Решение многокритериальных задач с субъективными моделями 5
Задача отбора студентов в учебный центр
жүктеу/скачать 0.56 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- Расчеты
- Анализ результатов
- ЗаключениеError: Reference source not foundError: Reference source not found
- Список использованных источников
Задача отбора студентов в учебный центрОписание задачиБудем рассматривать задачу ранжирования студентов-второкурсников, поступающих на отдельные кафедры ФРТК МФТИ и в учебный центр в учебном центре МФТИ им. В.В.Калашникова, где студенты учатся разработке программ и телекоммуникационным технологиям. На основании анализа зависимости успешности учебы студентов в центре от их качеств (известных на этапе собеседований) были выделены следующие критерии отбора:
Некоторые критерии, такие как средний балл, определяются точно. Другие определяются на основе мнения интервьюера. Как правило, интервьюер выражает свое мнение о студенте по каждому из критериев ключевым словам, которым соответствуют определенные числовые оценки. Различные критерии могут иметь различную важность с точки зрения ЛПР. Приоритеты критериев задавались при помощи весового вектора, т.е. каждому критерию назначался вес, который отражал собой важность данного критерия при оценке студентов, также с каждым критерием связывалась шкала оценок для данного критерия. ЛПР назначил веса критериям, с учетом, что все критерии имеют примерно одинаковую значимость, кроме последнего критерия (мнение интервьюера, стоит ли брать), который имеет важность примерно такую же, как все остальные вместе взятые. Оценки каждого студента по всем этим критериям (кроме двух первых критериев) оцениваются несколькими интервьюерами. Это необходимо дня того, чтобы уменьшить влияние субъективности мнения интервьюера. Заметим, что иногда не удается оценить студента по некоторым критериям. При формализации задачи существует несколько способов обхода такой проблемы, в данной работе использовалось усредненных по всем альтернативам значений оценки по критерию. РасчетыРасчетный процесс для этой задачи строился подобно предыдущей, поэтому нет смысла повторять все его шаги с приведением промежуточных результатов. Наиболее «состоятельными» в этой задаче оказались три метода, указанных в предыдущем пункте (Борда, арифметической и степенной функции полезности), а также метод ELECTRE. Ниже в таблице выделены только несколько первых результатов и несколько последних:
К сожалению, приведение таблицы принятых решений ранжированию студентов будет слишком громоздко, и к тому же это потребует сопоставления и анализа результата. Стоит лишь сказать, что среди первых двадцати студентов, выделенных в данном расчете, и в начале списка рейтингов принятых на кафедру, наблюдается практически стопроцентное совпадение фамилий. Впрочем, последние двадцать фамилий из таблицы выше оказались в списке незачисленных в центр. Эти совпадения подтверждают применимость разработанного алгоритма и к задаче большей размерности, чем, к примеру, задача о подключении клиента, где имеется всего три альтернативы и четыре критерия. Анализ результатовНа основе проведенных вычислений понятно, что применение некоторых методов МКПР к конкретным задачам в отдельных случаях не оправдано, а порой и вредоносно с точки зрения чистоты результата. Однако, в процессе многошагового человеко-машинного решения той или иной задачи можно исключить все «непригодные» методы, проанализировать (на основе информации о финальных весах), насколько те или иные методы коррелируют или, наоборот, различны, сделать методологические выводы о пригодности конкретных методов к конкретным типам задач. Если удастся каким-либо образом формализовать оценку методов, автоматизировать процесс их отсеивания, не требовать участия в этом ЛПР, то получится система, которая не только находит оптимальное решение задачи МКПР, но и позволяет сильно упростить процесс последующего решения подобных задач, явно указав те методы, которые являются наиболее пригодны для них. Под оптимальным решением здесь в очередной раз понимается наиболее надежное, обладающее большой степенью доверия, с учетом того, что получено оно абсолютно автоматическим путем, без участия ЛПР. ЗаключениеError: Reference source not foundError: Reference source not foundВ данной работе были разработаны, реализованы и применены при решении различного рода оптимизационных задач итерационные алгоритмы многокритериального ранжирования, основной идеей которых является использование многометодности как залога надежности и «доверительности» результатов. Введены понятия сходимости итерационного процесса, критерии прекращения расчетов, рассмотрены различные способы перехода от одной итерации к другой. На основе результатов вычислений проведен сравнительный анализ как самих нововведенных алгоритмов, так и конкретных методов, используемых в них. По итогам нескольких циклов расчетов показано, что приемлемость того или иного метода при решении конкретной задачи определяется прежде всего спецификой и задачи, и метода. Также построена интерактивная процедура «отсеивания» непригодных методов, повышающая детерминированность и надежность получаемых результатов. Таким образом, одним из направлений дальнейшей работы остается полная автоматизация процедуры принятия решений, сведение к нулю участия ЛПР в процессе. С чисто практической стороны следует применить разработанные алгоритмы к решению более сложных задач из указанной предметной области (в данном случае это телеком), с более обширными моделями и более полной информацией о предмете. И, конечно, существует чисто методологическое направление, нацеленное на исследование и усовершенствование существующих методов многокритериального принятия решений, а возможно и изобретение новых. Список использованных источников
жүктеу/скачать 0.56 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|