корнелльский университет по телефону. Д. П. Лаукс вводил данные в компьютер, решал задачу оптимизации и передавал ЛПР новое парето-эффективное решение и значения критериев. В результате за несколько итераций было найдено решение, удовлетворившее лиц, принимающих решения[9].

Недостатком метода является его неструктуризованность, состоящая в
необходимости назначать величины уступок, причем практически вслепую,
без знания их последствий[10]. Можно, конечно, рассчитать и предоставить лицу, принимающему решения, дополнительную информацию в виде норм критериального замещения в текущей точке, но эта локальная информация не поможет ЛПР, желающему выбирать достаточно существенные уступки для
того, чтобы быстро улучшать решение. Из неструктуризованности следует,
что нет гарантии сходимости метода к решению, наиболее предпочтительному для ЛПР. При применении этого метода ЛПР может удовлетвориться
некоторым найденным решением только потому, что не удалось обнаружить
более предпочтительного[11].


Метод линейных ограничений «СТЭМ» можно использовать на любом этапе интерактивной процедуры поиска наилучшего решения. В этом методе в качестве исходных данных стандартной формы представления задачи принятия решений, которая включает количество переменных, описывающих задачу принятия решений, количество ограничений на область допустимых решений, матрицу ограничений, количество критериев, по которым оценивается решение, и матрицу целевых функций[12]. Вычислительный этап заключается в построении матрицы значений целевых функций и расчете допустимого пробного решения. На главной диагонали матрицы расположены максимальные значения для каждого из критериев, представляющие идеальное решение в пространстве критериев, которому, в общем случае, может не соответствовать альтернатива из пространства переменных и которое может быть недостижимо. В процессе поиска пробного решения выполняется минимизация каждого критерия для нахождения нижней границы области его значений. Очевидно, что вектор результатов минимизации представляет наихудшее решение в пространстве критериев[13]. Во время определения допустимого пробного решения вычисляется вектор весовых коэффициентов критериев. Идеальное и наихудшее решение, а также вектор весовых коэффициентов могут быть использованы другими методами на следующих этапах процедуры. Весовые коэффициенты можно использовать для упорядочения критериев в методе лексикографической оптимизации[14]. Переход от весовых коэффициентов к упорядочению очевиден: критерий с наибольшим весовым коэффициентом является наиболее важным, с наименьшим весовым коэффициентом — наименее важным.

1.2. Этапы реализации метода «СТЭМ»

Процедура «СТЭМ» предназначена для решения многокритериальных задач линейного программирования.

Рассмотрим фазы расчетов и анализа в методе «СТЭМ».

Фаза 1. Проводится оптимизация по каждому критерию отдельно, при этом значения всех остальных критериев заносятся в табл. 1.

Таблица 1

Относительные значения критериев[15]

Критерий

CI

C2

CN

CI

1

C21

CN1

С2

C12

1

CN2

CN

C1N

C2N

1


В таблице C1j — значение 1-го критерия при оптимизации по j-му критерию. Ясно, что диагональные элементы равны единице, а все прочие меньше единицы. Очевидно, что после нормирования наибольшее значение каждого критерия равно единице, а наименьшее - нулю[16]. Любой столбец содержит значения соответствующего критерия, достигаемые при оптимизации по всем критериям[17].

В таблице 1 представлена ценная информация, характеризующая область допустимых значений. Так, если значения как их-то двух столбцов близки для каждой из строк (кроме строк, содержащих единицы в этих столбцах), то два соответствующих критерия сильно зависимы, так как изменения всех иных критериев (кроме этих двух) одинаково влияют на эти два критерия[18]. Можно выявить также и противоречивые критерии: высокая оценка по одному сопровождается низкой оценкой по другому. Такая информация весьма полезна для ЛПР, изучающего возможности, предоставляемые областью D допустимых значений[19].

Фаза 2. По табл. 1 вычисляются индексы критериев.

Пусть ai — среднее значение, взятое по всем элементам i-го столбца (кроме единицы). Тогда li (индекс i-го критерия) вычисляется из соотношений:

(1)

Индекс критериев может быть назван коэффициентом внимания, которое следует уделять критерию при поиске решения[20].

Предположим, что все элементы i-го столбца в табл. 1 близки к единице. Тогда среднее значение тоже близко к единице, (1 — ai) мало и соответствующий индекс мал[21]. Действительно, если при оптимизации по другим критериям значение данного критерия близко к наилучшему, то ему вряд ли стоит уделять внимание. Наоборот, критерию, сильно зависящему от изменений других критериев (од мало), должны соответствовать большие значения индекса. Индексы называют иногда техническими весами потому, что в отличие от весов wi они не назначаются ЛПР, а вычисляются[22].

3. Производится оптимизация по глобальному критерию. Глобальный критерий имеет вид:

(2)

где li определяются из (1).

Решение, найденное при оптимизации, предъявляется ЛПР[23].

Фаза анализа.

1. ЛПР анализирует вектор значений критериев у1 найденный при оптимизации по критерию (2). Затем ему задается вопрос: все ли компоненты вектора y1 имеют удовлетворительные значения? Если да, то решение получено.