Курсовая работа: Разработка стратегии оптимального принятия решения на Сургутской ГРЭС

Сравнивается первый ряд последовательно со всеми остальными, заполняется первая строка матрицы, затем вторая строка со всеми остальными и т. д. В результате получим матрицу (табл. 2).

Таблица 2

Определение коэффициентов близости между ответами экспертов

I	II	III	IV	V	VI	VII	VIII
I	-	0,4	0,17	0,33	0,33	0,4	0,4	0,6
II	0,4	-	0,33	0,25	0	0	0	0,25
III	0,17	0,33	-	0,25	0,25	0	0	0,25
IV	0,33	0,25	0,25	-	0,5	0	0	0,5
V	0,33	0	0,25	0,5	-	0,25	0,25	0,5
VI	0,4	0	0	0	0,25	-	1	0,25
VII	0,4	0	0	0	0,25	1	-	0,25
VIII	0,6	0,25	0,25	0,5	0,5	0,25	0,25	-

Для ее обработки существуют разные алгоритмы, возьмем простейший. Выделим произвольно какое-либо число в матрице (лучше одно из наибольших), например 1 (VIIстрока, VI столбец), Теперь по VI столбцу ищем наибольшие числа - это 0,4 на пересечении с перовой строкой. Затем ищем наибольшие числа по I строке (использованные числа не применяются) берем значение 0,33 по V, IV столбцу и т. д. Если встречаются одинаковые числа, то получаемый граф разделяется и каждая ветвь рассматривается отдельно. В нашем случае получается следующий граф (рис. 1).

1 1 0.4 0.33 0.25

0.33

Рис. 1 0.25 0.25

Итак, мнение экспертов можно представить следующим образом,

S (коэффициент близости)Р

1 – VI, VII

0,4- I I - 0,83

0,33 – V,IVII - 0,33

0,25-III,II,VIIIШ-0,33

IV -0,50

V – 0.50

VI – 0.33

VII – 0.33

VIII – 0.50

Чтобы определить, насколько существенные различия между мнениями экспертов и сгруппировать эти мнение в таксоны составим матрицу коэффициентов Фишера (табл. 3).

Коэффициент Фишера определяется через отношение дисперсий,

т. е. F = σ2/σ2

(большее значение дисперсии всегда берется в числителе).

Матрица коэффициентов Фишера получена следующим образом: берется отношение дисперсий ответов на вопросы анкет первого эксперта последовательно к дисперсиям ответов всех остальных (заполняется первая строка матрицы), затем дисперсии мнений второго ко всем остальным и т. д.

Таблица 3

Коэффициенты Фишера по вариантам определения мнений экспертов

I	II	III	IV	V	VI	VII	VIII
I	-	0.08	0.08	1.78	1.78	1.57	1.57	1.78
II	0.08	-	0.08	1.14	1.14	1.14	1	1.14
III	0.08	0.08	-	1.14	1.14	1	1	1.14
IV	1.78	1.14	1.14	-	1	1.14	1.14	1.14
V	1.78	1.14	1.14	1	-	1.14	1.14	1
VI	1.57	1.14	1	1.14	1.14	-	1	1.14
VII	1.57	1	1	1.14	1.14	1	-	1.14
VIII	1.78	1.14	1.14	1.14	1	1.14	1.14	-

Данные этой матрицы сравним с критическим значением, F (табл. приложение I). В нашем случае степени свободы к1 и к₂ равны семи (степени свободы определяются как п-1, где n - число параметров), значения пограничных показателей достоверности F (критерий Фишера) берем при вероятности Р' =0,8, F кр = 1,945. Сравнивая коэффициенты Фишера из матрицы с его критическим значением видим, что эти показатели меньше, следовательно, отличия в мнениях экспертов несущественными при классификации их можно объединить в один таксон. Чтобы выработать далее единую точку зрения на вопрос можно использовать метод "мозговой атаки" или метод Дельфи и прийти к единому мнению.

Ознакомившись с проектной документацией по представленной проблеме эксперты предложили свои варианты расчетов основываясь на благоприятном (K^min ) и неблагоприятном (К^max ) прогнозах. Результаты их прогнозов представлены в табл. 4.

Проведем анализ полученных данных, определим меры близости мнений экспертов.

В случае, когда ответы экспертов имеют числовое значение, для нахождения коэффициентов близости используется евклидово расстояние.