Методы поддержки принятия решений

Методы оптимизации достаточности и реализуемости требований к электронной компонентной базе. Оценка требований и алгоритм их оптимизации направленный на поддержку принятия решений в области планирования работ по созданию электронной компонентной базы.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 28.04.2017
Размер файла 24,9 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://www.allbest.ru/

Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы, направленные на разработку электронной компонентной базы (ЭКБ), использование которой планируется в проектах Государственных оборонных заказов (ГОЗ) и Государственной программы вооружения (ГПВ) осуществляются в рамках Федеральной целевой программы (ФЦП).

Исполнитель определяется в ходе проведения конкурса заявок на выполнение НИОКР в соответствии с ФЗ от 06.05.1999 № 97-ФЗ «О конкурсах на размещение заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказания услуг для государственных нужд»; законом РСФСР от 22.03.1991 № 948-1 «О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках»; ФЗ от 21.07.2005 N 94-ФЗ «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд»; Гражданским кодексом РФ [1].

Конкурсная комиссия проводит оценку состояния и возможностей предприятий по ряду исходных данных [2,3]:

- общие сведения о предприятии;

- специализация предприятия;

- наличие на предприятии монопольного производства;

- наличие лицензии на право работы с Министерством обороны;

- наличие сертификата системы качества;

- технико-экономические показатели работы предприятия;

- стоимостные показатели НИОКР, в том числе НИОКР проводимые в интересах Министерства обороны;

- характеристика важнейшего технологического оборудования предприятия;

- характеристика качества выпускаемой продукции;

- кадровый потенциал;

- ранее выполняемые заказы Министерства обороны по разработке и поставке ЭКБ;

- финансовое состояние предприятия.

В результате анализа информации получается массив, содержащий выходные данные и итоговые рейтинги предприятий.

При наличии нескольких альтернативных проектов, обеспечивающих одинаковый результат различными средствами, организуется экспертиза в рамках соответствующей конкурсной комиссии с привлечением внешних экспертов, специализирующихся по данному направлению, для определения наиболее перспективного варианта не только по достижению конкретного результата, но и по возможности создания научного задела в данной области.

После проведения конкурса на выполнение НИОКР и определения предприятия исполнителя, заказчик формирует техническое задание (ТЗ) на создание ЭКБ, основной задачей которого является разработка и обоснование требований к техническим параметрам, базирующихся на требованиях к вооружениям и военной технике (ВВТ).

Уровень требований к современной ЭКБ определяется необходимостью обеспечения заданных характеристик ВВТ - обозначим, как достаточность. Ограничивающим фактором доведения требований к ЭКБ до полного соответствия требованиям ВВТ выступают объективные возможности их реализации отечественными предприятиями электронной промышленности применительно к данной номенклатуре ЭКБ, зависящие от: развития методов проектирования, используемых технологий изготовления, состояния контрольно-измерительной аппаратуры, испытательного оборудования, а так же от возможностей конкретного предприятия: имеющегося научно-технического опыта коллектива, совокупности разработанных методов и способов обеспечения радиационной стойкости, материально-технической базы предприятия. Определим их как реализуемость необходимых требований ЭКБ [4,5].

Учитывая невозможность численного расчета достаточности и реализуемости, а также разносторонний анализ состояния и тенденций развития элементной базы, основанный как на расчетах, так и на аргументированных суждениях специалистов основным методом оценки достаточности и реализуемости является метод экспертных оценок. Его применение в значительной мере позволит обеспечить объективность, многосторонность, комплексность и компетентность принимаемых практических решений. электронный компонентный база алгоритм

Основой данного метода является получение качественных групповых экспертных оценок по частным критериям, по которым может быть принято решение о достаточности и реализуемости требований к ЭКБ [1, 4].

Предложено в качестве экспертной информации рассматривать балльные оценки частных критериев по целочисленной порядковой шкале от 1 до 9. В качестве основных значений шкалы, по которым производится оценка, являются нечетные значения (1, 3, 5, 7, 9), а четные значения оценок (2, 4, 6, 8) являются промежуточными суждениями и выставляются, если выбор между двумя качественными соседними суждениями затруднителен. Качественные оценки ранжируются по возрастанию: балльной оценке 1 соответствует наихудший вариант, а балльной оценке 9 - наилучший.

Для определения групповой оценки предлагается использовать медиану выборки множества экспертных мнений по частным критериям для каждого исследуемого объекта (группы, подгруппы ЭКБ, значений основных технических параметров). Применение данной статистической процедуры обусловлено ее значительной устойчивостью к выбросам значений обобщаемых оценок. Так как ответ эксперта представляет собой действительное число (1-9), то резко выделяющееся мнение эксперта сильно влияет на среднее арифметическое ответов экспертов и не влияет на их медиану.

Следует отметить, что нахождение групповой оценки правомерно при отсутствии деления множества экспертных мнений для конкретного исследуемого объекта по каждому из рассматриваемых частных критериев на две или более группы, имеющие единые групповые точки зрения. В результате работы проведена формализация метода обработки результатов экспертного оценивания с учетом вышеприведенных выводов.

Пусть m экспертов произвели оценку n объектов по l критериям. Результаты оценки представлены в виде величин , где j - номер эксперта, i - номер объекта, h - номер частного критерия. Величины получены методами непосредственной оценки по порядковой шкале.

Перед нахождением групповой оценки по множеству экспертных мнений для i объекта по критерию h необходимо убедиться в отсутствии разбиения экспертов на группы. При этом используется подход, основанный на методе кластерного анализа, сущность которого заключается в выявлении групп в неоднородной выборке данных на основе их близости по одному или более признакам. В общем случае понятие однородности объектов задается либо введением правила вычисления расстояний между любой парой исследуемых объектов, либо заданием некоторой функции, характеризующей степень близости рассматриваемых объектов.

В качестве выборок объектов, анализируемых на наличие однородных групп, являются выборки сумм экспертных мнений для i-го объекта по частному критерию h c одинаковыми значениями выставленных бальных оценок (1,2,3,4,5,6,7,8,9). Образуемую выборку и ее элементы можно описать следующим образом: , где q - значение бальной оценки, q, - сумма числа экспертов, выставивших объекту i по критерию h одинаковую оценку q.

Для определения однородности объектов выборки задается расстояние между элементами анализируемой выборки , что не противоречит теории кластерного анализа.

Таким образом, под наличием однородных групп (кластеров) внутри исследуемой выборки принимается существование равных по значению элементов выборки . С точки зрения практики экспертного оценивания интерес представляют случаи, когда элементы выявленных однородных групп по значению больше остальных, то есть имеют более значительное влияние на итоговую групповую оценку.

Следовательно, процедура принятия решения о наличии разделения экспертных мнений на равнозначные группы будет:

- пусть - наибольший по значению элемент выборки ;

- если в рассматриваемой выборке хотя бы два элемента равны элементу , то можно заключить, что мнения большинства экспертов разделились на равнозначные группы.

В этом случае находить единое групповое мнение не имеет смысла.

Данный подход позволяет выявить объекты, для которых по рассматриваемым критериям не существует единства мнений. Если такое решение будет принято, то в качестве результата экспертного оценивания можно рассматривать не итоговую групповую оценку и ее качественную характеристику, а полученные качественные характеристики выделенных групп мнений, их анализ и выявление причин расхождения мнений экспертов.

Задача получения групповых оценок сводится к нахождению значений медиан экспертных мнений по n объектам (группам, подгруппам, параметрам ЭКБ) для l критериев -. Медиана - это такая точка в пространстве ранжировок (множестве экспертных мнений), сумма расстояний от которой до всех точек - ранжировок экспертов является минимальной.

Для определения медиан рассматриваемая выборка оценок i-го объекта (группы, подгруппы, параметра ЭКБ) по признаку (критерию) h упорядочивается в порядке возрастания. Получаемая последовательность , где , называется вариационным рядом или порядковыми статистиками. Если число наблюдений (экспертных оценок) нечетно, то медиана оценивается как:

.

Если число наблюдений четно, то медиана, оценивается как:

.

Для получения качественных оценок объектов по каждому критерию шкала возможных значений полученных групповых оценок разбивается на равнозначные интервалы.

В зависимости от интервала, в который попадает значение медианы , принимается решение о качественной оценке i-го объекта по рассматриваемому критерию h на основе соответствующей ей балльной оценке (1,3,5,7,9) - . Причем, верхняя граница каждого интервала, кроме интервала, которому соответствует балльная оценка , принадлежит следующему интервалу:

.

Предложенный метод анализа экспертной информации применим как для анализа достаточности требований к ЭКБ, так и для анализа их реализуемости.

Результатом анализа достаточности требований к ЭКБ является решение.

1. Выработанные требования к ЭКБ максимально соответствуют потребностям разработчиков ВВТ при выполнении условия

, (1)

где - оценки требований ЭКБ по критериям достаточности;

- группа пороговых значений оценок критериев, используемых для принятия решения о достаточности требований к ЭКБ.

2. О необходимости внесения изменений в предварительный вариант требований к ЭКБ по конкретной группе, подгруппе ЭКБ, уровню ее параметров в случае невыполнения условия (1).

Полученный в результате анализа достаточности потребный вариант требований к ЭКБ подвергается анализу реализуемости. Получение групповых оценок реализуемости производится по предложенному выше методу анализа результатов экспертного оценивания:

, (2)

где - оценки реализуемости проекта по критериям;

- группа пороговых оценок критериев.

В результате оценки реализуемости требований по проекту определяем возможность выполнения НИОКР в области разработки ЭКБ конкретным предприятиям при заданных требованиях. При невозможности реализации проводим мероприятия [3,6]:

1. Снижение требований заказчика к ЭКБ по конкретной группе, подгруппе ЭКБ, уровню ее параметров, учитывая при этом пороговые значения оценок критериев этих параметров - доведение требования заказчика до оптимальных для исполнителя.

2. Повышение реализуемости требований заказчика путем:

- использование ЭКБ иностранного производства с последующей заменой на отечественные аналоги;

- перенос сроков создания образцов ВВТ на период, необходимый для создания требуемой ЭКБ отечественной промышленностью;

- привлечение сторонних предприятий для выполнения отдельных этапов работы по проекту;

- разработка ЭКБ на отечественных предприятиях и производство за рубежом и др.

В результате проведенной работы получаем набор требований, удовлетворяющий потребностям заказчика и возможностям исполнителя, либо даем заключение о невозможности исполнения контракта данным предприятием с указанием причин.

Список литературы

1. Куцько, П.П. Координационное управление предприятиями, создающими электронную компонентную базу двойного назначения / П.П. Куцько // диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Воронежская государственная лесотехническая академия. Воронеж, 2009. - 138с.

2. Зольников, В.К. Создание отечественной проектной среды разработки микроэлектронных систем / В.К.Зольников, В.Н.Ачкасов, П.Р.Машевич, И.П.Потапов // Вестник Воронежского государственного технического университета. - 2006. - Т.2. - № 3. - С. 9-11.

3. Межов, В.Е. Алгоритмы конструкторского проектирования базовых элементов радиационно-стойких БИС / В.Е.Межов, П.Р.Машевич, Ю.К.Фортинский, В.К.Зольников // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика радиационного воздействия на радиоэлектронную аппаратуру. - 2005. - № 1-2. - С.125-126.

4. Беляева, Т.П. Достаточность и реализуемость требований к электронной компонентной базе / Т.П. Беляева / Моделирование систем и процессов: научно-технический журнал выпуск 3-4, ГОУ ВПО ВГЛТА. - Воронеж, 2010.- с. 10 - 12.

5. Беляева, Т.П. Оценка реализации специальных проектов в микроэлектронике / Т.П. Беляева / Моделирование систем и процессов: научно-технический журнал выпуск 3-4, ГОУ ВПО ВГЛТА. - Воронеж, 2010.- с. 12 - 16.

6. Зольников, В.К. Проектирование микросхем с учетом радиационного воздействия / В.К.Зольников, В.П.Крюков, А.И.Яньков // Вопросы атомной науки и техники. Серия: Физика радиационного воздействия на радиоэлектронную аппаратуру. - 2009. - № 2. - С. 28-30.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.

    реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016

  • Классификация систем поддержки принятия решений. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования. Структура системы поддержки принятия решений, формирование начальной базы знаний. Проектирование базы данных информационной системы.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 10.07.2017

  • Человеко-машинные комплексы, специально предназначенные для принятия решений. Процесс принятия решений и его этапы. Методы поиска новых вариантов решений: дерево решений, морфологические таблицы, конференции идей. Принцип математической оценки тенденций.

    курсовая работа [272,1 K], добавлен 30.07.2009

  • Анализ существующих решений системы поддержки принятия решений для корпоративной сети. Многоагентная система. Разработка концептуальной модели. Структура базы знаний. Разработка модели многоагентной системы на базе сетей Петри. Методика тестирования.

    дипломная работа [5,1 M], добавлен 19.01.2017

  • Классификация задач системы поддержки принятия решений, их типы и принципы реализации при помощи программы "Выбор". Обзор современных систем автоматизированного проектирования "Компас", "AutoCad", "SolidWorks", оценка преимуществ и недостатков программ.

    курсовая работа [1,4 M], добавлен 22.07.2014

  • Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.

    курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014

  • Разработка алгоритмического и программного обеспечения для решения задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции. Математическое обеспечение задачи поддержки принятия решений о выпуске новой продукции, основные входные и выходные данные.

    дипломная работа [943,0 K], добавлен 08.03.2011

  • Концепция систем поддержки принятия решений. Диапазон применения Analytica 2.0. Программное обеспечение количественного моделирования. Графический интерфейс для разработки модели. Основные способы моделирования. Диаграмма влияния и дерево решений.

    контрольная работа [1,1 M], добавлен 08.09.2011

  • Теоретические аспекты функционирования Business intelligence - систем в сфере логистики. Анализ условий для разработки системы поддержки принятия решений. Характеристика процесса создания программного продукта, применение аналитической платформы QlikView.

    курсовая работа [2,5 M], добавлен 09.09.2017

  • Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.

    курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016

  • Построение дерева принятия решений, реализация данной системы в табличном процессоре. Построение математической модели: в режиме вычислений и показа формул до и после оптимизации. Окно поиска решения. Информационно-логическая модель, ее содержание.

    курсовая работа [955,8 K], добавлен 10.10.2012

  • Системы и задачи их анализа. Методы системного анализа: аналитические; математические. Сущность автоматизации управления в сложных системах. Структура системы с управлением, пути совершенствования. Цель автоматизации управления. Этапы приятия решений.

    реферат [324,3 K], добавлен 25.07.2010

  • Разработка и внедрение программного модуля поддержки принятия управленческих решений для информационной системы медицинского предприятия ООО "Центр эндохирургических технологий". Эффективность применения модуля, полученные с его помощью результаты.

    дипломная работа [1,9 M], добавлен 11.04.2013

  • Исследование автоматизированных информационных технологий, применяемых в управлении организацией. Формирование системы поддержки принятия решений в рекламном агентстве, анализ и оценка ее практической эффективности, направления и цели оптимизации.

    курсовая работа [90,4 K], добавлен 03.10.2013

  • Описание предметной области автоматизации. Программа обследования и план-график выполнения работ на предпроектной стадии. Метод группового принятия решения с помощью кластеризации экспертных оценок альтернатив. Построение диаграммы потоков данных DFD.

    дипломная работа [375,8 K], добавлен 07.12.2014

  • Типы административных информационных систем: системы генерации отчетов, системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия стратегических решений. Сортировка и фильтрация списков в Microsoft Excel. Работа с базами данных в Microsoft Access.

    контрольная работа [6,0 M], добавлен 19.11.2009

  • Основное назначение и функции корпоративных информационных систем. Этапы эволюции и виды КИС. Оперативное предоставление актуальной информации для принятия управленческих решений. Создание базы для принятия как можно меньшего числа ошибочных решений.

    презентация [407,8 K], добавлен 02.12.2014

  • Система поддержки принятия решений "Мыслитель" и метод, заложенный в её основу. Порядок работы в программе: новая задача, составление списка альтернатив, списка критериев их оценки, сравнение критериев по степени важности, попарное сравнение альтернатив.

    отчет по практике [719,2 K], добавлен 08.03.2016

  • Реализация интерфейса пользователя для инструментального средства, обеспечивающего работу с таблицами принятия решений, встроенными в систему управления базами данных Oracle. Составление таблиц принятия решений и архитектуры инструментального средства.

    курсовая работа [1,8 M], добавлен 18.07.2014

  • Изучение назначения и основных задач, которые решает Project Expert - система поддержки принятия решений (СППР), предназначенная для менеджеров, проектирующих финансовую модель нового или действующего предприятия. Программные приложения, этапы работы.

    реферат [30,7 K], добавлен 19.05.2010

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.