Пусть имеется m экспертов: Э1, Э2,..., Эm и n целей: Z1, Z2,..., Zn 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:
- Составляется исходная матрица предпочтений
- Составляется модифицированная матрица предпочтений.
- Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
- Вычисляются исходные веса целей
Пусть имеется m экспертов: Э1, Э2,..., Эm и n целей: Z1, Z2,..., Zn 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:
- Составляется исходная матрица предпочтений
- Составляется модифицированная матрица предпочтений.
- Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
- Вычисляются исходные веса целей
Пусть имеется m экспертов: Э1, Э2,..., Эm и n целей: Z1, Z2,..., Zn 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:
- Составляется исходная матрица предпочтений
- Составляется модифицированная матрица предпочтений.
- Находятся суммарные оценки предпочтений по каждой цели:
- Вычисляются исходные веса целей
76) Суть метода ранга:
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn 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:
- Составляется матрица оценок экспертов.
- Составляется матрица нормированных оценок.
- Вычисляются искомые веса целей.
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 100-бальной шкалой, причем оценки являются дробными. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:
- Составляется матрица оценок экспертов.
- Составляется матрица нормированных оценок.
- Вычисляются искомые веса целей.
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 100-бальной шкалой, причем оценки могут быть только целыми. В этих условиях веса целей определяются следующим образом:
- Составляется матрица оценок экспертов.
- Составляется матрица нормированных оценок.
- Вычисляются искомые веса целей.
77) Суть метода полного по парного сопоставления:
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn 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:
- Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой.
- Определяются оценки предпочтений.
- Определяются нормированные оценки.
- Вычисляются искомые веса целей.
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn 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:
- Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой.
- Определяются оценки предпочтений.
- Определяются нормированные оценки.
- Вычисляются искомые веса целей.
Имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n целей Z1, Z2,..., Zn 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:
- Формируются матрицы частот (каждый эксперт заполняет свою матрицу). Смысл частот: характеризуют предпочтение одной цели перед другой. 2.Определяются оценки предпочтений.
- Определяются нормированные оценки.
- Вычисляются искомые веса целей.
78) Суть ранжирование проектов методом парных сравнений:
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:
- Эксперты осуществляют по парное сравнение проектов, оценивая их важность в долях единицы.
- Находятся оценки, характеризующие предпочтение одного из проектов над всеми прочими проектами.
- Вычисляются веса проектов.
Полученные веса позволяют ранжировать проекты по их важности.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:
- Эксперты оценивают важность проектов в долях единицы.
- Находятся оценки, характеризующие предпочтение одного из проектов над всеми прочими проектами.
- Вычисляются веса проектов. Полученные веса позволяют ранжировать проекты по их важности.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n проектов,..., подлежащих оценке. Рассмотрим метод экспертных оценок, позволяющий ранжировать проекты по их важности:
- Эксперты оценивают важность проектов в долях единицы.
- Составляется матрица нормированных оценок..
- 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,..., Эm и n критериев K1, K2,..., Kn, подлежащих оценке.
- Эксперты оценивают важность критериев, пользуясь числами натурального ряда.
- Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев.
- Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
- Вычисляются веса критериев.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n критериев K1, K2,..., Kn, подлежащих оценке.
- Каждый эксперт проводит оценку целей, пользуясь 10-бальной шкалой, причем оценки могут быть как целыми, так и дробными.
- Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев в парных сравнениях.
- Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
- Вычисляются веса критериев.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm и n критериев K1, K2,..., Kn, подлежащих оценке.
- Эксперты оценивают важность критериев, пользуясь числами натурального ряда.
- Находятся частоты, характеризующие предпочтение критериев в парных сравнениях.
- Осуществляется переход от частот к шкальным оценкам.
- Вычисляются веса критериев.
80) Суть поиска результирующего ранжирования на основе алгоритма Кемени-Снелла:
- Экспертами в парных сравнениях определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками pik=+1, если Ki предпочтительнее Кk.
- Определяется матрица потерь с оценками
- Выполняется обработка матрицы потерь.
- Находится искомое результирующее ранжирование.
- Исходя из ранжирований определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками pik=+1, если Ki предпочтительнее Кk.
- Определяется матрица потерь с оценками
- Выполняется обработка матрицы потерь.
- Находится искомое результирующее ранжирование.
- Исходя из ранжирований определяются матрицы бинарных предпочтений с оценками pik=+1, если Ki предпочтительнее Кk.
- Составляется матрица оценок.
- Выполняется обработка матрицы.
- Находится искомое результирующее ранжирование.
81) Суть выбора рациональной структуры системы методом экспертных оценок:
Рассмотрим метод экспертных оценок, который предполагает использование m экспертов Э1, Э2,..., Эm, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В1, В2,..., Вn.
- Составляется матрица взаимных оценок компетентности экспертов.
2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:
- оценки компетентности экспертов;
- дисперсии оценок экспертов.
- 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,..., Эm, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В1, В2,..., Вn.
- Составляется матрица оценок компетентности экспертов методом последовательных сравнений.
2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:
- оценки компетентности экспертов;
- дисперсии оценок экспертов.
- 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,..., Эm, выполняющих оценку n конкурирующих вариантов в системе. В1, В2,..., Вn.
- Составляется матрица оценок компетентности экспертов методом по парных сравнений.
2. На основе полученной матрицы вычисляется рад характеристик:
- оценки компетентности экспертов;
- дисперсии оценок экспертов.
- 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,..., Эm, которые проводят оценку n-целей Z1, Z2,..., Zn, пользуясь методом по парных сравнений. По результатам экспертизы необходимо найти:
- Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
- Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm, которые проводят оценку n-целей Z1, Z2,..., Zn, пользуясь какой-либо шкалой порядка, например, 10-тибальной шкалой. По результатам экспертизы необходимо найти:
- Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
- Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.
Пусть имеется m экспертов Э1, Э2,..., Эm, которые проводят оценку n-целей Z1, Z2,..., Zn, пользуясь методом взвешивания экспертных оценок. По результатам экспертизы необходимо найти:
- Коллективные экспертные оценки, позволяющие выбрать наиболее предпочтительный вариант.
- Оценки согласованности экспертов, подтверждающие достоверность коллективных экспертных оценок.