Переработки информации и ее связь

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 54 из 159Следующая ⇒

9. Некоторые сопоставления

В отличие от подходов аналитической иерархии и многокритериальной теории полезности с помощью подхода РИПСА невозможно осуществить компенсацию малых оценок альтернативы по одному критерию ее большими оценками по другому критерию. Введение уровней несогласия или порогов вето не позволяет объявить альтернативу A_i при парном сравнении более предпочтительной, если по одному или нескольким критериям она существенно уступает альтернативе A_j.

Индексы сравнения в методах ELECTEE III, IV и в ряде других методов этого семейства дают возможность учесть неточности в данных и измерениях, совершаемых экспертами.

Однако подход РИПСА не гарантирует выполнения двух важных методологических требований: полноты сравнений и транзитивности. Появление отношения несравнимости означает, что в некоторых парах альтернатив нельзя выявить отношение предпочтения. Кроме того, известны случаи, когда в результирующих графах отношений между альтернативами появляются циклы. Авторы методов предлагают в этих случаях два выхода из положения [5]:

1) альтернативы, входящие в цикл, объявляются эквивалентными;

2) выявляется «наиболее слабое» звено в цикле, и цикл размыкается.

Условия, позволяющие гарантировать отсутствие циклов при применении ELECTEE I, доказаны в [6].

Хотя методы ELECTEE были первично предложены как эвристические, имеется немало работ по их аксиоматическому обоснованию [7]. Сформулированы и доказаны теоремы, характеризующие методы, принадлежащие к подходу РИПСА. В частности, исследования показали, что проблема создания системы индексов, гарантирующих заданные желательные свойства метода, близка к проблеме построения правил коллективного выбора (см. лекцию 11).

Методы ELECTEE реализованы в виде систем поддержки принятия решений. Эти системы достаточно привлекательны для пользователей. Они разработаны в университете Paris-Dauphine лабораторией анализа и моделирования систем, помогающих в принятии решений [8].

Выводы

1. Одним из первых подходов к сравнению многокритериальных альтернатив является подход, основанный на определении бинарного отношения превосходства альтернатив по качеству (outranking relation). Этот подход реализован в виде совокупности методов ELECTRE. Методы ELECTRE позволяют определять для каждой пары альтернатив индексы согласия и несогласия с гипотезой, что одна из альтернатив превосходит другую.

2. При заданных уровнях согласия и несогласия две альтернативы могут находиться в отношениях превосходства, эквивалентности и несравнимости. Последовательное выделение ядер позволяет частично упорядочить альтернативы по качеству.

3. В методах семейства ELECTRE можно выделить два основных типа:

¨ этап разработки, на котором строятся индексы попарного сравнения альтернатив;

¨ этап исследования, на котором построенные индексы используются для анализа заданного множества альтернатив.

4. Достоинством методов ELECTRE является поэтапность выявления предпочтений ЛПР в процессе назначения уровней согласия и несогласия и изучения ядер. Детальный анализ позволяет ЛПР сформировать свои предпочтения, определить компромиссы между критериями. Использование отношения несравнимости позволяет выделить пары альтернатив с противоречивыми оценками, остановиться на ядре, выделение которого достаточно обоснованно сточки зрения имеющейся информации.

5. При применении методов семейства ELECTRE веса критериев могут отражать мнение группы экспертов, а не только мнение ЛПР.

Библиографический список

1. Roy В. Multicriteria Methodology for Decision Aiding. Dordrecht: Kluwer Academic Pulisher, 1996.

2. Vincke Ph. Outranking approacha. In: T. Gal, T. Stewart, T. Hanne (Eds.) Multicriteria Decision Making: Advances in MCDM models, algorithms, theory and applications, Kluwer. Boston: Academic Publishers, 1999.

3. Roy В., Bouyssou D. Aide Multicritere a la Decision: Methodes et Cas. Paris: Economica, 1993.

4. Hokkannen J., Salminen P. ELECTRE III and IV Decision Aids in an Environmental Problem // J. of Multi-Criteria Decision Analysis. 1997. V. 6.

5. Vanderpooten D. The construction of prescriptions in ontranking methods. In: С. Вала е Costa (ed.) Readings in Multiple Criteria Decision Aid. Berlin: Springer Verlag, 1991.

6. Анич И., Ларичев О.И. Метод ЭЛЕКТРА и проблема ацикличности отношений альтернатив // Автоматика и телемеханика. 1996. № 8.

7. Pirlot M. A common framework for describing some outranking methods // J. of Multi-Criteria Decision Analysis. 1997. V. 6.

8. Vallee D., Zielniewicz P. ELECTRE 3-4, version 3x. Guide d'Utilisation, Document LAMSADE N 85. Paris: Universite de Paris Dauphine, 1994.

Контрольное задание

Дайте определения следующих ключевых понятий:

Подход ELECTRE

Основные этапы подхода ELECTRE

Понятие несравнимости альтернатив

Индексы согласия и несогласия

Выделение ядер

Определение лучших альтернатив

Метод ELECTRE II

Метод ELECTRE III

Пороги безразличия и индекс вето

ВОЛШЕБНЫЕ СТРАНЫ

Возможность человеческого ума формулировать и решать сложные проблемы очень мала по сравнению с размером проблем, решение которых необходимо для объективно рационального поведения в реальном мире или даже для разумного приближения к такой объективной рациональности.

Н. A. Simon. Models of Man: Social and Rational

Модель человеческого мозга «Грандом»,

 созданная в Монтландии

«Сегодня у нас вводная лекция и экскурсия в Институт Мозга, - начал очередной профессор. - Знаете ли вы, какой интерес для туристов-иностранцев, посещающих нашу столицу, представляет экскурсия в Институт Мозга, где они своими глазами могут увидеть фантастических размеров «Грандом» - уникальную модель человеческого мозга? В этой действующей модели воссозданы все нейроны, все их бесчисленные взаимосвязи, что позволяет проникнуть в тайну тайн великой природы - в механизм мыслительного процесса, ежеминутно, ежечасно осуществляемого нашим мозгом.

И вам несказанно повезло, друзья мои; у вас будет возможность поработать с этой удивительной моделью! Университет Власти выделил значительную сумму за доступ к этому устройству.

А сейчас расскажу об истории создания «Грандома».

В течение многих и многих лет психологи-когнитологи и нейрофизиологи производили свои исследования изолированно, независимо друг от друга. Были, конечно, отдельные попытки связать поведение людей с работой мозга, но не существовало приборов, а главное - не было специалистов, знающих обе эти области и одинаково свободно владеющих необходимыми методами исследований.

Положение радикально изменилось примерно 100 лет тому назад, когда был изобретен позитограф - прибор, регистрирующий возбуждение отдельных нейронов. Оценив возможности нового направления, Министерство исследований Монтландии субсидировало специальную научную программу, которая позволила в конечном итоге создать «Грандом».

В этой модели сотни быстрых компьютеров согласованно управляют работой отдельных участков мозга и их взаимодействием. Итак, наш «Грандом» - это гигантская копия человеческой головы. Он свободно узнает предметы, разговаривает, принимает самостоятельные решения. И мы можем отслеживать на специальных дисплеях, как происходит работа мозга, как она связана с когнитивным процессом.

Вот «Грандом» созерцает цветную картинку, и мы можем следить за возбуждением нейронов по разноцветным вспышкам, пробегающим на экране дисплея. Компьютеры записывают и затем воспроизводят (в замедленном темпе) работу мозга при решении логических задач, при чтении текстов, при восприятии зрительных образов, при отгадывании головоломок.

Исследования, которые привели к созданию «Грандом», позволяют понять человека, принимающего решения. Человеческие ошибки и неудачные попытки увидеть проблему в целом связаны с самой структурой мозга, с его ограниченной способностью одновременно сосредоточиться на многих факторах, оценивая их сущность и определяя суммарное суждение на основе этих оценок. Причем дело здесь не в размере мозга, а именно в его функциональных возможностях, предопределенных самой природой.

Благодаря «Грандом» можно увидеть и как работает наш мозг при сравнении вариантов решений, имеющих противоречивые оценки по многим критериям. Наблюдая и анализируя этот процесс, мы можем понять, насколько сложны эти задачи, как пытается мозг обойти эти сложности, как в процессе обработки теряется часть информации и как возникают ошибки.

Работа с «Грандом» позволила познать материальные основы логической деятельности человека. Но она привела также к парадоксальному открытию: многие человеческие чувства и эмоции не рождаются в мозгу, а лишь вмешиваются в его работу. Любовь к прекрасному, чувства вины и сострадания, появление ощущения самого себя в мире - все это нельзя объяснить только деятельностью мозга».

(Продолжение следует)

Лекция 7

ЧЕЛОВЕЧЕСКАЯ СИСТЕМА

Познавательные статьи:



Коммуникативные барьеры и пути их преодоления

Рынок недвижимости. Сущность недвижимости

Решение задач с использованием генеалогического метода

История происхождения и развития детской игры