"Автоматизированная система поддержки принятия решений по оценке степени доверия клиенту в системе электронных платежей"
Методы поиска удовлетворительных решений
жүктеу/скачать 1.48 Mb.
|
- Бұл бет үшін навигация:
- 2.10.1.8. Методы принятия групповых решений
- 3. Базы данных
2.10.1.7. Методы поиска удовлетворительных решенийПроцедура SIGMOP Процедура SIGMOP основан на информации об уровнях критериев и предназначен для исследования множества допустимых решений и поиска наилучшего решения. [14] Альтернативы в данной процедуре не заняты, критерии могут быть только количественные. Операции, выполняемые в процедуре SIGMOP это назначение весов критериев, которые назначает лицо, принимающее решение, и выделение критериев, оценки по которым должны быть улучшены. Чувствительность к ошибкам процедуры SIGMOP высокая.
Метод STEM так же, как и процедура SIGMOP основан на информации об уровнях критериев и предназначен для исследования множества допустимых решений и поиска наилучшего решения. [14] В Методе STEM выполняется операция по определению удовлетворительного значения критерия. Альтернативы в Методе STEM не заданы. Тип критериев только количественные. Чувствительность к ошибкам Метода STEM низкая.
По результатам экспертной процедуры устанавливается упорядоченная последовательность альтернатив, в которой их расположение отвечает их предпочтительности, т.е. на первом месте располагается самая предпочтительная альтернатива, на втором - менее предпочтительная и т.д.[15] Таким образом, метод ранжирования предполагает запись номеров альтернатив в порядке их предпочтительности. Каждый из экспертов формирует свою перестановку в соответствии со своими представлениями о предпочтительности. По результатам обработки мнений экспертов должна быть определена единственная перестановка. Результирующая оценка определяется суммой соответствующих рангов. При этом лучшим считается объект, у которого суммарная оценка минимальна. Остальные альтернативы располагаются в ряду ранжировки в соответствии со своими суммарными рангами. [15] Количество альтернатив может быть любым, а вот критерии в данном методе не используются. Чувствительность данного метода к ошибкам напрямую зависит от количества экспертов. Метод ДЕЛЬФИ Суть Метода ДЕЛЬФИ заключается в том, чтобы по средствам определенного алгоритма действий (опросов, интервью, мозговых штурмов) добиться максимального консенсуса при определении правильного решения. Метод состоит из нескольких этапов, результаты каждого этапа обрабатываются статистическими методами. В методе участвуют эксперты, которые стараются оценить результат. Метод состоит из нескольких этапов:
Подбирается группа экспертов, желательно не более 20, чтобы уменьшить затраты времени на опрос.
На данном этапе осуществляется постановка проблемы. Для этого экспертам рассылается вопрос и предлагается разбить его на «подвопросы». Далее необходимо отобрать наиболее часто встречающиеся, и в связи с этим появляется общий опросник.[4] Далее этот опросник необходимо разослать экспертам. Их необходимо опросить, нужно ли добавить ещё что-то; достаточно ли у них информации, имеется ли дополнительная информация по вопросу? В итоге получается около 20 вариантов ответов с различными видами поправок. На основе этих поправок и составляется следующий опросник. [4] Измененный опросник необходимо заново разослать экспертам для принятия решения и рассмотрения мнений других экспертов. Экспертам заново нужно оценить поставленную перед ними проблему по аспектам: эффективность, обеспеченность ресурсами, в какой степени данный вопрос соответствует постановке задачи. После выполнения обработки оценок мнений экспертов, сближаются их точки зрения. Далее экспертов ознакамливают с мнениями, наиболее отличающимися от общей массы. После этой процедуры эксперты могут поменять свое мнение, и процедура повторяется. [4] Операции повторяются до тех пор, пока эксперты не придут к единому мнению. Рассмотрение различных мнений в оценках экспертов помогает заметить не видные на первый взгляд проблемы и помогают найти возможные способы их обойти. По окончанию всех опросов происходит оценка и даются рекомендации. [4]
На этом этапе происходит проверка единого мнения экспертов, анализ выводов, полученных в результате выполнения двух предыдущих этапов и разработка конечных рекомендаций [4] В Методе ДЕЛЬФИ альтернативы не заданы и критерии не используются. Метод минимального расстояния Предположим, что для каждой из II альтернатив выделена числовая ось гиперпространства. Тогда ранжирование альтернатив в этом гиперпространстве может быть представлена некоторой точкой. Координаты этой точки, изображающей систему предпочтений эксперта, определяются рангами, отложенными по соответствующим числовым осям. [14] Система предпочтений каждого эксперта для данной совокупности альтернатив будет изображаться точкой в таком гиперпространстве. [14] Разумно предположить, что в качестве суммарной оценки может быть выбрана такая, изображающая точка которой находится ближе всего ко всем точкам гиперпространства, изображающим предпочтения всех экспертов. Таким образом, если ввести понятие расстояния между экспертными оценками, то в качестве суммарной оценки можно определить такую, сумма расстояний до которой от оценок всех экспертов будет минимальной. Количество альтернатив в методе минимального расстояния может быть любым, а критерии не используются.
Система управления базами данных (СУБД) — это набор программных, аппаратных, а так же лингвистических методов общего и специального направления, разработанных для создания, использования, управления и контролем базы данных. [16] Объект (Сущность) – единица системы, запись о которой хранится в базе данных. Объект может описывать как реальный предмет, так и абстрактное событие или действие. [16] Атрибут – информационное описание объекта и его свойств. Объекты могут быть описаны множеством атрибутов. [16] Таблица – упорядоченная структура базы данных, состоящая из конечного множества записей, имеющих одинаковые атрибуты. Первичный ключ – основной атрибут объекта, благодаря которому каждый объект однозначно идентифицируется в таблице. [19] жүктеу/скачать 1.48 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|