WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

Вместе с тем для этих случаев характерна большая ответственность и важность принимаемого решения с точки зрения возможного ущерба, если в дальнейшем результаты проекта не будут достигнуты; эту особенность иногда называют правилом 10-кратных затрат, т.е. затраты на исправление ошибки при переходе от одного этапа жизненного цикла (ЖЦ) проекта к последующему увеличиваются на порядок.

Широкое распространение при решении задач ВОВ и ВПВ в условиях полной неопределенности получили методы экспертных оценок, в частности с использованием ранжирования вариантов или парных сравнений. Существенную роль в применении этих методов играет вид критерия сравнения альтернативных вариантов. Здесь возможны два случая: 1) критерий задается в форме словесной формулировки цели проекта или в виде скалярной величины; этот случай будем называть принятием решения при скалярном критерии; 2) критерий сравнения вариантов представляет собой векторную величину.

Методы экспертных оценок и другие родственные им методы объединяет то, что основой для решений экспертов в большей степени служит качественная информация. Вместе с тем для обработки мнений экспертом применяются такие математические методы как корреляционный анализ, проверка статистических гипотез, многокритериальная оптимизация и др.

3.1 Скалярный критерий, ранжирование вариантов Методом ранжирования вариантов при скалярном критерии q, а также в случае словесной формулировке цели Ц оперативно решается широкий круг задач ВОВ и ВПВ в условиях полной неопределенности, в частности задачи с моделями (см. (10)), q, 1, ЭК,, Ц, 1, ЭК,, Х, 1, ЭК, Vo, q,o1, ЭК, Vo, Ц, 1, ЭК, Vo, Х, 1, ЭК, Vo, Vo, V r, q, 1, ЭК, r, Ц, 1, ЭК, r, Х, 1, ЭК.

Простейший метод экспертных оценок, основанный на ранжировании вариантов, заключается в следующем [9].

Пусть имеется группа из m экспертов {j = 1,..., m, m 2} и множество вариантов решения = {v(i), i = 1,..., n}. Сформулирована целевая функция принятия решения в виде критерия q или цели Ц.

Vo В результате сопоставления вариантов по критерию q на основе накопленного опыта и профессиональных знаний каждый эксперт определяет начальный вектор рангов вариантов, для j-го эксперта этот вектор y(i) имеет вид y( j) = (y( j,1), y( j, 2),..., y( j, n)), где y( j, i) – ранг варианта v(i) или vi решения, присваиваемый j-м экспертом, при этом y( j,h) < y( j,t), если вариант vh предпочтительнее варианта vt по критерию Q. Допускается y( j, h) = y( j,t), (h t), а также отсутствие значений y( j, i) (знак «–») для вариантов, которые j-й эксперт считает одинаково неперспективными.

Вектора y( j), j = 1...m образуют m n матрицу рангов Y = y( j, i), mn причем y( j, i){1;2;K;n;(-)}.

Требуется по значениям компонентов матрицы Y определить:

- оптимальный вариант или сформировать подмножество предпочтительных вариантов, соVo держащее оптимальное решение;

- рейтинги вариантов;

- степень согласованности мнений экспертов (рассчитать коэффициент конкордации W и проверить его значимость).

Ранжированием совокупности (множества) вариантов Vo ={v(i, j), i =1,...,n} называется нумерация вариантов v(i) в соответствии с возрастанием (или убыванием) некоторого критерия q. Ранг x(i) варианта v(i) указывает место, которое занимает i-й вариант среди других вариантов, расположенных в соответствии с данным критерием. Ранжирование часто применяется, когда значения q(vi ) для вариантов нельзя измерить или рассчитать. Окончательным результатом ранжирования n вариантов решения j-м экспертом является нормированная последовательность (вектор, ряд) x( j) = (x( j,1), x( j, 2),..., x( j, n)), а h-м экспертом x(h) = (x(h,1), x(h, 2),..., x(h, n)).

Причем для суммы рангов x( j, i) любого эксперта при правильном ранжировании должно выполняться условие нормировки n (14) x( j,i) = n(n +1) 2.

i=Степень связи между последовательностями рангов x( j,1), x( j, 2),..., x( j, n) и x(h,1), x(h, 2),..., x(h, n) оценивается с помощью коэффициентов ранговой корреляции K по Спирмену или по Кендаллу. Значения K принадлежат интервалу [-1; 1]. Если последовательности x( j) и x(h) равны, т.е. мнения экспертов j и h совпадают, то K = 1, если же ранжирование вариантов двумя экспертами полностью противоположно, то K = -1, и если ранги в последовательностях x( j) и x(h) независимы, то K 0.

Например: номера вариантов ( n = 5 ): 1 2 3 4 ранги j-го эксперта (х(j, i)): 3 1 2 5 ранги h-го эксперта (х(h, i)): 2 3 1 4 причем в соответствии с (14) 5 x( j, i) = x(h, i) = 15.

i=1 i=Коэффициент ранговой корреляции по Спирмену KC рассчитывается по формуле n 6 j, i)- x(h, i)) (( i=KC = 1-. (15) n(n2 -1) Для нашего примера KC равен 1+ 22 +1+1+KC = 1- 6 = 0,6.

5(52 -1) Коэффициент конкордации W оценивает степень согласованности мнений m экспертов ( m > 2 ) при ранжировании вариантов. Если все эксперты одинаково проранжировали варианты, т.е. их мнения полностью совпадают, то W = 1, если связи между рядами x( j), j = 1,K,m нет, т.е. мнения экспертов сильно расходятся, то W близко к нулю. Таким образом, значения коэффициента W принадлежат интервалу [0;1].

В случае, когда компетентность экспертов не учитывается, т.е. для всех экспертов веса одинаковы и равны 1, расчет коэффициента конкордации производится по формулам n m x( j,i)- m(n +1) i=1 j= W =, (16) m m2n(n2 -1)- m j) T( j=m t( j,i)(t ( j,i)-1) i=T ( j) =, j = 1,K,m, где t( j,i) – число повторений рангов x( j,i) в j-м ряду.

В случае, когда учитывается компетентность экспертов введением весовых коэффициентов c( j), j = 1,K,m, коэффициент W рассчитывается следующим образом n d(i) i=W =, m m m2n(n -1)-12m j) j) m T( c( j=1 j= (17) m n m d( j) = c ( j) x ( j, i) - c ( j) x ( j, i).

n i=1 i=1 j= Веса c( j) могут определяться различными путями. Например, на основе учета квалификации, образования, стажа работы по специальности и т.д. Более объективно для определения c( j) можно использовать тесты или методы ранжирования другой группой экспертов.

Заметим, что используемые в формулах (15) – (17) ранги x( j, i) обязательно должны удовлетворять условию нормировки (14). Например, ранги y( j, i), проставленные j-м экспертом и занесенные в исходную матрицу рангов Y для n = 6, равны y( j) = (2,1,1, -, -, -) и не удовлетворяют условию (14), после нормирования они имеют вид x( j) = (3; 1,5; 1,5; 5; 5; 5), т.е. выполняется условие x( j, i) = = 21.

i=В этом примере последовательность рангов y( j) преобразуется в нормированный ряд x( j) следующим образом. Эксперт поставил второй v2 и третий v3 варианты на первое место (две единицы в ряду y( j) ). В нормированном ряду два лучших варианта в сумме должны давать 1+ 2 = 3. Поэтому этим вариантам присваиваются одинаковые значения x( j, 2) = x( j, 3) = 3 2 = 1,5. На третье место j-й эксперт поставил 1-й вариант, поэтому x( j,1) = 3. Остальные варианты эксперт считает одинаково неперспективными, они должны стоять на 4-м, 5-м и 6-м местах, поэтому 4 + 5 + x( j,4) = x( j,5) = x( j,6) = = 5.

Достоверность предположения о согласованности мнений экспертов проверяется методами проверки статистических гипотез. Статистические гипотезы представляют собой некоторые предположения относительно характеристик случайных величин, вероятностных связей, вида зависимостей и т.п., которые подлежат проверке. Различают нулевые и альтернативные гипотезы. К нулевым гипотезам относятся предположения о равенстве нулю определяемых статистических показателей или отсутствии различия между ними.

Например, коэффициент ранговой корреляции K равен нулю или коэффициент конкордации W = 0. В этих случаях отклонения оценок K и W от нуля объясняются лишь случайными колебаниями в статистических данных. Альтернативными называются все остальные гипотезы, например, K > 0, K < или W > 0.

Процедура обоснованного сопоставления гипотезы с полученными при исследовании практическими результатами (данными) называется статистической проверкой гипотез. Для осуществления проверки используется некоторая случайная величина – критическая статистика, которая связана с рассчитанным параметром (K, W и т.д.), при этом известен закон распределения в предположении правильности нулевой гипотезы, это распределение определяет соответствующий статистический критерий. Обычно критерий носит название закона распределения критической статистики.

Например, для проверки значимости коэффициента конкордации W, т.е. проверки гипотезы, что W существенно больше 0, могут использоваться Z-критерий Фишера и критерий «Xu-квадрат» Пирсона (или 2 ).

В первом случае в качестве критической статистики используется величина = 0,5ln[(n +1)W (1-W )], (18) имеющая распределение с числами степеней свободы 1 = n -1, 2 = (m -1)1, (19) здесь n, m – число вариантов и экспертов соответственно.

Во втором случае рассматривается величина ^ 2 = m(n -1)W, (20) подчиняющаяся распределению Пирсона с = n -1 (21) степенями свободы.

Число степеней свободы соответствует числу свободно варьируемых данных, по которым рассчитывается статистический показатель (в нашем примере W ), это число определяется как разность между объемом выборки и числом наложенных связей.

Для формализации процедуры проверки статистической гипотезы область значений критической статистики делится на две части – допустимую L, в которой наиболее вероятны значения в предположении правильности нулевой гипотезы, и критическую Lкр, внутри которой появление значений при условии правильности нулевой гипотезы маловероятно [11].

Если рассчитанная по результатам экспертизы оценка критической статистики принадлежит L, то принимается нулевая гипотеза и исследуемый показатель считается незначимым. В противном слу чае, т.е. когда принадлежит Lкр (или не принадлежит L ), нулевая гипотеза отвергается, а исследуемый показатель считается значимым или существенно отличным от нуля, например, W существенно больше нуля и мнения экспертов можно считать согласованными.

Границу гр между областями L и Lкр выбирают уровнем значимостью 100, % или максимальной вероятностью ошибки первого рода. Ошибка первого рода возникает, когда рассчитанная по резуль татам экспертизы оценка критической статистики, принадлежащая Lкр, будет отброшена нулевая гипотеза, которая в действительности справедлива. При экспертных оценках рекомендуется брать = 0,01; 0,025 или 0,05 (соответственно уровни значимости 1 % ; 2,5 % или 5 % ).

Проверка значимости коэффициента конкордации W производится в следующем порядке.

1 Выбирается статистический критерий (Фишера или Пирсона). При n 7 рекомендуется использовать критерий Пирсона.

2 По формуле (18) или (20) рассчитывается оценка критической статистики ( или 2 ).

3 Задается уровень значимости 100, %, рассчитываются числа (или число) степеней свободы по формулам (19) или (21) и по соответствующей статистической таблице критерия определяется граничное (гр) или табличное (, ) значение. Например, для критерия Пирсона по табл. 1П1 по значениям т = n -1 и 100, % определяется 2 (, ).

т 4 Принимается решение: если т (, ), то нулевая гипотеза отвергается и коэффициент конкор дации W значим, при соответствующем значении 100, %, если < т (, ), то имеет место нулевая гипотеза и W незначим.

Для облегчения принятия решения по результатам высказываний экспертов рассчитываются результирующие (суммарные) и средние ранги вариантов, т.е.

m xs(i) = j, i) и x(i) = xs(i), i = 1,K, n.

x( m j=По значениям xs(i) и x(i) оцениваются рейтинги вариантов R(i), i = 1,K,n для случая значимого коэффициента W и R1(i), i = 1,K,n при незначимом W. Расчет R(i) и R1(i) выполняется по формулам m R(i) = (22) (1 x( j, i)), i = 1,K,n, m j= n R1(i) = (23) xs(i), i = 1,K,n.

xs(i) i= Заметим, что в формуле (22) обычно принимается 1 x( j, i) = 0, если x( j, i) = n`.

Пример 1. В качестве примера рассмотрим обработку результатов экспертизы, представленных в табл. 1.

1 Оценки экспертов Эксперты Варианты (n = 6) (m = 4) 1 2 3 4 5 1 1 2 1 4 3 2 1 2 2 3 1 3 1 1 3 2 3 4 1 1 3 3 4 После нормирования рангов данные заносятся в табл. 2.

2 Нормальные ранги Варианты (n = 6) ЗначеЭксперты ния 1 2 3 4 5 T ( j) 1 1,5 3 1,5 5 4 6 0,2 1,5 3,5 3,5 5 1,5 6 3 1,5 1,5 4,5 3 4,5 6 4 1,5 1,5 4 4 6 4 2,9,xs(i) 6 13,5 17 16 -4,xs(i)- m(n +1)/ -8 -0,5 3 2 20,(xs(i)- m(n +1)/ 2)64 0,25 9 4 По результатам табл. 2 рассчитывается коэффициент конкордации (см. (16)) xs(i)- i=W = = 0,621.

42 6(62 -1)- 4(0,5 +1+1+ 2,5) Проверку значимости коэффициента W произведем по критерию «Хи-квадрат». Расчетное значение критерия в соответствии с (20) равно 2 = m(n -1)W = 12,42.

Значение 2 сравнивается с табличным, получаемым при = 0,05 и = n -1 = 5.

Так как 2 = 12,42 > 2(0,05; 5) =11,07, т то мнения экспертов при уровне значимости 5 % можно считать согласованными.

Рейтинги вариантов, рассчитанные по формуле (22), равны:

4 1 1 1 R(1) = =0,667 ; R(2) = =0,488 ;

4 x( j,1) 4 x( j, 2) j=1 j=4 1 1 1 R(3) = =0,356 ; R(4) = =0,196 ;

4 x( j, 3) 4 x( j, 4) j=1 j=4 1 1 1 R(5) = =0,326 ; R(6) = =0,188.

4 x( j, 5) 4 x( j, 6) j=1 j=Таким образом, наибольшие рейтинги по согласованному мнению экспертов имеют варианты 1 и 2.

Методы экспертных оценок имеют ряд разновидностей, отличающихся способами анализа вариантов экспертами (обычное ранжирование, парные сравнения и др.), обработки результатов, а также различиями на других стадиях проведения экспертиз. Обычно выделяют следующие стадии:

1) формулировка ЛПР проблемы и цели экспертизы;

2) подбор ЛПР основного состава рабочей группы (РГ);

3) разработка РГ и утверждение у ЛПР технического задания на проведение экспертного опроса;

4) разработка РГ подробного сценария проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок), включая конкретный вид экспертной информации (слова, условные градации, числа, ранжировки, разбиения или иные виды объектов нечисловой природы) и методы анализа этой информации (вычисление медианы Кемени, статистический анализ люсианов и иные методы статистики объектов нечисловой природы и других разделов прикладной статистики);

5) подбор экспертов в соответствии с их компетентностью;

6) формирование экспертной комиссии (целесообразно заключение договоров с экспертами об условиях их работы и ее оплаты, утверждение ЛПР состава экспертной комиссии);

7) проведение сбора экспертной информации;

8) анализ экспертной информации;

9) при наличии нескольких туров – повторение двух предыдущих этапов;

10) интерпретация полученных результатов и подготовка заключения для ЛПР;

11) официальное окончание деятельности РГ.

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.