Экспертные оценки целенаправленности

Темы научных исследований, у которых А̅_jk =10, исключаются из дальнейшего рассмотрения для решения j-й подпроблемы.

Шаг 5. Вычисление показателя удельного веса (К_ул.в._K) К-й темы для решения j-й подпроблемы (в долях единицы):

где А̅_jk - групповая экспертная оценка целенаправленности К-й темы для решения j-й проблемы;

- общая суммарная оценка в баллах значений A̅_jK для всех предложенных тем при решении подпроблемы.

Шаг 6. Вычисление значения коэффициента относительной значимости К-й темы для j-й подпроблемы и для проблемы в целом (K₃_Kj; K₃_K):

где K_ЗК_j -относительная значимость К-й темы для j-й подпроблемы;

K_bj - коэффициент важности j-й подпроблемы при решении проблемы в целом (определяется на 10-м шаге первого этапа расчетов);

K₃_K - относительная значимость К- йтемы для проблемы в целом.

Результаты расчета коэффициентов относительной значимости удобно представить в виде таблицы (см. табл. 7.15).

Таблица расчета коэффициентов относительной значимости

Этап 4. Расчет технико-экономических характеристик элементов третьего уровня "дерева решений"

Шаг 1. Проведение экспертного опроса и получение данных о длительности, стоимости, экономии, вероятности успешного завершения работ по каждой теме научных исследований.

Шаг 2. Вычисление усредненной экспертной оценки длительности выполнения К -йтемы. Для этого необходимо все экспертные оценки упорядочить по оси времени. Средний член совокупности оценок, упорядоченной по оси времени, образует медиану, значение которой можно истолковать как показатель обобщенного мнения экспертов о длительности выполнения научных исследований. Затем следует определить значения нижнего и верхнего квартилей упорядоченной совокупности оценок. Этим следует определить значения нижнего и верхнего квартилей упорядоченной совокупности оценок. Эти значения выбираются так, чтобы 25% всех оценок были самыми ранними и 25% — наиболее поздними. Реалистическое время длительности научных исследований по теме определяется по формуле

где Т_н — наиболее низкие оценки длительности;

Т_е — наиболее высокие оценки длительности.

Если T_pea_л и Т_сред близки по значению, то Т_сред принимается за оценку длительности выполнения работ по теме.

Шаг 3. Вычисление усредненной экспертной оценки стоимости выполнения работ по теме:

где С_i_к— индивидуальные оценки стоимости К- йтемы i-м экспертом.

Шаг 4. Вычисление усредненной экспертной оценки ожидаемой экономии:

где Э_i_к — оценка годовой экономии, ожидаемой от внедрения результатов исследований по К- йтеме, данная i-м экспертом.

Шаг 5. Вычисление экспертной оценки вероятности успешного завершения К- йтемы:

где P_iK - оценка вероятности успешного завершения k-vl темы, данная i-м экспертом.

Шаг 6. Вычисление общего показателя (O_K)экспертной оценки К- йтемы. Это необходимо для сравнения и ранжирования элементов модели, с учетом количественных и качественных показателей. При расчете показателя О_Kучаствует коэффициент относительной значимости К- йтемы, определенный на шаге 5 этапа 2 (К₃_H):

Э_прив — ожидаемая экономия от результатов внедрения темы, приведенная к первому году внедрения, тыс. руб.;

К_прив — предполагаемые затраты на проведение работ, приведенные к первому году внедрения, тыс. руб.;

р̅ — средняя оценка вероятности получения результатов за данное время;

К_ЗН — коэффициент относительной значимости К -й темы для решения проблемы в целом;

Е_НП — норматив для приведения разновременных затрат;

Т_ср — длительность разработки (длительность ведения работ по теме).

Шаг 7. Ранжирование тем научных исследований в порядке убывания общего показателя оценки тем (О_К).

Темы, имеющие более высокий показатель О_Кдолжны иметь преимущества при составлении тематического плана НПО в случае, если директивные ограничения (финансовые, трудовые) не позволяют включить в план все темы научных исследований, обеспечивающие комплексное решение проблемы. Кроме того, когда одно и то же должностное лицо рекомендуется большинством экспертов в качестве ответственного исполнителя по нескольким темам, то следует закреплять за ним работы с более высоким О_К.

Шаг 8. Выработка рекомендаций по распределению ресурсов между темами научных исследований может быть произведена по формуле

S_o_бщ - общий объем финансирования НИР и ОКР.

Итак, алгоритм построения модели "дерева решений" базируется на процедуре последовательного проведения нескольких туров независимых экспертных опросов, получения экспертных оценок и их обработки с использованием методов математической статистики и методов обработки экспертных оценок.

¨ пример применения метода анализа иерархий

Метод анализа иерархий (МАИ) является системной процедурой для иерархического представления элементов, определяющих суть любой проблемы.

Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решение (ЛПР), по парным сравнениям.

В результате может быть выражена относительная степень (интенсивность) взаимодействия элементов в иерархии. Эти суждения затем выражаются численно.

Метод анализа иерархии включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности факторов (критериев, характеристик, свойств и др.) и нахождения альтернативных решений. Полученные таким образом значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым жестким оценкам.

Решение проблемы есть процесс поэтапного установления приоритетов и включает:

• определение и выделение проблемы (что вы хотите знать?);

• вычисление приоритетов, наибольшего собственного значения матриц суждений, индекса согласованности и отношения согласованности;

Результат оценки альтернативы, а следовательно, принятия решения, сильно зависит от начального этапа определения цели проблемы, выделения ее из среды. При определении и выделении проблемы необходимо руководствоваться следующими принципами:

¨ определить общую цель — какую задачу вы стараетесь решить? Цели должны отражать предположения относительно причины возникновения проблемы в системе, а не просто ее проявление (например, низкий уровень морали служащих - причина низкой производительности. Низкая производительность не проблема, а ее проявление);

¨ выделить проблему из среды, установить внутренние и внешние факторы, которые влияют на решение проблемы;

¨ определить альтернативы решения проблемы;

¨ установить, на кого будет влиять ваше определение проблемы;

¨ выяснить, как определяют проблему те, на кого будет влиять определение проблемы, — можете ли вы предоставить им возможность участвовать в построении иерархии?

¨ определите, нет ли других определений проблемы, более жизнеспособных, чем ваше;

¨ рассмотрите выделенную проблему как часть нескольких проблем любой общей цели.

Иерархия возникает, когда системы, которые функционируют как целое на одном уровне, функционируют как части системы более высокого уровня, становясь подсистемами этой системы.

Иерархия считается полной, если каждый элемент заданного уровня функционирует как фактор (критерий) для всех элементов нижестоящего уровня (рис. 7.6).

После определения (выделения) проблемы ее декомпозируют в иерархию.

¨ разрабатывают структуру проблемы и усовершенствуют ее, чтобы "приспособить" к проблеме;

¨ проводят "мозговой штурм" (экспертную оценку) любого возможного аспекта проблемы. Здесь определяют перечень всех факторов (критериев), располагая их в положительном или отрицательном направлении, в виде иерархии, группируя факторы в сравнимых классах;

¨ обосновывают важность каждого элемента уровня относительно примыкающего сверху уровня;

¨ для каждого уровня формулируют письменные вопросы, на которые надо ответить.

На практике встречаются два общих типа доминантных иерархий проблем [7.10].

1. Иерархия прямого процесса. Она проецирует существующее состояние проблемы на наиболее вероятное или логическое будущее (или на следствие).

2. Иерархия обратного процесса. Она определяет средства достижения
цели, чтобы помочь достижению желаемого будущего (или следствия).

После иерархического воспроизведения проблемы возникает вопрос: как установить приоритеты факторов (критериев) и оценить каждую из альтернатив по факторам (критериям), выявив самую важную их них.

В МАИ факторы (критерии, элементы) сравниваются попарно по отношению к их воздействию ("весу" или "интенсивности") на общую для них характеристику.

Результаты парных сравнений представляются в виде квадратной матрицы. Квадратная матрица имеет равное число строк и столбцов и представляется в виде

Очевидно, что эта матрица имеет свойства обратной симметричности, т.е.

где индексы i и j относятся к строке и столбцу соответственно.

Квадратная матрица имеет также такие характеристики, как собственные векторы и собственные значения.

Раскроем сущность парных сравнений. Пусть А₁, А₂, А₃,..., А_п — множество из п элементов матрицы и w ₁, w ₂, w ₃,..., w _п — соответственно их веса, или интенсивности.

С использованием МАИ сравним вес, или интенсивность, каждого элемента с весом, или интенсивностью, любого другого элемента множества по отношению к общему для них свойству или цели. Сравнение весов можно представить следующим образом.

Для проведения субъективных парных сравнений разработана шкала, описанная в табл. 7.16.

Что способствует осуществлению желаний? Стопроцентная, непоколебимая уверенность в своем...

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: