Суть метода предпочтения?

Пусть имеется m экспертов: Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей: Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь числами натурального ряда. Наименее важной цели присваивается 1, более важной -2 и т.д. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется исходная матрица предпочтений
2. Составляется модифицированная матрица предпочтений.
3. Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
4. Вычисляются исходные веса целей

Пусть имеется m экспертов: Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей: Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь числами целого ряда. Наиболее важной цели присваивается 1, менее важной -0 и т.д. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется исходная матрица предпочтений
2. Составляется модифицированная матрица предпочтений.
3. Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
4. Вычисляются исходные веса целей

Пусть имеется m экспертов: Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей: Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь числами натурального ряда. Наиболее важной цели присваивается 1, менее важной -2 и т.д. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется исходная матрица предпочтений
2. Составляется модифицированная матрица предпочтений.
3. Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
4. Вычисляются исходные веса целей

76) Суть метода ранга:

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 10-бальной шкалой, причем оценки могут быть как целыми, так и дробными. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется матрица оценок экспертов.
2. Составляется матрица нормированных оценок.
3. Вычисляются искомые веса целей.

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 100-бальной шкалой, причем оценки являются дробными. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется матрица оценок экспертов.
2. Составляется матрица нормированных оценок.
3. Вычисляются искомые веса целей.

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 100-бальной шкалой, причем оценки могут быть только целыми. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Составляется матрица оценок экспертов.
2. Составляется матрица нормированных оценок.
3. Вычисляются искомые веса целей.

77) Суть метода полного по парного сопоставления:

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит по парное сопоставление целей в прямом направлении, формируя матрицу частот, превалирования целей друг над другом, причем общее число суждений эксперта определяется формулой. В прямом направлении заполняем только наддиагональную часть. Это более точный метод. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой.
2. Определяются оценки предпочтений.
3. Определяются нормированные оценки.
4. Вычисляются искомые веса целей.

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит по парное сопоставление целей в прямом и обратном направлениях, формируя матрицу частот, превалирования целей друг над другом, причем общее число суждений эксперта определяется формулой. В прямом и обратном направлении, т.е. заполняем не только наддиагональную часть. Это более точный метод. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой.
2. Определяются оценки предпочтений.
3. Определяются нормированные оценки.
4. Вычисляются искомые веса целей.

Имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n целей Z₁, Z₂,..., Z_n Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 10-бальной шкалой, формируя матрицу частот, превалирования целей друг над другом, причем общее число суждений эксперта определяется формулой. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:

1. Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой. 2.Определяются оценки предпочтений.
2. Определяются нормированные оценки.
3. Вычисляются искомые веса целей.

78) Суть ранжирование проектов методом парных сравнений:

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:

1. Эксперты осуществляют по парное сравнение проектов, оценивая их важность в долях единицы.
2. Находятся оценки, характеризующие предпочтение одного из проектов над всеми прочими проектами.
3. Вычисляются веса проектов.

Полученные веса позволяют ранжировать проекты по их важности.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:

1. Эксперты оценивают важность проектов в долях единицы.
2. Находятся оценки, характеризующие предпочтение одного из проектов над всеми прочими проектами.
3. Вычисляются веса проектов. Полученные веса позволяют ранжировать проекты по их важности.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:

1. Эксперты оценивают важность проектов в долях единицы.
2. Составляется матрица нормированных оценок..
3. Вычисляются веса проектов. Полученные веса позволяют ранжировать проекты по их важности.

79) Суть ранжирование критериев по их важности методом Перстоуна:

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n критериев K₁, K₂,..., K_n, подлежащих оценке.

1. Эксперты оценивают важность критериев, пользуясь числами натурального ряда.
2. Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев.
3. Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
4. Вычисляются веса критериев.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n критериев K₁, K₂,..., K_n, подлежащих оценке.

1. Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 10-бальной шкалой, причем оценки могут быть как целыми, так и дробными.
2. Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев в парных сравнениях.
3. Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
4. Вычисляются веса критериев.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m и n критериев K₁, K₂,..., K_n, подлежащих оценке.

1. Эксперты оценивают важность критериев, пользуясь числами натурального ряда.
2. Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев в парных сравнениях.
3. Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
4. Вычисляются веса критериев.

80) Суть поиска результирующего ранжирования на основе алгоритма Кемени-Снелла:

1. Экспертами в парных сравнениях определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками p_ik=+1, если K_i предпочтительнее Кk.
2. Определяется матрица потерь с оценками
3. Выполняется обработка матрицы потерь.
4. Находится искомое результирующее ранжирование.

1. Исходя из ранжирований определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками p_ik=+1, если K_i предпочтительнее Кk.
2. Определяется матрица потерь с оценками
3. Выполняется обработка матрицы потерь.
4. Находится искомое результирующее ранжирование.

1. Исходя из ранжирований определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками p_ik=+1, если K_i предпочтительнее Кk.
2. Составляется матрица оценок.
3. Выполняется обработка матрицы.
4. Находится искомое результирующее ранжирование.

81) Суть выбора рациональной структуры системы методом экспертных оценок:

Рассмотрим метод экспертных оценок, который предполагает использование m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В₁, В₂,..., В_n.

1. Составляется матрица взаимных оценок компетентности экспертов.

2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:

• оценки компетентности экспертов;
• дисперсии оценок экспертов.
1. Составляется матрица оценок конкурирующих вариантов системы.

4. На основе полученной матрицы вычисляется ряд характеристик.

• Коэффициенты предпочтительности вариантов;
• Дисперсии оценок вариантов.

Рассмотрим метод экспертных оценок, который предполагает использование m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В₁, В₂,..., В_n.

1. Составляется матрица оценок компетентности экспертов методом последовательных сравнений.

2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:

• оценки компетентности экспертов;
• дисперсии оценок экспертов.
1. Составляется матрица оценок конкурирующих вариантов системы.

4. На основе полученной матрицы вычисляется ряд характеристик.

• Коэффициенты предпочтительности вариантов;
• Дисперсии оценок вариантов.

Рассмотрим метод экспертных оценок, который предполагает использование m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В₁, В₂,..., В_n.

1. Составляется матрица оценок компетентности экспертов методом по парных сравнений.

2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:

• оценки компетентности экспертов;
• дисперсии оценок экспертов.
1. Составляется матрица оценок конкурирующих вариантов системы.

4. На основе полученной матрицы вычисляется ряд характеристик.

• Коэффициенты предпочтительности вариантов;
• Дисперсии оценок вариантов.

82) Суть энтролийной оценки согласованности экспертов:

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, которые проводят оценку n-целей Z₁, Z₂,..., Z_n, пользуясь методом по парных сравнений. По результатам экспертизы необходимо найти:

1. Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
2. Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, которые проводят оценку n-целей Z₁, Z₂,..., Z_n, пользуясь какой-либо шкалой порядка, например, 10-тибальной шкалой. По результатам экспертизы необходимо найти:

1. Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
2. Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.

Пусть имеется m экспертов Э₁, Э₂,..., Э_m, которые проводят оценку n-целей Z₁, Z₂,..., Z_n, пользуясь методом взвешивания экспертных оценок. По результатам экспертизы необходимо найти:

1. Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
2. Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.