Главная Коллекция "Revolution" Программирование, компьютеры и кибернетика Системный анализ в сервисе

Системный анализ в сервисе

Виды систем по степени сложности и обусловленности действия. Построение дерева целей для открытия малого предприятия по туризму. Применение метода экспертных оценок. Процедура многомерного выбора. Оценка сложных систем в условиях риска и неопределенности.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 29.06.2013
Размер файла 136,2 K
рефераты на заказ со скидкой

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://www.allbest.ru/

Федеральное агентство образования

Санкт-Петербургский университет

сервиса и экономики

Контрольная работа

по дисциплине

"Системный анализ в сервисе"

Выполнила:

Студентка 3 курса

Специальность: 080502

Цупринова Евгения Сергеевна

г. Великие Луки

2012 год

Задание 1

Провести классификацию объектов из приложения 1, согласно варианту, занести результаты в таблицы 1.1?1.3 (проставив номера объектов в соответствующие клетки).

Общепризнанной границы, разделяющей простые и сложные системы, нет. Однако, условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками. Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном). Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. В-третьих, сложные системы обладают свойством интегративности (целостности). Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом.

Детерминизм (от лат. determinare - определять) - постановка, решение экономических задач, при котором их условия формулируются с полной определенностью, без учета факторов неопределенности, случайной природы.

Вероятностная модель, стохастическая - математическая модель экономического процесса, учитывающая факторы случайной природы.

Таблица 1.1 Классификация систем по степени сложности и обусловленности действия

По степени сложности

Простые

Сложные

Очень сложные

По обусловленности действия

Детерминированные

звонок, кухня, очки, робот, циркуль

столовая, тюрьма

Вероятностные

музей,

городской транспорт

аэрофлот

Адаптация (от лат. adaptatio - приспособление) - приспособление экономической системы и ее отдельных субъектов, работников, к изменяющимся условиям внешней среды, производства, труда, обмена, жизни. Например, при переходе от централизованной экономики к рыночной необходима адаптация предприятий и их работников к рыночной среде и к рыночным отношениям.

Адаптивная организационная структура - организационная структура фирмы, гибко изменяющаяся, быстро приспосабливаемая к обновляющимся целям, задачам, функциям фирмы и переменам во внешней экономической среде, во внутренних условиях своей собственной деятельности.

Таблица 1.2 Классификация систем по происхождению и характеру поведения

По происхождению

Искусственные

Естественные

По характеру поведения

Целенаправленные

звонок, кухня, очки, робот, циркуль, столовая, тюрьма

Адаптивные

городской транспорт, музей, аэрофлот

предприятие экспертный риск неопределенность

Таблица 1.3

По сущности

технические

Биологические

Социально-экономические

По внешнему поведению

Открытые

звонок, очки, циркуль

кухня, столовая, тюрьма, музей, городской транспорт,

Замкнутые (относительно)

робот

аэрофлот

Поскольку абсолютно замкнутых систем не существует, в таблицу заносятся системы, замкнутые по отношению к материальным, информационным или энергетическим параметрам входа и выхода.

Задание 2

Составление анкеты для получения экспертных оценок.

Проходит презентация новой коллекции женской летней одежды. Взять интервью у модельера этой коллекции.

1. Каков у Вас стаж работы в сфере модельного бизнеса?

2. Что является главным трендом наступающего сезона?

3. Почему Вы решили выбрать именно это направление?

4. Какую одежду вы стремитесь создать?

5. Будете ли Вы предлагать новые идеи, если реакция вашего руководства на них неопределенна?

6. Что Вас вдохновляло при создании этой коллекции?

7. Процесс производства получается сложным и трудоемким?

8. Что нужно совместить с практичностью, чтобы получить подходящий для женщин стиль одежды?

9. Нравится ли Вам давать советы другим, выступая в роли стилиста?

10. Вы занимаетесь пошивом одежды на заказ?

11. На какие вещи Вы больше делаете ставку?

12. Какие у вас перспективы и планы?

Задание 3

Построение дерева целей.

Студент хочет открыть малое предприятие по туризму.

Приложение 1.

Задание 4

Применение метода экспертных оценок. Процедура многомерного выбора.

Оценки показателей каждым из опрошенных экспертов

Показатели

Эксперты

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

е1

1

9

5

9

7

10

5

5

10

3

е2

3

4

5

5

5

3

8

8

5

7

е3

8

3

2

8

5

5

8

4

5

2

е4

2

6

2

9

10

5

10

9

10

6

е5

10

10

4

5

8

10

10

4

10

5

е6

7

8

9

8

8

9

5

6

4

6

Требуется обосновать сравнение между объектами и выбрать наилучший из них. Задача состоит в выборе наиболее значимого элемента еi или группы этих элементов при разных предположениях относительно требований к точности совпадения мнений всех экспертов.

С этой целью для каждой пары объектов (еi ,еj) определим коэффициенты соответствия сij, исходя из предположения, что объект еi предпочтительнее еj...

Результаты расчётов представлены следующей матрицей С

Матрица С

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

C12=0.6

0.8

0.5

0.5

0.5

E2

0.5

-

0.7

0.3

0.4

0.4

E3

0.2

0.6

-

0.2

0.2

0.4

E4

0.7

0.7

0.9

-

0.6

0.5

E5

0.7

0.7

0.9

0.6

-

0.6

E6

0.6

0.6

0.6

0.5

0.5

-

Расчет коэффициента С12.

Выдвигаем гипотезу, что е1 предпочтительнее е2. Это предположение разделяют экспертов. Множество критериев, соответствующих этому предположению, С12 имеют номера: К = 2, 3, 4, 5, 6, 8. Следовательно

С12 =

Аналогично рассчитываются значения остальных элементов матрицы С.

После построения матрицы соответствия С нужно рассчитать значение элементов матрицы несоответствия Д.

Элемент матрицы несоответствия Д учитывает те критерии, по которым существует противоречие вынесенной гипотезе, что объект е1 предпочтительнее объекта е2. Для расчёта необходимо:

Для пары объектов ( еi ,еj) показатель dij (1) рассчитывается следующим образом:

Выделяется множество экспертов, оценки которых противоречат выдвинутой гипотезе, что объект е1предпочтительнее объекта е2. К = 1, 7, 8, 10.

Для этих критериев рассчитаем разность оценок объектов е1 и е2 -- величину несоответствия.

[б12 - б1 1] = 2

[б32 - б3 1] = 3

[б52 - б5 1] = 3

[б102 - б10 1] = 4

Полученные величины упорядочиваются в порядке невозрастания:

Показатель несоответствия d12 (1) = вычисляется как отношение первого члена последовательности из п.2 к масштабу шкалы.

Матрица Д(1)

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

0.4

0.7

0.5

0.9

0.6

E2

0.7

-

0.5

0.5

0.7

0.6

E3

0.6

0.5

-

0.5

0.7

0.7

E4

0.5

0.3

0.6

-

0.8

0.7

E5

0.4

0.4

0.3

0.5

-

0.5

E6

0.6

0.3

0.3

0.6

0.6

-

Матрица Д(2)

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

0.3

0.3

0.4

0.5

0.4

E2

0.5

-

0.3

0.5

0.7

0.4

E3

0.5

0.4

-

0.5

0.5

0.5

E4

0.3

0.1

0

-

0.5

0.5

E5

0.3

0.2

0

0.4

-

0.3

E6

0.1

0.2

0.1

0.5

0.5

-

Матрица Д(3)

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

0.3

0

0.3

0.2

0.3

E2

0.5

-

0.2

0.4

0.6

0.4

E3

0.5

0.6

-

0.5

0.5

0.4

E4

0.3

0.1

0

-

0.4

0.4

E5

0.1

0.1

0

0.2

-

0.2

E6

0.1

0.1

0.1

0.3

0.3

-

Матрица Д(4)

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

0.2

0

0.3

0.1

0.1

E2

0.4

-

0

0.2

0.5

0.4

E3

0.3

0.1

-

0.4

0.3

0.4

E4

0

0

0

-

0.2

0.2

E5

0

0

0

0.1

-

0.1

E6

0.1

0.1

0

0.2

0.2

-

Матрица Д(5)

E

E

E1

E2

E3

E4

E5

E6

E1

-

0

0

0.1

0.1

0.1

E2

0.2

-

0

0.2

0.3

0.3

E3

0.2

0

-

0.3

0.3

0.3

E4

0

0

0

-

0

0

E5

0

0

0

0

-

0

E6

0

0

0

0,1

0.1

-

Из матриц С и Д видно, что наилучшим является объект Е5.

Задание №5

Оценка сложных систем в условиях риска и неопределенности.

Решено организовать тренажерный зал. По прогнозным оценкам ожидается от 80 до 150 посетителей в день. Определить, сколько закупить тренажёров аi, если число посетителей kj.

Матрица эффективности имеет вид (тыс. руб.):

а/к

к1 = 80

к2= 110

к3= 130

к4= 150

а1= 8

3050

3180

3240

3210

а2= 11

4270

4410

2650

2690

а3= 13

3690

13620

19070

17030

а4= 15

2570

2330

15060

17560

1. Критерий среднего выигрыша. Предполагает задание вероятностей состояния обстановки Рi. Эффективность систем оценивается как среднее ожидание оценок эффективности по всем состояниям обстановки. Оптимальной системе будет соответствовать максимальная оценка.

К = ? Рi • к ij

Определим частоту каждого кi, , пусть:

Р1 = 0,4; Р2 = 0,15; Р3 = 0,15; Р4 = 0,3.

К(а1) = 0, 4 • 3050 + 0,15 • 3180 + 0,15 • 3240 + 0,3 • 3210 = 3146

К(а2) = 0,4 • 4270 + 0,15 • 4410 + 0,15 • 2650 + 0,3 • 2690 = 3574

К(а3) = 0,4 • 3690 + 0,15 • 13620 + 0,15 • 19070 + 0,3 • 17030 = 11119,5

К(а4) = 0,4 • 2570 + 0,15 • 2330 + 0,15 • 15060 + 0,3 • 17560 = 8647,5

Оптимальное решение -- число тренажеров -- а3 = 13.

2. Критерий Лапласа (достаточного основания).

Предполагается, что состояние обстановки равновероятно, так как нет достаточных оснований предполагать иное.

Имеем P1 = P2 = P3 = P4 = 0,25

К(а1) = 0,25 • (3050 + 3180 + 3240 + 3210) = 3170

К(а2) = 0,25 • (4270 + 4410 + 2650 + 2690) = 3505

К(а3) = 0,25 • (3690 + 13620 + 19070 + 17030) = 13352,5

К(а4) = 0,25 • (2570 + 2330 + 15060 + 17560) = 9380

Оптимальное решение -- число тренажеров -- а3 = 13

3. Критерий осторожного наблюдателя (критерий Вальда). Это максимальный критерий (максимальные доходы, минимальные потери). Он гарантирует определенный выигрыш при худших условиях. Критерий использует то, что при неизвестной обстановке нужно поступать самым осторожным образом, ориентируясь на минимальное значение эффекта каждой системы.

Для этого в каждой строке матрицы находится минимальная из оценок систем

К(аi) min Кij.

К(а1) = min(3050; 3180; 3240; 3210) = 3050.

К(а2) = min(4270; 4410; 2650; 2690) = 2650.

К(а3) = min(3690; 13620; 19070; 17030) = 3690.

К(а3) = min(2570; 2330; 15060; 17560) = 2330.

Оптимальное решение -- число тренажеров -- а3 = 13

4. Критерий пессимизма-оптимизма (критерий Гурвица). Критерий обобщенного максимина. Согласно данному критерию при оценке и выборе систем не разумно проявлять как осторожность, так и азарт. Следует принимать во внимание самое высокое и самое низкое значение эффективности и занимать промежуточную позицию. Эффективность находится как взвешенная с помощью коэффициента б сумма максимальных и минимальных оценок.

Пусть d = 0,6, тогда:

К(а1) = 0,6 • 3240 + (1?0,6) • 3050 = 3164

К(а2) = 0,6 • 4270 + (1?0,6) • 2650 = 3622

К(а3) = 0,6 • 19070 + (1?0,6) • 3690 = 12918

К(а4) = 0,6 • 17560 + (1?0,6) • 2330 = 11468

Оптимальное решение -- число тренажеров -- а4 = 15

5. Критерий минимального риска (критерий Севиджа)

Минимизирует потери эффективности при наихудших условиях. В этом случае матрица эффективности должна быть преобразована в матрицу потерь. Каждый элемент определяется как разность между максимальным и текущим значениями оценок эффективности в столбце.

Матрица потерь

а/к

к1

к2

к3

к4

к(аi )

а1

190

60

0

30

190

а2

140

0

1760

1720

1760

а3

15380

5450

0

2040

15380

а4

14990

15230

2500

0

15230

Оптимальное решение -- число тренажеров -- а1 = 8

Результаты всех расчётов записываются в одну табл.

Результаты

а\к

к1

к2

к3

к4

Ср. выигр

Лапласа

Вальда

Гурвица

Севиджа

а1

3050

3180

3240

3210

3146

3170

3050

3164

190

а2

4270

4410

2650

2690

3574

3505

2650

3622

1760

а3

3690

13620

19070

17030

11119,5

13352,5

3690

12918

15380

а4

2570

2330

15060

17560

8647,5

9380

2330

11468

15230

Тип критерия для выбора рационального варианта выбирается на аналитической стадии рассмотрения сложных систем. Очевидно, что по большинству критериев оптимальное решение -- число тренажеров -- а3 = 13.

Задание №6

Постановка задачи математического программирования.

На предприятии изготавливается два вида изделий из трёх видов материалов.

aij - расход материала вида i на одно изделие j.

bi - запас материала вида i.

ci - прибыль от одного изделия вида i.

Сформулировать ЗЛП, чтобы определить, сколько изделий каждого вида следует производить, чтобы максимизировать прибыль. Расход материалов представлен в

Таблице. Расход материала вида i на одно изделие j

Изделие (j)

Вид материала (i)

Прибыль на одно изделие

1

2

3

1

7

5

6

222

2

66

12

24

144

Запас материалов

1615

1555

2139

Х1 -- объём производства изделий 1-го вида;

Х2 -- объём производства изделий 2-го вида.

Постановка задачи ЛП:

222 • Х1 + 144 • Х2 ® мах (максимизировать совокупную прибыль от производства изделий обоих видов);

7 • Х1 + 66 • Х2 <= 1615 -- ограничение на максимальную загрузку 1-го цеха;

5 • Х1 + 12 • Х2 <= 1555 -- ограничение на максимальную загрузку 2-го цеха;

6 • Х1 + 24 • Х2 <= 2139 -- ограничение на максимальную загрузку 3-го цеха;

Х1, Х2 >= 0 -- изделия должны производиться.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Использование экспертных систем в процессе функционирования предприятий и организаций

    Сущность экспертных систем и их научно-познавательная деятельность. Структура, функции и классификация ЭС. Механизм вывода и система объяснений. Интегрированные информационные системы управления предприятием. Применение экспертных систем в логистике.

    курсовая работа [317,3 K], добавлен 13.10.2013

  • Обзор экспертных систем

    Изучение характеристик, классификации, функций и основных элементов экспертных систем. Исследование их структуры и отличительных особенностей от другого программного обеспечения. Описания методов проектирования и области применения экспертных систем.

    реферат [38,1 K], добавлен 18.09.2013

  • Создание экспертных систем (ЭС) для компьютерных консультативных юридических служб

    Понятие и особенности экспертных систем, способных накапливать, обрабатывать знания из некоторой предметной области, на их основе выводить новые знания и решать на основе этих знаний практические задачи. История и устройство юридических экспертных систем.

    реферат [58,4 K], добавлен 17.03.2015

  • Экспертные системы

    Сущность, виды, направления использования и основные понятия экспертных систем. Понятие и характеристика основных элементов структуры экспертной системы. Основные виды классификаций экспертных систем: по решаемой задаче и по связи с реальным временем.

    доклад [104,5 K], добавлен 09.06.2010

  • Архитектура и классификация экспертных систем

    Механизм автоматического рассуждения. Основные требования к экспертным системам. Наделение системы способностями эксперта. Типовая структура и классификация интерфейсов пользователей экспертных систем. Основные термины в области разработки систем.

    презентация [252,6 K], добавлен 14.08.2013

  • Экспертная система "Компьютерные игры"

    Классификация экспертных систем и программного обеспечения для их разработки. Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике. Составление дерева решения. Язык функционального программирования LISP.

    курсовая работа [542,6 K], добавлен 12.12.2013

  • Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта

    Определение экспертных систем, их достоинство и назначение. Классификация экспертных систем и их отличие от традиционных программ. Структура, этапы разработки и области применения. Классификация инструментальных средств и технология разработки систем.

    курсовая работа [78,0 K], добавлен 03.06.2009

  • Интерфейсы экспертных систем

    Сущность и назначение экспертной системы, ее основные элементы и предъявляемые требования, обоснование важности и области применения. Методика получения объяснений в результате действия экспертной системы, их виды. Построение модели гибкого интерфейса.

    курсовая работа [202,4 K], добавлен 10.11.2009

  • Экспертная оценка автоматизированной информационной системы

    Исследование основного преимущества методов экспертных оценок. Построение ранжированного списка угроз в информационной системе кафедры АИС. Составление таблицы попарного сравнения угроз. Характеристика главных причин несогласованности оценок экспертов.

    практическая работа [16,4 K], добавлен 27.05.2014

  • Понятие и основные виды операционных систем

    Назначение, классификация, состав и назначение компонентов операционных систем. Разработка сложных информационных систем, комплексов программ и отдельных приложений. Характеристика операционных систем Windows, Linux, Android, Solaris, Symbian OS и Mac OS.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 19.11.2014

  • Экспертные системы

    Понятие и содержание экспертных систем, принципы взаимосвязи элементов: интерфейса пользователя, собственно пользователя, эксперта, средств объяснения, рабочей памяти и машины логического вывода. Классификация, преимущества, недостатки экспертных систем.

    реферат [33,9 K], добавлен 25.02.2013

  • Разработка оболочки экспертной системы

    Структура экспертных систем, их классификация и характеристики. Выбор среды разработки программирования. Этапы создания экспертных систем. Алгоритм формирования базы знаний с прямой цепочкой рассуждений. Особенности интерфейса модулей "Expert" и "Klient".

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 18.08.2009

  • Методология разработки экспертных систем

    Основные этапы при создании экспертных систем: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, отладка и тестирование, опытная эксплуатация и внедрение. Соответствия между этапами проекта RAD и стадиями технологии быстрого прототипирования.

    лекция [38,8 K], добавлен 07.11.2013

  • Разработка экспертных систем

    Этапы разработки экспертных систем. Требования к организации-разработчику. Правильный выбор подходящей проблемы, работа с экспертом. Разработка прототипной системы. Развитие прототипа до промышленной экспертной системы. Особенности оценки системы.

    презентация [169,1 K], добавлен 14.08.2013

  • OLAP-технолрогии в менеджменте

    Построение систем анализа данных. Построение алгоритмов проектирования OLAP-куба и создание запросов к построенной сводной таблице. OLAP-технология многомерного анализа данных. Обеспечение пользователей информацией для принятия управленческих решений.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 19.09.2008

  • Оценка временной сложности некоторых классов алгоритмов

    Понятие алгоритма и анализ теоретических оценок временной сложности алгоритмов умножения матриц. Сравнительный анализ оценки временной сложности некоторых классов алгоритмов обычным программированием и программированием с помощью технологии Open MP.

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 12.08.2017

  • Теория систем и системный анализ

    Основные понятия теории графов. Ценность системного подхода. Представления операций во времени. Структурно-лингвистическое (знаковое) моделирование. Формы и средства графического представления информации. Методы формализованного представления систем.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 15.06.2015

  • Особенности информационных систем в условиях автоматизации

    Общая характеристика автоматизированных информационных систем (АИС), их состав и структура, основные принципы. Качество АИС как одна из составляющей ее успешной реализации. Место АИС в контуре системы управления объектом. Сложности внедрения АИС.

    презентация [300,1 K], добавлен 14.10.2013

  • Разработка экспертной системы по выбору мобильного телефона

    Понятия, классификация и структура экспертных систем. Базы знаний и модели представления знаний. Механизмы логического вывода. Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем. Предметная область ЭС "Выбор мобильного телефона".

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.11.2014

  • Техническое задание на создание автоматизированных систем

    Построение эффективного алгоритма, главными свойствами которого являются детерминированность, массовость, результативность. Применение метода структурного программирования: разделение задачи на относительно независимые части и выполнение отладки частей.

    курсовая работа [1,5 M], добавлен 14.11.2010

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены