Сравнительная характеристика материнских плат
Основные критерии и характеристики компьютерных материнских плат. Сравнительная оценка их производительности и факторы вероятности выбора оптимальной модели. Анализ основных критериев: среднего выигрыша, Лапласа, Вальда, максимакса, Гурвица и Севиджа.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | лабораторная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.12.2014 |
| Размер файла | 14,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://allbest.ru
Министерство образования и науки Украины
ВНУ Технологический институт им. В. Даля
Кафедра системного анализа
Лабораторная работа
Сравнительная характеристика материнских плат
Выполнил: ст. гр. РЕА-10мд
Асманкина А.А.
Проверил:
проф. Смолий В.М.
г. Северодонецк 2014 г.
Критерии выбора:
1. Средний выигрыш.
2. Лаплас.
3. Вальд.
4. Максимакс.
5. Гурвиц.
6. Сэвидж.
Таблица 1. Характеристики плат
|
Названия |
Максимальная тактовая частота |
Максимальный объем памяти |
Встроенная видеокарта |
Слотов PCI-E 1x |
USB 2.0 |
|
|
MSI A88XM-E45 |
2133 |
64 |
- |
1 |
2 |
|
|
Asus M5A78L-M LX3 |
1866 |
16 |
+ |
1 |
4 |
|
|
MSI A88X-G45 GAMING |
2400 |
64 |
- |
3 |
2 |
|
|
Asus M5A97 |
2133 |
32 |
- |
2 |
6 |
|
|
ASRock 970 Extreme4 |
2100 |
32 |
- |
2 |
4 |
Таблица 2. Матрица эффективности
|
р |
0,15 |
0,15 |
0,1 |
0,4 |
0,2 |
|
|
Названия |
k1 |
k2 |
k3 |
k4 |
k5 |
|
|
A1 |
0,6 |
0,8 |
0 |
0,3 |
0,2 |
|
|
A2 |
0,4 |
0,3 |
1 |
0,3 |
0,4 |
|
|
A3 |
0,8 |
0,8 |
0 |
0,8 |
0,2 |
|
|
A4 |
0,6 |
0,5 |
0 |
0,6 |
0,6 |
|
|
A5 |
0,5 |
0,5 |
0 |
0,6 |
0,4 |
Таблица 3. Сравнительные результаты оценки системы
|
Характеристики |
Оценки по критериям |
|||||||||||
|
Модели |
k1 |
k2 |
k3 |
k4 |
k5 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
Ср |
|
|
A1 |
0,6 |
0,8 |
0 |
0,3 |
0,2 |
0,79 |
0,52 |
0,2 |
0,7 |
0,4 |
0,5 |
|
|
A2 |
0,4 |
0,3 |
1 |
0,3 |
0,4 |
0,715 |
0,54 |
0,3 |
0,7 |
0,46 |
0,4 |
|
|
A3 |
0,8 |
0,8 |
0 |
0,8 |
0,2 |
0,57 |
0,52 |
0,3 |
0,7 |
0,46 |
0,3 |
|
|
A4 |
0,6 |
0,5 |
0 |
0,6 |
0,6 |
0,445 |
0,52 |
0,2 |
0,7 |
0,4 |
0,4 |
|
|
A5 |
0,5 |
0,5 |
0 |
0,6 |
0,4 |
0,585 |
0,6 |
0,4 |
0,7 |
0,56 |
0,1 |
Нахождение оценок по критериям выбора:
1. Данный критерий предполагает задание вероятностей обстановки рi. Эффективность систем оценивается как среднее ожидаемое значение оценок эффективности по всем состояниям обстановки:
K(Ai)=?pikij, i=1,…,m.
Kопт=max?pikij, i=1,…,m.
вероятный лаплас вальд гурвиц
Для применения критерия среднего выигрыша необходим, по существу, перевод операции из неопределенной в вероятную, причем произвольным образом.
2. В основе критерия лежит предположение: поскольку о состоянии обстановки ничего не известно, то их можно считать равновероятными. Исходя из этого:
K(Ai)=1/n?pikij, i=1,…,m.
Kопт=max(1/n ?pikij), i=1,…,m.
Критерий Лапласа представляет собой частный случай критерия среднего выигрыша.
3. Это максиминный критерий, он гарантирует определенный выигрыш при наихудших условиях.
K(Ai)=minkij, i=1,…,m, j=1,..,t.
Kопт=max(nimkij), i=1,…,m, j=1,..,t.
При любом из возможных состояний обстановки выбранная система покажет результат не хуже найденного максимума.
4. Этим критерием предписывается оценивать системы по максимальному значению эффективности и выбирать в качестве оптимального решения систему, обладающую эффективностью с наибольшим из максимумов:
K(Ai)=maxkij, i=1,…,m, j=1,..,t.
Kопт=max(maxkij), i=1,…,m, j=1,..,t.
Самый оптимистический критерий. (Надежда на лучшее состояние обстановки и в большей степени риск).
5. Это критерий обобщенного максимина. Согласно данному критерию при оценке и выборе систем не разумно проявлять как осторожность, так и азарт, а следует, учитывая самое высокое и самое низкое значения эффективности, занимать промежуточные позиции. Для этого вводиться коэффициент оптимизма б(0?б?1), характеризующий отношение к риску лица, принимающего решение.
K(Ai)= б maxkij+(1- б)minkij ,i=1,…,m, j=1,..,t.
Kопт=max(б maxkij+(1- б)minkij), i=1,…,m, j=1,..,t.
В моем случае б=0,6.
6. Минимизируем потери эффективности при наихудших условиях. Для этого составляем матрицу потерь:
Таблица 4. Матрица потерь
|
К1 |
K2 |
K3 |
K4 |
K5 |
||
|
A1 |
0,1 |
0,3 |
0,5 |
0,2 |
0,3 |
|
|
A2 |
0 |
0,1 |
0,6 |
0,1 |
0 |
|
|
A3 |
0,5 |
0,5 |
0,3 |
0,5 |
0,1 |
|
|
А4 |
0,2 |
0,1 |
0,4 |
0,2 |
0,2 |
|
|
А5 |
0,4 |
0,4 |
0,1 |
0,5 |
0,3 |
Каждый элемент матрицы определяется как разность между максимальным и текущим значениями оценок эффективности в столбце.
?kij =maxkij - kij
K(Ai)= max?kij i=1,…,m, j=1,..,t.
Kопт=min(max?kij), i=1,…,m, j=1,..,t.
Отражает сожаление по поводу того, что выбранная система не оказалась наилучшей при определенном состоянии обстановки.
Оптимальные решения по критериям выбора:
1. А3.
2. А3.
3. А2.
4. А3.
5. А1 и А5.
Ответ: А3, т.е. MSI A88X-G45 GAMING является самой оптимальной моделью, т.к. из пяти критериев этот вариант получил высшую оценку по трём критериям.
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Определение наличия седловой точки у матрицы. Оптимальная стратегия игрока. Определение среднего выигрыша, оптимальных чистых стратегий в условиях неопределенности для матрицы выигрышей. Критерии максимакса, Вальда, минимаксного риска Сэвиджа и Гурвица.
контрольная работа [26,2 K], добавлен 06.09.2012Сущность общей методики формирования критериев. Расчет показателя эффективности стратегии, средневзвешенного выигрыша, цены игры, оптимальности стратегии по критериям Байеса, Лапласа, Вальда, Ходжа-Лемана, Гермейера, максимаксному, критерию произведений.
реферат [67,3 K], добавлен 23.05.2010Решение задач при помощи пакета прикладных программ MatLab. Загрузка в MatLab матриц A и P. Нахождение оптимальной стратегии для заданных матриц с использованием критериев принятия решений в условиях неопределённости Вальда, Гурвица, Лапласа, Сэвиджа.
лабораторная работа [80,2 K], добавлен 18.03.2015Критерии принятия решений в условиях радикальной и вероятностной неопределенности: критерий Вальда, Сэвиджа, Гурвица, Лапласа, Байеса. Выбор проекта, который обеспечит максимальный доход из минимально возможных. Определение среднего дохода по проекту.
контрольная работа [107,7 K], добавлен 23.09.2014Выбор оптимальных стратегий по критериям Байеса, Лапласа, Вальда и Гурвица. Определение параметров функционирования торгового отдела. Изучение влияния расходов на рекламу на изменение объема продаж. Методы оценки адекватности уравнения регрессии.
контрольная работа [163,3 K], добавлен 18.11.2012Определение характера экстремума. Сущность знаков миноров и критериев минимизации затрат с учетом особенностей производства. Анализ критериев минимизации Байеса, Лапласа, Сэвиджа, Гурвица. Принцип формулы целевой функции на выпуклости и вогнутости.
контрольная работа [31,6 K], добавлен 07.12.2008Принятие решений в условиях неопределенности. Критерий Лапласа и принцип недостаточного основания. Критерий крайнего пессимизма. Требования критерия Гурвица. Нахождение минимального риска по Сэвиджу. Выбор оптимальной стратегии при принятии решения.
контрольная работа [34,3 K], добавлен 01.02.2012Расчет основных параметров уравнений регрессий. Оценка тесноты связи с показателем корреляции и детерминации. Средний коэффициент эластичности, сравнительная оценка силы связи фактора с результатом. Средняя ошибка аппроксимации и оценка качества модели.
контрольная работа [3,4 M], добавлен 22.10.2010Теория игр как раздел математики для изучения конфликтных ситуаций. Основные понятия и критерии теории игр, количество стратегий. Увеличение среднего выигрыша путем применения смешанных стратегий. Мажорирование (доминирование) стратегий, алгоритм решения.
курсовая работа [207,8 K], добавлен 27.05.2009Экономическое обоснование принятия решений в условиях риска. Понятие и формулировки, методы решения проблем. Критерий Гермейера, Гурвица, Байеса-Лапласа. Решение задачи при помощи компьютера: условные, абсолютные, искомые апостериорные вероятности.
курсовая работа [495,2 K], добавлен 09.04.2013Теория статистических решений как поиск оптимального недетерминированного поведения в условиях неопределенности. Критерии принятия решений Лапласа, минимаксный, Сэвиджа, Гурвица и различия между ними. Математические средства описания неопределенностей.
контрольная работа [66,0 K], добавлен 25.03.2009Сущность правил Вальда (крайний пессимизм) и Сэвиджа (минимальный риск) при принятии решений в условиях полной неопределенности. Правило максимизации среднего ожидаемого дохода и минимизации среднего риска. Риск как среднее квадратичное отклонение.
презентация [56,1 K], добавлен 01.11.2013Описание проблемы оптимального управления запасами предприятия. Разработка модели оптимальной стратегии заказа новой партии товара. Основные стоимостные характеристики системы для построения модели. Программная реализация, результаты выполнения программы.
курсовая работа [2,7 M], добавлен 09.09.2017Методика та головні етапи побудування платіжної матриці підприємства при різних термінах постачання цементу. Формування та аналіз матриці ризиків. Оцінка стратегії в умовах повної невизначеності на основі критеріїв Лапласа, Вальда, Севіджа, Гурвіца.
лабораторная работа [21,5 K], добавлен 28.03.2014Этапы построения деревьев решений: правило разбиения, остановки и отсечения. Постановка задачи многошагового стохастического выбора в предметной области. Оценка вероятности реализации успешной и неуспешной деятельности в задаче, ее оптимальный путь.
реферат [188,8 K], добавлен 23.05.2015Статистический анализ экспериментальных данных. Использование критериев согласия для средних и для дисперсий, согласия относительно долей. Критерии для сравнения распределений численностей, проверки случайности и оценки резко выделяющихся наблюдений.
контрольная работа [256,0 K], добавлен 20.08.2015Методы интегральной оценки качества системы. Общая характеристика магазина. График работы и внешние связи. Оценка системы по положительным и отрицательным характеристикам. Расчет предпочтительности по методу Гурвица. Принцип относительной уступки.
контрольная работа [48,6 K], добавлен 14.01.2013Сетевое планирование и управление. График по алгоритму Фалкерсона. Расчет уровня производительности труда на плановый период. Модель множественной регрессии. Определение оптимальной стратегии фирмы в продаже товаров на ярмарке. Платежная матрица.
контрольная работа [564,7 K], добавлен 17.06.2012Расчет параметров линейной регрессии. Сравнительная оценка тесноты связи с помощью показателей корреляции, детерминации, коэффициента эластичности. Построение поля корреляции. Определение статистической надежности результатов регрессионного моделирования.
контрольная работа [71,7 K], добавлен 17.09.2016Временные ряды и их характеристики. Факторы, влияющие на значения временного ряда. Тренд и сезонные составляющие. Декомпозиция временных рядов. Метод экспоненциального сглаживания. Построение регрессионной модели. Числовые характеристики переменных.
контрольная работа [1,6 M], добавлен 18.06.2012
