36896

Спрощена інструкція по роботі з СППР PRIME Decisions

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

для всіх атрибутів які використовуються для прийняття рішень. Введення альтернативних значень для готової цілі та для атрибутів на основі яких здійснюється вибір. Введення альтернатив для головної цілі та для атрибутів в додатковому вікні lterntives 3. Ввести у відповідні стовпці альтернативні значення для атрибутів на основі якого здійснюється вибір.

Украинкский

2013-09-23

385.5 KB

11 чел.

Спрощена інструкція по роботі з СППР PRIME Decisions

1. Коротка характеристика та запуск системи. 

СППР PRIME Decisions призначена для підтримки прийняття управлінських рішень в економіці на основі такого математичного метода, як дерев рішень (дерево значень). Для запуску системи слід активізувати наступну командну послідовність:МойкомпьютердискЕdoсumentsПреподавателиГужваБакалаври6107Лабораторна робота3 PRIME DecisionsPrime. exe, в результаті чого зявиться основне та три додаткові  робочі вікна: Value Tree, Alternatives, Preference Information (рис.1).

    

Рис. 1. Основні робочі вікна СППР PRIME Decisions

2. Створення дерева рішень для конкретної предметної ситуації.

Для цього слід виконати наступні дії:

2.1. Зробити активним та повномасштабним додаткове робоче вікно Value Tree (рис.2)

2.2. Натиснути на праву кнопку миші і в контексному меню, що зявиться, активізувати вертикальну команду New Main Goal.

    

Рис.2. Побудова дерева рішень (дерева значень) для конкретної проблемної ситуації в додатковому робочому вікні Value Tree 

2.3. В додатковому вікні другого рівня Main Goal ввести назву задачі, вирішення якої здійснюється (наприклад, вибір найкращого банка для отримання кредиту) і натиснути ОК.

2.4. Знову натиснути на праву кнопку миші і в контекстному меню, що зявиться, вибрати вертикальну команду New Attribute:

2.5. В додатковому вікні другого рівня New Attribute ввести назву першого атрибута, на основі якого буде здійснюватися вибір (наприклад розмір відсоткової ставки при виборі банку) і натиснути ОК.

2.6. Повторити дії пункту 2.5. для всіх атрибутів, які використовуються для прийняття рішень.

В результаті буде побудоване дерево рішень Value Tree для конкретної задачі (рис.2).

3. Введення альтернативних значень для готової цілі та для атрибутів, на основі яких здійснюється вибір.

Для цього необхідно виконати наступні дії:

3.1. Зробити за допомогою командної послідовності Windows Alternatives  активними  та повномасштабним додаткове робоче вікно Alternatives (рис.3).

    

Рис.3. Введення альтернатив для головної цілі та для атрибутів в додатковому вікні Alternatives

3.2. Натиснути на праву кнопку миші і в контекстному меню, що зявиться, активізувати вертикальну команду New Alternatives.

3.3. В таблицю альтернатив замість слова Alternative1, що зявиться після виконання попередньої дії, ввести назву реальної альтернативи для головної цілі (наприклад,  Правекс-банк).

3.4. Повторити дії пунктів 3.2. - 3.3. для введення інших альтернатив щодо головної цілі;

3.5. Ввести у відповідні стовпці альтернативні значення для атрибутів, на основі якого здійснюється вибір. При цьому можливі такі ситуації:

- для кількісних атрибутів слід вводити відповідні числові значення;

- для якісних атрибутів слід вводити словесні описи рівнів градації якісного атрибуту (наприклад, для атрибута "можливість пролонгування кредиту" - це "є" чи "немає") ;

- у тому випадку, коли немає можливості точно вказати значення кількісних чи якісних атрибутів, слід вводити рейтингову оцінку, виходячи з власних субєктивних уподобань (наприклад, для атрибута "Репутація банка" - це "1, 2, чи 3").

Примітка: не допускається така ситуація - якийсь із атрибутів має однакові значення для всіх альтернатив!

4. Ранжування окремих значень кожного із атрибутів та атрибутів між собою.

Для цього слід виконати такі дії:

4.1. Зробити за допомогою командної послідовності WindowsPreference активним та повномасштабним додаткове робоче вікно Preference Information (рис.4). В цьому вікні можно викликати один із трьох режимів:

    

Рис.4. Структура додаткового робочого вікна Preference Information, призначеного для ранжування окремих значень кожного із атрибутів та атрибутів між собою

- Score Assessment - для ранжування окремих значень кожного із атрибутів;

-  Weight Assessment - для ранжинування атрибутів між собою;

- Holistic Comparison - для цілістного порівняння( у випадку використання багаторівневого дерева для підтримки прийняття рішень);

4.2. Для здійснення ранжування окремих значень кожного із атрибутів слід двічі клацнути маркером миші на словосполученні Score Assessment проти першого атрибута, в результаті чого зявиться додаткове вікно другого рівня Score Assessment (рис.5), яке складається з двох частин: у лівій - неранжовані (unranked) значення, у правій - ранжовані (ranked) значення. Після цього необхідно у лівій частині вибрати найкраще з субєктивної точки зору значення та натиснути на кнопку Rank, що зявиться посередині. Потім повторити ці дії для решти значень вибраного атрибута. В результаті таких дій всі значення атрибуту будуть перенесені в праву частину з присвоєнням відповідного рангу. На закінчення слід натиснути ОК.

    

Рис.5. Ранжування окремих значень кожного із атрибутів за допомогою додаткового вікна другого рівня Score Assessment

4.3. Повторити дії, описані в пункті 4.2, для решти атрибутів;

4.4. Для проведення ранжування атрибутів між собою слід двічі клацнути на словосполученні Weight Assessment ( з червоною стрілкою зліва), після чого зявиться додаткове вікно другого рівня з однойменною назвою (рис.6). В  цьому вікні незаповненими є два стовпця: Lower bound - нижня межа, Upper bound - верхня межа. Спочатку необхідно визначитись й найсуттєвішим (найважливішим) з субєктивної точки зору атрибутом та  присвоїти йому оцінку: 100 (для Lower bound) та 100 (Upper bound), (наприклад, для атрибуту "розмір відсоткової ставки”). Далі необхідно вказати оцінку ранжування для решти атрибутів, виходячи з такого правила: оцінка ранжування кожного наступного атрибута повинна бути меншою від оцінки ранжування попереднього атрибута, причому зліва (Lower bound) значення менше, а ніж справа (Upper bound), (Допускається перетин діапазонів оцінок). На закінчення слід натиснути ОК.

    

Рис.6. Ранжування атрибутів між собою за допомогою додаткового вікна другого рівня Weight Assessment

Примітка: режим Holistic Comparison не є обовязковим.

5. Проведення розрахунків побудованої моделі.

Для виконання цього кроку слід активізувати піктограму Calculate Model

(крайня справа на інструментальній панелі основного робочого вікна) та натиснути ОК.

6. Перегляд результатів проведених розрахунків.

СППP PRIME Decisions дозволяє отримати наступні підсумкові графіки та таблиці (для відображення на екрані слід активізувати в головному меню основного робочого вікна команду Windows та вибрати у вертикальному меню, що зявиться, відповідну команду) (рис.7-10):

- Value Intervals - інтервали значеь;

- Weights - ваги ( або вагомість) окремих атрибутів;

- Dominance  -  попарне порівняння альтернатив для головної цілі (домінування однієї із альтернатив у парі);

-  Decision Rules - правила рішень.

    

Рис.7. Підсумковий графік інтервалів значень Value Intervals

Рис. 8. Підсумковий графік вагомості атрибутів Weights

Рис.9. Підсумкова таблиця попарного порівняння альтернатив Dominance

Рис. 10. Підсумкова таблиця правил рішень Decision Rules


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

19101. Устойчивость дискретных систем 199 KB
  Лекция № 13. Устойчивость дискретных систем. Линейная дискретная система с постоянными параметрами стационарный фильтр называется устойчивой если при любых начальных условиях и любом ограниченном входном сигнале выходной сигнал также остается ограниченным то е...
19102. Реализация алгоритмов цифровой фильтрации 281 KB
  Лекция № 14. Реализация алгоритмов цифровой фильтрации. Графическим представлением алгоритмов цифровой фильтрации являются структурные схемы. Структурную схему дискретной системы можно составить либо по разностному уравнению либо с помощью системной передаточн...
19103. Проектирование (синтез) линейных цифровых фильтров 144 KB
  Лекция № 15. Проектирование синтез линейных цифровых фильтров. Под проектированием синтезом цифрового фильтра понимают выбор таких коэффициентов системной передаточной функции при которых характеристики получающегося фильтра удовлетворяют заданным требовани...
19104. Проектирование фильтров с импульсной характеристикой бесконечной длины 174 KB
  Лекция № 16. Проектирование фильтров с импульсной характеристикой бесконечной длины. Фильтры с бесконечной импульсной характеристикой БИХфильтры коренным образом отличаются от КИХфильтров изза наличия обратной связи. Во первых они требуют проверки на устойчив
19105. Основные определения информационной теории измерений 115 KB
  Лекция №1. Введение. Основные определения информационной теории измерений. Цели и задачи курса: данный курс предназначен для освоения базовых понятий теории измерений и базовых принципов построения средств измерения физических величин. Курс знакомит с общими вопр...
19106. Структуры измерительных систем и их характеристики 225 KB
  Лекция № 2. Структуры измерительных систем и их характеристики. Для описания измерительных систем применяются структурные схемы состоящие из функциональных элементов функциональных блоков ФБ измерительных преобразователей ИП связанных между собой входными и вых
19107. Математические модели сигналов 288.5 KB
  Лекция № 3. Математические модели сигналов. Сигнал – процесс изменения во времени физического состояния какогото объекта служащий для отображения регистрации и передачи сообщений. Сигналы – электрические акустические оптические и т.д. Классификация сигналов. Сиг...
19108. Спектральные характеристики непериодических сигналов 191.5 KB
  Лекция № 4. Спектральные характеристики непериодических сигналов. Теория спектрального представления непериодических импульсных сигналов основанная на прямом и обратном интегральных преобразованиях Фурье позволяет осуществлять анализ прохождения сигналов чер
19109. Спектральный анализ непериодических сигналов 246 KB
  Лекция № 5. Спектральный анализ непериодических сигналов Для практических приложений является важным установление связи между преобразованием сигнала и соответствующим этому преобразованию изменением спектральных характеристик. Спектральная плотность сигнала...