Методы качественного оценивания систем

1.

Тема 8: «МЕТОДЫ КАЧЕСТВЕННОГО ОЦЕНИВАНИЯ
СИСТЕМ»
ВОПРОСЫ
1. Методы типа «мозговая атака» или «коллективная
генерация идей»
2. Методы типа сценариев
3. Методы экспертных оценок
4. Методы типа Дельфи
5. Методы типа дерева целей
6. Морфологические методы
Л ИТ Е РАТУРА
1. Антонов А.В. Системный анализ: Учебное пособие для вузов. – М.,
Высшая школа, 2004. – 454 с.
2. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в
управлении: Учебное пособие. – М., Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
3. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа: Учебное пособие – СанктПетербург, «Издательский дом «Бизнес-пресса», 2000 – 208 с.
4. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. –
Киев, МАУП, 2003. – 368 с.

2.

1. МЕТОДЫ ТИПА «МОЗГОВАЯ АТАКА» ИЛИ «КОЛЛЕКТИВНАЯ
ГЕНЕРАЦИЯ ИДЕЙ»
Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.
Качественные методы используются на начальных этапах моделирования,
если система не может выражена в количественных характеристиках
или отсутствуют описания ее закономерностей в виде аналитических
зависимостей (результатом такого моделирования является разработка
концептуальной модели системы). Количественные методы используются
на последующих этапах моделирования для количественного анализа
вариантов системы. Во всех методах содержание задачи оценивания
основывается на сопоставлении рассматриваемой системы и вектора
из критериального пространства Km, координаты точек которого
рассматриваются как оценки по соответствующим критериям.
Например, пусть множество разбито Q на l подмножеств Q1,Q2,…,Ql.
Для элемента x Q необходимо указать, к какому из подмножеств Ql он
относится. В этом случае элементу x сопоставляется одно из чисел
1,2,..., l, в зависимости от номера содержащего его подмножества.
Простейшей формой задачи оценивания является задача измерения,
когда оценивание есть сравнение с эталоном, а решение задачи
находится подсчетом числа эталонных единиц в измеряемом объекте.

3.

Более сложные задачи оценивания разделяются на задачи парного
сравнения, ранжирования, классификации, численной оценки.
При этом задача парного сравнения заключается в выявлении лучшего
из двух имеющихся объектов, ранжирования – в упорядочении объектов,
образующих систему, по убыванию (возрастанию) значения некоторого
признака, классификации – в отнесении заданного элемента к одному
из подмножеств, численной оценки – в сопоставлении системе одного
или нескольких чисел. Перечисленные задачи могут быть решены
непосредственно лицом, принимающим решение (ЛПР), или с помощью
экспертов (решение задачи оценивания называется экспертизой).
Качественные методы измерения и оценивания характеристик систем,
используемые в CА, достаточно многочисленны и разнообразны.
К основным методам качественного оценивания систем
относят:
методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей;
типа сценариев;
экспертных оценок;
типа Дельфи;
типа дерева целей;
морфологические методы.

4.

Концепция «мозговая атака» получила широкое распространение с начала 50х гг. как метод тренировки мышления, нацеленный на открытие новых идей и
достижение согласия группы исследователей на основе интуитивного
мышления. Методы этого типа известны также под названиями «мозговой
штурм», «конференция идей», «коллективная генерация идей» (КГИ).
Применение метода КГИ основывается на выполнении определенные правил:
обеспечения как можно большей свободы мышления участников КГИ и
высказывания ими новых идей;
высказывания любых идей, даже если вначале они кажутся сомнительными или
абсурдными (обсуждение и оценка идей производятся позднее);
не допущения критики любой идеи, не объявляя ее ложной и не прекращая
обсуждения;
рассмотрения как можно больше идей, особенно нетривиальных.
В зависимости от принятых правил их выполнения различают прямую «мозговую
атаку», метод обмена мнениями и другие виды коллективного обсуждения идей
и вариантов принятия решений. В последнее время стараются ввести правила,
помогающие сформировать некоторую систему идей, т.е. предлагается,
например, считать наиболее ценными те из них, которые связаны с ранее
высказанными и представляют собой их развитие и обобщение. Участникам не
разрешается зачитывать списки предложений, которые они подготовили
заранее. В то же время, чтобы предварительно сориентировать участника на
обсуждаемый вопрос, при организации сессий КГИ заранее или перед началом
сессии участникам представляется некоторая предварительная информация об
обсуждаемой задаче в письменной или устной форме.

5.

2. МЕТОДЫ ТИПА СЦЕНАРИЕВ
Методы подготовки и согласования представлений о задаче или анализируемом
объекте, приведенные в письменном виде, объединены под общим названием
сценария. Первоначально метод ориентировался на подготовку текста,
содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты
решения задачи, упорядоченные по времени. Однако требование временных
координат позднее было снято, и сценарием стали определять любой
документ, содержащий анализ рассматриваемой задачи или
предложения по ее решению независимо от формы ее представления.
Сценарий предусматривает содержательные рассуждения, которые помогают
не упустить детали, обычно не учитываемые при формальном представлении
системы, и содержит результаты количественного технико-экономического или
статистического анализа с предварительными выводами, которые можно получить на
их основе. Группа экспертов, подготавливающих сценарии, пользуется правом
получения необходимых справок от различных организаций и консультаций
специалистов. Понятие сценариев расширяется в направлении областей
применения, форм представления и методов их разработки: в сценарий не
только вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимосвязи,
но и предлагаются методики составления сценариев с использованием ЭВМ.
Сценарий является предварительной информацией, на основе которой
проводится дальнейшая работа по прогнозированию или разработке вариантов
проекта. Т.о., сценарий помогает составить представление о задаче и затем
приступить к более формализованному представлению системы в виде
графиков, таблиц для проведения других методов системного анализа.

6.

3. МЕТОДЫ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК
Группа методов экспертных оценок наиболее часто используется в практике
оценивания сложных систем на качественном уровне. При их использовании
предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение
отдельного эксперта. При соблюдении определенных требований в
большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. К таким
требованиям относят: распределение оценок, полученных от экспертов,
должно быть «гладким»; две групповые оценки, данные двумя одинаковыми
подгруппами, выбранными случайным образом, должны быть близки.
Все множество задач, решаемых методом, делится на два класса. К
первому классу относятся, которые достаточно обеспечены информацией.
При этом методы опроса и обработки основываются на использовании
принципа «хорошего измерителя», т.е. эксперт – источник достоверной
информации; групповое мнение экспертов близко к истинному решению.
Ко второму классу относятся задачи, в отношении которых знаний для
уверенности в указанных гипотезах недостаточно. В этом случае необходимо
осторожно подходить к обработке результатов экспертизы.
Экспертные оценки несут в себе как узко субъективные черты, присущие
каждому эксперту, так и коллективно-субъективные, присущие группе экспертов.
И если первые устраняются в процессе обработки индивидуальных экспертных
оценок, то вторые не исчезают, независимо от способов их обработки.

7.

Этапы экспертизы: формирование цели; разработка процедуры экспертизы;
формирование группы экспертов; опрос, анализ и обработка информации.
При обработке материалов коллективной экспертной оценки
используются методы теории ранговой корреляции. Для количественной
оценки степени согласованности мнений экспертов используется
коэффициент конкордации W, позволяющий оценить согласованность
между собой рядов предпочтительности, построенных каждым экспертом.
Его значение находится в пределах 0 W 1 , где W=0 означает полную
противоположность, a W=1 – полное совпадение результатов ранжировок
(достоверность считается хорошей, если W=0,7-0,8). Небольшое значение
коэффициента конкордации, характеризующее слабую согласованность
мнений экспертов, является следствием того, что в группе экспертов
отсутствует общность мнений или внутри группы экспертов существуют
подгруппы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные
мнения таких подгрупп противоположны.
Для наглядности представления о степени согласованности мнений экспертов
А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции р, принимающий
значения 1 1 . Значение р =+1 характеризует полное совпадение
оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений двух
экспертов), а значение р =-1 – двум взаимно противоположным ранжировкам
важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого).

8.

Тип используемых процедур экспертизы зависит от задачи оценивания.
К наиболее часто используемым процедурам экспертных измерений относятся:
ранжирование;
парное сравнивание;
множественные сравнения;
непосредственная оценка;
Черчмена-Акоффа;
метод Терстоуна;
метод Неймана-Моргенштерна.
Целесообразность их применения определяется характером анализируемой
информации. Если необходимы качественные оценки объектов по некоторым
качественным признакам, то используются методы ранжирования, парного и
множественного сравнения. Если информация позволяет получить численные
оценки, то используют методы численной оценки, начиная от непосредственных
численных оценок и кончая методами Терстоуна и Неймана-Моргенштерна.
При описании каждого из данных методов предполагается, что имеется
конечное число измеряемых или оцениваемых альтернатив свойств (объектов)
A={a1,a2,.,.,an} и сформулированы один или несколько признаков сравнения
свойств объектов. Следовательно, методы измерения различаются процедурой
сравнения объектов, которая включает построение отношений между
объектами системы, выбор преобразования и определение типа шкал
измерений. С учетом изложенных обстоятельств рассмотрим возможность
применения каждого метода измерения.

9.

Ранжирование – метод представляет процедуру упорядочения объектов,
выполняемую экспертом. На основе знаний и опыта эксперт располагает
объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими
выбранными показателями сравнения. В зависимости от вида отношений между
объектами возможны различные альтернативы упорядочения объектов.
Пусть среди объектов нет одинаковых по сравниваемым показателям, т.е.
нет эквивалентных объектов. В этом случае между объектами существует
только отношение строгого порядка. В результате сравнения всех объектов по
отношению строгого порядка составляется упорядоченная последовательность
a1>a2>…>aN, где объект №1 является наиболее предпочтительным из всех
объектов, объект с №2 менее предпочтителен, чем объект №1, но
предпочтительнее всех остальных объектов и т.д. Полученная система объектов
с отношением строгого порядка при условии сравнимости всех объектов по
этому отношению образует полный строгий порядок. Для этого отношения
доказано существование числовой системы, элементами которой являются
действительные числа, связанные между собой отношением неравенства >.
Это означает, что упорядочению объектов соответствует упорядочение чисел
x1>…>xN, где xi (ai ) .
Соответствие перечисленных последовательностей можно осуществить,
выбирая любые числовые представления в предположении монотонности
преобразования. Т.е., допустимое преобразование при переходе от одного
числового представления к другому должно обладать свойством монотонности.
Таким свойством допустимого преобразования обладает шкала порядков,
поэтому ранжирование объектов представляет измерение в порядковой шкале.

10.

В практике ранжирования чаще всего применяется числовое представление
последовательности в виде натуральных чисел: x1 (ai ) 1, x2 (a2 ) 2,...,
xN (aN ) N , т.е. используется числовая последовательность. Числа x1,x2,…,
xN называются рангами и обычно обозначаются буквами r1,r2,…,rN. Применение
строгих численных отношений «больше» (>), «меньше» (<) или «равно» (=)
не всегда позволяет установить порядок между объектами. Поэтому наряду
с ними используются отношения для определения большей или меньшей
степени какого-то качественного признака (отношения частичного порядка,
например полезности), отношения типа «более предпочтительно» ( ),
«менее предпочтительно» (
), «равноценно» (=) или «безразлично» (~).
Упорядочение объектов при этом имеет вид:a1 a2 a3 a4 a5 a6 ... aN 1 aN .
Для отношения нестрогого линейного порядка доказано существование
числовой системы с отношениями неравенства и равенства между числами,
описывающими объект. Любые две числовые системы для нестрогого линейного
порядка связаны монотонным преобразованием. Тогда ранжирование
эквивалентных объектов представляет измерение в порядковой шкале. При
ранжирования объектов, между которыми отношения строгого порядка и
эквивалентности, числовое представление выбирается с.о. Наиболее
предпочтительному объекту присваивается ранг «1», второму по – ранг «2»
и т.д. Для эквивалентных объектов назначать одинаковые ранги, равные
среднеарифметическому значению рангов, присваиваемых одинаковым
объектам – такие ранги называют связанными рангами.

11.

При групповом ранжировании каждый S-й эксперт присваивает каждому i –му
объекту ранг riS . В результате проведения экспертизы формируется матрица
рангов ||riS|| размерности Nk, где k - число экспертов; N – число объектов; S 1, k ;
i 1, N. Результаты группового экспертного ранжирования представляются в табл. 1.
Аналогичный вид имеет таблица, если осуществляется ранжирование объектов
одним экспертом по нескольким показателям. При этом в таблице вместо экспертов
в соответствующих графах указываются показатели.
Достоинство ранжирования – простота реализации, а недостатком - невозможность
упорядочения большого числа объектов. При числе объектов, большем 10-15,
эксперты затрудняются в их ранжировке, т.к. эксперт должен установить взаимосвязь
между объектами, рассматривая их как единую совокупность. При увеличении
числа объектов количество связей между ними растет пропорционально квадрату
числа объектов. Анализ большой совокупности взаимосвязей между объектами
ограничиваются психологическими возможностями эксперта. Оперативная
память человека позволяет оперировать в среднем не более чем 7±2 объектами
одновременно. Поэтому при ранжировании большого числа объектов эксперты
могут допускать существенные ошибки.

12.

Парное сравнение – метод представляет процедуру установления предпочтения
объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в
котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение объектов
представляет более простую задачу. При сравнении пары объектов возможны
отношения строгого порядка или эквивалентности, то есть парное сравнение так
же, как и ранжирование, представляют измерения в порядковой шкале.
В практике применения процедуры парного сравнения используются следующие
числовые представления:
(1)
(2)

13.

Используя числовое представление (1), составим матрицу измерения результатов
парных сравнений. В табл. 2 по диагонали располагаются «1», поскольку объект
эквивалентен себе. Представление (2) характерно для отображения
результатов состязаний, в которых за выигрыш начисляются 2 очка, за ничью 1 и за
проигрыш 0 очков (футбол, хоккей и т.п.). Предпочтительность одного объекта
перед другим трактуется как выигрыш одного участника у другого. Таблица
результатов измерения при использовании числового представления не
отличается от таблиц результатов турниров за исключением диагональных
элементов (обычно в турнирных таблицах диагональные элементы
заштрихованы). В качестве примера в табл. 3 приведены результаты измерения
пяти объектов с использованием представления (2), соответствующие табл. 2.

14.

Вместо представления (2) используют эквивалентное ему представление вида
которое получается из (2) заменой 2 на +1, 1 на 0 и 0 на -1.
Если сравнение пар объектов производится отдельно по различным показателям
или сравнение осуществляет группа экспертов, то по каждому показателю или
эксперту составляется своя таблица результатов сравнений. Сравнение во всех
возможных парах не дает полного упорядочения объектов, поэтому дальше
решается задача ранжирования объектов по результатам их парного сравнения.
последовательность эксперта объясняется различными причинами: сложностью
задачи, неочевидностью предпочтительности объектов или разбиения их на классы,
недостаточной компетентностью и четкой постановкой задачи, многокритериальностью
рассматриваемых объектов и т.д. Непоследовательность мнений эксперта
приводит к тому, что в результате парных сравнений при определении
сравнительной предпочтительности объектов не получается ранжировка и даже
отношений частичного порядка, не выполняется свойство транзитивности.

15.

Множественные сравнения – отличаются от парных тем, что экспертам
последовательно предъявляются не пары, а тройки, четверки, ...,n -ки (n<N) объектов
Эксперт их упорядочивает по важности или разбивает на классы в зависимости
от целей экспертизы. Множественные сравнения занимают промежуточное
положение между парными сравнениями и ранжированием. С одной стороны,
они позволяют использовать больший объем информации для определения
суждения в результате одновременного соотнесения объекта с большим числом
объектов. С другой стороны, при ранжировании объектов их может оказаться
слишком много, что затрудняет работу эксперта и сказывается на качестве
результатов экспертизы. В этом случае множественные сравнения позволяют
уменьшить до разумных пределов объем поступающей к эксперту информации.
Непосредственная оценка – заключается в присваивании объектам числовых
значений в шкале интервалов. Эксперту необходимо поставить в соответствие
каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом
необходимо, чтобы эквивалентным объектам приписывались одинаковые числа.
На рис. 1 в качестве примера приведено такое представление для пяти объектов
на отрезок числовой оси [0,1].
Поскольку за начало отсчета выбрана нулевая точка, то в примере измерение
производится в шкале отношений. Эксперт соединяет каждый объект линией с
точкой числовой оси и получает числовые представления объектов (см. рис. 1):

16.

Измерения в шкале интервалов могут быть достаточно точными при полной
информированности экспертов о свойствах объектов. Эти условия на практике
встречаются редко, поэтому для измерения применяют балльную оценку. При
этом вместо непрерывного отрезка числовой оси рассматривают участки,
которым приписываются баллы.
Эксперт, приписывая объекту балл, тем
самым измеряет его с точностью до
определенного отрезка числовой оси.
Применяются 5-, 10- и 100-балльные шкалы.
Метод Черчмена-Акоффа
(последовательное сравнение) –
относится к числу наиболее популярных
при оценке альтернатив. В нем
предполагается последовательная
корректировка оценок, указанных
экспертами. Основные предположения,
положенные в основу метода:

17.

Наиболее сильным является последнее предположение об аддитивности оценок
альтернатив. Согласно методу Черчмена-Акоффа альтернативы
При достаточно большом N применение метода становится слишком трудоемким.
Необходимо разбить альтернативы на группы, а одну из альтернатив, например
максимальную, включить во все группы. Это позволяет получить численные
оценки всех альтернатив с помощью оценивания внутри каждой группы.

18.

Метод Черчмена-Акоффа является одним самых эффективных, его использует
при измерениях в шкале отношений. В этом случае определяется наиболее
предпочтительная альтернатива ai1 . Ей присваивается максимальная оценка.
Для всех остальных альтернатив эксперт указывает, во сколько раз они менее
предпочтительны, чем ai1 . Для корректировки численных оценок альтернатив
используют как метод Черчмена-Акоффа, так и попарное сравнение
предпочтительности альтернатив. Если численные оценки альтернатив не совпадают с
представлением эксперта об их предпочтительности, производится корректировка.
Метод фон Неймана-Моргенштерна – заключается в получении численных
оценок альтернатив решений с помощью, так называемых вероятностных смесей. В
В литературе рассматривается также система предположений о свойствах
смешанных и несмешанных альтернатив. К числу таких предположений относятся
предположение о связности и транзитивности отношения предпочтительности
альтернатив, предположение о том, что смешанная альтернатива

19.

Т.о., устанавливается существование функции полезности x1 p1 ... xN pN
значение которой характеризует степень предпочтительности любой смешанной
альтернативы, в частности и несмешанной. Более предпочтительна та
смешанная альтернатива, для которой значение функции полезности больше.
Рассмотренные методы экспертных оценок обладают различными качествами,
но приводят в общем случае к близким результатам. Наиболее эффективно
комплексное применение различных методов для решения одной и той же
задачи. Сравнительный анализ результатов повышает обоснованность делаемых
выводов. При этом следует учитывать, что методом, требующим минимальных
затрат, является ранжирование, а наиболее трудоемким метод последовательного
сравнения (Черчмена-Акоффа). Метод парного сравнения без дополнительной
обработки не позволяет осуществить полное упорядочение объектов.

20.

4. МЕТОДЫ ТИПА ДЕЛЬФИ
Название метода экспертной оценки типа Дельфи связано с древнегреческим
городом Дельфи, где при храме Аполлона с IX в. до н.э. до IV в. н.э. по
преданиям находился Дельфийский оракул. Метод предполагает полный отказ
от коллективных обсуждений для уменьшения влияния таких психологических
факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста,
нежелание отказаться от публично выраженного мнения и следование за
мнением большинства. В методе дебаты заменены программой последовательных
индивидуальных опросов, проводимых в форме анкетирования. Ответы
обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в
распоряжение экспертов, после чего они могут уточнять свои первоначальные
ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения
приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений (результаты
экспериментов показали приемлемую сходимость оценок экспертов после пяти
туров опроса).
Метод Дельфи первоначально был предложен как итеративная процедура
«мозговой атаки», которая должна помочь снизить влияние психологических
факторов и повысить объективность результатов. Однако почти одновременно
Дельфи-процедуры стали основным средством повышения объективности
экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке
деревьев цели и при разработке сценариев за счет использования обратной
связи, ознакомления экспертов с результатами предшествующего тура опроса и
учета этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

21.

Процедура Дельфи-метода заключается в следующем:
организуется последовательность циклов «мозговой атаки»;
разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с
помощью вопросников, исключающая контакты между экспертами, но
предусматривающая ознакомление их с мнениями друг друга между турами
(вопросники от тура к туру могут уточняться);
в наиболее развитых методиках экспертам присваиваются весовые
коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе
предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при
получении обобщенных результатов оценок.
Первое применение метода Дельфи к решению некоторых задач министерства
обороны США, осуществленное RAND Corporation во второй половине 40-х гг.,
показало его эффективность и целесообразность распространения на широкий
класс задач, связанный с оценкой будущих событий.
Недостатки метода Дельфи:
значительный расход времени на проведение экспертизы, связанный с
большим количеством последовательных повторений оценок;
необходимость неоднократного пересмотра экспертом своих ответов,
вызывающая у него отрицательную реакцию, что сказывается на результатах.
В 60-е гг. область практического применения метода Дельфи значительно
расширилась, однако присущие ему ограничения привели к возникновению
других методов, использующих экспертные оценки. Среди них особого
внимания заслуживают методы QUEST, SEER и PATTERN.

22.

Метод QUEST (Qualitative Utility Estimates for Science and
Technology – количественные оценки полезности науки и
техники) был разработан для целей повышения эффективности
решений по распределению ресурсов, выделяемых на
исследования и разработки. В основу метода положена идея
распределения ресурсов на основе учета возможного вклада
(определяемого метода экспертной оценки) различных отраслей
и научных направлений в решение какого-либо круга задач.
Метод SEER (System for Event Evaluation and Review – система
оценок и обзора событий) предусматривает два тура оценки. В
каждом туре привлекается различный состав экспертов.
Эксперты 1 тура – специалисты промышленности, эксперты 2
тура – наиболее квалифицированные специалисты из органов,
принимающих решения, и специалисты в области естественных
и технических наук. Эксперт каждого тура не возвращается к
рассмотрению своих ответов за исключением тех случаев, когда
его ответ выпадает из некоторого интервала, в котором
находится большинство оценок (например, интервала, в котором
находится 90 % всех оценок).

23.

5. МЕТОДЫ ТИПА ДЕРЕВА ЦЕЛЕЙ
Термин «дерево целей» подразумевает использование иерархической
структуры, полученной разделения общей цели на подцели, а их на более
детальные составляющие (новые подцели, функции и т.д.). Как правило, этот
термин используется для структур, имеющих отношение строгого порядка, но
метод может использоваться иногда и применительно к «слабым» иерархиям, в
которых одна и та же вершина нижележащего уровня может одновременно
подчинена двум или нескольким вершинам вышележащего уровня.
Разновидностью методов дерева целей и Дельфи является метод PATTERN
(помощь планированию посредством относительных показателей технической
оценки), разработанный для повышения эффективности принятия решений в
области долгосрочной научно-технической ориентации промышленной фирмы.
Сущность метода PATTERN заключается в следующем. Исходя из
сформулированных целей потребителей продукции фирмы на прогнозируемый
период осуществляется развертывание дерева целей. Для каждого уровня
дерева целей вводится ряд критериев. С помощью экспертной оценки
определяются веса критериев и коэффициенты значимости, характеризующие
важность вклада целей в обеспечение критериев. Значимость некоторой цели
определяется коэффициентом связи, представляющим сумму произведений
всех критериев на соответствующие коэффициенты значимости. Общий
коэффициент связи некоторой цели (относительно достижения цели высшего
уровня) определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов
связи в направлении вершины дерева.

24.

6. МОРФОЛОГИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ
Основная идея методов систематически находить все мыслимые альтернативы
решения задачи или реализации системы путем комбинирования выделенных
элементов или их признаков. В систематизированном виде морфологический
подход разработан и применен впервые швейцарским астрономом Цвикки и
долгое время был известен как метод Цвикки.
Цвикки предложил три метода морфологического исследования.
Метод систематического покрытия поля - основан на выделении так называемых
опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для
заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления.
Метод отрицания и конструирования, заключающийся в том, что на пути
конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения,
которые есть смысл отрицать, и следовательно, сформулировав некоторые
предложения, полезно заменить их затем на противоположные и использовать
при проведении анализа.
Метод морфологического ящика - состоит в определении всех мыслимых
параметров, от которых может зависеть решение задачи, представить их в виде
матриц-строк, а затем определить в этом морфологическом матрице-ящике все
возможные сочетания параметров по одному из каждой строки. Полученные
таким образом альтернативы могут снова подвергаться оценке и анализу в
целях выбора наилучшего. Морфологический ящик может быть не только двумерным.
Исследование по методу морфологического ящика проводится в 5 этапов.
Этап 1. Точная формулировка поставленной задачи.

25.

Этап 2. Выделение показателей Pi , от которых зависит решение задачи; при
наличии точной формулировки выделение показателей происходит автоматически.
Этап 4. Оценка всех имеющихся в
морфологической таблице (ящике) вариантов.
Этап 5. Выбор из морфологической
таблицы наиболее желательного варианта
задачи.
Морфологические ящики нашли широкое
применение для анализа и разработки
прогнозов в технике.

26.

ВОПРОСЫ НА СЕМИНАР
1. Метод типа «мозговая атака» или «коллективная
генерация идей»
2. Методам типа сценариев.
3. Методы экспертных оценок.
4. Метод Черчмена-Акоффа.
5. Метод Неймана-Моргенштерна.
6. Методам типа Дельфи.
7. Методы QUEST, SEER и PATTERN.
8. Морфологические методы.