Характеристика метода формирования и анализа платёжной матрицы. Исследование процесса группового принятия решения с помощью кластеризации экспертных оценок альтернатив. Обзор языков программирования. Определение надежности программного обеспечения.
Аннотация к работе
Работа посвящена разработке программного обеспечения системы поддержки принятия решений по выбору тура. Произведен анализ методов поддержки принятия решений. На основе имеющихся методов разработан и описан новый метод, подходящий под конкретно поставленную проблему.В современном мире, выбирая всевозможные вещи или услуги, люди все чаше пользуются интернетом и вычислительной техникой. Так, например, выбирая место для отдыха, многие используют программные средства, представленные на сайтах туроператоров. В основном покупатель заполняет табличку с вопросами о дате вылета и прилета, стране и городе пребывания, звездности отеля, количестве человек, типе питания и пороговых значениях цены на тур. У существующих программ есть жесткие рамки выбора, что может привести, например, к такой ситуации: покупатель заполнил все полагающие пункты, но так и не нашел искомого или нашел не полностью удовлетворяющее его решение по выбору тура, хотя, если рамки позволили бы варьировать, например, цену, то покупатель мог найти полностью подходящий ему тур, но дороже на 10 рублей, чем указанная максимальная цена.Людям приходится принимать решения постоянно, но до недавнего времени никто не задумывался о том, как принимаются решения (термин «теория принятия решений» непосредственно начал использоваться в 1950 году Э. Л. Оказывается алгоритм процедуры принятия решения не зависит от предметной области, из этого следует, что законы принятия решений одинаковы для всех областей. выбрать лучшую альтернативу, которая выдается системой поддержки принятия решений в качестве рационального варианта решения.Анализируемую информацию можно условно разделить на три группы: операции с критериями, операции с оценками альтернатив по критериям, операции с альтернативами. Элементарные операции, выполняемые лицом, принимающим решения (далее - ЛПР), можно разделить на: С - сложные (при выполнении этих операций ЛПР допускает много противоречий, использует упрощенные модели), Д - допустимые (ЛПР выполняет эти операции с небольшим числом противоречий, может использовать сложные модели) и Н - неопределенные (нет результатов психологических исследований по этим операциям, но имеются факты, говорящие в пользу их допустимости (НД) или сложности (НС)). В теории принятия решений альтернативами называются варианты выбора возможных решений. Использование понятия «поддержка» (принятия решений) означает, что непосредственный выбор делает ЛПР, а система лишь помогает принять более рациональное решение, давая рекомендации.Классификация - это деление множества альтернатив на классы. Деление по классам происходит согласно разделению всех альтернатив по какому-либо важному признаку. В отношении них нельзя провести сортировку по предпочтительности, нельзя сказать, что один класс превосходит другой. Отличием от классификации является упорядоченность страт относительно друг друга, однако альтернативы находящиеся в одной страте равнозначны между собой. При ранжировании нельзя сказать насколько одна альтернатива превосходит другую, известно лишь факт доминирования одной над другой.Все ситуации, в которых принимаются решения можно разделить на три их вида: условия определенности; В условиях определенности ситуация характеризуется тем, что результат выполнения каждого из вариантов известен, остается лишь выбрать в наибольшей степени подходящий из них, исходя из целей поставленной задачи. Если влияние случайных факторов сводится к известным закономерностям, то можно высчитать вероятность того или иного результата при различном стечении обстоятельств. Условия неопределенности обозначают, что действия имеют большое количество частных исходов, вероятность которых неизвестна (не может быть подсчитана).В принятии решений может принимать участие не только один ЛПР, а экспертная группа, тогда решение является групповым. Все большее количество специалистов и экспертов будут работать в группах для принятия важных решений. Для решения многих производственных, проектных и других задач требуются компетентное мнение во всех вопросах и областях, затрагиваемых в этих задачах, что не под силам одному человеку. Групповое решение проблем, естественно, включает в себя сопоставление различных мнений его участников, отстаивание ими своих точек зрения, соревнование за больший вклад в решение проблемы и необходимость защищать предпочитаемые решения. В итоге уменьшаются вероятность недопонимания решений, отбрасывается необходимость внушать кому-то из участников правильность принятого решения.Системы поддержки принятия решений (СППР) возникли из слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных. Современные СППР максимально приспособлены для решения сложных задач во многих областях и призваны помогать делать более рациональный выбор лицам, принимающим решения (ЛПР). При использовании СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи. Определения СППР начала 70х годов включали три основных момента: 1.
План
Содержание
Аннотация
Введение
1. Система поддержки принятия решений
1.1 Задачи системы поддержки принятия решений
1.2 Основные понятия СППР
1.3 Структурирование множества альтернатив
1.4 Условия и ситуации принятия решений
1.5 Групповые решения
1.6 Системы поддержки принятия решений
1.7 Архитектуры систем поддержки принятия решений
1.7.1 Функциональная СППР
1.7.2 СППР с использованием независимых витрин данных
1.7.3 СППР на основе двухуровневого хранилища данных
1.7.4 СППР на основе трехуровневого хранилища данных
2. Выбор критериев отбора методов
3. Описание методов поддержки принятия решений
3.1 Методы сравнения и оценки многокритериальных альтернатив в условиях определенности исходной информации
3.1.1 Методы иерархического упорядочивания альтернатив на заданном множестве альтернатив и критериев
3.1.2 Методы, основанные на количественном выражении предпочтений ЛПР на множестве критериев
3.1.2.1 Метод простых приращений
3.1.2.2 Метод ELECTRE I
3.1.2.3 Метод ELECTRE II
3.1.2.4 Метод ELECTRE III
3.1.2.5 Метод аналитических иерархий
3.1.3 Методы, основанные на информации о допустимых значениях критериев